Обложка Титул и
оборотка Выходные
данные Скачать
pdf-файл монографии Скачать doc-файл монографии Скачать в
одном архиве doc и pdf-файлы монографии и обложку
ОГЛАВЛЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КОНТРОЛЛИНГА
1.1. Несколько слов о терминах и развитии науки
1.2. Организационно-экономическое моделирование и
эконометрика как научно-практические и учебные дисциплины
1.3. Прогнозирование как одна из функций управления
промышленными предприятиями
1.4. Проблемы устойчивости в моделях и методах
разработки стратегии предприятия
1.5. После кризисов - солидарная информационная
экономика
1.6. Заключительные замечания
ГЛАВА 2.РАЗВИТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ
МЕТОДОВ В НАШЕЙ СТРАНЕ
2.1. Основные этапы становления статистических методов
2.2. Вероятностно-статистические методы в работах
А. Н. Колмогорова
2.3. Вероятностно-статистические методы в работах
Б. В. Гнеденко
2.4. Непараметрическая и прикладная статистика в нашей стране
2.5. Состояние и перспективы развития прикладной и теоретической статистики
ГЛАВА 3. НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ
3.1. Структура прикладной статистики
3.2. Теоретические инструменты статистических методов
3.3. Распределения реальных
статистических данных не являются
нормальными
3.4. Выборочные исследования
3.5. Проверка однородности
3.6. Восстановление зависимости методом наименьших
квадратов на основе непараметрической
модели с периодической составляющей
4.1. Организационно-экономическое обеспечение
ракетно-космической промышленности
4.2. Основные идеи солидарной информационной экономики - базовой
организационно-экономической теории
4.3. Организационно-экономические подходы к оценке реализуемости инновационно-
инвестиционных проектов
4.4. Управление требованиями и оценка реализуемости проектов создания изделий ракетно-космической техники
4.5. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков при создании ракетно-космической
техники
4.6. Многообразие методов прогнозирования
4.7. Оценка инфляции по независимой информации
4.8. Прогноз развития информационно-коммуникационных
технологий
4.9. Профессиональные стандарты,
информационно-коммуникационные технологии и управление в ракетно-космической
промышленности
ГЛАВА 5. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ
СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОЛОГИИ И
ЭКОНОМИКЕ
5.1. АСК-анализ влияния экологических факторов на качество жизни населения региона
5.2. Системно-когнитивные модели прогнозирования
развития многоотраслевой агропромышленной
корпорации
6.1. Синтез адаптивных интеллектуальных измерительных систем с применением
АСК-анализа и системы «Эйдос», системная
идентификация в эконометрике, биометрии,
экологии, педагогике, психологии и
медицине
6.2. Хиршамания при оценке результатов научной
деятельности, ее негативные последствия и попытка их преодоления с применением
многокритериального подхода и теории информации
6.3. Количественная оценка степени манипулирования
индексом Хирша и его модификация, устойчивая к манипулированию
6.4. Синтез и верификация многокритериальной системно-когнитивной модели
университетского рейтинга Гардиан и ее
применение для сопоставимой оценки эффективности российских вузов с учетом направления подготовки
ГЛАВА 7.
ПРИМЕНЕНИЕ АСК-АНАЛИЗА И ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ
СТАТИСТИКИ
7.1. Исследование
статистических распределений методами
теории информации
7.2. Модификация взвешенного метода наименьших квадратов
путем применения в качестве весов
наблюдений количества информации в них
7.3. Асимптотический информационный критерий качества шума
СОДЕРЖАНИЕ
ГЛАВА 1. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КОНТРОЛЛИНГА
1.1. Несколько слов о
терминах и развитии науки
1.2.
Организационно-экономическое моделирование и эконометрика как
научно-практические и учебные дисциплины
1.3. Прогнозирование как одна
из функций управления промышленными предприятиями
1.4. Проблемы устойчивости в
моделях и методах разработки стратегии предприятия
1.5. После кризисов -
солидарная информационная экономика
1.6. Заключительные замечания
ГЛАВА 2.РАЗВИТИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ
МЕТОДОВ В НАШЕЙ СТРАНЕ
2.1. Основные этапы
становления статистических методов
2.1.1. Моисей – первый статистик
2.1.2. Развитие представлений о статистике
2.1.3. Краткая история статистических методов
2.1.4. Параметрическая статистика
2.1.5. Наукометрия статистических исследований
2.1.6. Непараметрическая статистика
2.1.7. Появление прикладной статистики
2.1.8. Что дает прикладная статистика народному
хозяйству?
