Символьное моделирование

Материал из Викиучебника — открытых книг для открытого мира
Перейти к навигации Перейти к поиску

Автор курса доктор технических наук, профессор Ильин Владимир Дмитриевич

Символьное моделирование (s-моделирование) — моделирование произвольных объектов в человеко-машинной среде (s-среде)[1] на основе систем визуальных, аудио- и др. символов [2].
S-моделирование изучает системы символов и соответствующие им системы кодов [3], методы построения, сохранения, накопления, поиска и передачи с помощью программируемых машин (компьютеров, смартфонов и др.) s-моделей природных и изобретаемых объектов.
Применяется в науке, инженерном деле и других видах интеллектуальной деятельности для построения моделей сообщений, интерпретации сообщений на моделях систем понятий, создания сетевых протоколов[4] и информационных ресурсов [5], программирования поведения машин, проектирования, информационного взаимодействия, обучения и др.

Множество символьных моделей различных объектов построено до и после создания теории символьного моделирования[6].
Компьютерные программы, музыкальные композиции и другие символьные реализации различных замыслов могут служить примерами символьных моделей.
В теории s-моделирования предложены методы научно-обоснованного построения символьных моделей произвольных объектов.


Понятие "символьное моделирование" (как научная дисциплина) было определено Ильиным В.Д. в 1989 г. на страницах 248-249 книги [Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7]], посвященной методологии автоматизированного конструирования программных систем.

В 2007–2017 гг. в Институте проблем информатики РАН[8] под научным руководством проф. Ильина В.Д. был выполнен ряд НИР, посвящённых методологии s-моделирования и её применению.

В 2008–2015 гг. обучающимся на базовой кафедре Института проблем информатики РАН в МИРЭА[9] читался курс лекций "Символьное моделирование в информатике"[10].
Методологические основания этого курса кратко представлены в статье [Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и ее применения, 2007. Т. 1. Вып. 1. С. 66-78][11]

ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ S-МОДЕЛИРОВАНИЯ[6][10][править]

Моделирование — отображение изучаемого объекта в выбранную среду символьного или несимвольного моделирования (физического или др.), выполненное при заданных ограничениях, соответствующих цели исследований, проектирования, разработки или др., условиям реализации моделирования и применения модели. Адекватность модели определяется степенью её соответствия задачам, для решения которых она создана, и точностью результатов, получаемых при решении этих задач. Значимость модели зависит от ее предсказательной силы, воспроизводимости и применимости. Моделирование служит одним из основных средств познания.

Несимвольное моделирование – дополнительное (по отношению к символьному моделированию) средство изучения объекта на физических моделях (физическое моделирование) и/или прототипах (прототипирование).
И физические модели, и прототипы создаются на основе символьных моделей.
Напр., в электротехнике символьная модель может быть представлена комплектом электронной документации, включающей файлы специфицированного описания, графических изображений (двумерных и/или трехмерных), электрических схем и др.


В наши дни (2020 г.) для изготовления символьных и несимвольных моделей объектов [изучаемых в науке (физике, химии и др.), создаваемых в технике (в авиастроении, робототехнике и др.), медицине (в имплантологии, томографии и др.), искусстве (в архитектуре, музыке и др.) и др. областях деятельности] применяются технологии компьютерного моделирования[12] [с помощью компьютеров и компьютерных устройств (3D-сканеров, 3D-принтеров и др.)].

S-модель объекта изучается как отображение в s-среду[1], выполненное при заданных ограничениях, соответствующих планируемому применению s-модели (напр., цифровое фото — отображение визуального объекта, сделанное с заданным разрешением; программа решения некоторой задачи — отображение выбранного метода решения, учитывающего заданную совокупность ограничений). В s-моделировании не предполагается никаких ограничений на виды и типы заменяемых s-символами объектов: объекты могут иметь любую физическую сущность, размещение, происхождение и назначение. S-символы одного вида могут заменять s-символы другого (напр., визуальные символы могут заменять аудиосимволы).

Инструмент интеллектуальной деятельности[13][править]

Доминирующая роль s-моделей в интеллектуальной деятельности определяется не только их компактностью и выразительностью, но и отсутствием ограничений на типы носителей, применяемых для их хранения. Носителями могут быть память человека, матрица цифровой фотокамеры, память цифрового диктофона и др. Затраты на построение, копирование, передачу, сохранение и накопление s-моделей несопоставимо меньше, чем аналогичные затраты, связанные с несимвольными моделями (например, макетами судов, зданий и др.). Примерами s-моделей могут служить электронные карты, видеоклипы, чертежи машин, записи музыкальных композиций и т. д.

В науке и инженерном деле результат s-моделирования объекта представлен s-моделью системы знаний, описывающей совокупность объектов, включающую изучаемый объект, и связи между ними. Описание s-модели представлено в форме сообщения, рассчитанного на распознавание и интерпретацию научным или инженерным сообществом. Значение результата зависит от предсказательной силы, воспроизводимости и применимости s-модели, а также от свойств сообщения, содержащего её описание. С развитием s-моделирования связан рост продуктивности создания средств поддержки процессов познания, информационного взаимодействия и автоматизированного решения различных задач.

До изобретения программируемых машин[править]

Многовековой процесс изобретения символов (жестовых, графических и др.) и построенных из них сообщений, представление и накопление символьных сообщений во внешней среде стал ключевым средством формирования и развития разумного человека.

Формирование языков сообщений на основе символов[править]

Создание звуковых, жестовых и других средств s-моделирования смыслов, вызванное потребностями сообщать об опасности, размещении объектов охоты и других объектах наблюдения, способствовало совершенствованию механизмов познания, взаимопонимания и обучения. Важным этапом в развитии s-моделирования стало формирование языков сообщений на основе звуковых и жестовых символов.

Важным событием в развитии s-моделирования стали двумерные графические модели (в виде рисунков) при уже освоенном изготовлении трёхмерных (в виде лепных и резных фигурок). Особая роль принадлежит графическим моделям, обозначающим некоторые ситуации, свойства предметов и другие объекты, не имеющие видимых прообразов в окружающей среде.

Переход от примитивных рисунков с натуры к изображениям того, что выдаёт сознание, приблизил изобретение графических схем. Это повлияло на развитие жесто-звуковых средств построения сообщений и способствовало возникновению речи, ставшей важным средством создания и передачи сообщений. Стремление повысить эффективность пояснений, сопровождающих показ, приводило к совершенствованию понятийного аппарата и средств его речевого воплощения. На определённом этапе задумались об s-моделях, допускающих их хранение, копирование и передачу.

Символьные средства представления сущностей и развитие математики[править]

Потребность в количественных оценках при обмене (охотничьей добычей, плодами земледелия, орудиями охоты и труда, изделиями ремесленников и т. д.) привела к изобретению счёта и соответствующих систем жестовых, а затем и графических символов. Сначала количественные оценки, видимо, выражались с помощью жестовых символов (показом пальцев рук и др.). Когда жестовых символов стало не хватать, начали изобретать графические.
Формирование понятия числа и идея экономии символов привели к изобретению систем счисления. Одной из них (двоичной) суждено было сыграть ключевую роль в изобретении цифровой программируемой машины и цифровом кодировании s-моделей, реализуемых с помощью программируемых машин.

К первым математическим символам относят цифры, применявшиеся для записи чисел. Древние системы нумерации и счисления (вавилонская и египетская) были созданы за 2500–3000 лет до н. э.
Первые математические символы для произвольных величин стали применять в 5–4 вв. до н. э. в Греции. Величины (площади, объёмы, углы) изображались в виде отрезков, а произведение двух однородных величин – в виде прямоугольника, построенного из отрезков, соответствующих этим величинам[14].

Развитие алгебры[15] стало возможным только после изобретения удобных символьных систем. В конце 15 века появились + и –. К середине 17 века оформилась символьная система алгебры: текстовые символы (буквы) стали употреблять не только для обозначения неизвестной величины, но и для всех других величин, входящих в задачу.
После этого в алгебре и арифметике появилась возможность формулирования общих правил и доказательств.
Принято считать, что записывать задачи в общем виде первым стал французский математик Франсуа Виет (1591)[16].
Использование символов сделало возможным изобретение языков формул, во многом определивших бурное развитие математики (начиная с 17 века).

Письменность: графическая модель речи[править]

Развитие s-моделей в виде графических схем и одновременное совершенствование речи привели к графической модели речи.
Появилась письменность. Она стала не только важным этапом в становлении s-моделирования, но и мощным инструментом развития интеллектуальной деятельности.
Теперь описания объектов моделирования и связей между ними могли быть представлены композициями рисунков, схем и текстов.

С созданием возможности фиксировать наблюдения, рассуждения и планы в виде s-моделей сообщений, которые можно хранить и передавать, актуальными стали задачи изобретения носителей сообщений, инструментов для рисования и письма, красящих средств и др.
Это были первые задачи на пути построения s-среды[1].

Схематические изображения: прародители чертежей[править]

Важный этап в графическом моделировании связан с моделями схематических изображений (прародителей чертежей) — основы проектирования.
Представление проектируемого трёхмерного объекта в трёх двумерных проекциях, на которых показаны размеры и наименования деталей, сыграло решающую роль в развитии инженерного дела.

После изобретения программируемых машин[править]

После изобретения компьютера s-моделирование стало эффективным средством поддержки интеллектуальной деятельности в s-среде[1].

Средство повышения продуктивности интеллектуальной деятельности[править]

S-моделирование широко применяется для моделирования объектов, изучаемых в физике, химии, науках о Земле, робототехнике, медицине (напр., компьютерная томография) и других областях интеллектуальной деятельности.
Служит эффективным средством совершенствования сложных человеко-машинных систем в экономике, военном деле, государственном управлении и др.
Способствует развитию систем автоматизированного проектирования (САПР), сокращает сроки изобретения и повышает качество новой техники и технологий.
Напр., цифровые 3D-модели физических объектов используются для послойного формирования моделируемых объектов с применением 3D-принтеров, обеспечивающих быстрое и малозатратное изготовление прототипов физических моделей и готовых объектов [деталей и узлов машин, форм для литейного производства, строительных конструкций, имплантантов (фрагментов костей, хрящевых тканей и др.) и др.].
Цифровые модели для 3D-печати могут быть созданы с помощью САПР, 3D-сканера или обычной цифровой камеры и фотограмметрического программного обеспечения.

S-моделирование, являясь средством описания смыслов, представленных системами понятий и знаний, не только сопровождает абстрактное мышление, но и служит инструментом его совершенствования.
Компактность и выразительность символьных моделей позволяют эффективно сочетать детализацию и обобщение в процессе рассуждений.
S-модели изучаемых объектов — испытанный инструментарий механизма ассоциаций, от продуктивности которого зависят судьбы изобретений и научных открытий.

Совершенствование средств автоматизированного построения s-моделей произвольных объектов [17][править]

С ростом доступности компьютеров для пользователей из различных областей деятельности, начавшимся в 1970-х гг., наблюдается убывание доли математических задач, решаемых с помощью компьютеров (изначально созданных как средства автоматизации математических вычислений), и рост доли нематематических задач (коммуникационных, поисковых и др.).
Когда во второй половине 1960-х гг. стали производиться компьютерные терминалы с экранами, начались разработки программ экранных редакторов, предназначенных для ввода, сохранения и коррекции текстовых файлов с отображением на экране.
Одним из первых экранных редакторов стал O26, созданный в 1967 для операторов консоли компьютеров серии CDC 6000.
В 1970 был разработан vi — стандартный экранный редактор для ОС Юникс (Unix) и Линукс (Linux)].

Применение экранных редакторов не только увеличило производительность труда программистов, но и создало предпосылки для существенных перемен в инструментарии автоматизированного построения символьных моделей произвольных объектов.
Например, использование экранных редакторов для формирования текстов различного назначения (научных статей и книг, учебных пособий и др.) уже в 1970-е гг. позволило значительно увеличить производительность создания текстовых информационных ресурсов.
В июне 1975 американский исследователь Алан Кей [создатель языка объектно-ориентированного программирования[18] Смолток (Smalltalk) и один из авторов идеи персонального компьютера] в статье «Personal Computing» («Персональные вычисления») написал: «Представьте себя обладателем автономной машины знаний в портативном корпусе, имеющем размер и форму обычного блокнота. Как бы вы стали использовать её, если бы её сенсоры превосходили ваше зрение и слух, а память позволяла хранить и извлекать при необходимости тысячи страниц справочных материалов, стихов, писем, рецептов, а также рисунки, анимации, музыкальные произведения, графики, динамические модели и что-то ещё, что вы хотели бы создать, запомнить и изменить?».
Это высказывание отражало совершившийся к тому времени поворот в подходе к построению и применению программируемых машин: от средств автоматизации в основном математических вычислений к средствам решения задач из различных областей деятельности.

В 1984 компания «Kurzweil Music Systems» (KMS), созданная американским изобретателем Реймондом Курцвейлом, произвела первый в мире цифровой музыкальный синтезатор Kurzweil 250. Это был первый в мире специализированный компьютер, который жестовые символы, вводимые с клавиатуры, преобразовывал в музыкальные звуки.

Построение человеко-машинной среды решения задач[1][править]

Примерами результатов s-моделирования, сыгравших выдающуюся роль в методологическом обеспечении построения человеко-машинной среды решения задач, могут служить: изобретённая Дж. фон Нейманом модель цифровой электронной машины с хранимыми в общей памяти инструкциями программы и данными [известная как модель фон Неймана (the von Neumann model) и архитектура фон Неймана (the von Neumann architecture)]; изобретённые создателем Веба Т. Бернерс-Ли протокол HTTP (англ. HyperText Transfer Protocol — протокол передачи гипертекста[19], являющийся протоколом прикладного уровня, определяющим правила передачи сообщений в гипермедийных системах, и унифицированный идентификатор ресурса URI (англ. Uniform Resource Identifier), ставший стандартом записи адреса ресурса, размещённого в сети Интернет[20]. На основе s-моделей изобретённых объектов созданы электронная почта, Веб, поисковые системы IP-телефония, интернет вещей и другие интернет-сервисы; цифровая аудио-, фото- и видеозапись; системы автоматизированного проектирования (САПРы); компьютерные тренажёры и роботы, системы цифровой связи, навигационные системы, 3D-принтеры и др.

Программирование и символьное моделирование[7][править]

Программирование рассматривается как создание (на языке программирования[21]) сообщения (называемого программой), которое представляет собой упорядоченный набор инструкций, реализующих алгоритм поведения s-машины (компьютера, смартфона или др.), определенный в спецификации задачи.
Создание программы (в общем случае) включает изучение спецификации задачи, написание исходного текста программы, компиляцию[22] и/или интерпретацию, компоновку [получение кода программы, готового к исполнению, путем сборки из объектных кодов модулей программы (одного или нескольких)] и отладку.
Программированием называют также деятельность, целью которой служит создание программ поведения s-машин.

Программирование поведения символьных автоматов (компьютеров, смартфонов и др. s-машин) занимает особое место среди всех видов деятельности, связанных с управлением. Оно делает потенциально короткой по времени и уникальной по эффективности цепочку: замыселего символьное воплощениереализация в виде задуманного поведения автомата. К сожалению, пока только потенциально.

Процесс символьного воплощения замысла в виде сегодняшней разработки программного обеспечения никак не назовешь коротким по времени. Из-за этого остаётся лишь потенциальной и уникальная эффективность всей цепочки. Её среднее звено продолжает оставаться критическим.

С тех пор как существует программирование, программисты ищут способы повышения производительности своего труда (одним из примеров может служить методология разработки параллельных программ, основанная на системе знаний о задачах[23]).

В современные инструментальные системы программирования[24], как правило, встроены механизмы применения шаблонов разрабатываемых продуктов и готовых решений для отдельных составляющих. Такие системы обычно содержат средства редактирования текстов программ, трансляторы, средства отладки, тестирования и оптимизации программ, графические средства проектирования интерфейсов[25], заготовки текстов для программ различных типов, библиотеки программ и др.

