WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 


Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 31 |

«Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза Материалы Всероссийской научной конференции (Москва, 3 апреля 2012 г.) Москва Научный эксперт УДК 001.89:009(063) ББК 72.4(2)в7 Г-9 ...»

-- [ Страница 18 ] --

В сложившейся ситуации двойного изоляционизма, лидеры российского экологического движения справедливо отмечают, что им проще и надежнее провести социологическое исследование самим, нежели заказывать его за огромные деньги часто политически ангажированным опросным фирмам. Резон здесь простой и опять же, «средовой»: эти фирмы весьма неохотно берутся за изучение среды, в которой действуют экологические движения потому, что у них нет соответствующих методик изучения динамики пары «агент—среда». И вообще — это дело хлопотное и политически невыгодное: средовая ситуация быстро меняется, к чему их методический аппарат не приспособлен. С другой стороны, за 50 лет своего существования российское экологическое движение накопило достаточный объем инсайдерской информации, позволяющей не только принимать сиюминутные решения, но и строить достаточно надежные долгосрочные прогнозы.

Выводы Социальные движения, «старые» (рабочее и профсоюзное движения) и «новые», ориентированные на развитие человека, защиту природы и гуманитарных ценностей, — неотъемлемый элемент социальной эволюции. Существующий в мировой литературе теоретический арсенал для их анализа сегодня уже недостаточен. Главный из них — это их монодисциплинарность, ограниченность набора теоретических инструментов, разработанных европейскими и американскими социологами в 1970–1990-х гг. Междисциплинарный, проблемно-ориентированный подход, основанный на длительном наблюдении и инсайдерской информации — наиболее надежный инструмент для изучения этого сложного многопланового процесса.

Fisher-Kowalski M. and H. Haberl. Socioecological Transitions and Global Change. Trajectories of Social Metabolism and Land Use. Vienna: Klagenfurt University. 2007.

–  –  –

Автоматизированное логико-лингвистическое моделирование социальных процессов:

теория и практика Белов П.Г. (Москва) Реализовать заявленный здесь подход к исследованию столь сложных процессов стало возможным благодаря комплементарному использованию потенциала естественных и гуманитарных наук, что обусловлено двумя группами факторов. Первые из них связаны с такими, например, особенностями гуманитарных наук, как:

а) исключительная сложность рассматриваемых ими систем;

б) излишне расширительное либо расплывчатое описание соответствующих признаков и количественных характеристик;

в) ограниченность привлекаемых для их исследования индуктивно-статистических методов.

Вторые — с достижениями современной математики и вычислительной техники, позволяющими оперировать логико-вероятностными моделями с большим числом нечетких категорий и величин, задавая их функциями принадлежности соответствующих лингвистических переменных и нечетких чисел.

Если конкретнее, то цель настоящего доклада состоит в том, чтобы продемонстрировать конструктивность одного из самых современных подходов к исследованию тех опасных социальных процессов и явлений, для которых точность и практический смысл полученных при этом оценок риска становятся почти взаимоисключающими характеристиками. Подобная специфика как раз и свойственна всем гуманистическим, т. е. включающим людей, системам и процессам, так как точность количественных прогнозов их характеристик будет предопределена не только точностью имеющихся исходных данных, но и только что упомянутым принципом несовместимости, учитываемым теорией возможностей.

Исходные понятия и предпосылки В последующем под лингвистической переменной1 будет подразумеваться любое слово или простое высказывание на естественном человеческом языке, представляющее сжатое описание подмножества сложных или плохо определенных явлений

Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию решений. М.:

1

Мир, 1976. — 196 с.

Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV и систематически используемое для их нечеткой характеристики. Например, ими можно считать следующие лингвистические переменные: «цветок» — из подмножества растений, «красный» — цветов и «красный цветок», образованная из двух предыдущих, но имеющая уже более четкий смысл. Подобное справедливо и для высказывания «молодой человек», первая часть которого характеризует календарный возраст, а вторая — биологический вид.

Под нечеткой величиной подразумевается нечеткое подмножество, определяемое на множестве действительных чисел и характеризуемое соответствием между их конкретным значением и степенью принадлежности к интервалу [0,1].

В свою очередь, нечетким числом считается компактный интервал нечетких величин с единственным модальным, т. е. наиболее часто встречающимся значением, например, — «сорокалетний мужчина», «десятитонный автомобиль» и т. п. Что касается теории возможностей2 [4], то она рассматривает не только все вышеперечисленные понятия, для которых переход от «принадлежности к классу» к «непринадлежности» не скачкообразен, а непрерывен, но также и их совокупности — так называемые «размытые множества» (fuzzy sets).

Согласно сформулированному проф. Л. Заде принципу обобщения (обычные множества являются частным случаем нечетких, а теория вероятностей — теории возможностей), на нечеткие числа распространяются правила, аналогичные правилам оперирования с числовыми характеристиками случайных величин. При этом для задания и измерения нечетких величин и нечетких чисел используются функции (Х) принадлежности или меры Pоss (Х) возможности их проявления в конкретных условиях. Наиболее простыми являются правила алгебраических преобразований нечетких чисел с непрерывными функциями принадлежности, аппроксимированными так называемой LR-формой3.

Функции принадлежности лингвистических переменных представляют собой множества, количественно выражающие степень субъективного доверия к приведенным выше и другим подобным высказываниям или их совместимость с точными (количественными) признаками. Пример одной из таких функций для высказывания «молодой человек» (в смысле возраста) показан на рис. 1 — графиком и аналитическим выражением.

В качестве другой иллюстрации служит рис. 2 с подобным (графическим и аналитическим) представлением функции принадлежности нечеткого числа LR-формы.

Поясним, что под графиками (х) на обоих рисунках подразумевается изменение степени совместимости (субъективного доверия относительно) высказывания «молодой человек» и нечеткого числа m в зависимости от переменной Х, означающей количество лет прожитой кем-то жизни, в первом случае, и имеющей иной конкретный смысл — во втором. При этом в отличие от рис. 1, второй график имеет две неодинаковые (в общем случае) константы и, определяющие предельно допустимые левое (Left) и правое (Right) отклонения от максимально возможного значения данного числа.

2 Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике.

М.: Радио и связь. 1990. — 288 с.

3 Там же.

–  –  –

Рис. 1. Функция принадлежности понятия «молодой человек»

Рис. 2.

Функция принадлежности нечеткого числа, заданного в LR-форме Отметим также, что при моделировании опасных процессов целесообразно применение количественных оценок, удовлетворяющих таким основным требованиям, как:

а) ясный физический смысл;

б) учет всех наиболее существенных факторов;

в) чувствительность к изменению их параметров;

г) пригодность для соответствующего менеджмента.

