Academic literature on the topic 'Нові математичні моделі'

Методи обчислювального інтелекту широко використовуються для вирішення багатьох складних проблем, включаючи, звичайно, традиційні: видобуток даних та такі нові напрямки, як динамічний видобуток даних, видобуток потоків даних, видобуток великих даних, веб-видобуток, видобуток тексту, тощо. Одна з основних областей обчислювального інтелекту – це еволюційні алгоритми, які по суті представляють певні математичні моделі еволюції біологічних організмів. У роботі запропоновано адаптивний метод нечіткої кластеризації з використанням оптимізації еволюційних котячих зграй. Використовуючи запропонований підхід, можна вирішити завдання кластеризації в режимі он-лайн.

У статті розглянуто проблему встановлення характеру взаємозв’язків показників структурних компонентів математичних дослідницьких здібностей. Вказано на актуальність даної проблеми. Суттєві перетворення суспільного життя України сприяють змінам у системі освіти щодо формування особистості майбутніх високоінтелектуальних фахівців, здатних творчо мислити, самостійно навчатись та вільно орієнтуватись в інформаційному просторі. Математика є явищем загальнолюдської культури, однією з найважливіших галузей знань сучасної людини. Доведено, що формування математичної грамотності школярів, уміння застосовувати математичні методи для вирішення прикладних завдань у різних сферах позначаються на становленні творчої особистості. Мета статті – виявлення психологічних особливостей характеру взаємозв’язків між показниками структурних компонентів математичних дослідницьких здібностей у цілісній системі дослідницької діяльності школярів. Розкрито теоретичні підходи до поняття математичних дослідницьких здібностей, їх структурних компонентів. Проаналізовано основні результати досліджень у вітчизняній та зарубіжній психології з питань вивчення проблеми формування математичних дослідницьких здібностей, які є підструктурою загальної математичної наукової спрямованості особистості на науковий пошук, відкриття закономірностей, вміння знаходити нові, нестандартні спроби розв’язання задач. Розкрито доцільність застосування факторного аналізу з метою визначення основних факторів між компонентами математичних дослідницьких здібностей. Факторизація матриці інтеркореляцій здійснювалася на основі мультифакторної моделі Терстоуна за центроїдним методом, що дозволило встановити значимість певних структурних компонентів у виділених факторах та психологічні особливості характеру взаємозв’язків між показниками у цілісній системі дослідницької діяльності школярів як контрольної, так і експериментальної груп. З’ясовано провідні фактори рівнів прояву показників математичних дослідницьких здібностей старшокласників. Висновки. Доведено, що спеціально організована робота з удосконалення мисленнєвих операцій, розумових дій у школярів сприятливо впливає на формування математичних дослідницьких здібностей та на розвиток творчих здібностей загалом. Встановлено, що у структурі математичних дослідницьких здібностей старшокласників провідне місце займає мотиваційно-особистісний компонент, який у поєднанні з високою працездатністю позитивно впливає на розвиток інтелектуального.

Удосконалено раніше розроблені та наведено нові математичні моделі визначення та аналізу температурних режимів в окремих елементах літій-іонних акумуляторних батарей, які геометрично описано ізотропними півпростором і простором із внутрішнім джерелом тепла циліндричної форми. Також розглянуто випадки для півпростору, коли тепловиділяючий циліндр є тонким, а для простору, коли він є термочутливим. Для цього з використанням теорії узагальнених функцій у зручній формі записано вихідні диференціальні рівняння теплопровідності з крайовими умовами. Для розв'язування отриманих крайових задач теплопровідності використано інтегральне перетворення Ганкеля і внаслідок отримано аналітичні розв'язки в зображеннях. До цих розв'язків застосовано обернене інтегральне перетворення Ганкеля, яке дало змогу отримати остаточні аналітичні розв'язки вихідних задач. Отримані аналітичні розв'язки подано у вигляді невласних збіжних інтегралів. Для визначення числових значень температури в наведених конструкціях, а також аналізу теплообміну в елементах літій-іонних батарей, зумовленого різними температурними режимами завдяки нагріванню внутрішніми джерелами тепла, зосередженими в об'ємі циліндра, розроблено обчислювальні програми. Із використанням цих програм наведено графіки, які відображають поведінку кривих, побудованих із використанням числових значень розподілу температури залежно від просторових радіальної та аксіальної координат. Отримані числові значення температури свідчать про відповідність наведених математичних моделей визначення розподілу температури реальному фізичному процесу. Програмні засоби також дають змогу аналізувати середовища із внутрішнім нагріванням, зосередженим у просторових фігурах правильної геометричної форми, щодо їх термостійкості. Як наслідок, стає можливим її підвищити, визначити допустимі температури нормальної роботи літій-іонних батарей, захистити їх від перегрівання, яке може спричинити руйнування не тільки окремих елементів, а й всієї конструкції.

