Аннотация. Исследована „распространенность“ законов распределений на практике. Исследования проводились на основе энтропийного коэффициента для параметров различных объектов и процессов. Обоснована несостоятельность подхода, основанного на „тотальной“ аппроксимации реальных законов распределений нормальным законом при проведении исследований и организации управления объектами различной природы. Учет изменчивости анализируемого параметра в виде величины энтропийного коэффициента реального закона распределения повышает адекватность описаний состояний неопределенности, что, в свою очередь, сказывается на эффективности исследований и принятия решений. В этом смысле весьма удобным и полезным инструментарием решения подобных задач являются методы и технологии теории энтропийных потенциалов. Возможности этой теории позволяют осуществлять мониторинг и организацию управления состояниями неопределенности сложных систем. Использование полученных данных позволяет оперативно оценивать доминирование конкретных типов законов распределений в различных ситуациях при решении задач мониторинга и управления на основе энтропийного подхода.

Ключевые слова: энтропия, состояние неопределенности, энтропийный коэффициент, законы распределения, мониторинг

Список литературы:

1. Лазарев В. Л. Теория энтропийных потенциалов. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. 127 с.
2. Прокопчина С. В., Тарасов В. Б., Лазарев В. Л., Горохов В. Л., Барышев Ю. В., Витковский В. В., Куприянов М. С., Логинская Л. Г., Шичкина Ю. А. Мягкие вычисления и измерения. Т. 1. Теоретические основы и методы / Под ред. С. В. Прокопчиной. М.: Научная библиотека, 2017. 420 с.
3. Туричин А. М., Новицкий П. В., Левшина Е. С. Электрические измерения неэлектрических величин / Под ред. П. В. Новицкого. Л.: Энергия, 1975. 576 с.
4. Прангишвили И. В. Энтропийные и другие системные закономерности: Вопросы управления сложными системами. М.: Наука, 2003. 428 с.
5. Колмогоров А. Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987. 304 с.
6. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной лит-ры, 1963. 830 с.
7. Кузнецов Н. А. Фундаментальные основы инфокоммуникаций // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 4. С. 21—31.
8. Точность производства в машиностроении и приборостроении / Под ред. А. Н. Гаврилова. М.: Машиностроение, 1973. 567 с.
9. азарев В. Л. Исследование вариаций параметров на основе значений энтропийного коэффициента // Сб. докл. XXI Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM-2018. 23—25 мая 2018. СПб: Изд-во СПбГЭТУ „ЛЭТИ“, 2018. Т. 1. С. 7—10.
10. Лазарев В. Л., Богданов П. А., Петров М. М., Томсон К. Ю. К вопросу оценки неоднородности свойств и состава сред // Вестн. Междунар. академии холода. 2018. № 1. С. 74—80.
11. Лазарев В. Л. Информационное шкалирование вариаций законов распределения параметров в приложениях к задачам мониторинга и управления // Науч.-техн. ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2019. Т. 12, № 2. С. 7—15. DOI: 10.18721/JCSTCS.12201.
12. Прокопчина С. В., Шестопалов М. Ю., Уткин Л. В., Куприянов М. С., Лазарев В. Л., Имаев Д. Х., Горохов В. Л., Жук Ю. А., Спесивцев А. В. Управление в условиях неопределенности. СПб: СПбГЭТУ „ЛЭТИ“, 2014. 304 с.
13. Благовещенская М. М., Злобин Л. А. Информационные технологии систем управления технологическими процессами. М.: Высш. шк., 2005. 768 с.
14. Уткин Л. В. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. СПб: Наука, 2007. 404 с.
15. Zadeh L. A. Toward a Generalized Theory of Uncertainty (GTU): an Outline // Information Sciences – Information and Computer Science. 2005. Vol. 172, N 1—2. P. 1—40.