Обратное сведение для дискретных величин, принимающих небольшое число различных значений, не может привести к удовлетворительным (с точки зрения точности представления) результатам и поэтому на практике не употребляется. Таким образом, дискретный способ представления величины является в определённом смысле более общим, чем непрерывный.
Разделение кибернетических систем на непрерывные и дискретные имеет большое значение с точки зрения используемого для их изучения математического аппарата. Для непрерывных систем таким аппаратом является обычно теория систем обыкновенных дифференциальных уравнений, для дискретных систем — алгоритмов теория и автоматов теория. Ещё одной базовой математической теорией, используемой как в случае дискретных, так и в случае непрерывных систем (и развивающейся соответственно в двух аспектах), является информации теория.
Имея в качестве основного объекта исследования кибернетические системы, К. использует для их изучения три принципиально различных метода. Два из них — математико-аналитический и экспериментальный — широко применяются и в др. науках. Сущность первого состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью. В случае уникальности исследуемого объекта и невозможности существенного влияния на него (как, например, в случае Солнечной системы или процесса биологической эволюции) активный эксперимент переходит в пассивное наблюдение.
Одним из важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название математического (машинного) эксперимента, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его описанием. Описание объекта вместе с программами, реализующими изменения характеристик объекта в соответствии с этим описанием, помещается в память ЭВМ, после чего становится возможным проводить с объектом различные эксперименты: регистрировать его поведение в тех или иных условиях, менять те или иные элементы описания и тому подобное. Огромное быстродействие современных ЭВМ зачастую позволяет моделировать многие процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.
Заключение
Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность так называемого кибернетического подхода к изучению этих объектов. Этот подход (равно как и подход со стороны др. фундаментальных наук — механики, химии и тому подобное) требует определенного уровня абстракции. Так, при кибернетическом подходе к изучению мозга как системы нейронов обычно отвлекаются от их размеров, формы, химического строения и др. Предметом изучения становятся состояния нейронов (возбужденное или нет), вырабатываемые ими сигналы, связи между нейронами и законы изменения их состояний.
Простейшие преобразователи информации могут осуществлять преобразование информации лишь одного определённого вида. Так, например, исправный дверной звонок при нажатии кнопки (рецептора) отвечает всегда одним и тем же действием — звонком или гудением зуммера. Однако, как правило, сложные кибернетические системы обладают способностью накапливать информацию в той или иной форме и в зависимости от этого менять выполняемые ими действия (преобразование информации). По аналогии с человеческим мозгом подобное свойство кибернетических систем называют иногда памятью.
Список литературы
1 МсСоll L. A Fundamental Theory of Servomechanisms. — New York: Van
Nostrand, 1946 (русский перевод: Маккол Л. Б. Основы теории сервомеханизмов. — М.: ИЛ, 1947 — Ред.).
2 Rosenblueth A., Wiener N., Bigelow J. B ehavior, Purpose & Teleology. // P hilosophy of Science. — 1943.
— V ol. 10. — P. 18−24 (русский перевод см. в приложении I. — Ред.).
3 См.: Фишер Р. А. Статистические методы для исследователей. — М.: Госстатиздат, 1961; Шеннон К. Э. Работы по теории информации и кибернетики. — М.: ИЛ, 1963. — Прим. ред.
4 Колмогоров А. Н. Интерполирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей. // Известия АН СССР. — Сер. мат. — 1941. — №
5. — С. 3−14.
5 Schrődinger E. What is Life? — Cambridge, England: Cambridge University Press, 1945 (русский перевод: Шредингер Э. Что такое жизнь с точки зрения физики? — М.: ИЛ, 1947. — Ред.).
7 Maxwell J.С. On Governors. // P roc. R oy. S oc.
(L ondon). — 1868.
— V ol. 16. — P. 270−283 (русский перевод: Максвелл Д. К. О регуляторах. //
Максвелл Д.К., Вышнеградский И. А., Стодол А. Теория автоматического регулирования. — М.: Изд-во АН СССР, 1949. С.
9−29 — Ред.).
