Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

Подписаться Бесплатная «Серебряная» новостная рассылка Подписчиков 937 RSS
←   Май 2016   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31


За последние 60 дней 9 выпусков (1-2 раза в неделю)


Сайт рассылки: http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта: 29-06-2000
Адрес автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru

Автор
Орлов А.И.

Статистика

937 подписчиков
-1 за неделю
←   Все выпуски   →

Эконометрика - выпуск 800


"Эконометрика", 800 выпуск, 23 мая 2016 года.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!
*   *   *   *   *   *   *

Статья А.И. Орлова "Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло" начинает дискуссию по проблемам статистического моделирования в журнале "Заводская лаборатория. Диагностика материалов".

Предлагаем Вашему вниманию статью "К вопросу о заградительных отрядах в Красной Армии" Евгения Ковыршина, опубликованную на сайте Министерства обороны. Под статьёй приводится полный текст приказа No.227 "Ни шагу назад".

О Викторе Михайловиче Глушкове как пионере советской кибернетики рассказывает Станислав Ретинский.

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

УДК 519.2:303.732.4

Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло

Орлов Александр Иванович, д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., профессор

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Россия, 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., 5, prof-orlov@mail.ru

Цель математической статистики - разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. С течением времени подходы к разработке методов анализа данных менялись. Сто лет назад принимали, что распределения данных имеют определенный вид, например, являются нормальными, и, исходя из этого, предположения развивали статистическую теорию. На следующем этапе на первое место в теоретических исследованиях выдвинулись предельные теоремы. Под "малой выборкой" понимают такую выборку, для которой нельзя применять выводы, основанные на предельных теоремах. В каждой конкретной статистической задаче возникает необходимость разделить конечные объемы выборки на два класса - те, для которых можно применять предельные теоремы, и те, для которых делать это нельзя из-за риска получения неверных выводов. Для решения этой задачи часто используют метод Монте-Карло (статистических испытаний). Более сложные проблемы возникают при изучении влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположения. Для изучения такого влияния также часто используют метод Монте-Карло. Основная - и не решенная в общем виде - проблема при изучении устойчивости выводов при наличии отклонений от параметрических семейств распределений состоит в том, какие распределения использовать для моделирования. Рассмотрены некоторые примеры применения метода Монте-Карло, относящиеся к деятельности нашего научного коллектива. Сформулированы основные нерешенные проблемы

Ключевые слова: математическая статистика, прикладная статистика, анализ данных, предельные теоремы, метод Монте-Карло, малая выборка, устойчивость выводов, нерешенные проблемы

Interconnection limit theorems and Monte-Carlo method

Orlov Alexander Ivanovich

Dr.Sci.Econ., Dr.Sci.Tech., Cand.Phys-Math.Sci., professor

Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia

The purpose of mathematical statistics is development of methods for the data analysis intended to solve applied problems. Over time, approaches to the development of data analysis methods have changed. A hundred years ago, it was assumed, that the distributions of the data have a certain type, for example, they are normal distributions, and on that assumption they developed a statistical theory. The next stage, in the first place in theoretical studies there are limit theorems. By "small sample" we mean a sample, which can not be applied to conclusions based on the limit theorems. In each statistical problem there is a need to divide the final sample sizes into two classes - those for which you can apply the limit theorems, and those for which you can not do it because of the risk of incorrect conclusions. To solve this problem we often used the Monte Carlo method. More complex problems arise when studying the effect on the properties of statistical procedures for data analysis of various deviations from the original assumptions. To study such impact, we often used the Monte Carlo method as well. The basic (and not solved in a general way) problem of the study of the stability of the findings in the presence of deviations from the parametric families of distributions is the problem of choosing some distributions for using in modeling. We consider some examples of application of the Monte Carlo method, relating to the activities of our research team. We have also formulated basic unsolved problems

Keywords: mathematical statistics, applied statistics, data analysis, limit theorems, Monte-Carlo method, small sample, stability of conclusions, unsolved problems

1. Введение

Цель математической статистики - разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Под данными имеются в виду результаты измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов, обследований.

С течением времени подходы к разработке методов анализа данных менялись. Сто лет назад принимали, что распределения данных имеют определенный вид, например, являются нормальными, и исходя из этого предположения развивали статистическую теорию. В наследство от этого периода нам остался, например, критерий Стьюдента. Од подходов этого периода отказались, поскольку стало ясно, что распределения реальных данных не укладываются в "прокрустово ложе" четырехпараметрического семейства Пирсона и тем более его подсемейств (включающих нормальные распределения, распределения Вейбулла - Гнеденко, гамма-распределения и др.).