Наиболее полно этим требованиям отвечает интегральная мера опасности, называемая риском и одновременно характеризующая как меру возможности наступления какой-либо чрезвычайной ситуации (ЧС), так и меру обусловленного ею негативного результата, определяемого и размером ожидаемого ущерба, и временем до его проявления4.

4 Белов П.Г. Управление рисками: системный анализ и моделирование. СПб: Изд. «Нестор». 2011. — 625 с.

–  –  –

Необходимость и конструктивность подобной интерпретации параметров риска обусловлена отсутствием достоверных исходных данных о мерах возможности и результата проявления инициирующих факторов и исследуемого социального процесса в целом. Вот почему, пожалуй, единственным выходом из подобной ситуации как раз и является представление подобных величин в виде заданных LR-формой нечетких чисел. Более того, их последующая обработка по правилам логического сложения и перемножения позволяет рассчитать не только меру возможности моделируемого опасного явления, но также ожидаемый при этом средний ущерб M[Y] и среднее время M[Т] до его проявления.

Действительно, обозначая представленные LR-формой нечеткие числа в виде = (m,,)LR = (m,,) и руководствуясь известными формулами, можно получить выражения для произведения и суммы нечетко заданных мер возможности появления подобных предпосылок опасного социального явления.

Например, для сложных событий, образованных условием логического перемножения «И», справедливо выражение:

PossY = (mY, Y, Y ) = (mP1, P1, P1 )... (mPn 1, Pn 1, Pn 1 ) (1) (mPn, Pn, Pn )...

= (mri 1 mPi, mri 1 Pi + mPi ri 1, mri 1 Pi + mPi ri 1 ) i =n, где — операция логического перемножения нечетких чисел; mri, ri, ri — соответственно модальное значение и коэффициенты размаха левой и правой ветви функции принадлежности нечетких мер возможности LR-формы каждой предпосылки, значения которых рассчитываются по следующим рекуррентным соотношениям:

–  –  –

где Poss, MPk — модальные значения нечетких мер возможности наступления моделируемой ЧС и каждого из ее наиболее вероятных разрушительных исходов;

MYk, МDk — параметры риска, перечисленные в двух средних столбцах табл. 1 и характеризующие негативные последствия всех (k = 1, 2, …, m) конечных исходов конкретной ЧС.

Концепция априорной оценки риска опасных социальных ЧС Следующий раздел доклада уже посвящен пояснению особенностей моделирования опасных социальных процессов с целью прогнозирования и снижения риска возможных там негативных явлений. Соответствующая идея базируется на учете объективных закономерностей образования тех причинно-следственных цепей, которые приводят к возникновению обусловленных ими ЧС и их последующему развитию по наиболее вероятным сценариям, завершающимся причинением какоголибо серьезного ущерба. Подобные закономерности предлагается выявлять путем представления рассматриваемых здесь сложных процессов а) в начале диаграммами причинно-следственных связей, а затем — б) эквивалентными им соотношениями алгебры событий и в) расчетными многочленами типа (1–5), позволяющими оценивать не только сам риск, но и вклад в него различных факторов.

Начальный этап рассматриваемой методологии выполняется вручную, применяя дедуктивно-аксиоматический и индуктивно-экспертный методы выявления соответствующих причинно-следственных связей. Сам же моделируемый процесс интерпретируется как бы возможностью прохождения сигнала от исходных предпосылок заранее выбранной ЧС к ее возможным разрушительным последствиям.

Приводимый ниже рис. 3 наглядно иллюстрирует это пунктирными линиями, представляющими собой причинные цепи событий-предпосылок и сценарии последующего неблагоприятного развития моделируемой ЧС.

При подобном моделировании опасных социальных процессов и явлений вышеупомянутый сигнал следует понимать как нежелательное формирование и распространение потоков какой-либо энергии, вещества и информации, а также учитывать те нравственные и юридические императивы, которые могут не допустить и/или ослабить обусловленный этим негативный эффект. В качестве подобных барьеров5 на пути образования и продвижения подобных потоков следует 5 Dianous V., Fievez C. ARAMIS Project: a More Demonstration of Risk Control Through the Use of Bow-Tie Diagram and the Evaluation of Safety Barrier Performance. Journal of Hazardous Materials. 2006, V. 130. P. 220–233.

–  –  –

Рис. 3. Идея логико-лингвистического моделирования социальных процессов учитывать соответствующие общественные и психологические установки.

Особое внимание при этом нужно уделять учету тех из них, которые призваны:

а) исключать или минимизировать количество событий-предпосылок к возникновению исследуемого опасного процесса;

б) не допускать образования причинной цепи моделируемой ЧС, состоящей из подобных отдельно взятых факторов;

в) перераспределять меры возможности ее последующего развития — от менее к более благоприятным сценариям;

г) смягчать тяжесть их самых разрушительных исходов с помощью заблаговременно принятых мер по предупреждению каскадного эффекта и повышению результативности требуемых аварийно-спасательных мероприятий.

Что касается модельного представления исследуемых здесь ЧС в виде соответствующих причинно-следственных диаграмм, то наличие и влияние подобных барьеров можно интерпретировать совокупностью тех препятствий, которые будут затруднять прохождение сигнала от исходных предпосылок левой части рис. 3 к его центральному событию, а от него — к конечным исходам правой части.

Количественный же учет вызванного этим снижения параметров риска может быть осуществлен либо уменьшением мер возможности возникновения соответствующих предпосылок, либо введением подобных дополнительных условных мер, характеризующих успешность преодоления каждого из таких барьеров. Изложенная здесь идея проиллюстрирована с помощью рис. 4, который не только воспроизводит идею предыдущего, но также развивает ее в части перехода от логико-лингвистического моделирования к логико-вероятностному.

В самом деле, в отличие от рис. 3 в верхней части последнего показаны методы и порядок выявления всех тех отдельных событий, которые служат и предпосылками причинной цепи моделируемой ЧС, и исходами ее последующего возможного негативного развития. Кроме того, рис. 4 содержит также условия логического пере

–  –  –

Рис. 4. Идея логико-вероятностного учета барьеров на пути ЧС множения и логического сложения, обеспечивающие пропуск сигнала слева направо при его наличии на входе одновременно всех и хотя бы одного любого, соответственно. Построение подобной модели завершается проверкой на полноту и правильность увязки всех учтенных событий, а затем переходят к ее системному (качественному и количественному) анализу.

