CC BY
153
6. Belov, A.V. 3DField Simulation of Complex Systems With Permanent Magnets and Excitation Coils / A.V. Belov, T.F. Belyakova, I.V. Gornikel [и др.] // IEEE Transaction on applied superconductivity.— 2008. Vol. 18, M> 2,- P. 1609-1612.
7. Амосков, B.M. Моделирование и оптимизация магнитных систем электродвигателей / В.М. Амосков, А.В. Белов, Т.Ф. Белякова[и др.] // Электричество,- 201 о! № 4. - С. 21-32.
8. Ерохин, А.М. Уравнения и схемы замещения многообмоточной электрической машины в фазных координатах [Текст] / А.М. Ерохин, Б.А. Короткое, Е.Н. Попков // Труды ЛПИ им. М.И. Калинина,- 1986. № 421,- С. 68-76.
9. Альбертинекий, А.Б. Применение структурных ориентированных чисел для анализа переходных процессов в электрических сетях [Текст] / А.Б. Альбертинекий, Б.А. Короткое, Е.Н. Попков //
Труды ЛПИ,- 1980. № 369,- С. 32-36.
10. Альбертинекий, А.Б. Определение начальных значений токов индуктивностей в электрических цепях переменной структуры [Текст] / А.Б. Альбертинекий, Е.Н. Попков // Сб.: Электромеханические и электромагнитные элементы систем управления,— Уфа, 1983,— С. 116—119.
11. Мельников, H.A. Матричный метод анализа электрических цепей [Текст] / H.A. Мельников,— М.: Энергия, 1972,.— 232 с.
12. Вайнштейн, Л.М. О возможности замены схем со взаимной индукцией эквивалентными без взаимной индукции [Текст] / Л.М. Вайнштейн, H.A. Мельников // Электричество,— 1965. №5— С.16—18.
13. Беляков, H.H. Учет насыщения силовых трансформаторов при расчетах перенапряжений [Текст] /H.H. Беляков, М.Х. Зихерман // Труды ВНИИЭ,- 1969. Вып. 36.
УДК 519.7:681.51
Т.П. Качанова, Б.Ф. Фомин
ФИЗИКА ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ: ГЕНЕРАЦИЯ СИСТЕМНОГО ЗНАНИЯ
Природные, общественные (гуманитарные) и антропогенные (техносферные) системы необходимо рассматривать как открытые. Ключевой вопрос — производство научного знания об открытых системах.
В качестве исходных представлений открытых систем используются их эмпирические описания. Полное представительное эмпирическое описание системы — единственный источник объективной информации об ее естественных масштабах и реальной сложности. Теоретическое знание о системах не может быть получено из эмпирических описаний чисто логическим путем. Для производства системного знания на основе эмпирических данных нужна научная теория. Такой теорией является физика открытых систем {ФС).
ФС — парадигма системологии, предложившая новый подход к решению проблем познания, научного понимания и рационального объяснения сложности систем [ 1 ]. ФС рассматривает системы в их естественных масштабах и реальной сложности. Ее идеи, подходы и мето-
ды реализованы в информационных технологиях, обеспечивающих автоматическую генерацию достоверного теоретического знания об открытых системах.
Системологическая концепция и главные научные положения ФС были разработаны в СП6ГЭТУ«ЛЭТИ» в 1992-2003 годах [2-4]. В 2003 году сформировался проект «Физика систем». Работы по проекту ведут консорциум «Институт стратегических разработок» и научная лаборатория системологии факультета иннова-тики СПбГПУ (http://www.isd-consortium.ru).
Апробация подходов, методов и технологий ФС проводится в следующих направлениях: вычислительная токсикология, геномика, системная биология; теоретическая медицина; солнечно-земная физика; безопасность; технологии генерации знания.
В статье дан общий обзор системологиче-ской концепции ФС. В рамках этой концепции в фокусе проблем производства научного знания об открытых системах по их эмпирическим описаниям рассмотрены технологии ФС. В опоре на
когнитивные и информационные технологии ФС описан процесс автоматической генерации полного завершенного достоверного теоретического системного знания на уровнях системной и предметной онтологий [5—7].