На следующем этапе на первое место в теоретических исследованиях выдвинулись предельные теоремы. Лидеры этого направления И.А. Ибрагимов и Р.З. Хасьминский писали в 1979 г.: "Как и вся математическая статистика, теория оценивания возникла из некоторых практических задач. Для многих таких задач типична неасимптотическая постановка проблемы, когда требуется построить наилучшие для данной схемы при данном объеме статистического материала оценки. Однако решение неасимптотических задач оценивания, хотя и весьма важное само по себе, как правило, не может являться объектом достаточно общей математической теории. Более того, соответствующее решение часто сильно зависит от конкретного типа распределения, объема выборки и т.д. Так, теория малых выборок из нормального закона будет отличаться от теории малых выборок из закона Пуассона. По словам Б.В. Гнеденко и А.Н. Колмогорова [1], "познавательная ценность теории вероятностей раскрывается только предельными теоремами", и теория статистического оценивания не составляет исключения" [2].

Под "малой выборкой" понимают такую выборку, для которой нельзя применять выводы, основанные на предельных теоремах. В каждой конкретной задаче возникает необходимость разделить конечные объемы выборки на два класса - те, для которых можно применять предельные теоремы, и те, для которых делать это нельзя из-за риска получения неверных выводов.

2. Предельные теоремы и распределения при конечных объемах выборок

К сожалению, предельными теоремами нельзя непосредственно пользоваться при статистическом анализе конкретных данных. Приходится делать предположения о том, что предельные теоремы позволяют делать статистические выводы "с достаточной для практики точностью". Подобные предположения обосновывают с помощью того или иного метода прикладной математики.

Таким образом, схема исследования такова. Сначала с помощью предельных теорем получают расчетные формулы. Затем изучают точность этих формул. Например, согласно работам С.Н. Бернштейна и В. Феллера для применения нормального закона в теореме Муавра-Лапласа достаточно объема выборки 100 (т.е при объеме выборки 100 и более допредельное распределение нормированной центрированной биномиально распределенной случайной величины с достаточной для практики точностью совпадает с предельным нормальным. Второй пример - согласно расчетам магистранта МФТИ К. Виноградова использование полученной нами формулы (для синтеза плана статистического контроля на основе ограничения на предел среднего выходного уровня дефектности) обосновано для объема выборки n > 10. Третий пример - биномиальное приближение для гипергеометрического распределения можно использовать, когда объем генеральной совокупности N по крайней мере в 10 раз больше объема выборки n, т.е. при N > 10 n.

Принципиально важной является работа по созданию таблиц критических точек двухвыборочного критерия Смирнова [3]. В ней таблицы точных распределений доведены до тех границ, за которыми можно пользоваться расчетными формулами, вытекающими из предельных распределений.

В прикладной статистике и других математических методах исследования получено много рекомендаций, вытекающих из предельных теорем, для которых точность этих рекомендаций еще не исследована достаточно подробно. При просмотре современных учебников [4 - 7], соответствующих новой парадигме математических методов исследования [8 - 9], становится очевидным, что подобные рекомендации составляют их основное содержание.

Констатируем, что к классическим инструментам прикладной статистики - предельным теоремам теории вероятностей - добавились новые, основанный на интенсивном использовании компьютеров. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) - вот партнер и конкурент асимптотическим методам математической статистики. Термин "метод Монте-Карло" объединяет обширную совокупность интеллектуальных инструментов. Например, бутстреп [10] - лишь один из таких инструментов.

3. Отклонения от параметрических семейств распределений

Более сложные проблемы возникают при изучении влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположения. Для изучения такого влияния часто используют метод Монте-Карло.

Как известно, математическая статистика как наука была сформирована в начале ХХ в. [4, 11]. Ее создатели исходили из предположения о том, что распределения статистических данных входят в те или иные параметрические семейства размерности 1 - 4. В большинстве случаев принималось (без обоснования) нормальное распределение. Исходя из этого предположения, были получены распределения Стьюдента, Фишера, хи-квадрат и др. Однако хорошо известно, что практически все распределения реальных статистических данных не являются нормальными [12].

Следовательно, имеется необходимость изучения свойств расчетных методов классической математической статистики, опирающихся на предположение нормальности, в ситуациях, когда это предположение не выполнено. Аппаратом для такого изучения наряду с методом Монте-Карло могут послужить предельные теоремы теории вероятностей, прежде всего центральная предельная теорема (ЦПТ), поскольку интересующие нас расчетные методы обычно используют разнообразные суммы. Пока подобное изучение не проведено, остается неясной научная ценность, например, применения основанного на предположении многомерной нормальности факторного анализа к векторам из переменных, принимающих небольшое число градаций и к тому же измеренных в порядковой шкале.

