Cтраница 1
Дедуктивные методы обычно применяют в сочетании с индуктивными или другими дедуктивными приемами. [1]
К сожалению, при таком программном описании мы не располагаем дедуктивными методами, сравнимыми с дедуктивными методами классической математики. Возможно, когда-то этот недостаток будет частично преодолен, и мы найдем мощные методы, которые дадут возможность делать выводы о результатах работы программ. [2]
К сожалению, при таком программном описании мы не располагаем дедуктивными методами, сравнимыми с дедуктивными методами классической математики. Возможно, когда-то этот недостаток будет частично преодолен, и мы найдем мощные методы, которые дадут возможность делать выводы о результатах работы программ. [3]
Теоретико-познавательное значение логического следования совершенно ясно и привычно для каждого человека. Известно также, какую роль дедуктивные методы играют в математике. Математические ситуации Sachverhalte, за исключением наиболее элементарных, настолько сложны, что практически невозможно воспроизвести их в сознании во всей их данности и таким образом сделать достоянием самостоятельного усмотрения. [4]
По отношению к двум специальным формам мышления могут быть даны для руководства несколько более определенных правил. Они будут выделены в два отдельных параграфа об индуктивных методах преподавания и дедуктивных методах. [5]
Исследование простых систем может быть проведено средствами классической, математики. Для сложных систем, с к-рыми обычно приходится иметь дело в биологии, эти методы оказываются, как правило, непригодными. Эффективное исследование таких систем, состоящих из большого количества элементов с разнообразными и нерегулярными связями между собой, не сводящимися к простым закономерностям, классическими дедуктивными методами оказывается невозможным. [6]
Основополагающей в составе этих наук мыслилась психология, или наука о человеческой природе, которая ищет основные единообразия ( контовские законы природы) в области духовных и умственных явлений. Эмпирический психологизм у Милля - один из главных столпов и социологии, и самой логики, которая признается всего лишь ветвью психологии, изучающей технику мышления. Эта важность эмпирической психологии в системе общественных наук - естественное следствие миллевского всеиндук-тивизма, согласно которому все методы познания ( в том числе прямой, обратный и комбинированные дедуктивные методы) способны давать новое знание лишь постольку, поскольку они способны восходить к индукции. Именно психология, по Миллю, возможна как образцовая индуктивная наука, тогда как общественные науки неизбежно приобретают дедуктивный характер, пытаясь объяснить разновидности социального поведения конкретных людей с помощью общих законов, найденных индуктивно. [7]
Процесс обучения, который имеет целью как объяснение, так и предсказание явлений, и есть метод гипотез и дедукции. Конечно, в управлении нет ничего похожего на хорошо развитую математическую теорию, разработанную физиками. Тем не менее основной посылкой науки управления служит тезис о том, что явления, связанные с управлением, с успехом могут быть описаны посредством математических моделей; это дает возможность использовать дедуктивные методы, что весьма важно для процесса обучения в области управления. В этом направлении достигнут значительный прогресс, дающий ученым, занимающимся проблемами управления, повод для обоснованного оптимизма и наносящий удар по скептицизму практиков, полагающихся только на свой личный опыт. [8]
В настоящее время при изучении сложных систем, таких как биологические системы, как правило, используется индуктивный метод. Однако живые объекты столь сложны, что при применении индуктивного подхода рассчитывать на успех построения общих теорий и моделей возникновения жизни, ее развития практически невозможно. Осознание этого обстоятельства и представления о смысле науки ( в трактовке классиков естествознания) приводит нас к выводу о том, что заметный прогресс в понимании явления жизни можно ожидать, используя, прежде всего, дедуктивные методы. Последнее, конечно, требует некоторого пересмотра наших подходов при создании общей физической теории и модели эволюции биоматерии. [9]
Решения, принятые на Рабочем совещании по вопросам использования математических методов и ЭВМ в лесной типологии в Риге 4 - 6 февраля 1975 г. и продолжающаяся непрерывная и упорная работа Секции лесной типологии Научного совета по лесу АН СССР, коренным образом изменили методики сбора и обработки материалов для создания лесогилологических классификаций. Принципиально отвергнут метод подбора типичных объектов для описания образцов априорно выделенных типов леса. Дедуктивные методы классификации сверху вниз, основанные в прошлом большей частью на интуиции исследователя, сменяются теоретическим экологическим моделированием с применением математических методов. [10]
Формальные грамматики обладают двумя следующими существенными особенностями. Во-первых, существующие формальные грамматики описывают только совокупность возможных результатов, не давая прямых указаний, как именно можно получить результат, соответствующий определенной исходной задаче. Во-вторых, в формальных грамматиках все утверждения формулируются исключительно в терминах небольшого числа четко определенных и весьма элементарных символов и операций. Это делает формальные грамматики очень простыми с точки зрения их логического строения и облегчает изучение их свойств дедуктивными методами. [11]
Для достаточно простых систем большинство из перечисленных задач ( если не в полных, то хотя бы в упрощенных постановках) могут быть решены средствами классич. Для сложных систем, с к-рыми приходится обычно иметь дело на практике, эти методы оказываются, как правило, непригодными. Сложно и в этом смысле наз. А это предполагает наряду с большими количествами используемых элементов и параметров большое их разнообразно ( но сводящееся к простым закономерностям), а также большое разнообразие и нерегулярность связен между элементами. Эффективное исследование таких систем классическими дедуктивными методами оказывается практически невозможным. Классический экспериментальный метод исследования также оказывается применимым лишь в весьма ограниченных пределах. Во многих случаях его применение ограничивается высокой стоимостью эксперимента, а в ряде случаев ( метеорология, экология, макроэкономика и др.) натурные эксперименты становятся либо вовсе невозможными, либо, по крайнем мере, чересчур рискованными. [12]
Для достаточно простых систем большинство из перечисленных задач ( если не в полных, то хотя бы в упрощенных постановках) могут быть решены средствами классич. Для сложных систем, с к-рыми приходится обычно иметь дело на практике, эти методы оказываются, как правило, непригодными. А это предполагает наряду с большими количествами используемых элементов и параметров большое их разнообразие ( не сводящееся к простым закономерностям), а также большое разнообразие и нерегулярность связей между элементами. Эффективное исследование таких систем классическими дедуктивными методами оказывается практически невозможным. [13]
Если дан факт а, то с помощью некоторого алгоритма можно строить прямую цепочку рассуждений, ведущую сначала к Ь, а затем к с. Если с является решением, то алгоритм прекращает работу. При построении обратной цепочки к заданной цели, например с, поиск идет сначала к Ь, а затем к а. Если известно, что а - истинно, то обрат ный поиск прекращается. Степень пригодности прямой или обратной цепочки рассуждений, разумеется, зависит от решаемой задачи. Методы сопоставления часто являются важной составляющей частью стратегии решения задач. Например, в случае прямой цепочки рассуждений правило ЕСЛИ а, ТО Ь срабатывает, только если в числе данных имеется а. Причем а, которое содержится в данных, и то, которое имеется в этом правиле, не обязательно должны точно совпадать. Часто для того, чтобы установить начилие адекватного соответствия, необходимо прибегать к различным индуктивным и дедуктивным методам. При использовании методов порождения и проверки решаемая задача рассматривается как некоторое пространство поиска: порождается элемент этого пространства, который затем подвергается проверке. В зависимости от тех ограничений, которые используются в алгоритме порождения, возникают различные алгоритмы порождения и проверки. В тех случаях когда элементы пространства поиска связаны между собой структурой типа дерева, то, скажем, при использовании механизма / сначала в глубину осуществляется возможно быстрое движение от корня дерева к его листьям. [14]