Корпоративная информационная система 2 страница

ситуаций и др.

339
22* ■"*

Принцип свободы выбора решений предусматривает возмож­ность изменения критериев на любом этапе принятия решений в соответствии со складывающейся обстановкой.

Введение уровней качества позволяет ограничить исследова­ния одним из перечисленных уровней. Для простых систем часто это исследование устойчивости. Уровень качества выбирает ис­следователь в зависимости от сложности системы, целей анали­за, наличия информации, условий работы системы.

Показатели и критерии оценки эффективности систем. Суще­ственные свойства в соответствии с представлением системы как семантической модели можно условно классифицировать не толь­ко по уровню сложности, но и по принадлежности к системооб­разующим (общесистемным), структурным или функциональным группам. Наиболее типичные показатели существенных свойств систем приведены в табл. I. При таком рассмотрении показатели качества можно отнести к области общесистемных и структур­ных свойств систем. Свойства же, которые характеризуют про­цесс функционирования (поведение) системы, можно назвать опе­рационными, или свойствами операции, поскольку искусственные системы создаются для выполнения конкретных операций или функций.

В общем случае функциональные свойства системы оценива­ются в двух аспектах:

• исход (результаты) функционирования;

• «алгоритм», обеспечивающий получение результатов.

Качество исхода и «алгоритм», обеспечивающие получение результатов, оцениваются по показателям качества.

Показатели качества вводятся с учетом конкретных особен­ностей системы и условий ее функционирования.

В области разработки оценок качества функционирования систем значительные результаты получены в теории исследова­ния операций (см.), в терминах которой искусственная система создается для выполнения операции. Эти результаты полезно ис­пользовать и в теории систем и системного анализа. Поэтому приведем краткий обзор показателей качества, разработанных в теории исследования операций.

К основным укрупненным показателям качества операции относят результативность, ресурсоемкость и оперативность.

Результативность Э характеризуется получаемым в резуль­тате целевым эффектом - результатом, ради которого функцио­нирует система.

Ресурсоемкость R отражает ресурсы всех видов (людские, ма­териально-технические, энергетические, информационные, финан­совые и т.п.), используемые для получения целевого эффекта.

Оперативность О есть измеритель расхода времени, потреб­ного для достижения цели.

Оценка исхода операции учитывает, что операция проводится для достижения определенной цели - исхода операции. Под ис­ходом операции понимается ситуация (состояние системы и внеш­ней среды), возникающая на момент ее завершения. Для количе­ственной оценки исхода операции вводится понятие показателя исхода ее (ПИО) в виде вектора У_исх = <Y₃, Y_R, Y_Q>, компоненты которого суть показатели его отдельных свойств, отражающие результативность, ресурсоемкость и оперативность операции.

Оценка «алгоритма» функционирования является ведущим при оценке эффективности. Такое утверждение основывается на тео­ретическом постулате, подтвержденном практикой: наличие хо­рошего «алгоритма» функционирования системы повышает уве­ренность в получении намеченных результатов. В принципе нужные результаты могут быть получены и без хорошего «алго­ритма», но вероятность этого невелика. Данное положение осо­бенно важно для организационно-технических систем и других, в которых результаты операции используются в режиме реаль­ного времени.

В совокупности результативность, ресурсоемкость и опера­тивность порождают комплексное свойство - эффективность про­цесса Y. - степень его приспособленности к достижению цели. Это свойство, присущее только операциям, проявляется при фун­кционировании системы и зависит как от свойств самой систе­мы, так и от внешней среды.

В литературе термин «эффективность» связывается и с систе­мой, и с операцией, и с решением. Образуемые при этом понятия можно считать эквивалентными. В конечном счете каждое из них отражает соответствие исхода операции, выполняемой системой для достижения поставленной цели. Обычно нужно иметь в виду, что система реализует одну или несколько операций. Для боль­шинства операций процедура оценки эффективности решений носит характер прогнозирования.

Выбор критерия эффективности - центральный, самый ответ­ственный момент исследования системы.

Процесс выбора критерия эффективности, как и процесс оп­ределения цели, является в значительной мере субъективным, творческим, требующим в каждом отдельном случае индивиду­ального подхода. Наибольшей сложностью отличается выбор критерия эффективности решений в операциях, реализуемых иерархическими системами.

Конкретный физический смысл показателей, эффективности определяется характером и целями операции, а также качеством реализующей ее системы и внешними воздействиями.