Системологическая концепция ФС
ФС имеет четыре уровня организации (рис. 1). Методологические основания оир^тш-ют концепцию парадигмы познания открытых систем как логически завершенную систему понятий, раскрывающих смыслы системогенеза. Метатехнология воплотила концепцию парадигмы познания открытых систем в нормативном языке конструктивного выражения их смыслов. Конструктивная теория предложила методы порождения понятий нормативного языка систем как формальных объектов. Информационная технология воплотилась в алгоритмизированную системологию, а ее формальные объекты получили адекватные вычислимые представления.
Методологические основания. ФС представлена в методологических моделях, определяющих систему на уровнях видения, познания, понимания и объяснения ее смыслов [2, 8]. ФС, целиком опираясь на мир опыта, строит философскую систему доктрин и основополагающих понятий о смыслах и связях между смыслами системы.
Доктриналъная модель определяет понятие системы через ее представления в завершенных смысловых формообразах. Диалектическая модель определяет доктрины познания системы через базовые понятия, связанные диалектическими триадами, организованными в единую целостную иерархически устроенную понятийную систему.
Конструктивно-методологическая модель задает последовательность ступеней постижения смыслов системы на базе категории меры и всеобщего принципа симметризации — дисиммет-ризации, создает структурные образы системы.
Методологические основания
Феномен системы
Носители смысла
Доктриналъная модель системы Символическая модель системы
Общие смыслы Выражающие и порождающие моменты
Диалектическая модель системы Коммуникация
Моменты определения сущности Языковая конвенция систем
Конструктивно-методологическая модель системы Пространство качествований системы
Парадигма раскрытия сущности Идеалы состояний. Системогенез
Метатехнология
Основы теории Детерминация
Аксиомы системы. Принципы системообразования Денотация слов языка систем
Формообразы Качества и свойства системы
Конструкты, атрибуты, модели Шкалы измерения
Конструктивная теория
Определение системы
Онтологическое моделирование. Коммуникативное моделирование. Моделирование состояний
Знаковые образы системы Портретные образы системы
Выражающие аспекты сущности Формальные объекты
Кодирующая система языка системы Реконструкции состояний систем
Референция: слова, понятия, качества понятий Механизмы сборки организованного целого
Информационные технологии
Алгоритмизованная системология Информационные продукты
Процедуры, индикаторы Базы знаний. Решения. Методики
Технологический цикл производства знания Программные продукты
Сценарии. Форматы объектов. Шаблоны отчетов. Ресурсы решений Инструментальная среда
программный комплекс
Рис. 1. Уровни организации ФС
Символическая модель вводит совокупность смысловых отношений, передающих характерные внутрисистемные закономерности через порождающие и выражающие моменты.
Коммуникация создает понятийное пространство системы, в котором научное знание о ней выражено словами языка систем. Содержание слов языка систем раскрывают триады понятий, утверждающие диалектические отношения, отражающие смысловое устроение системы.
Пространство качествований представляет полное смысловое пространство системы, объясняет все возможные актуальные и потенциальные формы проявления ее феномена. Конфигурацию пространства качествований устанавливают механизмы системогенеза, формирующие идеалы качественных определенностей системы и ее состояния.
Метатехнология. Главная цель метатехноло-гии — воплощение идей и принципов ФС в адекватном научном аппарате, организованном в единую схему познания, понимания и объяснения общих механизмов системогенеза [3].
В мета технологии онтологического моделирования чистый внепредметный смысл системы, представленной ее символической моделью, переходит в знаковые образы, средствами выражения которых служат формализованные понятия, выражающие разные аспекты сущности системы. Смысловое значение знака переходит на его предметное значение, воплощенное в формальных объектах портретов системы. Вметатехно-логии коммуникативного моделирования язы к систем превращается в целостную теоретическую систему научного знания, получает статус кодирующей системы, задающей все множество смысловых связей между словами и понятиями языка систем, введенными на уровне коммуникации. Лексический состав языка обогащается качествами понятий и их содержательными оценками, порождающими конструктивные определения понятий через отношения с объектами портретных образов системы.