2.1.9. Статистические методы в России
2.2.
Вероятностно-статистические методы в работах А. Н. Колмогорова
2.2.1. Аксиоматический подход к теории вероятностей
2.2.2. Критерии согласия
2.2.3. «Вздувание» коэффициента корреляции
2.2.4. Метод медианы в теории оценивания
2.2.5. Средние по Колмогорову
2.2.6. Статистическая теория кристаллизации металлов.
2.2.7. Метод наименьших квадратов
2.2.8. Суммы случайного числа случайных слагаемых
2.2.9. Статистический контроль
2.2.10. Несмещенные оценки
2.2.11. О логнормальном законе распределения
2.2.12. Обнаружение различий
2.3.
Вероятностно-статистические методы в работах Б. В. Гнеденко
2.3.1. От практики – к теории, от теории – к
практике (четыре этапа научного пути)
2.3.2. Суммирование независимых случайных величин
2.3.3. Предельные теоремы для крайних порядковых и
разделимых статистик
2.3.4. Теория массового обслуживания
2.3.5. О работах Б. В. Гнеденко в области
математической статистики, теории надежности и контроля качества
2.3.6. История математики и преподавание
2.4. Непараметрическая и
прикладная статистика в нашей стране
2.4.1. О работах Н. В. Смирнова
2.4.2. О Л.Н. Большеве
2.4.3. В. В. Налимов как организатор науки
2.4.4. Дискуссия о прикладной статистике
2.4.5. Попытки объединения отечественных статистиков
2.5. Состояние и перспективы
развития прикладной и теоретической
статистики
2.5.1. Послевоенное развитие отечественной статистики
2.5.2. Новые идеи последних десятилетий: точки роста
2.5.3. Статистика объектов нечисловой природы
2.5.4. Основные идеи статистики объектов нечисловой
природы
2.5.5. О нерешенных проблемах теоретической и
прикладной статистики
ГЛАВА 3. НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ
3.1. Структура прикладной
статистики
3.1.1. Что дает прикладная статистика народному
хозяйству?
3.1.2. Об истории прикладной статистики
3.1.3. Наукометрия прикладной статистики
3.1.4. Точки роста
3.1.5. Основные идеи нечисловой статистики
3.1.6. Итоги анализа структуры прикладной статистики
3.2. Теоретические
инструменты статистических методов
3.2.1. Законы больших чисел
3.2.2. Центральные предельные теоремы
3.2.3. Теоремы о наследовании сходимости
3.2.4. Метод линеаризации
3.2.5. Принцип инвариантности
3.3.
Распределения реальных статистических данных
не являются нормальными
3.3.1. Часто ли распределение результатов наблюдений
является нормальным?
3.3.2. Результаты экспериментов метрологов
3.3.3. Скорость сходимости в Центральной предельной
теореме
3.3.4. Неустойчивость параметрических методов
отбраковки резко выделяющихся
результатов наблюдений
3.4. Выборочные исследования
3.4.1. Организация выборочных исследований
3.4.2. Модели случайных выборок
3.4.3. Доверительное оценивание доли
3.4.4. Два прикладных выборочных исследования
3.4.5. Проверка однородности двух биномиальных выборок
3.5. Проверка однородности
3.5.1. Система моделей проверки однородности двух
независимых выборок
3.5.2. Проверка согласия и однородности для
признаков с конечным числом градаций
3.5.3. Проверка однородности характеристик для
количественных признаков
3.5.4. Двухвыборочный критерий Вилкоксона
3.5.5. Состоятельные критерии проверки однородности
независимых выборок
3.5.6. Реальные и номинальные уровни значимости в
задачах проверки статистических гипотез
3.6. Восстановление
зависимости методом наименьших квадратов
на основе непараметрической модели с периодической составляющей
3.6.1. Задача восстановления линейной зависимости
3.6.2. Асимптотические распределения оценок параметров
3.6.3. Асимптотическое распределение трендовой
составляющей
3.6.4. Математическое ожидание остаточной суммы
квадратов
3.6.5. Оценивание периодической составляющей
3.6.6. Интервальный прогноз
3.6.7. Пример применения непараметрического метода наименьших
квадратов в модели с периодической
составляющей
3.6.8. Интервальный прогноз индивидуальных значений
3.6.9. О проверке условий (7)
3.6.10. Проверка второго условия (7) по
экспериментальным данным
3.6.11. Асимптотическая несмещенность оценки параметра
а
3.6.12. Обсуждение полученных в разделе результатов
4.1.