Невід’ємний інструмент підвищення ефективності промислового виробництва – активізація інноваційної діяльності, яка заснована на застосуванні досягнень науково-технічного прогресу (НТП). Саме це обумовлює необхідність розробки науково обґрунтованих підходів до управління інноваційною діяльністю, спрямованою на підвищення ефективності використання ресурсів і результатів діяльності промислових підприємств, а також визначення напрямів її організації. Підвищення ефективності діяльності підприємства пов’язане із його умінням пристосовуватися до особливостей сучасної конкуренції і швидких змін ринкового середовища, своєчасно реагувати на ці зміни, визначати стратегічні напрями діяльності, зокрема такі, як застосування нових технологій і створення ефективних механізмів упровадження інновацій.Мета роботи – моделювання впливу технологічних нововведень на підвищення ефективності виробництва шляхом математичного опису закономірностей взаємодії інноваційної і виробничої діяльності промислового підприємства та визначення кількісного впливу впроваджених нових технологій на зниження ресурсомісткості продукції і поліпшення результатів роботи суб’єктів господарювання промислового сектора економіки.Досліджено вплив технологічних нововведень на показники витрат ресурсів виробництва на основі економіко-математичного моделювання взаємодії виробничого та інноваційного процесів. Розроблено моделі кореляційної залежності ресурсомісткості виробництва від упровадження нових технологій на промисловому підприємстві Дніпропетровської області (Україна), за допомогою яких встановлено та математично описано закономірність впливу технологічних нововведень на величину економічних показників виробничої діяльності промислового підприємства. Створені економіко-математичні моделі дозволили розрахувати кількісне співвідношення витратомісткості продукції та інвестиційних витрат на прогресивне технологічне оновлення виробництва, а встановлені інтервальні межі – прогнозувати можливі зміни показників виробництва в результаті впровадження нових технологій і планувати результати діяльності підприємства залежно від його інвестиційно-інноваційної активності. У ході аналізу розраховано параметри, які характеризують якість розроблених моделей і свідчать про їх адекватність і можливість застосування на практиці.Наукова новизна дослідження – встановлено й надано математичне пояснення закономірностей взаємодії показників інноваційної та виробничої діяльності, оцінний кількісний вплив нових технологій на зростання ефективності роботи промислових підприємств.Практичне значення дослідження – розроблені моделі дозволяють обчислювати величину показників ресурсомісткості та ефективності виробництва, які відповідають певній сумі інвестицій у нові технології, та визначати зміну величини показників виробничої діяльності в результаті впливу зміни обсягу інвестицій у технологічні нововведення, а отже, прогнозувати і планувати результати і ступінь зростання ефективності виробництва на основі наявних інвестиційних ресурсів. Їх кількісне співвідношення дозволяє оцінити якісний і кількісний вплив упроваджених нових технологій на підвищення ефективності роботи підприємства.Перспективним напрямом подальших досліджень за темою даної роботи можна вважати створення механізму управління інвестиційно-інноваційною діяльністю і ефективністю виробництва на основі техніко-технологічного оновлення матеріально-технічної бази підприємства.

