WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |

«ХАБАРШЫ 1995 жылды а тарынан жылына 6 рет шы ады (87) · 2012 №2 ВЕСТНИК выходит 6 раз в год с января 1995г. Астана Жаратылыстану жне техникалы ылымдар сериясы Серия ...»

-- [ Страница 1 ] --

АЗА СТАН РЕСПУБЛИКАСЫ БIЛIМ Ж НЕ ЫЛЫМ МИНИСТРЛIГI

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН

ХАБАРШЫ

1995 жылды а тарынан жылына 6 рет шы ады

(87) · 2012

№2

ВЕСТНИК

выходит 6 раз в год с января 1995г.

Астана Жаратылыстану жне техникалы ылымдар сериясы Серия естественнотехнических наук Жылына 3 рет шы ады Выходит 3 раза в год Бас редактор: Е.Б. Сыды ов тарих ылымдарыны докторы,профессор Бас редакторды орынбасары : Оразбаев Ж.З.

техника ылымдарыны докторы Редакция ал асы: Р.I. Берсiмбай- биология ылымдарыны докторы,профессор Р А академигi Н.Т. Темiр алиев - физика-математика ылымдарыны докторы, профессор Л.К. сайынова,физика-математика ылымдарыны докторы, профессор Н.. Бо аев - физика-математика ылымдарыны докторы, профессор Н.Ж. Джайчибеков - физика-математика ылымдарыны докторы, профессор А.А. Адамов - техника ылымдарыны докторы, профессор.А. Кутербеков -физика-математика ылымдарыны докторы, профессор Р.М. Мырзакулов -физика-математика ылымдарыны докторы, профессор А.Т.А ылбеков -физика-математика ылымдарыны докторы, профессор И.С. Iргебаева -химия ылымдарыны докторы, профессор Н.Л. Шапекова - медицина ылымдарыны докторы, профессор С.А. Абиев - биология ылымдарыны докторы, профессор М.Р. Хантурин -биология ылымдарыны докторы, профессор К.М. Джаналеева -география ылымдарыны докторы, профессор М..Бейсенби - техника ылымдарыны докторы, профессор Л. Н. Гумилев атында ы Еуразия лтты университетiнi баспасы

МАЗМ НЫ СОДЕРЖАНИЕ

Н.С.Иманбаев Об интегральном возмущении краевого условия спектральной задачи Самарского-Ионкина Ж.Ж.Сирнебаева, М.С.Сауытбекова О взаимосвязи классов функций связанных с сильной аппроксимацией........................

К. Р. Есмаханова, Ж. Р. Мырзакулова Частные решения (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера........................

Л.С.Арендаренко Об одном весовом неравенстве на конусе невозрастающих функций...........................

С.П.Инютин, Е.А.Салютина LEAP как инструмент управления и анализа инновационного развития Казахстана.........

А.А.Махметова Иcпользование гис-программ в цифровой обработке данных......................................

М. К. Жапаров, Н. П. Сапарходжаев Обучение языка программирования С++ методом микрообучения.............................

Г.Оспанова, С.К.Сагнаева Информационные технологии в управлении качеством образования и развитии образовательного пространства.......................................................................

Ж.Д.Cултанова, С.К.Сагнаева Обзор мирового опыта по использованию систем поддержки принятия решений (ситуационных комнат) для создания единого информационного пространства органов Ш. Хамада, М. Насурлла, Н.T. Буртебаев, Ж.К. Керимкулов, А.О. Любутин Б. Н. Юсупбекова, А. Л. Нурмышева., А. Т. Карманова, Л. Бердиходжаева, Б. Тажигулов Ф.У.Абуова, А.Б.Усеинов, А.Ф.Фикс, А.К.Даулетбекова Квантово-химические расчеты структуры MgF2 с F центром....................................

Г.Е.Сагындыкова, С.А.Пазылбек, Н.Ж.Нышанова А.Холов, Х.Х.Муминов, Д.М. Шарифов, А.Д.Кайнарбаев, А.Ж.Жанботин, Г.М.Кемельбекова Экспериментальные исследования оптических и теплофизических свойств новых перспективных материалов семейства молибдат и вольфраматов.......................

А.А.Машенцева,Б.Н.Аубакиров, М.В.Здоровец, А.В.Русакова, А.Т.Акылбеков Некоторые аспекты осаждения серебра в каналах трековых мембран на основе ПЭТФ.....

M. A. Beysenbi, N. P. Saparkhojayev Т. Б. Сулейменов, Е. К. Буркитбаев Современное состояние контейнерных перевозок в Казахстане..................................

М. И. Арпабеков, Ж. М. Куанышбаев, С. Б. Джумагулов Комплекс для селективной выемки роботизированный...........................................

К. К. Арынов Вопросы формирование функционально-типологической сети ремесленных центров Г. М. Джаналеева, Т. Р. Таукенов зен алабын SRTM жердi ашы ты тан зерделеу млiметтерi негiзiнде геоа партты А.С.Тулебекова, А.Ж.Жусупбеков, Ж.А.Шахмов, С.Б.Енкебаев Опыт проведения испытаний по международному стандарту ASTM в сложных грунтовых К. К. Арынов Функционально-планировочная типология учебно-производственных центров прикладного Н.А. Горбатовская, С.Т. Жалкенова, Ж.Мусина К вопросу обеспечения единства измерений в нанометровом диапазоне.......................

Г. - Б.Мейрбаева, Р.К.Ниязбекова, С.Т.Жалкенова Роль аккредитации в обеспечении признания результатов оценки соответствия в республике Е. Т. Абсеитов, Н. Б. Кошкаров Обезвоживание осадков хозяйственно-бытовых сточных вод использованием бентонитовых А. В. Могильницкая, Н. Ф. Низаметдинов С.Т. Жалкенова, Ж. Мусина Производство качественного топлива - путь к сохранению окружающей среды...............

Е. Н. Хмырова, О. К. Кошеров Мониторинг технического состояния уникальных сооружений в г.Астана с использованием инновационных методов

Д. азыкен, Р.Берсiмбай, Д.Сарбассов О.Бабенко, Т.Утупов, З.А.Аликулов Роль молибдоферментов в токсичности этанола и нитратов.....................................

М.Ж.Нурушев, Г.М.Нурушева О возможностях эффективного развития биоресурсов Казахстана на примере кластера М.Ж.Нурушев, Г.М.Нурушева Модель современного состояния и стратегии развития кластера коневодства в Казахстане.

А.Б.Букеева, С.Ж.Кудайбергенова Обзор современных методов выделения биоактивных веществ из растений...................

Ж.А.Шахмов, А.С.Тулебекова Определение влияния морозоопасности грунтов в условиях г.Астаны..........................

А.Н.Алдымбаева Основные режимы радиолокационного обзора в космических РСА.............................

Г.Д.Сыздыкова А.В.Русакова, А.К.Мухышбаева, Б.З.Абдукадиров, З.М.Кидиралиева, И.Н.Нышанбаева, А.С.Муханова Электронные центры окраски в кристаллах LiF облученных ионами аргона...................

МАТЕМАТИКА

Об интегральном возмущении краевого условия спектральной задачи ( Южно-Казахстанский государственный педагогический институт, г. Шымкент) Б л ма алада тол ытыл ан Самарский–Ионкин есебi т рiндегi шеттiк шарттармен берiлген екi еселi дифференциалды оператор шiн ойыл ан спектралды есептi сипаттал ан аны тауышы рылып, т бiрлiк функцияларыны базистiк асиеттерiнi шеттiк шарттарда ы интегралды тол ытылудан туелдi згеретiндiгi длелденген. Сондай-а, тол ытыл ан Самарский–Ионкин есебiнi меншiктi мндерiнi еселiгi к рсетiлiп, сйкес меншiктi жне осымша алын ан функцияларыны базистiк асиеттерiнi орны ты, орны сыз болатын жа дайлары длелденген.

Хорошо известно, что система собственных функций оператора, заданного формально самосопряженным дифференциальным выражением, с произвольными самосопряженными краевыми условиями, обеспечивающими дискретный спектр, образует ортонормированный базис пространства. Во многих работах исследовался вопрос о сохранении свойств базисности при некотором (слабом в определенном смысле) возмущении исходного оператора. Например, для случая самосопряженного исходного оператора аналогичный вопрос исследовался в [1–3], а для несамосопряженного - в [4,5]. В настоящей работе рассматривается спектральная задача:

Если p(x) 0, то задача (1)-(3) называется задачей Самарского–Ионкина [4].

Вопрос о базисности корневых функций оператора с более общими интегральными краевыми условиями положительно решен в [6], где доказана базисность Рисса со скобками при условии регулярности по Биркгофу [7, с. 66–67] краевых условий невозмущенной задачи, а при дополнительном предположении усиленной регулярности - базисность Рисса. В нашем случае невозмущенные краевые условия (когда p(x) 0 ) являются регулярными, но не усиленно регулярными краевыми условиями. Поэтому для него не применимы результаты [6], а требуется дополнительное исследование.

Из [6] следует, что система собственных и присоединенных функций (СиПФ) задачи (1)полна и минимальна в L2 (0, 1). В настоящей работе мы построим характеристический определитель спектральной задачи (1)-(3). На основании полученной формулы делаются выводы о неустойчивости свойств базисности Рисса системы собственных функций задачи при интегральном возмущении краевого условия.

Одной из особенностей рассматриваемой задачи является то, что сопряженной к (1)-(3) является спектральная задача для нагруженного дифференциального уравнения:

Построим сначала характеристический определитель спектральной задачи. Для этого воспользуемся идеей работы [10]. Представляя общее решение уравнения (1) при = 0 по Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № формуле u(x, ) = C1 cos x + C2 sin x, и удовлетворяя его краевым условиям (2), (3), получаем линейную систему относительно коэффициентов Ck :

Ее определитель и будет характеристическим определителем задачи (1)-(3):

При p(x) = 0 получается характеристический определитель невозмущенной задачи (1)Обозначим его через 0 () = 1 cos. Число 0 = 0 является однократным собственным значением невозмущенной задачи (1)-(3), а u0 (x) = + 3x - соответствующей собственной функцией. Остальные собственные значения невозмущенной задачи (1)-(3) являются двукратными: 0 =(2k)2, k = 1, 2, 3,..., а u0 = 2 sin 2kx - соответствующая им собственная, u0 = 2 x cos 2kx – присоединенная функции. С учетом условия биортогональности u0, k1 = 1 имеем 2 2(1 x) sin 2kx – присоединенную функции cопряженной задачи к задаче СамарскогоИонкина.

