способы+производства

концентрация производства
1. Доля крупных предприятий в отрасли, доминирующих в объеме продукции и в продажах на рынке. Есть разные способы определения коэффициента концентрации. Например, в США вычисляется процент от общего объема продукции отрасли, приходящийся на 4, 8, 20 и даже 50 крупнейших предприятий — в зависимости от характера отрасли. См. также Индекс Херфиндаля-Хиршмана. 2. Процесс сосредоточения производства на крупных предприятиях с целью использования эффекта масштаба и агломерационного эффекта.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• industrial concentration

изолированная генерация
Термин тесно связан с ДЭ и часто используется для описания производства электроэнергии в месте расположения потребителя. Этот термин может означать как генерацию только электроэнергии, так и когенерационные способы производства энергии.
[Всемирный Союз Распределенной энергетики (WADE)]

EN

captive power
Term closely related to DE often used to describe on-site power. The term can imply either power only or cogeneration applications.
[ http://www.wadecanada.ca/can_deb_what.html]

embedded generation
Closely related term often used to describe on-site power. The term can imply either power only or cogeneration applications.
[ http://www.wadecanada.ca/can_deb_what.html]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• captive power
• embedded generation

докапиталистические способы производства — precapitalist modes of production

зеленый рост
Новое понимание экономического роста, более широкое, чем общепринятое, в основу которого принят рост ВВП. В частности, предлагается учитывать сопутствующий экономическому росту ущерб, наносимый им окружающей среде, и другие аналогичные потери национального богатства (см. об этом подробнее в статье Национальное богатство). В июне 2009 г. министры 34 стран подписали Декларацию зеленого роста, заявив, что они будут “укреплять прилагаемые ими усилия для внедрения стратегий зеленого роста как в рамках принимаемых ими мер для выхода из кризиса, так и за их пределами. Стратегия зеленого роста должна объединять экономические, экологические, социальные, технологические аспекты развития, а также аспекты международной помощи для целей развития. Краткое содержание Декларации таково: Нам нужен зеленый рост, поскольку по мере того, как рост продолжает разрушать природный капитал, повышаются риски для развития. Если эту тенденцию не обуздать, то она может привести к усугублению нехватки воды и других ресурсов, большему загрязнению, изменениям климата и безвозвратной утрате биоразнообразия. Такое давление может подорвать будущие перспективы роста, по крайней мере, по двум причинам. Во-первых, замещение природного капитала физическим обходится все дороже. Например, когда запасы воды оскудеют или станут более загрязненными, нужна будет более дорогая инфраструктура для подачи и очищения воды. Во-вторых, изменения не всегда протекают по ровной предсказуемой траектории. Например, запасы некоторых видов рыб внезапно исчезли после долголетнего довольно медленного сокращения их поголовья. Если мы хотим сохранить прогресс в уровне жизни, достигнутый за последние пятьдесят лет, мы должны найти новые способы производства и потребления и даже переосмыслить наше представление о прогрессе и том, как его измерять.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• green economic growth

технологический способ
Общее понятие, объединяющее два: Т.с. производства (производственный способ, технология) и Т.с. потребления; совокупность основных характеристик (ингредиентов) процесса производства (соответственно — потребления) того или иного продукта. В экономико-математической модели Т.с., или технология (activity), описывается системой присущих ему чисел (вектором) - например, нормами затрат и выпуска различных ресурсов в единицу времени или в расчете на единицу продукции и т.п., в том числе коэффициентами материалоемкости, трудоемкости, фондоемкости, капиталоемкости. Например, если x = (xi) — вектор затрат ресурсов (перечисленных под номерами i), а y = (yj) - вектор объемов производства продуктов (соответственно, перечисленных под номерами j), то технологиями, технологическими процессами, способами производства можно назвать пары векторов (xy). Технологическая допустимость означает здесь возможность получить из затрачиваемых (используемых) ингредиентов вектора x вектор продукции y. Совокупность всевозможных допустимых технологий (XY) образует технологическое или производственное множество данной экономической системы. Элементарный Т.с. (например, характеризующий производство единицы продукции или, наоборот, использование единицы ресурса) служит как бы атомом, исходным пунктом при моделировании экономических процессов. Кратность использования способа называется интенсивностью. Она может измеряться объемом какого-либо выпускаемого продукта, какого-либо затрачиваемого ресурса и т.д. Если важен территориальный фактор, Т.с. различаются также по признаку размещения производства, т.е. если два производства одинаковы по всем характеристикам, кроме местоположения, для модели — это разные Т.с. (между которыми надо сделать выбор). В линейных моделях Т.с. характеризует определенные пропорции между различными затрачиваемыми ресурсами и выпускаемыми продуктами. Способы могут быть взаимозаменяемыми (тогда выбор между ними становится предметом оптимизации) и невзаимозаменяемыми. Как правило, в реальном производстве одновременно в том или ином сочетании может применяться несколько Т.с. — это называется свойством аддитивности. При этом если характеристики (коэффициенты) одного способа не зависят от применения других — способ обладает свойством автономности. В силу свойств аддитивности и автономности выпуклые комбинации технологических способов образуют новые технологические способы. В ряде экономико-математических работ встречается в том же значении термин «способ производства» — однако все более редко, очевидно, из-за его совпадения с известным термином политической экономии.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• technological mode

