Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Компьютерное моделирование как метод научного познания

Диссертация: Компьютерное моделирование как метод научного познания
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Научная новизна результатов, полученных автором: проведен анализ эмпирических и теоретических методов научного познания и определено место компьютерного моделирования в их системераскрыт процесс, этапы становления метода компьютерного моделирования, его особенности и гносеологические функцииуточнено понятие «компьютерная модель», определены способы построения компьютерных моделей, выявлены… Читать ещё >

Компьютерное моделирование как метод научного познания (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА I. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ МЕТОДОВ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ
    • 1. 1. Методы научного познания
    • 1. 2. Становление и особенности метода компьютерного моделирования
  • ГЛАВА II. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
    • 2. 1. Компьютерное моделирование бизнес-процессов
    • 2. 2. Применение программных информационных систем в организации научного поиска
    • 2. 3. Компьютерное и программное обеспечение в дистанционном обучении и маркетинге образовательных услуг

Актуальность темы

исследования. Методы научного познания являются одним из компонентов философско-методологического исследования. Философия науки следует не только исторически сложившимся принципам, но и постоянно обогащается современными методами познавательной деятельности. Новые научно-технические решения оказывают влияние на процесс познания, на способы исследования объектов реальности, получения и обработки результатов. В современных условиях компьютеризация оказывает влияние на труд ученого как субъекта познавательной деятельности, на науку в целом.

Сегодня достижения научно-технического прогресса интегрировались во все сферы человеческой деятельности, а объединенная система «наука-техника» позволила достигнуть выдающихся практических результатов. Научные исследования сопровождаются трудностями, связанными с согласованием теоретических форм знания и его практического применения.

Несогласованность теоретических оснований и практики порождает целый ряд проблем социального, психологического и философского характера, свидетельствующих о необходимости комплексного анализа современного познания. Речь идет о совершенствовании методологии науки, об отработке системы методов научного познания, о методах внедрения результатов познания в практику.

Обращение к частным специализированным методам не может дать ожидаемого результата без опоры на методологию научного познания. Научное знание и процесс его получения, обладая системностью и структурированностью, подразумевают преемственность знания, создание новых теорий и методов. В историческом развитии научного познания осуществляется движение от методов наблюдения, измерения, описания, эксперимента, анализа и синтеза, к методам более высокого порядка: абстрагирования, идеализации, формализации, моделирования.

Технический прогресс отражается в способах получения научного знания, расширяющих возможности решения сложных исследовательских задач. Приоритет здесь имеют информационные и телекоммуникационные технологии. Компьютер, как инструмент, применяющийся в математическом моделировании для автоматизации трудоемких расчетов, обозначил отдельный метод — вычислительный эксперимент. Формализованные математические модели, пройдя несколько стадий исторических изменений, приобрели дополнительные компоненты своего построения, такие как программный, алгоритмический и аппаратный способы своей реализации. В такой связи модели, рассматриваемые как объект исследовании и получения нового знания о реальности, вобрали в себя аспекты методов их построения, способов и целей воплощения в жизнь, накладывающих отпечаток на общую адекватность и требующих отдельного осмысления.

На фоне быстро развивающихся технологий можно говорить о компьютерных моделях и компьютерном моделировании как о методе с большей степенью обобщения, в рамках которого можно зафиксировать образующие факторы и современные тенденции, соответствующие потребностям эпохи. Такое выявление подразумевает комплексный анализ особенностей составляющих методов в их историческом развитии и изменении их научно-технического оснащения. В связи с этим актуальным представляется обоснование компьютерного моделирования как метода научного познания, выделение его особенности, связи с другими методами научного познания.

Степень разработанности проблемы. Современные тенденции развития теории познания достаточно многогранно освещаются в научных трудах в области философии науки и техники. Основам теории познания и методологии научной деятельности посвятили свои исследования А. П. Алексеев, JI. А. Микешина, А. В. Панин, М. А. Розов, И. Т. Фролов, В. С. Швырев, В. Ф. Шаповалов и многие другие ученые. Значительное число работ посвящено анализу методов научного познания с учетом специфики современных тенденций.

Анализу метода моделирования и его применения в научной практике посвящены исследования последних лет. В большей части работ рассматриваются вопросы применения моделирования в конкретных областях знания — экономике, социологии, истории, технике и технологиях, биологии, физике и т. д. В этих исследованиях анализируются вопросы построения моделей, их роль, границы применения метода, дается классификация приемов, раскрывается место моделирования среди других методов исследования. Например, вопросы моделирования в физике рассматривали А. И. Берг, JI.O. Вальт, В. А. Веников, М. Редхед, Е. Хаттен. Постепенный переход от осмысления специфики моделирования в конкретных науках к его обобщенному видению привел к разработке методологии моделирования. Такая методология математического, кибернетического и информационного моделирования, в том числе моделирования мыслительной деятельности человека, развивается в трудах А. М. Анисова, Б. В. Бирюкова, Н. П. Бусленко, В. В. Воронова, В. М. Глушкова, В. В. Калашникова, Н. Н. Моисеева, Д. А. Поспелова, 3. JL Рабиновича, А. А. Самарского и других ученых.

Существует группа публикаций, в которых центральное место занимают вопросы философского и логико-методологического осмысления метода моделирования. Анализ теоретико-познавательной роли моделирования в эпоху научно-технических революций позволяет сделать вывод о возрастании роли этого метода в структуре научного исследования. Важным является исследование роли моделирования как общенаучного метода, способствующего междисциплинарному взаимодействию и синтезу знаний. Философско-методологические исследования были направлены на проблематику моделирования в разрезе систематизации знания, принципов и методов моделирования, описания и анализа вычислительного эксперимента, диалога в системе «человек-компьютер». Разработка этого круга вопросов отражается в работах таких ученых как К. Б. Батораев, Б. В. Бирюков, Б. С. Грязнов, Г. Б. Жданов, К. Е. Морозов, И. Б. Новик, Г. И. Рузавин, Ю. А. Харин, В. А. Штофф. Особое развитие метод получил в связи с построением теории искусственного интеллекта. Аспекты такой задачи с философской точки зрения формулируются в работах А. П. Архипова, С. В. Дубовского, В. Г. Пушкина, С. М. Шалютина и других ученых.

В публикациях таких ученых как М. Г. Гаазе-Рапопорт, Б. А. Глинский, Н. И. Лапин, О. И. Ларичев, В. С. Лутай, А. Я. Мороз, Н. Ф. Наумова, М. Ю. Опенков, Г. Л. Смолян, В. В. Федоров исследуются проблемы искусственного интеллекта, субъекта познания в процессе моделирования.

Многими учеными отмечается возрастание влияния компьютерных и информационных технологий во все виды научной деятельности. Об этом свидетельствуют научные работы в области частных наук, описывающие информационные систем компьютерного моделирования бизнес-процессов, коммуникации, нацеленные на исследование специфик обмена информацией, поиска решений, экспертных систем, экономической, образовательной и других сфер. Речь идет о трудах К. В. Балдина, М. Р. Когаловского, А. И. Левина, Е. В. Осадчук, 3. П. Румянцевой, Б. А. Соловьева, В. Б. Уткина, С. В. Че-ремных и многих других ученых.