Одна из важных проблем - использование асимптотических результатов при конечных объемах выборок. Конечно, естественно изучить свойства алгоритма с помощью метода Монте-Карло. Однако из какого конкретного распределения, отличного от базового (например, стандартного нормального) брать выборки при моделировании? От выбора распределения зависит результат. Кроме того, датчики псевдослучайных чисел лишь имитируют случайность. До сих пор неизвестно, каким датчиком целесообразно пользоваться в случае возможного безграничного роста размерности пространства [13].

Обманчивым является часто возникающее у наивных авторов впечатление о простоте получения окончательных выводов путем примитивного применения метода Монте-Карло. Проще говоря - помоделировал, сформулировал выводы, написал статью. Разработав примитивный программный продукт из двух основных блоков (получение псевдослучайных чисел и процедуры статистического анализа), создают конвейер по изготовлению однотипных статей рассматриваемого типа.

Удивительно, что часто не указывают даже точность полученных выводов. Если с помощью n статистических испытаний оценивают вероятность p, то в предположении, что псевдослучайные числа можно рассматривать как независимые одинаково распределенные случайные величины, то выборочная доля p* имеет биномиальное распределение, деленное на n, а потому в соответствии с теоремой Муавра-Лапласа можно рассчитать полуширину доверительного интервала, соответствующего доверительной вероятности 0,95. Как показывают расчеты, для оценивания со сравнительно малой точностью 0,001 необходимо провести не менее 1 000 000 статистических испытаний. Наивные авторы ограничиваются меньшим числом испытаний.

Основная - и не решенная в общем виде - проблема при изучении устойчивости выводов при наличии отклонений от параметрических семейств распределений состоит в том, какие распределения использовать для моделирования. Так, при анализе влияний отклонений от нормальности следует изучать не логистическое распределение, от которого расстояние Колмогорова до многообразия нормальных распределений не более 0,01 (см. [4]), а распределение Коши, у которого нет даже математического ожидания. Кроме тех или иных теоретически заданных распределений, целесообразно использовать эмпирические распределения данных из интересующей исследователя прикладной области. Однако ясно, что возможных отклонений от изучаемого параметрического семейства распределений бесконечно много, перебрать их все, очевидно, невозможно, а потому выводы, полученные с помощью метода Монте-Карло, всегда являются не строго доказанными, а лишь правдоподобными.

Итак, при изучении влияния отклонений распределений элементов выборки от параметрических семейств распределений основная проблема - какие распределения моделировать с целью оценки величины влияния. Речь идет как о теоретических распределениях (логистических, Коши и др.), так и об эмпирических, полученных при предыдущих исследованиях.

4. Некоторые примеры применения метода Монте-Карло

При обсуждении нацеленного на практические применения математического метода исследования естественно опираться на опыт его практического использования. Поэтому перечислим некоторые примеры применения метода Монте-Карло, относящиеся к деятельности нашего научного коллектива [29].

На использовании метода Монте-Карло основано исследование [14], посвященное изучению и сравнению свойств различных критериев однородности двух независимых выборок, а именно, реальных и номинальных уровней значимости. В этой статье продемонстрирована необходимость учета отличия, вызванного дискретностью распределения непараметрического критерия, реального уровня значимости статистического критерия от номинального (заданного).

Если возможные подмножества признаков образуют расширяющееся семейство, например, оценивается степень полинома, то естественно ввести термин "размерность модели" (используется также в многомерном шкалировании). Выполнен ряд работ по оцениванию размерности модели. Первая из них подготовлена нами во Франции в 1976 г. [15]. В ней изучена одна оценка размерности модели в регрессии, например, степени полинома в предположении, что зависимость описывается полиномом. Эта оценка была известна в литературе, но позже ее стали ошибочно приписывать А.И. Орлову, в то время как в [15] лишь изучены ее свойства, в частности, установлено, что эта оценка не является состоятельной, и найдено ее предельное геометрическое распределение. Другие, уже состоятельные оценки размерности регрессионной модели были предложены и изучены в статье [16]. Этот цикл завершила содержащая ряд уточнений работа [17]. Крайняя публикация на эту тему включает в себя обсуждение результатов изучения скорости сходимости в ранее полученных предельных теоремах методом Монте-Карло [18].

Аналогичные по методологии оценки размерности модели в задаче расщепления смесей (часть теории классификации) рассмотрены в статье [19]. Оценки размерности модели в многомерном шкалировании изучаются в работах [20 - 22]. В этих же публикациях установлено предельное поведение характеристик метода главных компонент (с помощью асимптотической теории поведения решений экстремальных статистических задач).

