Организация как кибернетическая система реферат

Обновлено: 02.07.2024

Развитие различных сфер человеческой деятельности на современном этапе невозможно без широкого применения вычислительной техники и создания информационных систем различного направления. Обработка информации в подобных системах стала самостоятельным научно-техническим направлением.
Научно-техническая революция (НТР) - коренное, качественное преобразование производительных сил наоснове превращения науки в ведущий фактор развития общественного производства. В ходе НТР, начало которой относится к середине XX в., бурно развивается и завершается процесс превращения науки в непосредственную производительную силу. Научно-техническая революция изменяет облик общественного производства, условия, характер и содержание труда, структуру производительных сил, общественного разделениятруда, ведет к быстрому росту производительности труда, оказывает воздействие на все стороны жизни общества, включая культуру, быт, психологию людей, взаимоотношение общества с природой, ведет к резкому ускорению научно-технического прогресса (НТП).
Начало НТП связано с революцией в технике. Усложнение проектируемых систем "заставили" государства организовать в рамках крупных национальныхнаучно-технических проектов согласованное взаимодействие науки и промышленности. Начался резкий рост ассигнований на науку, числа исследовательских учреждений. Научная деятельность стала массовой профессией. Во второй половине 50-х годов в большинстве стран началось создание общегосударственных органов планирования и управления научной деятельностью. Усилились непосредственные связи между научными и техническими разработками,ускорилось использование научных достижений в производстве. В 50-е годы создаются и получают широкое применение в научных исследованиях, производстве, а затем и управлении электронные вычислительные машины (ЭВМ), ставшие символом НТП. Их появление знаменует начало постепенного перехода к комплексной автоматизации производства и управления, изменяющий положение и роль человека в процессе производства.Можно выделить несколько главных научно-технических направлений НТП:
* комплексная автоматизация производства, контроля и управления производством;
* открытие и использование новых видов энергии; создание и применение новых конструкционных материалов.
Рассмотрим более подробно одно из главных научно-технических направлений НТП - комплексную автоматизацию производства, контроль и управлениепроизводством.
Автоматизация производства - это процесс в развитии машинного производства, при котором функции управления и контроля, ранее выполнявшиеся человеком, передаются приборам и автоматическим устройствам.
Цель автоматизации производства заключается в повышении эффективности труда, улучшении качества выпускаемой продукции, в создании условий для- оптимального использования всех ресурсов производства.Одной из характерных тенденций развития общества является появление чрезвычайно сложных (больших) систем. Основными причинами этого являются: непрерывно увеличивающаяся сложность технических средств, применяемых в народном хозяйстве; необходимость в повышении качества управления как техническими, так и организационными системами (предприятие, отрасль, государство и др.); расширяющаясяспециализация и кооперирование предприятий - основные тенденции развития народного хозяйства.
В отличие от традиционной практики проектирования простых систем при разработке крупных автоматизированных, технологических, энергетических, аэрокосмических, информационных и других сложных комплексов возникают проблемы, меньше связанные с рассмотрением свойств и законов функционирования элементов, а больше - с выборомнаилучшей структуры, оптимальной организации взаимодействия элементов, определением оптимальных режимов их функционирования, учетом влияния внешней среды и т.п. По мере увеличения сложности системы этим комплексным общесистемным вопросам отводится более значительное место.
Темпы НТП вызывают усложнение процессов проектирования, планирования и.

Чтобы читать весь документ, зарегистрируйся.

Связанные рефераты

Кибернетический подход. Динамические описание ин

7 Стр. 218 Просмотры

Кибернетический подход в ИСУ

. Реферат на тему: «Кибернетический подход в исследовании.

Кибернетический подход к определению информации

6 Стр. 59 Просмотры

сист подход

Модели и методы описания систем

. Модели и методы описания систем 2.1. Методы описания.