В метатехнологии моделирования состояний вводятся модели состояний системы как организованного целого; строятся модели рационального объяснения свойств, обусловленных системой в целом; создаются модели механизмов, ответственных за формирование глобальных
свойств системы; определяются модели свойств каждого показателя в каждом конкретном актуальном состоянии.
Конструктивная теория. ФС имеет три раздела теории.
Теория онтологического моделирования создает формальные модели, определяющие систему в ее качественных особенностях, свойствах и устроении пространства ее состояний [2,3, 8]. В основе этой теории лежат аксиомы систем и принципы системообразования, порождающие идеальные объекты, обладающие характерными симметриями форм системной организации. Задачей теории является установление закономерностей, раскрывающих отношения идеальных объектов. Идеальные объекты и установленные закономерности опосредованно применяются к описанию эмпирической реальности конкретных систем.
Теория коммуникативного моделирования разрабатывает язык систем путем введения мер в смысловом пространстве системы [8]. Язык обретает способность различать и объяснять свойства конкретной системы, выражать научное знание о системе, оценивать его ценность и полезность.
Теория моделирования состояний исследует модели состояний системы, механизмы сборки состояний, классы состояний, эмерджентные свойства системы, механизмы, формирующие изменчивость свойств и значений показателей состояний, атрибуты элементов системной организации [5,7]. В целях измерения объектов теории моделирования состояний создаются меры, устанавливающие правила их отображения на специальные качественные и количественные шкалы. Конструктивность теории обеспечивает вычислимость всех объектов, элементов, понятий, качеств, свойств, введенных метатехноло-гией, доказывает корректность и непротиворечивость процедур их вычисления.
Информационная технология. Процессы постижения, понимания и объяснения сущности конкретных систем реализованы в информационной технологии [4].
Алгоритмизованная системология обеспечивает вычислимость всех объектов метатехнологии и формального языка системы. На ее основе создана информационная технология, в которой разработаны специальные математические ме-
тоды, эффективные вычислительные процедуры, аппарат технологических индикаторов.
Технологический цикл производства знания организует применение процедур информационной технологии по универсальному сценарию генерации системного знания. Этапы и шаги сценария порождают формальные объекты технологии, которые отображаются в нормативных форматах. Технология устанавливает регламенты представления полученного знания в документированных отчетах. Конечный результат технологического цикла — это ресурсы решений прикладных задач на основе системного знания.
Инструментальная среда осуществляет в автоматическом режиме решение всех задач производства, оформления, представления знания, создания и предоставления ресурсов решений пользователям. Информационная технология производит информационные и программные продукты. Она генерирует полное завершенное системное знание по прикладным проблемам, формирует и предоставляет базы знаний, модели и методики решения системных проблем на основе знания. Для автоматического решения типовых системных задач технология создает программные средства — решатели задач.
Технологии ФС
Технологии ФС представлены аналитическим ядром, дескриптивным, конструктивным и проективным компонентами (рис. 2). Основой технологий ФС является аналитическое ядро. В нем воплощены идеи, подходы и методы онтологического моделирования, коммуникативно-
го моделирования, моделирования состояний. Окружение аналитического ядра берет на себя решение двух задач: описание системных проблем в эмпирических данных и понятиях предметной области (дескриптивный компонент); представление системного знания для решения этих проблем в приемлемых для пользователей форматах (конструктивный компонент); применение полученного знания для проектирования и оценивания вариантов решения прикладных проблем (проективный компонент).
Аналитическое ядро. Технологии аналитического ядра выступают в качестве «интеллектуальной машины» генерации системного знания [5—7]. В его состав входят технология системных реконструкций, технология системной экспертизы, технология системного дизайна.
Технология системных реконструкций генерирует, организует, оформляет и представляет интеллектуальный ресурс системного знания.
Технология системной экспертизы осуществляет смысловой анализ интеллектуального ресурса (оценивает научное системное знание с позиций его достоверности, полноты, завершенности, применимости, значимости, актуальности) и формирует когнитивный ресурс системного знания.
Технология системного дизайна синтезирует адекватные модели состояний системы, исследует эмерджентные свойства системы, генерирует, организует, оформляет технологический ресурс системного знания.