Упомянем также изучение методом Монте-Карло скорости сходимости к пределу характеристик влияния помех, создаваемых электровозами, на проводные линии связи [23, 24].

5. Основные нерешенные проблемы

Первая дискуссия по датчикам псевдослучайных чисел (т.е. по методу Монте-Карло) была проведена в журнале "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" в 1985 - 1993 гг. (см. No. 5, 1985 г.; No.1, 1986; No. 10, 1987; No.3, 1990; No.7, 1993 г.). Итоги были подведены в статье [25] С.М. Ермакова и нашем комментарии к ней [13].

За прошедшие 22 года возможности и доступность компьютерной техники резко выросли, в результате широки массы исследователей получили возможность использовать метод Монте-Карло в своей работе. Однако не видно адекватного роста в методологическом обосновании и теоретическом обеспечении этого метода. В результате наблюдаем не рост, а падение научного уровня ряда публикаций в этой области. Необходимо провести новую дискуссию по методу Монте-Карло, на этот раз обратив внимание не столько на свойства датчиков псевдослучайных чисел, сколько на соотношение этого метода с предельными теоремами математической статистики.

Целесообразно разделить идеальный и реальный методы Монте-Карло.

В идеальном методе Монте-Карло предполагаем возможность моделирования последовательности независимых одинаково распределенных случайных величин с заданным распределением. Как показано выше, такие последовательности могут быть использованы для решения ряда актуальных задач.

В реальном методе Монте-Карло необходимо учитывать, что датчики псевдослучайных чисел лишь имитируют последовательности случайных числе. Поэтому, строго говоря, их нельзя назвать датчиками случайных чисел. Согласно второму (алгоритмическому) подходу А.Н. Колмогорова к определению понятия случайности, сложность идеального датчика должна расти вместе с длиной последовательности, в то время как реально используемые датчики алгоритмически ограничены (описываются несложными алгоритмами конечной длины). Для обоснования возможности использования датчиков псевдослучайных чисел используют результаты теории чисел, как это показано С.М. Ермаковым [25]. Однако обоснование удалось найти лишь для псевдослучайных векторов заранее фиксированной размерности. Между тем часто возникает необходимость проводить испытания вплоть до осуществления некоторого события, например, до отказа технического устройства (в математической модели это может означать достижение случайным процессом некоторой границы). В прикладной статистике зачастую нужно определить момент, когда допустимо пользоваться предельным распределением. Это - задача того же типа: ищется момент, когда погрешность меньше заданной величины. В подобных задачах размерность пространства, в которых лежат рассматриваемые объекты, не фиксирована заранее.

Неизвестность для задач с ростом размерности пространства выявлена давно. Еще в 1986 г. в докладе на Первом Всемирном конгрессе Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли председатель Оргкомитета академик АН СССР Ю.В. Прохоров обращал внимание на то, что нет строгого обоснования возможности применения метода Монте-Карло в задачах с ростом размерности пространства (см. об этом в [26]).

Более простым и одновременно более практичным кажется вопрос о выборе конкретного датчика псевдослучайных чисел для использования в своей работе. Анализировавшие этой вопрос Ю.Н. Тюрин и В.Э. Фигурнов пришли к следующим выводам [27]:

1. Ходовые методы проверки датчиков псевдослучайных чисел не обеспечивают их полную проверку. Так, забракованные в [27] датчики URAND, G19BNU, датчики Аренса - Дитера - Грубе успешно проходят проверки этими методами.

2. Несмотря на сравнительно небольшое число проверенных датчиков, можно сделать вывод о преимуществе датчиков, основанных на М-алгоритме. При эффективной программной реализации увеличение времени счета в практических задачах при переходе к использованию таких датчиков не превышает нескольких процентов.

3. Следует также заметить, что были замечены случаи, когда различные датчики забраковывались при одинаковых параметрах проверки, показывая при этом почти одинаковые результаты проверки. Таким образом, различные датчики могут иметь общие недостатки. Это показывает ошибочность распространенного мнения, что совпадение результатов расчетов при использовании различных датчиков доказывает правильность этих результатов.

Можем ли мы сейчас, через 25 лет после появления статьи [27] (и других по рассматриваемому вопросу, см., например, [28]), говорить о преимуществе датчиков, основанных на М-алгоритме? Или же появились более эффективные датчики псевдослучайных чисел?

Ряд вопросов, относящихся к тематике настоящей статьи, обсуждается в статье [30] и монографии [31].

Литература

1. Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н. Предельные распределения для сумм независимых случайных величин. - М. - Л.: ГИТТЛ, 1949. - 264 с.

2. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. - М.: Наука, 1979. - 528 с.

3. Орлов А.И., Миронова Н.Г., Фомин В.Н., Черномордик О.М. Методика. Проверка однородности двух выборок параметров продукции при оценке ее технического уровня и качества. - М.: ВНИИСтандартизации, 1987. - 116 с.

4. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.

5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч. 1. Нечисловая статистика. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - 541 с.

6. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 486 с.

7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование : учебник : в 3 ч. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.

8. Орлов А.И. Новая парадигма прикладной статистики // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2012. Том 78. No.1, часть I. С.87-93.

9. Орлов А.И. Новая парадигма математических методов исследования // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015. Т.81. No..7 С. 5-5.

10. Орлов А.И. О реальных возможностях бутстрепа как статистического метода // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т.53. No.10. С.82-85.

11. Орлов А.И. Основные этапы становления статистических методов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. No. 97. С. 73-85.

12. Орлов А.И. Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным? // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1991. Т.57. No.7. С.64-66.

13. Орлов А.И. Комментарий к статье С.М.Ермакова "О датчиках случайных чисел". // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1993. Т.59. No.7. С.51-51.

14. Камень Ю.Э., Камень Я.Э., Орлов А.И. Реальные и номинальные уровни значимости в задачах проверки статистических гипотез // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1986. Т.52. No.12. С.55-57.

15. Орлов А.И. Предельное распределение одной оценки числа базисных функций в регрессии // Прикладной многомерный статистический анализ. Ученые записки по статистике, т.33. - М.: Наука, 1978. С.380-381.

16. Орлов А.И. Оценка размерности модели в регрессии // Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. Ученые записки по статистике, т.36. - М.: Наука, 1980. С.92-99.

17. Орлов А.И. Асимптотика некоторых оценок размерности модели в регрессии. - В сб.: Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. - М.: Наука, 1983. С.260-265.

18. Орлов А.И. Об оценивании регрессионного полинома // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1994. Т.60. No.5. С.43-47.

19. Орлов А.И. Некоторые вероятностные вопросы теории классификации // Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. - М.: Наука, 1983. С.166-179.

20. Орлов А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой природы // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. С.58-92.

21. Orlov A.I. On the Development of the Statistics of Nonnumerical Objects // Design of Experiments and Data Analysis: New Trends and Results. - M.: ANTAL, 1993. Р.52-90.

22. Орлов А.И. Методы снижения размерности //Приложение 1 к книге: Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: Учебное пособие для вузов. - М.: Издательство КДУ, 2006. - 160 с.

23. Карякин Р.Н., Орлов А.И., Адамов С.Ю. Вероятностная теория высших гармоник помех, создаваемых электровозами. - В сб.: Прикладной многомерный статистический анализ. Ученые записки по статистике, т.33. - М.: Наука, 1978. С.376-380.

24. Орлов А.И. Вероятностно-статистическое моделирование помех, создаваемых электровозами // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. No. 106. С. 225 - 238.

25. Ермаков С.М. О датчиках случайных чисел // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1993. Т.59. No.7. С.48-50.

26. Орлов А.И. Первый Всемирный конгресс Общества математической статистики и теории вероятностей им. Бернулли // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1987. Т.53. No.3. С.90-91.

27. Тюрин Ю.Н., Фигурнов В.Э. О проверке датчиков случайных чисел // Теория вероятностей и ее применения. 1990. Т.35. Вып. 1. С.156-161. URL: http://www.mathnet.ru/links/638b9757785d119ec90539d95ebf3cb7/tvp919.pdf (дата обращения 04.11.2015).

28. Орлов А.И. Комментарий II к статье В.Г. Алексеева "Об одном методе проверки датчика псевдослучайных чисел" // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1990. Т.56. No.3. С.86-87.

29. Орлов А.И. Научная школа кафедры "Экономика и организация производства" в области эконометрики // Четвёртые Чарновские Чтения. Сборник трудов. Материалы IV международной научной конференции по организации производства. Москва, 5-6 декабря 2014 г. - М.: НП "Объединение контроллеров", 2014. - С.326 - 337. URL: https://yadi.sk/i/7xrB6x37eyPp3 (дата обращения 04.11.2015).

30. Орлов А.И. Компьютерно-статистические методы: состояние и перспективы // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. No. 103. С. 163 - 195.

31. Орлов А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред. проф. С.Г. Фалько. Монография (научное издание). - Краснодар, КубГАУ. 2015. - 600 с.

Публикация:

974. Орлов А.И. Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. - No.10(114). С. 27 - 41. - IDA [article ID]: 1141510002. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/, 0,938 у.п.л.

