Напечатать документ Послать нам письмо Сохранить документ Форумы сайта Вернуться к предыдущей
АКАДЕМИЯ ТРИНИТАРИЗМА На главную страницу
Дискуссии - Технологии

Л.Ф. Мараховский
О новом научном направлении в области цифровой вычислительной техники

Oб авторе


Аннотация

В статье раскрывается перспективы развития вычислительной техники, в которой даны понятия о том, что собой представляет новое научное направление в области цифровой вычислительной техники, кратко дано представление о системе существующих знаний по цифровой вычислительной технике с памятью на триггерах и определены их фундаментальные ограничения

Учитывая концепцию иерархической информации, автор описал новую систему знаний в области компьютерных технологий, что позволяет одновременную обработку вместе иерархических уровней информации.

Дано перечисление функциональных возможностей, расширяющих систему существующих знаний, которые определяют новое научное направление в области вычислительных устройств на многофункциональных и многоуровневых схемах памяти.

Ключевые слова: теория автоматов, схемы памяти, иерархическая информация, нейрон, нейронные сети, принцип иерархического программного управления, программное обеспечение обработки иерархической информации.


Annotation

The article describes the prospects for the development of computing technology, which are given a clue as to what a new research direction in the field of digital computing, given a brief presentation on the system of the existing knowledge of digital computing in the flip-flop and are defined by their fundamental limitations.

Considering the concept of hierarchical information, the author described the new system of knowledge in the field of computer technology, which allows simultaneous processing of hierarchical information levels together.

Given enumeration of features that extend the existing system of knowledge that determine the new scientific direction in the field of computing devices in the multi-functional and multi-level circuitry related to memory.

Keywords: theory of automatic, memory circuits, hierarchical information, neuron, neural networks, the principle of hierarchical software management, pro-software handling hierarchical information.


 

ВВЕДЕНИЕ

Любое новое направление в области цифровой вычислительной техники представляет собой некоторую систему знаний, которую можно рассматривать с точки зрения ее основных критериев.

  1. Оно всегда должно иметь теоретическую основу, которая отличается от прежних знаний и создает возможность сделать новый и эффективный шаг вперед.
  2. Оно должно обладать отличительным языком, на котором можно обсуждать объекты ее исследования, правилами, при помощи которых сделанные наблюдения можно привести в стройную систему, чтобы показать их эффективность по сравнению с известными науками или известными направлениями в науке.
  3. Оно должно обладать методами, позволяющими создавать новые объекты с качественно новыми свойствами и производить оценку их результатов по сравнению с известными аналогичными объектами в области информационных систем.
  4. Желательно, чтобы это новое направление в области информационных систем было междисциплинарным и охватывало бы такие типовые направления, как: теорию автоматов, методы построения элементарных схем памяти, методы построения типовых устройств и новые подходы и методы при построении программного обеспечения разрабатываемых не только детерминированных устройств, но и вероятностных.


СИСТЕМА СУЩЕСТВУЮЩИХ ЗНАНИЙ ПО ЦИФРОВОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКЕ

Система существующих знаний по вычислительной технике имеет иерархическую междисциплинарную связь, описанную В.М. Глушковым [1–3].

Развитие этих работ основывалось на ряде фундаментальных достижений, таких, как: теория чистой двоичной логики, разработанной английским математиком Дж. Булем (1815 – 1864) [4]; принцип программного управления, разработанный английским математиком и инженером Чарльзом Беббиджем (1791–1871) при создании проекта механической аналитической машины; разработанной английским программистом-теоретиком Аланом Тюрингом (1912– 1954) теоретической модели компьютера, ставшей прообразом современного компьютера [5].

Виктор Иванович Шестаков (1907 —1987 ) — советский логик и теоретик-электротехник и американский ученый Клод Шеннон (1916 – 2001) в середине 1930-х гг. предложили интерпретацию булевой алгебры логики на релейно-контактных схемах [6].

Джон Атанасов (1903– 1995) – американский физик, математик и инженер-электрик болгарского происхождения, один из изобретателей первого электронного компьютера , который потом был создан в США на лампах и его идеи были описаны Дж. фон Нейманом в 1945 году [7].

Модернизацию идей Буля выполнил Дж. фон Нейман. В 40—50-х гг. XX в. Булева алгебра получила особенное значение при развитии вычислительной техники. Дж. фон Нейман описал структуру машины с использованием триггера, как элемента памяти, и предложил принцип хранимой в памяти программы [5].

В 1918 году русский ученый Михаил Александрович Бонч-Бруевич создал ламповый триггер, способный сохранять одну двоичную цифру. Это изобретение заложило фундамент электронным цифровым компьютерам [9]. В дальнейшем, в США этот триггер стали называть автоматом Мура с нетривиальной памятью в честь американского математика, начавшего изучение правильных автоматов [1].

