Cтраница 2
Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая ( закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсис-тема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы. [16]
Нефтяное месторождение является диффузной системой. Под диффузной системой подразумевается система, где трудно выявить отдельные явления и установить перегородки переменных различной физической природы ( акад. [17]
Определение эффективности мероприятий связано с их количественной оценкой. Популяции животных как диффузные системы ( Налимов, 1971) оцениваются количественно с вероятностным подходом. [18]
Система резания обладает очень сложной структурой, поскольку процессы стружкообразования, формирования обработанной поверхности детали и износа режущих инструментов определяются действием множества обстоятельств, находящихся в тесном взаимодействии при сильном взаимном влиянии. Система резания - плохо организованная система ( диффузная система, система с плохой структурой) в том смысле, что методические средства ее познания остаются пока ограниченными, а основным средством ее исследования остается эксперимент, а также и потому, что она не может быть расчленена на подсистемы одной физической природы, описываемые определенным множеством дифференциальных уравнений или показателей. [19]
Для получения адекватных расчетных уравнений был использован метод статистической оптимизации. Рассматриваемый процесс является характерным примером так называемой плохо организованной диффузной системы. В противовес детерминированным системам, в которых можно выделить явления одной физической природы с хорошо интерпретируемыми функциональными связями, носящими характер законов, в диффузных системах нельзя разграничить действие переменных различной физической природы, задающих тесно взаимодействующие друг с другом процессы. [20]
Для такой системы неприменима методология однофакторного эксперимента, основанная на том, что при исследовании можно с любой степенью точности стабилизировать все независимые переменные ( факторы) системы. Однофакторный эксперимент ( анализ) по сути своей должен предполагать, что, когда анализируется влияние какого-нибудь фактора на изучаемый процесс, роль всех остальных факторов должна быть ничтожно мала в диапазоне исследования. Такая ситуация в принципе невозможна для диффузных систем, так как имеется большое число факторов, одно-временно с той или иной силой действующих на изучаемое явление. [21]
Рассмотрим статистические процессы, в результате которых молекулы одного и того же газа взаимно диффундируют вдоль капилляра, в котором общее давление поддерживается постоянным. Удобный метод наблюдения такого процесса - определение скорости, при которой меченые молекулы диффундируют в нерадиоактивный слой того же газа. Однако первая часть нижеприведенного обсуждения может быть с равным успехом отнесена и к диффузным системам с любыми газовыми молекулами равной массы. [22]
Для получения адекватных расчетных уравнений был использован метод статистической оптимизации. Рассматриваемый процесс является характерным примером так называемой плохо организованной диффузной системы. В противовес детерминированным системам, в которых можно выделить явления одной физической природы с хорошо интерпретируемыми функциональными связями, носящими характер законов, в диффузных системах нельзя разграничить действие переменных различной физической природы, задающих тесно взаимодействующие друг с другом процессы. [23]
Одним из перспективных подходов к изучению диффузных систем является использование методов многомерной математической статистики с применением математических моделей для описания поведения систем. Статистические методы исследования позволяют предсказать макроскопические результаты процессов без полного описания микроскопических явлений. При таком подходе отпадает необходимость в разграничении переменных, и задача сводится к тому, чтобы, варьируя одновременно большим числом переменных, найти оптимальные условия протекания процесса. В этом случае диффузная система представляется в виде черного ящика с множеством входных параметров. С помощью локально-интегральной ( полиномиальной) математической модели определяется связь между входными и выходными параметрами почти при полном отсутствии сведений о механизме протекающих явлений. Вместе с тем поиск оптимальных условий с помощью полиномиальных моделей не исключает возможности параллельного изучения механизма представляющих интерес явлений с помощью эскизных моделей, заданных, в частности, дифференциальными уравнениями. [24]
Здесь надо учитывать действие очень многих факторов, различных по своей природе, но тесно взаимодействующих друг с другом. Наиболее трудны для изучения те диффузные системы, для которых неизвестны протекающие в них элементарные процессы, например биологические системы. [25]