Основы теории логических систем

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ [c.174]

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ЛОГИЧЕСКОГО СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ МАШИНАМИ И ЛИНИЯМИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ДЕЙСТВИЯ [c.488]

Построение теории должно начинаться с введения основных для дальнейшего неопределяемых категорий, которые мы обозначим условно буквами А, В,С... Обычно эти категории имеют названия, например, точка, сила и т.д. Однако на этой стадии роль названий минимальна. Индивидуальные свойства у обозначаемых ими объектов появляются не тогда, когда они вводятся, а тогда, когда они связываются друг с другом какими-то соотношениями, называемыми аксиомами. Дополнив введенную систему категорий и аксиом правилами логического вывода, мы можем как угодно глубоко развивать на этой основе теорию, не прибегая ни к каким ссылкам на какую-либо практику или очевидность. Построенная таким образом теория может показаться плодом чистого разума, никакой связи с природой не имеющей. Однако, если в этой природе, или какой-либо другой науке, или области человеческой деятельности, найдутся объекты, которые, будучи поставленными в соответствие с введенными Л, 5, С,..., окажутся в тех же отношениях, что и предписываемые аксиомами, то все выводы построенной теории будут верны и для этих объектов независимо ни от каких других их свойств. Установление соответствия между категориями аксиоматической системы и подобными объектами носит название реализации аксиоматической системы. [c.7]

При анализе систем применяются математико-экономические методы, методы математической статистики, теории вероятностей, теории игр, исследования операций, линейного и динамического программирования. Системный анализ дает логическую основу и методологию, когда решение отыскивается в условиях неопределенности, когда соответствующая методология точных наук отсутствует и в основном приходится оперировать интуитивными соображениями. [c.12]

Научные основы статистической теории консолидации дисперсных систем и полученные результаты наиболее полно и логически строго изложены в работах [c.53]

Простота исходной формулировки и высокая эффективность алгоритмов при реализации на ЭВМ позволяют использовать теорию протекания в качестве логической основы для моделирования перколяционными переходами процессов, происходящих при прессовании дисперсных систем. Ключевым понятием теории протекания является понятие о критических индексах. Проиллюстрируем их роль в физических процессах на примере вычисления контактного сечения на первой стадии уплотнения. [c.58]

Архитектура фон Неймана и теория автоматов легли в основу разработки электронных цифровых компьютерных систем [19]. Однако в случае компьютеров с чисто параллельной обработкой данные принципы неприменимы. Было показано, что эффективное решение в случае чисто параллельной архитектуры имеется лишь при определенных условиях. Клеточная логика среди различных архитектур [20—22] является одним из наиболее вероятных кандидатов на эту роль. Архитектура клеточной логики для оптических компьютеров основана на использовании упорядоченных простых процессорных элементов, или элементарных блоков логических операций. В целом реализация клеточной логики — это пространственное расположение ячеек процессорных элементов в одном, двух или трех измерениях. В принципе размещение должно быть до некоторой степени унифицировано, однако в соответствии с конкретной ситуацией может изменяться. Каждая ячейка в клеточной матрице обладает определенными логическими свойствами и может также обладать способностью запоминать информацию. Клеточная матрица характеризуется однородным распределением соединений между ячейками. [c.218]

В логических схемах представления знаний с помощью синтаксических операций с формулами стараются создать особые конструкции из имеющихся знаний, позволяющие сделать заключения, исходя из предпосылок ИСТИНА или ЛОЖЬ. В этих целях на основе разработок в области исчисления высказываний был получен формализм, известный как исчисление предикатов. В целом логическое представление является весьма привлекательным для систем, где часто требуется расширять базу знаний, например при доказательстве теорем. Способность расширять базу знаний основана на методе математической дедукции, позволяющем получать новые факты нз уже имеющихся. [c.281]