*   *   *   *   *   *   *

Приказ 227 "Ни шагу назад" и заградотряды Красной Армии

Евгений Ковыршин

Предлагаем Вашему вниманию статью "К вопросу о заградительных отрядах в Красной Армии" Евгения Ковыршина, опубликованную на сайте Министерства обороны. Под статьёй приводится полный текст приказа No.227 "Ни шагу назад".

28 июля 1942 года увидел свет приказ наркома обороны СССР No. 227, известный как "ни шагу назад!", с которым связывают появление в Красной армии заградительных отрядов.

Долгое время эта тема находилась под запретом, и историки старались обходить ее стороной. Но и последние два десятилетия гласности серьёзных изменений не принесли - заградотряды продолжают оставаться малоизученным явлением. Конечно, и в СМИ и в сети Интернет говорится о них достаточно много.

Рисуется зловещий образ "палачей из НКВД", которые удобно устроившись позади боевых порядков фронтовых частей, только и ждали когда последние начнут отступать без приказа, чтобы начать безжалостно расстреливать их из автоматов и пулемётов. Причем всё это, как правило, приводится, чтобы проиллюстрировать "людоедскую" сущность сталинского режима. Однако основная масса "разоблачателей" и "обличителей" грешит тем, что не считает нужным хоть сколько-нибудь подкрепить свои утверждения ссылками на документы.

Попытаемся исправить этот недостаток и, используя архивные материалы, отделить правду от вымысла.

Прежде всего назовём "характерные черты", которые обычно приписываются заградотрядам: это были формирования Народного комиссариата внутренних дел (НКВД) СССР; они оснащались новейшим автоматическим оружием и транспортными средствами, были способны уничтожить живую силу в значительных количествах, причем всегда (или почти всегда) успевали развернуться на путях отхода воинских частей и подразделений, т.е. являлись высокомобильными; практически все попавшие в поле их зрения расстреливались на месте.

Теперь выясним, насколько вышеперечисленное соответствует истине.

Для начала необходимо отметить, что заградительные отряды НКВД создавались в соответствии с постановлением Совета народных комиссаров СССР от 24 июня 1941 года и были расформированы уже в конце 1941 - начале 1942 года. Далее обратимся к приказу No. 227. Заградотрядам в нем посвящён лишь один абзац: "...военным советам армий и прежде всего командующим армиями... б) сформировать в пределах армии 3-5 хорошо вооруженных заградительных отрядов (до 200 человек в каждом), поставить их в непосредственном тылу неустойчивых дивизий и обязать их "в случае паники и беспорядочного отхода частей дивизии расстреливать на месте паникёров и трусов и тем помочь честным бойцам выполнить свой долг перед Родиной..." [1].

Как видим, формирование отрядов возлагалось на военные советы и командиров, т.е. на армейские органы управления, а НКВД, представленный в прифронтовой полосе начальником войск по охране тыла, здесь вовсе не упоминается. Далее, расстреливать требовалось только "в случае паники и беспорядочного отхода", да и то лишь "паникёров и трусов". На указание производить массовые расстрелы это никак не похоже.
Теперь обратимся к архивным материалам о самих заградотрядах. Возьмём в качестве примера 8-ю армию Волховского фронта. Поскольку приказ No. 227 не определял штат заградотряда, а без него сформировать подразделение невозможно, то командующий войсками фронта генерал армии К.А. Мерецков директивой от 3 августа 1942 года утвердил штат "Армейского отдельного заградительного отряда" 3- или 4-ротного состава [2].

Численность отряда согласно этому штату составляла 572 и 733 человека при 3- и 4-ротном составе соответственно [3]. Автотранспорт и в том и в другом варианте - 2 автомобиля ГАЗ-АА [4]. Вооружение, проходящее в документе под заглавием "Материальная часть", имело следующую численность: станковых пулемётов - 4, ручных пулемётов ДП - 18 (24); пистолет-пулемётов ППШ и ППД - 428 (567); винтовок и карабинов - 53 (54) [5].

Командный состав заградотряда 8-й армии насчитывал по списку 29 человек (по штату - 34). Все командиры были переведены с равнозначных должностей из 128, 265 и 286-й стрелковых дивизий, либо из резерва фронта. Коммунистов среди них значилось - 13 человек, комсомольцев - 7, кандидатов в члены ВКП(б) - 8, беспартийных - 6 человек. Причём среди беспартийных внесён заместитель командира загрядотряда старший лейтенант А.К. Швецов [6].

Найти упоминание хоть о каком-то отношении этих лиц к НКВД удалось лишь в отношении командира отряда капитана П.А. Меренкова, переведённого с должности командира батальона 450-го стрелкового полка 265-й стрелковой дивизии. Он в 1937 году закончил курсы политруков войск НКВД [7].

