Читать фрагмент

книга

Введение в теорию развития

Автор: Владимир Лихтенштейн, Геннадий Росс

В монографии раскрывается содержание механизма развития и предлагается технология математического моделирования развития материального мира. Эта технология открывает принципиальную возможность для моделирования фундаментальных процессов в экономике, физике и биологии. В частности, показано, что развитие происходит в эволюционирующих популяциях элементов, способных к вступлению в обмен. Дается обзор подходов к изучению различных аспектов развития.
Для научных сотрудников, аспирантов, студентов.

Форматы: PDF

Издательство: Финансы и статистика

Год: 2022

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-00184-069-5

Страниц: 328

Артикул: 105228

Электронная книга

210 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Введение в теорию развития "

Предисловие

Часть 1. Развитие миров

1.1. Зачем исследовать развитие?

1.2. Развивающиеся миры и философия Гегеля

1.3. Методология математического моделирования развития

1.4. Эволюция и развитие. Основные компоненты математической модели развития

1.5. Этапы развития (на примере экономики)

1.6. Постиндустриальное развитие экономики. «Активизм»

1.7. Перспективы применения теории развития в разных областях науки

1.8. Диалектика, Логос, Бог

1.9. Наше отношение к предмету исследования

Часть 2. Описательные модели развития

2.1. Развитие и теория катастроф

2.2. Самовоспроизведение (фракталы)

2.3. Бифуркации и математическая история

2.4. Теория систем и диссипативные модели Пригожина

2.5. Возникновение и эволюция элитных групп

2.6. Устойчивое развитие

2.7. Экономическое и страновое развитие

2.8. Финансовое программирование

2.9. Кибернетика и биологическое развитие

2.10. Развитие в микромире и первичность сознания

2.11. Социальный выбор, групповые предпочтения и гармонизация интересов как элементы социально-экономического развития

2.12. Синергетическое моделирование социально-экономических процессов

2.13. Когнитивные аспекты моделирования развития и гештальтпсихология

2.14. Моделирование развития организации. Прогнозные модели социального устройства общества

2.15. Эволюционно-симулятивный метод и идентификация этапов развития

Часть 3. Эволюция

3.1. От Дарвина до наших дней

3.2. Универсальный эволюционизм, теория струн и теория развития

3.3. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование

3.4. Метод группового учета аргументов

3.5. Теория самовоспроизводящихся автоматов

3.6. Генетические алгоритмы

3.7. Пассионарная теория этногенеза

3.8. Эволюционно-симулятивный метод

Часть 4. Развитие

4.1. Модель развития

4.2. Основные направления повышения уровня адекватности модели развития

4.3. Развитие экономики

4.4. Развитие физической системы

4.5. Развитие биологических систем

Часть 5. Программные реализации модели развития. Математические основы моделирования развития

5.1. Программные реализации модели развития

5.2. Математические основы анализа развивающегося вычислительного процесса и оператор «шаг развития»

5.3. Статистические процессы теории развития

Библиографический список

Отрывок из книги

26вершины, согласно этому алгоритму, выглядели бы так: в точкеприземления Е1 она разбивает лагерь и делает М вылазок в слу-чайных направлениях на случайные расстояния и каждый разизмеряет высоту. Затем группа альпинистов находит среди най-денных точек наивысшую Е2 и туда переносит лагерь, из новогоместоположения лагеря снова делает вылазки и т.д.; всего былопроизведено М переносов лагеря. Последнее месторасположе-ние лагеря и будет искомой точкой.Недостатки подобного способа поиска бросаются в глаза:•во-первых, вылазки можно делать не в случайных на-правлениях, а в направлениях увеличения высоты (градиент-ный метод поиска);•во-вторых, данный алгоритм не гарантирует достижениямаксимума;•в-третьих, процесс поиска может «заблудиться» в локаль-ном оптимуме.Тем не менее этот алгоритм имеет и целый ряд важныхдостоинств, благодаря которым он становится незаменимымпри некоторых обстоятельствах. Например, если группу де-сантировали ночью, снабдив уровнемером и прибором, пока-зывающим текущие координаты, то, пожалуй, не останетсяничего другого, как действовать описанным способом.Этот алгоритм не предъявляет никаких требований к свой-ствам функции ( )F X или к свойствам множества G, кромеследующих: иметь способ получения реализаций значений век-тора Xиз области G и иметь способ расчета значения функ-ции ( )F X в любой точке области G. Это достаточно слабыетребования, во всяком случае, они позволяют задавать функ-цию ( )F X алгоритмически, а область G – неявно. Иначе го-воря, G есть область всех тех значений, к которым приводитизвестная процедура.Благодаря названным свойствам алгоритм направленногослучайного поиска позволяет осуществлять поиск на множествеструктур конечных автоматов. Именно так и действует эволю-ционная программа (см. разд. 3.3), метод группового учета аргу-ментов (см. разд. 3.4) и генетические алгоритмы (см. разд. 3.6).

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Введение в теорию развития (автор Владимир Лихтенштейн, Геннадий Росс)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

Введение в теорию развития

Содержание

Отрывок из книги

Лихтенштейн В. Е. другие книги автора