Виктор Михайлович Глушков (1923–1982) – пионер математической теории вычислительных систем [8]. Его теорема о структурной полноте дала обоснование для разработки элементной базы вычислительных систем. В этой теореме основным элементом памяти предлагался автомат Мура (триггер) с нетривиальной памятью, обладающий полной системой переходов и полной системой выходов, и какая-нибудь функционально полная система логических элементов (элементарных автоматов без памяти), для построения произвольных конечных автоматов [1].

Изложение теории синтеза цифровых автоматов как единой математической теории, разработанной В.М. Глушковым, как он пишет, основывалось на работах известных ученых. Среди них: Д. Хафмен, Г. Мили, В.И. Шестаков, М. Уилкс, К. Шеннон, Дж. Маккарти, С.К. Клини, Э. Мур, Дж. Нейман, Д. Ауфенкамп, Ф. Хон и др. В.М. Глушков и его ученики подготовили теоретическую основу знаний по целым направлениям цифровой вычислительной техники, таким, как: теория цифровых автоматов и логическое проектирование дискретных устройств [1–3]; дискретные преобразователи [10]; алгебра алгоритмов, которые служат базовыми знаниями по теории программирования [11–12]; теория структур данных и параллельные вычисления [13]; внутренний интеллект ЭВМ [14–15]; архитектура ЭВМ [16]; самоорганизующиеся системы и искусственный интеллект [17–18].

В настоящее время интенсивно ведутся работы по реконфигурированным устройствам с целью обработки иерархической информации [21–23] на основе ПЛИС, а также работы по нейрокомпьютерам [24–26] на старой элементной базе, где в качестве памяти используется триггер или мемристор с несколькими состояниями, напоминающий многостабильный триггер, но эти устройства имеют существенные фундаментальные ограничения. Например, фирма IBM в рамках программы DARPA SyNAPSE построила программно- эмулируемую нейросеть из 5,3 миллиардов нейронов и 100 триллионов синапсов на компьютере Lawrence Livermore National Lab (LBNL) Blue Gene/Q Sequoia (1572864 processor cores, 1.5 PB memory, 98,304 MPI processes, and 6,291,456 threads), в котором информация обрабатывается в автоматном дискретном времени и входные сигналы определяются только одной переменной x(t).

В компьютерах и нейрокомпьютерах всегда сравнивалась структура и функция памяти с памятью живых организмов, память которых обладает лучшей избирательностью, большей экономичностью и полезностью, чем неизменяемая структура триггера [4–5].

Построение монофункциональных схем памяти (триггеров) и методов построения на их базе компьютерных устройств, работа которых рассматривается в автоматное дискретное время, считается почти завершенной темой [5].

Актуальным направлением снятия ограничения двоичных схем памяти стала разработка многофункциональных схем памяти. Исследования в области создания многофункциональных схем памяти рассмотрены многими известными учеными ХХ века. В первую очередь нужно выделить работы представителей научных школ В. М. Глушкова [1–3; 28], М. А. Гаврилова [29], А. Д. Закревского [30], Э.В. Евреинова и И.В. Прангишвили [31], и многих других известных ученых в мире. Попытка применить в построении автоматов Мили и Мура схем памяти, в которых бы осуществлялось управление многофункциональными функциями возбуждения и функций выходов двоичных схем памяти, не дало ожидаемых результатов. Это связано с тем, что изменение управляющих сигналов и запоминание состояния схемы памяти в реконфигурированных вычислительных системах выполняется последовательно, что ограничивает быстродействие компонентов компьютерных систем [32–33].

Ограничения производительности современных компьютерных систем и сетей происходят за счет неизменяемых функциональных возможностей элементарных схем памяти (триггеров), которые влияют на принципы и методы теории проектирования устройств компьютеров и компьютерных систем.

«Переход от дедуктивного метода, удовлетворяющего существующим детерминированным системам, к индуктивному методу, связанному с вероятностными системами, требует иного образа мышления. Инерция старого образа мышления еще не преодолена. Истинным препятствием в развитии нового направления является не сложность проблем, а консервативность людей», как писал Ст. Бир [4].

Все эти междисциплинарные разработки теоретических знаний в области разработки современных компьютеров и нейрокомпьютеров основывались и сейчас основываются на элементной базе интегральных схем. Эта база реализует функции комбинационных схем на основе булевой алгебры, а в качестве памяти при этом используются триггеры и мемристоры с несколькими состояниями, что накладывает фундаментальные ограничения на разработанные и разрабатывающиеся компьютерные системы [19 –20].