Стаття присвячена використанню ймовірнісних моделей у неймовірнісних задачах. Нові приклади, що наведені в роботі, допоможуть збільшити кількість прихильників рандомізації в математичному моделюванні. Розглядаються задачі відновлення фінітних функцій (функції-«кришки», функції Ерміта), які дуже поширені в методі скінченних елементів (МСЕ). Функція-«кришка» – це інша назва барицентричної координати, запропонованої Мьобіусом. На відміну від інтерполяції за Лагранжем, інтерполяція за Ермітом передбачає наявність у вершинах контрольного інтервалу інформації про функцію та її похідну. Зростаючі поліноми Ерміта на канонічних інтервалах [0; 1] і [-1; 1] розглядаються як функції розподілу ймовірностей. Порівнюються два методи побудови поліномів Ерміта: традиційний (матричний) і нетрадиційний (ймовірнісний). Показано, що щільність і середнє квадратичне відхилення закону розподілу ймовірностей Ерміта мають тісний зв’язок із формулами наближеного інтегрування (квадратурами) підвищеної точності: Гаусса- Бернуллі (два вузли на [0; 1]), Гаусса-Лежандра (два вузли на [-1; 1]), Гаусса-Лобатто (для чотирьох вузлів). Ці результати свідчать про наявність «зворотного руху» ідей і методів із теорії ймовірностей в інші математичні науки. На гостру необхідність «зворотного руху» неодноразово звертав увагу видатний український науковець, фахівець з теорії ймовірностей і випадкових процесів академік А.В. Скороход. Дуже важливо, щоб «зворотний рух» підтримували усі математики, як «ймовірнісники», так і «неймовірнісники» (термін А.В. Скорохода). Отримані результати вже не вперше переконують, що геометрична ймовірність – це простий, наочний і дуже ефективний метод математичного моделювання. Не дивно, що сучасні інформаційні технології починаються з когнітивних моделей прикладної геометрії. Такі моделі, як правило, математично обґрунтовані і фізично адекватні.

Актуальність. За прогнозами Міжнародної федерації діабету (IDF), до 2030 року кількість хворих на цукровий діабет (ЦД) зросте з 366 до 552 мільйонів. В Україні зареєстровано понад 1,5 мільйона хворих на цукровий діабет, із яких 84–95 % — хворі на діабет 2-го типу (ЦД2). Одним із важливих ускладнень цукрового діабету є діабетична ретинопатія (ДР), що залишається однією з причин сліпоти і слабкозорості, в тому числі в осіб працездатного віку. В патогенезі ДР важлива роль належить метаболічним порушенням, в тому числі активації поліолового шляху утилізації глюкози, ключову роль у чому відіграє альдозоредуктаза, активність якої пов’язують з поліморфізмом її гена — AKR1B1. Вивчення нових метаболічних і генетичних механізмів розвитку і прогресування ДР при ЦД2 у пацієнтів української популяції є актуальним завданням сучасної офтальмології. Мета: дослідити та узагальнити нові дані про генетично детерміновані фактори ризику діабетичної ретинопатії при цукровому діабеті 2-го типу. Матеріали та методи. У дослідження було залучено 409 осіб, які були розподілені на чотири групи: 1-ша — пацієнти когорти порівняння (98 осіб без ЦД2); 2-га — 76 пацієнтів (I стадія ДР, без змін на очному дні); 3-тя — 64 пацієнти (непроліферативна ДР (НПДР)); 4-та — 64 пацієнти (проліферативна ДР); контрольну групу для генетичних досліджень становили 107 офтальмологічно здорових обстежених пацієнтів. Всім пацієнтам виконували забір крові для молекулярно-генетичних досліджень шляхом пункції ліктьової вени і забору 2,5 мл крові через одноразовий шприц (Hemoplast, Etalon+, Україна) об’ємом 5,0 мл із голкою діаметром 23G з подальшим випусканням до контейнера (Vacuette K3E K3EDTA, Greiner bio-one, Австрія) об’ємом 3,0 мл. Досліджували розподіл поліморфних алелей і генотипів rs759853 та rs9640883 гена AKR1B1 у пацієнтів з НПДР та ПДР і ЦД2 та в контрольній групі та їх асоціацію з захворюванням і впливом на виникнення, механізми розвитку і прогресування ДР. На підставі проведених досліджень було розроблено модель прогнозування розвитку ДР шляхом побудови множинної регресії з достатньою надійністю ступеня впливу незалежних змінних на розрахунковий показник. Результати. В результаті проведених нами досліджень були встановлені нові, генетично детерміновані, фактори ризику розвитку та прогресування різних стадій ДР у пацієнтів із ЦД2, а саме роль поліморфних алелей і генотипів rs759853 та rs9640883 гена AKR1B1. Розроблені логістичні моделі регресії встановили, що ризик розвитку ДР у п’ять разів менший у носіїв генотипів G/G і G/A порівняно з носіями генотипу A/A поліморфізму rs759853 (p < 0,001). Встановлено, що ризик у два рази більший (p = 0,01) у носіїв генотипу G/G rs9640883 порівняно з генотипами A/A + G/A. Ризик розвитку ПДР у 3,3 раза менший у носіїв генотипу G/G та в 2,5 раза — у носіїв генотипу G/A порівняно з носіями генотипу А/А rs759853. Висновки. Отже, на підставі проведених нами клінічних, офтальмологічних і молекулярно-генетичних та статистичних досліджень були встановлені нові фактори ризику розвитку та прогресування різних стадій ДР у пацієнтів із ЦД2. Були побудовані математичні моделі розвитку та прогресування різних стадій ДР у пацієнтів із ЦД2.