Задачей качественного анализа является уточнение закономерностей возникновения и предупреждения моделируемой ситуации, что достигается выявлением соответствующих условий путем движения от события Х к исходным предпосылкам, с целью выбора из них наименьшего числа тех, одновременное появление/ непоявление которых необходимо и достаточно для прохождения/непрохождения сигнала к этому событию. Например, возникновение моделируемой ЧС (см. рис. 4) будет иметь место при одновременном появлении промежуточных предпосылок А и Б, что возможно при наличии всех трех предпосылок 1–3 и хотя бы одной из 4–7. И, напротив, гарантией отсутствия ЧС будет непоявление любого из событий А или Б, т. е. невозникновение одной из предпосылок 1–3, либо четырех 4–7.

После завершения анализа модели на качественном уровне и сбора данных о мерах возможности MPk и результата — MYk и МDk, приступают к ее количественному анализу, в ходе которого рассчитывают а) меру возможности Poss (X) наступления моделируемой ЧС и обусловленные этим средние издержки M[Y] и M[Т]; б) соответствующий вклад в эти параметры риска всех исходных предпосылок и конечных исходов, в) результативность мероприятий по снижению мер возможности наиболее значимых предпосылок и самых нежелательных сценариев либо смягчению последствий появления таких же их исходов. Наиболее удобным способом решения первой (а) задачи является дальнейшая формализация имеющейся графической

Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза

модели с целью получения эквивалентных ей математических соотношений, пригодных для точной или приближенной оценки Poss (X), M[Y] и M[Т].

Поясним это с помощью левой части изображенной на рис. 4 модели, на примере эквивалентной ей структурной функции, составленной по правилам алгебры событий с использованием их буквенно-цифровых кодов и при условии замены узлов, на знаки и соответственно.

Нетрудно убедиться в корректности следующего выражения:

(6) Х=А Б = (1 2 3) (4 5 6 7), которое затем может быть упрощено и преобразовано в форму, удобную для последующих вычислений нечеткой меры возможности Poss (Х) по известным значениям MPk подобных параметров всех исходных предпосылок моделируемой ЧС.

Данный этап системного анализа рекомендуется осуществлять с привлечением специализированного компьютерного программного комплекса6. Необходимость этого обусловлена большим числом реально действующих факторов, влияющих на возникновение и развитие рассматриваемых здесь опасных социальных процессов, а значит — трудоемкостью логических и вычислительных операций с их элементами и недопустимостью сокращения числа соответствующих параметров путем замены строгих логических и аналитических выражений приближенными.

Попутно отметим, что указанный комплекс является отечественной разработкой, превосходящей по своим характеристикам все зарубежные аналоги, а его практическое применение включает два следующих крупных этапа:

1. Ввод предварительно построенной графической модели (типа показанной на рис. 4), при условии замены имеющихся в ней исходных предпосылок и конечных исходов функциональными вершинами, а всех промежуточных событий — вспомогательными с входящими в них дугами, указывающими на соответствующие логические операции. Все это делается вручную с использованием символов, приведенных в таблице 2.

Таблица 2 Символика представления моделируемых категорий Функциональная вершина. Обозначает событие хi, происходящее с мерой возможности Pi и относящееся к конкретному элементу i модели.

Вспомогательная вершина. Используется в модели для представления условий реализации логических и иных функций.

Дизъюнктивная дуга. Входит в вершину и используется для представления логического сложения (операция «ИЛИ», символ ).

Конъюнктивная дуга. Входит в вершину и используется для представления логического перемножения (операции «И», символ ).

2. Преобразования полученной подобным образом схемы функциональной целостности (СФЦ) в эквивалентную структурную функцию типа (6) и ее последуюАРБИТР. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования и расчета надежности и безопасности. Автор Можаев А.С. Аттестационный паспорт Ростехнадзора РФ № 222 от 21.02.07.

Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV щее упрощение, построение расчетного многочлена и вычисление тех параметров риска моделируемой ЧС, которые задаются логическим критерием функционирования (ЛКФ). Все эти операции, кроме ввода ЛКФ, реализуются автоматически с выдачей принятых исходных данных и результатов расчета Poss (X), M[Y], M[Т] в виде модальных оценок, диаграмм и таблиц.

Иллюстрация перспективности логико-лингвистического моделирования Продемонстрируем работоспособность и конструктивность рассмотренного выше подхода с помощью двух иллюстративных примеров, касающихся процедур построения и системного анализа опасных социальных процессов. Оба они связаны с возникновением и последующим развитием в нашей стране чрезвычайных ситуаций, чреватых 1) подрывом государственного управления и 2) скорым вырождением русского народа из-за нынешних катастрофических тенденций в сфере его демографии. Причем сделаем это последовательно и в два этапа — в начале изложением логики рассуждений в ходе разработки соответствующих причинноследственных диаграмм, а затем — представлением результатов их качественного и количественного анализа с помощью программного комплекса «Арбитр».

При построении первой модели исходили из отождествления «подрыва государственного управления» с «революционной ситуацией» и ее трактовкой через известную формулу — «низы не хотят, а верхи не могут», а также руководствовались методологией рис. 4. В итоге удалось создать причинно-следственную диаграмму (рис. 5), левая часть которой воспроизводит условия возникновения моделируемой ситуации, а правая — ее последствия.

Рис. 5. Логико-лингвистическая модель чрезвычайной ситуации

–  –  –

Подобная логика рассуждений совместно с правдоподобными причинами и такими же последствиями позволила создать модель демографического вызова, изображенную на рис. 6, но без раскрытия содержания большинства его предпосылок и конечных исходов. Тогда как знакомство с этими моделями подтверждает не только их правдоподобность, но и пригодность для качественного анализа с целью получения дополнительных сведений относительно условий, минимально необходимых для появления и предупреждения моделируемых ситуаций.

В частности, из рис. 5 нетрудно увидеть, что гарантией отсутствия ЧС будет невозможность одновременного роспуска парламента и раскола между силовыми структурами (непоявление предпосылок 13 и 14). Тогда как для возникновения данного неблагоприятного явления достаточно одного из этих двух событий совместно с такими другими исходными предпосылками, как, например, любая из 3, 4,7, 8, 9, 10 или 11.

Рис. 6. Укрупненная логико-лингвистическая модель демографического вызова

А вот количественный анализ данных моделей, включающих десятки предпосылок и исходов, является довольно трудоемким, так как для оценки эффекта от альтернативных мероприятий по снижению риска социальных ЧС требуются многократные расчеты по схеме:

Рoss (Х) =f1 (MPk); M[Y]=Рoss (Х) f2 (MYn), M[Т]=Рoss (Х) f3 (МDn), (7) где — изменение соответствующих нечетких чисел, ожидаемое от внедрения предлагаемых мероприятий k и n; — операция суммирования; fm (m=1,2,3) — Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV зависимости меры Poss (X) возможности и мер M[Y], M[Т] результата ЧС от их частных параметров (см. табл. 1).