Автор считает, что все рассматриваемые работы по перестраиваемой схеме памяти велись за счет перестраиваемых функций возбуждения и выходов, в основе которых находится RS-триггер. Они имеют фундаментальные ограничения, которые существенно отражаются на построении вычислительных машин и систем, а именно:

  1. все они работают в автоматном дискретном времени ti(i= 1, 2. …, n,…);
  2. базовая схема памяти (RS-триггер) не позволяет перестраивать работу запоминаемых состояний;
  3. описываются все эти устройства автоматами Мили и Мура, которые определяют последовательный характер работы устройств;
  4. переход в схемах памяти происходит по одной переменной x(t);
  5. используемый принцип программного управления, предложенный Ч. Беббиджем, не позволяет одновременную обработку общей и частной информации.


ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ОБ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Современные компьютерные и нейрокомпьютерные системы, построенные на современной базе, используют последовательную информацию в виде входных информационных сигналов x(t) и используют эту информацию в автоматном дискретном времени [19–26].

На самом деле информация иерархическая и является третьим элементом Вселенной вместе с материей и движением [34].

В 1948 г. Клод Шеннон (США) предложил концепцию, основывающуюся на представлении об информации как о некоей субстанции, существующей в реальном мире независимо от человека. «…Информацию можно рассматривать как нечто весьма схожее с физической величиной, такой как масса и энергия». В том же году в своем фундаментальном труде «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» Норберт Винер (1894—1964) определил информацию как «обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших органов чувств». В отличие от Шеннона он не считал, что информация, материя и энергия – это категории одного порядка – «Информация есть информация, а не материя и не энергия». Ближе всех к пониманию информации подошёл академик В.М. Глушков. В его определении информация - это мера неоднородности распределения материи и энергии в пространстве и времени [35]. Хорошо видно, что понятие об информации было в те годы не совсем однозначно.

По мнению профессора В.К. Промоненкова, информация – это любые неоднородности материи и процессов (форма, структура, ритмы, реплики). Неоднородность - это количественная и качественная различимость состояния субстанции средствами некоторого наблюдателя, в том числе и средствами разума. Как он высказался в своей работе, информация является иерархичной («информация об информации») и представляет собой третий элемент Вселенной [34]. С этим автору трудно не согласиться в связи с тем, что он создает направление в области цифровой вычислительной техники, в котором рассматриваются вопросы запоминания и обработки иерархической информации, уже почти сорок лет [38–48; 52–63].

Автор использовал вместо входного сигнала x(t), поступающего на схему памяти (триггер) устройства вычислительной техники, входное слово p(T) = x(t), e(Δ), состоящее из двух последовательных сигналов x(t) и e(Δ), поступающее на многоуровневую память за один машинный такт T [47–48]. Этого различия оказалось достаточно, чтобы появилась возможность обработки общей и частной информации одновременно за один машинный такт T, что в устройствах с памятью на триггерах и мемристорах принципиально осуществить невозможно [19–26].


НОВАЯ СИСТЕМА ЗНАНИЙ В ОБЛАСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Работа по новому направлению в области вычислительных машин началась автором в 1977 году. В 1986 году работа докладывалась на семинаре Института проблем моделирования в энергетике АН УССР, которая получила одобрение академика Георгия Евгеньевича Пухова (1916–1988). На основе этой работы была депонирована монография, где впервые были изложены принципы нового направления в области компьютерной техники [39]. В 90-х годах ХХ столетия вышли два учебных пособия и монография на эту же тему [40–42].

Так в чем же состоит новая система знаний, которые определяют новое научное направление в области компьютерной техники?

Впервые разработаны автором многофункциональные и иерархические абстрактные автоматы, способные обрабатывать иерархическую информацию (общую и частного типа) одновременно за один машинный такт T и автоматы 4-го рода, контролирующие работоспособность элементарных схем памяти [39–40; 42–44].

  1. Разработаны многофункциональные автоматы 1-го, 2-го и 3-го рода, которые работают в автоматном беспрерывном времени Ti = ti + Δi (i = 1, 2, …,n,…). Монофункциональные автоматы Мили и Мура, функционирующие в автоматном дискретном времени, являются частным случаем многофункциональных автоматов 1-го и 2- го рода.
  2. Многофункциональные автоматы можно рассматривать в как детерминированные, имеющие два детерминированных перехода: однозначный и укрупненный, что расширяет функциональные свойства детерминированных автоматов Мили и Мура, как вероятностные и нечеткие. Многофункциональные автоматы способны осуществлять переход в матричной структуре состояний по двум переменным: x(t) и e(Δ) за один такт машинного времени T.
  3. Разработана математическая модель иерархического абстрактного автомата с многофункциональной системой организации памяти.
  4. Разработаны автоматы 4-го рода, контролирующие работоспособность элементарных схем памяти.