В данной монографии мы за основу взяли современную теорию многокритериальных задач принятия решений, в теоретическом плане достаточно полно и хорошо разработанную. Это позволило разработать более или менее обоснованную, логически непроткворечивую модель принятия решений при наличи-н векторного нечеткого отношения предпочтения, включающую в себя Парето-доминирование, множество Парето, понятия эффективных решений, сверток, решающих правил. Мы получили возможность также исследовать на эффективность наиболее распространенные свертки векторного нечеткого отношения предпочтения, а также введенные нами, например, лексикографическое отношение предпочтения. Таким образом, сформирована основа теории нечетких многокритериальных задач принятия решений. Именно, теории, поскольку в монографии представлены теоретически исследования в этой области. Из-за небольшого ее объема мы не включили в нее описаний соответствующих диалоговых процедур принятия решений и прикладных задач. Правда, все результаты и их доказательства в большей или в меньшей степени конструктивны, и любой заинтересованный пользователь может легко построить соответствующие алгоритмы для своих конкретных задач, в своей конкретной предметной области. Особенно это касается математического обеспечения очень популярных сейчас экспертных систем. Опять же из-за небольшого объема монографии в ней фактически нет обзора существующих публикаций по нечетким многокритериальным задачам принятия решений, хотя таких публикаций существует много, и их обзор был бы нужен и полезен. Первая попытка в этом направлении сделана в работе [41], в ней же представлена и неплохая библиография, включающая как зарубежные, так и отечественные источники. Цель предлагаемой небольшой монографии иная — в ней изложены результаты исследований в области нечетких многокритериальных задач принятия решений, проводимых в лаборатории Теории принятия решений Института кибернетики АН ГССР под руководством автора. В монографии [c.4]

Системы автоматического регулирования с переменной структурой, разработанные на основе развитой теории и принципов построения таких систем, обеспечивают возможность во время протекания переходного процесса скачкообразно изменять структуру и параметры системы при помощи логического устройства. Статический регулятор с переменной структурой эффективно используется для управления классом неустойчивых гетерогенных термохимических процессов, описываемых системой нелинейных дифференциальных уравнений. Для высококачественного управления объектами с взаимосвязанными технологическими параметрами и запаздыванием разработан интегральный регулятор с неременной структурой и минимальными воздействиями регулирующего органа (необходимыми лишь для компенсации возмущающих воздействий в установившихся режимах). Для улучшения динамики процессов управления объектами с большими постоянными времени, работающими в условиях помех, разработан интегральный дискретный регулятор с переменной структурой. [c.260]

Книга состоит из четырех глав. Глава 1 содержит основные определения и понятия теории нечетких множеств, позволяющие использовать данную книгу без обращения к дополнительным источникам. В гл. 2 рассмотрены вопросы представления экспертной информации в виде систем нечетких условных высказываний. Глава 3 посвящена задачам принятия решений на основе нечеткого дедуктивного и индуктивного логических вьтодов. В гл. 4 рассмотрены нечеткие неориентированные и ориентированные гиперграфы и их свойства. Эта глава в достаточной степени независима от гл. 2 и 3 и может читаться сразу после гл. 1. [c.4]

Затрата физических и творческих усилий для разработки большой мощной программы со сложной структурой логических связей разнообразных программных модулей оправдана в том случае, если эта программа предназначена для многократного использования в серийных расчетах какого-либо класса задач. Решение прикладных задач теории теплопроводности и термоупругости на основе МКЭ, имеющих практическое значение, требует рассмотрения систем с большим числом конечных элементов. Это обстоятельство вызывает необходимость формирования и обработки огромных числовых массивов данных, которые, разумеется, невозможно одновременно разместить в оперативной памяти ЭВМ. В связи с этим наряду с точностью и высокой скоростью счета программа при ее использовании в серийных расчетах должна удовлетворять некоторым сервисным функциям, среди которых важное 1Лесто отводится автоматической генерации массивов глобальных координат и номеров узловых точек конечных элементов. [c.110]

Создатели ОТЭР хорошо понимали, что эта теория описывает экономическую ситуацию только непосредственно вблизи равновесного состояния и что логические основы для ОТЭР следует искать за ее пределами, так как механизмы, заставляющие систему перейти в состояние равновесия, не имеют ничего общего с описанием характеристик самого этого состояния 2.1 . Это положение часто забывается теми, кто пытается применить теорию на практике, предполагая, что высвобождение рыночных сил и строгое поддержание некоторых параметров (таких, например, как объем денежной массы или уровень дефицита бюджета) в определенных пределах автоматически приведут экономику в состояние равновесия. Таким экономистам (точнее, политикам, так как применяющий экономическую теорию на практике, хочет он этого или нет, становится политиком) полезно напомнить предостережение относительно практического применения экономических моделей, высказанное в одной из самых известных в мировой литературе книг по [c.13]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...