Теория:

Понятие «система» относится к основополагающим понятиям, используемым как в науке, так и в обыденной жизни.
По литературным источникам сегодня известно свыше пятисот различных определений этого понятия, за которыми кроются серьезные разночтения, теоретические и методологические несогласованности. Одно из наиболее общих определений этого термина приведено в философском словаре.
Система — совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой и образующих определенную целостность.
В толковом словаре иностранных слов это понятие расшифровывается шире:

1. Множество закономерно связанных друг с другом элементов (предметов, явлений, взглядов, знаний и т. д.), представляющее собой определенное целостное образование, единство.
2. Порядок, обусловленный планомерным, правильным расположением частей в определенной связи, строгой последовательностью действий (например, система в работе, принятый, установившийся распорядок чего-либо).
3. Форма, способ устройства, организации чего-либо (например, государственная система, избирательная система).
4. Общественный строй (например, капиталистическая система, социалистическая система).
5. Совокупность хозяйственных единиц, учреждений, родственных по своим задачам и организационно объединенных в единое целое.
6. Совокупность тканей, органов, их частей, представляющих собой определенное единство и связанных общей функцией (например, нервная система, сердечно-сосудистая система).
7. Техническое устройство, конструкция (например, оружие новой системы).
8. В метрологии - система единиц (например, международная система единиц - СИ, физическая система единиц - СГС).
 
Очевидно, что толкования этого понятия в пунктах \(2-8\) являются частным случаем пункта \(1\).
В недавнем прошлом наука и техника занимались простыми системами, состоящими из сравнительно небольшого числа элементов. Однако с развитием таких наук, как кибернетика, теоретическая информатика, вычислительная техника, искусственный интеллект и др., стали изучаться большие и сложные системы. К таким системам прежде всего можно причислить разработки в области ракетно-космической техники, термоядерного и стратегического вооружения, самолетостроения, кораблестроения, глобальные электросистемы, системы навигации, транспортные системы, а также микроэлектронные и радиоэлектронные изделия, системы программного обеспечения и др. 
 
В современной науке существуют два взгляда на теорию систем. Одними признается объективность существования систем. Другими - существование лишь объектов, которые с целью их изучения удобно представлять в виде систем. С точки зрения первых, поддерживающих общую теорию систем, если реально существуют взаимодействия между объектами, то реально существуют и отвечающие им системы. Порой кажется, утверждают они, что исследователи сами конструируют системы. Это представляется им потому, что существующее, наблюдаемое число элементов ничтожно мало по сравнению с числом систем, которые состоят из этих элементов. Исследователь реального мира не конструирует системы, а отбирает из существующих те, которые ему интересны, нужны для решения его задачи.
Наука, занимающаяся вопросами, связанными с системами разной природы, называется общей теорией систем.
Она изучает поведение абстрактных систем с целью обнаружения основных свойств их поведения. Эта теория призвана определить, объяснить, каким образом из отдельных элементов образуется сложное единство целого, новая сущность. Переход от свойств элементов к свойствам системы представляет важнейшую задачу теории систем.

В \(1968\) г. концепцию общей теории систем предложил австрийский биолог Людвиг фон Берталанфи \((1901-1972)\). Он отмечал, что в современной науке «повсюду возникают проблемы организованной сложности». Справиться с этой проблемой классическая наука не в состоянии, поэтому должна быть создана «общая теория систем в узком смысле, пытающаяся вывести из общего определения понятия «система как комплекс взаимодействующих компонентов» ряд понятий, характерных для организованных целых» (Берталанфи Л., 1969).
  
Любая система строго и однозначно определяется ее структурой и функциями входящих в нее элементов. В теории систем функция имеет иной смысл, чем в математике и означает совокупность воздействий, влияний одного элемента на другой, ведущих к получению некоторого определенного результата. Структура системы представляет собой организованную совокупность связей между ее элементами (подсистемами), которые рассматриваются безотносительно к процессам, происходящим в этих связях. Можно считать, что сами связи относятся к структуре, а процессы в таких связях, воздействия, которые по ним осуществляются — к функциям.
 
В основании общей теории систем лежит постулат структурно-функционального изоморфизма объектов  и явлений природы: если структура одной системы и внешние функции ее элементов изоморфны структуре другой системы и внешним функциям ее элементов, то внешние свойства этих систем неразличимы в области их изоморфизма.
Обрати внимание!
Этот постулат имеет в теории систем не меньшее значение, чем законы сохранения в физике или аксиомы в математике. Он является (вместе с другими постулатами) основой, базой для логического, доказательного развертывания теории.
Этот постулат позволяет объяснить единство закономерностей природы, относящихся к объектам, которые нам кажутся непохожими и независимыми друг от друга. Наблюдаемый изоморфизм реальных систем является основой и логическим следствием приведенного постулата.
 
