Что такое система параметры системы
параметр системы
Смотреть что такое «параметр системы» в других словарях:
параметр системы — Показатель, количественно определяющийся свойствами элементов той физической системы, в которой происходит моделируемый процесс. [Сборник рекомендуемых терминов. Выпуск 88. Основы теории подобия и моделирования. Академия наук СССР. Комитет научно … Справочник технического переводчика
параметр системы — sistemos parametras statusas T sritis fizika atitikmenys: angl. system parameter vok. Systemkenngröße, f; Systemparameter, m rus. параметр системы, m pranc. paramètre de système, m … Fizikos terminų žodynas
ПАРАМЕТР РАСПРЕДЕЛЁННЫЙ — параметр системы, к рый нельзя локализовать в конечном числе точек системы. Примером системы с П. р. служит длинная линия, у к рой такими параметрами будут индуктивность, электрич. ёмкость и электрич. сопротивление, приходящиеся на единицу её… … Большой энциклопедический политехнический словарь
ПАРАМЕТР СОСРЕДОТОЧЕННЫЙ — параметр системы, к рый можно считать локализованным в одной точке пространства. Напр., в электрич. цепях П. с. являются сосредоточ. сопротивление резистор. сосредоточ. ёмкость конденсатор электрический, сосредоточ. индуктивность катушка… … Большой энциклопедический политехнический словарь
ПАРАМЕТР — (греч., от para возле, подле, и metron мера). В геометрии: принятая, постоянная величина, от которой зависит построение и уравнение линии или поверхности. Словарь иностранных слов, вошедших в состав русского языка. Чудинов А.Н., 1910. ПАРАМЕТР 1) … Словарь иностранных слов русского языка
Параметр модели — [parameter] относительно постоянный показатель, характеризующий моделируемую систему (элемент системы) или процесс. Параметры указывают, чем данная система (процесс) отлична от других. Поэтому, строго говоря, они могут быть не только… … Экономико-математический словарь
параметр модели — Относительно постоянный показатель, характеризующий моделируемую систему (элемент системы) или процесс. Параметры указывают, чем данная система (процесс) отлична от других. Поэтому, строго говоря, они могут быть не только количественными (т.е.… … Справочник технического переводчика
Параметр (в технике) — Параметр в технике, величина, характеризующая какое либо свойство процесса, явления, системы, технического устройства. Например, в механических системах такими величинами являются масса, коэффициент трения, момент инерции, натяжение и т.п.; для… … Большая советская энциклопедия
параметр режима — электровакуумного прибора; параметр режима Каждая величина из совокупности величин, характеризующих режим электровакуумного прибора. параметр режима энергосистемы; параметр режима Каждая величина из совокупности величин, характеризующих данное… … Политехнический терминологический толковый словарь
параметр генерации системы — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN system generation option … Справочник технического переводчика
Система. Общие свойства и параметры систем
Основы общей экологии
Рассматривая предмет экологии, мы столкнулись с понятием “система”. Оно лежит в основе экологии. Экосистема – главный объект изучения экологии. В этом разделе мы обсудим понятия, относящиеся к сложным системам вообще, а следующий посвятим экосистемам. Существуют общие принципы для изучения технических, биологических и социальных систем.
Система – это реальная или мыслимая совокупность частей, целостные свойства которой определяются взаимодействием между частями (элементами) системы. Дословно система в переводе с греческого означает “целое, составленное из частей”. В общепринятом смысле под системой понимают совокупность явлений, находящихся в определенных отношениях и связях между собой и образующих определенную целостность. Мы будем рассматривать только реальные материальные системы. По Р. Шеннону, система определяется как “совокупность объектов, объединенных некоторой формой регулярного взаимодействия или взаимозависимости для выполнения заданной функции”.
1.1.1. Общие свойства систем
1. Структура и поведение.
2. Подобие части и целого.
Часть – копия целого, а потому все части одного уровня иерархии систем похожи друг на друга.