Функцию p(x) представим в виде биортогонального разложения в ряд Фурье по системе Используя (7), найдем более удобное представление определителя 1 (). Для этого сначала вычислим входящие в (6) интегралы. Несложные вычисления показывают, что Используя полученное, определитель (6) стандартными преобразованиями приводится к виду:

Таким образом, доказана.

Теорема 1. Х арактеристический определитель спектральной задачи (1)-(3) с возмущенными краевыми условиями представим в виде (8), где 0 () –характеристический определитель невозмущенной спектральной задачи Самарского - Ионкина, a0 –коэффициенты Фурье биортогонального разложения (7) функции p(x) по системе СиПФ сопряженной невозмущенной спектральной задачи Самарского - Ионкина.

Функция A() из (8) имеет полюса первого порядка в точках = 0, а функция 0 () имеет нули второго порядка в этих же точках. Поэтому функция 1 () представленная по формуле (8), является целой аналитической функцией переменного.

Из формулы (8) имеем две серии собственных значений возмущенной задачи (1)-(3):

Легко видеть, что если при некотором индексе j коэффициенты разложе-ния (7) aj0 = 0, то 1 = 0 является двукратным собственным значением воз-мущенной задачи (1)-(3).

Более просто характеристический определитель (8) выглядит в случае, когда p(x) представляется в виде (7) с конечной первой суммой. То есть, когда существует такой номер N, что a0 = 0 для всех N В этом случае фор-мула (8) принимает вид Из этого частного случая формулы (8) несложно обосновать следующее Следствие1. Для любых наперед заданных чисел - комплексного и натурального всегда существует такая функция p(x), что будет являться собственным значением задачи (1)-(3) кратности m.

Из анализа формулы (9) также легко видеть, что 1 (0 ) для всех N. То есть все собственные значения 0, N невозмущенной задачи Самарского - Ионкина являются собственными значениями возмущенной спектраль ной задачи (1)-(3). Также не трудно убедиться, что сохраняется и кратность собственных значений 0, k N.

Более того, из условия ортогональности p(x) u0, p(x) u0 при всех j N и присоединенные u0 функции невозмущенной задачи Самарского - Ионкина, при всех j N удовлетворяют краевым условиям (2), (3) и, следовательно, являются собственными и присоединенными функциями возмущенной задачи (1)-(3). Значит в этом случае системы СиПФ возмущенной задачи (1)-(3) и система СиПФ невозмущенной задачи Самарского Ионкина (образующая базис Рисса) отличаются друг от друга лишь по конечному числу первых членов. Следовательно, система СиПФ возмущенной задачи (1)-(3) также образует базис Рисса в L2 (0, 1).

Множество функций p(x), представимых в виде конечного ряда (7), является плотным в L2 (0, 1). Таким образом, доказана Теорема 2. Множество функций p(x) L2 (0, 1), таких, что система СиПФ возмущенной задачи (1)-(3) образует базис Рисса в L2 (0, 1), является плотным в L2 (0, 1).

Покажем теперь, что свойство базисности системы СиПФ возмущенной задачи (1)-(3) является неустойчивым при сколь угодно малом интегральном возмущении краевого условия (3).

Теорема 3. Множество функций p(x) L2 (0, 1), таких, что система СиПФ возмущенной задачи (1)-(3)не образует даже обычного базиса в L2 (0, 1), является плотным в L2 (0, 1) Доказательство. Очевидно, что множество функций p(x) L2 (0, 1), представимых в виде ряда (7), коэффициенты которого асимптотически (то есть, начиная с некоторого номера) обладают свойством ak0 = 0, ak1 = 0, будет плотным в L2 (0, 1). Поэтому для доказательства теоремы достаточно показать, что для таких функций p(x) система СиПФ задачи не образует обычного базиса.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Пусть j - достаточно большой номер, так, что.Тогда из (8) не трудно видеть, что 0 = (2j)2 является простым собственным значением задачи (1)-(3). Непосредственным вычислением легко получить, что соответст-вующей этому значению собственной функцией сопряженной задачи (4) является j (x) = 2 cos(2jx) и j (x) = 1.

Найдем собственную функцию задачи (1)-(3). Для достаточно больших = 0 = (2j) первое уравнение системы (5) обращается в тождество, а второе уравнение преобразуется к виду Так как aj0 = 0, то отсюда выражаем C2 через C1. Поэтому собственная функция задачи (1)-(3) имеет вид:

Константу C1 выбираем из условия биортогональности u1 (x), vj (x) = 1. Легко видеть, что C1 = 2. Окончательно нашли собственную функцию задачи (1)-(3):

Непосредственным вычислением находим ее норму в L2 (0, 1) :

Из теоремы Юнга [9, теорема 276, с. 240] следует, что выполнено условие равномерной минимальности [8, с.66] системы СиПФ и, следовательно, она не образует даже обычного базиса в L2 (0, 1). Теорема 3 доказана.

Так как сопряженные операторы одновременно обладают свойством базисности Рисса корневых функций, то отсюда получаем Следствие2. Множество P функций p(x) L2 (0, 1), для которых система СиПФ задачи (4) для нагруженного дифференциального уравнения образует базис Рисса в L2 (0, 1), всюду плотно в L2 (0, 1). Множество L2 (0, 1)/P также всюду плотно L2 (0, 1).

Результаты настоящей работы, в отличие от [6], демонстрируют неустойчивость свойств базисности корневых функций задачи при интегральном возмущении краевых условий, являющихся регулярными, но не усиленно регулярными.

ЛИТЕРАТУРА

1.Маркус А.С. О разложении по корнеиым векторам слабо возмущенного самосопряженнегого апереторат // Доклады АН ССР.1962.T.142.№3.-C.538-541.

2.Керимов Н.Б., Мамедов Х.Р. О базисности Рисса корневых функций некоторых регулярных краевых задач // матем. заметки. 1988.T.64.Вып.4-C.448-541.

3.Макин А.C.о нелокальном возмущении периодической задачи на сабственнеые значения // Дифференц. уравения.2006. T.42.№4-C. 560-562.

4.Ильин В.А., Каицков Л.В. свойства спектральных разлоэжений, отвечающих несамосопряженным оператором // Функциональном анализ. Итоги науки и текники.

Сер.соверем. мат. и ее прил. темат. Обз. Т.96.М.:ВИНИТИ. 2006.-С.5-105.

5.Иманбаиев Н. С., Садыбеков М.А. Об устойчивости свойства базисности одного типа задач на собственные значения при нелокальном возмущении краевого условия // Уфимский математический журнал. 2011.Т. 3. №2. -С. 28-33.

6.Шкалов А.А. О базисности собственных функций обыкновенных дифференциальных операторов с интегральные краевыми условиями // Иестник МГУ. Математика и меканика.1982.№6.-С.12-21.

7.Наймарк М.А. Линейные дифференциальные оператор. М.: Наука,1969.-352c.

8.функциональный анализ (под ред.C.Г.Крейна). М.: Мир, 1972.

9.Харди Г.Г., литтльвуд Дж.Е, Полна г. неравенства. М.:BK.1948.-456c.

10.Иманбаев Н.С, Садыбеков М.А. Характеристический определитель задачи длят обыкновенношо дифференциального оператора с интегральным возмущением краевого условия // Международиная конференция еренцальние уравнения и смежные вопросы посвященная 110-ой годовщине со дня рождения выдающегося математика И.Г.

Петровского.(23 совместное заседание Московского математического общества и семинара им.И.Г. Петровского) 30 мая-4 нюня 2011. Сборник тезисов. М.: МГУ им. М.В. Ломаносова.

-С. 220-221.

Иманбаев Н.С. Самарский-Ионкин спектральдi есебiнегi шекаралы шартты интегралды тол уы Б л ма алада тол ытыл ан Самарский-Ионкин есебi т рiндегi шеттiк шарттармен берiлген екi еселi дифференциалды оператор шiн ойыл ан спектралды есептi сипаттал ан аны тауышы рылып, т бiрлiк функцияларыны базистiк асиеттерiнi шеттiк шарттарда ы интегралды тол ытылудан туелдi згеретiндiгi длелденген. Сондай-а, тол ытыл ан Самарский-Ионкин есебiнi меншiктi мндерiнi еселiгi к рсетiлiп, сйкес меншiктi жне осымша алын ан функцияларыны базистiк асиеттерiнi орны ты, орны сыз болатын жа дайлары длелденген.

Imanbaev N.S.

An integral perturbation of the boundary condition of the Samara-Ionkin spectral problem About the stability of basis property of one type of problems Samarski-Ionkin on the eigenvalues with nonlokal perturbation of boundary conditions. In the present note we consider a spectral problem basic properties of root functions of the loaded dierential operators of the second order.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № О взаимосвязи классов функций связанных с сильной аппроксимацией ( Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, Казахстан ) В работе исследуется взаимосвязь некоторых некоторых классов функций ( Vp (m,n ), Sp (m,n ), H 1,2 ) связанных с сильной суммируемостью двойных тригонометрических рядов. В качестве решения наложены условия на последовательность {m,n }.

Пусть f (x, y) - непрерывная и 2 -периодическая функция по обеим переменным и пусть ряд Фурье функции f (x, y).Обозначим через Sm,n -прямоугольные частичные суммы ее тригонометрического ряда Фурье.

Пусть 1 (1 ), 2 (2 ) -наперед заданный модуль непрерывности, а смысле supx,y[0,2)2 |f (x, y)|.

Через H 1,2 обозначим класс функций, для которых Определение. Последовательность = {m,n } (m, n N ) неотрицательных чисел называется монотонно неубывающей (или невозрастающей) по каждому индексу, если Через Sp (m,n )(1 p ) обозначим класс фукций, для которых где = {m,n } - монотонная (невозрастающая или неубывающая) последовательность неотрицательных чисел, через обозначим средние Валле-Пуссена.

Через Vp (m,n ) обозначим класс функций, удовлетворяющих условию где = {m,n } - монотонная последовательность неотрицательных чисел.

Через Em,n (f ) обозначим наилучшие приближение функции f тригонометрическими полиномами порядка не ниже (m, n) в метрике C [0, 2)2.

Через K будем обозначать положительные постоянные, вообще говоря, разные в разных формулах.