Производство является важнейшим компонентом любой страны. Именно производство определяет уровень жизни. По мере роста масштабов производства, усложнения его структуры и объема, развития специализации и кооперирования, углубления разделения труда усложнялись и расширялись задачи управления производством. При этом речь не идет только об инженерно-техническом руководстве производством. Функции управления производством значительно шире и связаны с обеспечением сложного комплекса организационных, экономических, социальных проблем. Без этого невозможно обеспечить нормальное функционирование производства.
Цель курсовой работы – изучить производственную организацию как кибернетическую систему.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………….3
1. ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ КАК ОБЪЕКТ
УПРАВЛЕНИЯ……………………………………………………………………..4
2. ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ И КИБЕРНЕТИКА……………..11
2.1. Понятие кибернетики и ее принципы………………………………………..11
2.2. Производственная организация как кибернетическая система…………….16
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………………….20
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ…………………………………………………………21

Вложенные файлы: 1 файл

Копия К. произв. организ. как киберн. система.doc

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Кибернетическая система – система, имеющая информационную сеть со входами и выходами, отличающаяся большой сложностью и обеспечивающая на основе автономного управления ее саморегулирование. Признаки кибернетической системы: 1) наличие информационной сети; 2) автономное управление; 3) саморегулирование; 4) входы и выходы; 5) большая сложность.

Систему, в которой реализуются функции управления, обычно называют системой управления и выделяют в ней две подсистемы: управляемую и управляющую. Управляющая подсистема осуществляет функции управления, а управляемая является ее объектом. На информационные входы управляющей подсистемы воздействует информация:

маркетинговых исследований;
о наличии на рынке конкурентов;
обо всех видах ресурсов (материалы, комплектующие, оборудование, финансы, люди и т.п.);
о существующих законах и происходящих в них изменениях;
о политической ситуации в определенный момент времени;
о состоянии хода процесса производства, поступающая из объекта управления (обратная связь).

Выходами из управляющей подсистемы являются стратегические планы, бизнес планы, оперативные планы, которые выдаются в соответствии с иерархией управления на уровень цехов, а затем участков. Это так называемая управляющая информация.

Производственная организация как кибернетическая система имеет иерархическую структуру. Например, в управляющей подсистеме в соответствии в иерархией управления работают на верхнем уровне (уровень организации) – генеральный директор, руководители служб главных специалистов, заместители генерального директора, аппарат управления; не среднем (уровень цехов) – начальники цехов со своими заместителями; на нижнем (уровень участков) – начальники участков, старшие мастера, бригадиры.

Кибернетика изучает сложные, динамические системы, которые представляют собой множество подсистем и элементов, соединенных между собой цепью причинно-следственных взаимозависимостей. Каждая машина или живой организм является примером систем взаимосвязанных подсистем и элементов. Работа одних подсистем и элементов становится причиной действия других подсистем. Такая ситуация наблюдается в химии, биологии и социально-экономических процессах.

Кибернетика как наука занимается изучением систем произвольной формы, способных воспринимать и обрабатывать информацию, используя ее для управления и регулирования происходящих процессов.

Применение кибернетики в экономике и управлении служит познавательным целям, так и в хозяйственной практике. Познавательная цель достигается тем, что кибернетика позволяет по – новому рассматривать способы связей между подсистемами и элементами систем, способы построения и функционирования социально-экономических систем в целом и их частей.

Кибернетика, изучая процессы, происходящие в системах, выделяет: вход, выход, процесс или процессор, и обратная связь.

Организационные системы, как и большинство систем, представляют собой совокупность управляемой подсистемы (объект управления) и управляющей подсистемы (субъект управления). На входе организационные системы потребляют ресурсы (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7). В процессе преобразования ресурсов организационные системы получают на выходе продукцию (У1) или услуги (У2), являющиеся результатом функционирования (У).

Под управлением, с позиции кибернетики, понимают совокупность процессов, обеспечивающих поддержание системы в заданном параметре состояния или перевод ее в новое (боле желаемое, планируемое) состояние путем организации и реализации целенаправленных управляющих воздействий.