Это наиболее общая системная закономерность. Следует особо отметить, что подобие части и целого не означает их идентичности. Если какая-то часть (подсистема) не подобна системе в целом, то она входит в дисгармонию с другими подсистемами и с системой в целом. Такое состояние называется неустойчивым, и поэтому такая подсистема либо изменяется и входит в гармонию с целостностью, либо разрушается. Длительно и устойчиво существуют только системы, несущие в себе подобие системам, в состав которых они входят.
Система характеризуется возникновением интегральных свойств, не сводимых к сумме свойств составляющих систему элементов, не характерных для данных элементов и применимых только ко всей системе в целом.
Это свойство системы называется эмерджентностью (от англ. emergence – возникновение, появление нового). Аксиома эмерджентности : целое всегда имеет особые свойства, отсутствующие у частей – подсистем, и не равно сумме элементов, объединенных системообразующими связями.
4. Принцип необходимого разнообразия элементов.
Преобладание внутренних взаимодействий в динамической системе над внешними воздействиями определяет ее устойчивость и способность к самосохранению. Внешнее воздействие на биологическую систему, превосходящее энергетику ее внутренних взаимодействий, приводит к необратимым изменениям и гибели системы. Устойчивость (как стационарное состояние) динамической системы поддерживается непрерывно выполняемой внешней циклической работой. Для этого необходимы поток и преобразование энергии в системе.
7. Связи между элементами системы.
Каждая система характеризуется наличием связей между ее элементами. Следствием внутрисистемных связей является эмерджентность. Различают прямые и обратные связи. Если один элемент воздействует на другой без ответной реакции, то такая связь – прямая. Ответная реакция на воздействующий элемент называется обратной связью.
8. Эволюционная природа систем.
Возникновение и существование всех систем обусловлено эволюцией. Самоподдерживающиеся динамические системы эволюционируют в сторону усложнения организации и возникновения системной иерархии. Эволюция состоит из последовательного закрепления таких отклонений от стационарного состояния, при которых поток энергии через систему возрастает. Следствием увеличения сложности и разнообразия является ускорение эволюции.
1.1.2. Классификация систем
По виду обмена веществом и/или энергией с окружающей средой различают : а) изолированные системы (никакой обмен невозможен); б) замкнутые системы (невозможен обмен веществом, но обмен энергией возможен в любой форме); в) открытые системы (возможен любой обмен веществом и энергией).
Системы, элементы которых взаимосвязаны переносами (потоками) вещества, энергии и информации, называют динамическими. Динамические системы являются принципиально открытыми. Любая живая система – динамическая, следовательно, открытая.
1.1.3. Параметры систем
1. Сложность структуры
Определяется числом n элементов системы и числом m связей между ними. Сложность системы С определяется логарифмом числа связей
Вследствие чего системы условно классифицируют по сложности следующим образом :
0 6 (системы, имеющие свыше миллиона состояний) – очень сложные.
Все реальные природные системы очень сложны.
Другой критерий сложности системы связан с ее поведением, реакцией на внешнее воздействие. Если система способна к выбору альтернатив поведения (акту решения) (в т.ч. и с помощью случайных механизмов), то такая решающая система – сложная.
2. Разнообразие состава
Оценивается двумя способами
а) показатель Симпсона 
,
где pi – относительная численность (частота встречаемости) i-го вида элементов в совокупности n видов (Spi=1);
б) формула Шеннона 
.
3. Организация системы
Оценивается как 
.
По этому параметру системы делятся на 3 группы :
Параметры системы
Теперь, когда мы завершили формулирование уравнений, описывающих поведение системы, и уравнений, определяющих начальные условия, нам необходимо определить числовые значения параметров системы (величин, постоянных на протяжении каждого отдельного проигрывания модели).
Первый параметр, с которым мы встречаемся в уравнениях, является скорее параметром процесса вычисления, чем системы, как таковой. Это интервал решений DТ.
Поскольку в этой главе мы рассматриваем систему типичную или возможную, а не представляющую какую-либо конкретную фирму, мы не будем подробно останавливаться на выборе числовых значений параметров, а возьмем их вероятные значения с тем, чтобы позднее посмотреть, как влияет изменение значений параметров на характеристики системы.
Рассмотрим сначала запаздывания выполнения заказов розничной, оптовой торговлей и производством. Первый параметр связан с минимальным запаздыванием выполнения заказа в случае, когда необходимый товар имеется в запасе на складе.
Предположим, что эти запаздывания будут порядка одной недели в каждом из трех подразделений системы:
Необходимо также выбрать величины запаздываний выполнения заказов из-за отсутствия на складе необходимого товара DUR, DUD и DUF. При рассмотрении уравнения 13-6 мы на основе интуитивных предположений установим, что эти запаздывания пропорциональны отношению желательного запаса к фактическому.
На рис. 13–17 показан ряд функций, из которых мы должны сделать выбор. По вертикальной оси отложена та часть общего среднего запаздывания, которая связана с отсутствием на складе необходимого товара; она выражена в долях минимального запаздывания DНR.
По горизонтальной оси отложено безразмерное отношение фактического запаса к желательному.
Рис. 13–17. Зависимость запаздывания от отношения запасов
На рис. 13–17 проведена жирная вертикальная линия в том месте, где фактический запас равен желательному. Точки, в которых кривые пересекают эту линию, соответствуют такому отношению запаздываний DUR и DНR, которое будет иметь место в условиях «нормальной» величины общего запаса.
Желательное соотношение между этими величинами можно установить, принимая различные функциональные отношения между запасом и запаздыванием. Допустим, что кривые, обозначенные 0,4; 0,6 и 1,0, согласуются соответственно с нашей оценкой запаздываний выполнения заказов розничной и оптовой торговлей и производством из-за отсутствия на складах необходимых товаров.
Для определения абсолютных величин этих запаздываний приведенные в обозначениях числа надо умножить на минимальное запаздывание, которое уже выбрано нами равным 1 неделе.
Поэтому запаздывания для розничной и оптовой торговли и производства будут равны соответственно:
Принятие таких значений отношения запаздываний DUR и DНR означает, например, что, если запас товаров в рознице сократится до половины желательного количества, то среднее запаздывание выполнения заказа розничным звеном увеличится с 1,4 до 1,8 минимального времени, необходимого для выполнения заказа.
В оптовой торговле соответствующее запаздывание увеличилось бы с 1,6 до 2,2 раза по сравнению с минимальным, а в производстве — с 2 до 3 раз.
Следующую группу составляют параметры, которые связывают уровень желательного запаса товаров со средним темпом продаж. Эти константы определяются числом недель, в течение которых средний темп продаж может быть обеспечен за счет «нормального» запаса товаров.
Пусть эти константы для розничной и оптовой торговли и производства будут равны соответственно:
Если мы разделим эти константы на 52 недели, то получим темп оборачиваемости запаса товаров в течение года. Приведенные выше цифры соответствуют оборачиваемости запасов в трех подразделениях системы, соответственно 6,5; 8,7 и 13 раз в год.
Параметры в уравнениях 13-8, 13–26 и 13–44 дают показательную постоянную времени усреднения, которая используется при определении усредненного темпа продаж на основе текущих значений этого темпа.
Мы допустим в начале нашего исследования, что для каждого из трех подразделений эта константа равна 8 неделям:
В уравнениях 13-9, 13–27 и 13–45 параметры DIR, DID и DIF определяют темпы регулирования запасов и заполнения каналов системы. Как мы увидим позже, наша система чувствительна к величинам этих темпов.
Мы начнем с выбора таких значений, которые кажутся нам правдоподобными, а позже рассмотрим, какое влияние оказывает изменение этих значений.
Первоначально примем, что в каждом из подразделений системы темп поступления заказов уменьшает отклонение фактических запасов и заполнения каналов от соответствующих желательных величин со скоростью, равной одной четверти этого несоответствия в неделю.
Тогда запаздывание регулирования запасов (и заполнения каналов) для розничной и оптовой торговли и производства составит соответственно:
Далее мы должны установить запаздывания оформления заказов на закупки товаров. Допустим, что на это нужно больше времени в розничной торговле, чем в оптовой, где этот период в свою очередь больше, чем в производстве.
Для почтового запаздывания пересылки заказа из розничного звена и из оптовой торговли примем следующие величины:
Для запаздывания транспортировки товаров с оптовых баз в розничное звено и с завода на оптовые базы примем следующие значения:
Промежуток времени между моментом принятия решения об изменении темпа производства и тем моментом времени, когда может быть достигнут новый темп выпуска готовой продукции, примем равным 6 неделям: DРF = 6,0 недели.
Для решения уравнения 13–46 необходимо знать значение максимальной производственной мощности. В нашем первоначальном исследовании системы не должно быть существенных ограничений производственного характера. Производственная мощность может быть поэтому принята во много раз большей по сравнению с уровнем розничных продаж: АLF = (1000)(RRI) единиц в неделю.
Исходные величины темпа производства и продаж могут быть выбраны произвольно в каком-либо удобном масштабе, например,
RRI = 1000 единиц в неделю, исходный темп требований к рознице.
При разных исследованиях поведения системы будет устанавливаться различный темп розничных продаж. Значение этого темпа будет задаваться каждый раз при формулировании условий, в которые должна быть поставлена система.
Как узнать параметры своего компьютера
Узнать информацию о своем любимом компьютере очень просто, однако многие пользователи (особенно новички) не знают, как это сделать. Существует множество способов, как посмотреть параметры ПК, и мы сегодня с Вами самые известные рассмотрим. Для чего вообще узнавать информацию о компьютере? К примеру, все знают, что перед покупкой какой либо компьютерной игры необходимо просмотреть ее системные требования (минимальные, рекомендуемые). Там указывается частота процессора, объем видеопамяти, объем игры, количество оперативной памяти, операционная система и пр. Так вот, чтобы сравнить каждый параметр, необходимо знать информацию о своем компьютере, а уже после проанализировать: сможет ли потянуть машина выбранную игру.
Или решили Вы перейти на новую операционную систему Windows 10, однако не знаете будет ли она работать стабильно на Вашем компьютере. В таком случае нужно сравнить свои параметры с системными требованиями Windows. Давайте же приступим!
Узнаем общие сведения о системе и компьютере
Для просмотра информации о операционной системе, пользователе, процессоре и объеме оперативной памяти достаточно зайти в окно Системы. В Windows 10 или 8 нажмем правой кнопкой мыши по меню Пуск и выберем пункт «Система»,
Откроется окно, где будет отображаться основная информация о компьютере.
Если у Вас Windows 7, то нажмите на рабочем столе по значку «Компьютер» правой кнопкой мыши и выберете «Свойства»,
После откроется такое же окно, где Вы сможете увидеть инфу о процессоре, оперативе, системе, пользователе.
Просматриваем информацию, используя средство диагностики DirectX
В операционной системе Windows есть интересное окошко под названием Средство диагностики DirectX, где можно найти много полезной информации о системе и ПК. Чтобы вызвать это окно нажмем Win + R и вобьем команду dxdiag
После этого откроется окно Средство диагностики DirectX,
Как видите, отображается некоторая информация. Если выбрать вкладку «Экран», то можно увидеть параметры своей видеокарты, более того можно произвести диагностику видеоадаптера и других устройств DirectX.