Теорема 1. 1) Пусть 1 p и {m,n } монотонно неубывающая по каждому индексу место 2)Пусть 1 p и {m,n } монотонно невозрастающая по каждому индексу последовательность неотрицательных чисел, удовлетворяющая условию Тогда имеет место вложение Теорема 2. Пусть 1 p и {m,n } монотонно неубывающая по каждому индексу последовательность неотрицательных чисел и 1 (1 ), 2 (2 ) модули непрерывности удовлетворяющие условию Тогда имеет место следующее вложение Теорема 3. Пусть ak1,k2 0 (k1, k2 N ) и пусть функция принадлежит классу H 1,2. Тогда имеет место неравенство Лемма А. ([1],cтр 363) Для любых непрерывных функций f (x, y) выполняется неравенство Доказательство теоремы 1. Пусть p 1. На основании неравенства Гельдера, имеем Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Поэтому Следовательно в силу монотонности последовательности = {m,n }, получаем Значит Sp (m,n ) Vp (m,n ) 2) Если {m,n } монотонно невозрастающая последовательность неотрицательных чисел, то учитывая неравенство (1), имеем Следовательно, Доказательство теоремы 2. Пусть p 1 и пусть f Vp (m,n ). Учитывая, что 2m,2n тригонометрический многочлен порядка (4m, 4n) и применяя неравенство Гельдера,а также учитывая монотонность последовательности = {m,n }, получим где = min (m+1,n+1, 2m,2n ).

Отсюда учитывая, что {m,n } не убывает или не возрастает по каждому индексу, имеем Из этого неравенства, суммируя по 1 и 2 (предварительно умножив обе части этого неравенства на 41 +2 ) получим Далее, cогласно лемме А учитывая монотонность наилучшего приближения E1,2, имеем Но в силу того, что {1,2 } не убывает, можно получить оценку Следовательно, Теперь на основании условии (3), имеем Значит f H 1,2.

Доказательство теоремы 3. Ясно, что f (0, 0) = 0, f (h1, 0) = f (0, h2 ) = 0. Пусть f H 1,2.

По условию теоремы выполняется неравенство а это означает, что выполняется неравенство Следовательно, Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Поэтому Из этого следует Теорема 3 доказана.

Теоремы 1-3 является распространением на двумерный случай соответствующих результатов работы [2],[3].

ЛИТЕРАТУРА

1.А.Ф. Тиман, Теория приближения функций действительного переменного // Москва c.

2.L.Leindler and A.Meir, Embedding theorems and strong approximation //Acta Sci.Math.(Szeged)- 1984. -P.371-375.

3.V.G.Krotov and L.Leindler, On the strong summability of Fourier series and the classes H //Acta Sci.Math.(Szeged)- 1978. - P.93-98.

Ж.Ж.Сiрнебаева, М.С.Сауытбекова Б л ж мыста кейбiр функция класстарыны ( Vp (m,n ), Sp (m,n ), H 1,2 ) арасында ы арым- атынас зерттеледi.

{m,n } тiзбектерiне шарттар ою ар ылы ж мыстын нтижесiн алды.

Zh.Zh.Sirnebayeva, M.S. Sautbekova About interrelation of some classes of the functions connected by strong approximation In this work investigated interrelation of some classes of the functions ( Vp (m,n ), Sp (m,n ), H 1,2 ) connected with strong approximation of double trigonometrical series. In quality decisions imposed conditions on sequence {m,n } Частные решения (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера ( Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан ) В данной статье нами найдены частные решения (2+1)–мерного уравнения Шредингера используя метод нелокальной – проблемы.

В настоящее время метод обратной задачи рассеяния (МОЗР) и теория солитонов в (1+1)-мерном случае развиты достаточно хорошо и успешно применяются при решении как математических, так и физических проблем. Как выяснилось в ходе развития МОЗР, наиболее адекватным средством рассмотрения (1+1)-мерных интегрируемых нелинейных моделей является классическая проблема Римана-Гильберта из теории функций комплексного переменного: проблема нахождения решения в определенной области комплексной плоскости функции по некоторым локальным соотношениям, связывающим граничные значения этой функции на контурах, разделяющих различные подобласти ее аналитичности. Подчеркнем, что классическая проблема Римана-Гильберта является локальной проблемой и ее решение сводится к решению некоторой системы сингулярных интегральных уравнений. Регулярно классическая проблема Римана-Гильберта из теории функций комплексного переменного стала применяться в качестве основы МОЗР для решения (1+1)-мерных интегрируемых нелинейных уравнений после работ Захарова и Шабата.

В данной работе, используя метод – проблемы, мы построим одно, двухсолитоно-подобное и N–солитоно-подобные решения (2+1)–мерного уравнения Шредингера.

Постановка задачи. Рассматривается (2+1)-мерное нелинейное уравнение Шредингера вида где r, q, v являются произвольными комплексными функциями и v = i(U2 U1 ). Эти функции зависят от независимых переменных x, y, t. Здесь операторы M1 и M2 действуют следующем образом где a, b – действительные постоянные и – комплексная постоянная 2 = 1. Решение нелинейного уравнения Шредингера (1) удовлетворяет граничным условиям: q 0, r 0, v З а д а ч а. Построить решения (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера (1).

Для построения решений (1), используем интегральное матричное уравнение, вида где d d = 2idR · dI, символ означает внешнее произведение и W = V.

Теперь решение уравнения (2) с дополнительными условиями: W 1 при || и функция W разлагается в асимптотический ряд:

Связи между решениями (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера (1) и интегрального уравнения (2) задаются формулами следующей теоремы, которая доказана в работе [4]:

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Частные решения уравнения (1). Возьмем ядро в формуле (2) в виде вырожденного сингулярного ядра где (µ µk ) является – функцией Дирака, (n,0) ( k ) – производной функцией Дирака и f0k, g0k, µk, k (k = 1,..., N ) – произвольные постоянные. Здесь Здесь диагональные и постоянные 2 2 матрицы I, B1 и C2 задаются следующим образом:

где a, b – действительные постоянные. Теперь сформулируем теорему:

Т е о р е м а. Если ядро R определяется формулой (5), то N –солитонноподобные решения нелинейного уравнения Шредингера (1) имеют вид где Д о к а з а т е л ь с т в о. Используя метод математическую индукцию, начнем когда N = Односолитонное решение.

Найдем односолитонное решение уравнения (1). Пусть ядро R принимает следующий вид:

где F (, x, y, t) задана формулами (6). Подставляя (15) в (2) получим Обозначим Теперь используем формулы дельта функции на комплексные плоскости (см.[5]) Аналогично производная дельта-функции определяется следующим образом Из интегрального уравнения (16) имеем Чтобы найти W нужно вычислить h1. Действительно, умножая (21) на eF () f01 ( 1 ) слева и интегрируя по, получаем Отсюда следует, что или где 1 и A11 имеет вид используя форомулы (18),(19) имеем Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Таким образом, формула (2) с ядром (15) свелась к уравнению (23). Подставляя (24) в (21) и используя (19), имеем Эта формула есть решение интегрального уравнения (2). Соответствующие решения (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера (1) также задаются формулами (8)-(11) и (25),(26), но здесь 1 имеет следущий вид Теперь рассматриваем случае, когда N = 2.

Двухсолитонное решение.

Найдем двухсолитонное решение уравнения (1). В этом случае ядро интегрального матричного уравнения (2) задается выражением где f01,f02,g01,g02 и 1,2,µ1,µ2 – произвольные комплексные постоянные. Также как и в случае N = 1 солитонные решения сводим к двум алгебраическим уравнениям где Предполагаем, что det(I A) = 0. Находим hi, i = 1, 2 и затем, как и в случае двухсолитонного решения, получим решения уранения (1) в виде (8)-(11) с N –солитонные решения. Зададим N дискретных точек на комплексной плоскости:

µk G, G, l = µk j, k. Пусть задаются соответствующей им формулой (5). Подставляя формулу (5) в (2), получим Введем обозначение, используя формулы (18), (19), где где (11), (13) и (36). Здесь k, l = 1,..., N.

Таким образом, линейное интегральное уравнение (2) с сингулярным вырожденным ядром (5) сводится к линейной алгебраической системе (38). Еcли система (38) разрешима, то, очевидно, интегральное матричное уравнение (2) также разрешимо. Допустим, что система (38) имеет решения h1, h2,..., hN :

где I + A является N N матрицей с элементами Alk, заданными в виде (здесь определитель матрицы det(I + A) = 0 ):

Подставим (35) в уравнение (36). Окончательно получим решения интегрального матричного уравнения (2) в следующем виде:

С учетом формулы (18),(19) из (36) получим решения (2) в виде где Отсюда, подставляя асимптотические разложение (3) в формулу (41), приравнивая коэффиценты при степени в правой и левой частях и используя формулу (4), поличим N –солитонные решения в виде формулы (8-11). Теорема доказана.

Таким образом достигнута цель поставленной задачи.

В данной работе получены частные решения (2+1)–мерного нелинейного уравнения Шредингера. Для построения этих решений использованы вырожденные сингулярные ядра.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, №

ЛИТЕРАТУРА

1. Захаров В.Е., Манаков С.В. Многомерные нелинейные интегрируемые системы и методы построения их решений //Зап. науч. сем. ЛОМИ. –1984. –Т.133. –С. 77-91.

2. Bogdanov L.V., Manakov S.V. Nonlocal -problem and (2+1) dimensional soliton equations //In: Proc. of Int. Workshop on Plasma theory and nonlinear and turbulent processes in physics, Kiev, April 1987, World Scientic, Singapore, -1988, -V.1. -P. 7.

3. Martina L., Myrzakul Kur., Myrzakulov R and Soliani G. Deformation of surfaces, integrable systems and Chern-Simons theory //J. Math. Phys. –2001. –V.42, №3. -P. 1397-1417.

4. Есмаханова К.Р. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. – 2008. – 18 с.

5. Гельфанд И.М., Граев М.И., Виленкин Н.Я. Интегральная геометрия и связанные с ней вопросы теории представлений. ФМЛ. 1962. 656 с.

Есмаханова К.Р., Мырзак лова Ж.Р.

(2+1)– лшемдi Шредингер те деуiнi солитон а сас шешiмдерi (2+1)– лшемдi сызы ты емес Шредингер те деуiне –проблемасы дiсiн пайдаланып, бiр–, екi– солитон а сас жне N –солитон а сас шешiмдерi табылды.