Да би доносиле квалитетне кредитне одлуке, а самим тим и смањиле кредитни ризик, банке почињу да развијају и користе статистичке моделе за процјену кредитног ризика. Ови модели знање експерата претварају у статистичко-математички модел, а на бази функције изведене из рачуноводствених и тржишних варијабли. Класична кредитна анализа показала се недовољном за управљање кредитним ризицима, па су се у задњих 20-ак година појавиле нове технике.У раду је истраживан утицај скоринг модела на адекватну процјену кредитног ризика малих и средњих предузећа. Сврха увођења скоринг модела је повећати тачност и брзину процјене кредитног ризика којем се банке излажу приликом финансирања малих и средњих предузећа. На тај начин се смањују трошкови кредитирања и побољшава тачност у оцјењивању кредитне способности.

В умовах конкуренції та нестабільності виробничі компанії змушені постійно вдосконалювати виробничий процес і розробляти нові інноваційні технології та обладнання з метою збереження своїх позицій на ринку. Важливу роль в цьому відіграють удосконалення методів планування і управління процесом розвитку виробництва, розробка інноваційних продуктів і прогнозування заходів з адаптації до мінливих вимог зовнішнього і внутрішнього ринку. У даній роботі розглядається багатофазний послідовний технологічний процес (ПТП) з розгалуженою структурою на кожній фазі виробничого процесу. Для пуассонівського потоку надходження і обробки деталей запропонована математична модель у вигляді багатоканальної СМО з очікуванням і обмеженням черги. На основі цієї моделі сформовані критерії оцінки роботи ПТП і синтезовані вартісні моделі для вирішення завдань інновації та оптимізації ПТП. Вирішені для кожної фази виробничого процесу завдання оцінки ефективності інноваційного оновлення обладнання та завдання вибору оптимальної кількості обладнання. У разі невідповідності потоків надходження і обробки деталей даної математичної моделі, значення вихідних критеріїв визначаються за результатами певного числа багаторазового імітаційного моделювання роботи ПТП. Бібл. 11, іл.2

