процессов

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

обработка ультразвуковая
Воздействие ультразвука (обычно с частотой 15-50 кГц) на материалы в технологических процессах; один из наиболее обширных разделов электрофизических и электрохимических методов обработки. Ультразвуковая обработка используется для сварки металлов, пластмасс и синтетических тканей, для интенсификации процессов резания металлов, керамики, стекла и т.п. (напр., сверления, точения), обработки металлов давлением (волочения, штамповки, прессования и др.), пайки и лужения металлов (например, алюминия, титана, молибдена), массообменных процессов, очистки поверхностей деталей от металлической пыли, стружки, жировых загрязнений и др. Для ультразвуковой обработки используют разные ультразвуковые аппараты с электроакустическими излучателями.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• ultrasound treatment

очистка ультразвуковая
Очистка поверхности металлических изделий посредством ультразвуковых колебаний, возбуждаемых в жидкой среде.
[ http://www.manual-steel.ru/eng-a.html]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• ultrasound treatment

ультразвуковая обработка
Воздействие ультразвука (обычно с частотой 15—50 кГц) на материалы в технологических процессах; один из наиболее обширных разделов электрофизических и электрохимических методов обработки. Ультразвуковая обработка используется для сварки металлов, пластмасс и синтетических тканей, для интенсификации процессов резания металлов, керамики, стекла и т.п. (например, сверления, точения), обработки металлов давлением (волочения, штамповки, прессования и др.), пайки и лужения металлов (например, алюминия, титана, молибдена), массообменных процессов (растворения, экстрагирования, пропитки пористых тел и т.п.), очистки поверхностей деталей от металлической пыли, стружки, жировых загрязнений и др. Ультразвуковая обработка благоприятно влияет на кристаллизацию расплавов металлов при литье, улучшая структуру слитка и механические свойства металла. Для ультразвуковой обработки используют разные ультразвуковые аппараты с электроакустическими излучателями.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• ultrasound treatment

опытный ядерный реактор для исследования переходных процессов
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• transient reactor test facility
• TREAT

установка по исследованию переходных процессов в ядерном реакторе
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• transient reactor test facility

оцененная возможность
Выход одной или нескольких релевантных оценок процессов, проведенных в соответствии с требованиями стандартов серии ИСО/МЭК 15504.
[ ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• assessed capability

3.2 оцененная возможность (assessed capability): Выход одной или нескольких релевантных оценок процессов, проведенных в соответствии с требованиями стандартов серии ИСО/МЭК 15504.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009: Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь оригинал документа

оценка в ходе выполнения работ
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• progress evaluation

оценка достигнутых результатов
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• progress evaluation

3.4 оценка продвижения проекта (progress evaluation): Оценка продвижения к достижению цели проекта (3.5).

Примечания

1 Оценку выполняют на соответствующих этапах жизненного цикла проекта для всех его процессов на основе критериев для процессов проекта и проектируемой продукции.

2 Результаты оценок продвижения могут привести к пересмотру плана менеджмента проекта.

Источник: ГОСТ Р ИСО 10006-2005: Системы менеджмента качества. Руководство по менеджменту качества при проектировании оригинал документа

3.7.53 оценка продвижения проекта (progress evaluation): Оценка продвижения к достижению цели проекта (3.5).

Примечание 1 - Оценку выполняют на соответствующих этапах жизненного цикла проекта для всех его процессов на основе критериев для процессов проекта и проектируемой продукции.

Примечание 2 - Результаты оценок продвижения могут привести к пересмотру плана менеджмента проекта.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

подразделение организации
Та часть организации, которая оценивается.
Примечания
1. Подразделение организации задействует один или несколько процессов, имеющих согласованный контекст и действующих в рамках согласованных бизнес-целей.
2. Подразделение организации обычно является частью большей организации, хотя в малых организациях подразделение может быть всей организацией.
Подразделение организации может быть, например:
- конкретным проектом или набором взаимосвязанных проектов;
- подразделением в организации, сфокусированным на конкретной фазе или фазах жизненного цикла такой, как закупка, разработка, сопровождение или поддержка;
- частью организации, ответственной за все аспекты отдельного продукта или набора продуктов.
[ ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• organizational unit

3.25 подразделение организации (organizational unit): Та часть организации, которая оценивается.

Примечания

1 Подразделение организации задействует один или несколько процессов, имеющих согласованный контекст и действующих в рамках согласованных бизнес-целей.