Объектом исследования является система методов научного познания.

Предметом исследования является компьютерное моделирование как метод научного познания.

Цель исследования — философско-методологический анализ места и роли метода компьютерного моделирования в научном познании.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи: провести анализ методов научного познанияраскрыть сущность, характеристики компьютерного моделирования как метода научного познания, выделить способы построения и реализации компьютерных моделейопределить факторы и тенденции развития компьютерного моделирования в современном научном познаниивыявить и раскрыть основные области применения компьютерного моделированияуточнить специфику, структуру компьютерного моделирования в реинжениринге бизнес-процессовразработать компьютерную модель поиска и анализа научной информации, определить практическую значимость полученных результатовпоказать значение компьютерного моделирования в дистанционном обучении.

Методологическую и теоретическую основу исследования составили категории и принципы философии науки и техники, труды отечественных и зарубежных философов, социологов, экономистов, программистов. В своем исследовании автор применяет системный, структурно-функциональный, си-нергетический, коэволюционный, цивилизационный методы анализа, метод математического моделирования, принципы нелинейности, принципы построения программных и аппаратных компьютерных средств, коммуникации компьютерных сетей, анализа и реинжиниринга бизнес-процессов, построения корпоративных информационных систем, экономической теории.

Научная новизна результатов, полученных автором: проведен анализ эмпирических и теоретических методов научного познания и определено место компьютерного моделирования в их системераскрыт процесс, этапы становления метода компьютерного моделирования, его особенности и гносеологические функцииуточнено понятие «компьютерная модель», определены способы построения компьютерных моделей, выявлены основные факторы, влияющие на их адекватность- ¦ раскрыты особенности деятельности ученого как субъекта познания на современном этапе научно-технической революции, моральнонравственные аспекты использования компьютера в научном познании и других формах деятельностивыявлены основные мотивации внедрения информационных систем, положительные и отрицательные стороны компьютерного моделирования реинжиниринга бизнес-процессов в экономической сфереразработана и реализована компьютерная модель поиска и анализа научной информации с помощью программно-аппаратных средств и коммуникационного компонента глобальной информационной системы Интернет, позволяющая осмыслить тенденции, ретроспективу различных научных направления и их частных тематикприведены результаты цикла компьютерного моделированиявыявлены основные направления использования компьютерных моделей в программном обеспечении дистанционного обучения.

Основные положения, выносимые на защиту.

1.В научном познании существует множество методов, среди которых компьютерное моделирование занимает особое место. Компьютерное моделирование характеризуется сращиванием эмпирических и теоретических исследований, образованием нового стиля мышления, междисциплинарностью, интеграцией научных разработок в комплексных исследованиях. Компьютерное моделирование, являясь общенаучным методом смешанного типа, применимо на эмпирическом и теоретическом уровнеоно определяет новые подходы к организации исследований, реализуемых с помощью информационных и компьютерных технологий.

2.Понимание метода компьютерного моделирования как специфического метода научного познания реализуется через построение моделей объектов познания и использование их как инструментов познания реальных процессов и явлений. Компьютерное моделирование можно рассматривать как техническую реализацию определенной формы знакового моделирования, осуществляемого в виде схем, графиков, формул, графов, трехмерных объектов и т. п. При этом все они рассматриваются в единстве с определенными операциями над ними и их элементами, а также истолковываются в терминах той предметной области, к которой относится моделируемый процесс или объект. В компьютерном моделировании опытное исследование заменяется логическим анализом и новое знание получается путем дедукции из исходного описания компьютерной модели. Благодаря компьютерному моделированию стало возможным расширение области явлений, которые возможно моделировать: от явлений живой природы, социальной жизни до различных форм психической и интеллектуальной деятельности.

3.Компьютерное моделирование используется во многих технических и гуманитарных наукахоно применяется в трудно формализуемых областях знания, требующих специальных методов. Исследователь с помощью компьютерных технологий освобождается от рутинного умственного труда. Как субъект познания исследователь контролирует процесс на более высоком уровне: целевых установок, концепции познания, коррекции способов и методов получения адекватного знания об объекте.

4.Компьютерное моделирование все больше находит свое применение в экономической сфере для анализа как линейных, так и нелинейных процессов. В частности, рассматривая реинжиниринг, автоматизацию бизнес-процессов, выполняемых с помощью внедрения современных информационных и компьютерных технологий, можно обнаружить их познавательную и практическую значимость, а также отрицательные — явные и скрытые — стороны использования информационных систем, как основного способа реализации компьютерных моделей в экономической практике.

5.Компьютерное моделирование используется для организации поиска и анализа научной информации. Автором разработана компьютерная модель, которая служит для получения нового знания путем поиска и обработки больших объемов данных. Схема компьютерного моделирования построена с помощью распределенных аппаратных и программных средств, глобальной информационной системы Интернет, баз данных библиографических материалов по тематике философии науки и техники. С помощью компьютерного моделирования получена информация более высокого уровня общности в доступной для осмысления форме. Результаты представлены в виде графиков, позволяющих оценить объемы работ, тенденции, ретроспективы различных научных направлений и частных тематик. Компьютерная модель обладает приемлемой адекватностью, практической значимостью результатов, что говорит о незаменимости метода моделирования для решения задач подобного типа. б. Компьютерное моделирование приобретает особое значение в дистанционном обучении. Эффективность дистанционного обучения с точки зрения экономической выгоды, конкурентной позиции и качества образовательных услуг, зависит от обеспечивающих его процессов. К таким процессам относятся — подготовка и проведение лабораторного практикума, коммуникации между слушателями и преподавателями, проверки знаний «на расстоянии», преобразовании материалов в доступный вид для интерактивной демонстрации и т. д. Обеспечение эффективности построения и использования в дистанционном обучении компьютерных моделей выводит на первое место задачи технологического, методологического обеспечения и маркетинга образовательных услуг.

Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в том, что его результаты, выводы и рекомендации могут быть использованы в процессе научной деятельности, в процессе подготовки адекватных компьютерных моделей и реализации метода компьютерного моделирования с учетом описанных факторов и современных тенденций. Результаты исследования могут быть использованы при организации научных поисков, подготовки специалистов и дальнейшем философском анализе метода компьютерного моделирования в социально-практическом контексте. Разработанные в ходе исследования компьютерные модели поиска, способ отражения тенденций научных направлений, компьютерные модели в дистанционном образовании, в реинжиниринге бизнес-процессов, имеют самостоятельную практическую значимость и могут быть использованы как в научной деятельности государственных и коммерческих структур, организации дистанционного предоставления образовательных услуг, так и в педагогическом процессе высших учебных заведений при преподавании философии, экономики и технических специальностей.

Апробация результатов исследования. Диссертация обсуждена на заседании кафедры философии ГОУ ВПО Московского государственного технологического университета «СТАНКИН». Основные идеи диссертации представлены в публикациях автора, в выступлениях на трех научных конференциях, проходивших в Уфе, Москве, Йошкар-Оле.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, двух глав (пяти параграфов), заключения, библиографии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В ходе комплексного анализа научных источников и периодических изданий, рассмотрения примеров научно-практической деятельности, в структуре диссертации были отмечены основания, особенности формирования, характеристика и примеры компьютерного моделирования. В итоге проведенной исследовательской работы получены результаты, позволяют сделать вывод о том, что компьютерное моделирование является самостоятельным общенаучным методом познания комплексного, междисциплинарного типа.

Обращаясь к началу работы, были выявлены специфики исторического развития, в ходе которого сформировались предпосылки для определения характерных черт методов в субъектно-объектных отношениях и средствах научной деятельности. Наука как целое, сложно-развивающаяся система, порождает в своем развитии новые подсистемы, связи и методы исследования объектов реальности. Научная деятельность является особым видом общественного производства объективного знания о реальности. Наука не рассматривается как явление полностью замкнутое в себе или, наоборот, полностью подчиненное влияниям вненаучных факторов. Она направлена не только, на разработку тех областей реальности, в которых заинтересовано общество в данный момент, но и, в тоже время, переходя в творчество ученого в связи с социальными и культурно-историческими предпосылками, обретает регулирующий характер современного развития, принципов, идеалов и норм.

Периоды интенсивного роста характеризуются как научная революция, проходящая в единстве культурологических, философских и социологических подходов, сопровождающаяся изменением в методологических основаниях науки с построением новых механизмов познавательной деятельности.

Современный этап научно-технической революции обусловлен не только внутренними потребностями науки, но и социокультурной средой, в которых системы наука и техника под воздействием технологического развития, объединяются воедино. Ученый принимает непосредственное участие в.

173 реализации и практическом применении исследовательских результатов. Методы решения научно-практических задач находят дополнительные грани и способы получения новых знаний, которые не вписываются в рамки привычной методологии. События протекающей революции: математизация знания, компьютеризация методов и междисциплинарные исследования позволяют переосмыслить методы научного познания, включая в их структуру новые компоненты современных подходов и технологий.

Под воздействием, новейших разработок, методы усложняются. Технологический виток опережает этапы осмысления научно-практических и научно-исследовательских решений. Согласуясь с тем, что процесс научного исследования осуществляется всегда на основе исторически выработанных методов, задача заключается в том, чтобы правильно оценивать тенденции и факторы, влияющие на процесс получения объективного знания и научные методы.

Учитывая тематику проводимого исследования, особое внимание было уделено структуре методологии, роли субъекта, конкретным формам реализации метода. Были выявлены точки зрения о классификации научных методов, определены аспекты методов, описаны принципы эмпирического и теоретического познания. В числе методов, подробно рассмотрен метод моделирования в совокупности подметодов. Отмечая такие методы, как мысленный и модельный эксперименты, физическое моделирование, математическое моделирования, вычислительного эксперимента и др., были выявлены современные подходы компьютерного моделирования, описаны тенденции и особенности применения метода, отделены положительные стороны и отрицательные последствия.

Проведенное исследование служит анализу и систематизации факторов, следствий компьютерного моделирования на этапе современного научного познания. В ходе анализа были отмечены изменения, характеризующие развитие метода, в структуре которого находят свое отражение иррациональные и метатеоретические составляющие исследований, теоретические и эмпирические уровни познания.

Компьютерное моделирование включает в себя субъект, с определенными целями исследующий закономерности процессов или явлений, объект исследования в форме компьютерной модели, инструмент моделирования — компьютер. Компьютер на современном этапе развития приобретает особую роль. В человеко-машинных комплексах, где средствами диалога между человеком и компьютером проявляются барьеры коммуникации, обусловленные психофизическими ограничениями нервной системы, компьютерное моделирование реализует частные функции умственного труда, подготовку промежуточных результатов с большей степенью обобщения доступной для восприятия человеком. Центральным вопросом в методологии компьютерного моделирования является адекватное построение компьютерных моделей.

Содержание работы позволяет проследить структуру и тенденции построения компьютерных моделей, группы факторов влияющих на ее адекватность. К таким группам относятся трудно формализуемые особенности познающего субъекта воспринимающего реальные объекты в условиях ценностных установок, чувственно-эмоционального опыта и др.- группа факторов характеризующих историческое развитие, выраженное в революционных преобразованиях, смене парадигм, архетипов и т. п.- факторы определяющие влияние инструментов, приспособлений, методов теоретического и эмпирического уровней познания. Компьютерная модель это сложно организованный комплекс подмоделей, математических описаний, с требованиями и принципами построения для достижения приемлемой адекватности. Компьютерные модели включает в себя программно-аппаратную реализацию, коммуникационную составляющую и др.

Так же отмечается, что научно технический прогресс и моделирование обусловили не только рост эффективности научной деятельности человека, но и стал причиной обострения проблем ответственности ученого, норм и этики науки.

Для того чтобы проследить особенности компьютерного моделирования, в ходе работы, были рассмотрены примеры реализации метода — компьютерное моделирование в экономике, реинжиниринге бизнес-процессов, в информационных системахкомпьютерное моделирование в организации научного поискадистанционном обучении, предоставлении образовательных услуг. Показана значимость и особая роль компьютерного моделирования в разных областях научно-практической деятельности, как метода обеспечивающего взаимодействие наук.

Таким образом, в ходе приведенного исследования были выполнены следующие задачи:

1. Посредством философского анализа определены особенности развития методов научного познания, их структура, содержание на современных этапах научно технического прогресса;

2. Раскрыта сущность компьютерного моделирования как общенаучного метода познания;

3. Определены характеристики, факторы и тенденции развития метода компьютерного моделирования в условиях научно-технического прогресса;

4. Приведены примеры реализации метода компьютерного моделирования из различных научных направлений.

Несмотря на это, существует широкий круг проблем, имеющих косвенное отношение к рассмотренной тематике, в явной или неявной форме отслеживающихся в тексте научного исследования, но требующих дополнительного изучения. К числу таких проблем можно отнести — актуализацию методологии в ходе научно-технического развитияосмысление тенденций и норм практической деятельности связанной с компьютерным моделированиемновые способы компьютерного моделирования, универсализация требований к моделям вне зависимости от будущих схем и архитектур функционирования программно-аппаратного обеспечения или поколения компьютеров.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Э. А., Абгарян Р. Э. Проблемы математизации социологических исследований — М.: Изд-во Моск. ун-та, — 1983, 112 с.
  2. В. Г. Творчество как сущностная характеристика человеческой деятельности // Взаимодействие массовых информационных процессов -М., 1986, с. 25−51.
  3. И. Ю. Человеческое знание и его компьютерный образ М., -1993,217 с.
  4. П. В., Панин А. В. Теория познания и диалектика М.: Высш. шк., — 1991,383 с.
  5. П. В., Панин А. В. Философия: учебник М.: Проспект, -2005, 608 с.
  6. И. Ю. Знание как объект компьютерного моделирования // Вопр. философии-М., 1987, № 5. с. 42−49.
  7. А. М. Моделирование становления на ЭВМ // Логические исследования М., 1993, Вып. 2. — с. 170−189.
  8. А. М. Методологические проблемы применения ЭВМ в математических доказательствах и при моделировании практических рассуждений // Комплексные исследования: предмет, метод, задачи М., 1987, с. 3545.
  9. А. М. Модель становления (пример машинной реализации) // Человек и техника-М., 1990, с. 124−154.
  10. В. Б. Гносеологический анализ становления и развития формализации как основы математического моделирования // Социальные отношения и социальное познание Л., 1981, с. 164−194.
  11. Р. О противоречии во взаимоотношениях естественного и искусственного // Логика и методология научного познания Фрунзе, 1981, с. 115−119.
  12. А. П. Интеллектуализация электронно-вычислительной техники и человеческое мышление // Филос. пробл. соврем, естествознания -Киев, 1986, Вып. 61. с. 65−73.
  13. В. Моделирование как метод изучения социальных систем // Обществ, науки М., 1983, № 2. — с. 50−77.
  14. Бабаева 10. Д., Войскунский А. Е., Кобелев В. В., Тихомиров О. К. Диалог с ЭВМ: психологические аспекты // Вопр. психологии М., 1983, № 2.-с. 25−34.
  15. Т. А. Методологические проблемы математического моделирования практической деятельности // Роль методологии в развитии науки -Новосибирск, 1985, с. 94−101.
  16. В. В. Проблема вариативно-моделирующего объяснения в современной философии истории // Новые идеи в философии Пермь, 1998, Вып. 7.-с. 229−235.
  17. К. Б. Аналогии и модели в познании Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, — 1981, 319 с.
  18. Ю. JI. Динамический хаос и обработка информации // Естествознание и философия-М., 1992, Вып. 4.-с. 18−21.-Библиогр.: с. 21.
  19. Н. Н. Соотношение формального и содержательного в имитационном моделировании // Филос. пробл. соврем, естествознания М., 1983, № 55.-с. 120−125.
  20. Н. П. Материальные, физиологические основы эмоциональной и интеллектуальной деятельности человека // «Всесоюзная конференция «Философские и социальные аспекты взаимодействия современной биологии и медицины» -М., 1982, с. 3−15.
  21. Т. И. К вопросу о понятии «эксперимент» // Логикофилософские исследования М., 1989, Вып. 1.-е. 10−16.178
  22. Т. И. Вычислительный эксперимент как метод исследования сложных систем // Человек и общество: Пробл. взаимодействия Ульяновск, 1993, с. 30−34.
  23. . В., Келле В. В., Новик И. Б., Спиркин А. Г., Урсул А. Д., Хартон В. J1. Кибернетика: методологическая проблематика // Кибернетику -на службу коммунизму М., 1981, т. 10. — 169−220.
  24. О. Б. Представление знаний: фреймы и понятия // Фи-лос. науки М., 1989, № 4. — с. 37−43.
  25. А. В. Психологические аспекты компьютерного моделирования // Дифференциация и интеграция психолого-педагогического знания в науке, социальной практике и научных исследованиях Смоленск, 2001, с. 50−54.
  26. А. Б., Зайчик Б. И. Словарь по программированию М.: Рус. яз.,-1991, 286 с.
  27. А. П. Чувства и познание // Некоторые вопросы диалектики природного и социального в условиях перестройки — Харьков, 1988, с. 5868.
  28. Н. П. Моделирование сложных систем М., 1968.
  29. В. Ф. Ломов Б. Ф. Взаимодействие человека с ЭВМ и проблемы познавательного прогресса // Философские вопросы технического знания -М., 1984, с. 186−211.
  30. с. И. Математический эксперимент и научное познание Киев, 1984.
  31. с. Н. Методологические проблемы математической теории эксперимента // Вопр. философии М., 1985, № 8. — с. 48 — 59.
  32. Гаазе-Рапопорт М. Г. Куда идет кибернетика? // Кибернетика: Дела практ. Сб. ст. М., 1984, с. 26−36.
  33. Ю. Н., Епишин Ю. Г., Карташева А. В. Математическое и компьютерное моделирование социально-экономических процессов М., -1997, 98 с.
  34. Е. Гносеолого-методологические и социопсихологические аспекты проблемы «искусственный интеллект» М., — 1981, 52 с.
  35. Д. М. Диалектика, системность, глобальное моделирование // Вопр. философии М., 1983, № 5. — с. 127−137.
  36. Д. М. Системный характер глобального моделирования // Библиотечка «Глобальные проблемы современности»: В помощь лектору — М., 1984, с. 33−49.
  37. Дж. Экономические теории и цели общества М.: Прогресс, — 1979, 452 с.
  38. В. А. Человеко-машинная система моделирования процессов глобального развития // Системные исследования: Методол. пробл., Ежегодник, 1980-М., 1981, с. 155−173.
  39. Ф. Генезис и эволюция искусственного // Становление и структура сознания и познания Иваново, 1982, с. 157−167.
  40. . А. Моделирование в исследовании социальных систем // Вопр. теории и методов социол. исслед. М., 1980, вып. 3. — с. 16−22.
  41. . А., Баксанкий О. Е. Моделирование и когнитивные репрезентации. М., 2000.
  42. В. М. Гносеологическая природа имитационного моделирования //Вопросы философии № 10 -М., 1963.
  43. А. Г. Использование игрового имитационного моделирования при внедрении новых форм научно-технического творчества // Человек и современный мир Л., 1988, с. 179−182.
  44. Л. Н. Искусственный интеллект и проблема теоретизации научного знания Андропов, — 1984, 52 с.
  45. В. О., Купаев В. М. Влияние вычислительной техники на научное познание. Наука и научное творчество Ростов-на-Дону, 1981.
  46. А. А. Возможности метода моделирования в решении экологической проблемы // Философские проблемы глобальной экологии М., 1983, с. 215−230.
  47. В. Г. Методологический анализ системных представлений в алгоритмических языках имитационного моделирования // Системные исследования: Методол. пробл., Ежегодник, 1980 -М., 1981, с. 216−235.
  48. А. Д. «Искусственный интеллект» и философско-методологические проблемы познания // Комплексные исследования: предмет, метод, задачи -М., 1987, с. 9−26.
  49. Горский 10. М. Анализ некоторых основных понятий управления большими искусственными системами // Информация и управление: филос. -методол. аспекты -М., 1985, с. 69 99.
  50. М. Т., Сурин А. А., Савчук В. Р. Философско-методологические и социальные проблемы технических знаний и научно-технического прогресса Харьков, — 1984, 161 с.
  51. Н. Т. Попов Ю. Н. Проблема «искусственного интеллекта» в условиях современной НТР // Вестн. Харьк. политехи, ин-та 1983, —, № 197. Философия, вып. 7. — с. 65−71.
  52. А. А Новейший философский словарь — М., 2001.
  53. И. И. Информационные модели познания JI., — 1981, 38 с.
  54. Н. А. Генезис системного моделирования // XXVI сьезд КПСС и актуальные проблемы марксистско-ленинской философии: Тез. докл М., 1981, секция 5. Методологические аспекты системных исследований. -с. 14−18.
  55. Л. П., Мухарамова с. Р. Инженерная деятельность в условиях использования современной информационной техники // Социальные проблемы ускорения научно-технического прогресса и пути их решения Новосибирск, 1988, с. 44−52.
  56. Н. П., Сытник К. М., Кравченко А. М. Методологические аспекты пограничных проблем естествознания Киев: Наук, думка, — 1984, 271 с.
  57. Джерри Пик, Тип О’Райли, Майк Лукиндус UNIX: инструментальные средства К.: Издательская группа BHV, — 1999, 944 с.
  58. А. М., Дроздов Е. А., Стригунов В. И. Моделирование интеллекта и подсознание // Филос. исслед М., 1993, № 1.-е. 161−168.
  59. с. В. Многомодельное описание процессов глобального развития // Марксизм-ленинизм и глобальные проблемы современности: (В свете решений XXVI сьезда КПСС). Материалы Всесоюз. симпоз М., 1983, вып. 2. — с. 82−87.
  60. с. В. Человеко-машинное многомодельное моделирование // Философско-методологические основания системных исследований: Систем. анализ и систем, моделирование М., 1983, с. 306−314.
  61. Ю. Я. Обеспечение конкурентоспособности промышленных предприятий М.: Янус-К, — 2001, 296 с.
  62. В. М. Имитационное моделирование сложных систем // НТИ / ВИНИТИ. Сер. 2, Информ. процессы и системы М., 1999, № 6. — с. 13−17.
  63. В. М. Проблемы компьютерной имитации сознательного поведения // Проблема сознания в философии и науке М., 1996, с. 137−138.
  64. А. П. Концепция использования средств вычислительной техники в сфере образования Новосибирск: Препр. ВЦ СО АН СССР, — 1990, 58 с.
  65. А. П., Яровикова Р. Т. Методологические аспекты компьютеризации методов научного исследования и обучения // Мировоззренческие и методологические аспекты в преподавании общенаучных и специальных дисциплин Новосибирск, 1987, с. 140−154.
  66. В. А. Проблема отношений человека и машины в компьютерной революции // Вопр. философии М., 1986, № 3. — с. 44−52.
  67. К. Методы проектирования программных систем М.: Мир, -1985,328 с.
  68. В. П. Искусственный интеллект и парадоксы психологии // Природа -М., 1986, № 2. с. 58−70.
  69. Е. В. и др. Философия в вопросах и ответах М.: Проспект, -2005, 336 с.
  70. К. А., Винокуров В. А. Философские проблемы развития вычислительной техники / Новое в жизни, науке, технике М.: Знание, — 2001, 64 с.
  71. А. Д. Программные средства вычислительной техники: Толковый терминологический словарь-справочник М.: Издательство стандартов, -1990, 368 с.
  72. В. П. Знание как компонент интеллектуальной культуры // Знание, понимание, действительность Фрунзе, 1986, с. 67−75.
  73. В. А. Общая характеристика диалогового взаимодействия в человеко-машинных системах // Методология системного исследования в науке и общественной практике Л., 1981, с. 124−139.
  74. Г. В. Гносеологические аспекты проблемы схематизации и наглядности философского знания Новосибирск, — 1983, 16 с.
  75. . М. Вычислительная техника. Терминология: справочное пособие М.: Издательство стандартов, — 1989, 544 с.
  76. с. О. Античное моделирование и Платон Ереван: Айастан, — 1987, 270 с.
  77. В. В. Моделирование и анализ систем на базе агрега-тивного подхода Н. П. Бусленко // Философско-методологические основания системных исследований: Систем, анализ и систем, моделирование М., 1983, с. 240−248.
  78. Э. Ф. Математика, логика и вычислительная техника как средства моделирования в социальном познании // Проблемы методологии социального познания Л., 1985, с. 127−140.
  79. Э. Ф. Методологические вопросы формализации, связанные с построением роботов // Проблемы законов науки и логики научного позна-ния-Л., 1980, с. 171−178.
  80. В. А. Роль информационных технологий в развитии экономики и социальной сферы // Материалы конференции о проблемах информационного пространства Приволжского федерального округа Пермь, 2000, с. 4−6.
  81. В. В. Гносеологические вопросы информационного компьютерного моделирования М., — 1990, 18 с.
  82. В. В. Моделирование и методология науки // Структура и развитие научного знания. Системный подход к методологии науки: Материалы к VIII Всесоюз. конф. «Логика и методология науки», Вильнюс, 1982 М., 1982, с. 171−173.
  83. В. В., Крутько В. Н. Проблемы интерпретации и семантические модели данных в системной экологии // Система «общество-природа»: проблемы и перспективы: Тр. конф. М., 1983, с. 41−47.
  84. А. А. Гносеологическая природа имитационного моделирования в области экологии М., — 1985, 16 с.
  85. А. Обьяснительная функция имитационных моделей в экологии // Науковедение в наши дни, Teaduslugu ja nuudisaeg: Тезисы III Респ. конф. по науковедению Таллин, 1984, с. 179−187.
  86. А. Цель как структурный элемент имитационного моделирования // Учен. зап. Тарт. гос. ун-та Тарту, 1986. Тр. по философии, Вып. 731.-с. 125−139.
  87. М. Р. Перспективные технологии информационных систем М.: ДМК Пресс, — 2003, 288 с.
  88. М. Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ
  89. М.: Финансы и статистика, 1992, 224 с.184
  90. В. А. Естественные и искусственные, условные и безусловные моделирующие системы // Системный метод и современная наука — Новосибирск, 1983, с. 104−111.
  91. с. В. Моделирование бессознательного М., — 1999, 200 с.
  92. К. К. Информационные технологии катализатор развития современного общества // Информационные технологии № 0 — М., 1995, с. 27.
  93. В. В., Краснова В. Б. Реструктуризация управления компанией М.: Инфра-М, — 2000, 240 с.
  94. Е. Д. Адаптивное организационное развитие промышленных предприятий М.: Янус-К, — 2004, 348 с.
  95. А. И., Кузнецов А. е., Соловей JI. А. Методологические основания проектирования операционной системы с диалоговой модификацией // Филос. пробл. соврем, естествознания Киев, 1988, Вып. 66. — с. 8491.
  96. А. А. К вопросу о природе управления // Информация и управление: филос. -методол. аспекты-М., 1985, с. 244−273.
  97. В. Ю. Современные проблемы математической психологии // Тенденции развития психологической науки М., 1989, с. 155−168. — Библи-огр.: с. 167−168.
  98. В. П. Различные направления разработки системного подхода и их гносеологические основания // Системные исследования: Методол. пробл. Ежегодник М., 1984, с. 7−31.
  99. А. А. Вычислительный эксперимент // Познавательные действия в современной науке Минск, 1987, с. 92−101.
  100. К. И. Информационный ресурс и национальная система ьаз данных и баз знаний высшей школы России М.: АЕН РФ, — 1994, 24 с.
  101. с. с. Методологические и психологические вопросы диалоговых систем М., 1984.
  102. И. с. Интеллектуальные системы в информатизации общества. Современная тенденция в инфовзаимодействии Новосибирск, — 1988, 68 с.
  103. И. с. Методология имитационного моделирования в планировании Новосибирск, — 1988, 38 с.
  104. И. с. Методология освоения интеллектуальных систем и вычислительной техники Новосибирск, — 1987, 254 с.
  105. И. с. Методы моделирования и организация интеллектуальных систем Новосибирск, — 1987, 64 с.
  106. И. с. О методологии имитационного эксперимента в организации научных исследований // Методологические проблемы научно-исследовательских программ Новосибирск, 1983, с. 69−75.
  107. И. с. Проблемы и методы формирования интеллектуальной культуры специалистов Новосибирск, — 1984, 165 с.
  108. И. е., Поляков В. Г. Проблемы и методы включения специалистов в интеллектуальные системы управления — Новосибирск: , — 1988, 53 с.
  109. Д. В. Поиск знаний в Internet М.: Диалектика, — 2005, 272 с.
  110. А. И., Окулесский В. А. К оценке эффективности и реинжиниринга бизнес-процессов М., 1999.
  111. В. М. Зарубежная глобалистика: проблемы и противоречия / «Глобал. пробл. Современности» М.: Знание, — 1988, 64 с.
  112. А. К истории проблемы интеллектуальных эмоций и чувств // Сознание и знание-М., 1984, с. 91−97.
  113. В. О. Искусственный интеллект, формальная этика и морально-правовой выбор Свердловск: Изд-во Урал, ун-та, — 1988, 187 с.
  114. Р. А. Формирование рыночной экономики в постсоциалистическом мире М.: Луч РАУ, — 1993, 214 с.
  115. Е. И. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем -М.: Финансы и статистика, 1991, 158 с.
  116. В. К., Уваров Л. В. Модели и метод моделирования в человеческой деятельности Минск: Наука и техника, — 1983, 120 с.
  117. В. е., Овчарук М. Е. О методологических принципах решения ключевой проблемы моделирования на ЭВМ // Филос. пробл. соврем, естествознания Киев, 1987, Вып. 63.-е. 105−111.
  118. К. Сложность и самоорганизация. Возникновение новой науки и культуры на рубеже века // Вопр. философии М., 1997, № 3. — с. 4861.
  119. Л. П. О двух подходах к построению экономических моделей // Системные исследования, 1985 -М., 1986, с. 48−63.
  120. М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта-М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985, 213 с.
  121. А. А. Интеллект как ресурс // Мышление, когнитивные науки, искусственный интеллект М., 1988, с. 6−15.
  122. В. А., Растригин Л. А., Утинан Ф. А. Кибернетика и современные методы познания // Проблемы интеграции научного знания Рига, 1988, с. 74−88.
  123. Л. А. Компьютерное моделирование в финансовом и производственном менеджменте СПб.: Изд-во Санкт-Петербург, ун-та экономики и финансов, — 1995, 82 с.
  124. Л. А. Философия науки М.: Прогресс-Традиция: МПСИ: Флинта, — 2005, 464 с.
  125. . К. Проблема представления знаний в компьютерных системах // Вопр. философии М., 1987, № 1.-е. 52−61.
  126. В. Д., Харитонова И. A. Microsoft ® Access 2002 Спб.: БХВ-Петербург, — 2003, 1040 с.
  127. Н. Н. Компьютеризация, ее социальные последствия // Вопр. философии-М., 1987, № 9.-с. 103−112.
  128. А. Я. Проблема «искусственного интеллекта» и формальнологические ограничения // Рациональность, рассуждение, коммуникация -Киев, 1987, с. 142−155.
  129. А. Я. Кибернетика в системе научного знания. Киев, 1988 .
  130. с. Л. Имитационное моделирование воспроизводства ценностных ориентаций Киев, — 1989, 14 с.
  131. с. Л. Перспективы применения имитационного моделирования и экспертных систем в социологии // Филос. и социол. мысль Киев, 1989,№ 7.-с. 51−58.
  132. Н. К вопросу о возможностях искусственного интеллекта // Марксистско-ленинское мировоззрение и диалектика научного познания: Тез. докл. и выступлений к науч. -теорет. конф., 29−31 авг. 1980 г Иркутск. Улан-Удэ, 1980, вып. 3.-е. 75−77.
  133. В. Г., Довгань А. А. Проблемные вопросы модельно-эвристической методологии экономических измерений Тернополь, — 1986, 134 с.
  134. Дж. Хаотическая динамика лингвистических процессов и образование паттернов в поведении человека. Новая парадигма селективной передачи информации // Вопр. философии М., 1997, № 3. — с. 85−89.
  135. И. Б. Диалектика методологическая основа компьютерногомоделирования глобальной системы // Марксизм-ленинизм и глобальные188проблемы современности: (В свете решений XXVI съезда КПСС). Материалы Всесоюз. симпоз-М., 1983, вып. 2.-е. 76−78.
  136. И. Б. Тенденции развития системного моделирования // Структура и развитие научного знания. Системный подход к методологии науки: Материалы к VIII Всесоюз. конф. «Логика и методология науки», Вильнюс, 1982-М., 1982, с. 168−171.
  137. И. Б., Мамедов Н. Метод моделирования в современной науке -М.: О-во «Знание РСФСР», 1981, 40 с.
  138. Ф. Высшее образование к XXI веку: Влияние суперкомпьютеров, искусственного интеллекта и систем знаний // Соврем, высш. шк. -Варшава, 1990, № 3−4. с. 21−34. — Библиогр.: с. 33−34. — Рез. англ.
  139. М. Ю. Машинная графика в контексте интеллектуальной деятельности // Формирование духовного мира человека Горький, 1989, с. 44−51.
  140. М. 10. ЭВМ и современное научное познание // Диалектический материализм и философские вопросы познания М., 1988 .
  141. Е. В. Конкурентоспособность транснациональных корпораций в условиях глобализации экономики // Автореф. дисс. канд. эконом, наук. М., 2005.
  142. Ю. Ю. Искусственный интеллект как феномен современной культуры // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 7, Философия М., 1994, № 2. — с. 28−34.
  143. В. Г. Экспериментальное исследование человека в мире управления // Человек в мире интеллектуальных систем Новосибирск, 1991, с. 67−83. — Библиогр.: с. 82−83.
  144. В. М. Проблемы обработки знаний — Л., 1989, 149 с.
  145. А. К. Имитационные игры как модели социальных систем // Математические методы в социологическом исследовании М., 1981, с. 215 226.
  146. Л. М. Об условиях экспериментального исследования интеллектуальной деятельности // Вопросы активности студентов: Сб. ст. Казань, 1982, с. 37−44.
  147. Г. с. Системный анализ и искусственный интеллект для планирования и управления // Кибернетика: Дела практ. Сб. ст. М., 1984, с. 141−151.
  148. Д. А. Моделирование рассуждений М.: Радио и связь, -1989, 184 с.
  149. Д. А. Развитие методов обоснования знаний // Вестн. РГГУ-М., 1996, № 3.-с. 127−138.
  150. Н. А. Информационные нелинейные формы мышления // Учен. зап. / Моск. гос. социал. ун-т М-ва труда и социал. развития РФ -М., 1998,№ 4.-с. 102−107.
  151. Пушкин В, Г. Методологические аспекты проблемы моделирования на ЭВМ мыслительной деятельности человека // Социально-философские вопросы научного познания Хабаровск, 1983, с. 41−57.
  152. Г. И. Пределы биологического Челябинск, — 1986, 21 с.
  153. В. М. Методология и философия в современной интеллектуальной культуре // Вопр. методол М., 1991, № 2. — с. 12−20.
  154. с. с. Методологические функции естественной классификации // Методологические проблемы научных исследований Новосибирск, 1984, с. 52−60.
  155. Г. И. Математическое моделирование как исходная предпосылка математизации современного научного знания // Методологические проблемы развития и применения математики М., 1985, с. 106−121.
  156. Г. И. Методологические проблемы математического моделирования и вычислительного эксперимента // Научно-техническая революция и развитие научного познания Баку, 1989, Вып. 2. — с. 101−117. — Биб-лиогр.: с. 117.
  157. Г. И. Сущность математического моделирования // Науч. докл. высш. школы. Филос. науки М., 1982, № 1.-е. 60−67.
  158. В. В. Возможности имитационного моделирования как метода познания и регулирования властных процессов // Феномен политической власти Тверь, 1993, с. 55−62.
  159. Т. В. Математическое моделирование и применение вычислительной техники в социологических исследованиях М.: Ин-т социол. исслед. АН СССР, — 1980, 189 с.
  160. А. В. Internet и нейрокомпьютеры как социотехнические стратегии искусственного мира // Филос. науки М., 2004, № 6. — с. 100−113.
  161. А. В. К вопросу о причинах происхождения философии нейрокомпьютеризации сознания // Философия науки Новосибирск, 2002, № 1.-е. 51−62.
  162. А. В. Философия методологии нейромоделирования: смысл и перспективы // Философия науки Новосибирск, 2003, № 1.-е. 4659.
  163. Е. П. Методологические проблемы логики в свете задач компьютерного моделирования // Актуальные проблемы социально-гуманитарных наук Воронеж, 1996, Вып. 4. — с. 74−76.
  164. . Философский анализ проблем естественного и искусственного в технических науках Фрунзе, — 1985, 22 с.
  165. А. В. Англо-русский словарь сокращений в области компьютерных и информационных технологий М.: ЭКОМ, — 1995, 288 с.
  166. JI. И. Научные теории, модели и реальность // Природа М., 1984,№ 11.-с. 3−10.
  167. И. Н. Методологические проблемы системного изучения организации мыслительной деятельности // Системные исследования: Мето-дол.пробл. 1982-М., 1982, с. 301−319.
  168. . Ф. Введение в социальное моделирование Л., — 1991, 238 е., схем.
  169. В. Ф., Удоденко А. А. Моделирование параллельной обработки социологических данных в вычислительных системах М., — 1981, 8 с.
  170. Г. Л. Человек и компьютер М.: Политиздат, — 1981, 192 с.
  171. Л. А. Идеал как форма интеллектуальной интуиции в математическом творчестве // Интуиция, логика, творчество М., 1987, с. 123 130.
  172. . А. Управление маркетингом М.: Инфра-М, — 2000, 288 с.
  173. П. И. Человеко-компыотерная диалогика Ульяновск:, -2001,285 с.
  174. Спортак Марк А. и др. Высокопроизводительные сети. Энциклопедия пользователя К.: ДиаСофт, — 1998, 432 с.
  175. В. М. Методологический анализ математизации и компьютеризации научной деятельности // Философские науки № 3, 1991 М., 1991.
  176. В. М., Разумов В. И. Моделирование информационных потоков для интеллектуальных систем // Человек в мире интеллектуальных систем Новосибирск, 1991, с. 48−66.-Библиогр.: с. 65−66.
  177. А. В. Пути воздействия компьютеризации на ускорение социально-экономического развития // Творческое развитие марксизма-ленинизма в материалах XXVII съезда КПСС М., 1986, с. 151−153.
  178. Такет Джек (мл.), Гантер Дэвид Использование Linux, 3-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», — 1998, 576 с.
  179. О. К., Бабанин JI. Н. ЭВМ и новые проблемы психологии М.: Изд-во Моск. ун-та, — 1986, 204 с.
  180. В. Б., Балдин К. В. Информационные системы и технологии в экономике М.: Юнити-дана, — 2003, 335 с.
  181. В. В. Имитационные эксперименты // Философско-методологические основания системных исследований: Систем, анализ и систем. моделирование-М., 1983, с. 248−260.
  182. Философская энциклопедия, т. 3 М., 1967.
  183. . е., Брусиловский П. М., Розенберг Г. с. О методах математического моделирования сложных систем // Системные исследования: Методол. пробл. 1982 -М., 1982, с. 65−79.
  184. И. Т. и др. Введение в философию: Учебник для вузов. Ч. 2 М.: Политиздат, — 1989, 639 с.
  185. Н. Модели в естественных науках // Диалектика. Познание. Наука-М., 1988, с. 128−134.
  186. Н. Этапы формирования моделей // Эксперимент. Модель. Теория Москва. Берлин, 1982, с. 128−142.
  187. Ю. А., Апорович А. Ф. Вычислительный эксперимент // Познавательные действия в современной науке Минск, 1987.
  188. Г. е., Корюкин В. И. Некоторые актуальные вопросы системно-кибернетической методологии науки // Системно-кибернетические аспекты познания: Сб. ст. Рига, 1985, с. 197−218.
  189. с. В., Семенов И. О. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии. -М.: Финансы и статистика, 2002, 192 с.
  190. О. Ф., Анохин М. Г., Дзлиев М. И. Компьютерное моделирование социально-политических процессов / Прогр. «Обновление гуманит. образования в России М.: Интерпракс, — 1994, 107 с.
  191. с. М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект-М., — 1985.
  192. В. А. Социокультурные аспекты информатизации общества- Ставрополь: Издательство СГУ, 1996.193
  193. В. Ф. Философия науки и техники М.: Фаир-пресс, -2004, 320 с.
  194. с. А. Проблемы применения имитационных моделей в социологических исследованиях -М., 1985, 22 с.
  195. Ю. М. Потенциал разума М.: Мол. гвардия, — 1983, 165 с.
  196. О. Д. Творческая активность сознания и проблема «искусственного интеллекта» // Творческая активность сознания JL, 1986, с. 69−82.
  197. О. Д. Искусственный интеллект и самосознание // Самосознание в философии JL, 1987, с. 125−135.
  198. Ю. А., Шаров А. А. Системы и модели / Кибернетика -М.: Радио и связь, 1982, 152 с.
  199. В. И. Теоретико-информационный подход к исследованию природы мышления: Его возможности и границы применимости Минск, -1982, 25 с.
  200. В. А. Моделирование и философия М., 1966.
  201. Н. И. Социальный субъект: генезис, сущность и фаторы становления М.: МГТУ «СТАНКИН», — 2000, 216 с.
  202. М. Г., Тихомиров О. К. Психологические проблемы автоматизации научно-исследовательских работ М.: Наука, — 1987, 240 с.
  203. JI. В. Методологические проблемы моделирования мышления в ЭВМ и человеко-машинных системах // Методологические проблемы технических наук-М., 1985, с. 105−119.
  204. Яценко JL В. Парадоксы истории имитационного моделирования мышления // Технические науки: история и современность М., 1987, с. 6176.
  205. с. А. Социальный эксперимент и моделирование // Науч. докл. высш. шк. Филос. науки -М., 1984, № 6. с. 135−137.
  206. Achterkamp, М. Imhof P. The importance of being systematically sur-prisable: Comparative social simulation as experimental technique // J. of math. sociology-N. Y. etc., 1999, Vol. 23, № 4. P. 327−347.194
  207. Barker J. A. Computer modeling and the fate of folk psychology // Metaphilosophy Oxford. Cambridge (Mass.), 2002, Vol. 33, № ½. — P. 30−48.
  208. Beech Graham. Computer based learning Cheshire: Sigma tehn. press, — 1984, XIV, 288 p.
  209. Binns P., Boden M. A., Devereux J. A., Griffiths A. P. Philosophy, psychology and psychiatry / Royal inst. of philosophy suppl. Cambridge etc.: Cambridge univ. press, — 1994, V, 243 p.
  210. Bloomfield B. P. Anomalies and social experience // Social studies of science London. Beverly Hills, 1985, Vol. 15.-№ 4.-P. 631−675.
  211. Burns A. The microchip / The Ellis Horwood ser. in computers a. their applications N. Y. etc.: Ellis Horwood, — 1981, 180 p.
  212. Campbell D. M. Higgius J. C. Mathematics Belmont (Cal.): Wadsworth intern., — 1984, IV, 292 p.
  213. Carleton L. R. Programs, language understanding, and Searle // Synthese -Dordrecht, 1984, vol. 59, № 2. p. 219−230.
  214. Chang H. Is language a primary modeling system? On Juri Lotman’s concept of semiosphere // Тр. по знаковым системам = Toid margisusteemide alalt = Sign systems studies Тарту, 2003, Т. 31. 1. — P. 9−23.
  215. Fan D. P. Predictions of public opinion from the mass media / Contributions to the study of mass media a. communications. № 12 N. Y. etc.: Greenwood press, — 1988, XVIII, 202 p.
  216. Gelovan V. An interactive modelling system as a tool for analysing complex socio-economic problems // Impact of science on soc. P., 1981, vol. 31, № 44.-p. 413−422.
  217. Grim P. Philosophy for computers: some explorations in philosophical modeling // Metaphilosophy Oxford. Cambridge (Mass.), 2002, Vol. 33, № ½. -P. 181−209.
  218. HANNA P. Causal powers and cognition // Mind Oxford, 1985, vol. 94,№ 373.-p. 53−63.
  219. Heise D. R. Estimating nonlinear models // Sociol. methods a. research
  220. Beverly Hills. L., 1986, Vol. 14, № 4. P. 447−472.195
  221. G. С. The image of a machine in «The liberation of life» // Process studies Claremont, 1983, vol. 13, № 2.-p. 143−153.
  222. Kluver J. Soziologie als Computerexperiment / Wissenschaftstheorie, Wiss. u. Philosophie Wiesbaden: Vieweg, — 1995, VIII, 163 S.
  223. Lepper M. R. Microsomputers in education // Amer. psychologist -Wash., 1985, vol. 40, № 1.-p. 1−18.
  224. Liebrand W. B. G. Computer modeling of ocial processes / New technologies for social research L. etc.: Sage, — 1998, XI, 193 p.
  225. Merz M. Multiplex and unfolding // Science in context Cambridge etc., 1999, Vol. 12, № 2.-P. 293−316.
  226. Miller M. K. A conceptual and analytic framework for applied policy and evaluation research // Rural sociology Knoxville, 1986, Vol. 51, № 3. — P. 278−288.
  227. Mosler H-J. Die Organisation kollektiver Aktionen durch Beeinflussung der individuellen Teilnahmeentscheidung // Kolner Ztschr. fur Soziologie u. Sozialpsychologie Koln, 2000, Jg. 52, H. 2. — S. 264 — 290.
  228. Muir D. E. A mathematical model/computer simulation of adaptive system interaction // Behavioral science Louisville (Cal.), 1986, Vol. 31. — № 1. -P. 29−41.
  229. Nielsen F. Meritocratic and monopoly inequality: a computer simulation of income distribution // J. of math, sociology N. Y. etc., 1995, Vol. 20, № 4. -P. 319−350.
  230. Padilla R. V. Using computers to develop concept models of social situations // Qualitative sociology N. Y., 1991, Vol. 14, № 3. — P. 263−274. — Bibli-ogr.: p. 274.
  231. Reitman W., Nado R., Wilcox B. Machine perception // Minnesota studies in the philosophy of science Minneapolis, 1978, vol. 9. Perception and cognition.-p. 65−87.
  232. Rojas R. Computerisierung der Sozialwissenschaften // Prokla Berlin (West), 1990, Jg. 20, H. 79. — S. 75−87. — Bibliogr.: S. 86−87.
  233. Scholl R. W. An analysis of macro models of organizations // Adm. a. soc.-Beverly Hills. London, 1981, vol. 13, № 3.-p. 271−298.
  234. Shaw M. L. G., Mancuso J. C. Modeling cognitive processes // Cognition and personal structure -N. Y. etc., 1988, P. 13−26.
  235. Starbuck W. H. Computer simulation of human behavior // Behavioral science Baltimore. Ann Arbor, 1983, vol. 28, № 2. — p. 154−165.
  236. Tschopp A. Modellhaftes Denken in der Soziologie / Europ. Hochschulschr Frankfurt a. M. etc.: Lang, — 1990, XI, 186 S.
  237. Whicker M. L., Mauet A. R. Computer simulation modeling // Administration a. soc. Beverly Hills. London, 1983, vol. 14, № 4. — p. 481−505.
  238. Wilder Smith Arthur E. Der Mensch-ein sprechender Computer? / Telos -Neuhausen-Stuttgart: Hanssler-Verl., 1982, 90 S.
  239. Winsberg E. Simulated experiments: methodology for a virtual world // Philosophy of science Bloomington (IN), 2003, Vol. 70, № 1. — P. 105−125.
  240. Yamagishi Toshio Gillmore M. R., Cook K. S. Network connections and the distribution of power in exchange networks // Amer. j. of sociology — Chicago, 1988, Vol. 93, № 4.-P. 833−851.
  241. Yearley S. Computer models and the public’s understanding of science // Social studies of science L., 1999, Vol. 29, № 6. — P. 845−866.
  242. Zimmerli W. Ch. Lob des ungenauen Denkens // Universitas Stuttgart, 1991, Jg. 46, H. 12.-S. 1147−1160.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!