60

Системний аналіз як науковий метод пізнання

Контрольная

Информатика, кибернетика и программирование

Системний аналіз - науковий метод пізнання, що представляє собою послідовність дій з установлення структурних зв'язків між змінними або елементами досліджуваної системи. Спирається на комплекс загальнонаукових, експериментальних, природничих, статистичних, математичних методів.

Украинкский

2012-11-18

243 KB

35 чел.

План.

  1.  Вступ.
  2.  Властивості та характерні особливості складних систем.
  3.  Висновок.
  4.  Список використаної літератури.
  5.  Задачі.

  1.  Вступ.

Системний аналіз - науковий метод пізнання, що представляє собою послідовність дій з установлення структурних зв'язків між змінними або елементами досліджуваної системи. Спирається на комплекс загальнонаукових, експериментальних, природничих, статистичних, математичних метод ів.

Єдиної методики системного аналізу у наукових дослідженнях поки що немає. У практиці досліджень він застосовується з використанням таких методик: процедур теорії дослідження операцій, яка дає змогу дати кількісну оцінку об'єктам дослідження; аналізу систем дослідження об'єктів в умовах невизначеності; системотехніки, яка включає проектування і синтез складних систем у процесі дослідження їх функціонування (проектування і оцінка економічної ефективності АСК технологічних процесів та ін.). Важливе значення системний аналіз має в управлінні персоналом.

Системний аналіз виник в епоху розробки комп'ютерної техніки. Успіх його застосування при вирішенні складних завдань багато в чому визначається сучасними можливостями інформаційних технологій. М.М. Моісеєв призводить, за його висловом, досить вузьке визначення системного аналізу : «Системний аналіз - це сукупність методів, заснованих на використанні ЕОМ і орієнтованих на дослідження складних систем  - технічних, економічних, екологічних і т.д. Результатом системних досліджень є, як правило, вибір цілком певної альтернативи плану розвитку регіону, параметрів конструкції і т.п. Тому витоки системного аналізу, його методичні концепції лежать в тих дисциплінах, які займаються проблемами прийняття рішень: теорії операцій  і загальної теорії управління ».

Цінність системного підходу полягає в тому, що розгляд категорій системного аналізу створює основу для логічного і послідовного підходу до проблеми прийняття рішень. Ефективність вирішення проблем за допомогою системного аналізу визначається структурою розв'язуваних проблем.

Відповідно до класифікації, всі проблеми підрозділяються на три класи:

Добре структуровані (well-structured), або кількісно сформульовані проблеми, в яких істотні залежності з'ясовані дуже добре;

Неструктуровані (unstructured), або якісно виражені проблеми, що містять лише опис найважливіших ресурсів, ознак і характеристик, кількісні залежності між якими абсолютно невідомі;

Слабо структуровані (ill-structured), або змішані проблеми, які містять як якісні елементи, так і маловідомі, невизначені сторони, які мають тенденцію домінувати.

Для вирішення добре структурованих кількісно висловлюваних проблем використовується відома методологія дослідження операцій, яка полягає в побудові адекватної математичної моделі (наприклад, задачі лінійного, нелінійного, динамічного програмування, задачі теорії масового обслуговування, теорії ігор та ін) та застосуванні методів для відшукання оптимальної стратегії управління цілеспрямованими діями.

Для вирішення слабо структурованих проблем використовується методологія системного аналізу, системи підтримки прийняття рішень (СППР). Розглянемо технологію застосування системного аналізу до вирішення складних завдань.

Процедура прийняття рішень згідно включає наступні основні етапи:

  •  Формулювання проблемної ситуації;
  •  Визначення цілей;
  •  Визначення критеріїв досягнення цілей;
  •  Побудова моделей для обгрунтування рішень;
  •  Пошук оптимального (допустимого) варіанту рішення;
  •  Узгодження рішення;
  •  Підготовка рішення до реалізації;
  •  Затвердження рішення;
  •  Керування ходом реалізації рішення;
  •  Перевірка ефективності рішення.

Для багатофакторного аналізу, алгоритм можна описати і точніше:

  •  Опис умов (факторів) існування проблем, І, АБО і НЕ зв'язування між умовами;
  •  Заперечення умов, знаходження будь-яких технічно можливих шляхів. Для вирішення потрібен хоча б один єдиний шлях. Всі І змінюються на АБО, АБО змінюються на І, а не міняти на підтвердження, підтвердження змінюється на НЕ-зв'язування;
  •  Рекурсивний аналіз випливають проблем із знайдених шляхів, тобто п.1 та п.2 заново для кожної подпроблеми;
  •  Оцінка всіх знайдених шляхів рішень за критеріями вихідних подпроблем, зведених до матеріальної чи іншої загальної вартості.

Системний аналіз спрямований на розв'язання складних проблем. Проблема виникає тоді, коли є розходження між бажаним та дійсним, тобто це абстрактна категорія, що відображає розуміння людьми мотивів своєї діяльності. Проблеми породжуються та розв'язуються людьми, а тому поняття «проблема» має людські риси сприйняття, що породжуєнаступні труднощі:

  •  неясність розуміння проблеми;
  •  складнощі постановки проблем на віддалену перспективу;
  •  складність класифікації проблем і, як наслідок, вибір неадекватних засобів їх розв'язання;
  •  спотворена оцінка проблем (близькі, але дрібні проблеми затуляють великі, але віддалені);
  •  неправильна оцінка значимості проблем внаслідок вузькопрофесійної точки зору;
  •  змішування цілей, які необхідно досягнути, з засобами їх досягнення.

Метою застосування системного аналізу до конкретної проблеми є підвищення ступеня обґрунтованості рішення, що приймається. Для СА важливими є наступні методологічні принципи: органічна єдність суб'єктивного та об'єктивного; структурність системи, що визначає цілісність та стійкість характеристик системи; динамізм систем; міждисциплінарний характер системних досліджень; органічна єдність формального та неформального при проведенні СА. На відміну від довільно широкої системної методології системний аналіз обмежують дві наступні особливості:

  •  системні аналітики вивчають лише штучно створені системи, в яких людині належить надзвичайно важлива, а в багатьох випадках і вирішальна роль;
  •  головна задача СА — прийняття рішень і управління.

Системний аналіз — це методологія дослідження таких властивостей та відношень в об'єктах, які важко спостерігаються та важко розуміються, за допомогою представлення цих об'єктів у вигляді цілеспрямованих систем та вивчення властивостей цих систем та взаємних відношень як відношень між цілями та засобами їх реалізації. Системний аналіз відрізняється від інших методів дослідження тим, що:

  •  враховує принципову складність об'єкта, що досліджується; бере до уваги розгалужені та стійкі взаємні зв'язки його з оточенням; враховує неможливість спостереження ряду властивостей об'єкта та оточуючого середовища;
  •  реальні явища, їх властивості та зв'язки з оточенням переводяться далі в абстрактні категорії теорії систем;
  •  ґрунтуючись на відомих властивостях складних систем дозволяє виявити нові конкретні властивості та взаємні зв'язки конкретного об'єкта дослідження;
  •  на відміну від інших методів, в яких точно визначені об'єкти, включає як один з важливих етапів визначення об'єкта, його знаходження чи конструювання;
  •  орієнтується не на розв'язання «правильно сформульованих» задач, а на створення правильної постановки задачі, вибір відповідних методів для її розв'язання;
  •  основне в СА — знайти шлях, яким можна перетворити складну проблему в простішу, яким чином не лише складну до розв'язання, але й для розуміння, проблему перетворити в послідовність задач, для яких існують методи їх розв'язання;
  •  СА завжди конкретний — завжди має справу з конкретною проблемою, конкретним об'єктом дослідження, є продуктивним тоді, коли застосовується до розв'язання завдань певного типу.

Системний аналіз застосовується для розв'язання складних проблем, що пов'язані з діяльністю людей. Людську діяльність умовно можна поділити на дві області: рутинна діяльність, розв'язання регулярних, щоденних завдань; розв'язання нових задач, які виникають вперше.

Окрім того, проблеми розрізняються за ступенем їх структурованості:

  •  добре структуровані та сформульовані кількісно;
  •  слабко структуровані, в яких зустрічаються як кількісні, так і якісні оцінки;
  •  неструктуровані, якісні проблеми.

Перший тип проблем не потребує СА, оскільки існує потужний апарат математичного моделювання та строгі кількісні методи розв'язання. Основною областю застосування методів СА є слабко структуровані проблеми, а для розв'язання неструктурованих проблем в більшості застосовуються евристичні методи. Потреба в СА виникає в тому випадку, коли виникають наступніситуації:

  •  розв’язується нова проблема, і за допомогою СА вона формулюється, визначається, що і про що потрібно дізнатися, і хто повинен знати;
  •  розв’язання проблеми передбачає координацію цілей з множиною засобів їх досягнення;
  •  проблема має розгалужені зв'язки, що викликають віддалені наслідки в різних галузях, і прийняття рішення в таких випадках потребує врахування сукупної ефективності та повних затрат;
  •  існують варіанти розв'язання проблеми або досягнення взаємно пов'язаного комплексу цілей, які важко порівняти;
  •  створюються нові складні системи;
  •  здійснюється вдосконалення, реконструювання виробництва, необхідна реінженерія бізнес-процесів;
  •  при створенні інформаційних систем та комп'ютеризованих систем керування;
  •  коли важливі рішення повинні прийматися за наявності невизначеності та ризику та (або) на достатньо віддалену перспективу.

Для забезпечення успіху СА потрібно:

  •  застосовувати його у тих випадках, для яких він призначений;
  •  наявність потреби, зрозумілої мети та (або) призначення;
  •  відповідальне ставлення як аналітиків, так і організації-замовника;
  •  наявність накопиченої інформації, досвіду, ідей та уявлень про предмет дослідження;
  •  відображення в результатах СА реального стану справ та реальних шляхів розв'язання проблем, а не «обґрунтування» суб'єктивних рішень;
  •  наявність ресурсів — кваліфікованих експертів, обладнання, грошових засобів;
  •  аналіз можливого впливу сторонніх побічних факторів (прогноз наукових відкриттів, винаходів, політичної ситуації).

2. Властивості та характерні особливості складних систем.

Поняття складності та масштабності систем.

Одною із основних класифікаційних ознак є складність системи, яка визначається типом та характером взаємодії між елементами системи. Складність не може бути висловлена за допомогою одного показника і її визначення залежить від галузі наук та застосування системи. Складність зазвичай необхідно виразити кількісно, хоча вона означає дещо якісне. Необхідно розрізняти статичну та динамічну складність. Статична складність - це внутрішня складність системи, а динамічна – це складність керування системою.Важкість і складність є різні поняття. Складна проблема є слабко структурованою і має велику кількість розв’язань, які своєю чергою мають багато призначень. Для складних систем властивими є різні системні моделі, які описують її різні сторони та різну глибину проникнення. Для вимірювання складності кількісно використовують різні концепції:

• алгоритмічна, яка визначає складність довжиною алгоритму відтворення системи;

• обчислювальна – пов’язує алгоритмічну складність та обчислювальні ресурси;

• інформаційна – розуміє складність з точки зору ентропії системи;

• статистична – характеризує складність через міру затрат на розпізнаваність розподілів ймовірностей;

• теоретико-множинна, інтервальні концепція складності – характеризує складність через міру затрат на забезпечення розпізнаваності множин значень

• логічна – побудована на аналізі предикатів, які характеризують систему;

• множинна – визначає складність як кількість елементів системи

Алгоритмічна складність базується на понятті функції, що може бути обчислена за допомогою алгоритму при його реалізації машиною Тьюринга. Алгоритмічна складність задає складність описання алгоритму розв’язання задачі. Такий підхід дозволяє порівнювати складність тільки в межах визначеного класу задач. Алгоритмічна складність доповнюється обчислювальною, яка характеризує витрати різних обчислювальних ресурсів на розв’язування заданого класу задач. Міру обчислювальної складності характеризують також: надійність обчислень; можливість розпаралелювання обчислювального процесу; частоту звертань до складових комп’ютера та розподіл даних та проміжних результатів між постійною і оперативною пам’яттю. Інформаційна концепція розглядає складність розв’язання оптимізацій них задач. Поняття “найкраще рішення” є не математичною проблемою, а проблемою СА. Достатньо часто для оцінки складності оптимізацій них задач розглядають її розмірність та необхідну точність отримуваного результату, тобто обсягом інформації для отримання розв’язку. Однак тут також потрібно враховувати реальні витрати обчислювальних ресурсів та складність алгоритму реалізації обраного методу оптимізації. Статистична концепція складності побудована на тому, що поведінка складних систем є не передбачуваною, але агреговані характеристики таких систем є статистично стійкими. Встановлення цих характеристик, перевірки апріорних гіпотез на яких вони базуються вимагає відповідних обсягів спостережень, вартісна оцінка збирання якої є характеристикою складності. Теоретико-множинна, інтервальна концепція складності також стосується поведінки систем в умовах невизначеності, коли агреговані характеристики систем можливо отримати в множинному (інтервальному) вигляді. Для забезпечення мінімальних розмірів множин значень чи функціональних коридорів характеристик необхідно отримати певні обсяги вихідної інформації з гарантованою точністю. Витрати на ці процеси характеризують складність об’єкта. Отже за масштабністю і складністю системи розділяємо на великі і малі та на складні і прості. Великі системи – це системи, які обов’язково розглядаються як сукупність підсистем. При цьому, для їх дослідження використовуємо два шлях композицію та декомпозицію. Композиція – це є дослідження від елементів, підсистем до системи. Декомпозиція – коли нова інформація отримується зі знання системи загалом. Складні системи – це цілеспрямовані для розв’язування багатоцільових задач і для їх опису використовують взаємопов’язаний комплекс моделей.

Властивості складних систем.

• Загальність та абстрактність, коли як система розглядаються предмети, явища природи, різні процеси.

• Множинність – одна і та ж сукупність елементів може бути множиною різних систем. Кожна сукупність відрізняється системотворчими властивостями та конкретними відношеннями елементів у сукупності.

• Цілісність – система поводить себе як єдине ціле.

• Емерджентність – наявність властивостей у системі, які не можуть бути отримані із властивостей елементів. Для отримання властивостей системи необхідно аналізувати відношення між її елементами. Цілісність обумовлена властивістю емерджентності.

• Еквіпотенційність – система є підсистемою вищого рівня і в той же час вона є системою зі своїми елементами і зв’язками.

• Синергізм – ефективність функціонування системи є вища ніж сумарна ефективність ізольованого функціонування її елементів.

Не всі складні системи є відкритими. Відкриті можуть мати такі особливості, наприклад як адитивність– протилежність синергізму. Кожна змінна розглядається незалежно від інших і відхилення характеристики системи є сумою відхилень окремих елементів. Для складних систем є характерними обмеження на реалізацію свого призначення. Тоді проблема досягнення бажаного стану, найкращого розв’язку перетворюється до проблеми знаходження прийнятного стану. Ці обмеження поділяються на зовнішні та внутрішні.

Внутрішні:

Сприйняття потреб, цілей та засобів досягнення людиною. Унікальні проблеми у яких потреби слабко структуровані і не існує відомого впорядкованого набору процедур, щоб їх задовольнити.

Конфлікт. Усвідомлені потреби (вимоги) можуть бути протилежними для осіб, що розв’язують проблему. Компроміс часто не забезпечує початкове призначення системи.

Інерція. Важливі рішення приписуються неконтрольованим силам, а не окремим особам.

Зовнішні:

Динаміка, яка призводить до невизначеності зовнішнього середовища та необхідності прогнозування його поведінки.

Турбулентність, яка може виникнути при динаміці складних відношень між елементами і знизити їх адаптивність.

Запізнення, які виникають при оцінці відповідності системи її призначенню та реагуванні системи на дію.

Технічні фінансові обмеження та обмеження людських ресурсів, які визначаються сучасними чи наявними можливостями технічних засобів, фінансових та людських ресурсів.

3. Висновок.

Системний аналіз — вивчення об'єкта дослідження як сукупності елементів, що утворюють систему. У наукових дослідженнях він передбачає оцінку поведінки об'єкта як системи з усіма факторами, які впливають на його функціонування. Цей метод широко застосовується у наукових дослідженнях при комплексному вивченні діяльності виробничих об'єднань і галузі в цілому, визначенні пропорцій розвитку галузей економіки тощо.

Важливим наслідком системного підходу та аналізу є розуміння умов для подальшого синтезу у нове знання результатів декількох аналізів, проведених різними дослідниками, різних систем, різних етапів життєвого циклу або різних станів об’єктів. Потреба у таких порівняннях виникає, коли дослідник намагається знайти підтвердження своїм висновкам у матеріалах інших дослідників для розповсюдження своїх висновків на більш абстрактний рівень знань. Такі порівняння правомірні, але методика системного аналізу вимагає: ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2008, № 1

– порівняння є системно повним, якщо порівнювались вхідні дані, системні обмеження, застосований інструмент дослідження. При цьому співпадають мета дослідження та позиція дослідника. Такі порівняння дають цінний для науки матеріал;

– порівняння є системно неповним, якщо не порівнювались окремі позиції з наведених вище, але співпадає мета дослідження та позиція дослідника. Такі порівняння мають обмежену наукову цінність і дають дослідникам привід для подальшого спрямування своїх пошуків;

– порівняння є безсистемним, якщо не співпадають мета дослідження та позиція дослідника.

Важко оцінювати позитивні результати аналізу в умовному прикладі, проте багато досліджень у минулому мали приблизно такий характер і можна говорити про достоїнства таких реальних досліджень. Це дозволяє не лише пролити світло на питання, на які повинен був би дати відповідь аналіз, але також робить можливим показати значення багатьох побічних результатів.

Список використаної літератури

  1.  Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. – Томск: Изд-во НТЛ, 2001. – 396 с.
  2.  Системный подход к познанию систем любой физической природы // Российский центр системних исследований http://www.integro.ru/system/ s_ots.htm.
  3.  Панкратова Н.В. Становление и развитие системного анализа как прикладной дисциплины//Системні дослідження та інформаційні технології. – 2002. – № 1. – С. 65–94.
  4.  Богданов А.А. Очерки организационной науки. http://www.magister.msk.ru.
  5.  Богданов А.А. Тектология: Всеобщая организационная наука. Международный институт Олександра Богданова. – Москва: Финансы, 2003. – 496 с.
  6.  Лем С. Сумма технологий. – Минск: АСТ, 2004. – 672 с.
  7.  Тихонов А.И. Концепции современного естествознания: Методическое пособие. – Иваново: Иван. гос. энерг. ун-т, 2002. – 68 с.
  8.  Теория активных систем. Сайт Института проблем управления РАН. http://www.mtas.ru.
  9.  Куликов Д.В. Метод аналогий http://rusnauka.narod.ru/lib/phisic/destroy/ glava1.htm.
  10.  Заннос С. Человеческие типы. Строение тела и психология. – Санкт-Петербург: ИД «Весь», 2004. – 350 с.
  11.  Теслер Г.С., Косс В.А. Системно-кибернетический подход к анализу функций активных объектов для их реализации в современных технологиях // Математичні машини і системи. – 2006. – № 2.– С. 3–13.

Задача №1.

Критерій Лапласа

 

 

 

 

 

 

 

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

Сер.зн

a1

51

-10

-10

-7

17

8,2

a2

-3

14

9

14

27

12,2

a3

16

6

-14

26

-3

6,2

a4

-7

20

15

9

-10

5,4

Критерій максиміна

 

 

 

 

 

 

 

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

max

a1

51

-10

-10

-7

17

51

a2

-3

14

9

14

27

27

a3

16

6

-14

26

-3

26

a4

-7

20

15

9

-10

20

 

 

 

 

a4   minmax =

20

Критерій Севіджа

 

 

 

 

 

 

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

a1

51

-10

-10

-7

17

a2

-3

14

9

14

27

a3

16

6

-14

26

-3

a4

-7

20

15

9

-10

max

51

20

15

26

27

 

 

Матриця прибутку

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

a1

0

30

25

33

10

a2

54

6

6

12

0

a3

35

14

29

0

30

a4

58

0

0

17

37

 

 

Матриця втрати

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

a1

0

-30

-25

-33

-10

a2

-54

-6

-6

-12

0

a3

-35

-14

-29

0

-30

a4

-58

0

0

-17

-37

Критерій Гурвіца

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

max

min

a1

51

-10

-10

-7

17

14,4

26,6

a2

-3

14

9

14

27

9

15

a3

16

6

-14

26

-3

2

10

a4

-7

20

15

9

-10

2

8

a =

0,4

 

 

 

 

 

 

Задача №2.

Задача №3.

Приймання рішень в конфліктній ситуації. Теорія ігор.

 Дано:

 

 

В

 

А

-3

5

 

4

-1

 

-2

2

 

-1

3

 

 

 

 

 

 

В

min

max

 

А

-3

5

-3

 

 

4

-1

-1

-1

 

-2

2

-2

 

 

-1

3

-1

-1

 

max

4

5

 

min

4

 

 

 

 

Перевірка на сідлову точку: -1<4 - розвязку гри в чистих стратегіях не існує

Шукаємо розвязок гри в змішаних стратегіях:

А (х, х, х, х);

В (у, у).

Стр. А

Очікувані програші гр. В

1

-3у + 5у= 5 – 8у

2

4у - у = 5у - 1

3

-2у - 2у = 2 – 4у

4

-у - 3у = 3 – 4у

Точка мінімаксу визначається, як найнижча точка згинаючої зверху – де ми бачимо це на рисунку.

Значення у отримуємо, як точку перетину цих прямих 1 та 2 =>

5 – 8у = 5у - 1

-13 у = - 6

у = 6/13

у = 1 – 6/13 = 7/13

V = 5 – 8*(6/13) = 17/13.

Оскільки у - це точка перетину прямих 1 і 2, то х = х = 0   =>    х = 1 - х

Стр. В

Очікувані виграші гр. А

1

-3х + 4х = 4 – 7х

2

5х -х = 6х - 1

4 – 7х = 6х - 1

- 13х = - 5

х = 5/13

х =  1 – 5/13 = 8/13

V = 4 – 5 * (5/13) = 17/13

Відповідь: Оптимальна стратегія гравця А:

                   х = 5/13 ; х =  8/13;  х = 0;  х = 0.

        Оптимальна стратегія гравця В:

        у = 6/13;  у = 7/13.

        Ціна гри: V = 17/13.

Задача №4.

Для обрахунку таблиці будемо використовувати наступні формули:


4

6

7

8

9

2

1

3


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

71001. Анализ финансовых результатов деятельности предприятия 2.72 MB
  Рассмотреть понятие финансовых результатов, их сущность и методику. Сформулировать пути улучшения финансовой деятельности предприятия. Изучить методику анализа финансовых результатов. Выполнить практическое задание по анализу финансового состояния предприятия по данным бухгалтерского баланса и отчета о прибылях и убытках.
71003. Бухгалтерский учет и анализ. Учет и анализ готовой продукции 95.88 KB
  Актуальность и значимость рассмотрения проблемы учета выпуска, отгрузки и реализации готовой продукции заключается в том, что результатом деятельности любого производственного предприятия или организации является выпуск готовой продукции, выполнение работ или предоставление услуг.
71004. Теоретичні та практичні аспекти вдосконалення форм організації праці 259 KB
  Актуальність вивчення основ організації праці та організації виробництва зумовлена тим що сучасне виробництво не може розвиватися інтуїтивно без наукового підходу та ігноруючи закони економіки праці організації виробництва тощо. Зміна техніки і технології виробництва вимагають відповідної...
71005. Расчет ректификационной установки для разделения смеси 50%(масс.) бензола и 50% (масс.) диэтилового эфира 174.64 KB
  Рассчитать ректификационную установку для разделения смеси 50%(масс.) бензола и 50% (масс.) диэтилового эфира. Конечная концентрация эфира 94%(масс.), в кубовом остатке содержится 98%(масс.) бензола. Расход исходной смеси 6т/час.
71006. Ринок і держава 317 KB
  Там де порушувалася гармонія взаємодії ринку і держави країни потрапляли до глибокої кризи. При цьому однак не можна забувати що світова практика будувалася в основному на законах економічної еволюції у ході якої поступово формувалося й удосконалювалося нинішнє...
71008. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОГО WEB-ПРИЛОЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ JS ФРЕЙМВОРКОВ 446.77 KB
  Целью данной курсовой работы является создание клиентского приложения с использованием одного из существующий JS-фреймворков. Поэтому в процессе выполнения курсовой работы необходимо решить следующие задачи: Дать общее определение JavaScript библиотеки и рассмотреть виды этих библиотек.