Система в целом способна модифицировать свойства элементов, но сами внешние свойства системы определяются внутренними свойствами, структурой и функциями элементов. Воздействия целого на свои элементы - это рефлексия свойств самих элементов, и ничего более.
Все системы можно разделить на три класса: простые, большие и сложные системы.
При этом сложная система может и не быть большой, а большая — может не быть сложной, хотя часто большие системы оказываются сложными, и наоборот.
Если все возможные проявления системы сводятся к сумме проявлений ее элементов, то такая система является простой, несмотря на то, что число ее элементов может быть достаточно велико. Каждый из элементов системы имеет свои свойства и характер поведения в зависимости от собственного состояния и внешних условий.
 
Для описания простых систем традиционно применяются методы анализа, состоящие в последовательном расчленении системы на подсистемы и построении моделей все более простых подсистем. Таковым в своей основе является метод математического моделирования, в котором модели описываются в форме уравнений, а предсказание поведения системы основывается на их решении.
Большие системы — это такие системы, в которых число состояний, определяемых состояниями элементов или взаимосвязями между элементами, комбинаторно велико или несчетно.
Это существенно, это наделяет систему специфическими свойствами и накладывает ряд ограничений на исследования таких систем. Например, перебор (сравнение вариантов на основе перебора) в больших системах оказывается принципиально невозможным.
Для больших систем требуются специфические методы исследования и синтеза. Одним из таких методов является декомпозиция системы, разбиение ее на перекрывающиеся области - подсистемы. Существуют рациональные формальные процедуры декомпозиции и методы автоматической оптимальной по некоторому критерию декомпозиции больших систем.

В сложных системах их поведение и свойства не сводятся к простой сумме свойств отдельных компонентов. При вычленении компонентов могут быть потеряны принципиальные свойства, а при добавлении компонентов возникают качественно новые свойства системы. Модель сложной системы, основанная на принципах анализа, будет неадекватной изучаемой системе, поскольку при разбиении системы на составляющие ее компоненты теряются ее качественные особенности.
Обрати внимание!
Сложные системы не могут быть выражены, описаны на языке классической математики, на языке формул, языке аналитических структур.
Можно различать структурную и функциональную сложность системы.
Возможным выходом из положения является построение модели на основе синтеза компонентов. Основным принципом информационного моделирования является принцип «чёрного ящика». В противоположность аналитическому подходу, при котором моделируется внутренняя структура системы, в синтетическом методе «чёрного ящика» моделируется внешнее функционирование системы. С точки зрения пользователя модели структура системы спрятана в черном ящике, который имитирует поведенческие особенности системы. Кибернетический принцип «чёрного ящика» использует параметрический класс базисных функций или уравнений, а сама модель синтезируется путем выбора параметров из условия наилучшего соответствия решений уравнений поведению системы. При этом структура системы никак не отражается в структуре уравнений модели.

Функционирование системы в рамках синтетической модели описывается чисто информационно, на основе данных экспериментов или наблюдений над реальной системой. Как правило, информационные модели проигрывают формальным математическим моделям по степени «объяснимости» выдаваемых результатов, однако отсутствие ограничений на сложность моделируемых систем определяет их важную практическую значимость.
Главное оружие общей теории систем — это формализация.
Под формализацией понимают построение теории или какой-либо объектной области знания в таком виде, который допускает использование математических (строгих) методов исследования. Формализация — это отображение результатов мышления в точных понятиях.
Но формализация знания — это не просто математизация, это процесс, который требует перестройки самой математики, новых представлений и новых методов в области математики. Под ее влиянием при формализации системных отношений складывается понимание математики как науки об абстрактных структурах, законах их поведения и взаимосвязях между ними.

Наибольшая ценность современной математики проявляется в том, что она выражает внутреннюю организацию явлений и процессов природы в виде объектов и отношений. Для того чтобы к реальному объекту можно было приложить методы математики, нужно выделить его основные, существенные свойства и описать с помощью математики отношения между этими свойствами.

Такая формализация характерна для феноменологического, внешнего описания объекта исследования. Она используется во многих классических науках. Там, где связи между объектами и процессами незначительны, такой формализации оказывается достаточно, но в тех случаях, когда исследователь встречается со сложными и большими системами, классическая математика дает сбои, отказывает, и приходится искать иные способы формализации. В этом случае на помощь приходят моделирование и теория алгоритмов.

В теории систем, как уже отмечалось ранее, существует постулат изоморфизма. Из двух изоморфных систем одна является моделью по отношению ко второй системе - оригиналу, и наоборот. Таких изоморфных систем может быть множество.

Теория систем утверждает, что никаких других средств, кроме моделирования, для качественного, эффективного описания больших и сложных систем не существует. Вот почему теория систем и ее прикладные дисциплины так тесно связаны с моделированием. Модель представляет собой главный, решающий инструмент системных исследований.

Роль моделирования в исследовании и синтезе больших и сложных систем многозначна. Например, математическое моделирование в теории систем подразумевает построение вначале формальными методами и средствами абстрактного объекта, изофункционального исследуемому объекту, а затем лишь применение математических методов количественного и качественного анализа.