В отдельных системах в качестве показателей результативно­сти могут рассматриваться показатели ресурсоемкости или опе­ративности, однако качество системы в целом определяется, по­добно ПИО, их совокупностью: К^ = < У^ Y_R, Y₀>.

Хотя конкретные операции достаточно многообразны, суще­ствует ряд общих принципиальных положений, которыми необ­ходимо руководствоваться при формировании системы критериев эффективности решений.

В зависимости от типа систем и внешних воздействий опера­ции могут быть детерминированными, вероятностными или неопределенными. В соответствии с этим выделяют три группы показателей и критериев эффективности:

• показатели и критерии эффективности функционирования систем в известных условиях, если ПИО отражают один строго определенный исход детерминированной операции;

• показатели и критерии эффективности функционирования систем в условиях риска, если ПИО являются дискретными или непрерывными случайными величинами с известными законами распределения в вероятностной операции;

• показатели и критерии эффективности, функционирования систем в условиях неопределенности, если ПИО являются случай­ными величинами, законы распределения которых неизвестны.

Критерий пригодности для оценки эффективности детерминиро­ванной операции имеет вид К^прш: (Vi)(y} е 5|5,- -»^^оп, ie< 3,R_tO >). Им определяется правило, по которому операция считается эф­фективной, если все частные показатели исхода операции при­надлежат области адекватности.

Критерий оптимальности для оценки эффективности детер­минированной операции имеет вид

К^от: (30(Л* е S|S, ->5?^пт, ie<3,R,0 >).

Он определяет правило, по которому операция считается эффек­тивной, если все частные показатели ее исхода принадлежат об­ласти адекватности, а радиус этой области по указанным показа­телям оптимален.

Критерий пригодности для оценки эффективности вероятнос­тной операции имеет вид Я"р^иг:

^u(^)>/$^e6OW)

и определяет правило, по которому операция считается эффек­тивной, если вероятность достижения цели по показателям эф­фективности -Рд_Ц(У_Эф) не меньше требуемой вероятности дости­жения цели по этим показателям ^^>_Дц^Тре6(^_Эф)'

Критерий оптимальности для оценки эффективности вероят­ностной операции имеет вид К°^т:

Р_т(Уэф)*?т(Г^0т)

и определяет правило, по которому операция считается эффек­тивной, если вероятность достижения цели по показателям эф­фективности Р_т( У^ больше или равна вероятности достижения цели с оптимальными значениями этих показателей i* (У⁰¹").

Основной проблемой оценки эффективности вероятностных операций является неясность способа определения требуемых вероятностей.

Это связано с отсутствием достаточной статистики. Извест­но, что применение методов классической теории вероятности допустимо при повторяемости опытов и одинаковости условий. Данные требования в сложных, системах выполняются не всегда.

Наибольшие трудности возникают при оценке эффективнос­ти систем в условиях неопределенности. Для решения этой задачи разработано несколько подходов. Порядок оценки эффективно­сти систем в неопределенных операциях составляет один из раз­делов теории принятия решений.

Выбор показателей для конкретной системы связан с анали­зом большого объема плохо структурированной информации, и поэтому в системном анализе сформулированы требования, сле­дование которым позволяет обосновать применимость показа­телей к оценке систем.

Общими требованиями к показателям исхода операции явля­ются соответствие показателя оценки цели операции, полнота, измеримость, ясность физического смысла (это требование не все­гда реализуемо), неизбыточность, чувствительность.

Набор показателей оценки эффективности функционирова­ния системы может быть определен различными способами. К настоящему времени еще не существует формальной теории, обес­печивающей объективное решение этой задачи: выбор критери­ев оценки зависит от методов моделирования систем.

• 1.Анфилатов B.C. Системный анализ в управлении / B.C. Анфила-
тов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; под ред. А.А. Емельянова. - М.: Фи­
нансы и статистика, 2002. 2. Дегтярев Ю.И. Системный анализ и ис­
следование операций / Ю.И. Дегтярев. - М.: Высшая школа, 1996.
3. Кукушкин А.А. Теоретические основы автоматизированного управ­
ления. Ч. 1. Основы анализа и оценки сложных систем / А.А. Кукушкин. -
Орел: Изд-во ВИПС, 1998.4. Л а го ш а Б. А. Основы системного анализа /
Б.А. Лагоша, А.А. Емельянов. - М.: Изд-во МЭСИ, 1998. 5. Ланнэ А.А.
Многокритериальная оптимизация / А.А. Ланнэ, Д.А. Улахович. - М.: Во­
енная академия связи, 1984. 6. Петухов Г. Б. Основы теории эффектив­
ности целенаправленных процессов. Ч. I. Методология, методы, модели /
Г.Б. Петухов. -М.: МО, 1989. 7. Растригин Л.А. Современные прин­
ципы управления сложными объектами/Л.А. Растригин.-М.: Радио и связь,
1980. 8. Черчмен У. Введение в исследование операций / У. Черчмен и
др. - М.: Наука, 1968. А.А. Емельянов