управление цепочками поставок
Здесь цепочка поставок - это глобальная сеть, которая преобразует исходное сырье в продукты и услуги, необходимые конечному потребителю, используя спроектированный поток информации, материальных ценностей и денежных средств.
Исследователи выделяют шесть основных областей, на которых сосредоточено управление цепочками поставок: Производство, Поставки, Месторасположение, Запасы, Транспортировка и Информация. Все решения по управлению цепочками поставок делятся на две категории: стратегические (strategic) и тактические (operational). Производство (Production).
Компания решает, что именно и как производить.
Стратегические решения относительно производства продукции (торговля и оказание услуг - это тоже вид производства) принимаются на основе изучения потребительского спроса. Тактические решения сосредоточены на планировании объемов производства, рабочей загрузки и обслуживания оборудования, контроле качества и т. д. Поставки (Supply).
Затем компания должна определить, что она будет производить самостоятельно, а какие компоненты (комплектующие, товары или услуги) покупать у сторонних фирм.
Стратегические решения касаются перечня приобретаемых компонентов и требований к их поставщикам относительно скорости, качества и гибкости поставок.
Тактические же относятся к текущему управлению поставками для обеспечения необходимого уровня производства. Месторасположение (Location).
Решения о месторасположении производственных мощностей, центров складирования и источников поставок полностью относятся к стратегическим. Они зависят от характера рынка, отраслевой специфики, а также от политической и экономической ситуации в регионе. Запасы (Inventory).
Основная цель запасов - страхование от непредвиденных случаев, таких, как всплеск спроса или задержка поставок. Прогнозирование поведения потребителей, организация бесперебойного снабжения и гибкость производства, хотя, на первый взгляд, и не связаны с уровнем запасов, но на самом деле оказывают на него непосредственное влияние.
Поэтому стратегические решения направлены на выработку политики компании в отношении запасов. К слову, среднестатистическое предприятие вкладывает в запасы около 30% всех своих активов (до 90% оборотных средств), а расходы на содержание запасов обходятся в 20--40% их стоимости. Тактические решения сосредоточены на поддержании оптимального уровня запасов в каждом узле сети для бесперебойного удовлетворения колебаний потребительского спроса. Транспортировка (Transportation). Решения, связанные с транспортировкой, в основном, относятся к стратегическим. Они зависят от месторасположения участников цепочки поставок, политики в отношении запасов и требуемого уровня обслуживания клиентов. Важно определить правильные способы и эффективные методы оперативного управления транспортировкой, так как эти операции составляют около 30% общих расходов на снабжение, и именно с опозданиями в доставке связано в среднем более 70% ошибок в распределении товаров. Информация (Information). Эффективное функционирование цепочки поставок невозможно без оперативного обмена данными между всеми ее участниками.
Стратегические решения касаются источников информации, ее содержания, механизмов и средств распределения, а также правил доступа. Тактические решения направлены на интеграцию информационных систем участников цепочки поставок в общую инфраструктуру.
В составе SCM-системы можно условно выделить две подсистемы
SCP (Supply Chain Planning)
Планирование цепочек поставок. Основу SCP составляют системы для расширенного планирования и формирования календарных графиков (APS). При изменении информации о прогнозах спроса, уровне запасов, сроках поставок, взаиморасположении торговых партнеров и т. д. APS-система позволяет оперативно проанализировать перемены и внести необходимые коррективы в расписание поставок и производства. В SCP также входят системы для совместной разработки прогнозов. Они ориентированы на торговые пары "поставщик-покупатель" и позволяют сравнивать информацию о прогнозах спроса, поступившую от покупателей, с прогнозами наличия необходимой продукции, полученной от поставщиков. Результатом является сбалансированный прогноз, согласованный с обеими заинтересованными сторонами. В основе работы этих систем лежит стандарт совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов (CPFR - Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment -), разработанный ассоциацией VICS (Voluntary Interindustry Commerce Standards).
Помимо решения задач оперативного управления, SCP-системы позволяют осуществлять стратегическое планирование структуры цепочки поставок: разрабатывать планы сети поставок, моделировать различные ситуации, оценивать уровень выполнения операций, сравнивать плановые и текущие показатели.
SCE (Supply Chain Execution)
Исполнение цепочек поставок. В подгруппу SCE входят TMS, WMS, OMS, а также MES-системы.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• SCM
• Supply Chain Management