Профессиональным программистам издавна противостоят любители рассматривать спецификации задач и соответствующие им программы как математические сущности.
Чего-то недостает им, чтобы понять, что ни спецификация программируемой задачи, ни программа не являются математическими объектами.
В первых рядах таких любителей — энтузиасты автоматического синтеза и доказательства правильности программ.
Как правило, это либо добросовестно заблуждающиеся математики (по образованию), не имеющие опыта разработки программных продуктов (состоятельность которых доказана практикой), либо поклонники математизации, использующие ее как мошенническое средство скрыть отсутствие полезной для программирования сути.

В реальности спецификация нетривиальной задачи и программа соотносятся так же, как проектная документация (в инженерном деле) и изделие, которое предстоит изготовить.
Пригодность изделия (его соответствие проектной документации) можно определить только путём тестов, разработанных специалистами, хорошо знающими, что должен «уметь» испытуемый и какими свойствами (включая надёжность и безопасность) должен обладать.

Основные понятия[править]

Теория s-моделирования является методологической платформой построения связанных между собой систем понятий и знаний, относящихся к предметным областям информатики, физики, математики, биологии и других наук.
Построенные системы рассчитаны на применение при проектировании компьютеров, смартфонов и др. программируемых машин (s-машин) и s-среды, а также при информатизации[26] различных видов деятельности (научной, инженерной, экономической и др.).
Изучая мир и себя, люди строят символьные модели сущностей, представленные системами понятий, отражающими изучаемые объекты и связи между ними.
Эти модели служат не только средством познания, но и средством, помогающим изобретать искусственные вещи, расширяющие и совершенствующие естественные возможности человека.

Методологическое обеспечение развития s-среды[1][править]

Методологическое обеспечение развития s-среды и реализуемых на её основе информационных технологий представлено в виде связанных между собой методологических комплексов решения базовых задач s-моделирования и физико-технического воплощения s-машин и s-среды.
Результаты первого комплекса служат основанием разработок систем символов и кодов; языков спецификаций, запросов и программирования; архитектур s-машин и соответствующих им систем команд; ассемблеров, компиляторов и интерпретаторов; операционных систем и библиотек программ; редакторов (текстовых, графических, аудио и видео) и инструментальных систем программирования; типов и структур данных, систем управления базами данных (СУБД); систем памяти, накопителей и поисковых систем; сетевых архитектур, протоколов и технологий обмена сообщениями; методов и технологий информационной безопасности].

TSM-комплекс средств описания s-моделей[10][править]

TSM-комплекс средств описания s-моделей (сокр. англ. Textual Symbolic Modeling) — расширяемый набор средств унифицированного текстового описания s-моделей.
Включает средства записи формализованных выражений без применения редакторов формул, выделения частей гипермедийных описаний s-моделей и замены выбранными сокращениями часто повторяющихся фрагментов.
Для выполнения описаний достаточно стандартной клавиатуры и набора шрифтов, имеющихся в составе текстовых редакторов Word (пакета MS Office), Pages (пакета iWork), Writer (пакетов LibreOffice или OpenOffice), или др.

Предусмотрены средства выделения определений, замечаний, примеров, имён понятий и отдельных частей описания [напр., □ <фрагмент описания> □ ≈ определение (символ ≈ заменяет слово «означает»); ◊ <фрагмент описания> ◊ ≈ замечание; О <фрагмент описания> О ≈ пример].

Символы[10][править]

S-символ — заменитель природного или изобретённого объекта, обозначающий этот объект и являющийся элементом определённой системы построения символьных сообщений (текстов, нотных записей или др.) в s-среде, рассчитанных на восприятие человеком или роботом. □

О В s-моделировании русский алфавит вместе со знаками препинания рассматривается как система текстовых s-символов для построения сообщений по правилам грамматики русского языка (каждый элемент алфавита является заменителем звука, применяемого в речевых сообщениях); шрифт Брайля для слепых — как система фактурных s-символов для построения текстовых сообщений, рассчитанных на восприятие осязанием пальцами рук; нотное письмо, система нотных s-символов — как средство построения музыкальных сообщений, представленных в графической форме, а система s-символов шахматной нотации (Chess Notation) — как средство записи шахматных партий в виде текстовых сообщений. О

В компьютерах, смартфонах и других s-машинах символ представляется в форме кода, предназначенного для построения, сохранения, передачи и интерпретации символьных сообщений.
Отличительным признаком символьных объектов, существующих в s-среде (файлов книг, статей, видеозаписей, электронных карт, компьютерных программ и др.), являются легко осуществляемые копирование без искажений, распространение и хранение копий (по сравнению с несимвольными объектами: физическими моделями, макетами научно-технических сооружений и др.).

Виды и типы s-символов[править]

Каждому виду символов соответствует средство приёма сообщений, которым наделён человек (или робот): визуальный — зрение; аудио — слух; тактильный — осязание; запаховый — обоняние.
В современной (уровня 2020 г.) s-среде сравнительно продуктивно используются зрение (восприятие текста, неподвижных и подвижных изображений и др.) и слух (восприятие речи, музыки и др.). Осязание используется в мобильных телефонах (для приёма вибровызова), в игровых устройствах и др.; обоняние — в стадии экспериментирования (выпускаются приборы для распознавания запахов).

Для производства символьных сообщений человек может использовать органы речи, части тела, производящие различимые движения (жесты рук, движения пальцев и др.), и глаза (выбор объекта, указание на место его нового размещения и др.). В современной (уровня 2020 г.) s-среде относительно продуктивно используются движения пальцев рук (посредством компьютерной клавиатуры, мыши, стилуса, сенсорного экрана и др.); распознавание звуковых команд и извещений находится в стадии становления, а использование глаз как средства производства сообщений, направляемых s-машинам, — в стадии исследований.

Каждый вид символов делится на типы: типу символов соответствует множество символов, для которых определены набор атрибутов и семейство допустимых операций.

Виду визуальный соответствуют типы: графический [для построения сообщений, содержащих неподвижные изображения (фотографии, схемы и др.)]; видео (для построения сообщений, содержащих подвижные изображения) и др.

Виду аудио соответствуют типы: речевой (для построения сообщений, содержащих речевые фрагменты); музыкальный (для построения сообщений, содержащих музыкальные фрагменты) и др.

Виду тактильный соответствуют типы: кинетический [служит для формирования сообщений путём перемещения элементов устройств, предназначенных для интерфейса с s-машиной (О вибровызов мобильного телефона — сообщение о поступившем запросе на связь О)]; фактурный [служит для передачи сообщений путём изменения фактуры поверхности элементов устройств (О плоская → волнистая или ребристая и т. д. О)]; термический (служит для передачи сообщений путём изменения температуры поверхности элементов устройств).

Коды[10][править]

S-код является заменителем s-символа или символьного сообщения, используемым для их представления в s-машинах и предназначенным для построения, сохранения, передачи и интерпретации символьных сообщений в s-среде[1]. □

Цифровое кодирование символов и символьных сообщений позволяет применять методы решения задач, которые можно представить в виде программ, рассчитанных на выполнение цифровыми s-машинами.
При цифровом кодировании символам ставят во взаимно однозначное соответствие числа, которые можно эффективно представить в памяти s-машины. При этом основание системы счисления выбирают равным количеству устойчивых состояний, в которых могут находиться элементарные составляющие, из которых построена s-машина (О в современных цифровых s-машинах используется двоичное представление кодов программ и данных, так как транзисторы имеют два устойчивых состояния О).

О В таблице показаны графические символы планет солнечной системы, применяемые астрономами при изготовлении электронных документов, и соответствующие им коды стандарта Юникод (англ. The Unicode Standard). О

Название планеты Символ Код
Меркурий U+263F
Венера U+2640
Земля U+2641
Марс U+2642
Юпитер U+2643
Сатурн U+2644
Уран U+2645
Нептун U+2646

Сигналы[10][править]

S-сигнал — физически реализованное (в виде композиций значений электрического напряжения, частоты или др.) представление s-кода, рассчитанное на распознавание и интерпретацию аппаратным средством s-машины (микропроцессором, видеоконтроллером или др.). □

Типизация моделируемых объектов[10][править]

Тип X ≈ множество X, элементы которого имеют фиксированные набор атрибутов и семейство допустимых операций. Может иметь подтипы, называемые специализациями типа X, и надтипы, называемые обобщениями типа X. □

Специализация типа X — порождение подтипа X [::rule] (здесь сдвоенное двоеточие «::» — символ специализации) с семейством связей, расширенным добавлением связи rule. Выделяет подмножество X [::rule] множества X. Специализацией называют и результат X [::rule] этого порождения (X > X [::rule]). □

Специализация типа, заданная последовательностью добавленных связей X [::(rule 1)::rule 2], — специализация типа X [::rule 1] по связи rule 2. Число специализирующих связей в последовательности не ограничено. При этом имена связей, предшествующие последнему, заключены в круглые скобки, а перед открывающей скобкой каждой пары скобок — сдвоенное двоеточие.

Обобщение типа Z — это порождение его надтипа Z [#rule] путём ослабления (здесь # — символ ослабления) связи rule из семейства связей, соответствующей типу Z. Исключение связи считают её предельным ослаблением. □

Сообщение[10][править]

S-сообщение — конечная упорядоченная совокупность s-символов, рассчитанная на распознавание и интерпретацию получателем, или её s-код, удовлетворяющий требованиям решения базовых задач s-(представления, преобразования, распознавания, конструирования, интерпретации, обмена, сохранения, накопления, поиска и защиты) в s-среде[1]. □

О S-модели систем понятий и систем знаний, в которых представлены результаты изучения некоторых сущностей (объектов исследований); программы, определяющие поведение s-машин; веб-страницы и файлы документов — всё это s-сообщения. О

Файл – поименованная единица хранения компьютерного кода сообщения (данных или программы) на накопителе (SSD, жестком диске или др.) компьютера или компьютерного устройства (смартфона, цифровой камеры или др.).

В полном имени файла <where\file name.file extension> where — описание размещения на накопителе, file name — имя файла, file extension — расширение файла, указывающее на тип программ, способных интерпретировать содержимое файла (необязательная составляющая полного имени файла). Чтобы открыть файл без расширения необходимо указать программу.
Полное имя файла — уникально для конкретного компьютера или компьютерного устройства. □

О d:\Photo\pict1206.jpg — файл изображения с именем pict1206 и расширением jpg хранится в папке (англ. file folder) Photo, размещённой на диске d: О

В s-среде[1] люди с помощью s-машин формируют s-сообщения, представляя их на языках запросов, программирования и др.; выполняют различные преобразования [О из аналоговой формы в цифровую и обратно; из несжатой в сжатую и обратно; из одной формы представления документа в другую (О *.doc в *.pdf О) О]; распознают, используют s-сообщения для конструирования новых s-сообщений (программ, документов и др.); интерпретируют на моделях систем понятий (которые хранятся в памяти интерпретатора также в форме s-сообщений); обмениваются s-сообщениями [используя при этом программно-аппаратно реализованные системы правил (сетевые протоколы); сохраняют и накапливают s-сообщения (создавая электронные библиотеки, энциклопедии и др. информационные ресурсы], занимаются решением задач поиска и защиты s-сообщений.

Определение изучаемого объекта[10][править]

В символьном моделировании произвольных объектов (s-моделировании) определение изучаемого объекта имеет вид:
<определение объекта> ≈ <s-модель объекта>, <описание области применимости s-модели объекта>.

Система понятий[править]

Определение системы понятий — описание её s-модели, сопровождаемое указанием области применимости.

<Система Sc понятий> ≈ <множество SSc понятий, на котором определяется изучаемый объект>, <семейство rel (SSc) связей, заданных на SSc>.
Описание представлено в форме сообщения, рассчитанного:

  • на интерпретацию профессиональным сообществом;
  • представление, сохранение, распространение, накопление и поиск в s-среде. □

◊ Определение системы понятий должно удовлетворять необходимым требованиям конструктивности:

  • представление в виде пары <s-модель системы понятий>,<определение области применимости> ;
  • в систему понятий, считающуюся определённой, не должны входить понятия, не имеющие определений (и при этом не относящиеся к понятиям-аксиомам). ◊

□ Определение области применимости модели — описание типов:

  • корреспондента (кому адресовано определение);
  • цели, в процессе достижения которой определение имеет смысл (классы задач, при изучении которых определение может быть полезно);
  • стадии, на которой целесообразно использовать определение (концепция, методология решения и т. д.). □

Область применимости модели может принадлежать совокупности областей, в которых исследуются природные и/или изобретаемые объекты.

О <Система tr понятий треугольник> ≈ <<множество Str понятий>, <семейство связей rel (Str), заданных на Str>>

В tr элементами множества Str служат стороны треугольника (a, b, c), периметр p и др. Семейство связей rel (Str) включает связь p = a + b + c и др.

Чтобы определить новое понятие (не являющееся понятием-аксиомой) необходимо указать его связь с некоторой уже существующей системой понятий.

О Система trπ/2 понятий прямоугольный треугольник может быть определена как специализация типа tr:

trπ/2tr [::angle = π/2].
Специализация типа определена путём добавления связи angle = π/2 (которая выделяет из множества всех треугольников подмножество тех, у которых величина одного из углов равна π/2). О

О message [::(interface = hm)::means = tauch] — это специализация типа message [::interface = hm], определяющего множество сообщений, соответствующих интерфейсу человек — s-машина, по связи means = touch, выделяющей множество сообщений, вводимых в s-машину посредством прикосновений (О пальцами рук к клавишам клавиатуры или сенсорному экрану О). O 

O modelingsymbolic modeling [#tools] — моделирование (modeling) можно рассматривать как обобщение типа символьное моделирование (symbol modeling) исключением связи tools (средства моделирования). O

Информация[10][править]

S-информация — результат интерпретации сообщения на s-модели системы понятий.
Для извлечения информации из сообщения необходимо иметь: принятое сообщение, представленное в форме, рассчитанной на распознавание и интерпретацию получателем сообщения; хранящиеся в памяти модели систем понятий, среди которых — необходимая для интерпретации принятого сообщения; механизмы поиска необходимой модели, интерпретации сообщения, представления результата интерпретации в виде сообщения и записи его в память. □

  • O Результат интерпретации сообщения ma, представленного на языке a, полученный переводчиком (человеком или роботом) в виде сообщения mb на языке b, – информация, извлечённая из сообщения ma. O
  • O Экранное представление веб-страницы[27], рассчитанное на восприятие человеком, — результат интерпретации сообщения, полученного браузером от веб-сервера. O
Об определениях понятия "информация"[28][править]

В работах К. Шеннона[29] и А. Н. Колмогорова[30] определения понятий «сообщение» и «информация» имеют иную область применимости. Они введены для того, чтобы решить задачи количественной оценки объема кода некоторого сообщения или изменения предсказуемости исхода опыта.

Так, для оценки изменения предсказуемости исхода опыта b в зависимости от исхода опыта a применяется разность энтропий
I (a,b) = H (b) - Ha (b), где H (b) и Ha (b) – энтропия исхода опыта b при неизвестном и известном исходе опыта a соответственно.
При этом I (a, b) рассматривается как приращение предсказуемости исхода опыта b, если известен исход опыта a.
Заметим, что содержание опытов a и b и типы возможных исходов предполагаются заранее известными.
Предполагается также, что знание исхода опыта a поможет в предсказании исхода опыта b.
Другими словами, все известно, кроме исхода опыта.

В упомянутой работе К. Шеннон определил основную задачу связи, как «точное или приближенное воспроизведение в некотором месте сообщения, которое было выбрано из некоторого множества возможных сообщений и отправлено из другого места».

Он предложил рассматривать эту работу как математическую теорию связи.
В коммуникационной модели К. Шеннона определены основные элементы, присущие любой коммуникационной системе, а теория связи К. Шеннона представляет собой методологическое обеспечение технологий кодирования, передачи, декодирования и приема сообщений.

К. Шеннон разделяет задачи передачи сообщений и определения их смыслового значения: «семантические аспекты связи не имеют отношения к технической стороне вопроса»: «…часто сообщения имеют значение, т.е. находятся в соответствии с некоторой системой с определенной физической или умозрительной сущностью».
Обратим внимание на следующее утверждение К. Шеннона: «Если множество возможных сообщений конечно, то число сообщений или любую монотонную функцию от этого числа можно рассматривать как меру информации, создаваемой выбором сообщения из этого множества, в предположении, что все сообщения равновероятны».