2 Подразделение организации обычно является частью большей организации, хотя в малых организациях подразделение может быть всей организацией. Подразделение организации может быть, например:

- конкретным проектом или набором взаимосвязанных проектов;

- подразделением в организации, сфокусированным на конкретной фазе или фазах жизненного цикла такой, как закупка, разработка, сопровождение или поддержка;

- частью организации, ответственной за все аспекты отдельного продукта или набора продуктов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009: Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь оригинал документа

программа (расчёта) переходных электромагнитных процессов
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• electromagnetic transient program

программа расчёта электромагнитных переходных процессов
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• electromagnetic transient program
• EMTP

протокол процесса оценки
Упорядоченная, задокументированная информация, относящаяся к существу оценки и вносящая вклад в понимание и подтверждение профилей процессов, созданных в ходе оценки.
[ ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• assessment record

3.11 протокол процесса оценки (assessment record): Упорядоченная, задокументированная информация, относящаяся к существу оценки и вносящая вклад в понимание и подтверждение профилей процессов, созданных в ходе оценки.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009: Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь оригинал документа

регистратор неустановившихся процессов
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• transient recorder

устройство регистрирации нестационарных или переходных процессов
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• transient recorder
• TR

технологическая система
Совокупность функционально взаимосвязанных средств технологического оснащения, предметов производства и исполнителей для выполнения в регламентированных условиях производства заданных технологических процессов или операций.
Примечания
1. К предметам производства относятся: материал, заготовка, полуфабрикат и изделие, находящиеся в соответствии с выполняемым технологическим процессом в стадии хранения, транспортирования, формообразования, обработки, сборки, ремонта, контроля и испытаний.
2. К регламентированным условиям производства относятся: регулярность поступления предметов производства, параметры энергоснабжения, параметры окружающей среды и др.
3. Следует различать четыре иерархических уровня технологических систем: технологические системы операций, технологические системы процессов, технологические системы производственных подразделений и технологические системы предприятий.Технологическая система (ТС) является частью производственной системы и, как любая другая система, имеет свою структуру и функционирует в определенных условиях.
Состав и структура технологической системы, условия производства, режим работы регламентируются конструкторской, технологической и другой технической документацией. Изменение этой документации приводит к соответствующему изменению технологической системы.
Все технологические системы можно подразделить на четыре иерархических уровня: технологические системы операций; технологические системы процессов; технологические системы производственных подразделений и технологические системы предприятий.
Технологическая система операции обеспечивает выполнение одной заданной технологической операции.
Технологическая система процесса включает в себя в качестве подсистем совокупность технологических систем операций, относящихся к одному методу (обработки, формообразования, сборки или контроля) или к одному наименованию изготовляемой продукции. При наличии автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) ее технические средства входят в состав технологической системы этого процесса.
Технологическая система производственного подразделения состоит из технологических систем процессов и (или) операций, функционирующих в рамках данного подразделения.
Технологическая система предприятия состоит из технологических систем его производственных подразделений.
Различают следующие виды технологических систем:
последовательная технологическая система - технологическая система, все подсистемы которой последовательно выполняют различные части заданного технологического процесса;
параллельная технологическая система - технологическая система, подсистемы которой параллельно выполняют заданный технологический процесс или заданную технологическую операцию;
комбинированная технологическая система - технологическая система, структура которой может быть представлена в виде объединения последовательных и параллельных систем более низкого уровня;
технологическая система с жесткой связью подсистем - технологическая система, в которой отказ хотя бы одной подсистемы вызывает немедленное прекращение функционирования технологической системы в целом;
технологическая система с нежесткой связью подсистем - технологическая система, в которой отказ одной из подсистем не вызывает немедленного прекращения функционирования технологической системы в целом;
по уровню автоматизации:
механизированная технологическая система - технологическая система, средства технологического оснащения которой состоят из механизированно-ручных и механизированных технических устройств;
автоматизированная технологическая система - технологическая система, средства технологического оснащения которой состоят из автоматизированно-ручных и автоматизированных устройств;
автоматическая технологическая система - технологическая система, средства технологического оснащения которой состоят из автоматических устройств;
по уровню специализации:
специальная технологическая система - технологическая система для изготовления или ремонта изделия одного наименования и типоразмера;
специализированная технологическая система - технологическая система для изготовления или ремонта группы изделий с общими конструктивными и технологическими признаками;
универсальная технологическая система - технологическая система для изготовления или ремонта изделий с различными конструктивными и технологическими признаками.
Аналогичные понятия уровней и видов используют также для технологических комплексов.
Частным случаем (видовым понятием) последовательной технологической системы является технологическая линия, в которой технологическое оборудование располагают в последовательности выполнения операций заданного технологического процесса таким образом, чтобы число рабочих мест равнялось числу операций. При этом в последовательной технологической системе на одно и то же рабочее место предмет производства может поступать несколько раз для выполнения различных операций.
Подсистемы параллельной технологической системы могут содержать общие средства технологического оснащения. Так, например, шестишпиндельный автомат содержит шесть параллельных подсистем, отказы которых взаимозависимы из-за наличия общих элементов: системы подачи, привода и т.п. В случае, если параллельные подсистемы станков не содержат общих элементов (например шесть однотипных станков выполняют параллельно и независимо друг от друга одну и ту же операцию технологического процесса), то технологическую систему называют многоканальной.
Классификация технологических систем по уровню специализации относится к технологическим системам операции, процесса и производственного подразделения. При этом универсальная, специализированная, специальная технологические системы производственного подразделения (процесса) могут содержать в себе подсистемы различного уровня специализации. Уровень специализации технологической системы определяют соотношением ограничений, вносимых каждой подсистемой применительно к номенклатуре изготовляемой продукции. Неудачный выбор этого соотношения приводит к снижению технологических возможностей системы в целом.
Технологическая система, выполняющая групповой технологический процесс, является универсальной.
Уровень и вид технологической системы являются определяющими признаками для выбора критериев отказов и предельных состояний, показателей надежности и методов их оценки.
[ ГОСТ 27.004-85]