Организационно-экономическое обеспечение ракетно-космической промышленности
4.1.1. Методологические основы разработки
организационно-экономического обеспечения решения задач управления космической
деятельностью
4.1.2. Моделирование рисков при выполнении проектов
разработки ракетно-космической техники
4.1.3. Оценка реализуемости проектов создания
изделий ракетно-космической техники
4.1.4. О контроллинге научной деятельности в РКП
4.1.5. Разработка в интересах РКП новых математических
методов
4.1.6. Разработка в интересах РКП новых экономических
методов
4.2. Основные идеи солидарной
информационной экономики - базовой
организационно-экономической теории
4.2.1. Исходные идеи солидарной информационной
экономики
4.2.2. Предшественники и единомышленники
4.2.3. Механизмы организации хозяйственной
деятельности согласно солидарной информационной экономике
4.3.
Организационно-экономические подходы к
оценке реализуемости инновационно- инвестиционных проектов
4.3.1. Основные понятия
4.3.2. Подходы к оценке реализуемости
инновационно-инвестиционных проектов, в том числе по созданию РКТ
4.3.3. Общая модель оценки реализуемости проекта
4.3.4. Подходы к оценке реализуемости проектов по
созданию РКТ
4.3.5. Промежуточные итоги
4.4. Управление требованиями
и оценка реализуемости проектов создания
изделий ракетно-космической техники
4.4.1. Системный подход к оценке реализуемости
космического проекта
4.4.2. Этапы разработки космического проекта
4.4.3. Алгоритм управления космическим проектом
4.5. Аддитивно-мультипликативная
модель оценки рисков при создании
ракетно-космической техники
4.5.1. Об основных понятиях общей теории риска
4.5.2. Аддитивно-мультипликативная модель оценки
рисков (общий случай)
4.5.3. Аддитивно-мультипликативная модель оценки
рисков выполнения инновационных проектов
в вузах (с участием внешнего партнера)
Вероятность выполнения работ без учета
риска партнера
Вероятность выполнения работ без учета
риска страны
Вероятность выполнения работ без учета
риска вуза
Вероятность выполнения работ в вузе
4.5.4. Оценки рисков при выпуске нового инновационного изделия
4.5.5. Аддитивно-мультипликативная модель оценки
рисков при разработке
ракетно-космической техники (РКТ)
4.5.6. О дальнейшем развитии аддитивно-
мультипликативной модели
4.6. Многообразие методов
прогнозирования
4.6.1. Источники неопределенностей
4.6.3. Методы организационно-экономического
прогнозирования
4.6.4. Статистические методы прогнозирования
4.6.4.1. Прогноз временных рядов
4.6.4.2. Регрессионный анализ
4.6.4.3. Адаптивные методы прогнозирования
4.6.4.4. Компьютерные статистические технологии
4.6.4.5. Методы статистических испытаний
4.6.4.6. Методы размножения выборок
4.6.5. Экспертные методы прогнозирования
4.6.5.1. Метод Дельфи
4.6.5.2. Метод сценариев
4.6.5.3. Мозговой штурм
4.6.5.4. Анализ ситуации
4.6.6. Комбинированные методы
4.6.7. Предложения по совершенствованию механизмов
прогнозирования и планирования для
практического использования при создании
космических комплексов
4.7. Оценка инфляции по независимой
информации
4.7.1. Потребительская корзина - инструмент измерения роста цен
4.7.2. Результаты измерения роста цен
4.7.3. Сравнение с данными официальной статистики
4.7.4. Более подробный анализ: инфляция в XXI веке
4.7.5. Использование индексов инфляция при
решении задач экономики и управления
4.8. Прогноз развития
информационно-коммуникационных технологий
4.8.1. О прогнозировании: предварительные соображения
4.8.2. Факторы
4.8.3. Взгляд в целом на развитие
информационно-коммуникационных технологий
4.8.4. Тенденции
4.8.4.1. Железо (hardware)
4.8.4.2. Софт (software) и Интернет
4.8.4.2.1. Усиление средств защиты от копирования
4.8.4.2.2. Развитие мира свободнораспространяемого
программного обеспечения
4.8.4.2.3. Развитие технологии "аренды программ"
через Интернет
4.8.4.2.4. Увеличение надежности и ресурсоемкости
программ
4.8.4.2.5. Сохранение общих принципов интерфейса
4.8.4.3. Другие отрасли
4.8.5. Прогноз - итоги
4.9. Профессиональные
стандарты, информационно-коммуникационные технологии и управление в
ракетно-космической промышленности
4.9.1. Понятие профессионального стандарта
4.9.2. Основные проблемы разработки профессиональных стандартов
4.9.3. Что нужно учитывать при разработке профессионального стандарта?