Сам по себе выбор сообщения не создает информации.
Нетрудно представить, что одно и то же сообщение, может иметь различающиеся результаты интерпретации. То есть одно и то же сообщение может порождать различную информацию (точнее, различные экземпляры информации).
Полученные экземпляры зависят от того, какие будут применены модели систем понятий и методы интерпретации на выбранных моделях.

В работах К. Шеннона и А. Н. Колмогорова говорится о «количестве информации» и рассматриваются задачи, связанные с этим понятием.
Понятие «информация» там не определено.

В их работах и работах других авторов задача извлечения информации путем интерпретации сообщений на символьных моделях систем понятий не изучалась.
Впервые эта задача была рассмотрена в 2006 году В. Д. Ильиным и И. А. Соколовым[28].

Система знаний[10][править]

S-модель системы знаний — триада <ca ≈ s-модель системы Sc понятий>, <setlng ≈ s-модель совокупности языков сообщений, интерпретируемых на ca>, <setintr ≈ s-модель совокупности интерпретаторов на ca сообщений, составленных на языках из setlng>. □

Интерпретация сообщения на модели ca:

1. построение выходного сообщения (извлечение информации) по заданному входному (сообщения представлены на языках из совокупности setlng);

2. анализ выходного сообщения (требуются ли изменения в модели ca);

3. если требуется, то изменение модели ca; если нет — завершение.

O Онлайн-сервис построения маршрутов основан на системе навигационных знаний. O

Классы базовых задач s-моделирования[10][править]

На основании изучения свойств и закономерностей s-моделирования определены классы базовых задач s-моделирования.

S-представление[править]

Представление моделей произвольных объектов, рассчитанных на восприятие человеком и s-машинами, связано с изобретением языков s-сообщений, удовлетворяющих определённым требованиям.
В этом классе изучаются системы символов и кодов, используемые соответственно в человеко- и s-машинно-ориентированных языках.
К первым относим языки спецификации, программирования [31], запросов, ко вторым — системы s-машинных команд.
Этот класс включает также задачи представления s-данных [32].
В него входят задачи представления моделей систем понятий, на которых интерпретируются сообщения.
На верхнем уровне задачной иерархии этого класса находится представление моделей систем знаний.

S-преобразование[править]

Преобразование типов и форм представления s-моделей позволяет устанавливать соответствия между моделями.
Задачи преобразования типов (речевого в текстовый и обратно и др.) и форм (аналоговой в цифровую и обратно; несжатой в сжатую и обратно); одной формы представления документа в другую: (О *.doc в *.pdf О) — необходимое дополнение к задачам представления s-моделей.

S-распознавание[править]

Распознавание s-сообщения предполагает необходимость его представления в формате, известном получателю.
При выполнении этого условия для распознавания сообщения решаются задачи сопоставления с моделями-образцами либо сопоставления свойств распознаваемой модели со свойствами моделей-образцов.

S-конструирование[править]

Задачи конструирования s-моделей систем понятий, языков, систем знаний, интерпретаторов сообщений на моделях систем понятий; моделей задач, программирования, взаимодействия в s-среде[1]; моделей архитектур s-машин (компьютеров и компьютерных устройств), s-сетей (компьютерных сетей), сервис-ориентированных архитектур; моделей сообщений и средств их построения, документов и документооборота.
На верхнем уровне иерархии этого класса находятся задачи конструирования моделей s-среды и технологий s-моделирования.

S-интерпретация[править]

Интерпретация s-сообщений предполагает существование принятого сообщения, модели системы понятий, на которой оно должно интерпретироваться, и механизма интерпретации.
О Для микропроцессора s-машины сообщениями, подлежащими интерпретации, служат коды s-машинных команд и данных]. О

S-обмен[править]

В этом классе изучаются задачи взаимодействия в s-среде (человек — машина; машина — машина) с типизацией: отправителей и получателей; средств отправки, передачи и получения сообщений; сред передачи сообщений.
Изобретаются системы правил обмена сообщениями (s-сетевые протоколы); архитектуры s-сетей, сервис-ориентированные архитектуры; системы документооборота.

S-(сохранение, накопление и поиск)[править]

Этот класс включает связанные между собой задачи сохранения, накопления и поиска.
Изучаются и типизируются: память и накопители, механизмы управления ими; формы сохранения и накопления; носители, методы сохранения, накопления и поиска; базы данных и библиотеки программ. Изучаются модели предмета поиска (по образцу, по признакам, по описанию свойств) и методов поиска.

S-защита[править]

Задачи этого класса включают: предотвращение и обнаружение уязвимостей; контроль доступа; защиту от вторжений, вредоносных программ, перехвата сообщений и несанкционированного применения.


S-моделирование задач[10][33][34][править]

Значительный вклад в моделирование задач принадлежит Энну Харальдовичу Тыугу (Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. 256 c.).
Его идеи оказали существенное влияние на формирование предложенного В. Д. Ильиным подхода к s-моделированию задач в системе порождения программ (В. Д. Ильин. Система порождения программ, М.: Наука, 1989, 264 с.[7]).

Представление связей между понятиями в виде разрешимых задач — необходимое условие построения количественных s-моделей систем понятий.

S-задача[править]

S-задача — это четвёрка {Formul, Rulsys, Alg, Prog}, где Formul — постановка задачи; Rulsys — множество систем обязательных и ориентирующих правил решения задачи, поставленных в соответствие Formul; Alg — объединение множеств алгоритмов, каждое из которых соответствует одному элементу из Rulsys; Prog — объединение множеств программ, каждое из которых поставлено в соответствие одному из элементов Alg. Постановка задачи Formul — пара {Mem, Rel}, где Mem — множество понятий задачи, на котором задано разбиение Mem = Inp U Out (Inp ^ Out = 0) и совокупность Rel связей между понятиями, определяющая бинарное отношение Rel < Inp * Out. Множество Mem называют памятью задачи, а Inp и Out — её входом и выходом, значения которых предполагается соответственно задавать и искать. □

В общем случае множества Rulsys, Alg и Prog могут быть пустыми: числа их элементов зависят от степени изученности задачи.

Для каждого элемента из Rulsys, Alg и Prog задано описание применения.
Описания применения элементов Rulsys включают спецификацию типа решателя задачи (автономная s-машина, сетевая кооперация s-машин, кооперация человек-s-машина и др.); требование к информационной безопасности и др. Описания применения элементов из Alg включают данные о допустимых режимах работы решателя задачи (автоматический локальный, автоматический распределенный, интерактивный локальный и др.), о требованиях к полученному результату и др.
Описания применения программ включают данные о языках программирования, операционных системах и др.

◊ Каждая программа сопровождается ссылками на наборы тестовых примеров. ◊

S-алгоритм[править]

S-алгоритм — система правил решения задачи (соответствующая одному из элементов Rulsys), позволяющая за конечное число шагов поставить в однозначное соответствие заданному набору данных, принадлежащему Inp, результирующий набор, принадлежащий Out. □

S-программа[править]

S-программа — реализованный (на языке программирования высокого уровня, машинно-ориентированном языке и/или в системе машинных команд) s-алгоритм, представленный в форме сообщения, определяющего поведение s-машинного решателя задачи с заданными свойствами. Существует в символьном, кодовом и сигнальном воплощениях, связанных отношениями трансляции].□

S-данные[править]

S-данные — s-сообщение, необходимое для решения некоторой задачи или совокупности задач, представленное в форме, рассчитанной на распознавание, преобразование и интерпретацию решателем (программой или человеком). Специализация s-сообщения (s-message) по параметру получатель s-сообщения (s-recipient), значением которого является решатель s-задачи (s-solver): s-datas-message [::s-recipient = s-solver]. □

Конструирование s-задач[7][10][35][править]

Связи по памяти между s-задачами определяются тремя типами функций, каждая из которых является функцией двух аргументов и позволяет поставить в соответствие паре s-задач некоторую третью s-задачу, образованную из этой пары.

Связь s-задач по памяти[править]

S-задача a связана с s-задачей b по памяти, если существует хотя бы одна пара элементов {elem Mema, elem Memb}, принадлежащих памяти Mema s-задачи a и памяти Memb s-задачи b, относительно которой определено общее означивание (элементы имеют одно и то же множество значений).
Если S и H — множества s-задач и DS ^ S и каждой паре (si, sj) элементов из D ставится в соответствие определённый элемент из H, то задана функция связи по памяти h = conn (si, sj).
При этом D называют областью определения функции conn и обозначают Dconn. Множество R = {h: elem H; h = conn (si, sj); si: elem D_conn, sj: elem D_conn} называют областью значений функции conn. □

Тип связи по памяти зависит от содержимого пересечения по памяти: составлена ли связь из элементов выхода одной и входа другой задачи; из элементов выходов задач или из элементов их входов; или же связь получена путём комбинации предыдущих способов.

S-задачные конструктивные объекты, задачная область и задачный граф[34][править]

Элементарная задачная конструкция — задачная пара. Любая задачная конструкция, в свою очередь, может быть использована как составляющая ещё более сложной задачной конструкции.

Cистема pS знаний о задачных конструктивных объектах (называемых также p-объектами) — это триада <pA, lng, intr>, где pA — задачная область, lng — язык спецификации p-объектов, intr — интерпретатор спецификаций искомых p-объектов на pA.
Если P — множество всех p-объектов, а A < P — его непустое подмножество, при этом в A (содержащем не менее двух элементов) не существует ни одного элемента, который не был бы связан по памяти хотя бы с одним элементом из A, то s-модель pa задачной области pA — это p-объект, который задаётся парой <память memA множества задач A задачной области pA>, <семейство rul (memA) связей, заданных на memA>.
Непустое множество memA элементов памяти разбито на три подмножества: входов inpA задач, выходов outA задач и подмножество orA, каждый из элементов которого является и входом, и выходом некоторых задач.
Любое одно из этих подмножеств может быть пустым; могут быть одновременно пустыми inpA и outA. □

В отличие от памяти задачи, состоящей из входа и выхода, память задачной области содержит подмножество or элементов памяти, каждый из которых может быть или задан (как входной), или вычислен (как выходной). Такие элементы памяти называют обратимыми, а or — подмножеством обратимых элементов. Подмножество inp называют подмножеством задаваемых, а подмножество out подмножеством вычисляемых элементов.

S-модель pa задачной области pA служит для интерпретации составленных на языке lng спецификаций искомых задач.
Интерпретация заключается в постановке в соответствие некоторому подмножеству (или паре подмножеств) памяти memA некоторой подобласти задачной области pA, названной разрешающей структурой.
Интерпретация спецификации искомого p-объекта на pA — конструктивное доказательство существования разрешающей структуры.

Задачный граф — представление задачной области, рассчитанное на реализацию процесса p-конструирования и формализацию задачных знаний.
Множество вершин графа, составленное из задачных объектов, называется задачным базисом графа и обозначается p-basis.
Ребро задачного графа — это пара вершин с непустым пересечением по памяти.
Нагрузка ребра определяется множеством всех пар элементов памяти, входящих в это пересечение.
Каждая вершина графа имеет память.
Память вершины — это память задачи (или задачной области), которую представляет вершина. □

Составная задача comp — подобласть задачной области pA, которая содержит не менее двух элементов из множества задач A и на памяти которой задано разбиение: memcomp = inpcomp U outcomp; inpcomp ^ outcomp = 0, определяющее вход inpcomp и выход outcomp составной задачи.
Составной задаче поставлен в соответствие ориентированный граф, вершинами которого являются задачи.
Каждая вершина помечена именем задачи.
Рёбра графа — это пары задач с непустыми пересечениями по памяти. □

В зависимости от состава вершин определены следующие типы задачных графов: U-граф имеет множество вершин только из простых задач; в C-графе хотя бы одна вершина представлена составной задачей и нет вершин, представляющих собой задачную область; в G-графе — не менее одной вершины представлено задачной областью (остальные могут быть простыми и составными задачами).

Разрешающие структуры на задачных графах[35][править]

G-графы служат средством формализации знаний о p-объектах.
Система знаний об s-задачах обеспечивает процессы p-(специализации, конкретизации и конструирования).

◊ Возможность существования в задачном графе одной или нескольких вершин, являющихся задачными областями, имеет принципиальное значение для формализации задачных знаний. ◊

Искомая конструкция задаётся спецификацией задачи, содержащей описание её памяти, ограничений на число задачных узлов (и, если необходимо, ограничений, связанных с размером задачи, точностью результата и др.).
Заданное описание интерпретируется на задачном графе, который служит представлением интересующей конструктора задачной области.
Средством интерпретации спецификаций задач служит механизм конструирования на задачном графе.

Интерпретация на U-графе в процессе задачного конструирования заключается в постановке в соответствие подмножеству (или паре подмножеств) элементов его памяти такого подграфа, память которого находилась бы в заданном отношении к введённому подмножеству (или паре подмножеств).
Интерпретации на C-графе и G-графе аналогичны интерпретации на U-графе.

Задача t представима на задачном графе graph, если её вход inpt содержится в подмножестве Givgraph U Orgraph, а выход outt — в подмножестве Computgraph U Orgraph памяти задачного графа; при этом существует не менее одной задачи из базиса графа, вход которой содержится в inpt или совпадает с ним. □

Разрешающей структурой solvt на графе graph, поставленной в соответствие некоторой задаче t, называется подграф c минимальным числом задачных вершин, на котором задача t представима. □

Интерпретация задачной вершины U-графа (или С-графа) в процессе поиска разрешающей структуры заключается в соотнесении означенности входа и выхода.

Правила интерпретации задачной вершины:

• если полностью означен вход, то полностью означен и выход;

• если означенным полагается хотя бы один элемент выхода, то означенным полагается полностью вход.

Механизм построения разрешающих структур ставит в соответствие спецификации исходной задачи подграф на задачном графе путём реализации трёх типов поведения в соответствии с тремя типами запросов на конструирование.

1. Для заданных подмножеств x и y (x ^ y = 0) памяти memt-graph, тогда существует разрешающая структура solvxy (xy — помета) с минимальным числом задачных вершин, вход которой определён посредством x, а выход — посредством y, когда найдётся подграф G, множество вершин которого включает хотя бы одну вершину с разрешимой задачей, а объединение выходов вершин подграфа G содержит подмножество y (или совпадает с ним).

2. Для подмножества x, заданного на памяти memt-graph задачного графа, тогда найдётся разрешающая структура solvx (x — помета), вход которой определён подмножеством x, а выход является непустым подмножеством памяти графа, включающим максимальное число элементов, которые могут быть определены при заданном x, когда x ^ Comput = 0 (Comput < memt-graph) и найдётся хотя бы одна вершина с разрешимой задачей.

3. Для подмножества y, заданного на memt-graph, тогда найдётся разрешающая структура solvy с минимальным числом задачных вершин, выход которой содержит y, а вход составлен из элементов, принадлежащих Giv, когда y ^ Giv = 0.

Для каждого из трёх типов запросов получено конструктивное доказательство существования разрешающей структуры соответствующего типа.
После того как найдена разрешающая структура, становится осуществимым процесс её конкретизации в соответствии со спецификацией условий применения исходной задачи.

Табс-представление задач и задачных графов[36][править]

Табс, представляющий собой трехмерную многослойную таблицу со специальными типами клеток для формирования табс-структур, изучается как базовый элемент позиционной системы представления s-задач и s-задачных графов.
Для каждого типа клеток табса определено семейство процедур.
Табс-структура с заданными правилами навигации рассматривается как универсальное средство представления различных структур данных (массивов, списков и др.) и отношений порядка, принадлежности и др.
Табс-структуры служат средством поддержки символьного воплощения замыслов разработчиков систем программирования.

Цель. Изобретая трехмерные многослойные таблицы со специальными типами клеток (названные табсами) и структуры табсов (табс-структуры), Ильин В.Д. стремился создать позиционную систему, удобную для записи, хранения, поиска и обработки формализованных описаний программируемых задач.
Искомая позиционная система должна была быть удобной и для представления на ее основе структур данных, применяемых в программировании.
Табс-представление задач было предложено в 1986 г. при выполнении научного проекта, целью которого было создание системы интерактивных генераторов приложений (системы ИГЕН)[37].
В системе порождения программ[38] табс-структура используется как форма для размещения описания задачи, чтобы сделать удобным для человека и эффективным для выполнения программой поэтапный интерактивный процесс специфицирования задачи.
Правила поведения системы порождения при конструировании целевых систем определены как правила табс-навигации[39].