В течение августа 1942 года отряд пополнился личным составом (в основном команды прибывали из 220-го запасного армейского полка) [8]. Однако организационные мероприятия удалось завершить лишь в конце октября, так как приказом НКО No. 298 от 26 сентября 1942 года был утверждён штат 04/391 "Отдельного заградительного отряда действующей армии", который существенно отличался от введённого командованием фронта (см. приложение).

Согласно приказу по отдельному армейскому заградительному отряду 8-й армии No. 78 от 31 октября 1942 года он считался сформированным по штату 04/391 со списочной численностью 202 человека [9]. Единственным из 12 командиров, тем или иным образом связанным с "органами", был начальник штаба лейтенант А.Д. Киташев (в своё время закончивший школу ОГПУ), но при этом он был беспартийным [10].

В то же время, например, в 7-м отдельном заградительном отряде 54-й армии из командиров ни один не имел отношения к НКВД. Из 599 бойцов и младших командиров, проходивших службу в отряде в период с 15 августа 1942 года по 25 июня 1943-го, с НКВД тем или иным образом были связаны лишь трое: сержант П.И. Толкачёв, до призыва проходивший службу в НКВД и красноармейцы Д.П. Иванов и П.И. Елисеев. Один был "охранником НКВД", другой - следователем [11].

Однако вернёмся к 3-му отдельному заградительному отряду 8-й армии, который еще с конца августа 1942 года приступил к выполнению служебно-боевых задач.

Заградотряд выставлял посты на дорогах и мостах, патрулировал местность. В период с 22 августа по 31 декабря 1942 года им было задержано 958 военнослужащих, в основном без документов, отставших от частей или заблудившихся, в редких случаях "самострелы" и дезертиры и несколько человек "за грубости". Судьба задержанных была следующей: переданы в особый отдел НКВД - 141 человек, ещё один - в 4-й отдел (борьба с диверсантами и парашютными десантами), остальные 816 человек отпущены либо сразу, либо после установления личности. На массовые расстрелы это совсем не похоже. Личный состав заградотрядов, особенно на первом этапе, не имел представления о задачах, стоящих перед ним, при несении службы на посту документы зачастую не проверял и пропускал всех беспрепятственно, да и красноармейцы фронтовых частей не всегда подчинялись его требованиям [12].

Причем деятельность заградотрядов не ограничивалась только выполнением задач по заграждению. Располагаясь в ближнем тылу, заградотряды нередко сами оказывались под ударами вражеской авиации и под огнем артиллерии, иногда даже вынуждены были вступать в бой с противником. Так, 27 октября 1942 года 2-й взвод 2-й роты заградотряда 8-й армии занял оборону в промежутке боевых порядков 265-го и 1100-го стрелковых полков и, используя станковый пулемёт, оставленный 3-м батальоном 1100-го полка, в течение нескольких часов отбивал атаки немцев [13].

Как мы видим, заградительные отряды, созданные по приказу No. 227 "ни шагу назад!", не имели отношения к НКВД, а состояли из бойцов и командиров Красной армии. Они несли службу на постах и в патрулях, при этом основным видом их деятельности были не мероприятия карательного характера, а выполнение задач по поддержанию порядка и пресечению необоснованного передвижения военнослужащих в ближнем тылу.

Несмотря на наличие в заградотрядах автоматического оружия, их отдельно располагавшиеся посты и патрули вряд ли были в состоянии останавливать массы пехоты в случае беспорядочного отхода. Не могли они и оперативно реагировать на изменения обстановки из-за недостаточности средств связи (как правило, связь осуществлялась "пешепосыльными") и транспорта. Таким образом, на основании вышеизложенного можно сказать, что ни одна из вышеприведенных "характерных черт" загрядотрядов документально не подтверждается, а скорее, наоборот, опровергается.

Приложение
Штат 04/391

"Отдельного заградительного отряда действующей армии"

(приказ НКО СССР No. 298 от 26 сентября 1942 г.)

