ТПОИ изучает то, как люди обращаются с информацией, отбирают и усваивают ее,
а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением и автоматизированными процессами обработки информации.
Мы живем в информационном мире, когда информационные технологии и, вообще, обработка информации определяют результативность человеческой деятельности (см. к примеру перечень наиболее прибыльных корпораций Forbes - первые строки занимают исключительно те виды деятельности, которые связаны с информационными технологиями, необязательно техническими, но и социальными). Однако, не только "топ" бизнеса использует информационные технологии, но и каждый исследователь, инженер, бизнесмен, любой мыслящий человек вынужден использовать их для успешности своего дела и жизни.
Таким образом, в отличие от специальных дисциплин, таких как, к примеру, программирование на Java, используемых лишь в 1% случаев в деятельности ИТР, теория и практика обработки информации - ведущая дисциплина, актуальная для 100% людей.
Люди, занимающиеся обработкой информации, строят технологии обработки информации,
используя понятия из области вычислительной техники, лингвистики и теории информации.
Это стимулирует разработку жизнеспособных теорий и значимых исследований в
различных областях, в том числе экономической информатики.
Обработка информации в настоящее время является ведущим ориентиром как в
экономике, финансах, так и в информационных технологиях.
Несмотря на то, что многие люди считают себя ИТ-специалистами, на деле они показывают свою полную безграмотность в области элементарных понятий теории информации и практики ее обработки. К примеру, "ничтоже сумняшеся" даже в учебниках по информатике и "великом популяризаторе" Википедии утверждается, что 1 байт = 8 битам, что на самом деле есть такой же нонсенс, как равенство 1 литра тысяче квадратных сантиметров.
Другой пример: в учебниках по информатике и "теории информации" (на самом деле - "теории передачи информации") пишут, что информация при передаче от одного обладателя другому, тиражировании, не уменьшается у передающего владельца. Всегда ли это Так?
- Нет, конечно. Передав ПИН-код своей банковской карточки, know-how, логинов, ценность, то есть мера переданной другим информации падает до нуля.
Можно ли получая такую дезинформацию иметь успех в обработке информации и, вообще, в информационных технологиях?...
С тех пор, как Людвиг Больцман в 1871 году (а не Клод Шеннон в 1948) открыл статистическую природу энтропии, то есть статистико-информационной емкости, и вывел ее меру из условий свободы молекул газа, научная перспектива обработки информации представляет собой семейство разрозненных теоретических и исследовательских программ до сих пор не объединенных в единую стройную науку.
Как и в любых других областях науки и техники, здесь существует лишь частичное
согласие по исходным посылкам, теории, методологии исследования и технологиям.
В обработке информации важны как технические, так и психологические (человеческие)
аспекты, элементы, заимствованные из иных дисциплин, таких, как теория инженерной
психологии и эргономика. Вклады других дисциплин включают
формальную логику,
математическую логику,
технику связи и
теорию передачи информации,
теорию принятия решений,
теорию трансляторов и
теорию вычислительных систем.
Некоторые из этих предшествующих направлений и дисциплин были положительно восприняты в целом или частично и развиты внутри технологий обработки информации (information-processing technology).
Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 2. Языки и исчисления. - М.: МЦНМО, 2000. - 288 с. ftp://ftp.mccme.ru/users/shen/logic/firstord/
Верещагин Н. К., Шень А. Лекции по математической логике и теории алгоритмов. Часть 3. Вычислимые функции. - М.: МЦНМО, 1999. - 176 с. ftp://ftp.mccme.ru/users/shen/logic/comput/
Виленкин Н. Я. Комбинаторика. - М., 1969.
Гордин Е.М., Митник Ю.Ш., Тарлинский В.А. Основы автоматики и вычислительной техники. - Москва "Машиностроение", 1978
Густав Олссон, Джангуидо Пиани Цифровые системы автоматизации и управления. - СПб.: Невский Диалект, 2001.
Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. - М.: Физматлит, 2002.
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. - М., 2004.
Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems // Genetic Algorithms in engineering and computer science, 1995. - P. 33-57.
Мендельсон Э. Введение в математическую логику. - М.: Наука, 1971. - 320 с.
Колмогоров А. Н., Драгалин А. Г. Математическая логика. - М.: УРСС, 2004. - 240 с.
Лавров И. А., Максимова Л. Л. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов. - 3-е изд. - М.: Физматлит, 1995. - 256 с.