Табс[править]

Табс – это трехмерная многослойная таблица (с вертикальными и горизонтальными слоями), имеющая два специальных типа клеток для связи с другими табсами.
Первый тип – указатель на табс (табс-указатель), второй – вложенный табс.
Значениями типа табс-указатель являются табс-адреса.
Табс-адрес задается именем табса и тремя координатами: первая – номер строки, вторая – столбца и третья – слоя.
Значениями типа вложенный табс являются табсы.
Попадание в клетку типа вложенный табс делает доступным вложенный в эту клетку табс. □

Существование типа вложенный табс освобождает от необходимости во всех случаях именовать табсы.

○ Клетку с типом вложенный табс можно рассматривать как некоторый агрегат, представляющий фрагмент памяти целевой системы, а сам вложенный табс – толковать как декомпозицию упомянутого фрагмента.
Если же в клетке, имеющей тип вложенный табс, размещено имя задачи, то это означает, что она относится к составным задачам (ее память и семейство связей между элементами памяти задаются описаниями, размещенными в клетках вложенного табса). ○

◊ Любой вложенный табс может, в свою очередь, иметь любое число клеток типа вложенный табс.
Табс может содержать самого себя в любой из своих клеток типа вложенный табс.
Нетрудно представить богатство возможностей табс-структурирования, предоставляемое типами вложенный табс и табс-указатель. ◊

Изменение состояния табс-памяти определяется множеством допустимых процедур.

Табсы позволяют экономно представлять соответствия.
Комбинация графовых и реляционных возможностей делает табс-структуру удобной основой для представления знаний о задачах[40]

Такие свойства табсов, как наличие системы координат и типов клеток, позволяет строить сложные структуры табсов, фиксировать синтаксические правила разбора содержимого клеток и определять семантику данных, помещенных в клетки. ◊

Поведение табса во внешней среде задается множеством допустимых сообщений, известных интерпретатору сообщений табса.

Табс-структура и табс-база данных[править]

Табс-структура – множество табсов, на котором задано семейство отношений, реализуемых посредством табс-клеток типа табс-указатель и вложенный табс. □

Табс-структура рассматривается как множество упорядоченных трехмерных таблиц, каждая из клеток которых имеет тип, а множество допустимых процедур – как такая их совокупность, где каждая процедура применима при определенном состоянии памяти табса, принадлежащем некоторому множеству состояний.

Табс-структура как форма для размещения в ней описания задачи или задачного графа, представляющего задачную область, воплощает позиционный принцип представления знаний о задачах[41].

Поддержка системой управления табс-базами данных (СУТБД) работы с различными структурами данных способствует эффективной реализации отношений в базе знаний о задачах.

Табс-ссылки применяются для выполнения переходов в табс-базе данных (ТБД) посредством изменения привязки каналов, реализующих в СУТБД доступ к табс-базам данных.
Ссылки могут быть прямыми и косвенными.

Прямая ссылка – это табс-адрес, к которому канал должен привязаться, если выполнен переход в клетку со ссылкой. □

Косвенная ссылка – описание маршрута, который каналу следует пройти, чтобы установить требуемую связь. □

Клетка, содержащая вложенный табс или прямую ссылку, интерпретируется независимо от указанного в канале каталога табсов, определяющего доступные табсы.
Результат интерпретации косвенной ссылки зависит от текущего каталога: одна и та же косвенная ссылка может привести к установлению связи с разными табсами (в зависимости от того, какой каталог был определен в канале).

Возможность создания вложенного табса существует с момента определения типа клетки, в которой предполагается его разместить.
Существование вложенного табса начинается в момент заполнения клетки его размещения.

Табс, на который указывает косвенная ссылка, может не содержаться в табс-базе данных в тот момент, когда ссылка заносится в клетку.

Табс, на который сделана ссылка (как и вложенный табс), при копировании не размножается.

В набор навигационных функций включены также функции, позволяющие входить в клетки типа вложенный табс и возвращаться обратно.

Табс-представление задач: основные положения[править]

Каждый фрагмент спецификации задачи получает фиксированное место в табс-структуре.
Координатное прикрепление фрагмента позволяет упростить работу со спецификацией в целом.
Таким образом, представив спецификацию в виде табс-структуры данных, можно обрабатывать ее с помощью механизма доступа по заданным координатам.


Табс-представление задачи – ее формализованное описание с использованием табс-структур. □

Задачи в процессах р-конкретизации, р-специализации, р-замены и р-конструирования имеют различные табс-представления, каждому из которых соответствует определенная структура табсов и набор процедур, применение которых на ней допустимо [Ильин В.Д. Система порождения программ. Версия 2013 г. М.: ИПИ РАН, 2013. 142 с. ISBN: 978-5-91993-030-3].

Процесс р-конкретизации состоит из четырех этапов – f, r, a и р: на этапе f описывается формулировка задачи; на последующих этапах описываются системы обязательных и ориентирующих требований (этап r), алгоритмы (этап a) и на этапе р – программы.


Для представления абстрактных задач (R-задач) на этапе f используется специальная иерархическая структура табсов.
Первый слой корневого табса содержит данные паспорта задачи [имя задачи и описание точки зрения разработчика (значения атрибутов who, purp и stage); имя паспорта и его атрибуты размещены в разных клетках].
Все клетки (кроме одной) имеют тип текст (одна – тип табс-указатель: в ней содержится ссылка на табс с формой для описания памяти задачи).
В клетке второго слоя табса (с теми же двумя первыми координатами) помещается ссылка на табс, хранящий форму для описания отношения Formul, заданного на памяти рассматриваемой задачи.

◊ Координаты табс-клеток связаны с назначением содержимого, записанного в клетки: ○ в клетке с координатами (1, 1, 1) – всегда имя паспорта, а в клетке (5, 1, 1) – ссылка на табс, содержащий форму для описания памяти задачи ○. ◊

Корневой табс имеет следующие клетки: paspcnc|name (паспорт задачи); spgen (принадлежность к пространству по родовому признаку); spus (принадлежность к пространству по применению; для абстрактных задач spus = abstr); struc (тип задачной структуры); form (форма описания).

В клетки типа текст записывается имя паспорта и его атрибуты (кроме form).

○ Клетка struc может содержать unit (простая задача), а клетка usabstr (абстрактная). ○

В клетках inp, out размещаются описатели данных входа и выхода задачи.
Каждая из этих клеток имеет тип табс-указатель и адресует систему к табсу, связанному с корневым.

Отношение Formul записывается в табс, на который есть ссылка в клетке типа указатель второго слоя корневого табса, содержащего имя паспорта задачи и значения его атрибутов.

◊ Зная соответствие между координатами клеток и их содержимым, а также типы клеток (которые определяют и синтаксические правила их заполнения), система порождения программ работает с табс-представлением задачи как с задачным конструктивным объектом. ◊

◊ Клетки типа текст второго слоя табсов первого уровня содержат поясняющие сведения для каждой из клеток первого слоя.
Эти сведения не подлежат обработке интерпретатором: они используются при обучении и поддержке процессов специфицирования.
Аналогичную поддержку имеют вложенные табсы и те табсы, на которые сделаны ссылки. ◊

На этапе r формируются табс-представления систем обязательных и ориентирующих требований.


Прообразом задачи с отношением Rel = set (Formul | Rulsys) является задача, для которой Rel = Formul и табс-представление которой предшествует табс-представлению задачи на этапе r (поскольку образ наследует значения атрибутов прообраза, то в табс-представлении задачи на этапе r присутствуют указатели на ранее созданные табсы). □


В клетках первого слоя корневого табса содержится имя паспорта задачи (с пометой «cnc; r»), указатель на табс, где описана задача с тем же именем и пометой «cnc; f», и указатель на табс, содержащий описание систем требований, на основе которых разрабатываются алгоритмы.
Первый указатель делает определенными атрибуты паспорта задачи и описание ее памяти.
Второй – табс, где описаны отношения set (Formul | Rulsys) (здесь же записаны и данные об условиях применения).

На последующих этапах (a и р) создаются табс-представления алгоритмов и программ.

◊ Программы представлены исходными текстами на выбранных языках реализации. ◊

В процессе р-замены понятиям, введенным при р-конкретизации, ставятся в соответствие понятия, заменяющие их (изменяется описание памяти: добавляется табс-слой, клетки которого заполняются новыми именами переменных).
Каждая полученная в результате р-замены задача имеет свой паспорт.

Табс-представление составной задачи (как конструкции из некоторого множества простых и ранее определенных составных задач) включает корневой табс, в клетках первого слоя которого записано наименование задачи и указатели на табсы, которые содержат описания задач, входящих в состав конструкции.
Строки и столбцы первого слоя корневого табса используются для задания структуры составной задачи.
Если связь по памяти имеет тип выход – вход, то ссылка на первую из задач будет расположена в строке с номером, на единицу меньшим номера строки со ссылкой на вторую задачу; если же тип вход – вход, то ссылки помещаются в одной строке.
Аналогичный принцип позиционного размещения используется, когда задача имеет связь по памяти типа вход – выход и выход – выход.

Связь по элементам памяти для каждой пары задач устанавливается с помощью дополнительного слоя табса (одного на каждую пару).
Эти слои размещаются вслед за слоем с описанием памяти задачи.
В каждой из клеток перечисляются эквивалентируемые элементы памяти связываемых задач (путем указания соответствующих имен табсов и координат клеток).

Процесс р-специализации приводит к образованию новой табс-структуры на основе структуры, сформированной на этапе f.
Работа выполняется на копии табс-структуры, представляющей специализируемую задачу.
При работе с копией изменяется содержимое табсов, хранящих исходное отношение Formul.
Если специализируются параметры, то интервалы их изменения записываются в клетки слоя табса, размещаемого вслед за слоем, содержащим описание памяти задачи.
Если выполняется специализация условий, то дополнительные ограничения записываются в слое табса, где находится описание отношения Formul.

Табс-представление прикладных задач[править]

Множество R-задач – основа для построения различных прикладных задач (P-задач).
Для применения R-задач в конкретных приложениях существует механизм создания так называемых Р-понятийных оболочек, позволяющий установить соответствие между R-понятиями и понятиями P-задач конкретной области применения (Р-понятиями).
В итоге на основе R-задач и созданной Р-понятийной оболочки формируется совокупность Р-задач.

В третьем слое (соответствий), определяющем R-задачу, символами вх помечаются те клетки, первые две координаты которых равны соответствующим координатам входных переменных в Е-памяти R-задачи.
Аналогично, символами вых помечаются клетки, проекция которых на Е-память соответствует выходным переменным R-задачи.


Далее располагается совокупность табс-слоев, относящихся к Р-задачам.
Для каждой Р-задачи отводятся три слоя: данных, наименований переменных, условий активности.
Вместе со слоем соответствий R-задачи и слоем Е-памяти они полностью определяют Р-задачу.
Затем идет слой соответствий R-задачи, за ним – слои, относящиеся к Р-задачам, решаемым на основе R-задачи, и так далее – до исчерпания описаний всех R- и Р-задач.


Исходным материалом для табс-представления P-задач служат табс-представления R-задач, полученные на этапе f процесса р-конкретизации.
При переходе к табс-представлению P-задач следует заменить на appl значение abstr атрибута spus.
Затем изменить структуру табсов так, как это делается при р-замене.
В результате элементы памяти задач получают новые имена, отражающие прикладную суть задач.


При специализации P-задач и создании на их основе задачных конструкций действуют те же (что и для R-задач) правила табс-представления.

□ Табс, содержащий описание R-задачи, является табсом-прообразом по отношению к табсу, содержащему описание P-задачи, полученному на основе описания этой R-задачи. □

◊ Один и тот же табс может быть табсом-прообразом конечного множества табсов-образов. ◊


□ Табс с пустым множеством правил получения образов называется конечным табсом. □

Табсы-образы, наследуя характеристики своего табса-прообраза, образуют родовое табс-дерево, корнем которого является табс, не имеющий прообраза, а листьями – конечные табсы.

Развитие и перспективы[править]

Символьное моделирование как научная дисциплина[править]

В 1989 г. в монографии об автоматизации конструирования программных систем (В. Д. Ильин. Система порождения программ. – М.: Наука, 1989[7]) было предложено определение s-моделирования как научной дисциплины: «Символьное моделирование — научная дисциплина, изучающая процесс построения символьных моделей объектов произвольной природы».

«Объектами символьного моделирования могут быть и процесс формальных рассуждений (в математике), и процесс изобретения (как творческого акта, существующего во всех научных областях, в том числе и в математике, и не поддающегося полной формализации).» (с. 170 в электронной версии книги, с. 264—265 — в бумажной).
В 2009 г. была опубликована монография с изложением теоретических основ s-моделирования (Ильин А. В., Ильин В. Д. Основы теории s-моделирования. – М.: ИПИ РАН, 2009).

Актуальные задачи[править]

Одной из постоянно актуальных проблем s-моделирования является реализация в s-среде накопленного человечеством арсенала знаний и умений.
Для её решения природный сенсорный комплекс (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус) человека дополняется в s-среде изобретёнными сенсорами, рассчитанными на восприятие визуальных, аудио, тактильных и запаховых s-символов.
Это необходимо для того, чтобы человек с интеллектуальными способностями мог не только пользоваться существующими технологиями s-моделирования сущностей, но и участвовать в изобретении новых информационных технологий.

  • На современном этапе (2020-е годы) развития s-моделирования актуальными являются следующие взаимосвязанные комплексы областей исследований.
    • Автоматизация вычислений с помощью программируемых машин: изучаются s-модели программируемых машин, распределённых вычислений (Distributed Computing), облачных вычислений (Cloud Computing).
    • Программирование: изучаются системы текстовых символов и кодов; языки программирования и спецификации задач; трансляторы; библиотеки программ]; системное программирование; операционные системы; инструментальные системы программирования; системы управления базами данных; технологии программирования; онлайн-сервисы решения задач и др.
    • Человеко-машинная среда решения задач (s-среда[1]): изучаются модели, методы и средства построения s-среды, построения компьютерных сетей, сетей цифровой связи, Интернета.
    • Восприятие и представление сообщений, взаимодействие в s-среде: изучаются s-модели, методы и средства восприятия и представления визуальных, аудио, тактильных и др. s-сообщений; компьютерное зрение, слух и др. искусственные сенсоры; формирование аудио-, визуальных, тактильных и др. сообщений (включая комбинированные), рассчитанных на человека и робота-партнёра; распознавание аудио, визуальных и др. s-сообщений (речи, жестов и др.); обработка изображений, компьютерная графика, визуализация и др.; обмен s-сообщениями (s-модели сообщений, методы и средства их приёма и передачи); интерфейсы пользователя, программ, аппаратных средств, программ с аппаратными средствами; онлайн-сервисы взаимодействия (мессенджеры, социальные сети и др.).
    • Информационные ресурсы и системы для решения задач в s-среде: изучаются s-модели, методы и средства построения, представления, сохранения, накопления, поиска, передачи и защиты информационных ресурсов; электронный документооборот; электронные библиотеки и другие информационные системы; Веб.
    • Информационная безопасность и криптография: изучаются методы предотвращения и обнаружения уязвимостей; контроля доступа; защиты информационных систем от вторжений, вредоносных программ, перехвата сообщений; несанкционированного использования информационных ресурсов, программных и аппаратных средств.
    • Искусственный интеллект: изучаются модели, методы и средства построения интеллектуальных роботов, используемых в качестве партнёров человека (для решения задач безопасности, ситуационного управления и др.); экспертные методы принятия решений.
    • Символьное моделирование: изучаются системы визуальных, аудио-, тактильных и др. символов, рассматриваемых как конструктивные объекты для построения рассчитанных на человека моделей произвольных сущностей (систем понятий и систем знаний, объектов окружающей среды и объектов, изобретённых людьми); системы s-кодов, поставленные в соответствие системам s-символов, которые предназначены для построения кодовых эквивалентов символьных моделей, рассчитанных на манипулирование с помощью программ; языки описания символьных моделей; типизация символьных моделей и их кодовых эквивалентов; методы построения символьных моделей систем понятий и систем знаний (включая системы знаний о программируемых задачах).