О

ЛИНГВИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД - один из основных подходов к анализу и проектированию систем (см.), основанный на разра­ботке языков моделирования, языков автоматизации проектиро­вания (см.), применяемых на этапе предварительного описания системы, разработки принципиальных положений (концепции) проекта. Подход иногда так и называют - метод «языка систе­мы» [6].

При разработке языков моделирования используется матема­тическая лингвистика (см.), чем и объясняется название подхода.

В математической лингвистике есть удобный термин для опи­сания структуры языка - тезаурус (см.), поэтому подход называ­ют иногда тезаурусным.

На идее совместного использования средств лингвистическо­го подхода и структурных представлений базируется структур­но-лингвистическое моделирование (см.).

• 1.Волкова В.Н. Системный анализ и его применение в АСУ: учебн.
пособие / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во ЛПИ, 1983. 2. В о л -
к о в а В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учеб. для вузов /
В.Н. Волкова, А.А. Денисов. -СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997.3. Волкова В.Н.
Искусство формализации / В.Н. Волкова. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. -
С. 86-89. 4. Вол кова В.Н. Теория систем и методы системного анализа
в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. -
М.: Радио и связь, 1983. 5. Системный анализ в экономике и организа­
ции производства: учеб. для вузов / Под ред. С.А. Валуева, В.Н. Волковой. -
Л.: Политехника, 1991. 6. Черняк Ю.И. Информация и управление /
Ю.И. Черняк. - М.: Наука, 1974. В.Н. Волкова

ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ (ЛП) - раздел теории оптимизации, посвященный изучению и решению экстремальных задач, в которых целевая функции и ограничения, задающие до­пустимое множество, являются линейными.

Родоначальником ЛП считают доктора физ.-мат. наук, лау­реата Государственной и Нобелевской премий акад. Л.В. Канто­ровича [3, 4], который в 30-е гг. XX в. предложил метод оптими­зации решения экономических задач (в частности, задачи раскроя фанеры [5]).

Л.В. Канторович внес существенный вклад в развитие теории двойственности линейного программирования. Согласно этой тео-

рии каждой задаче ЛП можно поставить в соответствие некото­рую другую (так называемую двойственную) задачу ЛП, опти­мальное значение которой такое же, как и в исходной задаче. Достоинство такого подхода состоит в том, что двойственная задача может оказаться проще исходной задачи в вычислитель­ном отношении. Л.В. Канторович разработал метод разрешаю­щих, множителей для решения задачи ЛП.

Предложенный Канторовичем метод был принят не сразу. Потребовалось более 30 лет, чтобы ЛП сформировалось как са­мостоятельный раздел теории оптимизации.

В последующем, в 50-е гг. XX в. независимо от Канторовича метод решения задачи ЛП (так называемый симплекс-метод) был развит американским математиком Дж. Данцигом, который в 1951 г. и ввел термин «линейное программирование».

Слово «программирование» объясняется тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно определяют программу (план) действий некоторого объек­та, например промышленного предприятия. Слово «линейное» отражает линейную зависимость между переменными.

Рассмотрим простейший пример задачи ЛП.

Предположим, что в трех цехах (Щ, Ц2, ЦЗ) изготавливают­ся два вида изделий - И1 и И2. Известны загрузка каждого цеха а_{ (оцениваемая в данном случае в процентах) при изготовлении каждого из изделий и прибыль (или цена, объем реализуемой про­дукции в рублях) с,, от реализации изделий. Требуется определить, сколько изделий каждого вида следует производить при возмож­но более полной загрузке цехов, чтобы получить за рассматрива­емый плановый период максимальную прибыль или максималь­ный объем реализуемой продукции.

Такую ситуацию удобно отобразить в таблице, которая под­сказывает характерную для задач математического программи­рования форму представления задачи, т.е. целевую функцию (в данном случае определяющую максимизацию прибыли или объе­ма реализуемой продукции)

F(x) = X c_tXi = 240*! + 320*2 ~> ^max (1)

и ряд ограничений (в данном случае диктуемых возможностями цехов, т.е. их предельной 100%-ной загрузкой):

Ограничения здесь задают область допустимых решений в форме (заштрихованного) многоугольника, а семейство (пунк­тирных) прямых представляет собой линии уровня целевой фун­кции F.