Важную роль в управлении имеет обратная связь.

Обратная связь – сигнализирует о достигнутых результатах (посредством передаваемой информации) с целью изменения идущего процесса через корректировку управляющего воздействия.

Обратные связи являются сложной системой причинной зависимости и заключаются в том, что результат предыдущего действия влияет на последующее течение процесса; причина испытывает на себе обратное влияние следствия. Если обратная связь усиливает результат первоначального воздействия причины, то она называется положительной, если ослабляет – отрицательной. Положительные обратные связи выводят систему из состояния устойчивости, отрицательные – способствуют его сохранению.

Основными ресурсами, необходимыми для функционирования организационной системы, являются:

Х1 - предметы труда, т.е. сырье и полуфабрикаты, перерабатываемые в процессе производства в конечный продукт;
Х2 - средства производства, т.е. технологическое оборудование, производственные здания и сооружения, обеспечивающие переработку предметов труда;
Х3 – земля с ее поверхностью, недрами, морями и т.д.;
Х4 - труд, т.е. умственная и физическая деятельность людей, обеспечивающая выполнением необходимых производственных операций и удовлетворение потребностей человека в труде – источнике материальных благ;
Х5 - информация, необходимая для обеспечения функционирования организации (информация о состоянии окружающей среды,технологическая, техническая, экономическая информация и т.д.);
Х6 - энергетические ресурсы;
Х7 - финансовые ресурсы (финансовый капитал).

Х1 и Х2 в совокупности образуют вещественный капитал, являющийся объектом инвестирования финансового капитала, что позволяет осуществлять расширенное воспроизводство.

* Данная работа не является научным трудом, не является выпускной квалификационной работой и представляет собой результат обработки, структурирования и форматирования собранной информации, предназначенной для использования в качестве источника материала при самостоятельной подготовки учебных работ.

Кибернетика и ее виды

Кибернетика как наука 4

Значение кибернетики 5

Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры 6

Моделирование систем 7

Сферы использования кибернетики 8

Системный анализ и теория систем 10

Теория автоматического управления 11

Экономическая кибернетика 11

Молекулярная кибернетика 12

Список использованной литературы 14

Кибернетика как наука

Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия, другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с вещественным и структурным подходом, кибернетика ввела в научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного подхода в широком смысле слова.

Энергия (от греческого energeia - деятельность) характеризует общую меру различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой, электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от количества энергии, которая используется для передачи сигнала.

Значение кибернетики

Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:

Философское значение, поскольку кибернетика дает новое представление о мире, основанное на роли связи, управления, информации, организованности, обратной связи и вероятности.

Социальное значение, поскольку кибернетика дает новое представление об обществе, как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения общества не мало было сказано уже в момент возникновения этой науки.

Методологическое значение кибернетики определяется тем, что изучение функционирования более простых технических систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно более сложных систем с целью познания происходящих в них процессов - воспроизводства жизни, обучения и так далее.

Наиболее известно техническое значение кибернетики - создание на основе кибернетических принципов ЭВМ, роботов, ПЭВМ, породившее тенденцию кибернетизации и информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.

Электронно-вычислительные машины и персональные компьютеры

Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучающихся машин аналогично воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя, возможное в отношении машин, как и живых систем. Обучение онтогенетически есть то же, что и само воспроизводство филогенетически.

Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить единый механизм само воспроизводства для живых и неживых систем.

Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые появились на заре кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомневались, что шахматный компьютер когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он почти на равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть не выиграла у Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100 миллионов в секунду против двух у человека), остро ставит вопрос не только о возможностях ЭВМ, но и о том, что такое человеческий разум.

Предполагалось два десятилетия назад, что ЭВМ будут с годами все более мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни. В перспективе нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекоподобных роботов.

Моделирование систем

Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природоиспользования в пределах целых регионов, до глобальных моделей.