Заметим также, что последняя задача особенно конструктивна и важна для практики благодаря более высокой достоверности количественной оценки относительных изменений только что перечисленных приближенных показателей риска моделируемых ЧС в сравнении с прогнозными оценками его абсолютных значений по нечетким исходным данным. Например, для количественного анализа приведенной на рис. 6 диаграммы такими данными должны быть не только меры возможности MPk (k = 1–42) возникновения каждой из 42-х предпосылок ее нижней части, но также условные вероятности всех ветвлений и меры результата MYn и МDn (n = 87–106), ожидаемого от наступления всех 25 конечных исходов — верхней. Проиллюстрируем особенности осуществления данного этапа системного анализа с помощью рис. 7, на котором изображен интерфейс упомянутого выше программного комплекса «Арбитр» с символами из табл. 2.

Как видно из данного рисунка, его основную часть занимает СФЦ, содержащая 48 функциональных вершин с номерами 1–42, 80, 401–405 и 213 вспомогательных вершин, соединенных между собой дизъюнктивными и конъюнктивными дугами.

При построении этой (эквивалентной рис. 6) компьютерной модели предполагалось, что пять конечных исходов сценария № 86 являлись (по своей природе) совместными случайными событиями. Данное обстоятельство отображено в правой части рис. 7 наличием 30-ти сочетаний, включающих различные комбинации исходов с номерами 401–405 (их присутствие в каждой строке-сочетании с номерами 501–530 отмечено затемненными фиктивными вершинами).

А вот в нижней части данного интерфейса графически представлены так называемые «значимости» и «вклады» каждой исходной предпосылки в моделируемую ситуацию. Поясним, что эти параметры численно равны величине изменения меры возможности ее наступления при изменениях такой же меры предпосылки на следующие значения: для значимости — на один процент, для вкладов — от текущей меры возможности до единицы (отрицательный) или до нуля (положительный).

Как видно из нижней части данного рисунка, подобное влияние каждой предпосылки на моделируемое явление заметно различается, что зависит не только от ранее присвоенной меры возможности появления, но и от особенностей последующей обработки имитируемого ею сигнала. Если конкретнее, то вклад предпосылки сильно уменьшается, если между нею и моделируемым явлением встречаются условия логического перемножения, что хорошо выразилось, например, для предпосылок с номерами 1, 2 и 16.

Получение подобной информации помогает выявить наиболее результативные направления воздействия на моделируемый процесс с целью снижения прогнозируемых параметров риска. Более того, многообразие факторов, оказывающих существенное влияние на моделируемые опасные социальные процессы, указывает на возможность выдвижения столь же большого числа мероприятий по парированию обусловленного этим риска, и еще большего — их всевозможных сочетаний.

При этом каждая из подобных альтернатив будет характеризоваться требуемыми для внедрения затратами и ожидаемым от этого эффектом, не обязательно пропорциональным затратам.

Рис. 7. Интерфейс ПК «Арбитр» с результатами автоматизированного логико-лингвистического моделирования Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV Отсюда вытекает возможность постановки и решения соответствующей оптимизационной задачи. Например, в следующей постановке: «Из множества W альтернативных предложений выбрать такой их комплекс Wk, который способен обеспечить максимально возможное снижение M[Y] ущерба, ожидаемого от появления моделируемой ЧС, а требуемые для этого суммарные затраты S(Wk) не будут превышать выделенных на эти цели — SВЫД(W)».

Математическая запись данной задачи имеет вид:

–  –  –

Кроме того, каждая ось рассматриваемого здесь пространства проградуирована в соответствии с приведенной выше табл. 1, а выделенные в нем сегменты могут облегчить принятие соответствующего решения.

Например, для этого достаточно определить, оказался ли конец вектора R, оцененного путем моделирования, в одной из следующих трех областей:

1) приемлемых оценок риска, расположенная вблизи начала координат;

2) требующей обработки (уменьшения) его параметров и простирающейся от оценок 0,5 («неопределенно возможно», «выше среднего», «неопределенно быстро») до 0,6 («практически возможно», «серьезно», «быстро»);

3) неприемлемых значений параметров риска, расположенной вдали от начала координат и определяемой теми оценками параметров, которые превышают три их последних значения… Таким образом, представляется очевидной конструктивность изложенного выше подхода к автоматизированному логико-лингвистическому моделированию опасных социальных процессов с целью прогноза и снижения риска возможных там ЧС. В особенности — для обоснования таких комплексов соответствующих мероприятий, которые способны обеспечить либо максимально возможное снижение подобного риска при известных затратах на их внедрение, либо минимизировать требуемые затраты для снижения риска конкретной ЧС на заданную величину.

Убедиться в реализуемости всего этого можно, ознакомившись с текстами двух других докладов, включенных в данную книгу и касающихся снижения риска чрезвычайных ситуаций не только социального7, но и природного8 характера.

*** Завершая свое выступление, хотелось бы также обратить внимание на следующие два момента. Во-первых, отметить не только перспективность предложенной технологии, но и важность ее скорейшего внедрения в практику. Ведь не секрет, что против России ведется активная и целенаправленная война с применением широкого арсенала средств и новейших достижений. Например, так называемые ненасильственные действия Дж. Шарпа9 включают 198 информационнопсихологических и иных мероприятий, тогда как соответствующие разработки С.

Манна10 уже основаны на манипулировании хаосом, искусственно создаваемым в неугодных США государствах.

Во-вторых, немалое место в нечеткой интерпретации событий и параметров рассматриваемых здесь социальных процессов и их автоматизированном логиколингвистическом моделировании принадлежит математике, как системе абстрактных структур, полезных для трансляции истинности и способных обеспечивать Шацкая В.И., Белов П.Г. Моделирование влияния ввода в эксплуатацию третьего позиционного района ПРО США на национальную безопасность России. Труды НПК «Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза». М.: Научный эксперт. 2012.

8 Олейникова В.В., Белов П.Г. Изменение климата и безопасность России: оценка и снижение рисков.

Труды НПК «Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза». М.: Научный эксперт. 2012.

Шарп Дж. От диктатуры к демократии. Методы ненасильственных действий. http://antiliberast.ru/ blogs/13830/ 10 Mann S.R. Chaos Theory and Strategic Thought. Parameters. Autumn, 1992. P. 54–68. (Русский перевод см. на сайте http://spkurdumov. narod.ru/mann. htm.

Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV переход от истинных рассуждений к истинным умозаключениям11. Все это наглядно подтверждает актуальность любых подвижек в направлении синтеза гуманитарных и социальных наук.

И именно в области умелого использования накопленного ими исследовательского арсенала кроются перспективы, способные побороть то социальное невежество, которое порождает большинство проблем и кризисных ситуаций самого различного характера.

Современные методы прогнозирования социально-экономических процессов Бикмуллин А.Л. (Казань) Современный этап развития российской экономики характеризуется высокой динамичностью происходящих структурных изменений на фоне усиливающейся неоднородности экономического пространства, объединяющего в себе совокупность самостоятельных хозяйствующих и территориально локализованных образований с присущими им индивидуальными особенностями и моделями управления функционированием и развитием регионального хозяйства. Осмысление сущности происходящих изменений в контексте решаемых проблем предполагает необходимость системного подхода, в соответствии с которым разрабатываются модели и упорядочиваются критерии социально-экономического развития, выявляются обладающие свойствами регионального многообразия и образующие единое экономическое пространство элементы региональных систем, а также связывающие их отношения взаимозависимости и взаимоподчиненности. Существующая практика регионального управления концентрирует ответственность за состояние и развитие территории на уровне субъекта Федерации. В то же время характер распределения ресурсов и полномочий прямо противоположен распределению ответственности за состояние территории. В большинстве случаев распределительные механизмы сосредоточены в ведении федеральных образований.

Углубление дифференциации национального экономического пространства постиндустриального общества под влиянием разновекторных факторов, среди которых — структурные сдвиги, обусловленные поступательной макроэкономической динамикой, технологическими, институциональными и социальными инновациями, изменениями демографической и экологической ситуации в отдельных территориях образованиях, предполагает всесторонний учет неоднородности регионального развития в ходе принятия стратегических решений, направленных на обеспечение поступательного социально-экономического развития регионов и признание несостоятельности постулата о возможности преодоления дифференциации мезоэкономических показателей. Согласно экспертным оценкам, если в 2000 г. коэффициент вариации показателей производства ВРТ на душу населения по субъектам Федерации (исчисленный в текущих ценах) составлял 52%, то к 2010г.

Перминов В.Л. Реальность математики. Вопросы философии. 2012, № 2. С. 24–39.

–  –  –

он вырос до 55,9%. В целом за период с 1996 по 2010 гг. коэффициент региональной вариации данного показателя вырос в 1,45 раза. Коэффициент вариации по душевому производству ВРП в постоянных ценах возрос с 52% в 2000г. до 53,5% в 2010 г.121 Это свидетельствует о том, что колебания душевого производства ВРП за данный период заметно усилились. В этой связи требуется переосмысление теоретических подходов к оценке эффективности функционирования региональных социально-экономических систем с учетом многообразия их типов, особенностей процессов «новой регионализации», а также экономической, социальной и институциональной неоднородности регионов на фоне общей тенденции глобализации.

Потребность в разработке качественно новой парадигмы регионального развития возрастает в связи с необходимостью формирования и реализации эффективной системы территориального планирования и управления. Предпринятые действия по выравниванию межрегиональных различий путем дотационной практики бюджетного финансирования, а также меры по сглаживанию последствий экономического кризиса в силу их низкой результативности подтверждают необходимость выработки долговременной государственной стратегии согласованного развития всех регионов с учетом их специфики и необходимости согласования их интересов, что является основой для развития процессов самоорганизации сложных систем.

Дифференциация субъектов Федерации, по уровню социально-экономического развития и уровню зрелости институциональной среды, различия в отраслевой и воспроизводственной структурах регионального хозяйства, множественность форм и отношений собственности, — все это требует пересмотра подходов к решению региональных проблем со стороны государственных органов власти и формирования адекватной региональной политики с учетом пространственных факторов. Отсутствие общей методологии разработки стратегии регионального развития, предполагающей необходимость и возможность принятия самостоятельных стратегических решений субъектами Федерации, обусловливает обострение противоречий интересов региональных образований, становится причиной разнонаправленности управленческих решений, снижает эффективность функционирования экономического пространства в целом. Достижение целевых ориентиров устойчивого развития предполагает необходимость сопоставления альтернативных направлений и выбор стратегических приоритетов с учетом углубления внутри — и межрегиональных диспропорций, что обусловливает потребность в разработке методологических, теоретических и методических аспектов структурной трансформации региональных экономических систем, в пересмотре основных положений теории региональной эффективности.

Социально-экономическое развитие любого региона определяется сложной системой факторов, среди которых немаловажное значение имеет целевая ориентация, направленность на решение наиболее важных социально-экономических проблем конкретного региона. Учет совокупного воздействия всего многообразия научнотехнических, экономических, социальных и политических факторов, определяющих развитие региона, требует применения новых подходов и методов и, в частности, методов экономико — математического моделирования, в том числе метода Рассчитано автором по данным Министерства регионального развития РФ с использованием методики, разработанной коллективом Института народнохозяйственного прогнозирования РАН.

Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV социально-экономического прогнозирования. Вместе с тем, для каждого субъекта Федерации применение этого метода требует учета специфических особенностей данного региона, определяемых его структурой, уровнем развития, имеющимися естественно-географическими и социально-историческими условиями.

Применение современных методов социально-экономического прогнозирования предполагает использование методологических принципов, таких как целевой прогноз, методов сценария прогнозирования и формирование комплекса системы прогнозов.

Методы прогнозирования подразделяются на изыскательское и нормативное.

В основе изыскательского прогнозирования лежит ориентация на представляющиеся возможности, установление тенденций развития ситуаций на основании имеющейся при разработке прогноза информации.

Изыскательному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве от средств и возможностей к потребностям и целям.

В основе нормативного прогнозирования лежит ориентация на миссию организации, на те потребности и цели, к достижению которых она стремится.

Нормативному прогнозированию соответствует перемещение в пространстве от потребностей и целей к средствам их реализации.

Одной из центральных проблем при разработке прогнозов является эффективное сочетание методов изыскательского и нормативного прогнозирования.

Для изыскательского прогнозирования характерно использование таких методов, как экстраполяция, моделирование, метод исторической аналогии, написание сценариев, метод Марковских цепей и т. д., базирующихся на анализе точных эмпирических данных.

При использовании методов изыскательского прогнозирования предпочтение отдается количественной информации, хотя использование качественной (неколичественной) информации в изыскательском прогнозировании также возможно.

К числу основных методов, используемых при нормативном прогнозировании, следует отнести прежде всего методы ПАТТЕРН, Делфи, прогнозного графа Глушкова, Поспелова, дерево целей, интуитивные методы и др.

В гораздо большем числе случаев при разработке прогнозов приходится иметь дело с качественной информацией.

При разработке прогноза к их числу относятся ситуации, когда данные представлены в виде вербальных или вербально-числовых шкал, когда имеется информация лишь о сравнительных оценках альтернативных вариантах и т. д.

Да и ситуации, когда полученная качественная информация не может быть «вписана» ни в одну из имеющихся математических моделей, также могут быть проанализированы с помощью специально разрабатываемых методов качественного анализа.

В последние годы получило развитие экспертное прогнозирование, ориентированное в значительной степени на работу не только с количественной, но и с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов.

Поскольку именно с помощью экспертного прогнозирования может быть решена большая часть проблем, возникающих при разработке прогнозов, мы обсудим в систематизированном виде его основные этапы. (рис. 1)

–  –  –

Рис. 1. Блок-схема основных этапов разработки прогноза

1. На стадии подготовки к разработке прогноза должны быть решены следующие задачи:

подготовлено организационное обеспечение разработки прогноза;

сформулировано задание на прогноз;

сформированы рабочая и аналитическая группы сопровождения;

сформирована экспертная комиссия;

подготовлено методическое обеспечение разработки прогноза;

подготовлена информационная база для проведения прогноза;

подготовлено компьютерное сопровождение разработки прогноза.

Задание на разработку должно быть четким, однозначно понимаемым как экспертами, так и сопровождающими разработку прогноза специалистами.

2. На этапе анализа ретроспективной информации об объекте прогнозирования предполагается четкое разделение количественной и качественной информации.

Количественная информация, если она достаточна и надежна, используется для расчетов по экстраполяции динамики изменения прогнозируемых параметров, по определению наиболее вероятных тенденций их изменения.

Качественная информация классифицируется, систематизируется и служит основанием для оценок экспертов и наряду с количественной информацией используется для разработки экспертных прогнозов.

3. На стадии определения наиболее вероятных вариантов развития внутренних и внешних условий объекта прогнозирования является одной из центральных задач разработки прогноза. От того, насколько верно они будут определены, зависят точность разрабатываемого прогноза, эффективность решений, принимаемых на его основании.

Каждый из отобранных наиболее вероятных альтернативных вариантов изменения внутренних и внешних условий функционирования объекта прогнозирования детально прорабатывается и представляется для разработки альтернативных вариантов прогноза при каждом из отобранных альтернативных вариантов изменения условий функционирования объекта прогнозирования.

4. На этапе разработки прогноза предполагается наиболее активная работа экспертов по определению и оценке ключевых событий, наступление которых ожидается в прогнозируемом промежутке времени.

Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV Экспертизы могут быть однотуровые и многотуровые, анонимные и предусматривающие открытый обмен мнениями, с обменом информацией в процессе проведения экспертизы и без него и т. д.

При сравнительной оценке объектов, при прогнозе количественных и качественных значений параметров прогнозируемого объекта используются достаточно разнообразные методы, начиная от различных модификаций метода Делфи и кончая разнообразными процедурами метода «мозговой атаки».

Для получения экспертной информации может использоваться и такой способ, как интервьюирование, когда в свободной форме, но по заранее намеченному плану эксперт дает оценки и суждения, необходимые при разработке прогноза.

5. На этапе разработки для наиболее вероятных альтернативных вариантов их изменений должны быть разработаны наиболее вероятные альтернативные варианты развития прогнозируемых событий.

Если одной из целей разработки прогноза являлось определение динамики развития количественных показателей и параметров, то, используя полученный на предыдущих этапах разработки прогноза объем информации (количественной и качественной) и соответствующие методы экстраполирования (определения изменений прогнозируемых показателей и параметров в будущем), рассчитываются кривые их изменения в прогнозируемом промежутке времени.

Однако далеко не всегда мы располагаем необходимой информацией для использования количественных методов экстраполяции.

Поэтому не редко единственным способом экстраполяции показателей и параметров на прогнозируемый промежуток времени остается способ построения экспертных кривых.

Экспертные кривые отражают оценку динамики прогнозируемых значений показателей и параметров экспертами.

Формируя экспертные кривые, эксперты определяют критические точки, в которых тенденция изменения значений прогнозируемых показателей и параметров может измениться под действием тех или иных факторов.

Наряду с экстраполяцией прогнозируемых значений показателей и параметров, особенно в случае привлечения экспертов для разработки прогноза, каждый альтернативный вариант разрабатываемого прогноза может сопровождаться содержательным описанием прогнозируемого развития событий.

6. Априорная и апостериорная оценка качества прогноза. Оценка качества прогноза — одна из центральных проблем в процессе разработки управленческих решений. Степень доверия к разработанному прогнозу во многом влияет на принимаемое решение и сказывается на управленческих решениях, принимаемых с использованием разработанного прогноза.

Однако, как это ни кажется неожиданным, оценка качества прогноза является достаточно сложной задачей не только в момент, когда прогноз только разработан (априорная оценка), но и в момент, когда прогнозируемое событие уже произошло (апостериорная оценка).

7. После того, как прогноз разработан, должны быть определены критерии, по которым точность прогноза может быть оценена и на этой базе проводится корректировка прогноза.

Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза

Как правило, для оценки прогноза используется два метода: дифференциальный или интегральный.

При дифференциальном методе оцениваются наборы оценок отдельных составляющих качества прогноза, имеющие достаточно четкий объективный смысл.

В частности, могут использовать такие критерии, как ясность и четкость задания на прогноз, соответствие прогноза заданию, своевременность разработки прогноза, профессиональный уровень разработки прогноза, надежность использованной информации и т. д.

Интегральный метод предполагает обобщенную оценку качества прогноза на базе оценки качества прогноза по частным критериям.

Одним из основных методов, используемых в изыскательском прогнозировании, является экстраполяция временных рядов — статистических данных об интересующем нас объекте.

В основе экстраполяционных методов — предположение о том, что закон роста, имевший место в прошлом, сохранится и в будущем.

При этом, естественно, должны быть сделаны соответствующие поправки с учетом возможного эффекта насыщения и стадий жизненного цикла объекта.

К числу кривых, достаточно адекватно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, относится экспонента, т. е.

функция вида:

y =a ebt;

где t — время, a и b — параметры экспоненциальной кривой.

К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании, можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций и имеющую вид:

y = L / (1 + а е-bt);

где L — верхний предел переменной y.

Не менее распространена кривая Гомперца, имеющая вид:

y = L e-be-kt;

где k — также параметр экспоненты.

Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.

Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются рассмотренные нами кривые Перла и Гомперца.

При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели.

Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирующей функции и определения значений ее параметров.

358 Синтез гуманитарных, естественных и точных наук… секция IV В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.

Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.

Регрессионные модели обладают и определенными недостатками. В частности, есть проблемы с корректным определением периода прогнозирования, вида экстраполяционной кривой, а самое главное — далеко не всегда в будущем сохраняются закономерности, имевшие место в прошлом.

Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса, с учетом его особенностей и ограничений и принятых гипотез о его будущем развитии.

При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые оказывали большее влияние на развитие событий в прошлом.

Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то в зависимости от характера прогнозируемых событий можно большую весомость придавать значениям прогнозируемых показателей, менее удаленным от момента прогнозирования по шкале времени, и т. д.

В нормативном прогнозировании характерно меняется подход к разработке прогноза, исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде.

К числу методов, используемых в нормативном прогнозировании, относится метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения поставленных целей проектов, предлагаемых для достижения.

Обычно используются двухмерные или трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, ее качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т. д.

В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение — ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.

Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней, вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.

В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе — ресурсам, третье — времени. Ресурсы, в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т. д.

Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий.

Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций, такие, как:

Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза

линейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;



Pages:     | 1 |   ...   | 16 | 17 || 19 | 20 |   ...   | 31 |

Похожие работы:

«Заповедник «Херсонес Таврический» Институт религиоведения Ягеллонского университета Международный проект «МАТЕРИАЛЬНАЯ И ДУХОВНАЯ КУЛЬТУРА В МИРОВОМ ИСТОРИЧЕСКОМ ПРОЦЕССЕ» ХVI Международная конференция по истории религии и религиоведению Севастополь 26-31 мая 2014 г. ВЕЛИКАЯ СХИЗМА. РЕЛИГИИ МИРА ДО И ПОСЛЕ РАЗДЕЛЕНИЯ ЦЕРКВЕЙ ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ И СООБЩЕНИЙ Севастополь Великая схизма. Религии мира до и после разделения церквей // Тезисы докладов и сообщений ХVI Международной конференции по истории...»

«Санкт-Петербургский государственный университет Биолого-почвенный факультет Кафедра геоботаники и экологии растений «РАЗВИТИЕ ГЕОБОТАНИКИ: ИСТОРИЯ И СОВРЕМЕННОСТЬ» Материалы Всероссийской конференции, посвященной 80-летию кафедры геоботаники и экологии растений Санкт-Петербургского (Ленинградского) государственного университета и юбилейным датам ее преподавателей (Санкт-Петербург, 31 января – 2 февраля 2011 г.) Санкт-Петербург УДК 58.009 Развитие геоботаники: история и современность: сборник...»

«СБОРНИК РАБОТ 65-ой НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ СТУДЕНТОВ И АСПИРАНТОВ БЕЛОРУССКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 13–16 мая 2008 г., Минск В ТРЕХ ЧАСТЯХ ЧАСТЬ I БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СБОРНИК РАБОТ 65-ой НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ СТУДЕНТОВ И АСПИРАНТОВ БЕЛОРУССКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 13–16 мая 2008 г., Минск В ТРЕХ ЧАСТЯХ ЧАСТЬ I МИНСК УДК 082. ББК 94я С23 Рецензенты: кандидат филологических наук, доцент Г. М. Друк; кандидат исторических наук, доцент А. И. Махнач; кандидат...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Южно-Уральский государственный университет Военный учебно-научный центр «Военно-воздушная академия им. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» (филиал, г. Челябинск) х В65 ВОЙНА И ПРАВО: ИСТОРИЯ И СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ Материалы Международной научной конференции (к 100-летию Первой мировой войны) (г. Челябинск, 3 апреля 2014 г.) Часть Челябинск Издательский центр ЮУрГУ ББК х.я43 В65 Редакционная коллегия: В.С. Кобзов, доктор исторических наук,...»

«ISSN 2412-9755 НОВАЯ НАУКА: ОТ ИДЕИ К РЕЗУЛЬТАТУ Международное научное периодическое издание по итогам Международной научно-практической конференции 29 ноября 2015 г. Часть 1 СТЕРЛИТАМАК, РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ РИЦ АМИ УДК 00(082) ББК 65.26 Н 72 Редакционная коллегия: Юсупов Р.Г., доктор исторических наук; Шайбаков Р.Н., доктор экономических наук; Пилипчук И.Н., кандидат педагогических наук (отв. редактор). Н 72 НОВАЯ НАУКА: ОТ ИДЕИ К РЕЗУЛЬТАТУ: Международное научное периодическое издание...»

«Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт Европы Российской академии наук ИТАЛЬЯНСКАЯ РЕСПУБЛИКА В МЕНЯЮЩЕМСЯ МИРЕ Доклады Института Европы № Москва УДК 321/327(450))062.552) ББК 66.3(4Ита)я431+66.4(4Ита)я4 И Редакционный совет: Ал.А. Громыко (председатель), Е.В. Ананьева, Ю.А. Борко, В.В. Журкин, М.Г. Носов, В.П. Фёдоров Под редакцией А.А. Язьковой Рецензенты: Зонова Татьяна Владимировна, доктор политических наук, Плевако Наталья Сергеевна, кандидат исторических наук...»

«ГРАЖДАНСКОЕ ОБЩЕСТВО И ПРАВОВОЕ ГОСУДАРСТВО Игорь МАЗУРОВ Фашизм как форма тоталитаризма Потрясшее XX век социальное явление, названное фашизмом, до сих пор вызывает широкие дискуссии в научном мире, в том числе среди историков и политологов. Американский политолог А. Грегор считает, что все концепции фашизма можно свести к следующим шести интерпретациям: 1) фашизм как продукт «морального кризиса»; 2) фашизм как вторжение в историю «аморфных масс»; 3) фашизм как продукт психологических...»

«Управление культуры Минобороны России Российская академия ракетных и артиллерийских наук Военноисторический музей артиллерии, инженерных войск и войск связи Война и оружие Новые исследования и материалы Труды Шестой Международной научнопрактической конференции 13–15 мая 2015 года Часть III СанктПетербург ВИМАИВиВС Печатается по решению Ученого совета ВИМАИВиВС Научный редактор – С.В. Ефимов Организационный комитет конференции «Война и оружие. Новые исследования и материалы»: В.М. Крылов,...»

«Сервис виртуальных конференций Pax Grid ИП Синяев Дмитрий Николаевич Химическая наука: современные достижения и историческая перспектива III Всероссийская научная Интернет-конференция с международным участием Казань, 31 марта 2015 года Материалы конференции Казань ИП Синяев Д. Н. УДК 54(082) ББК 24(2) X46 X46 Химическая наука: современные достижения и историческая перспектива.[Текст] : III Всероссийская научная Интернетконференция с международным участием : материалы конф. (Казань, 31 марта...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» ООО «Учебный центр Информатика» СОВРЕМЕННЫЕ ГУМАНИТАРНЫЕ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Материалы второй международной научно-практической конференции (26 сентября 2013 г.) В 3 томах Том 2. Дизайн; история и музейное дело; психология; филология, лингвистика,...»

«Министерство образования и науки РФ Российская академия наук Институт славяноведения Институт русского языка им. В.В. Виноградова СЛАВЯНСКИЙ МИР: ОБЩНОСТЬ И МНОГООБРАЗИЕ К 1150-летию славянской письменности 20–21 мая 2013 г. МЕЖДУНАРОДНАЯ НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ Тезисы Москва 20 Ответственный редактор доктор исторических наук К.В. Никифоров ISBN 5 7576-0277У Институт славяноведения РАН, 20 У Авторы, 20 СОДЕРЖАНИЕ Секция «Славянский мир в прошлом и настоящем» А.М. Кузнецова Еще раз о Кирилле и...»

«Опыты междисциплинарного мышления. СИНГУЛЯРНАЯ ТОЧКА ИСТОРИИ Автор: А. Д. ПАНОВ Все чаще современные ученые чувствуют ограниченность дисциплинарных рамок исследования, причем даже в случае, когда речь идет о дисциплине в широком смысле слова. Привычными стали работы на стыках наук. Но по-прежнему весьма редки случаи, когда ученый в одинаковой степени владеет методами далеких друг от друга областей познания, например истории и математики, физики и лингвистики и т.п. В этом и ряде последующих...»

«XVII Международная студенческая конференция ЕВРОПА-2015. ЭФФЕКТ ПЕРЕСТРОЙКИ: РЕЖИМЫ И РИСКИ МНОГОГОЛОСОГО ЗНАНИЯ 15–16 мая 2015 г. Литва, Вильнюс, ул. Валакупю, 5 Учебный корпус ЕГУ Web: www.ehu.lt e-mail: studentconference@ehu.lt В 2015 году исполняется 30 лет с начала преобразований, получивших название перестройки, четверть века независимости Литвы и 10 лет существования ЕГУ в Вильнюсе. Организаторы ежегодной студенческой конференции Европейского гуманитарного университета используют этот...»

«Этнические взаимодействия на Южном Урале VI Всероссийская научная конференция г. Челябинск 28 сентября — 2 октября 2015 года Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет) Южно-Уральский филиал Института истории и археологии Уральского отделения Российской академии наук Челябинский государственный университет Челябинский государственный педагогический университет Челябинский государственный историко-культурный заповедник «Аркаим» Министерство культуры...»

«ИННОВАЦИОННЫЙ ЦЕНТР РАЗВИТИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ INNOVATIVE DEVELOPMENT CENTER OF EDUCATION AND SCIENCE Проблемы и перспективы развития современной юриспруденции Выпуск II Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции (8 декабря 2015г.) г. Воронеж 2015 г. УДК 34(06) ББК 67я Проблемы и перспективы развития современной юриспруденции / Сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. № 2. г.Воронеж, 2015. 156 с. Редакционная коллегия:...»

«ПРОЧТИ И РАСПЕЧАТАЙ ДЛЯ СВОИХ КОЛЛЕГ! НОВОСТИ РГГУ WWW.RGGU.RU ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЙ ИНФОРМАЦИОННЫЙ БЮЛЛЕТЕНЬ * 22 ноября 2010 г. * №38 ВЫХОДИТ ПО ПОНЕДЕЛЬНИКАМ ОТ РЕДАКЦИИ Уважаемые читатели! Перед вами тридцать восьмой номер нашего еженедельника в этом году. Для Вашего удобства мы предлагаем Вам две версии этого электронного издания – в обычном Word'e и в универсальном формате PDF, который сохраняет все особенности оригинала на любом компьютере. Более подробные версии наших новостей на сайте...»

«rep Генеральная конференция Confrence Gnrale 31-я сессия 31e session Доклад Rapport !#$*)('& General Conference Paris 2001 31st session !#$%&&1(0/).-,+*)( Report 2+234 Conferencia General 31a reunin y Informe 31 C/REP.1 17 августа 2001 г. Оригинал: французский ДОКЛАД О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЕЖДУНАРОДНОГО БЮРО ПРОСВЕЩЕНИЯ АННОТАЦИЯ Источник: Статья V(g) Устава Международного бюро просвещения (МБП). История вопроса: В соответствии с указанной статьей Совет МБП представляет Генеральной конференции свой...»

«Отделение историко-филологических наук РАН Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Исторический факультет Российский гуманитарный научный фонд Русь, Россия: Средневековье и Новое время Выпуск Четвертые чтения памяти академика РАН Л.В. Милова Материалы к международной научной конференции Москва, 26 октября – 1 ноября 2015 г. Москва УДК ББК 6.3. Редакционная коллегия В.Л. Янин (председатель), Д.Ю. Арапов, Н.С. Борисов, Л.Н. Вдовина. С.В. Воронкова, А.А. Голубинский, А.А....»

«ФИЛИАЛ МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМЕНИ М.В. ЛОМОНОСОВА В ГОРОДЕ СЕВАСТОПОЛЕ _ ПРИЧЕРНОМОРЬЕ ИСТОРИЯ, ПОЛИТИКА, КУЛЬТУРА ВЫПУСК I СЕРИЯ Б. НОВАЯ И НОВЕЙШАЯ ИСТОРИЯ ИЗБРАННЫЕ МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНЫХ НАУЧНЫХ КОНФЕРЕНЦИЙ «ЛАЗАРЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ» 2005-2008 ГОДОВ 10. ФИЛИАЛ МОСКОВСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМЕНИ М.В. ЛОМОНОСОВА В ГОРОДЕ СЕВАСТОПОЛЕ ПРИЧЕРНОМОРЬЕ ИСТОРИЯ, ПОЛИТИКА, КУЛЬТУРА ВЫПУСК I СЕРИЯ Б. НОВАЯ И НОВЕЙШАЯ ИСТОРИЯ ИЗБРАННЫЕ МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНЫХ НАУЧНЫХ...»

«Посвящается 300-летию основания Библиотеки Российской академии наук и 110-летию Рукописного отдела БИБЛИОТЕКА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК МАТЕРИАЛЫ И СООБЩЕНИЯ ПО ФОНДАМ ОТДЕЛА РУКОПИСЕЙ БАН САНКТ-ПЕТЕРБУРГ ББК Ч611.5я М 33 Ответственный редактор И. М. Беляева Научный редактор Н. Ю. Бубнов М 33 Материалы и сообщения по фондам Отдела рукописей БАН. – СПб.: БАН, 2013. – 345 с., ил. ISBN 978-5-336-00150Сборник является 6-м выпуском серии «Материалы и сообщения по фондам отдела рукописей БАН». В него...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.