Впервые разработаны автором теории микросинтеза и анализа многофункциональных и многоуровневых элементарных схем памяти [9;39; 41–43; 45–48].

  1. Разработана теория микросинтеза и анализа двух классов многофункциональных схем памяти (МФСП). МФСП имеют матричную структуру запоминания информации и две входные переменные x(t) и e(Δ). МФСП обладают гибкостью, избирательностью, повышенной надежностью, меньшими затратами логических элементов на одно состояние и представляют собой открытые структуры, чем и отличаются в положительную сторону от асинхронного RS-триггера. Методы, заложенные в эту теорию, позволяют разработчику по критериям количества состояний или по количеству перестраиваемых подмножеств состояний без особого труда спроектировать структуру и функциональную схему памяти.
  2. Разработана теория микросинтеза и анализа двух классов многоуровневых схем памяти (МУСП). МУСП имеют полузакрытую структуру. МУСП позволяют сохранять общую и частную информацию одновременно, обладают гибкостью, избирательностью, повышенной надежностью, меньшими затратами логических элементов на одно состояние, чем и отличаются в положительную сторону от асинхронного RS-триггера. Методы, заложенные в эту теорию, позволяют разработчику по критериям количества состояний или по количеству перестраиваемых подмножеств состояний без особого труда спроектировать структуру и функциональную схему памяти.

Впервые разработаны автором методы построения типовых устройств вычислительной техники на МФСП и МУСП [42–43], таких как:

  1. Реконфигурируемые регистры на МФСП и МУСП.
  2. Реконфигурируемые счетчики на МУСП.
  3. Реконфигурируемые устройства управления.
  4. Реконфигурируемая структура вычислительной машины.

Человеческий мозг имеет ряд преимуществ перед всеми технико-кибернетическими устройствами по таким важным, на взгляд автора, свойствам.

Во-первых, входные сигналы, поступающие из внешней среды, воздействуют на глаза, уши, тело, на вкусовые качества еды и имеют многофункциональную, матричную структуру.

Во-вторых, информация, которая поступает из внешней среды, обобщается. Это видно на примере глаза. Рецепторов в глазе порядка 18–20 миллионов, а колбочек, которые обобщают видимую информацию через рецепторы глаза, порядка 72 тысяч. То есть происходит сжатие информации приблизительно в 256 раз уже на втором уровне. Эту проблему сжатия информации важно понять и решить технически.

В-третьих, необходимо рассматривать естественную расширяющую связь между нейронами человеческого мозга. У ребенка постепенно начинают устанавливаться связи, необходимые для обобщения полученной (расширяющей) информации, построения соответствующих шаблонов и моделей, отражающих реальный мир индивидуального человека.

В-четвертых, человеческий мозг обладает от 14 до 20 миллиардов нейронов. Это достаточно большая структура по количеству нейронов, которую трудно физически создать на современном этапе развития техники, а тем более ею управлять.

Талантливый математик Фрэнк Пламптон Рамсей доказал, что полная неупорядоченность невозможна в таких больших структурах, как человеческий мозг, Вселенная и т.д. Таким образом, каждое достаточно большое множество чисел, точек или объектов обязательно содержит упорядоченную структуру. Работы в этом направлении подтвердили этот важный результат [64]. Однако, проблема создания упорядоченных структур в моделях человеческого мозга остается.

Пятое, в мозгу нет вычислительной машины, логических теорий, позиционных систем счисления, а только своя логика получения информации, сжатия информации, выбор пути связи с другими клетками, для обобщения этой информации. Вычисления, рассуждения, системы счисления и любые другие алгоритмы являются производными тех моделей, которые уже обобщены и представляют для человека интерес, как пишет Никитин А.В. в интересной работе «Логика управления клетки» [65].

Шестое относится к структуре нейрона, который имеет два множества входных сигналов: возбуждающих и тормозящих, чего триггеры и мемристоры не имеют, а используют только устанавливающие (возбуждающие) входные сигналы x(t).

Впервые в качестве нейронов и нейронных сетей были предложены многоуровневые схемы памяти, которые имеют два множества входных сигналов: устанавливающие (возбуждающие) x(t) и сохраняющие (избирательные) e(Δ). В области нейронов, нейронных связей и архитектурных ансамблей нейронных моделей, автором предложены следующие результаты, которые следуют из предложенного нового направления [43–44].

Рассмотрим построение нейронов на основе МУСП и его характеристики:.