Клини С. К. Математическая логика. - М.: Мир, 1973. - 480 с.
Лавров И. А. Математическая логика. - М.: Академия, 2006. - 240 с.
Крупский В. Н., Плиско В. Е. Теория алгоритмов. - М.: Академия, 2009. - 208 с.
Романовский И. В. Дискретный анализ. — 4-е изд. — СПб.: Невский Диалект; БХВ-Петербург, 2008. — С. 336.
Успенский В. А., Верещагин Н. К., Плиско В. Е. Вводный курс математической логики. 2-е изд. - М.: Физматлит, 2002. - 128 с.
Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 573 с. ISBN 5-472-01393-3
Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. - М.: МарТ, 2005. - 496 с ISBN 5-241-00629-X
Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения - М.: Издательство "Дело", 2004 г. - 392 с.
Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений.- М.: Патент, 1996. - 271 с.
Хемди А. Таха Глава 14. Теория игр и принятия решений // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. - 7-е изд. - М.: "Вильямс", 2007. - С. 549-594. - ISBN 0-13-032374-8
Г. Тейл. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: "Прогресс" 1970.
К. Д. Льюис. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: "Финансы и статистика" 1986.
Г. С. Кильдишев, А. А. Френкель. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: "Статистика" 1973.
Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: "Финансы и статистика" 1989.
Б. Дюран, П. Оделл. Кластерный анализ. М.: "Статистика" 1977.
Paul Goodwin and George Wright, Decision Analysis for Management Judgment, 3rd edition. Chichester: Wiley, 2004 ISBN 0-470-86108-8 (covers both normative and descriptive theory)
Robert Clemen. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd edition. Belmont CA: Duxbury Press, 1996. (covers normative decision theory)
D.W. North. "A tutorial introduction to decision theory". IEEE Trans. Systems Science and Cybernetics, 4(3), 1968. Reprinted in Shafer & Pearl. (also about normative decision theory)
Glenn Shafer and Judea Pearl, editors. Readings in uncertain reasoning. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1990.
Howard Raiffa Decision Analysis: Introductory Readings on Choices Under Uncertainty. McGraw Hill. 1997. ISBN 0-07-052579-X
Morris De Groot Optimal Statistical Decisions. Wiley Classics Library. 2004. (Originally published 1970.) ISBN 0-471-68029-X.
Khemani , Karan, Ignorance is Bliss: A study on how and why humans depend on recognition heuristics in social relationships, the equity markets and the brand market-place, thereby making successful decisions, 2005.
Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol. 43, No. 11, November 1994. - P. 1329-1333.
J.Q. Smith Decision Analysis: A Bayesian Approach. Chapman and Hall. 1988. ISBN 0-412-27520-1
Akerlof, George A. and Janet L. Yellen. Rational Models of Irrational Behavior.
Arthur, W. Brian, Designing Economic Agents that Act like Human Agents: A Behavioral Approach to Bounded Rationality
James O. Berger Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Second Edition. 1980. Springer Series in Statistics. ISBN 0-387-96098-8.
Goode, Erica. (2001) In Weird Math of Choices, 6 Choices Can Beat 600. The New York Times. Retrieved May 16, 2005.
Anderson, Barry F. The Three Secrets of Wise Decision Making. Single Reef Press. 2002. ISBN 0-9722177-0-3.
Знаете ли Вы, что электромагнитное и другие поля есть различные типы колебаний, деформаций и вариаций давления в эфире.
Понятие же "физического вакуума" в релятивистской квантовой теории поля подразумевает, что во-первых, он не имеет физической природы, в нем лишь виртуальные частицы у которых нет физической системы отсчета, это "фантомы", во-вторых, "физический вакуум" - это наинизшее состояние поля, "нуль-точка", что противоречит реальным фактам, так как, на самом деле, вся энергия материи содержится в эфире и нет иной энергии и иного носителя полей и вещества кроме самого эфира.
В отличие от лукавого понятия "физический вакуум", как бы совместимого с релятивизмом, понятие "эфир" подразумевает наличие базового уровня всей физической материи, имеющего как собственную систему отсчета (обнаруживаемую экспериментально, например, через фоновое космичекое излучение, - тепловое излучение самого эфира), так и являющимся носителем 100% энергии вселенной, а не "нуль-точкой" или "остаточными", "нулевыми колебаниями пространства". Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.
