CC BY
24
2012. № 1. С. 11-21.
5. Берков Н.А., Архангельский А.И., Архангельская М.В. Математическое моделирование предельной нагрузки некоторых узлов сопряжения в машиностроительных конструкциях. Системные технологии. 2018. №3(28). С. 124-132.
6. Берков Н.А., Архангельский А.И., Архангельская М.В. Математический практикум с применением пакета Matlab. Учебное посо-
бие. Часть 1. Алгебраические преобразования. Графики. Задачи линейной алгебры. Москва, 2017. 74c.
7. Mokhtarain, K. & Endicott, J.S. Stresses in Intersecting Cylinders Subjected to Pressure // Welding Research Council Bulletin. 1991. No. 368. P. 1-31.
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Берков Н.А., Архангельский А.И., Архангельская М.В. Моделирование геометрии пере секающихся цилиндрических оболочек с торовым переходником— Системные технологии. -2019. — № 30. — С. 147—152.
История статьи:
Дата поступления в редакцию 11.02.19 Дата принятия к печати 24.03.19
УДК 519.2, 372.851
С.А. Муханов*, А.А. Муханова**
* Московский политехнический университет
** Российский государственный аграрный заочный университет
S.A. Mukhanov*, A.A. Mukhanova**
*Moscow Polytechnic University **Russian State Agrarian Correspondence University
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СЕРВИСА WOLFRAM|ALPHA В ЭКОНОМИКО-
СТАТИСТИЧЕСКИХ РАСЧЕТАХ
WOLFRAM | ALPHA SERVICE IN ECONOMIC STATISTICAL CALCULATIONS
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы использования сервиса Wolfram\Alpha для экономико-статистических расчетов. Рассматриваются как встроенные возможности анализа базовых экономических показателей, так и некоторые возможности статистической обработки пользовательских данных. В качестве примера проведен анализ динамики некоторых отраслей сельского хозяйства России в условиях санкций и контрсанкций.
Ключевые слова: высшее образование, математика, санкции, сельское хозяйство, статистический анализ, wolframalpha.
Abstract
The article provides an overview of the use of the Wolfram \ Alpha service for economic and statistical calculations. Both the built-in capabilities for analyzing basic economic indicators and some possibilities for the users data statistical processing are considered. As an example, the analysis of the dynamics of some branches of agriculture in Russia under conditions of sanctions and counter sanctions has been carried out.
Keywords: higher education, mathematics, sanctions, agriculture, statistical analysis, wolframalpha.
Ш
Математическая подготовка является важной составляющей подготовки студентов инженерных направлений и специальностей. При этом в расчетах часто используются различные статистические и математические пакеты. [1, 2]. При этом необходимо понимать, что «компьютерная математика не способна полностью исключить традиционные методы в преподавании» [3] Она позволяет «сосредоточить внимание студента на логике методов и алгоритмов, освобождая от необходимости освоения громоздких и труднозапоминающихся вычислительных приемов и процедур» [Там же].
Одним из популярных сервисов, используемых в преподавании математики является Wolfram|Alpha. Рассмотрение исследовательского и дидактического потенциала данной системы является важной педагогической задачей, связанной с повышением качества прикладной математической подготовки бакалавра. [4,5]
Wolfram|Alpha представляет собой вычислительную машину знаний. Как и для стандартных поисковых систем, таких как Google или Яндекс пользователь может задать вопрос на естественном языке (понимается только английский язык). Однако, в ответ выдается не список ссылок, а некоторый вычисленный ответ. Движок этой системы построен на базе системы компьютерной математики Wolfram Mathematica, огромной библиотеке алгоритмов и NKS-подходе к построению ответов на запросы. Данный подход в своей основе базируется на тезисах, изложенных Стивеном Вольфрамом в книге «A New Kind of Science». Утверждается, что природу вычислений необходимо изучать экспериментально, а сами результаты имеют большое значение для понимания окружающего мира, который предполагается дискретным. Таким образом, вычислительная наука описывается как пересечение математических, инженерных и научно-эмпирических традиций. [6, 7] Сервис Wolfram|Alpha имеет развитые возможности в области статистики. Самым простым примером использования таких возможностей является к системе с запросом на формальном языке.