  1. В головном мозгу нейроны имеют разные структуры, которые можно в виде аналога создать на МУСП. Кроме этого, такие структуры соответствуют закону Природы, который выражен в качестве «Золотого сечения». Этот закон проявляется во многих структурах, таких, как: человек, ракушки, рыбы и т.д. Например, МУСП, которая запоминает 18 состояний и состоит из 10 логических элементов, характеризуется числом 1,8, что приближается к числу Ф =1,618.
  2. Нейрон на МУСП имеет два множества входных сигналов: устанавливающие (возбуждающие) x(t) и сохраняющие (избирательные) e(Δ).
  3. Описывается функционирование такого нейрона в автоматном беспрерывном времени.
  4. Работоспособность нейрона может быть проверена контролирующим автоматом 4-го рода.
  5. При выходе из строя или в случае его неиспользования в процессе работы он может быть отключен, аналогично биологическому нейрону.
  6. Самое главное, что такой нейрон может избирательно запоминать информацию в своей матричной структуре запоминания состояний.

На основе свойств трехуровневой схемы памяти можно строить регистр аксона, который избирательно может присоединять выходной сигнал нейрона либо к одному или нескольким нейронам в детерминированном, вероятностном или нечетком режимах [44]. Это позволяет строить модели нейронных сетей, как детерминированных, так и вероятностных и нечетких.

Это же позволяет в области программного обеспечения компьютеров и нейрокомпьютеров использовать реконфигурированные микропроцессоры, которые в состоянии изменять структуру команд без потери быстродействия за счет введенного общего кода в адресную систему команд на основе иерархического принципа программного управления [41–42; 60].

В своё время под руководством автора описанные наработки были применены в конкретных устройствах. Теоретические и практические результаты этих работ изложены в докторской диссертации автора [66–67]. В настоящее время работы по развитию этого нового направления под руководством автора продолжаются его аспирантами [52–53; 58-63].

Эти новые знания в области вычислительной техники позволяют сделать следующие выводы:

  1. все эти работают в автоматном беспрерывном времени Ti(i= 1, 2. …, n,…);
  2. базовые схемы памяти МФСП и МУСП позволяет перестраивать работу запоминаемых состояний;
  3. описываются все устройства с памятью на МФСП и МУСП автоматами Мараховского (многофункциональными автоматами 1-го, 2-го и 3-го рода), которые определяют реконфигурированный характер работы устройств;
  4. переход в схемах памяти происходит по двум переменным x(t) и e(Δ);
  5. используемый принцип иерархического программного управления, предложенный Л.Ф. Мараховским, позволяет одновременную обработку общей и частной информации.

Обычно изменение научной парадигмы относится к наиболее драматическим событиям в истории науки. Когда научная дисциплина меняет одну парадигму на другую, то это называется «научной революцией» или «сдвигом парадигмы». Решение отказаться от парадигмы всегда одновременно есть решение принять другую парадигму, а приговор, приводящий к такому решению, включает как сопоставление обеих парадигм с природой, так и сравнение парадигм друг с другом.

В 1935 году Гаузе установил закон, известный в биологии как закон конкурентного исключения (принцип или закон Вольтерры-Гаузе). По нему два вида не могут устойчиво существовать в одной экологической нише: происходит конкурентное вытеснение одного другим [49]. Вытесненная по этому закону популяция попадает в условия, отличные от прежних условий. И здесь вступает в силу закон воли жизни, установленный Четвертаковым в 1905 г. [50]. По этому закону численный состав популяции растет при благоприятных условиях существования и резко падает при неблагоприятных. Закон действует всегда и в любой популяции [50].


ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Описанные ссылки на полученные знания в междисциплинарных областях знаний нового направления в сфере компьютерных систем позволят поднять уровень обработки иерархической информации на более высокий уровень. Благоприятные усилия по внедрению этих разработок, к сожалению, под силу только передовым фирмам, таким как Intel, IBM и им подобным или государственным программам, потому что разработку надо начинать с нуля

Фирмам позволит опередить своих конкурентов, а странам – поднять свой престиж и экономику.

Также, это позволит сделать шаг вперед и в области развития компьютеров, нейрокомпьютеров и позволит создать конкурентоспособные устройства по сравнению с существующими на существующей технологии интегральных схем.