ПРИМЕНЕНИЕ: примеры[править]

В наши дни (2020-е годы) для решения задач в различных сферах деятельности успешно применяются M2M-технологии (англ. Machine-to-Machine, M2M), технологии облачных вычислений (англ. cloud computing) и электронных сервисов, Интернета вещей (англ. Internet of Things, IoT) и цифровых двойников (англ. digital twins [42]).

Осознание актуальной цели в процессе некоторой деятельности не всегда сопровождается ясным представлением о задачах, которые должны быть решены на пути к цели. При достижении нетривиальных целей (спроектировать машину, разработать информационную технологию и т. д.) наиболее продуктивным оказывается символьное представление замысла в человеко-машинной среде решения задач (s-среде). Такой подход имеет ряд проверенных практикой достоинств. Во-первых, анализируя символьную модель замысла (чертеж, спецификацию задачи и пр.), можно проверить, соответствует ли модель замыслу, и, если не соответствует, – внести исправления в модель. Во-вторых, на модели, признанной соответствующей замыслу, можно провести проверку состоятельности самого замысла. И если проверка завершилась успехом, принять решение о целесообразности реализации замысла. А в противном случае – заняться изменением замысла.

Идея достижения цели с использованием символьных моделей воплощена во многих технологиях для различных видов деятельности.
Наиболее успешными становятся те технологии, которые исключают поведение, не соответствующее правилам (попытки недопустимого поведения имеют столько же шансов на успех, сколько попытки сыграть в покер с шахматной программой[43]).

Далее рассмотрены примеры символьных моделей, созданных на основе методологии символьного моделирования[6][17].

Система порождения программ[7][править]

Система порождения программ стала первым результатом применения методологии символьного моделирования (применительно к решению задачи автоматизации конструирования программных систем).

Управление поведением автоматов приводит к необходимости описания моделей их поведения на языках, воспринимаеых автоматами (или транслируемых в них).
Поэтому программирование поведения компьютеров и компьютерных устройств – часть символьного моделирования.
К символьному моделированию относится и специфицирование программируемых задач.

Изобретение программ, помогающих создавать другие программы, – это и поиск средств повышения продуктивности, и постижение сути программирования.
Какими должны быть программирующие программы? Как их построить?
Попытки ответить на эти вопросы обычно бывают успешными в той мере, в какой удалось понять, что такое программа и программирование как деятельность.

Когда мы говорим, что программирование способов решения задач – это процесс передачи знаний автомату, то характеризуем программирование как средство символьного воплощения познанных закономерностей.
Воплощения, рассчитанного на восприятие программируемым автоматом.
Какие закономерности нам известны, когда беремся передавать автомату знания об умении разрабатывать программы?
Как организовать совместную работу программиста и помогающего ему автомата, чтобы ее результат был больше суммы того, что можно получить, когда каждый из них работает независимо?
Одни вопросы порождают другие.
И с какого бы из них мы ни начали, неизбежно встанет вопрос о задачах, из решения которых складывается процесс разработки программ.

Представить деятельность, подлежащую автоматизации, в виде совокупности задач – так же естественно, как вслед за этим выбрать те из них, которые нами изучены настолько, что имеет смысл передать их решение автомату.

В системе порождения целевых программных систем целевой называется программная система, предназначенная для решения конечного множества задач, рассматриваемого как задача более высокого уровня (цель).
Целевая система обладает рядом обязательных признаков. Ее архитектура рассчитана на объединение нескольких систем в целевую систему более высокого уровня.
Существует возможность получить новую систему как сужение исходной.

Порождение – это процесс продуцирования целевых систем на основе других целевых систем, называемых порождающими.
Искомая система получается как результат конструктивного доказательства ее существования, выполняемого порождающей системой.

Среда порождения – это программная среда, назначением которой является поддержка процесса формирования и реализации замысла разработчиков целевых систем.
Среду порождения можно рассматривать как совокупность взаимодействующих целевых систем, в которой уже появившиеся на свет системы помогают разработчикам порождать новые.

Функциональный облик среды определяется ее назначением: обучение разработчика, объяснения по его запросу шагов порождения – всё это присуще ей.
В результате последовательных приближений, когда человек формирует и уточняет свои представления о порождаемой системе, он постепенно добивается такого ее описания, которому свойственны недвусмысленность и точность спецификации.
Повышение продуктивности разработки целевых систем недостижимо без предоставления свободы в выборе способа взаимодействия со средой и без снятия нагрузки, связанной с запоминанием правил работы в ней.

Языки взаимодействия с порождающей системой – это интерактивные формоориентированные языки описания порождаемой системы.
Они рассчитаны на использование интерактивных средств.
Их прагматика ориентирована на эффективную поддержку рассуждений разработчика, обдумывающего функциональный облик порождаемой системы.

Методология порождения программ включает теоретические основы и метод порождения целевых систем, описание языков специфицирования и программирования, ориентированных на порождение.

Модель кооперативного решателя задач на основе цифровых двойников[44][править]

Участники кооперации (названные dt-инфами) рассматриваются как обучающиеся машины для решения задач.
Dt-инф, наделенный конечным множеством состояний и целью (понимаемой как множество разрешимых задач предметной области), в процессах решения задач взаимодействует с другими членами кооперации и элементами окружения путем обмена унифицированными сообщениями.
Предметная область (для каждого dt-инфа) представлена задачным графом, рассчитанным на поиск разрешающих структур и формализацию знаний о задачах.
Множество вершин графа составлено из задачных конструктивных объектов. Каждая вершина имеет память, представленную памятью задачи (простой или составной) или задачной области. Ребро задачного графа – пара вершин с непустым пересечением по памяти. Нагрузка ребра определяется множеством всех пар элементов памяти, входящих в пересечение. Предложенная модель рассчитана на применение при разработках информационных технологий и онлайн-сервисов.

Цифровые двойники[править]

Цифровой двойник (далее – dt) – это реализованная s-модель некоторого объекта (технического устройства, деятельности или организации), предназначенная для анализа и совершенствования его поведения. □

Для построения dt используют значения параметров, характеризующих поведение моделируемого объекта (О для технических устройств – данные, поступающие от соответствующих датчиков О). С момента создания dt (как образа объекта) он накапливает знания о своем прообразе, обмениваясь с ним сообщениями и обновляясь.

Различают цифровые двойники-прототипы (Digital Twin Prototype, DTP), цифровые двойники-экземпляры (Digital Twin Instance, DTI) и цифровые агрегированные двойники (Digital Twin Aggregate, DTA). DTP используется при создании физической версии моделируемого объекта; DTI – модель существующего объекта, с которым DTI предназначена взаимодействовать; DTA – комплекс средств обработки данных, предназначенный для взаимодействия с заданной совокупностью DTI.

◊ Технология Digital Twin построения цифровой s-модели произвольного объекта обязательно предполагает возможность получения данных о его поведении (путем измерения значений некоторой совокупности параметров объекта). ◊

Dt-инф – обучаемая машина для решения задач[править]

Будем рассматривать dt-инф с двух точек зрения. Во-первых, как информационный автомат, взаимодействующий с себе подобными автоматами и с элементами окружения (далее – enels) путем посылки сообщений. Такое представление нужно, чтобы, не вникая в механизмы решения задач, работать с dt-инфом как с активным символьным объектом, реализованным в s-среде.

Второй облик dt-инфа используем, чтобы раскрыть его предназначение как средства решения задач определенной предметной области. Реализация модели предметной области, интерпретация запросов на модели – такие вопросы будем рассматривать на основе второго представления.

□ Информационная модель dt-инфа – машина с конечным множеством состояний S, обладающая целью (понимаемой как множество задач, разрешимых на задачном графе G). □

Множество T пар состояний, принадлежащих декартову произведению S*S, задает отношение допустимых переходов. Пара (si, sj) принадлежит Т, если из состояния si разрешен переход в состояние sj; i, j = 1, …, nS (nS – число состояний).

Задачный граф G служит формальным представлением задачной области, рассчитанным на поиск разрешающих структур и формализацию знаний о задачах. Множество вершин графа составлено из задачных конструктивных объектов. Каждая вершина графа имеет память, представленную памятью задачи (или задачной области). Ребро задачного графа – это пара вершин с непустым пересечением по памяти. Нагрузка ребра определяется множеством всех пар элементов памяти, входящих в это пересечение.[45]

Будем называть dt-инф вычислительным, если каждому si из множества S состояний алгоритмически поставлено в соответствие не более одного sj (i # j). Если же каждому si из множества S может быть поставлено в соответствие более одного sj (i # j), dt-инф будем называть исчислительным.

Поведение dt-инфа определяется следующими требованиями:

  • принимать и отправлять сообщения, взаимодействуя с другими dt-инфами и enels;
  • интерпретировать сообщения, выдавая сведения об ошибках и допуская коррекцию принятых сообщений;
  • выполнять работу, запрошенную в сообщении, допуская диалог, паузы и отмену;
  • оформлять результат выполненной работы для отправки корреспонденту;
  • образовывать объединения dt-инфов, предназначенные для решения комплексов задач.

Dt-инф работает как дискретная машина для обработки сообщений, безотносительно к содержанию работы, выполняемой в соответствии с поступившим запросом. Такой взгляд на dt-инф соответствует намерению исследовать проблему создания кооперации dt-инфов.

Dt-инф как машина для обработки сообщений состоит из следующих компонент, составляющих конвейер (которые могут работать асинхронно):

  • BEFORE – инициализация, запуск, обучение;
  • START – прием, буферизация, интерпретация сообщений;
  • STEP – шаг в процессе выполнения работы, запрошенной в сообщении;
  • END – завершение работы с текущим сообщением;
  • AFTER – завершение работы dt-инфа.

Одновременно с тем, как компонента BEFORE занята (О обучением пользователя О), компонента START может интерпретировать очередное сообщение, a STEP – выполнять работу, запрошенную в предыдущем сообщении.

Каждая компонента dt-инфа может находиться в одном из состояний, принадлежащих множеству State = {head, tail, dial, intr, paus, canc, resl, fail, null}, где

  • head – состояние готовности;
  • tail – работа закончена;
  • dial – взаимодействие с enels;
  • intr – взаимодействие с другими dt-инфами;
  • paus – пауза;
  • саnc – отмена;
  • resl – результат получен;
  • fail – неудача: результат получить не удалось;
  • null – состояние, требующее непредусмотренного вмешательства отправителя сообщения (enel или dt-инфа).

Отношение перехода из одного состояния в другое задано для каждой компоненты соответствующей таблицей перехода состояний. Таблицы для всех компонент имеют одинаковую структуру: число строк и число столбцов равны числу состояний. Строки и столбцы имеют те же имена, что и соответствующие состояния. Если в клетке на пересечении строки sti и столбца stj стоит буква f, это означает, что переход из состояния sti в состояние stj невозможен. Если в клетке размещена ссылка на правило rule, определяющее переход (stistj), то это означает, что разрешенный переход выполняется в соответствии с этим правилом. Компоненты взаимодействуют в соответствии с правилами, хранящимися в базе правил взаимодействия компонент dt-инфа.

Dt-инф как решатель задач из некоторой предметной области должен располагать средствами для интерпретации сообщений и выполнения запрашиваемых работ. В состав dt-инфа, решающего задачи из заданной предметной области, входят:

  • анализатор сообщений (запросов на решение задач);
  • построитель разрешающих структур на задачном графе;
  • система управления базами данных;
  • формо-ориентированный процессор ввода-вывода;
  • средства расширения множества разрешимых задач;
  • функциональная компонента.

Язык сообщений лаконичен (необязательные синтаксические конструкции заключены в фигурные скобки "{", "}"):

  • <сообщение>::= <конверт>{<содержимое>}
  • <конверт>::= <получатель>,<отправитель>
  • <содержимое>::= найти<выход>по<вход>{при<зависимость выход-вход>}|<разрешающая структура><адрес входа><адрес выхода>}

Получатель и отправитель представлены именами dt-инфов с указанием координат портов сообщений. Выход и вход задаются именами понятий предметной области. Зависимость выход-вход задается в тех случаях, когда запрос представлен в виде формулировки задачи. Разрешающая структура представлена именем; адрес входа указывает место, откуда следует прочитать входные данные; адрес выхода – куда следует записать полученный результат. Если один из адресов (или оба) не указан, это означает, что работа выполняется с использованием входных и выходных портов (для данных и результатов).

Обнаружив сообщение во входном порту сообщений, анализатор начинает синтаксический разбор. Если сообщение синтаксически верно, оно направляется построителю разрешающих структур. В противном случае отправителю выдаются сведения об ошибке (с предложением исправить сообщение). Когда получен искомый результат, он направляется отправителю по адресу, указанному на конверте.

Построитель разрешающих структур отыскивает на задачном графе разрешающую структуру, позволяющую по заданному входу найти искомый выход. Система управления базами данных играет роль памяти dt-инфа. Все функции, свойственные СУБД, присущи памяти dt-инфа.

Формо-ориентированный процессор ввода-вывода представляет собой объединение структурно-ориентированных редакторов ввода, формирователей отчетов и средств вывода во внешнюю (по отношению к dt-инфу) среду.

Расширение множества разрешимых задач достигается увеличением числа вершин и ребер задачного графа. Такая работа выполняется в специальном режиме «расширение» на копии расширяемого задачного графа.

Целевое назначение dt-инфа представляет его функциональная компонента. Содержание задач, служащих вершинами задачного графа, связи по памяти между задачами, представленные ребрами графа, – все это определяет задачный облик функциональной компоненты.

Каждый участник кооперации специализируется на определенном классе задач из заданной предметной области. Это могут быть задачи построения системы знаний, автоматизированного конструирования программ и пр. Цифровые двойники служат средством совершенствования поведения кооперации. Они специализируются на анализе поведения отдельных участников и кооперации в целом, получая данные и отправляя результаты путем обмена сообщениями со своими прообразами. Для анализа используются обновляемые знания о прообразах.

Транслятор[46][править]

Транслятор (лат. translator, букв. – переносчик; переводчик) в информатике – компьютерная программа, предназначенная для преобразования символьных записей других (транслируемых) программ из одной формы в другую.
Символьные формы записи транслируемых программ образуют континуум от языков высокого уровня через различные формы промежуточных представлений (как с возможностью использования программы интерпретатор, так и без возможности интерпретации) вплоть до машинного кода конкретного процессора (вычислительной системы).
Выбор формы символьного представления полностью зависит от удобства проведения манипуляций с программой на каждом этапе её жизненного цикла.

Ситуационное планирование и управление[47][48][49][50][править]

Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения национальных проектов[51][править]

Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения (НБО-технологии) рассматриваются как инструментальные средства, необходимые для ресурсного обеспечения разработки и исполнения национальных проектов[52] защиты и развития потенциала страны[53].
Рассматриваемая часть методологического обеспечения разработок НБО-технологий включает методологии ситуационного онлайн-бюджетирования и нормализованного товарно-денежного обращения.
Методология нормализованного товарно-денежного обращения включает методы формирования и реализации договорных отношений в цифровой среде[54], платежного и товарного кредитования, онлайн-банкинга на основе банков-провайдеров, корпоративных и персональных электронных банков[55].
Онлайн-планирование бюджета рассматривается как задача интервального планирования расходов с учетом ситуационно зависимых обязательных и ориентирующих требований к искомому решению. Задача решается методом целевого перемещения решения [56] в режиме вычислительного эксперимента.
Результаты получены при выполнении научно-исследовательской работы «Моделирование социальных, экономических и экологических процессов» (№ 0063-2016-0005), выполняемой в соответствии с государственным заданием ФАНО России для Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН.