Поняття числа – одне з провідних понять курсу математики середньої школи. Це поняття послідовно розширюється та розвивається, змістовно та якісно збагачується.За програмою шкільного курсу алгебри числові множини вивчаються у різних класах, причому їх вивчення розділене досить тривалим часовим інтервалом: натуральні та дробові числа знайомі учням ще з початкової школи, з від’ємними числами школярі зустрічаються у курсі математики VI класу, ірраціональні числа вивчаються у VIII класі, комплексні числа та операції над ними учні розглядають у XI класі. При цьому методика вивчення числових систем у шкільному курсі математики відображає історичну послідовність розвитку поняття числа.Еволюція поняття числа нерозривно пов’язана з еволюцією поняття рівності чисел, операцій над числами. Розвиток цих понять у математиці часто зумовлює розвиток самого поняття числа. Змінюючи умови рівності чисел, їх суми та добутку, отримують нові числа. Потім, на певному етапі еволюції новий вид чисел, створений внаслідок розвитку понять рівності, суми, добутку чисел у застосуванні до відомих чисел, набуває у єдності з цими поняттями нового якісного змісту. Еволюція поняття рівності, суми та добутку у застосуванні до тільки що створених чисел приводить до нового етапу розвитку поняття числа. Така схема розвитку поняття числа у математичній науці, де пріоритетне значення мають не самі числа, а операції, які над ними виконуються.У шкільному курсі математики традиційно предметом вивчення є самі числа, як об’єкти, а не означені у даній числовій множині операції та відношення, які визначають її структуру. Внаслідок такого підходу до вивчення чисел, учні досить часто присвоюють властивості операцій певним числам, не мають уявлень про замкненість числових множин відносно операцій, тощо. Учні не сприймають числову змістову лінію шкільного курсу у цілому, не розуміють відношень між: різними класами чисел, ідею розширення поняття числа, не бачать можливостей переносу властивостей числових систем на нечислові об’єкти.Натуральні числа є основою для інших числових множин: цілих, раціональних, дійсних, комплексних чисел. Кожна з цих множин містить попередню, тобто є її розширенням. У математиці можливі різні шляхи здійснення розширення числової системи. Перший шлях – будують множину В як нову множину чисел, а потім ототожнюють певну її підмножину з множиною А. Другий шлях, який використовується у шкільній практиці при розширенні числових множин полягає у такому: доповнюють відому числову множину А (наприклад, множину натуральних чисел і нуль) новими, вже відомими числами (у даному випадку від’ємними) і отримують розширену множину В (множину цілих чисел).Для обох шляхів суттєвим є виконання наступних умов:1. Числова множина А (відома) повинна увійти в розширену множину В як її частина і стати окремим випадком чисел нової природи;2. Усі операції, які виконуються в А визначаються і в В, причому так, що застосування цих операцій до елементів з В дають ті ж самі результати, що й при виконанні цих операцій за правилами, означеними в А. Властивості операцій, які мали місце в А мають місце і в В.3. У множині В є виконуваною операція, яка не виконувалась у А.4. Множина В повинна бути мінімальною.У традиційному навчанні майже не приділяється увага обґрунтуванню виконуваності даних вимог.Фундаментальність поняття числа у світі математики потребує вдосконалення методики вивчення числової змістової лінії шкільного курсу, знаходження нових засобів її узагальнення, особливо у школах математичного профілю. Одним із шляхів вдосконалення методики формування вмінь узагальнювати навчальний матеріал, а також: орієнтації на зближення шкільних математичних курсів з сучасною математичною наукою є ознайомлення учнів з основними поняттями сучасної математики які виконують у ній узагальнюючі функції.До таких понять належать поняття алгебраїчної операції, алгебраїчної структури, математичної моделі. Поняття математичної моделі широко застосовується у різних галузях. Визначальна роль математичного моделювання для сучасної науки висуває відповідні вимоги до математичної підготовки учнів. Доцільно, щоб вони якомога раніше усвідомили ідею математичного моделювання. Математична модель реальної ситуації в багатьох випадках являє собою математичну структуру певного типу. Об’єкти цієї структури трактуються як (ідеалізовані) реальні «речі» (або поняття), а абстрактні відношення між: цими об’є ктами – як конкретні зв’язки між елементами дійсності. Отже використання ідеї алгебраїчної структури дозволяє узагальнити знання учнів з числової змістової лінії шкільного курсу, сприяє інтеграції знань учнів у межах курсу алгебри.При цьому доцільно забезпечити розуміння учнями:– ідеї розширення числових множин і основаної на ній логічної схеми розвитку поняття числа;– можливості переносу властивостей числових систем на інші об’єкти можливо і нечислової природи, тобто що обчислювальний апарат, розроблений для певної числової множини володіє властивістю переносу, при умові, що сукупність об’єктів, яка розглядається алгебраїчно побудована за типом відомої числової множини;– ідеї про те, що при вивченні різних об’єктів засобами математики, суттєвою є неприрода об’єктів, а відношення між ними.Реалізувати ці завдання доцільно в умовах диференціації запропонованого змісту за трьома рівнями викладання.Перший – ознайомлювальний рівень передбачає оглядове ознайомлення з метою дати учням уявлення, які поширюють їх математичний і загальнонауковий кругозір. Домінуючий метод викладання – оглядова лекція.Другий – ідейно-узагальнюючий рівень: вивчення науково-ідейного змісту теми з ілюструванням окремих застосовувань. Основна форма проведення занять на цьому рівні – семінари, самостійне виконання індивідуальних творчих робіт.Третій – операційний рівень – вивчення змісту з метою формування навичок та вмінь його застосовувати при розв’язуванні задач. Це досягається на практичних заняттях і уроках формування навичок та вмінь. При цьому процес навчання слід будувати так, щоб кожен школяр міг найбільш повно реалізувати свої можливості, задовольнити пізнавальні потреби та інтереси.Рівень, на якому пропонується конкретний матеріал, визначається:– необхідним ступенем засвоєння способів діяльності;системою диференційованих вимог до засвоєння понять та математичних фактів в рамках теми;– відбором форм і методів контролю та оцінки знань учнів.Так, матеріал, який розглядається на лекції (ознайомлювальний рівень) носить, в основному, інформативний характер. Тому усвідомлення нових понять і відповідних їм термінів (нейтральний елемент, кільце, група) відбувається з опорою на конкретні приклади, відомі учням із традиційного курсу математики. При цьому увага акцентується на узагальнюючих функціях даних понять. Відповідно від учнів не вимагається знання строгих формулювань означень основних понять. Достатньо, щоб вони мали уявлення про ці поняття, могли їх пояснити, розпізнати та навести приклади.Детальніше вивчення узагальнюючих понять та систематизуючих ідей, ілюстрація їх відповідних функцій в сучасній науці та шкільній математиці рекомендується на семінарських заняттях (ідейно-узагальнюючий рівень). Домінуючим критерієм у відборі теоретичного матеріалу, який пропонується для вивчення на семінарі є доступність змісту для самостійного опрацювання учнями.Закріплення та поглиблення теоретичного матеріалу, формування практичних навичок та вмінь проходить на практичних заняттях (операційний рівень). Цей напрямок реалізується шляхом виконання системи вправ, яка включає дві групи:а) вправи підготовчого характеру, які орієнтовані на усвідомлення основних понять та ідей розглядуваної теми;б) вправи, що передбачають використання точних математичних означень понять.Завдання першої групи пропонуються учням для самостійного виконання при фронтальній роботі або індивідуально (у вигляді карток, програмуючих тестів та ін.). Завдання другої групи використовуються на етапі закріплення теоретичних знань, формування вмінь. Зразки розв’язання таких вправ вчитель демонструє на лекції. При подальшому вивченні теми вправи другого типу пропонуються учням на різних заняттях (семінарах, практикумах) з різними дидактичними цілями.Таку систему вправ ми розглядаємо як засіб навчання, який повинен:– задовольняти загальнодидактичним вимогам (науковість, системність, доступність, відповідність матеріалу віковим особливостям учнів);– задовольняти основним вимогам педагогічного процесу (забезпечення активної самостійної роботи, оволодіння учнями навичками самоаналізу і самоконтролю);– забезпечувати умови для найбільш раціонального формування оберненого зв’язку.Організований таким чином процес узагальнення математичних знань учнів профільних шкіл з числової змістової лінії курсу алгебри передбачає, в основному, самостійну роботу учнів, що сприяє переорієнтації навчального процесу «навчання» на процес «учіння».

