Список типовых вопросов к зачёту с ответами

Список типовых вопросов к зачёту

по курсу “ Системный анализ”

1. Что означает термин “Системный анализ”?

Системный анализ – это совокупность методов и средств представления объекта как некоторой системы со всеми вытекающими особенностями.

2. Назовите основные признаки системности?

Система – это совокупность взаимосвязанных элементов объединённых одной целью.

Три признака системности:

1) Взаимосвязанность

2) Структурированность

3) Целостность (подчинение единой цели)

3 . Назовите основные характеристики системы?

1) Элементы 11) Устойчивость

2) Подсистема 12) Надёжность

3) Система 13) Организованность

4) Связи (матер, информ, энергетич) 14) Интегративность

5) Структура ( однородная, неоднородная)

6) Параметры (входные, выходные)

7) Цель

8) Окружение

9) Эффективность

10) Управление

4. Что такое эффективность системы в системном понимании?

Оценка качества в достижение цели, подразумевает оценку материальных затрат.

(с какими затратами достигнута цель)

5. В чём заключается системность практической деятельности** и системность познавательной деятельности человека***.

**Процесс повышения производительности труда:

1. Механизация

2) Автоматизация

1. Кибернетизация (новый этап в процессе повышения производительности труда)

*** Противоречия между неограниченным желанием человека познать окружающий мир и ограниченными возможностями, можно разрешить с помощью аналитического и синтетического мышления.

1. Чем отличается математическое моделирование от физического моделирования?

Матем. моделирование – математическое описание процесса

Совокупность математических выражений, связывающих выходные и выходные параметры системы(косвенный способ воспроизведения св-в объекта с использованием для этой цели математического описания)

Физич. моделир. – предметная модель (макет, эксперем. установка)

Осн. физ моделир. – является теория подобия.

1. Какие типы математических моделей по способу построения вы знаете?

   1. Теоретические или аналитические модели

   2. Экспериментально-статические (в их основе лежит эксперимент)

   3. Смешанные (содержат как теор. так и и эксперим.-стат. приёмы моделир.)

1. Как построить математическую модель по типу “чёрного ящика”?

   1. Изучение системы и выделение входных и выходных параметров

   2. Задание структуры математической модели Y=f(x,z,a)

   3. Нахождение параметров математической модели

   4. Проверка адекватности моделей в реальной системе.

   5. Проверка значения параметра.

1. В чём заключается сущность теоремы?

Сущность заключается в методе анализе размерностей в экспериментальном исследовании системы моделирования.

теорема – если общая функциональная зав-ть вида связывает n размерных величин которые выражаются через m основных единиц систем измерения, то такая зависимость сводиься к уравнению подобия

содержащему число безразмерных величин i=n-m.

1. Классификация систем по характеру взаимодействия системы с окружением.

Изолированные – это такие системы, которые не обмениваются с окружающей средой ни массой, ни энергией.

Закрытые системы – не обмениваются с окружающей средой массой.

Открытые – обмениваются с окружающей средой и массой и энергией.

1. Классификация систем.

- по природной принадлежности:

а) естественные

б) искусственные(технические, социотехнические)

- по характеру связи параметров системы, со временем:

а) статические (параметры не изменяются со временем)

б) динамические (характеристики зависят от времени)

- по характеру связей параметров системы с ее геометрией:

а) с сосредоточенными параметрами (реактор идеального смешения)

б) с распределёнными параметрами (колона массообменного аппарата)

- по характеру связей между входными и выходными параметрами:

а) детерминированные (однозначная связь между вх и вых параметрами)

б) вероятностные (можно лишь предугадать) ( живые организмы)

12. В чём заключается устойчивость систем?

Система считается устойчивой – если внешние малые возмущения не изменяют режим системы т.е. приводят к столь же малым возмущения выходных параметров.

13. Системы с сосредоточенными и распределёнными параметрами. Привести пример.

Типичным примером с сосредоточенными параметрами является реактор идеального смешения. Если А есть некоторые параметры такой системы, например температура, то для нее производная где х- координаты.

В системе с распределёнными параметрами (например, колонной массообменный аппарат)

т.е. температура, концентрация компонентов и некоторые другие параметры изменяются по высоте аппарата.

Системы идеального смешения описываются обычными алгебраическими уравнениями. Системы с распределёнными параметрами требуют использования для своего описания дифференциальных уравнений.

1. Большие и сложные системы.