◊ Материал адресован занимающимся методологическим обеспечением разработок информационных технологий цифровой экономики. ◊

Модель нормализованной экономики[57][58][59][править]

□ Нормализованный экономический механизм (НЭМ) – это рыночный экономический механизм, технологии работы которого реализуют задачи комплексов НЭМ посредством онлайн-сервисов, функционирующих в среде цифровых двойников.[60] Представляет собой (основанную на современных информационных технологиях) человеко-техническую систему, связанную отношениями координации и подчинения с государственным механизмом[61]] □
◊ В НЭМ стремление участников экономической деятельности (эд-участников) к получению экстерриториальной выгоды поддерживается в тех случаях, когда сделка (купли-продажи, инвестирования или др.) не противоречит решению задач защиты и развития потенциала страны. ◊

Характеристика основных НЭМ-комплексов[править]

Управление экономической деятельностью
Ресурсное обеспечение
Производство товаров
Торговля
Резервирование жизненно-необходимых товаров
Инвестирование
Государственный бюджет, резервы, налоги, пошлины
Региональные бюджеты и налоги
Профессиональное образование и развитие населения
Развитие систем организации и обеспечения жизнедеятельности
Восстановление и развитие среды обитания
Фонды социального обеспечения
Документирование товарно-денежного обращения и имущественных статусов


НЭМ-комплекс управления экономической деятельностью определяет цели и реализующие их задачи развития НЭМ; координирует решение этих задач.
Занятость трудоспособного населения – одна из постоянно актуальных задач управления экономической деятельностью. Ее приемлемое решение требует пересмотра технологий производства и реализации товаров. Чем выше стоимость товара, тем меньше оснований производить его, не имея договора о заказе и поставке. Производство под заказ, поддерживаемое технологиями назначенных платежей и электронной долговой торговли – эффективная альтернатива производству на склад.

НЭМ-комплексы ресурсного обеспечения и производства товаров – ключевые комплексы НЭМ. В дополнение к государственному резервированию целесообразно развивать сеть хранилищ негосударственного резерва жизненно-необходимых товаров (жн-товаров).
◊ Управление резервированием жн-товаров (включая плановое обновление резервов путем продажи на внутреннем и внешнем рынках) – важная задача, результаты решения которой связаны с изменчивостью цен. ◊
Ядром комплекса документирования товарно-денежного обращения и имущественных статусов эд-участников является система имущественных статусов.

□ Специфицированные имущественные объекты нормализованной экономической системы (си-объекты) – принадлежащие физическим и юридическим лицам средства производства, реализации и резервирования товаров; средства документирования, а также предметы потребления, зарегистрированные в экономической системе. □
◊ Услуги – один из видов предметов потребления. ◊ ○ Трудозатраты учителей школ, преподавателей вузов и других учебных заведений – услуги, потребляемые в образовательных процессах. ○
□ Товар – продаваемый си-объект. □
Каждому товару поставлена в соответствие электронная унифицированная спецификация, в которой указано наименование товара, назначение и другие сведения. ◊

□ Система имущественных статусов (ис-система) – система документального представления денежной и неденежной составляющих имущественных статусов эд-участников.
Денежная составляющая выражена значениями сумм нормализованных денег в разделах уникальных поливалютных счетов эд-участников (ис-счетов).
Неденежная – документами, подтверждающими право собственности на недвижимость, транспорт и другое имущество, которое при необходимости может рассматриваться как залоговое. □

□ Ис-счетуникальный поливалютный банковский счет, размещенный в персональном электронном банке (ПЭБе) физического лица или корпоративном электронном банке (КЭБе) юридического лица.
Представляет собой унифицированный электронный документ, состоящий из валютных частей (активируемых банком-регулятором).
Поскольку ис-счет имеет поливалютную структуру, он применим для документирования результатов внутренней и внешней экономической деятельности. □

Аксиома допустимости операции над ис-счетом
□ Никакое изменение сумм ис-счета не может быть осуществлено без документируемого зашифрованного подтверждения владельца ис-счета (а в неординарных ситуациях – после документируемого зашифрованного подтверждения определенного законом государственного органа). □
В НЭМ это реализуется на программно-аппаратном уровне.
Изменение состояния ис-счета может быть реализовано только после получения онлайн-удостоверения допустимости операции над ис-счетом.
Удостоверение выдает специальный онлайн-сервис банка-регулятора.
Основанием для получения удостоверения служат данные спецификации совершаемой операции (○ платеж при сделке купли-продажи, уплате государственного сбора или др. ○).
Таким способом исключаются возможности нарушения установленных законом правил товарно-денежного обращения (недопустимые экономические сделки, неуплата установленных законом государственных сборов и др.).

Нормализованные деньги и банковская система[62][править]

□ Нормализованные деньги (нд) – универсальное электронное средство количественного документирования имущественных отношений, удостоверяемых государством. Предназначено для представления стоимости товаров и имущественных статусов эд-участников, для оплаты товаров, инвестирования и накопления богатства. Нд-суммы представлены записями в ис-счетах, отражающими денежно выраженные величины имущественного права и имущественных обязательств. Для представления значений нд-сумм используются вещественные числа с соответствующим знаком (минус – для сумм, которые предстоит вернуть; плюс – для полученных сумм). □

Универсальность нд выражается в применимости во всех внутренних и внешних экономических сделках, разрешенных законом государства, под юрисдикцией которого функционирует экономическая система.

Банковская система НЭМ (нормализованная банковская система) включает персональные электронные банки физических лиц (ПЭБы), корпоративные электронные банки (КЭБы), банки-провайдеры и банк-регулятор, под управлением которого функционируют все другие банки.
Банк-регулятор располагает сетью серверов, размещенных на территории страны, под юрисдикцией которой находится экономическая система.
Банки-провайдеры – коммерческие предприятия, учрежденные юридическими лицами (или объединениями юридических лиц, объединениями физических лиц, объединениями юридических и физических лиц), занимающимися производством товаров и/или их реализацией. Банк-провайдер располагает объединенными в сеть серверами, предназначенными для обслуживания запросов от ПЭБов и КЭБов клиентов и взаимодействия с серверами банка-регулятора.
ПЭБы и КЭБы (как программно-аппаратные средства) – это, как правило, переносные устройства типа планшетов и смартфонов, наделенные надежно защищенными коммуникационными функциями. В ПЭБах и КЭБах в зашифрованной форме хранятся оригиналы ис-счетов и документов по сделкам.
Зашифрованная база данных ис-счета хранится в памяти устройства, а ее копия – на карте памяти.
Программно реализуемые записи в файлах ис-счетов имеют право инициировать только владельцы ис-счетов, совершающие сделку.
Запросы на обслуживание сделки (удостоверение состояния ис-счета и сохранение обновленной копии ис-счета) получают банки-провайдеры, сервисами которых пользуются совершающие сделку эд-участники.

Поливалютный рынок: концептуальное ядро цифровых технологий[править]

□ Цифровой технологией определенной деятельности на поливалютном рынке назовем совокупность методов, средств и правил ее реализации посредством онлайн-сервисов, работающих в среде цифровых двойников. □
◊ Далее под технологией понимается цифровая технология. ◊

Исходим из того, что рассматриваемые здесь технологии поливалютного рынка (при квалифицированной реализации) при любой попытке нарушить установленные правила экономического поведения оставляют столько же шансов на успех, сколько имеет попытка сделать недопустимый ход в игре с шахматной программой.

В концепции поливалютного рынка НЭМ технологии внешнеэкономических сделок функционируют исходя из того, что для любой пары стран на каждом отрезке времени определено некоторое множество товаров, множество применимых для расчетов валют, таможенные правила и правила внешнеторговых сборов.
Для каждого типа товара эд-участники имеют возможность совершать сделки в любой валюте из списка, являющегося пересечением множеств валют, разрешенных банками-регуляторами государств, к которым относятся участники сделки.
◊ При этом применительно к каждому товару товарные емкости валют изменяются в зависимости от рыночной ситуации, а налоги и пошлины уплачиваются в валютах, используемых в экономических сделках. ◊

Технология электронной долговой торговли[63][править]

При электронной долговой торговле все выгоды и риски разделяют продавец и покупатель, а стоимость кредита упакована в стоимость покупки.
Технология электронной долговой торговли обеспечивает оформление отсроченной части оплаты товара как долга покупателя продавцу, имеющему КЭБ или ПЭБ.
Неоплаченная часть стоимости товара оформляется как долг, график выплаты которого фиксируется в договоре. В этом же договоре указываются штрафные санкции за нарушение графика выплат долга и ненадлежащее качество проданного товара.
Применительно к долгам, образовавшимся в результате продажи приоритетных товаров, могут действовать правила досрочного возврата долгов продавцам из средств банка-регулятора.
Делается это по запросам продавцов в долговой отдел банка-регулятора, направляемых с использованием онлайн-сервиса. При положительном решении на ис-счет продавца переводится сумма долга (полностью или частично), а после этого покупатель выплачивает эту сумму не продавцу, а долговому отделу банка-регулятора.
О возможности такой схемы возврата долга покупатель извещается продавцом до реализации сделки.

◊ Досрочным возвратом долгов продавцам приоритетных товаров банк-регулятор реализует текущую государственную программу поддержки производства и продажи таких товаров. На поливалютном рынке НЭМ электронная долговая торговля служит средством, стимулирующим продажи приоритетных товаров с оплатой в национальной валюте: возможность в относительно короткие сроки получить долговую часть стоимости товаров существует у продавцов в тех случаях, когда товары оплачены национальной валютой. ◊

□ Долговая денежная эмиссия выполняется банком-регулятором только тогда, когда сумма долгов, возвращенных покупателями долговому отделу, меньше очередной долговой суммы, запрошенной для возврата продавцу. Эмитируемая сумма равна разности запрошенной долговой суммы и суммы на счету долгового отдела. □

Долговая денежная эмиссия служит средством государственного регулирования общей суммы денег в экономической системе. Таким способом осуществляется государственное регулирование товарной емкости денег.

Технология назначенных платежей[64][править]

□ Назначенный платеж – технологически гарантированная оплата заказанных товаров, правила реализации которой жестко связаны с правилами исполнения заказа. Сумма назначенного платежа переводится на счет получателя сразу после того, как заказчик подтвердил исполнение заказа. В случае неисполнения заказа назначенный платеж отменяется. □
Назначенный платеж не может быть сформирован, если заказ содержит товары, не отнесенные к допустимым.
Контроль осуществляется цифровыми двойниками, обеспечивающими функционирование сервисов контроля допустимости заказа.
Реализация технологии обеспечивается онлайн-сервисами банков, функционирующими в среде цифровых двойников, которые моделируют состояние платежной системы и процесса исполнения заказа.

Технология научной деятельности[13][править]

Концепция технологии научной деятельности в человеко-машинной среде символьного моделирования произвольных объектов (s-среде) содержит изложение подхода к формализованному описанию научных результатов в соответствии с методологией s-моделирования. Определены объекты научного авторства и оценка их значимости. Сформулированы правила публикации, обсуждения, оценки значимости, хранения и распространения в s-среде[65].

Область применимости

Утверждения, замечания и примеры, приведённые в статьях, относятся к системе понятий "научная деятельность" и адресованы исследователям, научным администраторам, разработчикам проектов информатизации научной деятельности.

Цель, при достижении которой материал статьи может быть полезен: повышение продуктивности научной деятельности в s-среде путём комплексного усовершенствования технологий формализованного описания научных результатов, публикации, обсуждения, оценки значимости, хранения и распространения опубликованных материалов.

Вводные замечания

Глобальный наукометрический «зуд», интенсивно стимулируемый коммерческими компаниями (Thomson Reuters, Elsevier и др.), поклонение индексам цитирования, связывание величин этих индексов с научной продуктивностью – повреждающее воздействие всего этого трудно оценить.
Прирастает активность коммерческих коррупционных групп, которые, не скрываясь, берутся за плату обеспечить публикацию статей в научных журналах, индексируемых Scopus, входящих в список ВАК и т.д.
За рынки продажи таких услуг идёт борьба[66].

Оценка полезности научного результата

Даже прикладную полезность научного результата не во всех случаях можно выразить количественно.
Частные оценки могут быть представлены величинами стоимости сэкономленных ресурсов или ещё какими-то (в зависимости от области и способа применения результата).
Вряд ли можно количественно оценить полезность научного результата для продвижения исследований в той области, к которой относится результат [или для продвижения в иных областях исследований (например, – в смежных)].
Не менее сомнительна возможность количественного представления полезности научного результата в просвещении и образовании.

Продуктивность научной деятельности исследователя на любом её этапе документально представлена опубликованными научными трудами.
Если читатель научной статьи (книги или доклада) занимается исследованиями в той же области, ему будут интересны: суть и аргументация значимости результата; связь с ранее опубликованными результатами автора и других исследователей (представленная элементами списка литературы); аудитория, которой адресована публикация [профессиональному сообществу или каким-то другим (○ занимающимся образовательной деятельностью или разработчикам технологий и т. д. ○)].

Научно-образовательная полезность объекта авторства связана с его ролью в усовершенствовании системы научных знаний, а инженерная – с ролью в создании новых технологий, устройств или ещё чего-то, что наделено несомненной прикладной ценностью и может быть изготовлено.

Поиск ответов на вопросы
Авторы вещей какого типа достойны статусного повышения?
Кто и каким способом должен определять типы вещей, которые целесообразно рассматривать как объекты авторства?
Какие объекты авторства следует рассматривать как национальное достояние, а их описание – как важную часть государственных информационных ресурсов?
Руководствуясь какими системами правил профессиональные сообщества авторов могут осуществлять экспертизу объектов авторства, претендующих на регистрацию и размещение в государственных хранилищах (библиотеках, архивах и др.)?

Литература[править]

  • John von Neuman. First Draft of a Report on EDVAC. Moore School of Electrical Engineering University of Pennsylvania. June 30, 1945[67].
  • Licklider J. C. R., Clark W. E. On-line man-computer communication. In: AIEE-IRE ‘62 (Spring) Proceedings of the May 1-3, 1962, spring joint computer conference. P. 113—128[68].
  • Cerf V., Kahn R. A Protocol for Packet Network Intercommunication // IEEE Trans on Comms, no. 5, May 1974[69].
  • Kay A. Personal Computing. Learning Research Group. Xerox Palo Alto Research Center. Palo Alto, California, USA, June 12, 1975[70].
  • Тыугу Э. Х. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984. 256 c.
  • Ильин В. Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с.[7]
  • Berners-Lee T. Information Management: A Proposal. CERN, March 1989, May 1990[71] .
  • Zuse K. Der Computer — Mein Lebenswerk. 3. Auflage. Springer, Berlin 1993.
  • Ильин А. В., Ильин В. Д. Основы теории s-моделирования. М.: ИПИ РАН, 2009. 143 с.[6]
  • Berners-Lee T. Long live the Web // Scientific American, 2010. Vol. 303. No. 6[72].

Примеры цитирования работ по методологии символьного моделирования и её применению[править]

Большая часть примеров взята из библиографической базы данных научного цитирования Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU[73].
Основная часть примеров относится к применению в моделировании, программировании, построении интеллектуальных систем и технологиях различного назначения.


