В статье проведен анализ становления теории систем, ее вариантов, прикладных направлений и перспектив развития. Системные представления возникали постепенно, начиная с древнегреческого периода, и в последующем начинали развиваться из разных истоков – из философии, биологии, математики и т. п. На основе анализа истории развития основных концепций теории систем делается вывод о том. что в современных условиях внедрения эмерджентных технологий необходимо дальнейшее развитие теории систем, переосмысление открытого Л. фон Берталанфи закона, противоположного второму началу термодинамики, концепции подвижного равновесия А. А. Богданова, принципиальной неравновесности Э. Бауэра, разработки моделей, основанных на диалектической логике и теории нелинейной динамики
They discussed the irrelevance of the ideas put forward earlier about the sources of the Earth endogenous heat. They showed the incorrectness of the new model of the perovskitepostperovskite phase transition for the D boundary. In the light of new concepts of nonlinear dynamics, new approaches are proposed that have a wider application for any planetary systems. They considered the role of viscous-plastic friction on the endogenous heat release at the boundary D with a difference in the moments of inertia for a two-layer model of the Earth under the conditions of velocity variation rotation. They performed the analysis of the published data from the satellites of Jupiter concerning the traces of endogenous activity on their surfaces. They put forward the idea about the role of variations in kinematic parameters (nutation and precession of rotation, eccentricity of revolution) on endogenous manifestations on their surfaces as an obligatory property of nonlinear planetary systems. This allows us to explain the latest research by NASA scientists on satellite data concerning the excess of infrared radiation of the giant planets in the solar system.
The role of bifurcation or structural-phase transitions in the evolution of complex systems is analyzed using a phenomenological algorithm and formalized concepts of adaptability and stability. It is shown that the algorithm makes it possible to estimate the degree of transition harmonicity and the stability of the new state. Knowledge of the features of the most critical zones of structural-phase transitions makes it possible to change the trajectory, pace and ultimate goal of the evolution of various dangerous natural processes by small energy impacts, preventing their development to extreme states. The knowledge of the functional significance of such “acupuncture” points of evolutionary processes makes it possible to control them with minimal energy costs for the purpose of preventive protection.
The polyfunctionality of complex evolving systems is analyzed. It is shown that not only living objects, but also various inert, bio-inert systems have numerous functions in the general natural organism. The functions of a dual nature systems - bioinert soil and biosocial man - turned out to be especially numerous. Such functions turned out to be the basic objects of study of the existing world system polyfunctionality.
In recent years, the world scientific community has been trying to combine their efforts to coordinate scientific research in the direction of complex system study. Thus, already in the 1980s, a special scientific discipline called complexity theory emerged. The science about complex nonlinear processes (Nonlinear Science, Science of complexity, Science of Chaos) is now only in the initial stage of rapid growth, as evidenced by the rapid development of this industry in the United States. The problems of complex nonlinear systems are studied at all major universities in Europe and America. This work is devoted to the analysis of various approaches to the study of complex system problem from modern positions. The issues of the systemic world development are covered briefly. They described the foundations of the modern understanding of global Evolutionism.
В статье проанализированы основные показатели, характеризующие деятельность санаторно-курортных организаций (СКО) в Республике Башкортостан (РБ) за период 2018 - 2022 гг. Регион располагает уникальным природно-ресурсным потенциалом и развитой рекреационной инфраструктурой, что способствует эффективной деятельности СКО в регионе. В результате анализа авторами были выявлены положительные тенденции деятельности СКО в РБ в последние годы, к ключевым из которых можно отнести высокую степень загрузки номерного фонда; увеличение числа лиц, размещенных в СКО; рост доходов СКО и др. К основным негативным факторам деятельности СКО в регионе относятся: сокращение числа СКО, уменьшение числа койко-мест; сокращение числа ночевок и др. Таким образом, региональным органам власти следует обратить внимание на проблемы деятельности СКО в республике для улучшения качества рекреационных услуг и сохранения лидерских позиций РБ в сфере оздоровительного отдыха.