K.R. Yesmakhanova, Myrzakulova Zh. R.

soliton’s solution type Shrodinger equation (2+1)–dimensional In this paper we consider (2+1)- dimensional nonlinear Schrodinger equations the method of nonlocal –problem is used.

One, two and N – soliton’s similar solutions found.

Об одном весовом неравенстве на конусе невозрастающих функций (Евразийский национальный университет имени Л.Н. Гумилева, г. Астана, Казахстан) В данной работе рассматриваются весовые неравенства для интегральных операторов типа Харди. Получены критерии выполнения таких неравенств на конусе невозрастающих функций в весовых пространствах Лебега, в случае, когда ядро оператора принадлежит одному из обобщенных классов Ойнарова.

1. Введение такие, что функции v, w, и параметра p, 1 p определим пространство Лебега Lp,v (R+ ) как множество всех измеримых на R+ функций, для которых конечна величина Рассмотрим интегральный оператор типа Харди, действующий по правилу:

где K(x, s) - неотрицательное, измеримое по совокупности переменных ядро.

Одной из известных задач функционального анализа является нахождение необходимых и достаточных условий для выполнения следующего неравенства:

для всех функций f Lp,v (R+ ). Здесь константа C не зависит от функции f, а p, q фиксированные параметры.

В ряде исследований, например, ограниченности операторов в пространствах Лоренца и вложениях пространств Лоренца, возникает вопрос изучения неравенств вида (2), суженных на конус невозрастающих функций. Эта проблема изучалась многими авторами (см., например, [1]-[5]).

Целью данной работы является нахождение необходимых и достаточных условий для выполнения неравенства (2) на конусе невозрастающих функций в Lp,v (R+ ) для оператора (1) с ядром из более общего класса [4], чем описанные ранее (см., например, [2], [3], [9], [10]).

В работе используются следующие обозначения. Произведения вида 0 · считаются равными нулю. Мы будем писать A зависящая только от несущественных параметров. Соотношение A B означает, что A A. Через E (·) обозначим характеристическую функцию множества E R+, p = p1, Работа состоит из трех частей, включая данное введение. Во второй части вводятся необходимые определения и формулируются утверждения, которые использованы в ходе доказательства основных результатов. Основной результат работы сформулирован и доказан в третьей части работы.

2. Необходимые определения и утверждения Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Прежде всего дадим определение обобщенных классов Ойнарова On, n 0. Эти расширяющиеся классы были введены Р. Ойнаровым в работе [8].

Для n 0 определим классы On следующим образом. Пусть K + (x, s) неотрицательная, измеримая функция, определенная при всех x s 0, и неубывающая по первому аргументу.

К классу O0 отнесем все функции вида K0 (x, s) V (s), x s 0.

Предполагая, что для n 1 определены классы ядер Oi, i = 0, 1,..., n 1, введем класс On как множество всех функций Kn (x, s), для которых найдутся функции Ki+ (x, s) Oi, + i = 0, 1,..., n 1, и число hn такие, что оценка выполняется для всех x t s 0, где Из определения функций Kn,i, полагая для удобства Kn,n 1, можно получить (см. [8]), что для каждого n 0 класс On Замечание 1. В [8] показано, что можно считать Kn,i (x, s) произвольными неотрицательными функциями, измеримыми на множестве {(x, s) : 0 s x } и удовлетворяющими условию (3).

В дальнейшем нам понадобится следующее свойство классов On.

Доказательство. Пусть сначала n = 0. Тогда Предположим теперь, что утверждение теоремы выполняется для всех Ki (t, s) Oi, i = 0, 1,..., n 1. Докажем, что это утверждение справедливо и для K(t, s) On.

Возьмем y [t, x]. Так как K(t, s) On По предположению индукции, функции 1, соответственно. Следовательно, функция K(x, s) On по определению.

ограниченности оператора K, действующего по правилу с ядром K(x, s) из класса On, полученный в работе [8]. В следующей теореме мы записали этот критерий в более удобной для наших целей форме.

Теорема А.

Пусть 1 p q и ядро K(x, s) оператора (4) принадлежит классу On, n 0.

Неравенство справедливо для оператора (4) тогда и только тогда, когда выполнено одно из условий:

При этом, если C - наилучшая константа для неравенства (5), то имеет место соотношение C B + B.

Отметим еще один важный результат, который обычно называют принципом двойственности Сойера. В 1990 г. в работе [4] Сойер впервые применил метод, позволяющий свести вопрос выполнения неравенства (2) на конусе невозрастающих функций к изучению неравенств такого же вида для произвольных функций. Для этого им было доказано обратное неравенство Гельдера в следующем виде:

где запись 0 g означает, что g неотрицательная, невозрастающая функция.

Пусть оператор T определяется правилом T g(x) = основании принципа двойственности Сойера неравенство при 1 p, q выполняется тогда и только тогда (см., например, [4], [10]), когда выполнены следующие два неравенства:

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Для наших целей удобнее использовать дуальную форму неравенства (7):

Замечание 2. При 3. Основные результаты On, n 0. Неравенство выполняется тогда и только тогда, когда A = max{A1, A2, A3 }, где Доказательство. Представим оператор K в виде Kg(x) = 0 K(x, s)(0,x) (s)g(s)ds. На основании эквивалентности неравенства (6) неравенствам (8) и (9) получаем, что неравенство (10) эквивалентно выполнению следующих двух неравенств:

Перепишем неравенство (12) в следующем виде:

Отсюда, на основании обратного неравенства Гельдера, следует, что наилучшая константа C2 = A3. Следовательно, (12) выполняется тогда и только тогда, когда A3.

Рассмотрим левую часть неравенства (11). Разбивая третий интеграл в последнем выражении на два по t, s t, а затем меняя порядок интегрирования, мы придем к следующему выражению:

Таким образом, неравенство (11) эквивалентно одновременному выполнению следующих неравенств:

Очевидно, что неравенство (14) является неравенством типа Харди, которое выполняется (см., например, [10], [9]) тогда и только тогда, когда A1.

Рассмотрим неравенство (13). Из леммы 1 вытекает, что On. Применяя теорему А, мы получаем следующее необходимое и достаточное условие для выполнения неравенства (13):

и доказательство теоремы 1 завершено.

On, n 0. Неравенство (10) выполняется тогда и только тогда, когда A = max{A1, A2 }, где а величина A2 определена в теореме 1.

Доказательство. Из замечания 2 следует, что нам необходимо охарактеризовать только неравенство (11). Как показано при доказательстве утверждения теоремы 1, критерием для Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № выполнения этого неравенства является одновременное выполнение условий A1 и A Принимая во внимание условие следующим образом:

Следовательно, A1 A1 и теорема 2 доказана.

ЛИТЕРАТУРА

1. Ario M., Muckenhoupt B. Maximal function on classical Lorentz spaces and Hardy’s inequaln ity with weight for nonicreasing functions// Trans. Amer. Math. Soc. 1990.-V320.-P.727-735.

2. Persson L.-E., Popova O. V., Stepanov V. D., Two-sided Hardy-type inequalities for monotone functions// Dokl. Akad. Nauk 2009.-V429.- N2.- P.159-162.

3.Persson L.-E., Stepanov V.D., Ushakova E.P. Equivalence of Hardy-type ineqalities with general measures on the cones of non-negative respective non-increasing functions//Amer. Math. Soc. 2006.V134.- N 8.-P.2363-2372.

4.Sawyer E.T. Boundedness of classical operators on classical Lorentz spaces//Studia Math.1990.V.96.-P.145-158.

5.Sinnamon G. Hardy’s inequality and monotonicity//Function Spaces, Dierential Operators and Nonlinear Analysis, Mathematical Institute of the Academy of Science of the Czech Republic.

Prague.-2005.-P.292-310.

6.Stepanov V.D. The weighted Hardy’s inequality for nonincreasing functions//Trans. Amer.

Math. Soc. 1993.-T338.-P.173-186.

7. Stepanov V.D. Integral operators on the cone of monotone functions//J. London Math. Soc.

1993.-V48.-P.465-487.

8.Ойнаров Р. Ограниченность и компактность интегральных операторов вольтерровского типа //Сибирский математический журнал. 2007.-Т48.-№5.-С.1100-1115.

9. Kufner A., Maligranda L., Persson L-E. The Hardy inequality - About its history and some related results. Vydavatelsky Servis, Plze.-2007.-162 p.

10. Kufner A., Persson L-E. Weighted inequalities of Hardy Type. World Scientic Publishing Co., Inc., River Edge, NJ.-2003.-xviii+357 p.

спейтiн функциялар конусында ы бiр салма ты те сiздiк туралы сыныл ан ма алада Харди типтес интегралды оператор шiн салма ты те сiздiктер арастырылды. Лебег салма ты ке iстiктертi спейтiн функциялар конусынды осы те сiздiктердi орындалу критерийлерi алынды. М нда ы оператор зегi жалпылан ан Ойнаров классыны бiреуiне жатады.

On a weighted inequality on the cone of non-increasing functions In this paper we consider weighted inequalities for Hardy-type integral operator. We obtain criteria for such inequalities to hold, on the cone of non-increasing functions in weighted Lebesgue spaces for the case the kernel involved belongs to generalized Oinarov’s class.

ИНФОРМАТИКА

LEAP как инструмент управления и анализа инновационного развития В статье рассматривается программное обеспечение, разработанное Стокгольмским Институтом Окружающей среды, LEAP, а также его применение в Казахстане для анализа инновационного развития и оптимизации затрат-выгод. С развитием страны увеличивается потребление энергии и нагрузка на окружающую среду, в статье рассматривается возможность оценки стоимости и эффективности введения инновационных технологий.

Введение В работе отражены результаты исследований проведенных в рамках международного проекта ЕС: PROMITTHEAS-4. Это региональный проект с названием “Передача знаний и определение потребностей в проведении исследований для подготовки портфеля политик и по смягчению последствий адаптации. Целью данного проекта является передача знаний, и поддержка исследований по подготовке портфеля мер в области политик по сокращению выбросов парниковых газов и адаптации. Проект реализуется консорциумом из 16-ти участников из 12 стран, в деятельность которых входит научная, исследовательская и образовательная деятельность.

Либерализация энергетических рынков и возрастающая конкуренция приводят к интенсивным структурным изменениям в энергетической промышленности и вызывают новые проблемы рациональной энергетической и экологической политики на региональном и национальном уровнях. Задачей энергетического и экологического планирования является разработка средств поддержки принятия решений для анализа политики, управления и стратегического планирования развития экономики. Целью планирования является ограничение потребления ресурсов для энергетических нужд и нанесения ущерба окружающей среде, что означает разработку экономически выгодной энергетической системы.