4.9.4. Влияние развития информационно-коммуникационных
технологий на хозяйственную деятельность
4.9.5. Прогноз подходов к организации принятия управленческих решений
ГЛАВА 5. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ
СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОЛОГИИ И
ЭКОНОМИКЕ
5.1. АСК-анализ влияния
экологических факторов на качество жизни
населения региона
5.1.1. Формулировка проблемы
5.1.2. Традиционные подходы к решению
проблемы и их недостатки
5.1.3. Предлагаемое решение проблемы
с применением АСК-анализа и системы «Эйдос»
5.1.4. Суть метода АСК-анализа –
преобразование исходных данных в информацию, а ее в знания путем метризации
измерительных шкал
5.1.5. Краткий численный пример
5.1.5.1. Источники исходных данных
5.1.5.2. Когнитивно-целевая
структуризация и формализация предметной
области
5.1.5.3. Синтез и верификация модели
5.1.5.4. Решение задач на основе
созданной модели
5.1.5.4.1. Идентификация и
прогнозирование
5.1.5.4.2. Принятие решений
5.1.5.4.3. Исследование моделируемого
объекта
5.1.6. Выводы
5.1.7. Предложения
5.2. Системно-когнитивные
модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации
5.2.1. Когнитивно-целевая структуризация и формализация предметной области
5.2.2. Синтез и верификация модели
6.1. Синтез адаптивных
интеллектуальных измерительных систем с
применением АСК-анализа и системы
«Эйдос», системная идентификация в эконометрике,
биометрии, экологии, педагогике,
психологии и медицине
6.1.1. Интеллектуальные измерительные системы, как закономерный этап развития
информационно-измерительных систем
6.1.2. Математический метод АСК-анализа – системная теория информации
6.1.3. Применение АСК-анализа и системы «Эйдос» для
интеллектуальных измерений и идентификации состояний сложных нелинейных систем
6.1.3.1. Решение 1-й задачи – многопараметрической
типизации состояний сложных объектов
6.1.3.2. Решение 2-й задачи – системной
идентификации состояний сложных объектов
6.1.3.3. Решение 3-й задачи – принятия решений об
управляющем воздействии так изменяющем состав объекта управления, чтобы его качество максимально
повышалось при минимальных затратах на
это
6.1.3.3.1.