искать способы — to seek ways

другим способом — in a different way, differently

конкретные способы решения проблемы — concrete ways to solving the problem

таким способом — in this way

пути и способы — ways and means

способ воздействия на природную среду — environmental modification technique

способ выражения — mode of expression

способ платежа — means of payment

способ производства — mode / method of production

способ употребления — way to use

экономическая система
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

экономическая система
1. Часть системы более высокого порядка — социально-экономической системы. Это сложная, вероятностная, динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных благ. Как всякая сложная система, она должна рассматриваться в разных аспектах. Если рассматривать ее с точки зрения материально-производственной, то ее входом являются материально-вещественные потоки природных и производственных ресурсов, выходом — материально-вещественные потоки предметов потребления, оборонной продукции, продукции, предназначенной для накопления и возмещения, товаров для экспорта, а также отходов производства. В социально-экономическом аспекте ее входом являются определенные производственные отношения людей в обществе, выходом — воспроизведенные и развитые системой производственные отношения. Э.с. может рассматриваться и как сложная информационная система, преобразующая информацию (опыт и знания людей) в новую информацию — новое знание. Э.с. относится к классу кибернетических систем, т.е. систем с управлением (см. Управление экономической системой). Она характеризуется многоступенчатой иерархической структурой, причем отдельные звенья (уровни иерархии) являются также сложными, вероятностными и динамическими системами с управлением, обладающими определенной самостоятельностью и возможностями к саморегулированию. С точки зрения информационной Э.с. в самой общей форме представлена на схеме рис. Э.2. Рис. Э.2 Экономическая система, 1 Пояснений здесь требуют, очевидно, понятия, относящиеся к правой части схемы: способы оценки результирующего состояния системы (блок X) через шкалы предпочтений W, U1, …, Un. Требуется также проследить их связи с понятиями блока Э, и частично — с блоками принятия решений, поскольку результаты функционирования экономики по обратной связи влияют и на принятие решений, на управление ею. Рассматривая шкалы предпочтений U1, …, Un проследим следующее различие: часть локальных звеньев (например, социальных групп) принимает экономические решения, другая же часть по тем или иным причинам решений не принимает, либо принимает, но они не сказываются на результатах X. Обратные связи к A очевидны, а к D1, …, Dn существенно зависят от распределения конечного результата X. Возможны различные сочетания и взаимоотношения шкал предпочтений в зависимости от организации хозяйственного механизма: от полного cовпадения (когда шкалы U1, …, Un производны от W или наоборот, т.е. все интересы в обществе взаимосвязаны и однонаправленны) до расхождения направленности (когда, например, отдельно взятому экономическому субъекту (фирме и пр.) выгодно именно то, что ухудшает результирующие показатели X общества в целом). Возможны и промежуточные варианты, когда часть шкал, предположим U1,.., Uk, направлены в соответствии с W, а другие: Uk+1, …, Un направлены иначе. Из этой схемы очевидны условия, приводящие к наилучшим результатам функционирования экономической системы, т.