  • D.V. Shvalov, V.A. Kravchenko, Shirapov D. Sh. Automated Logic-Mathematical Modeling of Railway Automation Devices Technical Condition. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), 1-4 Oct. 2019, Vladivostok, Russia. Publisher: IEEE, 2019. DOI:10.1109/FarEastCon.2019.8934943 (цитируемые работы: 1. A.V. Ilyin and V.D. Ilyin. Symbolic modeling in computer science. Moscow: Institute of Informatics Problems of the Russian Academy of Sciences, 2011. 204 p. ISBN: 978-5-91993-005-1[10]; 2. A.V. Ilyin and V.D. Ilyin. Creation of the human-machine environment for solving problems // Systems and Means of Informatics, 2016. Vol. 26. No. 4. P. 149-161[1])[74].
  • Доренская Е.А., Семёнов Ю.А. О технологии программирования, ориентированной на минимизацию ошибок // Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2017. Т. 13. № 2. С. 50-56. (цитируемые работы: 3. Ильин А.В. Конструирование разрешающих структур на задачных графах системы знаний о программируемых задачах // Информационные технологии и вычислительные системы, 2007. № 3. С. 30-36[35]; 4. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7]; 6. Ильин А.В., Ильин В.Д. Систематизация знаний о программируемых задачах // Системы и средства информатики, 2014. Том 24. № 3. С. 192-203[41])[75].
  • V.A. Kravchenko, D. Sh. Shirapov. Logic-Functional Modeling of Nonlinear Radio Engineering Systems. 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), 3-4 Oct. 2018, Vladivostok, Russia. Publisher: IEEE, 2018. DOI:10.1109/FarEastCon.2018.8602769 (цитируемые работы: 7. A.V. Ilyin and V.D. Ilyin. Symbolic modeling in computer science. Moscow: Institute of Informatics Problems of the Russian Academy of Sciences, 2011. 204 p. ISBN: 978-5-91993-005-1[10]; 8. A.V. Ilyin and V.D. Ilyin. Creation of the human-machine environment for solving problems // Systems and Means of Informatics, 2016. Vol. 26. No. 4. P. 149-161[1])[76].
  • Скрипкин С.К., Ворожцова Т.Н. Современные методы метапрограммирования и их перспективы // Вестник Иркутского государственного технического университета, 2002. № 2-3(26). С. 90-97 (цитируемая работа: 2. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[77]
  • Клачек П.М., Корягин С.И., Колесников А.В., Минкова Е.С. Гибридные адаптивные интеллектуальные системы. Калининград: Балтийский федеральный университет им. И. Канта, 2011. 374 с. ISBN: 978-5-9971-0140-4 (цитируемая работа: 105. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[78].
  • Желтов П.В. Построение синтаксической структуры предложения с помощью символьного решателя // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, 2013. № 2-1. С. 116-120 (цитируемая работа: 1. Ильин А.В., Ильин В.Д. Основы теории S-моделирования. М.: ИПИ РАН, 2009. 144 с. ISBN: 978-5-902030-78-2[6])[79].
  • Желтов П.В. Определение символьных операций // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, 2012. № 2. С. 194-198 (цитируемая работа: 1. Ильин А.В., Ильин В.Д. Основы теории S-моделирования. М.: ИПИ РАН, 2009. 144 с. ISBN: 978-5-902030-78-2[6])[80].
  • Цветков В.Я. Когнитивное управление. М.: ООО МАКС Пресс, 2017. 72 с. ISBN: 978-5-317-05434-2 (цитируемая работа: 193. Ильин А.В., Ильин В.Д. S-моделирование объектов информатизации. М.: ИПИ РАН, 2010. 412 с. ISBN: 978-5-902030-86-7[17])[81].
  • Обухова О.Л., Бирюкова Т.К., Гершкович М.М., Соловьёв И.В., Чочиа А.П. Метод динамического создания связей между информационными объектами базы знаний. Труды XI Всероссийской научной конференции "Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции", Петрозаводск, 17–21 сентября 2009 г. Петрозаводск: Петрозаводский государственный университет, 2009. С. 39-45 (цитируемая работа: 2. Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и её применения, 2007. Т. 1. Вып. 1. С. 66-78[11])[82].
  • Васинев А.В., Беккерман Е.Н. Применение расширенного автомата для обучения алгоритмам с вариативной траекторией решения. Труды конференции "Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем", Томск, 23–25 мая 2019 г. Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2019. С. 197-202 (цитируемая работа: 11. Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и её применения, 2007. Т. 1. Вып. 1. С. 66-78[11])[83].
  • Емельянов С.В., Олейник А.Г., Попков Ю.С., Путилов В.А. Информационные технологии регионального управления. М.: УРСС, 2004. 400 с. ISBN: 5-354-00799-2 (цитируемая работа: Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[84].
  • Клачек П.М., Полупан К.Л., Корягин С.И., Либерман И.В. Гибридный вычислительный интеллект. Калининград: Балтийский федеральный университет имени И. Канта, 2018. 191 с. ISBN: 978-5-9971-0496-2 (цитируемая работа: 112. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[85].
  • Крючков А.В. Обобщение опыта синтеза специального программного обеспечения на различных инструментальных средствах // Технологии техносферной безопасности, 2015. № 3(61). С. 252-263 (цитируемая работа: 4. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[86]
  • Крючков А.В. Моделирование возможных действий пользователя системы управления предприятием // Технологии техносферной безопасности, 2015. № 1(59), с. 145-149 (цитируемая работа: 2. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[87].
  • Топольский Н.Г., Белозеров В.В., Крючков А.В., Мокшанцев А.В., Михайлов К.А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами пожаровзрывоопасных объектов. М.: Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2019. 189 с. (цитируемые работы: 144. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7]; 145. Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и её применения, 2007. Т. 1, № 1. С. 66-78[11])[88]
  • Топольский Н.Г., Крючков А.В., Грачев Д.С., Михайлов К.А., Нгуен Ле Зуй. Модель оценки вероятности реализации специального программного обеспечения автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности нефтепроизводств // Технологии техносферной безопасности, 2018. № 1(77). С. 54-61 (цитируемая работа: 3. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[89]
  • Клачек П.М., Корягин С.И., Лизоркина О.А. Интеллектуальная системотехника. Калининград: Балтийский федеральный университет имени И. Канта, 2015. 214 с. (цитируемая работа: 108. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[90]
  • Болбаков Р.Г. Информационная когнитология. М.: МАКС Пресс, 2017. 80 с. ISBN: 978-5-317-05698-8 (цитируемая работа: 223. Ильин А.В., Ильин В.Д. S-моделирование объектов информатизации. М.: ИПИ РАН, 2010. 412с. ISBN: 978-5-902030-86-7[17])[91]
  • Колесников А.В. Технология разработки гибридных интеллектуальных систем. Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2002. 437 с. (цитируемая работа: 65. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[92]
  • Игнатьев И.В. Разработка метода автоматического синтеза расчетных программ в адаптивных САПР электротехнических объектов. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Специальность: 05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление. Иваново: Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина, 1994. 167 с. (цитируемая работа: 29. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[93]
  • Воеводин А.А. Педагогические подходы к построению базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта. Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук. Специальность: 13.00.01 - Общая педагогика, история педагогики и образования. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, 1998. 205 с. (цитируемая работа: 29. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[94]
  • Кравченко В.А. Логико-математическое моделирование динамических систем с использованием аппарата функциональных грамматик. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Специальность: 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Улан-Уде: Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, 2017. 126 с. (цитируемые работы: 24. Ильин А.В., Ильин В.Д. Символьное моделирование в информатике. М.: ИПИ РАН, 2011. 204 с. ISBN: 978-5-91993-005-1[10]; 25. Ильин А.В., Ильин В.Д. S-моделирование задач и конструирование программ. М.: ИПИ РАН, 2012. 146 с. ISBN: 978-5-91993-013-6[34]; 26. Ильин А.В., Ильин В.Д. Систематизация знаний о программируемых задачах // Системы и средства информатики, 2014. Т.24. № 3. С.192-203[33]; 27. Ильин А.В., Ильин В.Д. Создание человеко-машинной среды решения задач // Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. № 4. С. 149-161[1])[95]
  • Гришенцев А.Ю. Развитие и разработка методов и средств обеспечения систем автоматизированного проектирования распределённых геоинформационных систем. Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. Специальность: 05.13.12 – Системы автоматизации проектирования (приборостроение). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2015, 279 с. (цитируемая работа: Ильин В.Д., Соколов И.А. Информация как результат интерпретации сообщений на символьных моделях систем понятий // Информационные технологии и вычислительные системы, 2006. № 4. С. 74-82[28])[96]
  • Цой Э.В., Юдин А.Д., Юдин Д.Б. Задачи пополнения и синтеза знаний // Автоматика и телемеханика, 1994. № 7. С. 3–36 (цитируемая работа: 33. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[97]
  • Нисневич Ю.А. Информация и власть. М.: Издательство Мысль, 2000. 175 с. ISBN: 5-244-00973-7 (цитируемая работа: Ильин В.Д. Основания ситуационной информатизации. М.: Наука, Физматлит, 1996. 180 с. ISBN: 5-02-015213-7[47])[98]
  • Нисневич Ю.А. Программа спецкурса "Государственная информационная политика" // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: политология,2003. № 4. С. 106-117 (цитируемая работа: 59. Ильин В.Д. Основания ситуационной информатизации. М.: Наука, Физматлит, 1996. 180 с. ISBN: 5-02-015213-7[47])[99]
  • Чекулаев Е.П. Механизм и технологии информационного обеспечения современного российского политического процесса. Диссертация на соискание ученой степени кандидата политических наук. Специальность: Специальность: 23.00.02 – Политические институты, процессы и технологии. Нижний Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2011. 175 с. (цитируемая работа: 47. Ильин В.Д. Основания ситуационной информатизации. М.: Наука, Физматлит, 1996. 180 с. ISBN: 5-02-015213-7[47])[100]
  • Гельруд Я.Д., Логиновский О.В. Управление проектами: методы, модели, системы. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. 330 с. ISBN: 978-5-696-04761-4 (цитируемая работа: 38. Ильин А.В., Ильин В.Д. Интерактивный преобразователь ресурсов с изменяемыми правилами поведения // Информационные технологии и вычислительные системы, 2004. № 2. С. 68-82[49])[101]
  • Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гельруд Я.Д., Голлай А.В., Логиновский О.В., Шестаков А.Л. Умное управление проектами. Учебное пособие. Челябинск: Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), 2019. 189 с. ISBN: 978-5-696-05051-5 (цитируемая работа: 38. Ильин А.В., Ильин В.Д. Интерактивный преобразователь ресурсов с изменяемыми правилами поведения // Информационные технологии и вычислительные системы, 2004. № 2. С. 68-82[49])[102]
  • Kikavets V.V., Tsaregradskaya Y.K. The Implementation of Principles of the Budget Process in the Financing of Public Procurement in the Digital Economy // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020. Vol. 1100 AISC. P. 28-35 (цитируемая работа: Ilyin A.V., Ilyin V.D. Variational Online Budgeting Taking into Account the Priorities of Expense Items // AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, 2016. Vol. 8. No. 3. P. 51-56. DOI: 10.7160/aol.2016.080305[50])[103]
  • Бауэр В.П., Еремин В.В., Сильвестров С.Н., Смирнов В.В. Экономическое моделирование процессов цифровой трансформации // Журнал экономической теории, 2019. Т. 16. № 3. С. 428-443 (цитируемые работы: 14. Ильин В.Д. Технология назначенных платежей в среде цифровых двойников // Системы и средства информатики, 2018. Т. 28. № 3. С. 227-235[64]; 15. Ильин А. В., Ильин В. Д. Информатизация экономического механизма. М.: ИПИ РАН, 2015. 130 с. ISBN: 978-5-91993-052-5[59])[104]
  • Сильвестров С.Н., Бауэр В.П., Еремин В.В., Лапенкова Н.В. О цифровой трансформации предприятия в контексте системной экономической теории // Экономическая наука современной России, 2020. № 2(89). С. 22-45 (цитируемые работы: 16. Ильин А. В., Ильин В. Д. Информатизация экономического механизма. М.: ИПИ РАН, 2015. 130 с. ISBN: 978-5-91993-052-5[59]); 17. Ильин А.В. Экспертное планирование ресурсов. М.: ИПИ РАН, 2013. 58 с. ISBN: 978-5-91993-022-8[56]; 19. Ильин В.Д. Технология назначенных платежей в среде цифровых двойников // Системы и средства информатики, 2018. Т. 28. № 3. С. 227-235[64])[105]
  • Орлова И.А., Мовчан М.И. Развитие онлайн-сервисов коммерческих банков // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике, 2019. Т. 22. № 2(12). С. 208-211 (цитируемая работа: 3. Ильин В.Д. Нормализация банковских онлайн-сервисов //Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. №2. С. 147-157[62])[106]
  • Клочков В.В., Панин Б.А. Институциональные аспекты управления генерацией знаний в научном сообществе // Управление большими системами, 2011. Вып. 33. С. 167–197 (цитируемая работа: 6. Ильин В.Д. Технология научной деятельности: подход к повышению продуктивности // Управление большими системами, 2010. Вып. 29. С. 88-107[13])[107]
  • Клочков В.В. Управленческие аспекты развития экономической науки. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2011. 276 с. (цитируемая работа: 58. Ильин В.Д. Технология научной деятельности: подход к повышению продуктивности // Управление большими системами, 2010. Вып. 29. С. 88-107[13])[108]
  • Фомицкая Г.Н. Развитие региональной системы внешней оценки качества общего образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук. Специальность: 13.00.01 – Общая педагогика, история педагогики и образования. Улан-Удэ: ГОУВПО "Бурятский государственный университет", 2012. 375 с. (цитируемая работа: 135. Ильин В.Д. Технология научной деятельности: подход к повышению продуктивности // Управление большими системами, 2010. Вып. 29. С. 88-107[13])[109]
  • Каменкова Н.Г., Перепелкина А.А. Использование компьютерного моделирования в процессе развития пространственных представлений младших школьников на геометрическом содержании // Герценовские чтения. Начальное образование, 2020. Т. 11. № 1. С. 138-147 (цитируемая работа: 7. Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и ее применения, 2007. Т. 1. Вып. 1. С. 66-78[11])[110]
  • Волкова В.Н., Юрьев В.Н. История и перспективы развития информатики и направления подготовки "Прикладная информатика" // Прикладная информатика, 2012. С. 120-127 (цитируемая работа: 15. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[111]
  • Гришкун В.В., Левченко И.В. Развитие информатики как фундаментальной естественной науки // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования, 2008. № 13. С. 5-14 (цитируемая работа: 10. Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1[7])[112]
  • Вайнштейн Ю.В., Шершнева В.А. Адаптивное электронное обучение в современном образовании // Педагогика, 2020. № 5. С. 48-57 (цитируемая работа: 11. Ильин В.Д. Модель кооперативного решателя задач на основе цифровых двойников // Системы и средства информатики. 2019. Т. 29. № 2. С. 172-179[44])[113]
  • Цветков В.Я. Триада как интерпретирующая система // Перспективы науки и образования, 2015. № 6(18). С. 18-23 (цитируемая работа: 13. Ильин В.Д. S-моделирование объектов информатизации. М.: ИПИ РАН, 2010. 412 с. ISBN: 978-5-902030-86-7[17])[114]