Если время расчёта задачи невелико т.е. нам достаточно материальных ресурсов, то такая система называются малой.

Если иметься очень сложная задача и получение необходимых расчётов в нужный момент затрудняется, то такая система называется большой.

Если не хватает программного обеспечения для управления системой, то такая система

называется сложной.

1. В чём состоит отличие теории от модели?

Теория может выполнять роль математической модели, но не наоборот.

Теория должна удовлетворять критериям:

-внешние сходства

- внутреннего совершенства

Модель будучи изучена должна давать информацию о системе и должна быть адекватна

к исследуемому объекту.

16. Не противоречит ли второе начало термодинамики существованию эволюции в

природе от простого к сложному? Почему?

2-ое начало термодинамики – в природе самопроизвольно идут процессы с повышением

энтропии от сложного к простому.

Всё дело в том, что все высокоорганизованные структуры, обладающие малой энтропией,

являются открытыми системами. За счёт своей открытости во время функционирования

они как бы передают часть своей энтропии окружающей среде, следовательно энтропия

общей системы “окружающая среда плюс природные объекты” в соответствии со 2-м

законом термодинамики будет повышаться.

1. Познавательные и прагматические модели.

а) Познавательные модели являются формой представления научных знаний.

б) Прагматические модели являются формой организации практической деятельности

(уставы организаций, кодексы законов)

1. Прямые и обратные задачи.

Прямые задачи:

а)Проектные ориентированные на расчёт конструктивных параметров

б)Поверочные подразумевается подбор оборудования из стандартного ряда,

так что конструктивные параметры фиксированы, а расчётом проверяются

возможности для конкретного случая.

В обратных задачах на основе математической модели и фактических значений

входных и выходных параметров системы определяется плохо поддающиеся

теоретическому прогнозированию некоторые коэффициенты, обычно кинетического

характера (скорости химических реакций, коэффициенты массообмена)

1. Что и каким образом измеряет информационная энтропия?

Информационная энтропия – это мера оценки трудности предугадывания результатов опыта, есть оценка неопределённости.

Информационная энтропия не только мера статической неопределённости, но и мера оценки трудности предугадывания результатов опыта.

-вероятность исхода ; k- кол-во исходов ; i – кол-во опытов.

Информация – это совокупность знаний, получаемых разными науками.

В теории понятие “информация” - это связи и отношения, устраняющие неопределённость в системе.

Энтропия – как мера статической неопределённости. (трудность предугадывания)

С увеличением числа исходящих величин трудность предугадывания руз-ов опытов увелич.

Требования энтропии:

1. Энтропия должна монотонно возрастать с увеличением числа исходов

2. Энтропия=0, если иметься 1 единственный исход

3. Один опыт С можно рассматривать как 2 опыта В

Суммарное значение энтропии 2-х опытов В, равно энтропии С.

Неопределённость бывает нескольких видов:

а)неизвестность б)расплывчатость, размытость в)случайность

20. Общность и различие информационной энтропии и энтропии статической термодинамики(физики).

Сходства:

Информационная энтропия величина безразмерная, это обобщающая энтропия.

Термодинамическая энтропия это частный случай информационной энтропии,

связанный с распределением частиц по энергетическим уровням.

Энтропия Клауренса

dS- приращение энтропии ; dQ- количество теплоты ; Т- температура

Энтропия Больцмана -число микросостояний(термод. вероят.)

1. Как вы понимаете термин “количество информации”?

Если неопределённость до опыта составлял , а после опыта , то устранённая

неопределённость в ходе опыта , эта разность носит название количества информации, таким образом кол-во информации есть кол-во устранённой неопределённости.

1. Что такое бит информации?

Бит информации – это единица измерения неопределённости.

1 бит информации - это кол-во информации, сообщающее о том, какое из 2-х

равновероятных событий имело место.

Если использовать двоичные логарифмы, то за единицу измерения неопр-ти

принимаем неопределённость опыта, которое имеет 2 равновероятных исхода.

23. Как вы понимаете термины “количество информации” и “блокированное разнообразие”

Вместо термина “неопределённость” можно использовать понятие неупорядоченность разнообразия, хаос.

Тогда вместо определения “устраненная неопределённость” можно использовать термин “блокированное разнообразие”

, - энтропия, оценивающая неупорядоченность потоков на входе и выходе системы

24. Назовите функции, выполняемые информационной энтропией.

25. Функциональная и атрибутивная энтропии