Предмет дослідження: взаємозв'язок глобального маркетингу і реклами з культурними особливостями країн у світовій економіці. Мета дослідження: на основі аналізу підходів транснаціональних корпорацій до формування глобальних маркетингових стратегій визначити основні елементи з урахуванням культурних відмінностей приймають ринків і виділити рушійні і стримуючі фактори, що впливають на глобальну інтеграцію і маркетинг. Методи: загальнонаукові методи аналізу і синтезу, методи угруповань, узагальнення та систематизації даних, а також економіко-математичні моделі. Результати роботи: В статті міститься аналіз основних механізмів побудови глобальної маркетингової стратегії і реклами ТНК, сформованих з урахуванням культурних відмінностей країн в світовій економіці, досліджено основні види маркетингових стратегій на основі EPRG-схеми, представлений компаративний аналіз маркетингових стратегій інтерналізації та локалізації, використовуваних різними ТНК (включаючи ТНК Китаю). На основі SWOT-аналізу основних елементів глобальних маркетингових стратегій ТНК виділені основні сполучення стратегічних елементів і напрямків розвитку національних компаній. Галузь застосування результатів: Результати дослідження можуть бути використані при формуванні маркетингових стратегій національних компаній при виході на міжнародний ринок, допомогти в процесі інтернаціоналізації компанії, посилити положення компаній в міжнародній торгівлі за допомогою побудови враховує культурні відмінності маркетингової стратегії і реклами. Висновки: Процеси глобалізації призвели до посилення зовнішньоекономічних взаємозв'язків держав і формування нової світової інфраструктури. Це зумовило актуальність формування маркетингових стратегій національних компаній з урахуванням світового досвіду маркетингових стратегій ТНК і з урахуванням культурних відмінностей приймаючих країн. Облік культурних відмінностей внутрішніх ринків країн дозволяє уникнути істотних втрат при побудові відповідної маркетингової стратегії (наприклад, EPRG-схема), побудувати адекватну симбіоз всіх ресурсів компанії (включаючи фінансові, трудові, інноваційні та ін.), Що дозволяє завоювати нові ніші на ринку або утримати конкурентні позиції. Цьому також сприяє наявність регіональних торгових угод, зняття тарифних і нетарифних обмежень у світовій торгівлі. Все це дозволяє виділити рушійні і стримуючі ключові фактори, що впливають на глобальну інтеграцію і глобальні маркетингові стратегії в сучасних умовах.