___________________________________________________________________

  1. а б в г д е ё ж з и й к л м Ильин А.В., Ильин В.Д. Создание человеко-машинной среды решения задач // Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. № 4. С. 149-161. DOI:10.14357/08696527160413
  2. Ильин В. Д. Символ // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  3. Ильин В. Д. Код // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  4. Ильин В.Д. Компьютерная сеть // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  5. Ильин В. Д. Информационные ресурсы // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  6. а б в г д е Ильин А.В., Ильин В.Д. Основы теории s-моделирования. М.: ИПИ РАН, 2009. 143 с. ISBN: 978-5-902030-78-2
  7. а б в г д е ё ж з и й к л м н о п р с т у ф х Ильин В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. 264 с. ISBN: 5-02-006578-1
  8. Институт проблем информатики РАН
  9. МИРЭА – Российский технологический университет
  10. а б в г д е ё ж з и й к л м н о п Ильин А.В., Ильин В.Д. Символьное моделирование в информатике. М.: ИПИ РАН, 2011. 204 с. ISBN: 978-5-91993-005-1
  11. а б в г д Ильин В.Д., Соколов И.А. Символьная модель системы знаний информатики в человеко-автоматной среде // Информатика и ее применения, 2007. Т. 1. Вып. 1. С. 66-78
  12. Ильин В. Д. Компьютерное моделирование // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  13. а б в г д Ильин В.Д. Технология научной деятельности: подход к повышению продуктивности // Управление большими системами, 2010. Вып. 29. С. 88-107
  14. Математические знаки // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  15. Курош А. Г., Шмидт О. Ю., Фаддеев Д. К. Алгебра // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  16. Виет // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  17. а б в г д Ильин А.В., Ильин В.Д. S-моделирование объектов информатизации. М.: ИПИ РАН, 2010. 412 с. ISBN: 978-5-902030-86-7
  18. Ильин А. В., Ильин В. Д. Объектно-ориентированное программирование // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  19. Ильин В. Д. Гипертекст // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  20. Ильин В. Д., Харабет К. В. Интернет // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  21. Ильин А. В. Языки программирования // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  22. Дроздов А. Ю., Ильин А. В. Компилятор // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  23. Vladimir D. Ilyin. A Methodology for Knowledge Based Engineering of Parallel Program Systems // Proceedings of the 8th international conference on Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems. At: Melbourne, Australia. June 1995. Gordon and Breach Science Publishers, Newark, NJ, 805-809. https://dl.acm.org/citation.cfm?id=215897]
  24. Ильин А. В. Инструментальные системы // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  25. Ильин А. В. Интерфейс в информатике // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  26. Ильин В. Д. Информатизация // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  27. Ильин В. Д. Всемирная паутина // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  28. а б в Ильин В. Д., Соколов И. А. Информация как результат интерпретации сообщений на символьных моделях систем понятий // Информационные технологии и вычислительные системы, 2006. №4. С. 74-82.
  29. Shannon C. E.. A mathematical theory of communication // Bell System Technical Journal, 1948. Vol. 27. P. 379-423 and 623-656, July and October
  30. Колмогоров А. Н.. Три подхода к определению понятия "Количество информации" // Проблемы передачи информации, 1965. Т. I. Вып.1. С. 3-11
  31. Ильин А. В. Языки программирования // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  32. Ильин В. Д. Данные // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  33. а б Ильин А.В., Ильин В.Д. Систематизация знаний о программируемых задачах // Системы и средства информатики, 2014. Том 24. № 3. С. 192-203
  34. а б в Ильин А.В., Ильин В.Д. S-моделирование задач и конструирование программ. М.: ИПИ РАН, 2012. 146 с. ISBN: 978-5-91993-013-6
  35. а б в Ильин А.В. Конструирование разрешающих структур на задачных графах системы знаний о программируемых задачах // Информационные технологии и вычислительные системы, 2007. № 3. С. 30-36
  36. Ильин В.Д. Табс-представление задач и задачных графов // Системы и средства информатики, 2017. Т. 27. № 2. С. 155-169
  37. Ильин В.Д. Система ИГЕН. Концепция, архитектура, технология программирования // Современные средства информатики. М.: Наука, 1986. С. 117–125
  38. Ильин В.Д. Порождение целевых программных систем: элементы теории // Системы и средства информатики. М.: Наука, 1992. Т. 2. С. 3–44
  39. Ильин В.Д. Система порождения программ. Версия 2013 г. М.: ИПИ РАН, 2013. 142 с. ISBN: 978-5-91993-030-3
  40. Ильин В.Д. Представление знаний о задачах в системе порождения программ. Препринт. М.: Институт проблем информатики АН СССР, 1989. 50 с.
  41. а б Ильин А.В., Ильин В.Д. Систематизация знаний о программируемых задачах // Системы и средства информатики, 2014. Т. 26. № 4. С. 149–161
  42. The Digital Twin. General Electric, 2018
  43. Vladimir D. Ilyin. Исследовательские игры против шахматных программ (Research games against chess programs). ResearchGate.net, 2014. DOI: 10.13140/2.1.1817.0884
  44. а б Ильин В.Д. Модель кооперативного решателя задач на основе цифровых двойников // Системы и средства информатики, 2019, т. 29, № 2, с. 172-179
  45. Ильин А. В. Конструирование разрешающих структур на задачных графах системы знаний о программируемых задачах // Информационные технологии и вычислительные системы, 2007, № 3, с. 30–36
  46. Дроздов А.Ю. Транслятор // Большая российская энциклопедия – электронная версия
  47. а б в г Ильин В.Д. Основания ситуационной информатизации. М.: Наука, Физматлит, 1996. 180 с. ISBN: 5-02-015213-7
  48. Ilyin A.V., Ilyin V.D. Situational Digitalization of the Population Activities // International Journal of Open Information Technologies, 2021, vol. 9, no. 5, pp. 61-65
  49. а б в Ильин А.В., Ильин В.Д. Интерактивный преобразователь ресурсов с изменяемыми правилами поведения // Информационные технологии и вычислительные системы, 2004, № 2, с. 67–77
  50. а б Ilyin A.V., Ilyin V.D. Variational Online Budgeting Taking into Account the Priorities of Expense Items // AGRIS on-line Papers in Economics and Informatics, 2016, vol. 8, no. 3, pp. 51-56. DOI: 10.7160/aol.2016.080305
  51. Ильин А.В., Ильин В.Д. Блокчейн-технологии нормализованного бюджетного обеспечения национальных проектов // Системы и средства информатики, 2020, т. 30, № 4, с. 147–158
  52. Национальные проекты: целевые показатели и основные результаты: На основе паспортов национальных проектов, утвержденных президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам 24 декабря 2018 г. – М., 2019.
  53. Ильин В. Д. Основания ситуационной информатизации. М.: Наука, Физматлит, 1996. 180 с.
  54. Ильин А.В., Ильин В.Д. Ситуационная модель универсального договора в цифровой среде // Системы и средства информатики, 2020, т. 30, № 3, с. 154–162
  55. Ilyin A.V., Ilyin V.D. The Technologies of Commodity-Money Circulation on the Basis of Personal and Corporative e-Banks // International Journal of Open Information Technologies, 2020, vol. 8. iss. 6, pp. 81–84
  56. а б Ильин А.В. Экспертное планирование ресурсов. М.: ИПИ РАН, 2013, 58 с. ISBN: 978-5-91993-022-8
  57. Ильин В.Д. Модель нормализованной экономики (НЭк-модель): основы концепции // Управление большими системами, 2009. Вып. 25. С. 116–138
  58. Ilyin A.V., Ilyin V.D. Towards a Normalized Economic Mechanism Based on E-services // AGRIS on-line papers in economics and informatics, 2014. Vol. 6. No. 3. P. 39-49
  59. а б в Ильин А. В., Ильин В. Д. Информатизация экономического механизма. М.: ИПИ РАН, 2015. 130 с. ISBN: 978-5-91993-052-5
  60. Ilyin A.V., Ilyin V.D. The Normalized Economic Mechanism in the Digital Environment // International Journal of Open Information Technologies, 2019. Vol. 7. No. 12, P. 77-83
  61. Ilyin A.V., Ilyin V.D. Situational Management: Review of the Results Relevant to the Development of Online Services for E-Government and E-business // Информационные технологии и вычислительные системы, 2018. № 4. С. 45–54
  62. а б Ильин В.Д. Нормализация банковских онлайн-сервисов //Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. №2. С. 147-157
  63. Ilyin A.V., Ilyin V.D. E-trade with Direct Lending and Normalized Money // Agris on-line Papers in Economics and Informatics, 2015. Vol. 7. Iss. 4. P. 57–64
  64. а б в Ильин В.Д. Технология назначенных платежей в среде цифровых двойников // Системы и средства информатики, 2018. Т. 28. № 3. С. 221–229
  65. Ильин В.Д. Объекты научного авторства и оценка их значимости // Системы и средства информатики, 2016. Т. 26. № 3. С. 179-188
  66. Журнал Science обнаружил "черный рынок" научных статей в Китае. РИА Новости, 2013
  67. John von Neuman. First Draft of a Report on EDVAC. Moore School of Electrical Engineering University of Pennsylvania. June 30, 1945
  68. Licklider J. C. R., Clark W. E. On-line man-computer communication. In: AIEE-IRE ‘62 (Spring) Proceedings of the May 1-3, 1962, spring joint computer conference. P. 113—128
  69. Cerf V., Kahn R. A Protocol for Packet Network Intercommunication // IEEE Trans on Comms, no. 5, May 1974
  70. Kay A. Personal Computing. Learning Research Group. Xerox Palo Alto Research Center. Palo Alto, California, USA, June 12, 1975
  71. Berners-Lee T. Information Management: A Proposal. CERN, March 1989, May 1990
  72. Berners-Lee T. Long live the Web // Scientific American, 2010. Vol. 303. No. 6
  73. Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU
  74. D.V. Shvalov, V.A. Kravchenko, Shirapov D. Sh. Automated Logic-Mathematical Modeling of Railway Automation Devices Technical Condition. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), 1-4 Oct. 2019, Vladivostok, Russia. Publisher: IEEE, 2019. DOI:10.1109/FarEastCon.2019.8934943
  75. Доренская Е.А., Семёнов Ю.А. О технологии программирования, ориентированной на минимизацию ошибок // Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2017. Т. 13. № 2. С. 50-56
  76. V.A. Kravchenko, D. Sh. Shirapov. Logic-Functional Modeling of Nonlinear Radio Engineering Systems. 2018 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), 3-4 Oct. 2018, Vladivostok, Russia. Publisher: IEEE, 2018. DOI:10.1109/FarEastCon.2018.8602769
  77. Скрипкин С.К., Ворожцова Т.Н. Современные методы метапрограммирования и их перспективы // Вестник Иркутского государственного технического университета, 2002. № 2-3(26). С. 90-97
  78. Клачек П.М., Корягин С.И., Колесников А.В., Минкова Е.С. Гибридные адаптивные интеллектуальные системы. Калининград: Балтийский федеральный университет им. И. Канта, 2011. 374 с. ISBN: 978-5-9971-0140-4
  79. Желтов П.В. Построение синтаксической структуры предложения с помощью символьного решателя // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, 2013. № 2-1. С. 116-120
  80. Желтов П.В. Определение символьных операций // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, 2012. № 2. С. 194-198
  81. Цветков В.Я. Когнитивное управление. М.: ООО МАКС Пресс, 2017. 72 с. ISBN: 978-5-317-05434-2
  82. Обухова О.Л., Бирюкова Т.К., Гершкович М.М., Соловьёв И.В., Чочиа А.П. Метод динамического создания связей между информационными объектами базы знаний. Труды XI Всероссийской научной конференции "Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции", Петрозаводск, 17–21 сентября 2009 г. Петрозаводск: Петрозаводский государственный университет, 2009. С. 39-45
  83. Васинев А.В., Беккерман Е.Н. Применение расширенного автомата для обучения алгоритмам с вариативной траекторией решения. Труды конференции "Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем", Томск, 23–25 мая 2019 г. Томск: Издательский Дом Томского государственного университета, 2019. С. 197-202
  84. Емельянов С.В., Олейник А.Г., Попков Ю.С., Путилов В.А. Информационные технологии регионального управления. М.: УРСС, 2004. 400 с. ISBN: 5-354-00799-2
  85. Клачек П.М., Полупан К.Л., Корягин С.И., Либерман И.В. Гибридный вычислительный интеллект. Калининград: Балтийский федеральный университет имени И. Канта, 2018. 191 с. ISBN: 978-5-9971-0496-2
  86. Крючков А.В. Обобщение опыта синтеза специального программного обеспечения на различных инструментальных средствах // Технологии техносферной безопасности, 2015. № 3(61). С. 252-263
  87. Крючков А.В. Моделирование возможных действий пользователя системы управления предприятием // Технологии техносферной безопасности, 2015. № 1(59). С. 145-149
  88. Топольский Н.Г., Белозеров В.В., Крючков А.В., Мокшанцев А.В., Михайлов К.А. Автоматизированные системы управления технологическими процессами пожаровзрывоопасных объектов. М.: Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий, 2019. 189 с.
  89. Топольский Н.Г., Крючков А.В., Грачев Д.С., Михайлов К.А., Нгуен Ле Зуй. Модель оценки вероятности реализации специального программного обеспечения автоматизированных систем пожаровзрывобезопасности нефтепроизводств // Технологии техносферной безопасности, 2018. № 1(77). С. 54-61
  90. Клачек П.М., Корягин С.И., Лизоркина О.А. Интеллектуальная системотехника. Калининград: Балтийский федеральный университет имени И. Канта, 2015. 214 с.
  91. Болбаков Р.Г. Информационная когнитология. М.: МАКС Пресс, 2017. 80 с. ISBN: 978-5-317-05698-8
  92. Колесников А.В. Технология разработки гибридных интеллектуальных систем. Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2002. 437 с.
  93. Игнатьев И.В. Разработка метода автоматического синтеза расчетных программ в адаптивных САПР электротехнических объектов. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Специальность: 05.13.00 - Информатика, вычислительная техника и управление. Иваново: Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина, 1994. 167 с.
  94. Воеводин А.А. Педагогические подходы к построению базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта. Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук. Специальность: 13.00.01 - Общая педагогика, история педагогики и образования. Санкт-Петербург: Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, 1998. 205 с.
  95. Кравченко В.А. Логико-математическое моделирование динамических систем с использованием аппарата функциональных грамматик. Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. Специальность: 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. Улан-Уде: Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления, 2017. 126 с.
  96. Гришенцев А.Ю. Развитие и разработка методов и средств обеспечения систем автоматизированного проектирования распределённых геоинформационных систем. Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук. Специальность: 05.13.12 – Системы автоматизации проектирования (приборостроение). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2015. 279 с.
  97. Цой Э.В., Юдин А.Д., Юдин Д.Б. Задачи пополнения и синтеза знаний // Автоматика и телемеханика, 1994. № 7. С. 3–36
  98. Нисневич Ю.А. Информация и власть. М.: Издательство Мысль, 2000. 175 с. ISBN: 5-244-00973-7
  99. Нисневич Ю.А. Программа спецкурса "Государственная информационная политика" // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: политология,2003. № 4. С. 106-117
  100. Чекулаев Е.П. Механизм и технологии информационного обеспечения современного российского политического процесса. Диссертация на соискание ученой степени кандидата политических наук. Специальность: Специальность: 23.00.02 – Политические институты, процессы и технологии. Нижний Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2011. 175 с.
  101. Гельруд Я.Д., Логиновский О.В. Управление проектами: методы, модели, системы. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. 330 с. ISBN: 978-5-696-04761-4
  102. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гельруд Я.Д., Голлай А.В., Логиновский О.В., Шестаков А.Л. Умное управление проектами. Учебное пособие. Челябинск: Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), 2019. 189 с. ISBN: 978-5-696-05051-5
  103. Kikavets V.V., Tsaregradskaya Y.K. The Implementation of Principles of the Budget Process in the Financing of Public Procurement in the Digital Economy // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020. Vol. 1100 AISC. P. 28-35
  104. Бауэр В.П., Еремин В.В., Сильвестров С.Н., Смирнов В.В. Экономическое моделирование процессов цифровой трансформации // Журнал экономической теории, 2019. Т. 16. № 3. С. 428-443
  105. Сильвестров С.Н., Бауэр В.П., Еремин В.В., Лапенкова Н.В. О цифровой трансформации предприятия в контексте системной экономической теории // Экономическая наука современной России, 2020. № 2(89). С. 22-45
  106. Орлова И.А., Мовчан М.И. Развитие онлайн-сервисов коммерческих банков // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике, 2019. Т. 22. № 2(12). С. 208-211
  107. Клочков В.В., Панин Б.А. Институциональные аспекты управления генерацией знаний в научном сообществе // Управление большими системами, 2011. Вып. 33. С. 167–197
  108. Клочков В.В. Управленческие аспекты развития экономической науки. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2011. 276 с.
  109. Фомицкая Г.Н. Развитие региональной системы внешней оценки качества общего образования. Диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук. Специальность: 13.00.01 – Общая педагогика, история педагогики и образования. Улан-Удэ: ГОУВПО "Бурятский государственный университет", 2012. 375 с.
  110. Каменкова Н.Г., Перепелкина А.А. Использование компьютерного моделирования в процессе развития пространственных представлений младших школьников на геометрическом содержании // Герценовские чтения. Начальное образование, 2020. Т. 11. № 1. С. 138-147
  111. Волкова В.Н., Юрьев В.Н. История и перспективы развития информатики и направления подготовки "Прикладная информатика" // Прикладная информатика, 2012. С. 120-127
  112. Гришкун В.В., Левченко И.В. Развитие информатики как фундаментальной естественной науки // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Информатика и информатизация образования, 2008. № 13. С. 5-14
  113. Вайнштейн Ю.В., Шершнева В.А. Адаптивное электронное обучение в современном образовании // Педагогика, 2020. № 5. С. 48-57
  114. Цветков В.Я. Триада как интерпретирующая система // Перспективы науки и образования, 2015. № 6(18). С. 18-23