Узнаем параметры системы в командной строке
Друзья, давайте зайдем в командную строку и пропишем команду, благодаря которой можно увидеть подробную информацию о компьютере. Для этого нажмем комбинацию клавиш Win + R и наберем команду cmd, этим мы вызовем командную строку,
В открывшемся окне вбиваем команду systeminfo и наживаем Ввод,
Как видно, откроется основная информация о Вашем компьютере, вплоть до того когда была установлена операционная система, сколько сетевых адаптеров стоит, тип системы, имя пользователя и многое другое. Данные действия можно сделать не только в Windows 10, но и в предыдущих релизах (8, 7, XP).
Просмотр сведений о компьютере с помощью программы AIDA64
Существуют специальные сторонние программы, которые предназначены для определения железа (параметров) компьютера. Помню, была когда то незаменимая программа Everest для показа подробнейшей информации ПК, которой не было равных. А потом, я так понял, владельцы утилиты поменялись и появилась дополненная программа с именем AIDA64. Как раньше, так и сейчас программа отображает самую подробную инфу о каждой железке Вашего компьютера. Давайте скачаем софтину по адресу http://www.aida64.ru/download
Программа скачается, после устанавливаем ее. Сперва выберем язык а после нажимаем все время Далее. Если Вы все оставили по умолчанию, то ярлык AIDA64 покажется на рабочем столе.
Открываем и сразу же выскочит окошко, где нас предупредят о 30-ти дневной бесплатной версии программы. Здесь же можно ввести лицензионный ключ, если имеется.
Если нажмем крестик, то программа будет неполной, если введем ключ, то утилита будет работать легально и полноценно. Ниже в спойлере Вы сможете найти ключи для AIDA64 v4.60.3100 — 5.50.3600
Вы только присмотритесь сколько подробнейшей инфы за каждое устройство компьютера Вы сможете просмотреть.
Надеюсь, инструкция была полезной для Вас. Спасибо за внимание!
Параметры системы
В научной литературе преобладает мнение, что основные параметры системы — это такие характеристики, которые изменяются лишь тогда, когда меняется сама система. Таким образом, считается, что для конкретной системы — это константы. Однако это определение не вполне точно. На самом деле параметры модели все же могут быть переменными величинами, изменяющимися относительно медленно. Для упрощения расчетов они принимаются на какой-то длительный период за постоянные. Иногда приходится включать в модель коэффициенты изменения параметров за изучаемый срок. Это усложняет расчеты, но зато дает более точные результаты.
Термин «экономические параметры» употребляется и в более конкретном смысле как обозначение измеряемых величин, которые характеризуют структуру народного хозяйства, его состояние, уровень экономического развития и сам процесс развития. В этом смысле экономическими параметрами можно, например, считать уровень и темп роста национального дохода, соотношение темпов роста промышленности и сельского хозяйства, численность населения.
Параметры составляют «каркас» каждой экономико-математической модели. Их выявляют путем статистического изучения экономической действительности. Например, если изучается расход различных видов материалов в процессе производства, то параметрами будут нормы расхода, устанавливаемые на основе расчетов или на основе изучения прошлого опыта. Соответствующие величины (параметры) можно включить в модель для прогноза или плана производства на будущее.
Параметры экономико-математических моделей подразделяются на два вида: описывающие поведение системы; управляющие, среди которых особенно важны инструментальные.
Инструментальные параметры (инструментальные переменные, инструментальные величины) широко применяются в экономической литературе для характеристики экономических мероприятий и экономической политики правительств. В экономико-математическом моделировании обычно предпочитается термин «управляемые переменные», или, что то же самое, независимые переменные или аргументы функции.
Кроме того, параметры экономико-математических моделей подразделяются на три группы: параметры среды; параметры управляющих воздействий; параметры внутреннего состояния системы.
С точки зрения экономической природы модели особое значение имеют технологические параметры (например, параметры производственной функции) и поведенческие параметры (например, характеризующие реакцию работника на стимулирующее воздействие).
Ряд авторов относит к параметрам системы неуправляемые переменные. И вообще в литературе термины «параметры системы» и «переменная модели» часто относятся к одним и тем же величинам. Это зависит от постановки задачи.