Существуют два крайних положения линии уровня, когда она «касается» допустимого множества. Этим двум положениям в данном случае соответствуют две точки «касания» - начало ко­ординат (0, 0) и точка (9, 13). Первая из этих точек - точка мини-

мума, а вторая - максимума данной функции F вида (1) на допус­тимом множестве (2).

В случае большего числа разнородных ограничений графи­ческая интерпретация задачи затруднена, поэтому задачу пред­ставляют в математической форме и используются специальные методы.

Каноническая задача ЛП заключается в минимизации (макси­мизации) линейной целевой функции

где числа с,, с₂,..., с_п являются коэффициентами целевой функции;

числа а_1}ъ i = 1,2.. m,j =1,2,..., n - коэффициенты системы ограничений,

а Ь_{, Ь₂,--, Ь_т - свободные члены, которые считаются неотрицательными.

Математическую модель общей задачи ЛП представляют так­же в следующей форме:

найти такие значения вещественных переменных х_х, х₂,..., х_п, кото­рые доставляют максимальное (минимальное) значение линейной целе­вой функции

п
Р(х) = 2 ^cj '^xj ~* я¹³* (nun) (4)

7=1

при следующих ограничениях

где с ■, a_t„ b_t, о^ р^ - заданные вещественные числа; к, I, т, п- целые числа. 348

Вектор А" = (х_{, х₂,..., xj, удовлетворяющий ограничениям задачи ЛП, называется допустимым решением или планом. До­пустимый план X* = (х*, х\,..., х*_п), при котором целе­вая функция задачи ЛП принимает максимальное (ми­нимальное) значение, называется оптимальным планом.

Иными словами, каноническая задача ЛП состоит в отыска­нии среди всех решений системы (5) линейных уравнений такого ее неотрицательного решения, на котором достигает своего ми­нимального (максимального) значения линейная целевая функ­ция z от п переменных.

В задаче ЛП общего вида вместо некоторых (всех) равенств в ограничениях записаны нестрогие неравенства в ту или другую сторону; при этом условие неотрицательности переменных мо­жет отсутствовать для части или же для всех переменных. Извес­тно, что решение любой задачи ЛП может быть сведено к реше­нию канонической задачи, представляемой в форме (1) или (4).

Линейное программирование первоначально развивалось как направление, разрабатывающее новые подходы к решению задач минимизации выпуклых функций на выпуклом множестве (см. Выпуклое программирование). Понятие целевой функции (см.), удоб­ное для приложений, сформировалось позднее.

Наиболее простым и распространенным методом решения ка­нонической задачи ЛП до сих пор является симплекс-метод, пред­ложенный в 50-е гг. XX в. Дж. Данцигом. Геометрически идею сим­плекс-метода в упрощенной форме можно выразить следующим образом. Допустимым множеством в задаче ЛП является неко­торое многогранное множество л-мерного векторного простран­ства (в частном случае п = 2 - это выпуклый и не обязательно ограниченный многоугольник). Работа симплекс-метода начина­ется с некоторой начальной вершины (начального опорного пла­на) многогранного множества. Специальным образом выясняет­ся, нет ли среди соседних вершин такой, в которой значение целевой функции лучше? Если такая вершина выявлена, то она и принимается за следующее приближение. После этого вновь ис­следуются соседние вершины для полученного приближения и т.д. до тех пор, пока не будет получена вершина, среди соседних вер­шин которой не существует вершины с лучшим значением целе­вой функции. Такая вершина является оптимальной. Она соответ­ствует оптимальной точке (оптимальному решению) задачи ЛП.

Ь настоящее время разработан широкий круг различных чис­ленных методов решения задач ЛП, каждый из которых учи­тывает ту или иную специфическую особенность имеющейся за­дачи ЛП.

Кроме симплекс-метода есть и другие методы решения спе­циальных задач ЛП: метод потенциалов, венгерский метод, двой­ственный симплекс-метод, метод обратной матрицы (модифици­рованный симплекс-метод) и др.