Простираясь на изучение все более сложных систем, метод моделирования становится необходимым средством, как познания, так и преобразования действительности. В настоящее время можно говорить как об одной из основных, о преобразовательной функции моделирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптимизацию сложных систем. Преобразовательная функция моделирования способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию трансляционная функция способствует синтезу знаний - задаче, имеющей первостепенное значение на современном этапе изучения мира.

Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами.

Сферы использования кибернетики

В нашей стране кибернетика как наука о наиболее общих законах управления начала интенсивно развиваться примерно с 1955 года. Большую роль в этот период становления кибернетики сыграли ученые А.А.Ляпунов 4 и В.М.Глушков 5 .

А.А.Ляпунов дает следующее определение: "Кибернетика - это наука об общих закономерностях строения управляющих систем и течения процессов управления. Она изучает процессы хранения, передачи, переработки и восприятия информации".

Большое влияние на развитие кибернетики в СССР оказывал академик В.М.Глушков, работавший в основном в области теории цифровых автоматов, формальных языков, искусственного интеллекта. Ему же принадлежит идея создания первых автоматизированных систем управления предприятия (АСУП) "Кунцево", "Львов", а также общегосударственной автоматизированной системы управления (ОГАС).

Данное им определение кибернетики, вошедшее в Советскую энциклопедию и ряд энциклопедий других стран, выглядит следующим образом: "Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах". Следует отметить, что это определение раскрывает только теоретическую сторону исследований. В.М.Глушков вместе с тем отмечал, что кибернетика, как и физика, подразделяется на теоретическую и прикладную.

Основными категориями методами теоретической кибернетики являются следующие понятия: "сложная система", "междисциплинарность", "межсистемный изоморфизм", "черный ящик", "управление", "обратная связь", наблюдатель", "гомеостаз", "внешнее дополнение", "принцип необходимого разнообразия". В сочетании с обще познавательными методами "классификация", "обобщение", "абстрагирование", "анализ-синтез" кибернетика добросовестно выполняет свою миссию методологии изучения сложных систем.

Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появляются направления: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.

Наука кибернетика изучает проблемы анализа и синтеза сложных целенаправленных систем, законы управления и вопросы построения и исследования моделей этих систем и т.д. Применительно к организационно-технологическим системам кибернетика как наука об управлении включает следующие основные направления:

системный анализ и общая теория систем;

теория автоматического управления;

теория оптимального управления экономикой;

теория выбора и принятия решений;

теория распознавания образов;

теория массового обслуживания и т.д.

Основное прикладное назначение кибернетики - проектирование автоматических, автоматизированных и интегрированных систем различного класса и назначения. При этом с точки зрения управления в организационных системах можно выделить следующие уровни предметной области кибернетики:

общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации (ОГАС);

территориальные (республиканские, областные, городские, районные) автоматизированные системы обработки информации и управления (ТАСУ);

отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ); автоматизированные системы управления акционерными обществами, предприятием (АСУП);

автоматизированные учрежденческие системы (АУС);

автоматизированные рабочие места руководителей (АРМ).

C точки зрения управления в технических системах выделяют обычно следующие предметные области исследования:

отдельные устройства автоматики;

гибкие производственные модули, участки производства;

автоматизированные системы управления технологическими процессами и установками;

автоматизированные системы комплексных испытаний;

автоматизированные системы научных исследований;

системы автоматизированного проектирования.

Рассмотрим кратко некоторые из направлений применения кибернетики.

Системный анализ и теория систем

Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы. Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений":

удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;

ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;

развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.

Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей. На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля.

В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем. Наиболее общий термин "теория систем" относится к всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются

системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,

кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.

Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной. Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как

постановка задач принятия решения;

описание множества альтернатив;

исследование многокритериальных задач;

методы решения задач оптимизации;

обработка экспертных оценок;

работа с макромоделями системы.

Теория автоматического управления

Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью.

Экономическая кибернетика

Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности. Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки. Подобные возможности предоставляет специальность "Экономическая кибернетика". Зарубежным аналогом нашего "экономиста-математика" является "системный аналитик", специализирующийся в сфере экономики.