Например, запрос Системные технологии 1 (№30) 2019
(Л X
I-<
Z
ГО U
¡а х о, го
«s
< со
о
т
и го
,
X S
¡е и и т
S
(3
S
н го
ь
I
о ¡е s z
0
1
<1
< s
CQ ГО
S£
^ Л
£ £ * £
< 15 ü 5
Russian economic in 2010 .. 2018
Выдаст динамику изменений отдельных показателей нашей экономики по ключевым отраслям (см. рисунок 1):
Рис. 1. Результаты запроса экономических показателей
Система может строить прогностические модели. Например, при запросе population of russia in 2030 будет выведен прогноз по основным демографическим показателям нашей страны к 2030 году (см. рис. 2):
Рис. 2. Прогноз по населению России к 2030 году
Безусловно, доступ к базам данных дает Wolfгam|Alpha интересные возможности, но также данную систему можно использовать и для статистических расчетов, данные по которым вводит сам пользователь системы.
В качестве примера продолжим работу, начатую нами ранее [8]. Рассмотрим, например, динамику изменения структуры сельскохозяйственного производства в России и проанализируем влияние санкций и контрсанкций на объем его производства. Воспользуемся методикой, использованной нами в указанной выше статье. Как и ранее, нами были выбраны только «финансовые ограничения» (по классификации портала РИА Новости [9]) с соответствующими весовыми коэффициентами. [8]
Поскольку, по мнению авторов санкций давление должно усиливаться, то баллы, присвоенные нами санкциям мы возьмем нарастающим итогом. Для расчета данных по валовому сбору зерна воспользуемся данными Росстата. В результате, для расчета корреляции в Wolfгam|Alpha нам нужно будет ввести строку:
Согге1айоп[{75,99,124,136}, {105.3,104.8,120.7,135.4}]
И рассчитанный системой коэффициент корреляции составит 0,902911 (см. Рис. 3):
< *
S
I-<
Z ш
I-<
Z
#WolframAlpha
computational intelligence.
Correlation[{75,99,124,136}, {105.3,104.8,120.7,135.4}]
га и ш i» = Brows
Input:
Correlation||75, 99, 124, 136), (105.3, 104.8, 120.7, 135.4ц
Result:
0.902911
© Download Page P
Рис. 3. Расчет корреляции санкций и валового сбора зерна в России
Как мы видим, имеется довольно значимая корреляция между двумя рядами данных. К сожалению авторов санкций, как нам кажется, это не тот результат, на который они рассчитывали, ведь корреляция показывает, что с усилением давления растет сельскохозяйственное производство в нашей стране.
Приведем еще расчет некоторых параметров. Расчет корреляции урожайности зерновых и зернобобовых (рассчитанный коэффициент 0,861564): Согге1айоп[{75,99,124,136}, {24.1,23.7,26.2,29.2}]
Как мы видим, в целом подтверждаются слова министра сельского хозяйства А. Ткачева , что «отрасль научилась жить в условиях санкций, и любой подобный кризис делает ее только сильнее, наращивание объемов производства
(Л X
I-<
Z
га и
m х
Q, ГО
« s
т
и го
,
и ш
S
1
го m о
2 ^
о с
и
X S
¡е и и т
S
(3
S
н го
ь
I
о ¡е s z
0
1
§
m
, и CQ ГО
S£
^ Л
£ £ * £
< 15 и 5
<
ш
О
Z <
<
по тем сельхозпродуктам, которых Россия производит недостаточно, должно достичь своих максимумов к 2020 году». (Цитата по [10]).
Все ли так однозначно благополучно в нашем сельском хозяйстве в условиях санкций и контрсанкций? К сожалению данный ответ не столь однозначен. Большой проблемой сельского хозяйства является высокая кредиторская задолженность. При этом необходимо понимать, что с введением финансовых и экономических санкций, доступ к кредитным ресурсам в нашей стране значительно усложнился. «Так, согласно данным Федеральной службы государственной статистики, объем выданных кредитов на проведение сезонных полевых работ в 2014 году оказался на 19% ниже уровня, чем годом ранее. Объем кредитов, выданных Россельхозбанком снизился на 12%. Сбербанк России сократил кредитование на 37%. Кредиты в основном носят краткосрочный характер (2-3 года), тогда как для сельского хозяйства срок отдачи от вложений составляет 5-10 лет». [11] Таким образом, «общая ситуация в отрасли, по-прежнему, остается сложной, значительно усугубляет ситуацию повышение ключевой ставки Банком России, что привело к росту стоимости заемных денег и как следствие — недоступности длинных денег для большинства сельскохозяйственных предприятий, средств государственной поддержки по-прежнему ... явно недостаточно». [12]
В частности, рассмотрим данные расчета по крупному рогатому скоту (рассчитанный коэффициент -0,995699):
Correlation[{75,99,124,136}, {19264,18992,18753,18681}]
При этом, как показывает наше исследование, наибольшую долю в падения поголовья показали так называемые «хозяйства населения» (коэффициент -0,997466), в то время как, например, фермерские хозяйства даже продемонстрировали рост поголовья скота (рассчитанный коэффициент 0,985249).