По показателю энергопотребления на душу населения Республика Казахстан уступает многим другим развитым странам со схожими климатическими условиями. Стремясь достичь достойного жизненного уровня людей и наращивая темпы роста экономики, страна должна соответственно увеличивать свой энергетический потенциал. В условиях современной угрозы глобального изменения климата, а также ввиду взятых на себе обязательств по Киотскому Протоколу, важной составляющей инновационного развития экономики является не только гарантия обеспеченности топливно-энергетическими ресурсами (ТЭР) в рамках традиционной и нетрадиционной (возобновляемой) энергетики, но и их эффективное использование. Только в условиях такой экономики можно существенно повысить безопасность страны, создать условия для ее устойчивого низкоуглеродного развития и гарантировать конкурентоспособность ее национального продукта на мировом рынке.

Возрастающая сложность энергетического и экологического планирования требует использования мощных вычислительных средств, основанных на системном анализе и позволяющих произвести оценку альтернативных стратегий на фоне различных сценариев Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № развития систем. Применение таких инструментальных средств как программный комплекс LEAP позволяет изучать динамические процессы эволюции систем, что ведет к более глубокому пониманию их развития и помогает идентифицировать наиболее важные решения и мероприятия для их оптимизации.

Комплексные модели оценки: сводная таблица В таблице приведен сравнительный анализ некоторых комплексных моделей оценки выбросов (КМО) и анализа производства и потребления энергии.

Модель КМО моделирования/ Оптимизационные КМО Применение Для моделирования Определение действия портфель варианта национальный уровень Примеры WITCH, MERCI/ATHDM MARKAL/TIMES, MESE3, LEAP, IMAGE SAGE Краткий обзор LEAP Основные характеристики данной системы рассмотрены в работах [1-3], Long-range Energy Alternatives Planning system (LEAP) – широко используемое программное обеспечение для анализа энергетической политики и опций смягчения изменения климата, разработанное в Стокгольмском Институте окружающей среды (SEI). Оно используется сотнями организаций в более чем 150 странах мира. Пользователи представлены правительственными агентствами, академиями, неправительственными организациями, консалтинговыми компаниями и коммунальными предприятиями, следует отметить, что LEAP используется на различных уровнях – от муниципального до государственного, как на региональном, так и на глобальном.

LEAP – это интегрированный инструмент моделирования, который можно использовать для отслеживания энергопотребления, производства энергии и добычи ресурсов во всех секторах экономики. Его можно использовать для подсчета выбросов парниковых газов (ПГ) как в энергетическом секторе, так и в неэнергетическом. К тому же, LEAP можно использовать для анализа местных и региональных выбросов в окружающую среду, облегчая изучение климатических выгод от снижения выбросов загрязнителей воздуха.

LEAP заработал репутацию среди своих пользователей представлением комплексной концепции энергетического анализа в простом и доступном виде. В то же время, LEAP достаточно гибок и может быть использован для пользователей с более обширным опытом: от ведущих мировых экспертов, которые хотят ввести политические меры и продемонстрировать определенные выгоды политикам, до инструкторов, которые хотят обучить юных аналитиков пониманию всей сложности энергетического комплекса.

LEAP не является моделью какой-то отдельной энергетической системы, но является инструментом, который можно использовать для создания моделей различных энергосистем, каждая из которых требует ввода своих собственных уникальных данных, поддерживает широкий ряд методологий моделирования, а также включает широкий ряд опциональных специализированных методологий для таких отраслей, как, к примеру, транспортное планирование. На стороне предложения, LEAP предлагает широкий спектр методологий подсчета и симуляции, достаточных для моделирования сектора выработки электричества и планирования наращивания мощностей [1].

При помощи LEAP можно планировать как на средний срок, так и на долгое время вперед, делать краткосрочный и долгосрочный прогноз.

Необходимые данные Ключевое преимущество LEAP – это минимум необходимых данных, однако чем больше данных мы введем, тем более детальный анализ получим в итоге, в то время как для анализа затрат-выгод и оптимизации в других моделях необходим детальный массив данных.

Сбор этих данных занимает много времени и требует высококвалифицированных знаний в области экономики и энергетики. LEAP, базируется на простейших методах расчета, поэтому большинство данных вводится по усмотрению пользователя, при этом прогнозы по потреблению и выработке энергии и по нагрузке на окружающую среду могут быть составлены и без введения в систему каких-либо стоимостей технологий. Более того, структура данных LEAP настолько адаптирована и транспарентна, что возможно циклическое использование данной системы. В первом цикле пользователь может создать, возможно, более простую модель с минимумом данных, в последующих циклах он может добавлять данные, где это необходимо.

Преимущество LEAP в том, что пользователю необходимо вводить лишь те данные, которые помогают ответить ему на поставленные вопросы.

Все основные вычисления происходят внутри самой программы, в ней уже заложены основные математические функции, это позволяет также производить анализ чувствительности. В программе заложены основные значения факторов выбросов ПГ по химическому составу, но если состав какого-либо энергоресурса отличается от образца, LEAP позволяет корректировать эти данные. Также к программе прилагается база данных TED, включающая в себя все основные факторы выбросов IPCC.( Intergovernmental Panel on Climate Change - организация, основанная в 1988 году Всемирной метеорологической организацией (ВМО) и Программой ООН по окружающей среде (ЮНЕП) для оценки риска глобального изменения климата, вызванного техногенными факторами (действия человека))[2].

Типичный набор необходимых стартовых данных LEAP следующий:

1. Макроэкономические показатели (ВВП, численность населения, средний размер домохозяйств) 2. Данные по потреблению энергии (потребление топлива по секторам/ подсекторам) 3. Данные по выработке энергии (характеристики выработки энергии, ее транспортировки, энергоресурсы и их стоимости) Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № 4. Технологические опции (капитальные и операционные затраты, курс обмена валюты, энергоэффективность, и т.д.) Интерфейс и структура программы Данные в LEAP организованы в виде дерева, что обеспечивает доступ к редактированию данных и позволяет наглядно видеть структуру энергосистемы страны.

Интерфейс программы также достаточно прост в обращении и выглядит следующим образом:

Область применения LEAP и пример применения LEAP в Казахстане Политика в области энергетики и энергопланирование имеет огромное влияние на общество.

Однако же, планирование с любой предопределенностью практически невозможно. Главным образом, LEAP предназначен для моделирования вероятностного и альтернативного развития и анализа и оптимизации затрат-выгод введения той или иной технологии[4-5].

Данный опыт нашел свое применение и в Казахстане.

В 1998 году Казахстан принял на себя ряд обязательств по Киотскому Протоколу в рамках Рамочной Конвенции по Изменению Климата (РКИК) ООН, в том числе снижение выбросов на 15% от уровня 1990 года к 2020 году [3]. Многочисленные исследования, проведенные за последние годы показали, что такое снижение выбросов возможно лишь за счет полной реструктуризации энергокомплекса и введения инновационных технологий в производство и потребление энергии, в том числе и переход к низкоуглеродному развитию.

LEAP сконструирован таким образом, что позволяет строить сценарии различных альтернативных путей развития на долгосрочную перспективу, используя эти сценарии можно оценить эффект тех или иных инновационных технологий, а также инвестиции, необходимые для их введения в действие.

Для примера были построены два сценария инновационного развития Казахстана.

Первый – базовый, то есть без введения каких-либо политических мер и технологий.

Согласно этого сценария, выбросы ПГ в Казахстане к 2030 году достигнут 1699 миллионов тонн в CO 2 -эквиваленте.

На рисунке 3 показан базовый сценарий для Казахстана по нагрузке на окружающую среду в динамике до 2030 года (прогноз).

Второй сценарий предполагает введение некоторых мер по снижению выбросов и увеличению энергоэффективности, в том числе введение инновационных технологий (энергосберегающие лампочки в коммунальном и коммерческом секторе, переход половины автомобилей на газовое топливо, ввод в эксплуатацию станций, работающих на возобновляемых источниках энергии, и др.).

На рисунке 3 изображен сценарий для Казахстана с введением мер по смягчению последствий изменения климата и введением инновационных технологий. На нем видно, что выбросы ПГ к 2030 году достигнут 1309 миллионов тонн в CO2-эквиваленте.

Таким образом, введение инновационных технологий в энергосекторе поможет избежать миллионов тонн выбросов ПГ в СО 2 -эквиваленте к 2030 году. При более детальном подходе к данному анализу можно получить и другие значительные результаты моделирования в LEAP.

Вывод Сегодня, в век высоких технологий, когда на помощь человеческому интеллекту приходит компьютеризация и робототехника, а структура энергетики с каждым годом усложняется и требует более пристального внимания и детального учета, планирование становится все более комплексным и сложным, существует необходимость использования моделей симуляции развития энергетического сектора проводить оценку его влияния на окружающую среду. В этом заинтересованы все, так как изменение климата касается всех и каждого. Модели эти зачастую не требуют ни больших материальных вложений, ни высокоинтеллектуальных затрат, зато приносят ощутимую и наглядную пользу при анализе и планировании энергетики страны в рамках инновационного развития Казахстана.

ЛИТЕРАТУРА

1. LEAP – A Computerised Energy Planning System; Vol.I – Overview, Vol.2 – User Guide, Vol. – Technical Description, LEAP Version 90-01 // Stockholm Environment Institute, Boston Center, Tellus Institute, Boston. 1990. 185 p.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № 2. Charles Heaps. Introduction to LEAP modelling.// Stockholm Environment Institute, Boston Center, Tellus Institute, Boston. 3. Charles Heaps. A Tool for Energy Planning and GHG Mitigation Assessment. Presentation.

Vienna Institute for Advanced Studies, Vienna. 4. Стратегия развития топливно-энергетического сектора Республики Казахстан на период до 2015 года и далее до 2030 года.

5. Стратегический план развития Республики Казахстан до 2020 года.

6. Сайт министерства индустрии и новых технологий www.mki.kz Инютин С.П., Салютина Е.А.

LEAP hаза станны инновациялы дамуыны бас ару ралы мен анализi ретiнде Ма алада Стокгольмды ”LEAP” атты орша ан орта Институтымен растырыл ан ба дарламалы амтамасыз ету арастырыл ан, оны шы ын мен кiрiстi оптимизациялау жне инновациялы дамуды талдауда аза станда олданылуы. Елдi дамуымен атар энергияны к п м лшерде пайдалану, орша ан орта а зиян келтiру орын алуда.Осы ан байланысты ма алада инновациялы технологияны енгiзудi тиiмдiлiгi мен оны нын ба алау м мкiндiгi арастырыл ан.

Injutin C.P., Saljutina E.A.

LEAP as a tool for managing and analyzing innovative development of Kazakhstan The software developed by the Stokholm Environment Institute, LEAP, and its application for analysis of innovative development and cost-benet optimization is considered in this article. Due to the development+ of the country the energy consumption and environmental load grows. The possibility to estimate the value and eciency of introduction of innovative technologies is considered in the article.

Иcпользование гис-программ в цифровой обработке данных ( Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, Казахстан) В статье отражены вопросы дистанционного зондирования Земли и геоинформационных систем, в частности проведен анализ ГИС-программ, использованы современные методы цифровой обработки спутниковых изображений. На основе проведенных исследований и анализа результатов заложена основа для эффективного картосоставления. Практическая направленность работы заключается в дальнейшем применении результатов при создании и обновлении карт на основе данных ДЗЗ.

Завершающим этапом работ по материалам ДЗЗ является создание векторного покрытия на основе тематического растра, полученного путем классификации изображения, оцифровка или векторизация изображения. Для этих целей разработано достаточно большое количество программ, основной задачей которых является перевод информации из растрового формата данных в векторный с целью обмена данными с ГИС-системами.

В настоящее время существует большое число разнообразных инструментальных ГИС-систем. Они различаются прежде всего целевой направленностью, программнотехнологическими средствами и внутренними форматами данных [1].

Специализированная система MapInfo MapInfo является полнофункциональной геоинформационной системой.

В настоящее время ГИС MapInfo является признанным лидером в области цифрового картографирования. В дополнение к традиционным для СУБД функциям, MapInfo позволяет собирать, хранить, отображать, редактировать и обрабатывать картографические данные, хранящиеся в базе данных, с учетом пространственных отношений объектов.

Система MapInfo позволяет отображать различные данные, имеющие пространственную привязку. Она относится к классу Desktop GIS. В конце 80-х гг. MapInfo вместе с AtlasGIS делила рынок настольных ГИС. После выхода Windows- версии она опередила соперника. В систему заложены следующие возможности:

1. методы анализа данных в реляционной базе данных;

2. поиск географических объектов;

3. методы тематической закраски карт;

4. методы создания и редактирования легенд;

5. поддержка широкого набора формата данных;

6. доступ к удаленным БД и распределенная обработка данных.

Отличительная особенность MapInfo - универсальность. Система дает возможность создавать интегрированные геоинформационные технологии Intergraph и MapInfo для DOS, Windows, Windows NT, UNIX, геоинформационные системы, цифровые картографические системы, программные и технические средства формирования и анализа геоинформационных баз данных. В MapInfo имеется возможность прямого чтения геометрии пространственных объектов из форматов ArcView Shape File, ESRI ArcSDE, ESRI Geodatabase (mdb), ARC/INFO E00, AutoCAD DXF/DWG, Intergraph/MicroStation Design DGN, SDTS, VPF.

Универсальный транслятор MapInfo позволяет осуществлять импорт и экспорт геометрии пространственных объектов в другие ГИС и САПР системы (ESRI Shape File, AutoCAD DXF/DWG, Intergraph/MicroStation Design DGN, AtlasGIS, ARC/INFO E00).

MapInfo позволяет получать информацию о местоположении по адресу или имени, находить пересечения улиц, границ, производить автоматическое и интерактивное геокодирование, проставлять на карту объекты из базы данных. Форма представления информации в системе может иметь вид таблиц, карт, диаграмм, текстовых справок. Система дает возможность Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № проводить специальный географический анализ и графическое редактирование. При этом система команд и сообщения представляются как на русском языке, так и на других языках.

Модули системы включают обработку данных геодезических измерений, векторизацию и архивацию карт, схем, чертежей, преобразования картографических проекций, совмещение пространственных данных.

Возможность компьютерного дизайна и подготовки к изданию разнообразных картографических документов позволяет получать различные технологические решения для территориальных и отраслевых информационных систем. Программные комплексы функционируют на различных платформах. Система MapInfo включает специализированный язык программирования MapBasic, позволяющий менять и расширять пользовательский интерфейс системы.

Система дает возможность напрямую использовать данные электронных таблиц типа Excel, Lotus 1-2-3, форматы dBase и т.д.[2].

Система ERDAS Imagine ERDAS Imagine занимает в области систем обработки аэрокосмоснимков примерно такое же ведущее положение, что и Arclnfo в области ГИС. Это признанный мировой лидер.

Назначение - полнофункциональная растрово - векторная ГИС для работы с данными дистанционного зондирования.

Продукт предназначен для работы с растровыми данными. Он позволяет обрабатывать, визуализировать и подготавливать для дальнейшей обработки в программных приложениях ГИС и САПР различные картографические изображения. ERDAS IMAGINE может также работать в режиме инструментального средства (Toolbox), позволяющего производить многочисленные преобразования растровых картографических изображений и одновременно способного снабжать их географической информацией.

Манипулируя значениями растровых данных и их географической позицией, можно обнаружить особенности местности, которые в нормальных условиях никогда не просматриваются, определять географические координаты этих объектов, которые при других условиях представляли ли бы из себя исключительно объекты графики. Уровень яркости или уровень отраженного света от поверхности Земли на конкретном изображении является ценной информацией при анализе состава минералов или растительности этой поверхности. Другим примером анализа изображений является извлечение линейных объектов, разработка пространственной модели обработки данных (spatial modeler), перевод данных из одного формата в другой (import/export), ортотрансформирование, составление мозаики из изображений, получение стерео изображений и автоматическое извлечение географических данных [3].

Области применения - охрана окружающей среды, военные приложения, геология, геофизика, кадастр, лесное хозяйство, телекоммуникации, инженерные коммуникации, океанография и др.

Система имеет современный графический интерфейс и, несмотря на очевидную сложность многих выполняемых ею функций, она проста в обучении. В комплект поставки входит обширная гипертекстовая система Help (диалоговая документация).

Система обладает широкими возможностями импорта и экспорта данных в разные форматы [4].

ArcGIS - семейство программных продуктов нового поколения ArcGIS - семейство программных продуктов американской компании ESRI, одного из лидеров мирового рынка геоинформационных систем. Платформа ArcGIS является оптимальным решением для построения корпоративной ГИС, фундамента информационной системы эффективного управления крупными государственными и коммерческими организациями.

ArcGIS построена на основе стандартов компьютерной отрасли, включая объектную архитектуру COM, NET, Java, XML, SOAP, что обеспечивает поддержку общепринятых стандартов, гибкость предлагаемых решений, широкие возможности взаимодействия.

Фундаментальная архитектура ArcGIS обеспечивает ее использование во многих прикладных сферах и на разных уровнях организации работы: на персональных компьютерах, на серверах, через Web, или в ”полевых” условиях.

ArcGIS - это система для построения ГИС любого уровня. ArcGIS дает возможность легко создавать данные, карты, глобусы и модели в настольных программных продуктах, затем публиковать их и использовать в настольных приложениях, в веб-браузерах и в поле, через мобильные устройства. Для разработчиков ArcGIS дает все необходимые инструменты для создания собственных приложений.

ArcGIS позволяет визуализировать (представить в виде цифровой карты) большие объёмы статистической информации, имеющей географическую привязку. В среде создаются и редактируются карты всех масштабов: от планов земельных участков до карты мира.

Также в ArcGIS встроен широкий инструментарий анализа пространственной информации [5]:

• Настольные ГИС • Серверные ГИС • Инструменты разработчиков ГИС • Мобильные ГИС • Дополнительные модули ArcGIS Программное обеспечение AutoCAD Современное проектирование становится глобальным и быстро развивающимся. Заказчики, консультанты, партнеры, поставщики находятся в различных местах и нуждаются в оперативной информации.

AutoCAD - наиболее популярная среда автоматизированного проектирования. На этой базе построено целое семейство программных продуктов iDesign для решения предметных задач.

Формат данных AutoCAD (DWG, DXF, DWF) является общепризнанным мировым стандартом обмена графической информацией и ее хранения.

С каждой новой версией в AutoCAD добавляются по запросам пользователей новые функции, облегчающие и ускоряющие работу над проектом.

AutoCAD предлагает самые совершенные средства двухмерного проектирования и оформления чертежей, а также удобные инструменты твердотельного моделирования.

Новейшие технологии, заложенные в этой системе, обеспечивают эффективную коллективную работу над проектом с учетом стандартов предприятия и различных методов проектирования.

Возможности ПО AutoCAD:

• возможность получать, комбинировать и анализировать информацию из множества разрозненных источников, включая растровые изображения с геопривязкой, данные ГИС • возможность работать с системами координат и выполнять преобразование координат • возможность создания тематических карт и презентаций, способствующих принятию более обоснованных решений [6]. В программу AutoCad Map 2000i был импортирован скоординированный архивный снимок г.Астана в растровом формате, принятый с КА IRS-1C, камеры PAN в Центре космического мониторинга (рисунок 1).

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Далее производилась векторизация снимка, путем оцифровки контуров зданий (рисунок 2).

Используя возможности программы, были созданы и наложены на снимок следующие слои:

водоёмы, строительные площадки, жилые дома, а также административные здания г. Астана (рисунок 3).

Основным итогом выполненной работы является заложение основы для эффективного картосоставления.

ЛИТЕРАТУРА

1. Лурье И.К, Косиков А.Г. ДЗЗ и ГИС.Теория и практика цифровой обработки изображений. М: Научный мир, 2003.- 168 с.

2. http://www.architect-design.ru 3. http://ru.wikipedia.org/wiki/ERDAS_Imagine 4. http://www.erdas-russia.ru 5. http://www.dataplus.ru 6. http://www.autodesk.ru Махметова А.А.

аж-ба дарламарын цифрлiк деуiде олдану Ма алада Жердi дистанциялы зондтау жне геоа паратты ж йелер мселелерi к терiлген, на тылай айт анда, ГАЖ- ба дарламарына талдау жасал ан, спутниктiк бейнелеудi цифрлiк ндеуiнi азiргi заманда ы дiстерi олдан ан.

Осы ткiзiлген зерттеулер мен нтижелердi талдауы тиiмдi карталарында жаса анда негiзгi алынады.