Современное ЛП представляет собой область математики, по­священную разработке теории и численных методов решения эк­стремальных задач с линейными целевыми функциями и линей­ными ограничениями в виде систем равенств и/или неравенств. С применением ЛП решается широкий круг задач экономического характера: задачи о комплексном использовании сырья, рацио­нального раскроя материалов, задачи загрузки оборудования, размещения заказов по однородным предприятиям, задачи о сме­сях, задачи текущего производственного планирования (стати­ческая модель), задачи перспективного оптимального планиро­вания, транспортная задача (см.).

• ЬАшманов С.А. Линейное программирование/С.А. Ашманов.-М.: Наука, 1981. 2. Банд и Б. Основы линейного программирования / Б. Бан-ди. - М.: Радио и связь, 1989. 3. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач / Ф.П. Васильев. - М.: Наука, 1988. 4. Дан­циг Дж. Линейное программирование, его применения и обобщения / Дж. Данциг. - М.: Изд-во «Прогресс», 1966. 5. Канторович Л.В. Ма­тематические методы организации и планирования производства / Л.В. Кан­торович. - Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1939. 6. Ляшенко И.Н. Линейное и нелинейное программирование / И.Н. Ляшенко, Е.А. Карагодова, Н.В. Черникова, Н.З. Шор. - Киев: Вища школа, 1975. 7. Ногин В.Д. Основы теории оптимизации: учеб. пособие / В.Д. Ногин, И.О. Протодьяко­нов, И.И. Евлампиев. -М.: Высшая школа, 1986. 8. Схрейвер А.Теория линейного и целочисленного программирования: в 2 т. / А. Схрейвер. - М.: Мир, 1991. 9. Ю д и н Д. Б. Линейное программирование (теория, методы и приложения)/Д.Б. Юдин, Е.Г. Гольштейн. - М.: Наука, 1969.

В.Д. Ногин, В.Н. Юрьев

4fr -------------------------------

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛИНГВИСТИКА (МЛ) - здесь один из классов методов формализованного представления систем (см.).

Включение лингвистических представлений в разряд матема­тических методов нельзя считать общепризнанным. Символичес-

ки отображение системы в терминах математической лингвисти­ки (Т - тезаурус, G - грамматика) показано на рис. 1.

Некоторые исследователи (например,

¹ Ю.А. Шрейдер [18]) считают, что лингвисти­ка в силу специфических особенностей, по­зволяющих моделировать развивающиеся системы и процессы (что обеспечивается от­сутствием закона исключенного третьего), не

I. является математикой в сложившемся пони­мании этого термина. В то же время фран­цузская школа математиков [15] считает

; математическую лингвистику разделом со-

( временной математики.

МЛ возникла во второй половине XX в. как средство форма­лизованного изучения естественных языков и вначале развива­лась как алгебраическая лингвистика. Первые полезные результа­ты алгебраической лингвистики связаны со структуралистским (дескриптивным) подходом. Однако в силу отсутствия в тот пе-; риод концепции развития языка эти работы привели к еще боль-; шему тупику в попытках построения универсальной граммати­ки, и был период, когда структурализм считался неперспективным направлением развития науки о языке и даже был гоним.

Активное возрождение МЛ началось в 50-60-е гг. и связано в значительной степени с потребностями прикладных технических ¹ дисциплин, усложнившимся задачам которых перестали удовлет­ворять методы классической математики, а в ряде случаев - и фор-■ мальной математической логики.

В период уменьшения интереса к МЛ появилось статистичес-, кое направление, которое называют статистической лингвисти-, кой, или лингвистической статистикой [6, 12, 13 и др.].

Для системных приложений интересно сочетание МЛ и семи­отики, которая возникла как наука о знаках, знаковых системах. _h Однако некоторые школы, развивающие семиотические представ-,' ления, настолько равноправно пользуются в семиотике понятия- { ми МЛ, такими, как тезаурус, грамматика, семантика и т.п.; (характеризуемыми далее), не выделяя при этом в отдельное ]', направление лингвосемиотику (как это делает, например, ' Ю.С. Степанов [14]), что часто трудно определить, к какой обла-' сти относится модель - к МЛ или семиотике.

В то же время именно в лингвосемиотике достигнуты наибо­лее конструктивные результаты, которые могут быть полезны при исследовании систем различной физической природы.

Основными понятиями, на которых базируются лингвисти­ческие представления, являются тезаурус (см.), грамматика, се­мантика, прагматика.

Термин тезаурус (от греч. 0rj6ctopo£ - сокровищница, богат­ство, клад, запас и т.п.) в общем случае характеризует «совокуп­ность научных знаний о явлениях и законах внешнего мира и ду­ховной деятельности людей, накопленную всем человеческим обществом» [10].