Интегральные критерии системы «Эйдос»
6.1.3.3.2. Алгоритм
решения 3-й задачи
6.1.3.3.3. Численный
пример решения 3-й задачи
6.1.3.3.4. Различие в
подходах психолога и руководителя к назначению и перемещению персонала
6.1.4. Выводы
6.2. Хиршамания при оценке результатов
научной деятельности, ее негативные последствия и попытка их преодоления с
применением многокритериального подхода и теории информации
6.2.1. Проблема, или о том какой урон нанес джин
Хирша, выпущенный из бутылки
6.2.2. Идея предлагаемого решения проблемы
6.2.3. Автоматизированный системно-когнитивный анализ
и интеллектуальная система «Эйдос» как инструментарий решения проблемы
6.2.4. Частные критерии и виды моделей системы «Эйдос»
6.2.5. Ценность описательных шкал и градаций для решения задач идентификации текстов и авторов (нормализация текста)
6.2.6. Интегральные критерии системы «Эйдос»
6.2.7. Выводы
6.3. Количественная оценка
степени манипулирования индексом Хирша и его модификация, устойчивая к
манипулированию
6.3.1. Что
такое индекс Хирша
6.3.2. Манипулирование индексом Хирша при малом числе
публикаций
6.3.2.1. Способ сформировать максимальное значение
индекса Хирша при малом числе публикаций
6.3.2.2. Первый интегральный критерий манипулирования
индексом Хирша
6.3.2.3. Примеры применения первого интегрального
критерия манипулирования индексом Хирша на основе баз данных РИНЦ
6.3.3. Манипулирование индексом Хирша при большом
числе публикаций
6.3.3.1. Способ увеличить значение индекса Хирша при
большом числе публикаций
6.3.3.2. Научно-обоснованная модификация индекса
Хирша, нечувствительная (устойчивая) к попыткам манипулированию им
6.3.3.3. Второй интегральный критерий манипулирования
индексом Хирша
6.3.3.4.Примеры определения теоретических значений
индекса Хирша путем решения уравнений трендов
6.3.4. Согласованность 1-го и 2-го интегральных
критериев манипулирования индексом Хирша
6.3.5. Выводы и рекомендации
6.4. Синтез и верификация
многокритериальной системно-когнитивной
модели университетского рейтинга Гардиан
и ее применение для сопоставимой оценки эффективности российских вузов с учетом направления подготовки
6.4.1. Формулировка проблемы
6.4.2. Авторский подход к решению проблемы
6.4.2.1. Идея предлагаемого
решения проблемы
6.4.2.2. Автоматизированный
системно-когнитивный анализ и интеллектуальная система «Эйдос» как
инструментарий решения проблемы
6.4.2.3. Частные критерии
университетского рейтинга Гардиан
6.4.3. Численный пример
6.4.3.1. Источники исходных данных
6.4.3.2. Подготовка
исходных данных для системы «Эйдос»
6.4.3.3. Установка системы
«Эйдос»
6.4.3.4. Ввод исходных
данных в систему «Эйдос» с помощью одного и ее программных интерфейсов
6.4.3.5. Синтез и
верификация многокритериальной системно-когнитивной модели университетского
рейтинга Гардиан, учитывающей направления подготовки
6.4.3.6. Наглядное
отображение подматриц системно-когнитивных моделей университетского рейтинга
Гардиан в виде когнитивных функций
6.4.3.7. Интегральный
критерий и решение задачи оценки рейтинга вуза в системно-когнитивной модели
университетского рейтинга Гардиан
6.4.3.8. Исследование
многокритериальной системно-когнитивной модели университетского рейтинга
Гардиан, учитывающей направления подготовки
6.4.3.8.1.
Автоматизированный количественный SWOT-анализ университетского рейтинга Гардиан
6.4.3.8.2.
Информационные портреты классов и значений показателей университетского
рейтинга Гардиан
6.4.3.8.3.