Тематики

• надежность, основные понятия

EN

• technological system

FR

• système technologique

экологический механизм
Система физических, химических или биологических процессов для данной категории воздействия, связывающая результаты ИАЖЦ с показателями категории и конечными объектами категории воздействия.
[ http://www.14000.ru/glossary/main.php?PHPSESSID=25e3708243746ef7c85d0a8408d768af]

EN

environmental mechanism
System of physical, chemical, and biological processes for a given impact category, linking LCI results to category indicators, and category endpoints.
[ISO 14042]

Тематики

• управление окружающей средой

EN

• environmental mechanism

3.38 экологический механизм (environmental mechanism): Система физических, химических и биологических процессов для данной категории воздействия, увязывающая результаты инвентаризационного анализа жизненного цикла с показателями категории и конечными точками категории воздействия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа

3.38 экологический механизм (environmental mechanism): Система физических, химических и биологических процессов для данной категории воздействия, увязывающая результаты инвентаризационного анализа жизненного цикла продукции с показателями категории и конечными объектами категории воздействия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа

7.2.2.3 экологический механизм (environmental mechanism): Система физических, химических и биологических процессов для данной категории воздействия (7.2.2.1), увязывающая результаты инвентаризационного анализа жизненного цикла (7.2.1.1) с показателями категории и конечными объектами категории воздействия (7.2.2.4).

[ИСО 14040:2006]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

1.2.9.11 напряжение при переходных процессах в телекоммуникационной сети (telecommunication network transient voltage): Наибольшее пиковое напряжение, которое может возникнуть в точке соединения телекоммуникационной сети с оборудованием, в результате воздействия внешних переходных процессов на сеть.

Примечание - Влияние переходных процессов из систем кабельного распределения не учитывают.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60950-1-2009: Оборудование информационных технологий. Требования безопасности. Часть 1. Общие требования оригинал документа

1.2.9.10 напряжение при переходных процессах в телекоммуникационной сети (telecommunication network transient voltage): Наибольшее пиковое напряжение, которое может возникнуть в точке соединения телекоммуникационной сети с оборудованием, в результате воздействия внешних переходных процессов на сеть.

Примечание - Влияние переходных процессов из систем кабельного распределения не учитывают.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60950-1-2005: Оборудование информационных технологий. Требования безопасности. Часть 1. Общие требования оригинал документа

3.3 производственная партия (manufacturing lot): Количество крепежных изделий с одинаковым обозначением, включающим класс точности, класс прочности и размер, изготовленные из прутка, проволоки, стержня или плоского материала одной плавки, с применением одинаковых или подобных операций, выполняемых одновременно или последовательно, с одинаковой термической обработкой и /или процессом нанесения покрытия, если таковое применяется.

Одинаковая термическая обработка или процесс нанесения покрытия означает:

- для непрерывных процессов одинаковый цикл обработки без каких-либо изменений параметров процесса;

- для прерывистых процессов одинаковый цикл обработки для последовательных одинаковых загрузок (партий).

Примечание - Производственная партия может быть разделена на ряд производственных загрузок для проведения технологической обработки, а затем снова собрана в ту же производственную партию.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15330-2010: Изделия крепежные. Испытание на предварительную нагрузку для обнаружения водородного охрупчивания. Метод с применением параллельных несущих поверхностей оригинал документа

3.13 производственная партия (manufacturing lot): Количество крепежных изделий с одинаковым обозначением, включающим класс точности, класс прочности и размер, изготовленных из прутка, проволоки, стержня или плоского материала одной плавки, с применением одинаковых или подобных операций, выполняемых одновременно или последовательно, с одинаковой термической обработкой и/или процессом нанесения покрытия, если таковое применяется.

Примечание 1 - Одинаковая термическая обработка или процесс нанесения покрытия означает:

- для непрерывных процессов - одинаковый цикл обработки без каких-либо изменений параметров процесса;

- для прерывистых процессов - одинаковый цикл обработки для последовательных одинаковых загрузок (партий).

Примечание 2 - Производственная партия может быть разделена на ряд производственных загрузок для проведения технологической обработки, а затем снова собрана в ту же производственную партию. [ИСО 15330]

Источник: ГОСТ Р ИСО 16426-2009: Изделия крепежные. Система обеспечения качества оригинал документа