е. к ее оптимизации. В учебной литературе, объясняющей функционирование Э.с. чрезвычайно распространены схемы кругооборота потоков товаров и услуг между населением и фирмами, уравновешиваемых потоками денежных платежей, осуществляемых в обмен на эти товары и услуги. Например, показанная на рис. Э.3. схема кругооборота факторов (ресурсов) и продуктов в экономике. Аналогично строятся диаграммы кругооборота стоимости (ценообразования), кругооборота денег в экономике и др. 2. В экономико-математической литературе термином “Э.с.” часто обозначают абстрактную конструкцию, упрощенно отражающую основные черты реальной экономической системы — т.е. ее модель. Таковы, например, закрытая модель экономики (содержащая две подмодели: модель производственной сферы и модель сферы потребления) или «модель чистых обменов» — модель системы потребителей (вне производства), которые обмениваются имеющимися у них продуктами. • В общем случае такие модели включают следующие компоненты: а) Пара векторов затрат ресурсов x и «выпусков» продуктов — y, компоненты которых представляют собой интенсивности потоков каждого ресурса и продукта. Такую пару (x, y) принято называть технологическим способом, технологией или производственным процессом, вектор y — вектором валовых выпусков, вектор z = y — x вектором чистых выпусков. б) Система экономических объектов — производителей pi, каждый из которых характеризуется своим технологическим множеством, т.е. множеством возможных для него технологических способов. Совокупность состояний всех элементов pi (i = 1, …, N) принято называть состоянием производственной системы. Экономическое поведение элементов-производителей формулируется здесь как выбор производителем своего производственного процесса из множества технологически реализуемых процессов при имеющихся ограничениях и исходя из некоторого критерия выбора. Аналогичным образом в модели потребления присутствуют отдельные потребители qi или, что чаще, «совокупный потребитель» Q, вектор потребляемых продуктов, характеристики потребительского поведения. Здесь стандартной формой ограничения является бюджетное ограничение, а критерием — целевая функция потребления. Состоянием такой Э.с. называют совокупность состояний ее обеих подсистем — производственной и потребительской. Оперируя моделью изучают некоторые гипотетические характеристики экономики, например, условия ее сбалансированности. 3. Экономической системой называют любой частный экономический объект (часть экономики в смысле 1), подчеркивая его сложный системный характер. В этом смысле говорят о фирме, предприятии, регионе как экономической системе. См. также: Оптимальное функционирование экономической системы, Управление экономической системой, Функционирование экономической системы. Рис. Э.2 Экономическая система, I Z- неуправляемые факторы A – центральный орган управления D1,…Dn — локальные органы управления(социальные группы, институты, организации и т.п. блоки принятия решений); Э – блок «структура и функционирование экономической системы»; Х – блок результирующих показателей состояния экономики; W – шкала предпочтений центрального органа управления относительно агрегатной целевой функции; U1,..Un - шкалы предпочтений локальных звеньев управления относительно своих целевых функций; О.С. обратная связь результатов функциионирования экономики с блоками принятия решений. Рис Э.3 Экономическая система, II
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