Ж мысты тжiрибелiк ба ыты болаша та осы ж мысты нтижелерiн олданып, ЖДЗ деректерiнi негiзiде карталарды жасау жне жа арту болып табылады.

Makhmetova A. A.

The use gis-programs in digital processing The questions of remote sounding of the Earth and geoinformation systems are reected in the article, the analysis of GIS-programs in particular is carried out, modern methods of digital processing of satellite images are used. On the basis of the undertaken researches and the analysis of results the basis for eective mapmaking is put. The practical orientation of work consist in further application of results during creation and updating of maps on the basis of the data of remote sounding of the Earth.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № Обучение языка программирования С++ методом микрообучения ( Евразийский национальный университет им.Л.Н. Гумилева, г. Астана, Казахстан) Микрообучение это новое понятие в образовании. Данный доклад представляет собой описание обучения языка программирования С++ с использованием микрообучения. В докладе представлено краткое описание основных принципов микрообучения и важность их использования в процессе программирования. В данном докладе показано описание практического применения микрообучения в летнем семестре университета имени Сулеймана Демиреля.

Что такое микрообучение?

Microlearning (микрообучение) это новое понятие в образовании. Оно означает выдачу материала в незначительных объемах, учитывая, чтобы промежуток времени должен быть также невелик.

Следующий пример показывает, как важно в обучении начинать с маленьких частей, чтобы построить большие части. В обучении и разработках продуктов используются макро, месо и микро части. Макро содержат месочасти, месо содержат микрочасти (наименьшая составная) и все вместе они составляют продукт. В программировании большой проект (макро) поделен на подпроекты (месо),в свою очередь каждый подпроект имеет свои модули (микро). Этот принцип называется разделяй и властвуй.

Профессор Фео Хаг в своем докладе о микрообучении включил диалоги со своими коллегами, где они оспаривают его актуальность. Та же ситуация произошла со мной, в моем случае коллеги высказали мнение о сложности применения данной техники в процессе изучения С++.

Актуальность применения микрообучения в языке программирования С++ В своей книге “ Язык программирования С++” Страуструп Б. предлагает к вниманию два важных совета. Первый гласит: Нет необходимости знать каждую деталь С++, для того чтобы создавать отличные программы, а второй Уделяйте внимание на технику программирования, а не на свойства языка.

Эти советы полезны студентам, потому что они еще не знают что им нужно и для чего.

Преподаватель должен преподнести С++ студентам так, чтобы они не испугались и поверили, что смогут программировать на должном уровне.

В основном люди боятся того чего не знают. С применением микрообучения это решается упорядочиванием информации от простого к сложному, что мотивирует студентов к дальнейшему обучению.

Доктор П. А. Брук в своем предисловии на конференции микрообучения 2007 года в г.

Инсбурк, Австрия описывает 4 проблемы ведущих к неудачам в обучении: смена контекстов, времени, недостаток подготовки и объемность информации.

Последняя проблема очень весома. Иногда преподаватель наносит вред, желая сделать лучше. Например, пытаясь обучить первокурсников по программе для студентов PhD. Данная проблема наблюдается в изучении и обучении языкам программирования.

Микрообучение в языке программирования С++ Основной принцип работы проиллюстрирован на рис.1. В котором основные темы означают наиболее известные темы языка программирования С++, такие как массивы, указатели и т.д.

Каждая основная тема состоит из подтем, которые включены в список. Каждый элемент имеет свою страницу, которая построена следующим образом: описание, С++ код и задачи.

В описании дается определение каждой теме ясно, коротко и однозначно. За ним следует С++ код с комментариями, который содержит три части: ввод, обработка и вывод.

Содержание С++ кода, несомненно, крайне важно, так как задача студента – изучить представленные темы в короткие сроки, а также видеть их практическое применение при программировании.

Согласно иследованиям профессора Хага в микрообучении имеется 7 направлений. В моем исследований они представлены следующим образом:

1. Время: Каждая тема рассматриваться максимум 5-20 минут. Если тема более сложная, то она делется на под темы. Например, типы данных разбивается на int, double, char.

2. Содержание: Каждая тема представлена на отдельной странице формата А4, которая выглядит следующим образом: описание, С++ код и простое задание.

3. План: Как показано на рис.1 основные темы поделены на маленькие подтемы.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № 4. Форма: В основном каждый код С++ взят в наиболее упрощенном виде. Например, для объяснения понятия класса, приводится пример класса человек с двумя переменными и одной функцией.

5. Процесс: изучение программированию по принципу схож с изучением техники вождения или плавания, где требуется много практики. Каждая тема содержит простые задачи для закрепления полученных знаний, каждую из которых студент сможет решить за 2 – 6. Медиальность: микрообучение языку программирования С++ представлено в виде книги в формате pdf. Благодаря этому расширению ее можно читать везде и в любое время, используя современные средства (мобильный телефон, компьютер, нотбук, е-book) 7. Вид преподавания: Преподаватель показывает страницы А4 с проектора, после чего студент решает задачи.

Метод микрообучения был применен в университете имени Сулеймана Демиреля, Алматы, Казахстан в летнем семестре 2011 с 3 по 18 июня для студентов, не прошедших курс CS “C++ programming language”. Каждый день отводилось 3 часа на урок, после каждой темы студент решал 1 задачу из предложенного списка. В течение курса 9 студентов решили минимум 31 и максимум 57 простых задач. Среднее количество задач 47.2.

Заключение В данном докладе описывается применение метода микрообучения в языке программирования С++. Используя эту технику студенты учат С++ на уроке, а не после урока.

Наша работа может быть разработана и использована не только студентами в университете, а также начинающими и обучающимися самостоятельно.

ЛИТЕРАТУРА

1. Stroustrup B., The C++ programming language. Special Edition. 2000.

2. Hug T., Microlearning: A New Pedagogical Challenge (Introductory Note). 2006.

3. Hug T., Linder M., Bruck P. A., Microlearning: Emerging Concepts, Practices and Technologies after e-Learning. Proceedings of Microlearning 2005. Learning & Working in New Media. 2006.

4. Hug T. Linder M., Bruck P. A., Micromedia & e-Learning 2.0: Gaining the Big Picture Proceedings of Microlearning Conference 2006. CityInnsbruck: PlaceNameplaceInnsbruck PlaceTypeUniversity Press, 2006.

5. Hug T. (ed.), Didactics of Microlearning. Mьnster u. a.: Waxmann 6. www.cplusplus.com Жапаров М. К., Сапарходжаев Н. П.

Микро йрету дiсiмен С++ программалы тiлдi йрету Микро йрету – б л бiлiм саласында жа а ым. Берiлген ма алада, микро йрету к мегiмен С++ программалы тiлдi йрету жайлы а парат берiлген. Одан бас а, микро йретудi бастап ы принциптерiмен, оларды программалау барысында олданыдуы тал ылан ан. Практикалы ж зiнде олданылуы жайлы С лейман Демирел атында ы университеттi жаз ы о уында олданыл аны к рсетiлген.

Zhaparov M. K., Saparkhojayev N. P.

Teaching a programming language C++ by using a microlearning method Micro learning is a new term in educational system. In this article, the description of teaching C++ programming language using Micro learning has been described. Moreover, short denition of main principles of micro learning has shown and the importance of their use in process of programming is described. As a practical side of using this principle, the summer school in the PlaceNameplaceSuleyman PlaceNameDemirel PlaceTypeUniversity is used, where this principle has been applied.

Информационные технологии в управлении качеством образования и развитии ( ТОО "Компания системных исследований " -Фактор, г.Астана, Казахстан) В статье предложена концепция системы мониторинга и анализа деятельности субъектов высшего образования РК. Рассматриваемая информационная система должна обеспечить плавный переход от существующих отдельных информационных систем к компонентам общей среды.

Авторами предлагается "Концепция системы мониторинга и анализа деятельности субъектов высшего образования РК (далее-СМАД)"по созданию аналитической информационной системы для МОН РК в рамках исследований, проведенных при выполнении магистерской работы и прохождении производственной практики в ТОО "Компания системных исследований "Фактор. В настоящее время в Республике Казахстан функционирует более высших учебных заведений и количество информации, относящейся к управлению cубъектами высшего образования неуклонно возрастает.

Мониторинг является важнейшим компонентом эффективного управления субъектами высшего образования и его можно рассматривать как систему, и как процесс. Как система мониторинг представляет собой совокупность взаимосвязанных элементов: цели его поведения, объекта отслеживания, субъектов организации и осуществления мониторинга, комплекса критериев и показателей оценки, методов сбора информации, одновременно выступая подсистемой управления образованием.

Выделяют три позиции субъектов образования: заказчик, производитель и потребитель продукта. Определим позиции основных субъектных групп высшего образования и представим их целевые установки. В системе высшего образования выделяют четыре субъектные группы:

государство, общество, семья и высшее учебное заведение. Первые три группы являются основными заказчиками образовательного продукта. Основным потребителем продукта является в первую очередь семья (обучаемый), а затем - остальные заказчики. Вуз - является производителем продукции в интересах заказчика.

Предположим, что все участники образовательного процесса выступают во взаимоотношениях: государство -заказчик, вуз -производитель, семья (общество) -потребитель.

При этом стратегические образовательные цели участников образовательного процесса выглядят следующим образом[1]:

- государство - реализация основные принципы государственной политики посредством выполнения государственных стандартов;

- вуз -управление качеством педагогической деятельности с целью наиболее эффективного выполнения требований заказчика и потребителя;

- семья (общество) - создание условий для самоопределния личности, способной действовать на благо указанной группы.

Цели создания Системы мониторинга и анализа деятельности субъектов высшего образования Республики Казахстан вытекают из стратегических образовательных целей участников образовательного процесса[2]:

- обеспечение руководства МОН РК средствами мониторинга всех аспектов деятельности субъектов высшего образования;

- оценка соответствия имеющихся условий и результатов образовательной деятельности требованиям государственных образовательных стандартов;

- оценка эффективности педагогической деятельности по достижению стратегических целей субъектов высшего образования;

- оценка востребованности полученного продукта потребителем, соответствия его характеристик ожидаемым.

Основными объектами мониторинга являются:

- условия образовательной деятельности (материально-техническая база, кадровый потенциал, Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № научная деятельность и т.п.);

- уровень выполнения/освоения образовательных стандартов;

- особенности педагогической деятельности (используемые формы, методы и средства, их адекватность целям);

- организация собственной образовательной/производственной деятельности, реализованность образовательных намерений и т.п.