Очевидно, что для животноводческого производства издержки и время окупаемости значительно выше, чем при производстве зерновых и финансовые ограничения здесь оказывают значимое влияние для мелких производителей, которым тяжело получить доступ к государственным программам поддержки села.
Выводы:
1. Сервис Wolfram|Alpha обладает интересными возможностями, позволяющими использовать его в экономико-статистических расчетах и исследованиях.
2. В качестве примера нами был проведен анализ влияниясанкций на некоторые отрасли сельского хозяйства в России, по результатам которого можно сделать вывод о том, что в целом от введения санкций и контрсанкций сельскохозяйственное производство демонстрирует значимый рост и на усиление санкций отзывается увеличением объема производства. Между тем, необходимо отметить, что хозяйствам населения труднее получить доступ к программе государственной поддержке сельского хозяйства и, таким образом, финансовые санкции оказывают видимый негативный эффект на них.
Литература
1. Смирнова Н.А. Использование современных пакетов компьютерной математики в образовательном процессе // Электронный научный журнал. 2016. № 11-1 (14). С. 269-272.
2. Архангельский А.И., Берков Н.А., Архангельская М.В. Применение пакетов компьютерной алгебры для выполнения лабораторных работ по теории вероятностей и математической статистике // В сборнике: Высшая школа. Новые технологии науки, техники, педагогики Материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2018. С. 303-306.
3. Черняк А.А., Кутырева А.А. Применение компьютерных пакетов в преподавании дисциплины «Высшая математика» // Инновационные образовательные технологии. 2007. № 4 (12). С. 65-69.
4. Власов Д.А., Синчуков А.В. Новые технологии Wolframalpha в контексте исследования проблем новой экономики // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 5-5 (47). С. 20-24.
5. Власов Д.А. Wolfram-технологии в обучении теории игр теоретико-игровом моделировании социально-экономических ситуаций // Системные технологии. 2018. № 3 (28). С. 13-18.
6. Schmidhuber, Jurgen. "Origin of main ideas in Wolfram's book "A New Kind of Science"". CERN Courier.
7. Gray, Lawrence (2003). "A Mathematician Looks at Wolfram's New Kind of Science". Notices of the AMS. 50 (2): 200-211.
8. Муханов С.А., Муханова А.А. Статистический анализ некоторых отраслей сельского хозяйства в условиях санкций // Экономика: вчера, сегодня, завтра. № 10, том. 8, 2018. С. 358-365.
9. РИА Новости. Хронология событий [https://ria.ru/infografika/20170901/1501426774. html?inj=1].
10.Рурукина Н.Б. Ткачев: санкции формируют "тепличные условия" для сельского хозяйства // Агроинвестор: электронный журнал. — 2015. — №6. [Электронный ресурс]. URL: http://www.agroinvestor.ru/ analytics/news/21861-tkachev-sanktsii-es-formiruyut-teplichnye-usloviya-dlya-rossiys-kogo-apk/ (дата обращения: 06.10.2018).
11.Зенин И.Р. Проблемы и перспективы развития сельского хозяйства в России в условиях экономических санкций // В сборнике: Ломоносовские чтения на Алтае: фундаментальные проблемы науки и образования Сборник научных статей международной конференции. Алтайский государственный университет. 2015. С. 210-212.
12. Соловьева Т.Н. К вопросу о приоритетах денежно-кредитной политики Банка России и их влиянии на развитие экономики / Т.Н. Соловьева, Н.А. Пожидаева, Д.А. Зюкин, В.В. Жилин // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. — 2015. — № 12-1. — С. 149-152.
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
С.А. Муханов, А.А. Муханова. Использование сервиса Wolfram|Alpha в экономико-статистических расчетах. — Системные технологии. — 2019. — № 30. — С. 152—157.
История статьи: Дата поступления в редакцию 26.02.19
Дата принятия к печати 28.02.19
Ш
X
I-<
Z
(U и
ш х
о, го
< со
о
ф
т
и го
,
X S
¡е и и т
S
(3
S
н го
ь
I
о ¡е s z
0
1
<1
< s
CQ ГО
S£
^ Л
£ £ * £
< 15 ü 5
