лютної точності вимірів, будь безперервні величини зводяться, в кінцевому рахунку, до дискретним. Зворотне зведення для дискретних величин, що приймають невелике число різних значень, не може привести до задовільним (з погляду точності представлення) результатам і тому на практиці не вживається. Таким чином, дискретний спосіб представлення величини є в певному сенсі більш загальним, ніж безперервний.
Роздільна кібернетичних систем на безперервних і дискретні має велике значення з точки зору використовуваного для їх вивчення математичного апарату. Для безперервних систем таким апаратом є зазвичай теорія систем звичайних диференціальних рівнянь, для дискретних систем - алгоритмів теорія і автоматів теорія. Ще однієї базової математичної теорією, використовуваної як у випадку дискретних, так і у випадку безперервних систем (і що розвивається відповідно в двох аспектах), є інформації теорія.
Складність кібернетичних систем визначається двома чинниками. Перший фактор - це так звана розмірність системи, т. Е. Загальне число параметрів, що характеризують стану всіх її елементів. Другий фактор - складність структури системи, що визначається загальним числом зв'язків між її елементами і їх різноманітністю. Проста сукупність великого числа не пов'язаних між собою елементів з повторюваними від елемента до елементу простими зв'язками, ще не складає складної системи. Складні (великі) кібернетичні системи - це системи з описами, що не зводяться до опису одного елементу і вказівкою загального числа таких (однотипних) елементів.
При вивченні складних кібернетичних систем, крім звичайного розбиття системи на елементи, використовується метод укрупненого представлення систем у вигляді сукупності окремих блоків, кожен з яких є окремою системою. При вивченні систем великої складності вживається ціла ієрархія подібних блокових описів: на верхньому рівні такої ієрархії вся система розглядається як один блок, на нижньому рівні в якості складових системи блоків виступають окремі елементи системи.
Необхідно підкреслити, що само поняття елементу системи є до певної міри умовним, залежним від ставляться при вивченні системи цілей і від глибини проникнення в предмет. Так, при феноменологічному підході вивчення мозку, коли предметом вивчення є не будова мозку, а виконувані ним функції, мозок може розглядатися як один елемент, хоча й характеризується досить великим числом параметрів. Звичайний підхід полягає в тому, що в якості складових мозок елементів виступають окремі нейрони. При переході на клітинний або молекулярний рівень кожен нейрон може, у свою чергу, розглядатися як складна кібернетична система і т.д.
Якщо обмін сигналами між елементами системи повністю замикається в її межах, то система називається ізольованою або замкнутою. Розглянута як один елемент, така система не має ні вхідних, ні вихідних сигналів. Відкриті системи в загальному випадку мають як вхідні, так і вихідні канали, по яких вони обмінюються сигналами із зовнішнім середовищем. Передбачається, що всяка відкрита кібернетична система забезпечена рецепторами (датчиками), що сприймають сигнали із зовнішнього середовища і що зраджують їх всередину системи. У випадку, коли в якості розглянутої кібернетичної системи виступає людина, такими рецепторами є різні органи чуття (зір, слух, дотик та ін.). Вихідні сигнали системи передаються в зовнішнє середовище через посередництво ефекторів (виконавчих механізмів), в якості яких в розглянутому випадку виступають органи мови, міміка, руки та ін.
Оскільки кожна система сигналів, незалежно від того, формується вона розумними істотами або об'єктами і процесами неживої природи, несе в собі ту чи іншу інформацію, то всяка відкрита кібернетична система, так само як і елементи будь-якої системи (відкритою або замкнутої), може розглядатися як перетворювач інформації. При цьому поняття інформації розглядається в дуже загальному сенсі, близькому до фізичного поняттю ентропії.
. Управління в кібернетичних системах
У розглянутих досі випадках зміна поведінки ЕОМ визначалося людиною, що змінює програми її роботи. Можна, однак скласти програму зміни програми робіт ЕОМ і організувати її спілкування із зовнішнім середовищем через відповідну систему рецепторів і ефекторів. Таким чином, можна моделювати різні форми зміни поведінки і розвитку, що спостерігаються в складних біологічних і соціальних системах. Зміна поведінки складних кібернетичних систем є результат накопичення обробленої відповідним чином інформації, яку ці системи отримали в минулому.
В залежності від форми, в якій відбувається запам'ятовування інформації, розрізняють два основних типи зміни поведінки систем - самонастройку і самоорганізацію. У самоналагоджувальних системах накопичення досвіду виражається в ...