- критерии мониторинга и формы организации системы мониторинга.

Оценка деятельности субъектов высшего образования будет производиться по трем уровням:

- уровень элементарных компонент, результатом мониторинга которого будет набор первичных данных;

- уровень комплексных характеристик, оценивающих взаимосвязи между полученными данными и определяющие соответствие объекта заявленным целям (лицензирование, аттестация, аккредитация); - интегрированная характеристика объекта с точки зрения его влияния на прочие объекты мониторинга (публикация отчета, место в рейтинге вузов).

Критериальная база формируется на основе параметров, характеризующих субъекты высшего образования на различных уровня. Например, на уровне элементарных компонент параметрическая составляющая СМАД субъектов высшего образования может включать в себя: общую характеристику организации образования, сведения по кадровому составу, сведения о контингенте обучаемых и т.д. На уровне комплексных характеристик - итоги государственных аттестаций, итоги комплексного тестирования, итоги ПГК.

К задачам относятся:

1. Создание информационной модели СМАД субъектов высшего образования;

2. Разработка подсистемы сбора данных;

3. Создание единого информационного хранилища и формирование системы показателей, отражающих все стороны функционирования субъектов высшего образования: кадровую, научную, образовательную, информационную, финансовую;

4. Интеграция хранилища с существующими базами данных НЦ ГСОТ, МОН РК;

5. Разработка подсистемы визуализации данных с использованием многомерного представления данных;

6. Создание системы индикаторов, оценочных показателей и способов их определения как основы получения информации для принятия обоснованных решений в области государственной образовательной политики и разработки стратегий управления субъектами высшего образования 7. Разработка подсистемы внешнего контроля вузов и интеграция подсистемы с базой данных

НЦ ГСОТ

8. Разработка подсистемы конкурентоспособности вузов, 9. Создание модуля формирования нерегламентированных запросов, отображения и визуализации данных на основе технологии OLAP 10. Создание модуля формирования отчетов по особым ситуациям, служащая для отбора и выделения критических или не соответствующих норме параметров разных процессов субъектов высшего образования 11. Создание блока моделей (регрессионных, факторных, экспертных оценок и т.д.), предусматривающих возможность использования различных инструментов моделирования и прогнозирования уровня развития высших учебных заведений 12. Интеграция СМАД с существующими АИС МОН РК.

Решение поставленных задач будет осуществляться посредством реализации следующих мероприятий:

1. В части создания информационной модели - разработка динамической информационной модели CМАД, отображающей деятельность субъектов высшего образования;

2. В части разработки подсистемы сбора данных - создание сервера приложений для ввода данных с клиентскими приложениями-браузерами, имеющих унифицированный интерфейс и используемых для просмотра и ввода данных;

3. В части создания единого информационного хранилища - определение программноархитектурной структуры хранилища, определение структур данных, импортируемых из различных источников, сохранение информация об источниках данных, методах загрузки и агрегирования данных, определение средств доступа к данным.

4. В части интеграции хранилища данных с существующими базами данных НЦ ГСОТ и МОН РК - разработка ETL-приложений, которые извлекают информацию из исходных баз данных и преобразуют ее в формат, поддерживаемый хранилищем данных, а затем загружают в него преобразованную информацию;

5. В части разработки подсистемы визуализации и многомерного анализа - использование системы визуализации на сервере Tomcad для предоставления конечному пользователю удобного инструмента визуализации и анализа информации из хранилища данных.

6. В части создания системы индикаторов - выделение группы статистических показателей (данных статистического учета по итогам годовой деятельности вуза), группы аналитических или оценочных показателей (характеризующих виды и масштабы деятельности субъектов высшего образования) и группы рейтинговых показателей (характеризующих ранг субъекта высшего образования в системе показателей более высокого порядка или уровня).

7. В части разработки подсистемы внешнего контроля вузов - проведение мониторинга итогов аттестации обучающихся с целью определения уровня остаточных знаний, итогов ПГК, итогов государственных аттестаций, итогов плановых аттестаций отдельных специальностей с целью определения рейтинга вуза, интеграция с базой данных НЦ ГСОТ.

8. В части разработки подсистемы конкурентоспособности вузов - мониторинг рейтингов вузов (международных и национальных) и рейтингов специальностей вузов на основе информации о качестве образования, мониторинг показателей высшего образования, входящих в рейтинги глобальной конкурентоспособности (IMD, ВЭФ) в части "Образование";

9. В части создания модуля формирования нерегламентированных запросов, отображения и визуализации данных на основе технологии OLAP - создание многомерных стандартных и пользовательских OLAP кубов для формирования запросов к базе данных.

10. В части создания модуля формирования отчетов по особым ситуациям, служащего для отбора и выделения критических или не соответствующих норме параметров разных процессов субъектов высшего образования - установка пороговых значений или интервалов, а также присвоение им приоритетов ("плохо", "критично", "хорошо") для определения и ли изменения условий особых ситуаций пользователем без помощи технических специалистов 11. В части создания блока моделей - разработка моделей (регрессионных, факторных, экспертных и т.д.) для оценки деятельности высших учебных заведений, в том числе и для прогнозирования востребованности выпускников вузов.

12. В части интеграции - интеграция СМАД с существующими АИС МОН РК.

Система мониторинга и анализа деятельности субъектов высшего образования является информационной системой, которая комплексно, в едином информационном пространстве должна поддерживать все основные аспекты управленческой деятельности в системе высшего образования. Формирование единого хранилища данных, в котором накапливаются как первичные сведения о субъектах высшего образования, так и итоги мониторинга по различным аспектам функционирования (статистические, аналитические и рейтинговые показатели), позволит осуществлять выборку данных как по конкретному высшему учебному заведению, так и по группе вузов, тем самым оперативно получать полную и достоверную информацию о состоянии и динамике деятельности субъектов высшего образования[3].

ЛИТЕРАТУРА

1. Национальный доклад о состоянии и развитии образовании-Астана, 2011.

Л.Н. Гумилев атында ы Е У Хабаршысы - Вестник ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 2012, № 2. Государственная программа развития образования в Республике Казахстан на 2011- годы -Астана, 3. Колыбанов К.Ю., В.Ф.Корнюшко, Кулыгина М.М, Лобанов С.Н., И.В. Храпов.

Информационная поддержка системы мониторинга материально-технического оснащения государственных образовательных учреждений//Вестник ТГТУ 2009, том 15, №3, C.700-709, г. Тамбов Оспанова Г., Сагнаева С.К.

Бiлiм сапасын бас аруда ы а паратты технологиялар жне бiлiм ке iстiгiн дамыту Б л ма алада Р жо ар ы бiлiм субъектерiнi ызметiн талдау жне мониторингтеу ж йесiнi концепциясы сыныл ан. арастырылатын а паратты ж йе жалпы ортаны компоненттерiнен осы к нгi жеке а паратты ж йелерге дейiн бiр алыпты тудi амтамасыз етедi.

Ospanova G., Sagnaeva S. K.

Information technology in management quality formation and development educational space In article is oered concept of the system of the monitoring and analysis to activity subject higher education RK. Considering information system must provide uent transition from existing separate information systems to component of the general ambience.

Обзор мирового опыта по использованию систем поддержки принятия решений (ситуационных комнат) для создания единого информационного пространства (ТОО "Компания системных исследований " -Фактор, г.Астана, Казахстан) Ситуационные центры способствуют формированию единого информационного пространства органов государственной власти на основе использования ИКТ. В статье рассмотрен мировой опыт по созданию ситуационных центров с целью интеграции государственных информационных ресурсов, аналитических инструментов, технологий визуализации данных, систем поддержки принятия коллективных решений и реализации задач госуправления.

Ситуационный центр - комплекс информационных, программных и аппаратных компонентов, осуществляющих согласованную работу по обеспечению поддержки процессов анализа ситуации и принятия решений высшими должностными лицами.[1] Цель создания ситуационных центров является создание и реализация системы поддержки принятия решений (СППР), основанной на технологии моделирования и анализа ситуаций, визуальном представлении информации и обеспечивающей интегральное управление страной на самом верхнем уровне.

К факторам создания ситуационных центров обычно относят:

необходимость совершенствования управленческих процедур (руководство участвует не только в этапе принятия решения, но и на этапе выработки решения);

возможность оптимизации принимаемых решений путем моделирования ситуации с использованием ИТ;

возможность повышения качества предварительного анализа информации и вырабатываемого решения путем использования современных ИТ, обеспечивающих интеграцию средств связи, аналитической обработки и визуализации информации;

необходимость обеспечения лиц, принимающих решения, достоверной и полной информацией по проблеме;

возможность доступа первого лица ко всей информации, относящейся к вопросу, требующему решения.

Выделяют следующие режимы работы ситуационных центров СЦ [2]:

1. Режим мониторинга. В данном режиме центр отслеживает те или иные процессы в конкретной сфере управления, фиксирует показатели, значения, всплески активности в том или ином регионе, отрасли, среди определенных групп населения.

2. Плановый режим. В данном режиме вырабатывается повестка, и группа экспертов формирует доклад с вариантами решения, с "подтягиванием"информации, с разработкой системы моделирования.

3. Режим работы в кризисных ситуациях. Режим работы в кризисных ситуациях. В этом режиме при возникновении некоторого события и необходимости сбора информации, моделирования ситуации предлагается решение, которое активным образом участвует в предотвращении разрастания кризисной ситуации. В настоящее время в мире действуют более 300 ситуационных центров, обеспечивающих работу правительств, глав государств, разведки, армий и флота различных стран мира[3].

В настоящее время органами власти в США используется свыше сотни ситуационных центров (комнат), и количество ситуационных центров для органах власти США постоянно увеличивается.

Условно СЦ органов власти США можно разбить на 3 категории:

1. Ситуационные центры высших должностных лиц и федеральных ведомств США;

2. Ситуационные центры Пентагона и Объединенного командования штабов;



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 7 |


Похожие работы:

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тверской государственный университет УТВЕРЖДАЮ Декан биологического факультета _ С.М. Дементьева _2012г. Учебно-методический комплекс по БОЛЬШОМУ ПРАКТИКУМУ специализации Экологическая экспертиза МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ВОЗДУХА Для студентов 4 курса очной формы обучения специальности 020803.65 Биоэкология Обсуждено на заседании кафедры ботаника _2012 г. Протокол №_ Заведующий кафедрой _ С.М....»














 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.