Выдвигается гипотеза, согласно которой при развёртывании изображений в европейской живописи от эпохи Возрождения до абстракционизма включительно повторяются в обратном порядке этапы эволюции системы зрительного восприятия человека как вида. При этом художниками, которые используют те или иные художественные приёмы, воспроизводятся архаические способы видения, характерные для системы зрительного восприятия на разных этапах её формирования. Ставится задача выявить схему, с помощью которой одинаково удобно описывать сценарии - последовательности структурных событий, как в системе зрительного восприятия человека, так и в системе изображений. Для этого названные системы представляются как компоненты единого циклического процесса. Хорошо описанные стили и стилевые направления в живописи рассматриваются в качестве основы анализа. Предлагается: а) очистить систему изображений от сюжетных и эстетических элементов; b) заполнить выявленную схему оставшимися структурными компонентами; с) прочитать полученную последовательность структурных событий в обратном порядке и тем самым реконструировать архаические способы видения. Результат анализа представляется как иерархическая конструкция - дерево эволюции системы зрительного восприятия, ветви и ствол которого заполнены визуальными парадигмами - способами видения, большая часть которых является архаикой. Названные способы сформировались в процессе эволюции условного носителя системы зрительного восприятия, к которому относится не только человек, но и, возможно, предшествовавшие ему биологические виды. Используется структурный подход, ориентированный на отказ от специфики исследуемого объекта. Изображения и образы рассматриваются как структурные эквиваленты наблюдаемых объектов внешнего мира. Методика является тринитарной, т. е. выделяются элементы оппозиции и базовый элемент между ними. Проблема рассматривается с разных точек зрения. Используются такие представления, как цикличность - необратимость, порядок - хаос, непрерывность - дискретность и лингвистическая логика. Большое внимание уделяется ситуации, при которой в системе зрения реализуется двусмысленная “распознающая” интерпретация - появляются и конкурируют два дополнительных (взаимоисключающих) первичных смысла. Работа является междисциплинарной, для решения задачи привлекается широкий контекст.
Анализ и математическое моделирование процессов различной физической и химической природы имеет большое значение для решения различных практических задач. Для моделирования сложных процессов авторами ранее был разработан в рамках современной неравновесной термодинамики единый формализм описания и моделирования физикохимических процессов различной природы. Для реализации моделей, полученных этим формализмом, в численном виде необходимо задать (в численном виде) функции состояния для свойств веществ и процессов. Эти функции состояния могут быть заданы либо непосредственно (с использованием функциональных разложений), либо задаются частные производные этих функций по координатам состояния. Функции состояния для необратимых составляющих кинетических матриц должны быть положительно определенными, для потенциалов взаимодействия – удовлетворять условию полного дифференциала энтропии (в общем случае нелинейной), для коэффициентов распределения некомпенсированных теплот – положительно определенными и давать в сумме единицу. Если же функция состояния задается в дифференциальном виде, то должно быть дополнительно выполнено условие полного дифференциала этой функции состояния. Настоящая статья посвящена заданию функций состояния для свойств веществ и процессов в дифференциальном виде.
Robust quantification of predictive uncertainty is a critical addition needed for machine learning applied to
weather and climate problems to improve the understanding of what is driving prediction sensitivity. Ensembles of ma-
chine learning models provide predictive uncertainty estimates in a conceptually simple way but require multiple models
for training and prediction, increasing computational cost and latency. Parametric deep learning can estimate uncertainty
with one model by predicting the parameters of a probability distribution but does not account for epistemic uncertainty.
Evidential deep learning, a technique that extends parametric deep learning to higher-order distributions, can account for
both aleatoric and epistemic uncertainties with one model. This study compares the uncertainty derived from evidential
neural networks to that obtained from ensembles. Through applications of the classification of winter precipitation type
and regression of surface-layer fluxes, we show evidential deep learning models attaining predictive accuracy rivaling stan-
dard methods while robustly quantifying both sources of uncertainty. We evaluate the uncertainty in terms of how well the
predictions are calibrated and how well the uncertainty correlates with prediction error. Analyses of uncertainty in the
context of the inputs reveal sensitivities to underlying meteorological processes, facilitating interpretation of the models.
The conceptual simplicity, interpretability, and computational efficiency of evidential neural networks make them highly
extensible, offering a promising approach for reliable and practical uncertainty quantification in Earth system science
modeling. To encourage broader adoption of evidential deep learning, we have developed a new Python package, Machine
Integration and Learning for Earth Systems (MILES) group Generalized Uncertainty for Earth System Science (GUESS)
(MILES-GUESS) (https://github.com/ai2es/miles-guess), that enables users to train and evaluate both evidential
В статье рассмотрена актуальность и необходимые условия внедрения в комплексы воен-
ного назначения с разноспектральными датчиками систем технического зрения программно-аппа-
ратных средств автоматического распознавания объектов вооружения, военной и специальной
техники (ВВСТ). Приведены результаты анализа возможностей обучения нейронных сетей автоматическому распознаванию объектов. Показана необходимость создания отечественного межвидового банка данных оптических и радиолокационных сигнатур объектов ВВСТ