economic system
Organized sets of procedures used within or between communities to govern the production and distribution of goods and services. (Source: TEA)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды
• экономика

EN

• economic system

DE

• Wirtschaftssystem

FR

• systčme économique

агрегирование
Объединение, суммирование экономических показателей по какому-либо признаку для получения обобщенных совокупных показателей. При агрегировании необходим учет структуры объединяемых элементов, в ряде случаев требуется анализ возможности и определение весов агрегирования (например при расчете индекса промышленного производства).
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

агрегирование
1. Соединение независимых частей, обычно выполняющих различные функции, в единую систему. 2. Объединение нескольких низкоскоростных потоков информации в один более высокоскоростной поток. См. channel ~.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

агрегирование
Объединение, укрупнение показателей по какому-либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей агрегатов. С математической точки зрения А. рассматривается как преобразование модели в модель с меньшим числом переменных и ограничений — агрегированную модель, дающую приближенное (по сравнению с исходным) описание изучаемого процесса или объекта. Его сущность — в соединении однородных элементов в более крупные. Среди способов А.: сложение показателей, представление группы агрегируемых показателей через их среднюю, использование различных взвешивающих коэффициентов (см. Вес), баллов (см. Шкалы) и т.д. Процесс, обратный к А., называется дезагрегированием, реже — разагрегированием, разукрупнением. Некоторыми теоретиками термин «агрегирование» понимается также как переход от микроэкономического к макроэкономическому взгляду на изучаемые экономические явления. В экономико-математических моделях А. необходимо потому, что ни одна модель не в состоянии вместить всего многообразия реально существующих в экономике продуктов, ресурсов, связей. Даже крупноразмерные модели, насчитывающие десятки тысяч показателей, и то неизбежно являются продуктом агрегирования. В процессе управления при переходе от низшей ступени к высшей показатели агрегируются, а число их уменьшается. Но при этом часть информации «теряется» (при сведении воедино заказов на материалы, например, уже неизвестно, каких именно марок и размеров они нужны каждому заказчику) и приходится вести расчеты приближенно, на основании статистических закономерностей. Поэтому всегда надо сопоставлять выгоду (от сокращения расчетов) с ущербом, который наносится потерей части информации. Особенно затруднено А. в динамических моделях, поскольку с течением времени меняется соотношение элементов, входящих в укрупненную группу (возникает «структурная неоднородность«). Расхождение между результатами исходной задачи и результатами агрегированной задачи называется ошибкой А. Уменьшение ошибки А. — один из основных критериев, применяемых в теории оптимального агрегирования, разработанной Л.Гурвицем, Е.Малинво, У.Фишером и Дж.Чипмэном. А. имеет большое значение в методе межотраслевого баланса (МОБ), где оно означает объединение различных производств в отрасли, продуктов — в обобщенные продукты и укрупнение таким путем показателей балансовых расчетов. МОБ обычно оперирует «чистыми отраслями», т.е. условными отраслями, каждая из которых производит и передает другим отраслям один агрегированный продукт. Количество их ограничивается вычислительными возможностями и некоторыми обстоятельствами математического характера, однако, в принципе, чем больше детализация МОБ, тем лучше он отражает действительность, тем точнее расчеты по нему. А. в МОБ возможно двух типов — вертикальное и горизонтальное. Первое означает объединение продукции по технологической цепочке. Например, в соответствии с этим принципом в одну группу могут быть объединены железная руда, чугун, сталь, прокат (тогда отрасль дает потребителям один продукт — прокат), в другую — пряжа, суровая ткань, готовая ткань, в третью — целлюлоза, бумажное производство. При этом все показатели, прежде всего затраты, относятся на избранную единицу агрегированного продукта (в данных примерах — это тонна готового проката, 1 млн. кв. м готовой ткани, тонна бумаги). Выбрать правильное объединение сложно, поскольку та же сталь может отпускаться потребителям (для литейных производств) не в виде проката, а в виде слитков, целлюлоза может поступать не только на бумажные комбинаты, но и на заводы искусственного волокна, где из нее делают вискозную пряжу, и т.д. При горизонтальном А. в одну группу объединяются, например, продукты, сходные между собой либо по экономическому назначению (различные виды зерна, топлива), либо по техническим условиям производства. Это связано, однако, с дополнительными трудностями. Логично объединить в одну группу всю электроэнергию, но структура затрат на ее производство на тепловых и гидравлических станциях в корне различна. Любой сдвиг в соотношениях внутри такой объединенной отрасли резко скажется на ее показателях, необходимых для расчета. Наиболее рациональные способы А. отраслей и продуктов определяются путем экономико-математических расчетов. Основным инструментом агрегирования почти во всех экономических расчетах являются цены.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• aggregation
• aggregation problem

3.2 агрегирование (aggregation): Процесс или результат объединения конструкций языка моделирования и других компонентов модели в единое целое.

Примечание - Конструкции языка моделирования и другие компоненты модели могут быть агрегированы в более чем один объект.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

данные
Интерпретируемое формализованным способом представление информации, пригодное для коммуникации, интерпретации или обработки.
[ИСО/МЭК 2382-1]
[ ГОСТ Р 52292-2004]

данные
Информация, представленная в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека
[ ГОСТ 15971-90]
[ ГОСТ Р 50304-92]
[ОСТ 45.127-99]

[Руководящий документ "Основные положения развития Взаимоувязанной сети связи Российской Федерации на перспективу до 2005 года"]

данные
Представление информации в формализованном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки.
[ ГОСТ Р ИСО/МЭК 12119-2000]
[ ГОСТ Р 52653-2006]

данные
Информация, представленная в формализованном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки с участием человека или автоматическими средствами
[ ГОСТ 34.320-96]

данные
Сведения, являющиеся объектом обработки в информационных человеко-машинных системах.
[ ГОСТ 17657-79]

данные
Информация, обработанная и представленная в формализованном виде для дальнейшей обработки
[ГОСТ 7.0-99]