Этот термин был введен в современную литературу по язы­кознанию и информатике в 1956 г. Кембриджской группой по изучению языков. В то же время данный термин существовал рань­ше: в эпоху Возрождения тезаурусами называли энциклопедии. С обзором определений тезауруса можно познакомиться в [11].

В МЛ и семиотике термин тезаурус используется в более уз­ком смысле, для характеристики конкретного языка, его много­уровневой структуры. Для этих целей удобно пользоваться од­ним из принятых в лингвистике определений тезауруса как «множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями» [18].

Это определение позволяет представить структуру языка в виде уровней, или страт (см.) множеств слов, словосочетаний, предложений, абзацев и т.п., смысловыражающие элементы (СВЭ) каждого из которых формируются из смысловыражающих эле­ментов предшествующих структурных уровней.

Правила формирования СВЭ второго и третьего уровней в тезаурус не входят, в тезаурусе определяются только вид и наи­менование уровня, характер и вид СВЭ.

Иногда вместо термина смысловыражающие элементы исполь­зуется термин синтаксические единицы тезауруса. Представляет­ся, что это менее удачный термин, так как при формировании элементов нового множества смысловыражающих элементов каж­дого последующего уровня (при образовании слов из букв, фраз и предложений - из слов) у элементов вновь образованного мно­жества появляется новый смысл, т.е. как бы проявляется законо­мерность целостности (см.), и это хорошо отражает термин «смысловыражающий элемент».

В таком толковании понятие тезауруса можно конструктив­но использовать при создании искусственных языков - языков

моделирования, автоматизации проектирования, информацион­но-поисковых языков. Оно позволяет охарактеризовать язык с позиции уровней обобщения, ввести правила их использования при индексировании информации.

Можно говорить о глубине тезауруса того или иного языка, характеризуемой числом уровней, о видах уровней обобщения, и, пользуясь этими понятиями, сравнивать языки, выбирать более подходящий для рассматриваемой задачи или, охарактеризовав структуру языка, организовать процесс его разработки.

Под грамматикой (которую иногда называют синтактикой, синтаксисом, что сужает понятие грамматики, исключая из него морфологию) понимаются правила, с помощью которых форми­руются смысловыражающие элементы языка. Пользуясь этими правилами, можно «порождать» (формировать) грамматически (синтаксически) правильные конструкции или распознавать их грамматическую правильность.

Термин грамматика употребляется в лингвистике и как уко­роченная замена термина «формальная грамматика», который имеет иной смысл и будет охарактеризован далее.

Под семантикой понимаются содержание, значение, смысл формируемых или распознаваемых конструкций языка, под праг­матикой - полезность для данной цели, задачи.

В естественном языке различить понятия, с помощью кото­рых характеризуются термины семантика и прагматика, трудно; обычно пояснить различие можно лишь при парном сопоставле­нии терминов:

<семантика>:: = <содержание> | <смысл> | <значение>; <прагматика>:: = <смысл> [ <значение> | <полезность>.

Поэтому принято рассматривать эти понятия на примерах. Поясним различие между семантически и прагматически правиль­ными конструкциями языка на следующих легко запоминающихся примерах.

Традиционно для пояснения синтаксической правильности и семан­тической бессмыслицы используется предложенный Л.В. Щербой при­мер: «Глокая куздра тшето борздапула бокра и курдычет бокрёика» (в котором нет ни одного слова естественного языка, имеющего смысл). Но примеры можно найти и в естественной речи.

23"¹¹59

Предложение «Муха лукаво всплеснула зубами» синтаксически-пра­вильное, но не имеет смысла в естественном русском языке в обиход­ном, широком употреблении, т.е. является с точки зрения пользовате­лей русским языком семантически неправильным (исключим пока гипотетическую ситуацию сказки, в которой «муха» может быть наде­лена указанными свойствами).

Другое предложение «Маленькая девочка собирает цветы на лугу» -синтаксически и семантически правильное. Однако для директора заво­да (если это луг, а не заводской газон, и - учтем личный фактор - если эта девочка не его дочь) это предложение не несет никакой информа­ции, т.е. прагматически (с точки зрения задач и функций руководителя) является неправильным. Другое дело, если «Иванов {который в данный момент должен находиться на рабочем месте) собирает цветы на лугу». Тогда это предложение было бы и прагматически правильным.

Дата добавления: 2015-11-04