sofs.org.ua › Про журнал › Архів › 2024 › №2 (124) › 1.3

1.3

МЕТОД ДИСКРЕТИЗАЦІЇ ДЛЯ ОПИСУ СКЛАДНИХ ОБ’ЄКТІВ, ЩО ВАЖКО ФОРМАЛІЗУЮТЬСЯ

Г.Я. ШЕВЧЕНКО
https://orcid.org/0000-0003-3984-9266
В.С. БІЛОЗУБЕНКО
https://orcid.org/0000-0003-1269-7207
О.А. МАРЧЕНКО
https://orcid.org/0000-0001-7665-7832

Nauka naukozn. 2024, 2(124): 34—51
https://doi.org/10.15407/sofs2024.02.034

Рубрика: Актуальні проблеми сучасної науки
Мова: Українська
Анотація: Поява складних, важко описуваних об’єктів є характерною тенденцією сучасної науки. Для побудови моделі такого об’єкта потрібен його попередній опис, що є досить серйозною проблемою. Тому пошук методів для опису таких об’єктів є актуальним завданням. Для об’єктів фізичної природи цей процес добре описаний і досліджений. Для складних об’єктів нефізичної природи, що важко формалізуються, поява яких найчастіше спричинена розвитком соціуму, такі підходи відсутні. В статті наведено результати розробленого авторами методу дискретизації на основі підходу М. Бунге для опису складних об’єктів, що важко формалізуються, які зустрічаються в багатьох економічних, соціальних, екологічних та інших системах. Джерелами дослідження є наукові праці провідних українських і зарубіжних учених, використано загальнонаукові методи пізнання (аналіз, синтез, індукція, дедукція, метод аналогій та інші), а також спеціальні методи аналізу: гіпотетико-дедуктивний, логічний, структурний. Встановлено, що метод дискретизації для опису складних об’єктів дає змогу перейти до моделювання складних процесів суспільно-економічного характеру. Надано визначення введених авторами понять квазіфізичного світу і квазіфізичних об’єктів; обґрунтовано, що дослідження квазіфізичного світу має супроводжуватися дослідженням квазіфізичних об’єктів, які відмінні від фізичних об’єктів тим, що становлять собою спеціально сконструйовані об’єкти. Наведено приклади із різних предметних галузей, де основну роль відіграє поняття квазіфізичного (синтетичного) об’єкта, надано узагальнений опис такого об’єкта. Запропоновано застосування квазіфізичного підходу для аналізу проблем видалення твердих відходів та оцінювання загального стану підприємства (компанії). Зазначено, що авторський підхід допоможе науковцям: 1) точніше визначити сферу дослідження; 2) конкретизувати об’єкт і предмет дослідження, структурувати його характеристики та на цій основі висувати гіпотези й ставити завдання дослідження; 3) краще розуміти, які знання й припущення покладені в основу досліджуваного об’єкта та як вони взаємопов’язані, а також чітко формулювати проблематику й мету дослідження; 4) обирати релевантні процедури та методи для досягнення поставленої мети під час аналізу даних.

Ключові слова: дискретизація, складний об’єкт, важко описуваний об’єкт, формалізація, синтаксична формалізація, біосфера, ноосфера, квазіфізичний об’єкт.