Молекулярная кибернетика

Еще в 60-е годы был сформулирован тезис: человечеству необходимо осознавать свою генетическую природу. Но тогда он был постулатом генетиков, а сегодня стал популярен не только среди специалистов очень широкого круга наук, вплоть до археологов, но и вообще среди людей, задумывающихся о происхождении человека, смысле жизни, будущем планеты.

Концепция молекулярно-генетических систем управления (МГСУ) возникла в середине 60-х годов как приложение идей и методов кибернетики для описания, анализа и моделирования явлений молекулярно-генетической организации. К этому времени в теоретической кибернетике были получены крупные результаты, открывшие возможность обосновать и решить эти проблемы. Дж. фон Нейман 6 разработал основы теории самовоспроизводящихся автоматов, имея ввиду проблемы и прообразы из генетики и молекулярной биологии. К.Шеннон 7 , Л.Бриллюэн 8 и др. прояснили понятие количества информации. А.Ляпунов и С.Яблонский 9 описали центральный объект кибернетики - системы управления, а И.Полетаев уточнил понимание "информации по смыслу", физических особенностей актов управления, принципа лимитирования в сложных системах. Кибернетика была активной и бурно развивавшейся наукой, приложение которой пытались найти в самых разных областях знания.

Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления. При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п., а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.

Список использованной литературы

Винер Н. Кибернетика. М.: Наука, 1968.

Ершов А., Кузнецов А., Гольц Я. Основы вычислительной техники. М.: 1985.

Клаус Г. “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963

Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М., 1959.

2 Максвелл Джеймс Клерк (Clerk) (1831-79), английский физик, создатель классической электродинамики, один из основоположников статистической физики, организатор и первый директор (с 1871) Кавендишской лаборатории. Создал теорию электромагнитного поля; ввел понятие о токе смещения, предсказал существование электромагнитных волн, выдвинул идею электромагнитной природы света. Установил статистическое распределение, названное его именем. Исследовал вязкость, диффузию и теплопроводность газов. Показал, что кольца Сатурна состоят из отдельных тел. Труды по цветному зрению и колориметрии, оптике, теории упругости, термодинамике, истории физики и др.

3 Форрестер Джей Райт (р. 14 июля 1918, Анселмо, шт. Небраска), американский инженер-электронщик и эксперт по менеджменту. Изобрел запоминающее устройство на магнитных сердечниках, применяемое в настоящее время в большинстве цифровых компьютеров.

4 Ляпунов Алексей Андреевич (1911-73), российский математик, член-корреспондент АН СССР (1964). Труды по теории множеств, математическим вопросам кибернетики, математической лингвистике.

5 Глушков Виктор Михайлович (1923-82), математик, академик АН Украины (1961) и АН СССР (1964), Герой Социалистического Труда (1969). Организатор и первый директор Института кибернетики АН Украины (с 1962; ныне имени Глушкова). Основные труды по теоретической и прикладной кибернетике: теория цифровых автоматов, автоматизация проектирования ЭВМ, применение кибернетических методов в народном хозяйстве.

6 Нейман Джон (Янош) фон (1903-57), американский математик и физик. Родился в Будапеште, с 1930 в США. Труды по функциональному анализу, теории игр и квантовой механике. Внес большой вклад в создание первых ЭВМ и разработку методов их применения.

7 Шеннон Клод Элвуд (р. 1916), американский инженер и математик. Один из создателей математической теории информации. Основные труды по теории релейно-контактных схем, математической теории связи, кибернетике.

8 Бриллюэн Леон (1889-1969), французский физик, с 1941 в США. Труды по теории твердого тела, квантовой механике, магнетизму, радиофизике, теории информации, философии естествознания.

9 Яблонский Сергей Всеволодович (р. 1924), российский ученый, член-корреспондент РАН (1991; член-корреспондент АН СССР с 1968). Труды по математической логике и математическим вопросам кибернетики.

Читайте также: