1226

Компьютерное моделирование

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Язык моделирования GPSS. Неформальное введение в имитационное компьютерное моделирование на языке GPSS. Аналитическое и имитационное моделирование. Проверка адекватности и корректировка модели. Экономико-математические модели и методы.

Русский

2013-01-06

1.06 MB

77 чел.

III курс, VI семестр

Компьютерное моделирование

Лектор: Князев Виктор Николаевич

Лекции – 17 часов

Лабы – 17 часов

5 лабораторных работ (мой вариант №7)

1 Лекция, 17.02.2012г.

Язык моделирования GPSS был разработан в 1962 году фирмой IBM. (GPSSW)

Понятие о моделировании:

Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели  называется моделированием.

В общем случае, в качестве объекта-оригинала может выступать  любая  искусственная или естественная реальная или воображаемая система. Если результаты моделирования подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в объекте-оригинале, то считается что модель адекватна объекту-оригиналу. При этом  адекватность зависит от целей моделирования и выбранных критериев.

Неформальное введение в имитационное компьютерное моделирование на языке GPSS.

GPSS- general purpose stimulating system

Задача 1.

Интервал прихода клиентов в парикмахерскую с одним парикмахером распределен равномерно (18+06мин). Время обслуживания так же распределено равномерно (16+-4 минуты). Промоделировать работу парикмахерской в течение 8 часов.

Этапы:.

1 этап: Q-схема математической модели (Queuing system>CMO)

2 этап. Таблица определений GPSS модели

Элементы GPSS модели

Интерпретация

Транзакты:

1 сегмент

Клиент

2 сегмент

Таймер

Приборы:

POR

Парикмахер

Очередь:

OCH

Очередь клиентов

Единицы модельного времени:

Минуты

2 лекция, 2.03.2012г.

Блок-схема GPSS-модели.

1-й сегмент GENERATE

2-Й сегмент (таймер, организующий моделирование в течение 8ч)

 

      Generate 480

 Текст GPSS-модели

  1.  Поле имён и меток
  1.  Поле блоков и карт
  1.  Поле операций

Задача №1.

  •  Первый сегмент
  •  GENERATE 18,6; Приход клиентов
  •  QUEVE       OCH
  •  SEIZE          PAR
  •  DEPART     OCH
  •  ADVANCE 16,4
  •  RELEASE    PAR
  •  TERMINATE
  •  Второй сегмент
  •  GENERATE  480
  •  TERMINATE 1; завершение погона
  •  Прогон модели
  •  START         1; начало прогона

3 лекция, 16 марта  2012 г.

Задача №2. Промоделировать работу парикмахерской со следующими отличиями от задачи №1:

  1.  Интервал прихода клиентов составляет 8+-4 минуты
  2.  Обслуживание клиентов производит бригада парикмахеров из трёх человек.
  3.  Распределение времени пребывания клиента в парикмахерской представить в таблице.

 

Рис.1

Элементы GPSS

Интерпретация

Транзакты

1 сегмент

2 сегмент

Клиенты

Таймер

Многоканальные устройства

BR

BRPAR

Очереди:

ОК

Единица времени

Бригада парикмахеров

Очереди клиентов

1 минута.

8.4

Текст GPSS модели:

1-й сегмент.

BRPAR

STORAGE

3

TAB

TABLE

M1, 5, 5, 10

GENERATE

8,4

QUEUE

OCH

ENTER

BRPAR

DEPART

OCH

ADVANCE

16,4

LEAVE

BRPAR

TABULATE

TAB

TERMINATE

Б

А

Я

Н

TABLE

MEAN

STDEV

RANGE

FREQUENCY

CUM %

TAB

15.935

2.363

10000-15000

20

35.71

15000-20000

36

100.00

«оценка математического ожидания»

«оценка среднего квадратичного отношения»

Описание:

TAB TABLE A,B,C,D

A, B, C - Промежуточные частотные интервалы

D – Общее количество частотных интервалов

TAB TABLE M1, 5, 5, 3

1)

2)

3)

4 Лекция, 30.03.2012г.

Задача (аналитическое и имитационное моделирование)

Имеется мойка автомобилей с одним обслуживающим рабочим (одноканальная система), число мест для автомобилей на мойке ограничено.  Поток прибывающих автомобилей имеет средний интервал 5 минут.  Среднее время обслуживания одного автомобиля: 4 минуты.  Интервал прибытия и времени обслуживания автомобилей имеют экспоненциальное распределение.  Определить эмпирический процент обслуженных автомобилей по числу мест:  1, 2, 3. С соответствующим процентом, вычисленным теоретически.   Моделирование провести для 8 часов работы мойки автомобилей.

  1.  
  2.  

  1.  

 Ρ=

 

E

% теор

% эмпирич

1

73,8

75

2

82,7

82

3

87,8

87

Классификация видов моделирования систем:

Под математическим моделированием понимается процесс установления соответствия:

данному реальному объекту (системе) некоторого математического объекта (называемого моделью) и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики изучаемого реального объекта. Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (напр., алгебраических, интегральных, дифференциальных и т.д.).

Аналитическая модель может быть исследована следующими способами:

  •  Аналитическим (когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик)
  •  Численным (когда не имея возможности получить искомой зависимости в общем виде стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных: т.е. частные решения)
  •  Качественным (когда, не имея решения в явном виде можно найти некоторые свойства решения, напр.: оценить устойчивость решения)

При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени. Это позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса  в различные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики исследуемой системы. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим, является возможность решения более сложных задач. Достаточно просто учитывать такие факторы, как: наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейных характеристик элементов системы, многочисленные случайные воздействия и т.д., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование является самым популярным методом исследования больших (сложных) систем, а часто и единственным практически доступным методом получения информации о поведении системы, особенно на этапе её проектирования. Поскольку в большинстве случаев имитационной модели имеют вероятностную природу, то в качестве метода машинной реализации имитационной модели используется метод статистического моделирования в основе которого лежит метод статистических испытаний. Имитационное моделирование позволяет решать задачи  анализа больших (сложных систем), включая задачи оценки вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системы и влияния изменения различных параметров системы.

5 Лекция, 13.04.2012г.

Комбинированная (аналитико-имитационное моделирование) позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех  из них (где это возможно) используются аналитические модели. Для остальных подпроцессов строятся имитационные модели.

Основные этапы компьютерного моделирования. КМ предполагает наличие  следующих укрупнённых этапов:

  1.  Формулирование целей моделирования

В качестве целей моделирования могут быть цели обоснования работоспособности исследуемой системы, оптимизация системы, поиск соответствующих функциональных зависимостей и т.д. Так же на этом этапе производится оценка целесообразности проведения моделирования.

  1.  Разработка концептуальной модели

Это абстрактная модель, определяющая состав и структуру системы, свойства элементов и причинно-следственные связи присущие исследуемой системе и существенной для достижения целей моделирования. При построении концептуальной модели выполняются следующие шаги:

  1.  «Ориентация»

Ориентируется на выявление определенных свойств системы в соответствии с целями моделирования

  1.  «Стратификация»

Исследуемая система представляется семейством иерархических моделей, каждая из которых отображает её поведение на различных уровнях детализации. Уровни детализации называются «стратами», а процесс выделения уровней- «стратификацией».

  1.  «Детализация»

Детализация системы должна производиться до такой степени, чтобы для каждого элемента были известны (или могли бы быть получены) в зависимости от параметров входных и выходных воздействий элементов существенных для функционирования системы.

  1.  «Локализация»

Осуществляется путём представления внешней среды в виде генераторов внешних воздействий, включаемых в состав модели в качестве элементов

  1.   «Структуризация и управление»

Заключается в построении структуры модели  с указанием вещественных и информационных связей между элементами. Управление в системе определяется либо в соответствии с принципом «структурного управления», либо в соответствии с алгоритмическим управлением.

Если по результатам «ориентации», «стратификации» и «детализации» получается модель большой размерности ( то есть с большим числом параметров или элементов.. ее следует упростить при наличии элементов «больше 100»)

  1.  Подготовка исходных данных

При подготовке исходных данных выполняются следующие шаги:

  1.  Сбор фактических данных.

Большая часть параметров – случайные величины по своей природе. Однако, в целях упрощения модели  часто многие из них представляются детерминированными  средними значениями.  Это можно делать, если случайная величина имеете небольшой разброс (близка к постоянному значению) или в случае, когда для достижения цели моделирования достаточно вести расчет по средним значениям. При создании модели может иметь место и обратное явление – детерминированные параметры представляются случайной величиной.  Делается это при интеграции элементов системы с целью сокращения размерности модели.

  1.  Подбор закона распределения

Для случайных параметров организуется сбор статистики и последующая её обработка для выявления возможности представления параметра некоторым теоретическим законом распределения

  1.  Аппроксимация функций

При отсутствии точных данных о функциональной зависимости для элементов системы следует аппроксимировать эту функциональную зависимость определенным математическим выражением.  Поиск математических зависимостей между двумя и более переменными  по собранным опытным данным может выполняться с помощью методов регрессионного, корреляционного или дисперсионного анализа.

  1.  Выдвижение гипотез

По части параметров, которые отражают новые элементы будущей системы или новые условия функционирования отсутствует возможность сбора фактических данных. Для таких параметров выдвигаются гипотезы об их возможных значениях.

  1.  Разработка математической модели

Концептуальная модель и количественные исходные данные служат основой для разработки математической модели. Разработка единой методики создания математической модели не представляется возможной, что обусловлено большим разнообразием класса систем и их моделей. В целом построение математической модели предусматривает анализ концептуальной модели и исходных данных в целях выбора одной из подходящих формализованных схем., например представление в виде систем и систем массового обслуживания, дифференциальных или интегральных уравнений, конечных автоматов с использованием алгебры высказываний, математического программирования и т.д. Одной из наиболее общих формализованных схем является описание в виде агрегативных систем, что позволяет использовать универсальные средства имитационного моделирования

  1.  Выбор метода моделирования

Разработанная математическая модель функционирования системы может быть исследована различными методами: аналитическими, имитационными. С помощью аналитических методов можно произвести наиболее полное исследование модели. Однако это удается лишь для сравнительно-простых систем.  Имитационное моделирование – наиболее универсальный метод исследования систем и количественной оценки характеристик их функционирования.  Позволяет также рассматривать процессы, происходящие в системе практически на любом уровне детализации. В имитационной модели можно реализовать любой алгоритм управления или функционирования системы.  Имитационный метод является основным методом исследования сложных систем. Выбор метода моделирования определяется математической моделью и исходными данными.

  1.  Выбор средств моделирования

После выбора метода моделирования необходимо выбрать технические и программные средства для проведения исследования модели с помощью компьютера.  Для проведения аналитического моделирования зачастую не предъявляется особых требований к техническим средствам. Основным требованием для имитационного моделирования является наличие оперативной памяти достаточно большой ёмкости. Это объясняется тем, что в процессе модельного эксперимента постоянно производятся чередующиеся обращения к параметрам элементов и воздействии, поэтому все они должны нах-ся в оперативной памяти. Для создания программных моделей могут использоваться универсальные алгоритмические языки общего назначения. Преимущество в возможности использования стандартного ПО, написания экономичных по затратам памяти и быстродействия программ учёта детальных особенностей функционирования моделируемых систем. Для имитации на языках общего назначения возникает ряд проблем, нетипичных для практики программирования нетипичных задач. В частности: организация параллельного выполнения алгоритмов,  операции со временем, имитации случайных процессов, сбор и обработка результатов моделирования и т.д.

Для облегчения решения этих и некоторых других задач созданы специальные проблемно-ориентированные средства – языки моделирования.  Решение перечисленных задач осуществляется полностью или частично – внутренними средствами языка. Примером такого языка является язык GPSS.

  1.  Разработка программной модели

После выбора языка разрабатывают программную модель.  Этот процесс включает разработку алгоритма, конкретизацию форм представления входных и выходных данных и написание с отладкой программы. Это важный и трудоёмкий этап, но по технологии он практически не отличается от обычного программирования.

  1.  Проверка адекватности и корректировка модели

Проверка адекватности модели системе заключается в анализе её соразмерности с исследуемой системой, а так же равнозначности системе. Естественная и простейшая мера адекватности – отклонение некоторой характеристики оригинала и модели, или отношение отклонения к характеристике оригинала.

Тогда считается, что модель адекватна системе, если:

Если практическое использование данного критерия по каким-либо причинам затруднительно или невозможно, то оценка адекватности может проводиться путём экспертного анализа.  Если по результатам  выясняется недопустимое рассогласование модели и системы, то возникает необходимость корректировки модели

  1.  Планирование машинных экспериментов

На данном этапе, что особенно важно для имитационного моделирования. Сначала проводится стратегическое планирование, которое заключается в выборе определенных сочетаний изменяемых параметров и последовательности проведения экспериментов. Затем проводится тактическое планирование, которое представляет собой совокупность методов уменьшения длительности каждого машинного эксперимента при обеспечении статистической достоверности результатов имитационного моделирования.  

  1.  Моделирование на ЭВМ

На данном этапе в соответствии с разработанным планом  осуществляется непосредственная реализация машинных экспериментов.

  1.  Анализ результатов моделирования.

При имитационном моделировании измеряются множества значений по каждой выходной характеристике. Эти выборки необходимо обрабатывать для удобства последующего анализа и использования. Поскольку выходные характеристики зачастую являются случайными величинами или функциями, обработка заключается в вычислении оценок математических ожиданий, дисперсий, корреляционных моментов, в построении гистограмм частот с целью подобрать теоретический закон распределения.  А.Р.М. позволяет найти функциональные зависимости характеристик и параметров, а так же уточнить множество информативных параметров модели, что может привести к изменению первоначального вида концептуальной модели. В конечном счете, результаты моделирования используются для принятия решения о работоспособности системы, для выбора лучшего проектного варианта или для оптимизации системы.

6 Лекция, 11.05.2012г.

Экономико-математические модели и методы

Особенности автоматизированного управления

Производственный менеджмент – совокупность принципов, методов и средств управления производства с целью повышения эффективности производства и увеличения прибыли

Маркетинг – система управления предприятием, предполагающая детальный учёт и анализ процессов происходящих на рынке для принятия эффективных хозяйственных решений. К основным функциям маркетинга относятся следующие:

1.Изучение спроса

2. Обоснование товарного ассортимента

3. Вопросы ценообразования

4. Реклама

5. Организация сбытовой деятельности и т. д.

Существенное повышение качества и эффективности производственного менеджмента заключается в использовании различных форм автоматизированного управления (АСУ). АСУ представляет собой человеко-машинную систему управления, основанную на применении средств вычислительной техники, БД и обеспечивающую эффективное управление сложным объектом.

Классификация АСУ. Типы АСУ по характеру процессов управления

                                                                                 АСУ

АСУП

предприятия

АСУТП

Технологических процессов

ИАСУ

интегрирования

АСУП_____________

ИАСУР____________ ИАСУ

          Технологические процессы

Применительно к сфере производства: АСУП, АСУТП, ИАСУ.

Основными особенностями АСУП является управление в мягком реальном времени (без жестких ограничений на время реакции). Функциональное объединение задач управления организации и экономики предприятия, управление на уровне участков.. цехов и предприятия в целом.

АСУТП характеризуется управлением в жестком реальном времени (строго в темпе протекания управляемого процесса на уровне технологического оборудования и технологических процессов).  

ИАСУ представляют собой объединения АСУП и АСУТП и предполагают комплексное решение задач организационно-экономического и технологического управления.

Функциональный подход к структуризации АСУ, функциональная структура АСУП.

Структура АСУ должна рассматриваться в тесной взаимосвязи со структурой объекта управления и структурой управления им.  Для структуризации АСУП часто используется функциональный  подход, то есть разделение процесса управления между управленческими подразделениями в соответствии с  функциями управления.  Основными компонентами АСУП в этом случае являются функциональные подсистемы. Часть системы управления, выделенная по признаку общности функции управления, называется функциональной подсистемой.  Применительно к сфере производства обычно выделяют следующие основные типовые функциональные подсистемы АСУП:

  1.  Технико-экономического планирования
  2.  Оперативного управления производством
  3.  Управления материально-техническим снабжением
  4.  Управления сбытом

и другие функциональные системы…

Каждая функциональная подсистема включает совокупность функциональных задач.  Под функциональной задачей понимается алгоритм формирования данных или документов, имеющих определенное функциональное значение для управления предприятием.

Экономико-математические модели и методы,  используемые в АСУП.

Вопросы и задачи формируются в виде соответствующих экономико-математических моделей.  Такие дела. Построение, алгоритмизация и реализация базируется на применении соответствующих экономико-математических методов.

7 лекция, 25.05.2012г.

Основные виды экономико-математических моделей, используемых в АСУП

Экономико-математические модели

Дескриптивные

Экстремальные

ММП (модели математического программирования)

Статистические

Игровые

Являются моделями оценки эффективности и предназначены для выработки характеристик производства и управления.

Предназначены для выбора наилучших в заданных условиях способов действия и линии поведения

Данные модели предназначены для описания (description) различных производственно-экономических и организационно-экономических процессов. К дескриптивным моделям относятся в частности балансовые модели, устанавливающие соответствие между затратами и доходами производства (вход-выход). Балансовые модели представляют собой СЛУ, связывающих различные производственные факторы такие, как: количество продукции производимой и потребляемой, складируемой и реализуемой, материалы и энергию, рабочую силу и оборудование и т.д.

В законченной форме балансовая модель может определять основу бизнес-плана предприятия и использоваться для предварительной оценки загрузки оборудования, планирования организационно-технических мероприятий, оценки производственных фондов, прогноза себестоимости, рентабельности и т.д.

Дескриптивные модели в качестве моделей оценки эффективности обычно являются входными по отношению к моделям оптимизации.

К данным моделям относят модели для опр-я экстремумы функций и функционалов. Данные модели основаны на применении метода Ньютона и его модификации, методов вариационного исчисления и исходя из возможностей этих методов применяются в первую очередь ля решения задач оперативного управления и регулирования. Одной из задач оперативного регулирования является, в частности, задача обеспечения возможного отклонения результатов производственной деятельности от плановых показателей в заданных пределах.

Данные модели включают в себя в частности модели линейного, нелинейного, динамического программирования, а так же модели сетевого планирования и управления (СПУ). Математическое программирование объединяет ряд математических методов, предназначенных для составления наилучших (оптимальных) планов действий.

Линейное программирование применяется в тех случаях, когда заданные условия производства описываются ограничениями и целевой функцией, имеющими линейную форму. Если используются нелинейные формы, то применяются соответствующие методы нелинейного программирования.

Динамическое программирование используется для выбора наилучшего плана выполнения многоэтапных действий, в которых результат каждого последующего шага зависит от предыдущих шагов. Например, при решении задач планирования производственной деятельности предприятия.

СПУ (составление сетевых графиков)

предназначена для планирования подготовки выполнения различных видов производственной деятельности, а так же для управления этими мероприятиями в ходе их проведения.

К данным моделям относятся в частности имитационные модели

Предназначены для обоснования решений в условиях неопределенности и связанного с этим риска. Игровые модели основаны на теории игр и теории статистических решений

Понятие и классификация автоматизированных рабочих мест (АРМ)

Современный этап управления экономическими объектами характеризуется развитием систем распределенной обработки информации. Ключевым звеном таких систем является АРМ специалиста. АРМ представляет собой рабочее место конечных пользователей АСУ, оборудованное средствами, обеспечивающими участие человека в реализации функций управления. АРМ имеют проблемно-профессиональную ориентацию на конкретную предметную область. По степени специализации АРМ подразделяются на уникальные, серийные и массовые, а с точки зрения конечных пользователей АРМ подразделяются на АРМ индивидуального и коллективного пользования. В зависимости от степени подготовленности к работе с вычислительной техникой принято выделять 4 категории пользователей АРМ:

  1.  Пользователи, имеющие хорошую подготовку и владеющие, по крайней мере, одним из современных языков программирования
  2.  Пользователи имеющие среднюю подготовку, и владеющие по крайней мере одним из используемых данным АРМ программных средств.
  3.  Пользователи, имеющие слабую подготовку для работы на ПК.
  4.  Пользователи, не имеющие никакой подготовки для работы на персональном ПК.

В настоящее время АРМ, применяемые для организационно-экономического управления, ориентированы чаще на пользователей 2 и 3 категории. Для пользователей 3 и 4 категорий особенно важно, чтобы АРМ предоставляли каждому специалисту возможность работы в привычных для него терминах, понятиях и в соответствии со сложившимися в его предметной области бизнес- правилами.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

14887. Саят құстары және олардың жаратылыстағы ерекшеліктері 75 KB
  Саят құстары және олардың жаратылыстағы ерекшеліктері Академик Әлкей Марғұлан Дала данышпанының таяуда табылған €œСаят құстары€ атты зерттеу мақаласы өз өмірінің қысылтаяң тұстарында жазылған. 1934-1939 және 1947-1953 жылдары академиялық іргелі ғылыммен айналысудан ше
14888. ТҮРКІСТАННЫҢ ИСЛАМ ӘЛЕМІНДЕГІ ЕРЕКШЕ ОРНЫ 101.5 KB
  ТҮРКІСТАННЫҢ ИСЛАМ ӘЛЕМІНДЕГІ ЕРЕКШЕ ОРНЫ Мұртаза БҰЛҰТАЙ Ислами әдебиеттерде көбінесе €œЙесе€ Йеси деп аталатын заманауи Түркістан шаһарының діни тарихи әлеуметтік маңызын екшемес бұрын €œТүркістан€ сөзінің мағнасын сәл талдап көрелік. VIIғасырда Орта Аз
14889. ҚАЗАҚТЫҢ ҰЛТТЫҚ АҒАШ ОЮ-ӨРНЕГІНІҢ ЭТНО-МӘДЕНИ ҚЫЗМЕТІ 56.5 KB
  ҚАЗАҚТЫҢ ҰЛТТЫҚ АҒАШ ОЮӨРНЕГІНІҢ ЭТНОМӘДЕНИ ҚЫЗМЕТІ F. Құрманқұлова Ы.Алтынсарин атындағы № 49 мектепгимназия Тараз қ. Қазақстан Республикасының Президенті Н.Назарбаев өзінің 2003 жылғы 4 сәуірде Қазақстан халқына арналған Жолдауында Біз өз мәдениетіміздің құ...
14890. ҰЛТТЫҚ ҚОЛ ӨНЕР - ЭСТЕТИКАЛЫҚ ТӘРБИЕНІҢ НЕГІЗІ 40.5 KB
  ҰЛТТЫҚ ҚОЛ ӨНЕР ЭСТЕТИКАЛЫҚ ТӘРБИЕНІҢ НЕГІЗІ Ахман Сұхбан Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия Ұлттық университеті Астана қаласы Халқымыз қолөнерді ертеден қастерлеп бағалай білген. Атадан балаға ұласып келе жатқан осы дәстүр кейбір жерлерде ұмытыла бастағ...
14891. ЭТНОМӘДЕНИЕТ ҚҰНДЫЛЫҚТАРЫ – ОТАНСҮЙГІШТІК ҚАСИЕТТЕРДІ ҚАЛЫПТАСТЫРУ ҚҰРАЛЫ 44 KB
  ЭТНОМӘДЕНИЕТ ҚҰНДЫЛЫҚТАРЫ – ОТАНСҮЙГІШТІК ҚАСИЕТТЕРДІ ҚАЛЫПТАСТЫРУ ҚҰРАЛЫ Ә.О. Қамақ Тараз мемлекеттік педагогикалық институты Тараз қ. Адамзат тарихының беттерін ақтара отырып әлем құрлықтарында өмір кешкен халықтар ғасырлар бойы тәуелсіздік үшін күрес
14892. ҰЛТТЫҚ ӨНЕР ШЕБЕРІ С.А. ТӨЛЕНБАЕВТЫҢ ШЫҒАРМАШЫЛЫҒЫ 50.5 KB
  ҰЛТТЫҚ ӨНЕР ШЕБЕРІ С.А. ТӨЛЕНБАЕВТЫҢ ШЫҒАРМАШЫЛЫҒЫ А.Ә. Сихаев. Н.Б. Раимов Тараз мемлекеттік педагогикалық институты Тараз қ. Бұл мақаладағы біздің мақсатымыз қазақтың топ оюөрнек өнерінің тарихи сыры мен оны дамытушы шеберлердің маңызын аша түсу болып санала
14893. Ұлттық суретшілердің рухани әлемі 126.5 KB
  Ұлттық суретшілердің рухани әлемі Қазақстан Республикасы мемлекеттік саясатының әлеуметтікмәдени дамуы жөніндегі тұғырнамасында Республикада тұратын барлық халықтар мәдениетінің өзіндік ерекшелігіне тиісті көңіл бөлінетіндігі және кез келген мәдениет қайтала
14894. Ұлттық театрды дамытудағы шешендік өнердің орны 197.5 KB
  Ұлттық театрды дамытудағы шешендік өнердің орны Жұмыстың жалпы сипаттамасы Зерттеудің өзектілігі. Театр мен шешендік өнер адам баласының ақылой мен сезім пернелерін сөз бен іс арқылы білдіруге талпынған пиғылынан туындаған рухани негізі ортақ екі түрл...
14895. Этнос туралы ұғым. Этностардың пайда болу заңдылықтары 199 KB
  €œЭтнос€ туралы ұғым. Этностардың пайда болу заңдылықтары €œЭтнос€ гректiң – еtпоs тайпа халық деген сөзiнен шыққан. Ғылымда €œхалық€ терминiнiң орнына €œэтнос€ терминi орынды қолданыла бастады. Бұл термин этностың негiзгi тарихи түрi – €œтайпа€ €œұлыс€ €œнар