Робота присвячена розв’язанню проблеми підвищення експлуатаційних характеристик тягового рухомого складу на основі розроблення нових математичних моделей та засобів оптимізації динаміки рухомих об’єктів з використанням спеціалізованого програмного забезпечення, а також розробки нової технології обробки інформації на основі стабільно-пластичних нейронних мереж, яка створює теоретичну передумову побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень машиністом тягового рухомого складу.

У даній роботі ми аналізуємо можливості двох системних підходів комп’ютерного моделювання процесів творчого мислення. Перший з них базується на моделі простору мислення, що містить дискретні мислення елементи, кожен з яких відповідає даному етапу мислення людини в процесі його переходу до вирішення проблеми. Елементи мислення можна розділити на різні групи для різновидів моделі. Зокрема, це можуть бути три групи: ефективні, неправильні та проміжні кроки. У цьому випадку можуть бути записані три диференціальні рівняння, які описують кінетику кроків кожного типу. Такі рівняння відомі в природничих науках і добре вивчені математично. Аналіз результатів моделювання дозволяє вказати нові принципи розробки комп'ютерного тестування параметрів мислення.

Останнім часом відбулися відчутні зміни в розумінні фундаментальних закономірностей економічних систем. Виявилось, що економічні системи відносяться до класу актуальних сьогодні складних мережеподібних структур, проявляють універсальні емерджентні властивості, які не знаходять адекватного розуміння у рамках традиційних парадигм. Тому для їх аналізу все активніше використовуються відносно нові методи та моделі, які вдало поєднують раціональні доробки фундаментальних наук, сучасні досягнення в галузі інформаційних технологій та досить ємні бази даних глобальної мережі. Саме завдяки останнім значний прогрес у розумінні та квантифікації природи цих систем відмічається у міждисциплінарних науках - математичній економіці, фізичній економіці, еконофізиці та ін. Дана робота продовжує цикл наших досліджень фондового ринку України еконофізичними методами.

Протягом останніх десяти-п’ятнадцяти років відбулися відчутні зміни в розумінні фундаментальних закономірностей економічних систем. З’ясувалось, що складні системи різної природи – фізичні, біологічні, соціальні, економічні – проявляють універсальні властивості, дослідження яких вимагає розробки принципово нових моделей і методів досліджень. Виявилось, що індивідуальні агенти цих систем (наприклад, спіни в деяких фізичних системах, атоми і молекули в біологічних, ідеї в соціальних, значення індексів в фінансово-економічних) проявляють свою сутність через взаємодію як правило невідомої природи. Так, в економічних системах адаптивна поведінка людини, компанії, країни відіграє принципово важливу роль у формуванні макроскопічних показників, таких як ціна товару, цінного паперу, валютного курсу. Більш того, з метою адекватного аналізу та ефективного менеджменту на фінансово-економічні ринки все активніше проникають методи та моделі природничих наук, які в поєднанні з сучасними досягненнями в галузі інформаційних технологій та досить ємними базами даних (мільйони записів навіть в базах некомерційного призначення) забезпечили значний прогрес у розумінні та квантифікації природи цих систем. З’явились нові “кількісні” напрямки економіки: математична та фізична економіки, еконофізика тощо. Особливо значних успіхів досягнуто в еконофізиці [2], яка вдало використовує потужний багаж фізичних методів і моделей.У якості прикладів такого використання в даній роботі приведені результати досліджень і порівняльний аналіз структурних та динамічних властивостей світових фінансово-економічних ринків з аналогічними для України у випадку, коли для останніх є відповідні репрезентативні бази даних.