Все выпуски

В данной работе представлен новый подход к интерпретации логических формул для синтеза алгоритмов и программ. Предложенный метод сочетает в себе черты реализации Клини и интерпретации Гёделя «диалектика», но не опирается на них непосредственно. Рассматривается простой вариант позитивного языка логики предикатов без функций, с конъюнкцией, дизъюнкцией, импликацией и кванторами всеобщности и существования. Описана новая реализационная семантика формул и секвенций, в которой рассматривается не просто реализация формулы, а реализация с дополнительной поддержкой. Реализация примерно соответствует реализации Клини. Поддержка предоставляет дополнительные данные в пользу того, что реализация корректна. Поддержка должна подтвердить, что реализация работает корректно для формулы в любых корректных условиях применения. Представлен язык доказательств, для которого доказана теорема о корректности, показывающая, что любая выводимая секвенция имеет реализацию и поддержку, подтверждающую, что эта реализация работает правильно для этой формулы в любых корректных условиях при подходящем интерпретаторе используемых программ.

Теория мягких множеств — это новая область математики, которая имеет дело с неопределенностями. Приложения теории мягких множеств широко распространены в различных областях науки и социальных наук, таких как принятие решений, информатика, распознавание образов, искусственный интеллект и т.д. Важность мягких теоретико-множественных версий математического анализа ощущается в нескольких областях информатики. В этой статье предлагаются некоторые концепции мягкого градиента функции и мягкого интеграла, аналога криволинейного интеграла в классическом анализе. Установлены основные свойства мягких градиентов. Найдено необходимое и достаточное условие, при котором множество может быть подмножеством мягкого градиента некоторой функции. Доказано включение мягкого градиента в мягкий интеграл. Установлены полуаддитивность и положительная однородность мягкого интеграла. Получены оценки мягкого интеграла и размера его отрезка. Полуаддитивность относительно верхнего предела интегрирования доказана. Кроме того, эта статья расширяет теоретические развитие мягкого рационального криволинейного интеграла и связанных областей для повышения функциональности с точки зрения вычислительных систем.

Рассматривается задача автоматизации процесса разработки информационных систем на основе применения оригинальной нейросетевой архитектуры. Проведен анализ существующих подходов к автоматизации проектирования информационных систем. Сформулированы рекомендации к архитектуре информационных систем, направленные на снижение негативного влияния человеческого фактора. Представлена общая концепция нейросетевой архитектуры в виде структурной модели, даны определения основных сущностей и компонентов. Ключевыми отличиями нейросетевой архитектуры являются: независимость ключевых сущностей информационных систем и возможность автоматизации их проектирования и взаимодействия на основе применения нейронных сетей; изолированность математического обеспечения архитектуры; разграничение моделей информационных процессов и функциональных элементов от управляющих систем и систем представления информации; учет влияния окружения на процессы движения информационных потоков, элементы управления и представления системы; возможность адаптации структурных блоков информационных систем под особенности предметной области, параметры оборудования пользователя без необходимости внесения существенных изменений в архитектуру. Рассмотрено понятие нейросетевого канала данных, его структура и обобщенное математическое обеспечение. Осуществлена декомпозиция структурной модели. Представлены структурные схемы каждой сущности нейросетевой архитектуры информационных систем, описание основных компонентов, используемые нейросетевые каналы данных для связи сущностей и их компонентов. Проанализирована область применения нейросетевой архитектуры.