 

Литература

  1. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. – М.: Физматгиз, 1962. – 476 с.
  2. Глушков В.М. Теория алгоритмов. –К.: КВИРТУ, 1961. – 167 с.
  3. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Мищенко А.Т. Логическое проектирование дискретных устройств. – К.: Наук. думка, 1987. – 264 с.
  4. Бир Стеффорд. Кибернетика и управление производством. –М.: Изд. «Наука», 1956, – 392 с.
  5. Справочник по цифровой вычислительной технике: (процессоры и память) / Б.Н. Малиновский, Е.И. Брюхович, Е.Л. Денисенко и др. / Под ред. Б.Н. Малиновского. – К.: «Техніка», 1979. – 366 с.
  6. Бажанов В. А., Волгин Л. И. В. И. Шестаков и К. Шеннон: судьба одной замечательной идеи//Научно-технический калейдоскоп, 2001, № 2, с. 43-48..
  7. B.N. Сендов Бл. Х., Розов Н.Х. Джон Атанасов – создатель первого в мире проекта Электронной Вычислительной Машины // Праці міжнародного симпозіуму з історії створення перших ЕОМ та внеску європейців в розвиток комп’ютерних технологій – К.: «Феникс» УАИНП, 1998. – С. 31-32.
  8. Сергиенко И.В., Капитонова Ю.В., В.М. Глушков – пионер математической теории вычислительных систем и основатель Института кибернетики НАН Украины // Праці міжнародного симпозіуму з історії створення перших ЕОМ та внеску європейців в розвиток комп’ютерних технологій – К.: «Феникс» УАИНП, 1998. – С. 17-24.
  9. Мараховський Л.Ф., Воеводін С.В., Міхно Н.Л., Шарапов О.Д. Комп’ютерна схемотехніка: практикум для бакалаврів спец. «Інтелектуальні системи прийняття рішень». – Київ: КНЕУ, 2009. –245 с.
  10. Глушков В.М., Летичевский А.А. Теория дискретных преобразователей // Изд-во ВЦ СО АН СССР. В кН. Избранные труды по общей информации, посвященной А.И. Мальцева. Новосибирск, 1970.
  11. Глушков В.М. Теория автоматов и формальные преобразования микропрограмм // Кибернетика, 1965. – №5. – С. 1–10.
  12. Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Ющенко Е.Л. Алгебра, Языки, Программирование. – К.: Наук. думка, 1974. – 328 с.
  13. Глушков В.М., Капитонова Ю.В., Летичевский А.А. Автоматизация проектирования вычислительных машин. – К.: Наук. думка, 1975. – 232 с.
  14. Глушков В.М., Рабинович З.Л. и др. Вычислительные машины с развитыми системами интерпретации. . – К.: Наук. думка, 1970. – 256 с.
  15. Сергиенко И.В. Об новых направлениях развития информатики // Кибернетика и системный анализ. – 1997. – №6. – С. 3–93.
  16. Глушков В.М., Игнатьев М.В., Мясников В.А., Торгашев В.А. Рекурсивные машины и вычислительная техника.– 1974. – Киев. – 26 с. (Препр./ ИК АН УССР)
  17. Глушков В.М., Введение в теорию самосовершенствующих систем. – К.: КВИРТУ, 1962. – 109 с.
  18. Глушков В.М., Введение в кибернетику. – К.: Изд-во АН УССР, 1964. – 324 с.
  19. Татур В.Ю. 15 лет проекту «СКИФ»: история и итоги. // «Академия Тринитаризма» – М.: – Эл. № 77-6567. Публ. 18063, 09.06.2013.
  20. Молчанов И.Н., Перевозчикова О.Л. Химич О.М., Мова В.И., Николайчук А.А. Интеллектуальный персональный компьютер гибридной архитектуры // Искусственный интеллект. – 2012. – №3. – С. 73–78.
  21. Палагин А.В. Реконфигурируемые вычислительные системы: Основы и приложения / А.В. Палагин, В.Н. Опанансенко. – К.: Просвіта, 2006. – 280 с.
  22. Каляев И.А., Левин И.И., Семерников Е.А., Реконфигурируемые вычислительные системы. http://fpga.parallel.ru/papers/kaljaev4.pdf
  23. Гудилов В. В. Реконфигурируемые векторные эволюционные процессоры // Известия ЮФУ. Технические науки . 2013. №7 (144). URL: http://cyberleninka.ru/article/n/rekonfiguriruemye-vektornye-evolyutsionnye-protsessory
  24. Джонсон Колин / Когнитивный компьютер IBM имитирует работу мозга/ – http://www.informationweek.com/news/hardware/processors/231500276?cid=nl_IW weekend_2011-08-20_html
  25. IBM пытаются имитировать человеческий мозг http://www.pcwork.ru/ ibm_pyitayutsya_ imitirovat_chelovecheskiy_mozg.htm
  26. IBM работает над созданием "компьютерного мозга" http://www.cybersecurity.ru/it/82336.html
  27. Мараховский Л.Ф., Расширение фундаментальных основ современной элементной базы компьютерных систем // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.20068, 26.01.2015 http://www.trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/00231055.htm