Список літератури

  1. Глинский Б.А. Моделирование как метод научного исследования. Минск: Изд-во МГУ, 1965. 248 с.
  2. Неуймин Я.Г. Модели в науке и технике: История, теория, практика. Ленинград: Наука, 1984. 189 с.
  3. Rosenblueth A., Wiener N. The Role of Models in Science. Philosophy of Science. 1945. No. 12 (4). P. 171—175. https://doi.org/10.1086/286874
  4. Наумов Г. Ноосфера в прошлом и будущем. Наука и жизнь. 2004. № 9. С. 92– 97.
  5. Вертгеймер М. Продуктивное мышление. Москва: Прогресс, 1987. 336 с.
  6. Лосев А.Ф. Дерзание духа. Москва: ИПЛ, 1988. 364 с.
  7. Bunge M. Finding Philosophy in Social Science. London: Yale University Press, 1996. 448 p.
  8. Розов Н.С., Вертгейм Ю.Б., Сизенцов Г.С., Филиппов С.И., Горошко В.В. Разработка и апробация метода теоретической истории. Новосибирск: Наука, 2001. 503с.
  9. Shevchenko G.Y., Bilozubenko V.S., Marchenko О.А. The formation of the corporate scientific environment. Science and Science of Science. 2022. No. 2 (116). P. 12—24. https://doi.org/10.15407/sofs2022.02.012
  10. Шапиро Д.И. К человеко-машинным методам решения одного класса задач. Вопросы кибернетики. Теория и практика ситуационного управления. 1977. № 18. C. 82—88.
  11. Чораян О.Г. Концепция вероятности и размытости в работе мозга. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1987. 156 c.
  12. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. Москва: Наука, 1986. 288 с.
  13. Щербань А.Б. Классификация задач идентификационно-структурного анализа. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2010. № 2. С. 14—23.
  14. Щербань А.Б. Структурно-синтаксический подход к поиску альтернатив управления сложными системами. Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 3 (101). С. 45—69.
  15. Nelson R.J. Structure of Complex Systems. Proceedings of the Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association. 1976. Vol. 2. P. 523—542. https://doi.org/10.1086/psaprocbienmeetp.1976.2.192400
  16. Groumpos P.P. A critical overview of modelling and simulating methods for complex dynamic systems. SNE Simulation Notes Europe. 2017. No. 27 (4). P. 213—223. https://doi.org/10.11128/sne.27.on.10398
  17. Конверський А.Є. Логіка. Київ: ВПЦ «Київський університет», 2017. 391 c.
  18. Закревский А.Д. Логика распознавания. Москва: Наука и техника, 1988. 118 с.
  19. Шевченко Г.Я., Шумейко О.О., Чорненко М.В. Персоналізовані медичні веб-сервіси. Інформаційні технології та комп’ютерне моделювання: матеріали міжнародної науково-практичної конференції (Івано-Франківськ, 18—22 травня 2020 р.). Івано-Франківськ: п.  ГолінейО.М., 2020. С. 70—73.
  20. Обидина Ю.С. Взаимодействие естественных и гуманитарных наук: миф, методология и онтология. Духовная сфера общества. 2017. № 14. С. 79— 88.
  21. Бешелев С.В., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. Москва: Наука, 1973, 49 с.
  22. Ханін І.Г. Питання ноосферного розвитку економіки і пізнання. Дніпро: Нова ідеологія, 2018. 319 с.
  23. Маркс К. Доход и его источники. Вульгарная политическая экономика. Москва: Изд-во политической литературы, 1955. 526 с.
  24. Поляков М.В. Ноосферний підхід до розвитку пізнання і господарства. Дніпро: Нова ідеологія, 2017. 120 с.
  25. Выдрин О.В. Научная коммуникация: к методологии исследований. Вестник ЧелГУ. 2009. № 42. С. 112—117.
  26. Руди А.Ш. Формы и особенности научных коммуникаций. Манускрипт. 2016. № 4 (2). C. 136—138.
  27. Савченко А.П. Открытое информационное пространство научной коммуникации как фактор развития экономики знаний в России. Государственное и муниципальное управление. 2017. № 1. C. 129—135.
  28. Широканова А.А. Новая роль и формы научной коммуникации в информационную эпоху. Социология. 2013. № 1. C. 103—116.
  29. Шевченко Г.Я., Белозубенко В.С. Структурная модель научной коммуникации. Наука та наукознавство. 2019. № 4 (106). С.  37—51. https://doi.org/10.15407/sofs2019.04.037
  30. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. Москва: Наука, 1986. 496 с.
  31. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. Москва: Айрис-пресс, 2004. 576 с.
  32. Артемьев В.И. Что такое business intelligence? Открытые системы. 2003. № 4. URL: https://www.osp.ru/os/2003/04/182900 (дата звернення: 22.12.2023).
  33. Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. Wiley Computer Publishing, 1997. P. 688.
  34. Kimbal R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey & Sons, 1996. P. 377.
  35. Друкер П. Эффективное управление. Экономические задачи и оптимальные решения. Москва: Издательско-торговый дом «ГРАНД», 1998. 224 с.
  36. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. Москва: Сов. радио, 1974. 272 с.
  37. Кононенко П.И. Стратегическое программно-целевое управление производственно-хозяйственной системой. Москва: ИТК Дашков и К., 2003. 272 с.

Повний текст (PDF)