Дескриптивный компонент. Технологии дескриптивного компонента связаны с аналитиче-
Рис. 2. Компоненты технологии ФС
ским ядром каналом абстрагирования, в котором общее предметное представление о системе в ее естественных масштабах и реальной сложности передается на системный уровень [5—7].
Технология видения проблем обеспечивает создание и применение интерфейсов при описании проблем предметной области как системных проектов. Представление проблемы как системного проекта связано с обоснованием целесообразности применения системного подхода для решения проблемы, оценкой масштаба и сложности проблемы, определением объема эмпирических данных, которые могут быть предоставлены для решения проблемы, регламентацией поставки данных.
Технология формирования контекстов отвечает за трансформацию описания проблемы в системном проекте в исходное интерпретированное нормативное представление системы как объекта исследования, выбор и описание мер ее измерения, формирование банка данных о системе.
Конструктивный компонент. Технологии конструктивного компонента связаны с аналитическим ядром каналом конкретизации, в котором системное знание передается на предметный уровень. Конструктивный компонент преобразует системное знание, сгенерированное технологиями аналитического ядра, в информационный, интеллектуальный, когнитивный и технологический ресурсы решений прикладных проблем [5-7].
Информационный ресурс решений — знание, являющееся продуктом системного анализа и осмысления эмпирического факта (дефекты и оценки качества эмпирического описания, уровень существенности показателей, релевантность показателей и объектов наблюдения решаемым задачам).
Интеллектуальный ресурс решений — семейства формальных моделей, создающих когнитивный потенциал для исследовательской деятельности (системные модели, модели взаимодействия, оценки полноты и завершенности системного знания).
Когнитивный ресурс решений — знание, предназначенное для мышления и действия, обладающее трансляционным потенциалом, обеспечивающее создание универсально-понятийных способов научной коммуникации (модели, объекты, схемы, язык систем).
Технологи ческий ресурс решений — объективное знание о системе в целом и ее частях, обеспечивающее рациональное объяснение состояний системы и механизмов ее изменчивости (состояния, пространство состояний).
Технология предметной экспертизы реализует процесс преобразования знаний о состояниях и механизмах системы, выраженных на языке систем, в унифицированные схемы предметной онтологии системы. Знание о состояниях и механизмах системы, сгенерированное технологиями аналитического ядра, является знанием о внутреннем мире системы, не имеющим предметного формата. Перевод этого знания в предметные форматы требует применения средств выражения, способных связать системное понимание механизмов и состояний с понятиями и представлениями о них в предметной области.
Технология оформления закономерностей применяет ресурсы знания для выбора элементов знания, необходимых для решения прикладных задач, приводит элементы знания к форматам, учитывающим специфику предметного описания проблемы на уровне данных и условий их получения, предлагает формализованные методы решения проблем и шаблоны графоаналитического оформления результатов.
Проективный компонент. Технологии проективного компонента приметают ресурсы решений в целях создания предметного интерфейса [7].
Технология генерации поведения ответственна за построение объективной когнитивной модели проблемы на базе ее предметной онтологии и количественных форм системных решений, ее применение для генерации поведенческих портретов, раскрывающих свойства системы через демонстрацию ее изменчивости в событиях, состояниях, пространстве, времени.
Технология оформления решений формирует библиотеки типовых схем решения прикладных задач, разрабатывает и применяет сервисори-ентированные решатели классов прикладных проблем.
Производство системного знания
Системное знание генерируют технологии аналитического ядра и конструктивного компонента. Образами технологий аналитического ядра служат Техно кубы, имеющие три измере-
ния. Первое измерение задает представления системы (в целом, в частях, в элементах). Второе измерение определяет задачи технологий (познание, понимание, объяснение) и предметы технологий (показатели, структуры отношений, состояния и механизмы). Третье измерение раскрывает шаги и ключевые моменты решения задач технологий. Пространства Технокубов наполнены элементами знания, для которых установлены нормативные форматы представления.
Технокуб системных реконструкций. Измерения Технокуба системных реконструкций заданы координатами «Представление», «Познание», «Выражение» (рис. 3).