  28. Проблемы построения кибернетических систем: Сб. науч. Тр./АН Украины Ин-т Кибернетики им. В.М.Глушкова, Науч. Совет АН Украины по проблеме “Кибернетика”; Редкол.: В.В.Павлов отв. ред. и др. – К., 1993. –70 с.
  29. Гаврилов М.А., Девятков В.В., Пупырев Е.И. Логическое проектирование дискретных автоматов. – М.: Наука, 1977. – 352 с.
  30. Закревский А.Д. Логический синтез каскадных схем. – М.: Наука, 1981. – 416 с.
  31. Евреинов Э.В., Прангишвили И.В. Цифровые автоматы с настраиваемой структурой (однородные среды). – М.: Энергия, 1974. –240 с.
  32. Мищенко В.А., Козюминский В.Д., Семашко А.Н. Многофункциональные автоматы и элементная база цифровых ЭВМ / Под. ред. В.А. Мищенко. – М.: Радио и связь, 1981. – 249 с.
  33. Многофункциональные регулярные вычислительные структуры / Е.П. Балашов, В.Б. Смолов, Г.А. Петров, Д.В. Пузанков – М.: Сов. радио, 1978. –288 с.
  34. Промоненков В.К., Парадигма информации // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.20589, 16.05.2015.– 17 c.
  35. Глушков В.М. О кибернетике как науке. Кибернетика, мышление, жизнь. М.: Наука. 1964.
  36. Ляпунов А.А.. Проблемы теоретической и прикладной кибернетики. М.: Наука. 1980. –С. 320–323.
  37. Попов В.П., Крайнюченко И.В., Инварианты эволюции в психике человека // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.17828, 10.01.2013
  38. Мараховский Л.Ф., Чечик А.Л.и др. Пути познания закономерностей процессов эволюции сложных систем (Поиски и оценка выбора эффективных решений и автоматы 3-го рода) Коллективная монография. – Одесса: ООО «Институт креативных технологий», 2012. – 278 с.
  39. Мараховский Л.Ф. Дискретные устройства с многофункциональной организацией памяти (монографія) // Киев. ин-т нар. хоз-ва.- Киев, 1987, Деп.. в УкрНИИНТИ, 30.12.87. №3346- Ук 87.– 244 с.
  40. Мараховский Л.Ф. Конечные автоматы с многофункциональной системой организации памяти: Учеб. пособие. – Киев.: УМК ВО, 1991. – 67 с.
  41. Мараховский Л.Ф. Устройства вычислительных машин с многофункциональной системой организации памяти: Учеб. пособие. – Киев.: УМК ВО, 1992. –56 с.
  42. Мараховский Л.Ф. Основы теории проектирования дискретных устройств. Логическое проектирование дискретных устройств на схемах автоматной памяти: монография. – Киев: КГЄУ, 1996. –128 с.
  43. Мараховский Л. Ф. Основы новой информационной технологии. Фундаментальные основы проектирования реконфигурируемых устройств компьютерных систем и искусственного нейрона: монография. Л. Ф. Мараховский, Н. Л. Михно – Germany: Saarbrcken, LAP LAMBERT, 2013. – 347 с.
  44. Marachovsky L.F. Basic Concepts to Build the Next Generation of Reconfigurable Computing Systems.// International Journal Of Applied And Fundamental Research. – 2013. – № 2 – URL: www.science-sd.com/455-24170 (20.11.2013).– 6 p.
  45. Мараховський Л. Ф. Комп’ютерна схемотехніка: навч. посібник. – К.: КНЕУ, 2008. – 360 с.
  46. Мараховский Л.Ф. Многофункциональные схемы памяти. – Киев: УСиМ – № 6.-1996.– С. 59-69.
  47. Мараховский Л.Ф. Многоуровневые устройства автоматной памяти. І ч. – Киев: УСиМ. – №1.– 1998.– С. 66-72.
  48. Мараховский Л.Ф. Многоуровневые устройства автоматной памяти. ІІ ч. – Киев: УсиМ. – №2. – 1998. – С. 63-69.
  49. Биологический энциклопедический словарь. – М.: Советская энциклопедия, 1989. – 864 с.
  50. Тимофеев-Ресовский Н.В., Воронцов Н.Н. и др. Краткий очерк теории эволюции. – М.: Наука, 1977. – 301 с.
  51. Брюхович Е.И. Будущее вычислительной техники, каким оно представляется в естественных законах и научном предвидении. // Праці міжнародного симпозіуму з історії створення перших ЕОМ та внеску європейців в розвиток комп’ютерних технологій – К.: «Феникс» УАИНП, 1998. – С. 344-349.
  52. Мараховский Л.Ф., Михно Н.Л., Москвин М.В. Автоматы третьего рода – новый шаг к моделированию работы человеческого мозга. – М.: «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.17223, 17.01.2012. –9 с.
  53. Мараховский Л.Ф., Москвин М.В. Три научных направления в области обработки информации //«ІНТЕРНЕТ-освіта-наука-2012», восьма міжнародна науково практична конференція ІОН-2012, 1-5 жовтня, 2012: Збірник праць. – Вінниця: ВНТУ, 2012. –C. 215-219.