Кластерно-конструктивный анализ университетского рейтинга Гардиан
6.4.4. Интеграция различных рейтингов в одном «супер
рейтинге» – путь к использованию рейтинга Гардиан для оценки российских вузов
6.4.4.1. Пилотное
исследование и Парето-оптимизация
6.4.4.2. Эксплуатация
методики в адаптивном режиме
6.4.5. Выводы. Ограничения и перспективы
ГЛАВА 7. ПРИМЕНЕНИЕ
АСК-АНАЛИЗА И ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧ СТАТИСТИКИ
7.1. Исследование статистических распределений методами теории информации
7.1.1. Формулировка проблемы
7.1.2. Общая идея предлагаемого решения проблемы
7.1.3. Опыт применения теории информации в статистике
7.1.4. Некоторые задачи
статистики, которые могли бы быть решены методами теории информации
7.1.5. Когнитивные функции, как необходимый
элемент решения проблемы
7.1.6. Математическая сущность предлагаемого решения проблемы
7.1.7. Математическая модель и методика численных расчетов количества информации в наблюдениях
7.1.8. Краткий численный пример
7.1.9. Выводы
7.1.10. Ограничения и перспективы
7.2. Модификация взвешенного
метода наименьших квадратов путем применения в качестве весов наблюдений количества информации в них
7.2.1. Математические аспекты
7.2.1.1. Формулировка проблемы
7.2.1.2. Идея предлагаемого решения проблемы
7.2.1.3. Математическая сущность предлагаемого решения проблемы
7.2.1.4. Математическая модель и методика
численных расчетов количества информации
в наблюдениях
7.2.1.5. Численный пример
7.2.1.6. Выводы
7.2.1.7. Ограничения и перспективы
7.2.2. Алгоритм и программная реализация
7.2.2.1. Проблема восстановления аналитической формы функции
по ее графику или таблично заданным значениям
7.2.2.2. Взвешенный метод наименьших квадратов (ВМНК)
как традиционный путь решения проблемы
7.2.2.3. Недостатки традиционного решения проблемы
(ВМНК)
7.2.2.4. Предлагаемое решение проблемы: метод взвешенных
наименьших квадратов, модифицированный путем применения теории информации для
расчета весовых коэффициентов наблюдений
7.2.2.5. Численный пример
7.2.2.6. Выводы
7.2.2.7. Ограничения и перспективы
7.3. Асимптотический
информационный критерий качества шума
7.3.1. Формулировка проблемы
7.3.2. Идея решения проблемы – Асимптотический
информационный критерий качества шума
7.3.3. Обсуждение понятия «Шум» и
теоретическое обоснование Асимптотического информационного критерия качества
шума
7.3.3.1. Соотношение содержания понятий:
«Шум», «Данные», «Информация» и «Знания»
7.3.3.2. Процедуры преобразования данных в
информацию, а ее в знания
7.3.3.3. Шум как данные, которые не
удается преобразовать в информацию имеющимися средствами (абракадабра)
7.3.3.4. Сообщение, как система, смысл как
эмерджентное свойство систем, шум как деструктурированное сообщение, т.е.
сообщение, в котором утрачен смысл
7.3.3.5. Шум как архив, который уже не
удается заархивировать имеющимися средствами
7.3.3.6. Шум как зашифрованный
информационный сигнал, который не удается расшифровать имеющимися средствами.
Ключ дешифрования как способ извлечения смысла
7.3.3.7. Шум и Хаос в древнегреческой и
древнеиндийской космогонии
7.3.4. Метод, технология и методика
применения асимптотического информационного критерия качества шума на практике
7.3.4.1. АСК-анализ как метод применения
асимптотического информационного критерия качества шума
7.3.4.1.1. Истоки
7.3.4.1.2. Методика
7.3.4.1.3. Результаты
7.3.4.2. Математическая модель и методика
численных расчетов (алгоритмы и структуры данных) асимптотического
информационного критерия качества шума
7.3.4.3. Система «Эйдос», как технология и
методика применения асимптотического информационного критерия качества шума
7.3.5. Описание численного эксперимента и
его результатов
7.3.5.1. Программа подготовки исходных
данных
7.3.5.2. Характеристика исходных данных
7.3.5.3. Зависимость достоверности модели
от объемов исходных данных
7.3.5.4. SWOT-анализ влияния предшествующих
пар псевдослучайных чисел на последующие
7.3.5.5. Наглядное графическое отображение
закономерностей в созданных моделях в форме когнитивных функций
7.3.6. Выводы
7.3.7. Перспективы
Литература к главе 1
Литература к разделу 2.1
Литература к разделу 2.2
Литература к разделу 2.3
Литература к разделу 2.4
Литература к разделу 2.5
Литература к разделу 3.1
Литература к разделу 3.2
Литература к разделу 3.3
Литература к разделу 3.4
Литература к разделу 3.5
Литература к разделу 3.6
Литература к разделу 4.1
Литература к разделу 4.2
Литература к разделу 4.3
Литература к разделу 4.4
Литература к разделу 4.5
Литература к разделу 4.6
Литература к разделу 4.7
Литература к разделу 4.8
Литература к разделу 4.9
Литература к разделу 5.1
Литература к разделу 6.1
Литература к разделу 6.2
Литература к разделу 6.3.
Литература к разделу 6.4
Литература к разделу 7.1
Литература к разделу 7.2.1
Литература к разделу 7.2.2
Литература к разделу 7.3
