Учебный процесс

АЛГОРИТМ

АЛГОРИТМ – точное предписание относительно последовательности действий, преобразующих исходные данные и условия в требуемый результат. Термин происходит от имени хорезмского математика IX столетия Аль-Хорезми. Любой алгоритм предусматривает наличие условных переходов, которые означают необходимость изменения последовательности действий, если значение некоторого показателя оказывается равным или неравным заданному проверочному значению условия. Для алгоритмов характерно наличие замкнутых контуров. В этом их принципиальное отличие, например, от методов, механизмов и процедур.
Дональд Э. Кнут, например, считает, что в математике

«алгоритмы охватывают весь круг понятий, использующих детерминированные процессы, включающие структуру данных, которыми оперируют, как и структуру последовательности выполняемых операций; иные рассматривают алгоритмы лишь как разнообразные методы решения конкретных задач, аналогичные отдельным теоремам математики» (Donald E.Knuth. Algorithms in mathematics and computer science. /Lecture Notes in Computer Science 122. Р.82.).

Пример использования этого понятия в диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук:


"Основные этапы алгоритма нейросистемного анализа и прогнозирования нестационарных экономических процессов :
– анализ статистических данных (предварительная обработка);
– нейросистемный анализ и распознавание процесса (вводятся элементы распознавания типа динамики – бифуркация, цикличность, фрактальность, популяционность и энтальпийность. Задаются количественные и качественные пределы изменений элементов распознавания. После диагностики происходит определение доли влияния каждого параметра на характер процесса и определяется тип динамики);
– конструирование основных гипотез развития;
– проверка гипотез на значимость (с использованием как математических, так и экспертных расчетов производится проверка эффективности выбора данной гипотезы. Если выбранная гипотеза оказалась неэффективной, то производится возврат по схеме алгоритма);
– моделирование вариантов развития;
– выполнение многовариантных прогнозных расчетов с помощью системы моделей;
– получение новых статистических данных;
– проверка точности прогнозов при поступлении новой информации (в случае неудовлетворительности оценок рекомендуется осуществить возврат на первый этап алгоритма и произвести процедуру с иными параметрами распознавания и прогнозирования)" (Вохидов А.С.Анализ и прогнозирование нестационарных процессов экономики с использованием метода нейросистемного распознавания: Автореф. дис… канд. экон. Наук. – СПб., 2003. – С.11).



Лит.: (1) Ланге О. Введение в экономическую кибернетику. – М., 1968 .

Вы можете написать мне письмо прямо с сайта (отсюда).