В моменте «Схема» система представлена на уровне эмпирического факта и структур бинарных отношений. В моменте «Тип» система дана в смысловых формах всех ее качественных определенностей. В моменте «Образ» раскрыт потенциал переноса смысловых форм качественных определенностей системы на эмпирический факт.
Технология системных реконструкций автоматически производит системное знание на основе эмпирического описания системы. Эмпирическое описание преобразуется в абстрактное представление системы в виде знакового графа связей. Дисбаланс знакового графа проявляет неоднородность системы, свидетельствует об ее сложности (многокачественности). Граф связей со знаковым дисбалансом служит базой для автоматической генерации полных семейств системных моделей и моделей взаимодействий. Каждая системная модель определяет всю систему в какой-то одной ее качественной определенно-
сти, сформированной особым системообразующим механизмом. Вся система как целое во всех ее качествах выражена через полное семейство системных моделей, совокупность которых раскрывает присущую системе сложность. Модели взаимодействия определяют все типы структурных и поведенческих инвариантов, объясняющих единство многокачественной системы. Через модели взаимодействия проявляются высшие симметрии многофакторных внутрисистемных взаимодействий.
Результат технологии — знание о пространстве качествований системы как формообразе семейства абстрактных системных моделей. Каждой системной модели в этом пространстве отвечает область, в которой системе приписан тип ее качественной определенности. Каждая область охватывает все множество проявлений приписанного к ней типа качественной определенности. Структуру области определяют смысловые границы, в которых этот тип проявляется в разных формах с разной степенью интенсивности.
Технология системных реконструкций представляет элементы полученного системного знания в шести нормативных форматах (эмпирический, статистический, структурный, системные, реалистичный портреты).
Технокуб системной экспертизы. Измерения Технокуба системной экспертизы заданы координатами «Представление», «Понимание», «Общение» (рис. 4). Момент «Информация» характеризует эмпирический факт в его способности порождать полное достоверное знание о системе. Момент «Равновесие» объясняет системные
Рис. 3. Технокуб системных реконструкций
Рис. 4. Технокуб системной экспертизы
модели с позиций их оформленности, завершенности, однородности, контрастности выражения идеи системного целого в каждом его качестве. Момент «Многоразличие» оценивает полноту актуализации всех типов и форм качественных определенностей системы.
Технология системной экспертизы оценивает сгенерированное системное знание, строит на базе системных моделей полное семейство моделей эталонных состояний, отображает каждую область пространства качествований системы в ее признаковое пространство, определяет множество реальных объектов, являющихся носителями качества, характерного для этой области. Технология оперирует словами, понятиями и оценками языка систем. Через них она выражает свойства любых конкретных систем, используя для этого системное знание об этих системах.
Технология использует разные формы представления системы: эмпирическое описание; полное семейство системных моделей; системную модель одной конкретной качественной определенности; приведенныйтреугольник. Основная задача технологии системной экспертизы — преобразование семейства системных моделей во множество моделей эталонных состояний системы (модели эталонов). Полное множество моделей эталонных состояний определяет систему как одно целое во всех ее возможных качествах и всех вариантах проявления этих качеств в реальности.
Прямое отображение областей пространства качествований системы в ее признаковое пространство осуществляется путем отображения множества моделей эталонных состояний на эмпирическое описание системы. Это отображение осуществляется посредством применения приведенных треугольников и специальных шкал числовых форм уровней значений показателей. Технология строит шкалы для каждого показателя в каждой модели эталона. Совокупность всех количественных оценок показателей выделяет в признаковом пространстве область эталона. В этой области находится множество объектов, состояние которых отвечает конкретному эталону системы с разной степенью интенсивности проявления качеств эталона в реальности. Множество таких объектов образует кластер объектов наблюдения.
Результат технологии системной экспертизы — знание о качестве эмпирического описания, качестве всех системных и эталонных моделей, качестве отображений областей пространства качествований в признаковое пространство системы.
Технология системной экспертизы представляет элементы системного знания в трех нормативных форматах (качество, объем, аспект знания).
Технокуб системного дизайна. Измерения Техно куба системного дизайна заданы координатами «Представление», «Объяснение», «Атрибуты» (рис. 5). Момент «Качества» характеризует систему как единое целое в ее структурных инвариантах, сборках состояний, формах системных закономерностей. Момент «Свойства» раскрывает устроение областей эталонов в признаковом пространстве системы, правила сопряжения эталонов, доминанты состояний системы. Момент «Различия» дает полное объяснение всех актуальных состояний системы в отдельности и ее пространства состояний.
Технология системного дизайна применяет семейство кластеров объектов наблюдения для построения моделей актуальных состояний системы. Каждое эталонное состояние системы воплощается в разных объектах наблюдения с разной степенью интенсивности. На базе каждого кластера порождается модель формы воплощения эталона в признаковом пространстве системы. Такая модель включает кластер объектов наблюдения и оценки степени интенсивности воплощения эталона в этих объектах.
Рис. 5. Технокуб системного дизайна
Главная задача технологии системного дизайна — синтез всех актуальных состояний системы, представленных в ее эмпирическом описании состояниями объектов наблюдения. Реконструкция актуального состояния возникает в результате «сборки» всех моделей форм воплощения эталонов, отвечающих этому конкретному состоянию. Каждая реконструкция выступает носителем знания о состоянии системы как едином целом и ее эмерджентных свойствах в этом состоянии. Состояния системы раскрываются в реконструкциях через показатели и механизмы, характеризующие и детерминирующие эти состояния.
С каждым показателем связан набор атрибутов, которые с позиций системного целого оцениваются на специальных количественных и качественных шкалах. Эти атрибуты характеризуют каждый показатель в оценках уровня его значения, предопределенности этого уровня, важности, подвижности, грубости показателя.
В реконструкции конкретного актуального состояния каждый частный системный механизм способствует утверждению или изменению этого состояния. По реконструкции актуального состояния определяется конкретная роль каждого частного механизма в детерминации этого состояния. Полное множество реконструкций несет в себе знание обо всей системе в целом и ее эмерджентных свойствах, знание об ограничениях и закономерностях сопряжения различных качеств системы в ее актуальных состояниях.
Результат технологии — модели рационального объяснения: свойств каждого показателя в каждом конкретном состоянии; свойств, обусловленных системой в целом; свойств актуальных состояний системы как единого целого; механизмов, ответственных за формирование изменчивости каждого показателя и глобальных свойств системы.
Технология системного дизайна представляет элементы системного знания в трех норматив-
Рис. 6. Производство ресурсов решений
ных форматах (знание о системе, об эталонах, о состояниях).
Генерация ресурсов решений. Технологии аналитического ядра образуют уровень системной онтологии. Их задачей является производство системного знания. Это знание имеет абстрактную форму, отвлеченную от конкретной предметности. Оно служит рациональной основой для производства ресурсов решений системных проблем. Ресурсы решений — это системное знание, рассчитанное на объяснение системы в интерпретируемых понятиях, формах и отношениях.
Уровень предметной онтологии образуют технология формирования контекста и технологии конструктивного компонента. На этом уровне знание о системе дано в формах эмпирического знания и ресурсов решений (рис. 6).
По координате «Представление» Технокубов системной онтологии система раскрывается в целом, частях, элементах. На уровне предметной онтологии эта координата развертывается в три координаты — «Описание», «Онтология», «Закономерности». По координате «Описание» фиксируется эмпирическое знание об исследуемой системе. По координате «Онтология» на основе системного знания раскрывается в ключевых понятиях и отношениях и выражается в когнитивных схемах сущностный мир системы. По координате «Закономерности» выводятся наиболее существенные, необходимые и устойчивые отношения между показателями, характеристиками их изменчивости, актуальными и потенциальными состояниями системы. Эти отношения — внешние аналитические описания сущностного мира системы.
Категории «Показатели», «Состояния», «Структуры» характеризуют знание о системе во внешних, внутренних и внешневнутренних формах. Через категорию «Показатели» вводится описание системы на уровне эмпирического знания. На этом уровне система и ее состояния определяются как гипотезы. Через категорию «Состояния» система получает конструктивное определение в понятиях системной онтологии. На уровне предметной онтологии определение системы развертывается в описания ее механизмов и состояний, наполняется фактами эмпирического знания, становится конкретно-предметным представлением. Категория «Структуры» задает правила, в соответствии с которыми на базе полученных
описаний внутреннего мира системы осуществляется вывод закономерностей, детерминированных внутрисистемными механизмами.
Заключение
Исходным представлением открытой системы служит ее описание в эмпирических данных. На его основе технологии ФС автоматически производят полное завершенное знание о системе без участия экспертов.
ФС в своих методологических основаниях руководствуется следующими положениями:
1) система есть многокачественное единство целого;
2) в каждом своем качестве система определена в некоторой локальности, являющейся частью целого и одновременно всем целым, наделенным этим качеством в условиях данной части;
3) поведение системного целого в локальности является доминантным;
4) локальности системы имеют двухфактор-ную организацию;
5) факторы локальностей системы однородны и формируются каждый уникальным системным механизмом;
6) систему в каждой ее качественной определенности определяет уникальный механизм двух-факторного взаимодействия;
7) системные закономерности обусловлены действием внутрисистемных механизмов, уста-
навливающих отношения между частями и элементами системного целого.
Первые четыре положения получают прямое воплощение в конструктах технологий аналитического ядра. Эти технологии производят системное знание об устроении системы как единого целого, определяют конструкты этого целого и объясняют их роли в формировании целого, его частей и состояний. Три других положения объективируются в технологиях конструктивного компонента. В конструктах этих технологий данные положения выражаются в виде когнитивных схем механизмов и состояний, а также в виде формальных зависимостей, свойств и оценок.
Конечным продуктом технологий аналитического ядра и конструктивного компонента являются ресурсы решений системных проблем. Элементы этих ресурсов образуют достоверное, понятое, проверенное, имеющее рациональное объяснение системное знание, допускающее содержательно-предметную интерпретацию.
Ресурсы решений передаются технологиям проективного компонента. На этом уровне (уровень приложений) с ресурсами решений работают специалисты предметной области. Их задача состоит в оценке полученных вариантов решений конкретных прикладных проблем на базе полученных ресурсов решений.
Статья подготовлена при частичной финансовой поддержке 15'1С в рамках проекта #3476р.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Качанова, Т.Л. Физика систем — посткибернетическая парадигма системологии [Текст] / T.J1. Качанова, Б.Ф. Фомин // Научно-технические ведомости СПбГПУ,- 2011. № 3 (121).-С. 29-36.
2. Качанова, Т.Л. Основания системологии феноменального [Текст] / T.J1. Качанова, Б.Ф. Фомин,- СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 1999.180 с.
3. Качанова, Т.Л. Метатехнология системных реконструкций [Текст] / Т.Л. Качанова, Б.Ф. Фомин,- СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2002,336 с.
4. Качанова, Т.Л. Технология системных реконструкций [Текст] / Т.Л. Качанова, Б.Ф. Фомин // Сб.: Проблемы инновационного развития. Вып. 2,— СПб.: Политехника, 2003,— 146 с.
5. Ageev, V. Physics of Open Systems: a new ap-
proach to use genomics data in risk assessment [Текст] / V. Ageev, B. Fomin, O. Fomin, T. Kachanova [et all.] // In Book «Risk Assessment».— Book 2/Ed. M.G. Ty-shenko.— InTech, 2012.
6. Kachanova, T. Physics of Open Systems: Generation of System Knowledge [Текст] / Т. Kachanova, В. Fomin // 3rd Intern. Multi-Conf. on Complexity, Informatics and Cybernetics: «1МС1С 2012». March 25th- 28th, 2012- Orlando, Florida, U.S.A.
7. Качанова, Т.Л. Методы и технологии генерации системного знания [Текст]: Учеб. пособие для магистров и аспирантов / Т.Л. Качанова, Б.Ф. Фомин,- СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2012.— 132 с. ISBN 978-5-7629-1197-9.
8. Качанова, Т.Л. Введение в язык систем [Текст] / Т.Л. Качанова, Б.Ф. Фомин,— СПб: Наука, 2009,- 340 с.