данные
Сведения о состоянии любого объекта — экономического или не экономического, большой системы или ее элементарной части (элемента), о человеке и машине и т. д., представленные в формализованном виде и предназначенные для обработки (или уже обработанные). Д. не обязательно должны быть числовыми: например, статистические показатели работы предприятий и анкетные сведения о человеке — все это Д.) В процессах сбора, обработки и использования они расчленяются на отдельные элементарные составляющие — элементы данных или элементарные данные (иногда их называют просто данными). Элементарные Д. могут быть выражены целыми и вещественными числами, словами, а также булевыми величинами, способными принимать лишь два значения — «истина» (1), «ложь» (0). Слово «Д.» не вполне соответствует слову «информация«, хотя они часто употребляются как синонимы. Д. — величина, число или отношение, вводимые в процесс обработки или выводимые из него. Информация же определяется как знание, полученное из этих данных. Следовательно, обработка данных есть приведение их к такому виду, который наиболее удобен для получения из них информации, знания. Для того, чтобы из минимального количества Д. извлечь максимум информации, используются различные способы записи массивов данных, методы агрегирования и др. Для того, чтобы быть воспринятыми и стать информацией, Д. проходят как бы тройной фильтр: физический (ограничения по пропускной способности канала), семантический (см. Тезаурус) и прагматический, где оценивается полезность Д. (см. Информация). Экономические Д. можно подразделить на два особенно важных класса: условно-постоянные и переменные. Различие между ними поясним простым примером: нормативы запасов — условно-постоянные Д., размеры запасов отдельных материалов на конкретные даты — переменные. Следовательно, первые — это всякого рода расценки, нормативы, нормы, сведения о производительности оборудования и т.д. Обычно в автоматизированных системах управления они либо хранятся в массивах картотек (устаревшая и выходящая из употребления система), либо вводятся в память машины один раз и при необходимости включаются в расчет самой машиной. Условно-постоянными они называются потому, что все же время от времени обновляются. Переменные Д. (сведения о выработке рабочих, о сдаче деталей и продукции, о тех же запасах на складе и многие другие) после расчета, как правило, выводятся из памяти компьютера. См. также Автоматизированная система обработки данных (АСОД), База данных, Носитель данных, Обработка данных, Показатель, Сбор данных, Скорость передачи данных, Экономическая информация.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• базы данных
• защита информации
• информационно-библиотечная деятельность
• информационные технологии в образовании
• системы для сопряж. радиоэлектр. средств интерфейсные
• системы обработки информации
• телевидение, радиовещание, видео
• экономика
• электронный обмен информацией
• электросвязь, основные понятия

EN

• data

FR

• données

3.4 данные (data): Совокупность значений, присвоенных для основных мер измерений, производных мер измерений и (или) показателей.

[ИСО/МЭК 15939:2007]

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения оригинал документа

1. Данные

Data

Информация, представленная в виде, пригодном для обработки автоматическими средствами при возможном участии человека

Источник: ГОСТ 15971-90: Системы обработки информации. Термины и определения оригинал документа

3.2.14 данные (data): Представление информации в формальном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки людьми или компьютерами;

Источник: ГОСТ Р ИСО 10303-1-99: Системы автоматизации производства и их интеграция. Представление данных об изделии и обмен этими данными. Часть 1. Общие представления и основополагающие принципы оригинал документа

12. Данные

Data

По ГОСТ 15971

Источник: ГОСТ 24402-88: Телеобработка данных и вычислительные сети. Термины и определения оригинал документа

3.3 данные (data): Данные по качеству воздуха и общие данные.

Источник: ГОСТ Р ИСО 7168-2-2005: Качество воздуха. Представление данных. Часть 2. Сокращенный формат представления данных оригинал документа

2.6 данные (Data): Дискретные объективные факты (номера, символы, цифры) без контекста и пояснений.

Источник: ГОСТ Р 53894-2010: Менеджмент знаний. Термины и определения оригинал документа

3.12 данные (data): Представление информации или команд в виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки с помощью компьютера.

[IEEE 610, модифицировано]

Примечание - Данные, необходимые для определения параметров и реализации прикладных и служебных функций в системе, называются «прикладными данными».

Источник: ГОСТ Р МЭК 60880-2010: Атомные электростанции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Программное обеспечение компьютерных систем, выполняющих функции категории А оригинал документа

3.13 данные (data): Представление информации или сообщений в виде, подходящем для передачи, интерпретации или обработки с помощью компьютеров (см. рисунок 2).

[IEEE 610, модифицировано] [1]

Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа

3.1.3 данные (data): Любой элемент информации, принимаемый регистратором для записи, включая численные значения, текст, а также звуковые и радиолокационные сигналы, за исключением особо оговоренных случаев или ситуаций, когда по контексту понятно иное.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61996-1-2009: Морское навигационное оборудование и средства радиосвязи. Судовой регистратор данных рейса (РДР). Часть 1. Регистратор данных рейса (РДР). Технико-эксплуатационные требования, методы и требуемые результаты испытаний оригинал документа

3.17 данные (data): представление информации формальным способом, подходящим для коммуникации, интерпретации или для информационной обработки человеком или компьютерами.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming