Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Математическое моделирование инновационных процессов на основе автономных динамических систем

Диссертация: Математическое моделирование инновационных процессов на основе автономных динамических систем
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Специфика многих диссертационных исследований при моделировании инноваций в научно-образовательных областях заключается в использовании классического подхода. Ограниченность такого подхода проявляется в невозможности строить долгосрочные прогнозы и проигрывать различные сценарии поведения рассматриваемых систем. В последние годы всё большую поддержку находит идея о необходимости разработки более… Читать ещё >

Математическое моделирование инновационных процессов на основе автономных динамических систем (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. Теоретико-методологические основы математического моделирования инновационных процессов
    • 1. 1. Предпосылки и основные подходы к моделированию инновационных процессов на основе автономных динамических систем
    • 1. 2. Основные направления исследований в области математического моделирования инновационных процессов
  • ГЛАВА 2. Математическое моделирование инновационных процессов уравнениями популяционной динамики
    • 2. 1. Математическое моделирование инновационных процессов в рамках линейной концепции инноваций
      • 2. 1. 1. Математические нелинейные модели в рамках линейной концепции инноваций
      • 2. 1. 2. Математическая модель взаимодействия результатов разных видов НИОКР
      • 2. 1. 3. Пример использования методов центрального многообразия и нормальных форм для качественного исследования нелинейных динамических систем
    • 2. 2. Математические нелинейные модели в рамках нелинейной концепции инноваций
      • 2. 2. 1. Модель генерирования знаний в системе: наука — промышленность — правительство
      • 2. 2. 2. Математическая модель «треугольника знаний»
  • ГЛАВА 3. Математическое моделирование образовательных процессов
    • 3. 1. Математическая модель подготовки научных кадров
    • 3. 2. Моделирование формирования вузовских контингентов на основе уравнений популяционной динамики
    • 3. 3. Математическое моделирование процесса спроса и предложения на рынке образовательных услуг
    • 3. 4. Количество и структура особых точек n-мерной модели Лотки-Вольтерра
    • 3. 5. Алгоритмы численного решения нелинейных систем дифференциальных уравнений

Важной особенностью диссертации является то, что в ней одновременно выполнены исследования в трех областях: математического моделирования, численных методов и комплексов программ двух сложных процессов, инновационного и образовательного. Рассмотрены комплексы моделей в рамках и линейной, и нелинейной концепций инноваций, а также модели подготовки научных кадров и формирования вузовских контингентов с учетом процесса спроса и предложения на рынке образовательных услуг.

Эти модели объединены в диссертации объектом аналитического и численного исследования, которым являются нелинейные задачи для систем дифференциальных уравнений, получивших в литературе название эволюционных.

Одной из перспективных и быстро развивающихся областей применения математического моделирования является динамика инновационных процессов. Ее роль всё более возрастает в связи с усложнением протекания реальных инновационных процессов, которые, очевидно, представляют собой движущую силу любой страны. Исследования в этой области показывают, что кризисные явления имеют не случайный, а систематический характер, определяемый детерминированными механизмами. Поэтому многие особенности поведения инновационных процессов могут описываться в рамках детерминированных систем дифференциальных уравнений. Сложное поведение этих систем, включая процессы самоорганизации, поддается описанию благодаря учёту нелинейных членов, присутствующих в математических моделях динамических систем.

Обычно инновационные процессы изучаются с позиции оптимизации и теории игр, с введением целевой функции. Однако в последние два десятилетия получила распространение другая точка зрения на законы общественного развития, связанная с новым синтетическим (синергетическим) направлением в естественных и общественных науках, которая не предполагает целеполагания в явном виде. Под синергетикой понимают науку о кооперативных (коллективных) процессах и явлениях самоорганизации в открытых и неравновесных системах произвольной природы. Аналогами целей в ней являются различные аттракторы, к которым стремятся фазовые траектории открытых нелинейных систем, попадая в их область притяжения. Такое задание целей является общим подходом, когда цели неявно встроены в модель и изменяются в зависимости от общей динамики модели, в том числе испытывая влияние за счёт механизма обратных связей в зависимости от поведения системы, а не только влияют на это поведение. Отметим, что нелинейные механизмы в инновационных системах могут обосновываться как механизмы конкурентных, кооперационных и других взаимодействий.

Кроме того, следует отметить, что в эволюции инновационных систем, где основное внимание уделяется процессам развития, используется математический аппарат теории нелинейных динамических систем и синергетики, который до сих пор успешно используется при анализе развития биологических, экологических, химических и физических систем. В этом смысле эволюционные инновации и математические методы их описания и анализа тесно связаны с естественными и физико-математическими науками. Таким образом, происходит очень важный процесс вовлечения в научные исследования инновационных процессов методов естественных и физико-математических наук. В связи с этим в данной диссертационной работе ставится одна из задач инновационных процессов, которая анализируется методами теории нелинейных динамических систем, что является чрезвычайно актуальным.

Большой интерес представляет исследование математических моделей инновационных процессов в научно-образовательных областях. Современные проблемы повышения качества образования, увеличения объемов услуг, реорганизации деятельности управления вузом с целью превращение вуза в коммерческо-финансово-научно-образовательную структуру, а также многие другие стоят на повестке дня в перестройке научно — образовательных процессов не только в России, но и во всем мире.

Специфика многих диссертационных исследований при моделировании инноваций в научно-образовательных областях заключается в использовании классического подхода. Ограниченность такого подхода проявляется в невозможности строить долгосрочные прогнозы и проигрывать различные сценарии поведения рассматриваемых систем. В последние годы всё большую поддержку находит идея о необходимости разработки более совершенных методов изучения, основанных на методах теории автономных динамических систем и принципах синергетики, причём возникающие отсюда математические модели во многом аналогичны тем, которые уже получили широкое распространение в естественных науках.

В рамках этого подхода актуальной задачей является изучение базовых моделей инновационных процессов в области научно-образовательных систем, таких как, макромодели развития, модели среднего уровня, микромодели развития, некоторые из которых нашли дальнейшее развитие в данном диссертационном исследовании.

В связи с этим особенно важную роль приобретает проведение математического моделирования, для чего требуется разработка эффективных вычислительных схем и алгоритмов, а также проведение достаточно трудоемких вычислительных экспериментов. Этот путь намного выгоднее, чем проведение длительных натурных экспериментов. Действительно, многие особенности поведения указанных выше процессов, в частности исследуемых в диссертационной работе могут быть описаны в рамках детерминированных нелинейных систем дифференциальных уравнений. Один из ведущих учёных в области популяционной динамики Р. Мэй ещё в 1976 году писал, что «самые простейшие нелинейные дифференциальные уравнения могут иметь необычайно богатый спектр динамического поведения, от устойчивых предельных циклов до режима, в котором поведение (с полностью детерминированным механизмом) является во многих отношениях хаотичным или неотличимым от вероятностной функции случайного процесса» [180].

В этой связи, по словам другого ведущего западного учёного Д. Баттена, «.простые нелинейные системы не всегда приводят к простым динамическим особенностям» [165]. Ясно, что эти особенности не могут быть прослежены в рамках линейных моделей и статистических методов.

Отметим, что нелинейные механизмы в инновационных могут обосновываться как механизмы конкурентных, кооперационных и других взаимодействий. Таким образом, эволюционный или синергетический подход в социальных науках, который пришёл в них из естественных наук, начинает теснить классические математические модели и методы в анализе инновационных систем. В эволюционных системах основное внимание уделяется процессам развития [14, 28, 50, 53, 54, 56, 58, 59, 64, 65, 68, 77, 91, 129 — 131, 134, 138, 144, 146, 147, 165, 166, 172, 178], а не поискам стационарного (равновесного) состояния, как при классическом подходе.

2, 7, 57, 62, 69, 138, 145, 151, 160, 178]. Для этой цели используется математический аппарат теории нелинейных динамических систем [3 — 5, 9, 12, 26, 31, 51, 72, 126, 132, 133, 154, 158] и синергетики [32, 52−54, 56, 116, 117, 127, 128, 144, 148 150, 155], который ранее успешно использовался и сейчас широко используется при анализе развития биологических, экологических, химических и физических систем [13,27,71,72, 116, 117, 126- 128, 132, 134- 137, 140, 149, 150, 154, 158, 167, 168, 170, 171, 173 — 177, 179 — 185]. В этом смысле эволюционная динамика с её математическими методами анализа инновационных систем тесно связана с естественными науками [138].

Важно отметить, что в настоящее время нелинейная динамика представляет собой одно из наиболее значимых и перспективных направлений развития во всех науках. Как отмечается в предисловии книги А. В. Воронина [28], «мощный современный аппарат качественной теории дифференциальных уравнений и смежных разделов математической топологии предоставляет широкие возможности для получения содержательных результатов, прежде всего качественного характера».

Анализ современного состояния исследований в области математического моделирования инновационных систем методами автономных нелинейных динамических систем позволил в первой главе диссертационной работы идентифицировать семь постсоветских кластеров таких исследований (кластеров публикаций), четыре из которых представляли собой крупные школы по нелинейной динамике и синер-гетическому моделированию. Во всех этих кластерах публикаций, естественно, учитывался и западный опыт в этой области исследований. В каждом из них были выделены ключевые исследования в области математического моделирования инновационных и научно-образовательных систем, в результате чего стало ясно, в каких направлениях этих исследований могут быть получены новые результаты.

Во второй главе диссертации построен ряд математических моделей динамических систем 3−4 порядков в рамках линейной и нелинейной концепции инноваций, которые были качественно исследованы с помощью линейного анализа устойчивости особых точек и с помощью численных экспериментов. В одном из частных случаев показан пример использования более сложного математического аппарата, основанного на введении малого параметра и методов нормальных форм и центрального многообразия.

В третьей главе была более полно исследована и развита математическая модель подготовки научных кадров, предложенная в работе [94]. В этой же главе, посвященной математическому моделированию образовательных систем, были развиты два результата J1.A. Серкова [138], касающиеся конкуренции двух вузов за ограниченный контингент абитуриентов и взаимодействия спроса и предложения на рынке образовательных систем. Все три задачи рассматривались в рамках нелинейных динамических систем третьего порядка.

Ввиду того, что ряд ключевых задач во второй и третьей главах сводились к п-мерной модели взаимодействия популяций Лотки-Вольтерра [26], то в третьей главы установлено количество и структура особых точек этой многомерной модели.

В заключительном параграфе третьей главы представлены разработанные алгоритмы для интегрирования систем дифференциальных уравнений в среде программирования Python, на основе которых проводились численные расчеты исследуемых математических моделей.

Цель работы. Целью данного исследования являлось построение математических моделей инновационных процессов, усовершенствование ранее построенных моделей и их изучение аналитическими и численными методами.

В рамках этой цели были поставлены следующие задачи:

1) развить метод моделирования для ряда математических моделей, формализующих линейную и нелинейную концепции инноваций;

2) методами качественной теории динамических систем и численного моделирования исследовать математические модели инновационных процессов 1) в подготовке научных кадров, 2) в конкуренции двух вузов за ограниченный контингент абитуриентов, 3) во взаимодействии спроса и предложения на рынке образовательных услуг;

3) на основе математического моделирования провести комплексные исследования задачи повышения эффективности рассмотренных инновационных процессов;

4) разработать алгоритмы и составить программы для ЭВМ на языке Python и провести численное моделирование исследуемых задач инновационной динамики.

Методы исследования. В работе использованы методы качественной теории динамических систем, методы математического моделирования, пакеты компьютерных прикладных программ, методы вычислительной математики.

Научная новизна работы. Научная новизна исследования состоит в следующем:

1) на основе теории автономных динамических систем предложены математические модели, описывающие инновационные процессы;

2) разработаны и исследованы трехмерная модель взаимодействия результатов НИОКР (фундаментальных статьей, прикладных статьей, патентов на изобретения) и модель подготовки научных кадров;

3) введена линейная функция влияния вместо известных более сложных функций, выраженных через гиперболические тангенсы, и методами качественной теории динамических систем исследована математическая модель конкуренции двух вузов за ограниченный контингент абитуриентов, дана постановка этой задачи для многомерного случая;

4) методами качественной теории динамических систем и численного моделирования проведено исследование нелинейной динамической системы третьего порядка, которая описывает взаимодействия спроса и предложения на рынке образовательных услуг;

5) разработаны алгоритмы и составлены программы для ЭВМ на языке Python, с помощью которых проведено численное моделирование задач инновационной динамики.

Практическая ценность работы. Разработанные алгоритмы и программы могут быть использованы для нахождения решений и их анализа в различных отраслях науки, где применяются математические модели в виде нелинейных систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Результаты данного исследования могут быть внедрены в специальные учебные курсы по математическим методам и математическому моделированию инновационных процессов.

Обоснованность и достоверность полученных результатов. Полученные в диссертации результаты обоснованы корректным использованием методов качественной теории динамических систем, теории дифференциальных уравнений, методов вычислительной математики и пакетов компьютерных прикладных программ, а также контролируемой точностью численных расчетов при помощи разработанных программ.

Апробация работы. Основные положения и выводы диссертации были представлены на Всероссийской научной конференции «Информационные технологии в науке, экономике и образовании» Бийск, 16−17 апреля 2009 г., 3-й Международной конференции по квантовой электродинамики и статистической физики, Харьков, 29 августа — 2 сентября 2011 г., конференции Российской академии естествознания: Математическое моделирование социально-экономических процессов". ОАЭ, Дубай, 16−23 октября 2011 г.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.18 — математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (физико-математические науки) по следующим областям исследований: п 1. Разработка новых математических методов моделирования объектов и явлений. п. 2. Развитие качественных и приближенных аналитических методов исследования математических моделей. п. 3. Разработка, обоснование и тестирование эффективных вычислительных методов с применением современных компьютерных технологий.

Основные положения, выносимые на защиту.

1). Метод моделирования инновационных процессов на основе автономных динамических систем.

2). Качественные методы исследования предложенных математических моделей.

3). Результаты комплексных исследований на основе математического моделирования задач для повышения эффективности инновационных процессов.

4). Программно-алгоритмическая реализация метода моделирования на основе автономных динамических систем.

Личное участие автора. Личное участие автора заключается в постановке задач и их исследовании аналитическими (качественными) и численными методами. В работах, выполненных в соавторстве, личный вклад соискателя заключается в непосредственном участии в постанове задач, проведение аналитических и численных исследований. Вклад автора в проведении исследований и получение результатов является определяющим.

Публикации и свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, из них 3 работы из списка ВАК РФ, список которых приведен в конце автореферата. Получены два свидетельства Роспатента РФ о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, одного приложения и содержит 181 страниц машинного текста, включая 5 таблиц, 13 рисунков и список литературных источников из 189 наименований.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе.

1. На основе систем уравнений автономных динамических систем предложен метод математического моделирования инновационных процессов.

2. В рамках линейной и нелинейной концепции инноваций построен и исследован ряд динамических систем 4-го порядка. В частности, показано, что в случае, когда коэффициент кооперации не меньше соответствующего коэффициента конкуренции, то количество научно-технических разработок растет от фундаментальных исследований до инноваций.

3. Разработаны трехмерная модель взаимодействия результатов НИОКР (фундаментальных статьей, прикладных статьей, патентов на изобретения) и модель подготовки научных кадров, качественными и численными методами выполнено их исследование.

4. В рамках нелинейной концепции инноваций и динамических систем 4-го порядка предложены две трехмерные модели: 1) модель генерирования знаний в системе: наука-промышленность-правительство и 2) модель генерирования знаний в системе: наука — образование — инновации. Проведено качественное и численное исследование методом математического моделирования инновационных процессов на основе теории автономных динамических систем.

5. Модифицирована трехмерная модель подготовки научных кадров без степени, кандидатов и докторов наук. Качественными и численными методами выполнено ее исследование, в частности, получены компактные ограничения на параметры модели, которые приводят к устойчивости решений системы обыкновенных дифференциальных уравнений.

6. Модифицирована и детально исследована трехмерная модель конкуренции двух вузов за ограниченный контингент абитуриентов.

Получены все режимы взаимного подавления одного вуза другим и взаимного их сосуществования.

7. Развита трехмерная модель взаимодействия спроса и предложения на рынке образовательных услуг за счет введения в третье уравнение этой модели логистического члена. Найдены и качественно исследованы особые точки этой модели. С помощью численных экспериментов показано наличие резких переходов с одного стационарного уровня на другой для третьей фазовой переменной.

8. В среде прикладных пакетов программ на Python разработаны алгоритмы и программы для нахождения и анализа особых точек автономных динамических систем с численным вычислением их решений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , Е. И. Моделирование системы повышения профессионально-педагогической компетентности специалиста в условиях ИПКРО. Дис.. канд. пед. наук: 13.00.08. Тамбов, 2004. — 238 с.
  2. A.A., Витт A.A., Хайкин С. Э. Теория колебаний. М.: Наука, 1981.-460 с.
  3. A.A., Леонтович Е. А., Гордон И. И., Майер А. Г. Качественная теория динамических систем второго порядка. М.: Наука, 1996. — 568 с.
  4. A.A., Леонтович Е. А., Гордон И. И., Майер А. Г. Теория бифуркаций динамических систем на плоскости. М.: Наука, 1967. — 487 с.
  5. C.B. Управление университетскими комплексами: математические модели и методы. Дис.. д-ра экон. наук: 08.00.13. Ростов-на-Дону, 2002.-310 с.
  6. Арженовский С. В. Управление университетскими комплексами: математические модели и методы. Ростов на Дону.: Изд-во СКНЦ ВШ, 2002.
  7. Арженовский С.В.Экономико-математическое моделирование системы динамики университетского комплекса // Известия вузов. Сев.- Кавк. региона. Технические Науки, 2002. Спецвыпуск. — С. 120−125.
  8. В.И. Теория катастроф. М.: МГУ, 1983. — 80 с.
  9. Д. Стохастические модели социальных процессов. М.: Финансы и статистка, 1985.
  10. А. Д. Математическая биофизика взаимодействующих популяций. М.: Наука, 1985. — 184 с.
  11. H.H., Леонтович Е. А. Методы и приемы качественного исследования динамических систем на плоскости. М.: Наука, 1976. — 496 с.
  12. Н. Математика в биологии и медицине. М.: Мир, 1970. — 326 с.
  13. О.М., Быстрай Г. П., Цибульский В. Р. Экономическая синергетика. Вопросы устойчивости. Новосибирск: Наука, 2006. — 116 с.
  14. В.А., Серков Л. А. Синергетический подход к управлению качеством образования // Качество. Инновации. Образование. 2005. — № 3. -С. 53 -57.
  15. В.А., Серков Л. А. Функционирование предприятий как самоорганизующихся систем // Государство и рынок: VI Междунар. рос.-кит. симп. Екатеринбург, 2005. Т. 2 — С. 61 — 63.
  16. В. А., Серков Л. А. Математическое моделирование образовательных процессов // Междунар. науч. конф. «Информ.-мат. технологии в экономике, технике и образовании». 9−11 ноября 2006 г. Екатеринбург: УГТУ, 2006. С. 51 — 52.
  17. В. А., Серков Л. А. Математическое моделирование экономических систем с детерминированным хаосом // Междунар. науч. конф. «Информ.-мат. технологии в экономике, технике и образовании». 9 -11 ноября 2006 г. Екатеринбург: УГТУ, 2006. С. 49 — 50.
  18. В.А., Серков Л. А. Модельный подход к функционированию вузов как самоорганизующихся систем // Информационные технологии. -2006. № 3. — С. 68−73.
  19. В.А., Серков Л. А. Модельный подход к самоорганизующимся системам с детерминированным хаосом // Информационные технологии. -2006,-№ 7.-С. 48−53.
  20. В.А., Серков Л. А. Модельный подход к управлению вузами как самоорганизующимися системами // Нелинейный мир. 2006. — № 3. — С. 137- 143.
  21. В. А., Серков J1.A. Синергетическое моделирование образовательных процессов. Екатеринбург: ИЭ УрО РАН. Изд-во АМБ, 2007.-232 с.
  22. В.Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. -М.: Синтег, 1999.
  23. Н.В., Неймарк Ю. И., Фуфаев H.A. Введение в теорию нелинейных колебаний. М.: Наука, 1987. — 384 с.
  24. В. Математическая теория борьбы за существование. М.: Наука, 1976.-286 с.
  25. A.B. Циклы в задачах нелинейной макроэкономики. Харьков: ИД «ИНЖЭК», 2006. — 136 с.
  26. А., Евтушенко С., Московкин В., Эллис С. Бифуркации в модели Вальрасса-Маршалла // Бизнес Информ. Харьков, 2002. — № 1−2. -С. 51−53.
  27. JI., Московкин В. Предельные циклы инновационных процессов с последействием // Бизнес Информ. Харьков, 1999. — № 15−16. -С. 48−51.
  28. Р. Прикладная теория катастроф. В 2-х книгах. М.: Мир, 1984. -350 с.
  29. П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуации. М.: Мир, 1973. — 280 с.
  30. Г. А. Информация и творчество: на пути к интегральной культуре. М.: Русский мир, 1997. — 341 с.
  31. JI.H. Моделирование образовательной деятельности колледжа в структуре инженерно-педагогического вуза. Дис.. канд. пед. наук: 13.00.08.- Н. Новгород, 2002. 205 с.
  32. JI.H. Этногенез и биосфера Земли. М.: Танаис ДИ-ДИК, 1994.- 544 с.
  33. Гуц А. К. Глобальная этносоциология. Омск: Омск. гос. ун-т, 1997. -212 с.
  34. Гуц A.K. Математическая модель этногенеза // Ученый совет мат.фак. ОмГУ. Деп. в ВИНИТИ 20.07.1994, № 1885-В94. — 18 с.
  35. Гуц А.К., Коробицын В. В. Компьютерное моделирование этногенетических процессов // Ученый совет мат.фак. ОмГУ. Деп. в ВИНИТИ 24.09.1997, № 2903-В97. — 23 с.
  36. Гуц А.К., Ланин Д. А., Никитин С. Н. Математическое моделирование этногенетических процессов // Ученый совет мат.фак. ОмГУ. Деп. в ВИНИТИ 21.10.1996, № 3100-В96. — 15 с.
  37. Гуц А.К., Коробицын В. В., Лаптев A.A., Паутова Л. А., Фролова Ю. В. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование: Учебное пособие. Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. — 160 с.
  38. Гуц А.К., Коробицын В. В., Лаптев A.A., Паутова Л. А., Фролова Ю. В. Математические модели социальных систем: Учебное пособие. Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. — 256 с.
  39. М.В. Моделирование индивидуальных образовательных маршрутов как фактор повышения эффективности подготовки учителя технологии. Дис.. канд. пед. наук: 13.00.08. Новокузнецк, 2004. — 188 с.
  40. A.B., Московкин В. М. Математическая модель роста количества инновационно ориентированных фирм // Науковий вюник буд1вництва. — Харьков, 2001. — № 15. — С.286 — 289.
  41. A.B., Московкин В. М. Моделирование потоков рабочей силы на общем рынке труда двух территориальных образований // Вестник Национального технического университета «ХПИ». № 11.- 2002. — С. 31 -35.
  42. A.B., Михайлов B.C., Московкин В. М. Моделирование процесса конкуренции за инвестиции (на примере СРИД г. Харькова) // Бизнес Информ. Харьков, 2004. — № 5−6. — С. 42 — 48.
  43. A.B., Московкин В. М., Брук В. В. Двумерная модель конкурентных взаимодействий в экономике: теория и численные эксперименты // Автоматические системы управления и приборыавтоматики. Харьков, 2001. — № 115. — С. 98 — 103.
  44. A.B., Московкин В. М., Брук В.В Двумерная модель кооперационных взаимодействий в экономике // Радиоэлектроника и информатика. Харьков, 2002. — № 1. — С. 138 — 140.
  45. Зайцев B. J1. Моделирование системы управления качеством образовательного процесса в условиях инновационного образовательного учреждения. Дис.. канд. пед. наук: 13.00.08. Тамбов, 2001. — 242 с.
  46. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. -М.: Мир, 1999. 336 с.
  47. ., Джосеф Д. Элементарная теория устойчивости и бифуркации. -М.: Мир, 1983.-304 с.
  48. К. Неравновесная термодинамика гиперциклов // Термодинамика и регуляция биологических процессов. М., 1984. — 238 с.
  49. С.П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Эдиториал УРСС, 2003. — 288 с.
  50. С.П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука, 1997. — 283 с.
  51. E.H., Курдюмов С. П. Основание синергетики. Синергетическое мировидение. М.: Комкнига, 2005. — 414 с.
  52. В.А. Математическая экономика. М.: ЮНИТИ, 2002. — 400 с.
  53. Н.Д. Проблемы экономической динамики. М.: Экономика, 1989.-528 с.
  54. .Л. Введение в экономическую синергетику. Набережные Челны: Изд-во КамПИ, 1999. — 326 с.
  55. В.Ж. Системный анализ, моделирование и управление в системе высшего профессионального образования. Дис.. д-ра. техн. наук: 05.13.14. Йошкар-Ола, 2000. — 329 с.
  56. В.П. Кооперативные явления и самоорганизация в производственных и социальных коллективах // Моделирование социально-экономических процессов. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1991. — С.38 — 56.
  57. В.П. Кооперативные явления и самоорганизация в ценообразовании // Вестник МГУ. Сер.6. Экономика. 1993. — № 6. — С.77 -80.
  58. В.П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация. М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 264 с.
  59. В.П., Пупков К. А. Качественный анализ экономического развития // Некоторые проблемы теории кибернетических систем. Труды МИЭМ. Вып.36. — М., 1973. — С.69 — 80.
  60. В.П., Пупков К. А. Динамическая модель возрастающего числа научных публикаций // Тр. Всесоюзной школы-семинара по управлению большими системами (Тбилиси, 1973). Тбилиси: Мецнириеба, 1974.-С.230−237.
  61. В.П., Пупков К. А. Качественный анализ динамики научных публикаций // Некоторые проблемы теории кибернетических систем. Труды МИЭМ. Вып.46. — М., 1974. — С.240 — 255.
  62. В.П., Пупков К. А. Динамическая модель торговой системы // Автоматическое регулирование и управление. Под ред. Рязанова Ю. А. -Вып. 10. М., 1977. — С.64 — 67.
  63. В.П., Пупков К. А. Кинетический подход к ценообразованию // Всесоюзная научно-техническая конференция «Теория систем и разработка АСУ». Тезисы докладов, Дилижан, 5−7 октября, 1979. -М., 1979. С. 64 -65.
  64. В.П., Пупков К. А. Динамическая модель развивающейся экономики // Материалы Всесоюзной научно-технической конференции
  65. Динамическое моделирование сложных систем", 15 17 марта, 1982. -Тбилиси. -С.110- 111.
  66. В.П., Пупков К. А. Интуиция как фазовый переход к решению проблемы // Автоматическое регулирование и управление. Под ред. Рязанова Ю. А. М.: ВЗМИ, 1983. — С.42 — 45.
  67. В.П., Пупков К. А. Динамическая модель процесса обучения // Автоматическое регулирование и управление. Межвузовский сборник научных трудов. -М.: ВЗМИ, 1984. С. 89 — 91.
  68. В.П., Пупков К. А. Моделирование экономического развития // Кибернетика. 1984. — № 2. — С.87 — 92.