  54. Мараховский Л.Ф., Козубцов И.Н. Междисциплинарная призма на основе экспертной системы // Междисциплинарные исследования в науке и образовании. – 2012. – №1Sp. [Електронний ресурс]. – Режим доступу URL: www.es.rae.ru/mino/157-654 (дата обращения: 06.07.2012)–10 с.
  55. Мараховский Л.Ф., Козубцов И.Н. Гипотеза волновой теории развития познания во фрактальной динамической научной картине мира знаний. // В.И.Вернадский и ноосферная парадигма развития общества, науки, культуры, образования и экономики в XXI веке : коллективная монография / Под науч. ред. А.И.Субетто и В.А.Шамахова. В 3-х томах. Том 1. – СПб.: Астерион, 2013. C. 161-172.
  56. Мараховский Л.Ф. Новое междисциплинарное научное направление. // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.18074, 18.06.2013 – 14 с.
  57. Мараховский Л.Ф. Основы теории синтеза цифровых устройств на схемах автоматной памяти : монография. – К.: ГЭТУТ, 2014. – 278 с.
  58. Мараховський Л.Ф., Москвін В.В., Москвін М.В. Аналіз працездатності катастрофічних відмовах у базових схемах пам’яті. // ІХ міжнародна науково-технічна конференція «Гіротехнології, навігація, керування рухом і конструювання авіаційно-космічної техніки»: Збірник доповідей. – К.: НТУУ «КПІ», 2013. – 7 с.
  59. Мараховский Л.Ф., Москвин М.В. Основы проектирования реконфигурируемых компьютерных систем управления. // ІХ міжнародна науково-технічна конференція «Гіротехнології, навігація, керування рухом і конструювання авіаційно-космічної техніки»: Збірник доповідей. – К.: НТУУ «КПІ», 2013. –8 с.
  60. Мараховський Л.Ф., Романок Ю.О . Питання побудови мікропроцесорів, що реконфігуруються // Збірник наукових праць ДЕТУТ Мін-во освіти і науки України. Серія «Транспортні системи і технології». – Вип.24. – К.: ДЕТУТ, 2014 – С. 187–195.
  61. Мараховський Л.Ф. Методи проектування інформаційно-керуючих систем: навчально-методичний посібник для магістрів спеціальності 8.05020203 «Автоматика та автоматизація на транспорті (залізничний транспорт)» спеціалізація «Комп’ютерно-інформаційні керуючі системи». – К.: ДЕТУТ, 2015. – 267 с.
  62. Мараховський Л.Ф., Москвін В.В. Комп’ютерні інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті: Навчально-методичний посібник для магістрів спеціальності 8.05020203 «Автоматика та автоматизація на транспорті (залізничний транспорт)». – К.: ДЕТУТ, 2015. – 127 с.
  63. Мараховський Л.Ф., Ковалев В.В., Романок Ю.О. Навчально-методичний посібник по дисципліні «Алгоритмізація і програмування» Лабораторний практикум. – К.: ДЕТУТ, 2015. – 275 с.
  64. R. L. Graham and V. Rödl. Numbers in Ramsey Theory, in Surveys and in Combinatorics. London Mathematical Society Lecture Notes Series, 1987, No. 123, pp.111–153.
  65. Никитин А.В., Логика управления клетки // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.17037, 29.11.2011
  66. Мараховський Л.Ф. Разработка устройств вычислительных машин с многофункциональной системой организации памяти (теория и практика)(Специальность: 05.13.08 – вычислительные машины, системы и сети, элементы и устройства вычислительной техники и систем управления)– Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. - Киев: МО Украины, КГЭУ, 1995. – 355 с.
  67. Мараховський Л.Ф. Разработка устройств вычислительных машин с многофункциональной системой организации памяти (теория и практика)(Специальность: 05.13.08 – вычислительные машины, системы и сети, элементы и устройства вычислительной техники и систем управления) Том ІІ.Отдельный. Приложение. – Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. - Киев: МО Украины, КГЭУ, 1995. – 131 с.


Мараховский Л.Ф. – д.т.н., профессор ГЭТУТ, член-корреспондент РАЕ, академик Междисциплинарной академии наук Украины. marachovsky@ukr.net



Л.Ф. Мараховский, О новом научном направлении в области цифровой вычислительной техники // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.20835, 11.07.2015

[Обсуждение на форуме «Публицистика»]

В начало документа

© Академия Тринитаризма
info@trinitas.ru