  69. В.П., Пупков К. А., Синько В. И. Моделирование развития науки // Науковедение и информатика. Вып.23. — К.: Наукова думка, 1983. -С.34 — 42.
  70. В., Московкин В. Использование логистической кривой при оценке эффективности инновационной деятельности: фармацевтические предприятия // Бизнес Информ. Харьков, 2002. — № 9−10. — С. 50 — 52.
  71. H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-487 с.
  72. В.М. Моделирование процесса самоорганизации экономического пространства в условиях социально-экономического кризиса // Экономика, общество, рынок: науч. записки Харьков, ин-та упр.
  73. Харьков, 1998. Вып. 3. — С. 65−67.
  74. В.М. Основы концепции диффузии инноваций // Бизнес Информ. Харьков, 1998. -№ 17−18. — С. 41−48.
  75. В.М. Рост национального капитала и кривая Лаффера // Бизнес Информ. Харьков, 1998. — № 13−14. — С. 25−26.
  76. В.М. Конкурентные взаимодействия в стратифицированном обществе: математическое моделирование // Бизнес Информ. Харьков, 2000.-№ 2.-С. 36−39.
  77. В.М. Математическое моделирование межэтнических конкурентных взаимодействий // Бизнес Информ. Харьков, 2000. — № 4. -С. 11 — 13.
  78. В.М. Математическое моделирование динамики научных кадров // Бизнес Информ. Харьков, 2000. — № 6. — С. 9 — 10.
  79. В.М. К анализу двухстрановой модели экономического роста Дирдорфа // Бизнес Информ. Харьков, 2000. — № 9−10. — С. 26 — 28.
  80. В.М. Моделирование отношений мутуализма и паразитизма в общественных системах // Бизнес Информ. Харьков, 2002. — № 11−12. — С. 44−46.
  81. В.М., Билаль Н. Е. Сулейман. Математическая модель «треугольника знаний» // Нелинейный мир.- 2010.- № 1.- С. 29−35.
  82. В.М., Билаль Н. Е. Сулейман. Математическое моделирование спроса и предложения на рынке образовательных услуг (в печати).
  83. В.М., Билаль Н. Е. Сулейман. Моделирование формирования вузовских контингентов на основе уравнений популяционной динамики (в печати).
  84. В.М., Билаль Н. Е. Сулейман, Кондратенко Н.Д. Математическое моделирование инновационных и научно-образовательных систем уравнениями популяционной динамики // Исследовано в России (в печати).
  85. B.B. Математическое моделирование социально-экономических процессов. М.: Изограф, 1997.
  86. Г. Г. Высшая школа глазами математиков // Знание сила, 1995. -№ 10. — С.16 — 24.
  87. Г. Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997. — 322 с.
  88. Г. Г., Потапов А. Б. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 336 с.
  89. Г. Г., Кащенко С. А. и др. Математическое моделирование системы образования: препринт // ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 1995. -№ 100.
  90. Г. Г., Кащенко С. А., Потапов А. Б., Ахромеева Т. С. и др. Математическое моделирование системы образования // Синергетика и методы науки. Спб.: СпбГУ, 1998. — С.311 -355.
  91. Г. Г., Потапов А. Б., Подлазов A.B. Нелинейная динамика. Подходы, результаты, надежды. М.: КомКнига, 2006. — 280 с.
  92. В.В. Математическое моделирование экономики. М.: УРАО, 1998.- 160 с.
  93. A.B. Моделирование научно-инновационного развития вузов. Дис.. канд. экон. наук: 08.00.13. Ставрополь, 2005. — 204 с.
  94. Дж. Нелинейные дифференциальные уравнения в биологии. Лекции о моделях. М.: Мир, 1983. — 397 с.
  95. Дж., Мак-Кракен М. Бифуркация рождения цикла и ее приложения. -М.: Мир, 1983.
  96. В.П. Обменные процессы: обощение понятия цены, взаимная
  97. В.М., Журавка A.B. Математическое моделирование конкурентно-кооперационных взаимодействий в общественных науках // Экономическая кибернетика. Донецк, 2001. — № 3−4. — С. 46 — 51
  98. В.М., Журавка A.B. Периодические решения в динамической системе третьего порядка, описывающей конкуренцию между социальными группами // Экономическая кибернетика. Донецк, 2002. -№ 3−4. — С. 5766.
  99. В.М., Журавка A.B. Моделирование конкурентно-кооперационных взаимодействий: (контекст уравнений популяционной динамики в социально-экономических системах) // Бизнес Информ. -Харьков, 2002. № 5−6. -С. 21- 34.
  100. В.М., Журавка A.B. Трехмерная модель когерентных кооперационных взаимодействий в социально-экономических системах // Економша: проблеми теорп та практики. Дншропетровськ, 2002. — Вып. 145.-С. 50−53.
  101. В.М., Журавка A.B. Концептуальные проблемы социально-экономической динамики // Экономическая кибернетика. Донецк, 2003. -№ 1−2.-С. 4−7.
  102. В.М., Журавка A.B. Пьер-Франсуа Верхульст забытый первооткрыватель закона логистического роста и один из основателей экономической динамики // Наука та наукознавство. — Khib, 2003. — № 2. — С. 75 — 84.
  103. В.М., Журавка A.B. Связь между конкурентными моделями Курно и Стакельберга и конкурентными моделями популяционной динамики, адаптированными к рыночной экономике // Экономическая кибернетика. Донецк, 2003. — № 5−6. — С. 25 — 29.
  104. В., Михайлов В. Математические основы концепции жизненного цикла в(экономике // Бизнес Информ. Харьков, 2002. — № 11−12.-С. 36−40.
  105. В.М., Воронин A.B., Евтушенко С. А. Опасные режимы вдинамической модели производственно-экономической системы // Экономическая кибернетика. Донецк, 2002. — № 1−2. — С. 47 — 51.
  106. В., Журавка А., Брук В. Распределение конкурентов в пространственных бизнес-системах // Бизнес Информ. Харьков, 2002. — № 9−10.-С. 52−54
  107. В., Журавка А., Брук В. Модель совместной динамики занятого населения и капитала // Модели управления в рыночной экономике: сб. науч. тр. / Донецкий нац. ун-т. Донецк, 2004. — Т. 1, вып. 7. — С. 112 122.
  108. В., Михайлов B.C., Журавка А. Моделирование инвестиционной привлекательности секторов экономики // Бизнес Информ. -Харьков, 2004. № 9−10. — С. 24 — 27.
  109. В.М., Шевченко Л. П., Журавка A.B. Математическое моделирование конкурентных взаимодействий на общих рынках труда и капитала // Экономическая кибернетика. Донецк, 2001. — № 5−6. — С. 31 -36.
  110. Мун Ф. Хаотические колебания. М.: Мир, 1990. — 312 с.
  111. C.B. Модели и методы автоматизированного синтеза учебных планов высшего образования. Дис.. канд. техн. наук: 05.13.18., 05.11.16 -Саратов, 2005.- 125 с.
  112. Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации. М.: Мир, 1979.-512 с.
  113. Г., Пригожин И. Познание сложного: Введение. М., 1990. -342 с.
  114. Ю. Экология: в 2-х томах. Т.2. М.: Мир, 1986. — 376 с.
  115. Т. Функциональная теория изменения // Американская социологическая мысль. М.: Изд-во МГУ, 1994. — С.464 — 480.
  116. Т. Система координат действия и общая теория систем действия: культура, личность и место социальных систем // Американская социологическая мысль. М.: Изд-во МГУ, 1994. — С.448 — 464.
  117. Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. -М.: Логос, 1998.
  118. Г., Чеховий Ю. Про модель еволюци продуктивних сил суспшьства // I Укра’шська конференщя з автоматичного керування «Автоматика-94». К., 1994. — С. 312.
  119. Г., Чеховий Ю. Моделювання динамки спшьних процес1 В // Сучасш шформацшш технологй' та системний анал1з шлях до шформацшного суспшьства. — К., 1998. — С. 63 — 70.
  120. Г., Чеховой Ю. Математическая модель структурной эволюции общественных производительных сил // Социология: теория, методы, маркетинг. К., 2001. — № 3 — С. 41 — 59.
  121. Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980.-607 с.
  122. A.B. Математическая модель взаимодействия фирм как инструмент корпоративного управления // Известия С.-Пб. Университета экономики и финансов. 2001. — № 2. — С. 32−47.
  123. И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. М.: Прогресс, 1986. — 431 с.
  124. В.Ф. Нестационарная макроэкономика: Учебное пособие. -Донецк: ДонНУ, 2000. 209 с.
  125. Прогноз и моделирование кризисов и мировой динамики / отв. Ред. A.A. Акаев, A.B. Коратаев, Г. Г. Малинецкий. М.: Изд-во ЛКИ, 2010.-352 с.
  126. Пу Т. Нелинейная экономическая динамика. М., Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002. — 198 с.
  127. Е.Г., Соловьенко К. Н. Самоорганизация социально-экономических систем: учеб. пособие. Иркутск: БГУЭП, 2003. — 172 с.
  128. М.И., Трубецков Д. И. Введение в теорию колебаний и волн. -М: Наука, 1984.-432 с.
  129. Р., Сансоне Г., Конти Р. Качественная теория нелинейных дифференциальных уравнений. М.: Наука, 1974. — 318 с.
  130. М.Ю., Романовский Ю. М. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели. М.- Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007. — 280 с.
  131. Ю.М., Степанова Н. В., Чернавский Д. С. Что такое математическая биофизика (Кинетические модели в биофизике). М.: Просвещение, 1971. — 136 с.
  132. А. А., Курдюмов С. П. Парадоксы многовариантного нелинейного мира вокруг нас // Гипотезы. Прогнозы. Будущее науки. Международный ежедневник. 1989. № 22 — С. 8 — 29.
  133. Ю.М. Нелинейные волны, диссипативные структуры и катастрофы в экологии. М.: Наука, 1987. — 368 с.
  134. Л.А. Синергетические аспекты моделирования социально-экономических процессов. Екатеринбург: ИЭУрО РАН- Изд-во АМБ, 2008. -216с.
  135. В.И., Милованов В. П., Пупков К. А. Динамика материально-технического снабжения и качество продукции // Оптимальные решения в снабжении. ЦЭМП АН СССР М., 1979. — С.86 — 100.
  136. Дж. Модели в экологии. М.: Мир, 1976. — 184 с.
  137. Е.А. Математическая модель интуиции // НТИ. Сер.2. Информационные процессы и системы. 1999. — № 4 — С. 28 — 32.
  138. Е.А., Антонов Ю. П. Нелинейные модели в образовании // Нелинейный мир. 2005. — № 3 — С. 193 — 201.
  139. М.Н., Трубецков Д. И. и др. Высшая школа с позиций нелинейной динамики. М.: Физматлит, 2007. — 192 с.
  140. Д.И. Введение в синергетику. Хаос и структуры. М.: Эдиториал УРСС, 2004. — 240 с.
  141. В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2000. — 391 с.
  142. Дж. Динамика развития городов.- М.: Прогресс, 1974.
  143. Дж. Мировая динамика. М.:Наука, 1978.
  144. Г. Информация и самоорганизация. М.: КомКнига, 2005. — 248 с.
  145. Г. Синергетика. М.: Мир, 1980. — 404 с.
  146. Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах М.: Мир, 1985. — 419 с.
  147. П. Концептуальные вопросы в анализе высшего образования применительно к России // Экономика и математические методы. 1997. -Т.ЗЗ, Вып. 1.-С.92- 111.
  148. В. Концептуальная модель структуры и динамики процессов общественного производства жизни // Математическое моделирование социальных процессов. -М., 1989.
  149. В. Общественное производство жизни: структура процессов и ее динамика // Общественные науки. 1987. — № 2.
  150. ., Казаринов Н., Вэн И. Теория и приложения бифуркации рождения цикла. -М.: Мир, 1985. 284 с.
  151. Д.С. Синергетика и информация. Динамическая теория информации. М.: Эдиториал УРСС, 2004. — 288 с.
  152. Н.Ю. Моделирование системы довузовской подготовки в профессионально-педагогическом вузе. Дис.. канд. пед. наук: 13.00.08. -Н. Новгород, 2004.- 173 с.
  153. Я. Л. Математические и программные средства для стратегического позиционирования образовательных объектов. Дис.. канд. техн. наук: 05.13.18. Иркутск, 2002.- 163 с.
  154. Д., Плейс К. Обыкновенные дифференциальные уравнения. Качественная теория с ее приложениями. М.: Мир, 1986. — 243 с.
  155. А.И. Математические модели в исследовании науки. М.: Мысль, 1986.
  156. Arrow К. J., Intriligator M.D. Handbook of Mathematical Economics (Vol. 1). North Holland, Amsterdam. — 1981.
  157. D.J. // Can. J. Statistics. 1984. — Vol. 12. — P. 39.
  158. D.J. // J. Math. Sociol. 1976. — Vol. 4. — P. 187.
  159. Bartholomew D.J. Stochastic models for social processes. Chichester: Wiley (third edition), 1982.
  160. Bartholomew D. J, Forbes A. F, Mellean S.I. Statistical Techniques for Manpower Planning. Chichester: Wiley (second edition), 1991.
  161. Batten D.F. Introduction. Economic Dynamics // New mathematical advances in economic dynamics / By edition Batten D.F., Lesse P.F. New York University Press, 1985.-P. 1 — 12.
  162. Baumol W.J. Economic Dynamics. London: Macmillan, 1970.
  163. Gause G.F. Experimental studies of the struggle for existence // J. Exp. Biol. -1932. Vol. 9, № 4. — P. 389 — 402.
  164. Gause G.F. The struggle for existence. Baltimore: Williams and Wilkins, 1934.- 163 p.
  165. Gilpin M.E., Justice K.E. Reinterpretation of the invalidation of the principle of competitive exclusion // Nature. 1972. — Vol. 236. — P. 273 — 301.
  166. Goh B.S. Stability in models of mutualism // The American Naturalist. -1979. Vol. 113, № 2. — P. 261 — 274.
  167. Gondolfo G. Economic Dynamics. Berlin, New-York: Springer-Verlag. -1997.-599 p.
  168. Hardin G. The competitive exclusion principle // Science. 1960. — Vol. 131. -P. 1292- 1297.
  169. Lack D. Darwin’s Finches. London: Cambridge University Press, 1947.
  170. Lorenz E.N. Deterministic Non-periodic Flow // Journal of the Atmospheric
  171. Sciences. 1963. — Vol. 20. — P. 130.
  172. Lotka A.J. Elements of Physical Biology. Baltimore: Williams and Wilkins, 1925.
  173. Lu Z., Takeuchi Y. Qualitative Stability and Global Stability for Lotka-Volterra Systems // J. of Mathematical Analysis and Applications. 1994. — Vol. 182, № l.-P. 260−268.
  174. Makarov V.L., Rubinov A.M. Mathematical Theory of Economic Dynamics and Equilibria. New York: Springer — Verlag, 1977.
  175. May R.M. Model Ecosystems. Princeton: U.P. — 1973.
  176. May R.M. Simple Mathematical Models with Very Complicated Dynamics // Nature. 1976. — Vol. 261. — P. 459 — 467.
  177. Medio A. Nonlinear dynamics. A Primer. Cambridge: Cambridge University Press. — 2001. — 300 p.
  178. Takeuchi Yasuhiro, Karmeshu. Dynamic model of three competing social groups // Int. J. Systems Sei. 1989. — Vol. 20, № 11. — P. 2125 — 2137.
  179. Verthulst P.-F. Notice sur la loi que la population suit dans son accroissement // Correspondence Mathematique et Physique. Bruxelles, 1838. — Tome 10. — P. 113−121.
  180. Verthulst P.-F. Recherches mathematiques sur la loi d’accroissement de la population // Nouveaux Momoires de l’Academie Royale des Sciences et Belles Lettres de Bruxelles, 1845. № 18. — P. 1 — 38.
  181. Vollterra V. Variazioni e fluttuazioni del numero d’individui in specie animali conviventi. «Men. Acad. Lincei», 1926. -1. 2.
  182. Vollterra V. Lecons sur la theorie mathematique de la lutte pour la vie. Paris, 1931.
  183. Weidlich W. The Statistical Description of Polarization Phenomena in Society // British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 1971. — V. 24.
  184. Weidlich W. Stability and cyclity in social systems // Behavioral Science. -1988.-№. 33.-P. 241.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!