I. Организация

1. Командование

2. Два взвода автоматчиков

3. Два стрелковых взвода

4. Пулемётный взвод

5. Санитарный взвод

6. Транспортно-хозяйственный взвод

II. Личный состав

Командного состава - 9

Начальствующего - 3

Младшего командного и начальствующего состава - 41

Рядового состава - 147

Всего: 200 человек

III. Вооружение

Винтовок - 71

Пистолетов-пулемётов - 107

Ручных пулеметов ДП - 8

Станковых пулеметов - 6

IV. Транспорт

Автомашин легковых - 1

Автомашин грузовых - 4

Походная кухня артиллерийского образца - 1

I. Командование

Командир отряда (майор) - 1

Военный комиссар (батальонный комиссар) - 1

Заместитель командира отряда (капитан) - 1

Старший адъютант (старший лейтенант) - 1

Заведующий делопроизводством - казначей (старший лейтенант) - 1

Всего: 5

II. Два взвода автоматчиков

Командир взвода (старший лейтенант) - 2

Помкомвзвода (старший сержант) - 2

Командир отделения (сержант) - 8

Стрелок-автоматчик (красноармеец) - 80

Всего: 92

III. Два стрелковых взвода

Командир взвода (старший лейтенант) - 2

Помкомвзвода (старший сержант) - 2

Командир отделения (сержант) - 4

Заместитель командира отделения, он же наводчик ручного пулемета (младший сержант) - 8

Пулемётчик (красноармеец) - 8

Стрелок (красноармеец) - 28

Всего: 52

IV. Пулеметный взвод

Командир взвода (старший лейтенант) - 1

Помкомвзвода (старший сержант) - 1

Командир отделения (сержант) - 6

Заместитель командира отделения, он же наводчик станкового пулемёта (младший сержант) - 6

Пулемётчик, старший пулемётчик (красноармеец) - 24

Всего: 38

V. Санитарный взвод

Фельдшер (военфельдшер) - 1

Санинструктор (старший сержант) - 1

Санитар (красноармеец) - 2

Всего: 4

VI. Транспортно-хозяйственный взвод

Старшина (старшина) - 1

Каптенармус-писарь (старший сержант административной службы) - 1

Старший повар (сержант административной службы) - 1

Старший шофёр (ефрейтор) - 1

Шофёр (красноармеец) - 4

Всего: 8

Всего в отряде: 200 человек

ЦАМО РФ. Фонд "Отдельного армейского заградительного отряда 8-й армии". Оп. 43665. Д. 1. Л. 6, 7.

Примечания

1 Воен.-истор. журнал. 1988. No. 8. С. 75.

2 Центральный архив Министерства обороны РФ. Фонд 3-го отдельного армейского заградительного отряда 8-й армии. Оп. 43665. Д. 1. Л. 1.

3 Там же.

4 Там же.

5 Там же. Л. 1 об.

6 Там же. Оп. 36256. Д. 2. Л. 1-14.

7 Там же. Л. 1 об., 2.

8 Там же. Д. 1. Л. 13 об., 14, 15.

9 Там же. Л. 59.

10 Там же. Оп. 43419. Д. 2. Л. 2 об., 3.

11 Там же. Фонд 7-го отдельного армейского заградительного отряда. Оп. 42185. Д. 1. Л. 20, 21, 27 об., 28.

12 Там же. Фонд 3-го отдельного армейского заградительного отряда. Оп. 36256. Д. 11. Л. 1-145.

13 Там же. Л. 37 об.

Также предлагаем вам прочитать статью Игоря Пыхалова "Правда о заградотрядах" http://pagan.ru, http://www.specnaz.ru

Приказ народного комиссара обороны СССР No. 227

Враг бросает на фронт все новые силы и, не считаясь с большими для него потерями, лезет вперед, рвется вглубь Советского Союза, захватывает новые районы, опустошает и разоряет наши города и села, насилует, грабит и убивает советское население. Бои идут в районе Воронежа, на Дону, на юге у ворот Северного Кавказа. Немецкие оккупанты рвутся к Сталинграду, к Волге и хотят любой ценой захватить Кубань, Северный Кавказ с их нефтяными и хлебными богатствами. Враг уже захватил Ворошиловград, Старобельск, Россошь, Купянск, Валуйки, Новочеркасск, Ростов-на-Дону, половину Воронежа.

Часть войск Южного фронта, идя за паникерами, оставила Ростов и Новочеркасск без серьезного сопротивления и без приказа из Москвы, покрыв свои знамена позором.

Население нашей страны, с любовью и уважением относящееся к Красной Армии, начинает разочаровываться в ней, теряет веру в Красную Армию, а многие из них проклинают Красную Армию за то, что она отдает наш народ под ярмо немецких угнетателей, а сама утекает на восток.

Некоторые неумные люди на фронте утешают себя разговорами о том, что мы можем и дальше отступать на восток, так как у нас много территории, много земли, много населения и что хлеба у нас всегда будет в избытке. Этим они хотят оправдать свое позорное поведение на фронтах. Но такие разговоры являются насквозь фальшивыми и лживыми, выгодными лишь нашим врагам.

Каждый командир, каждый красноармеец и политработник должны понять, что наши средства не безграничны. Территория Советского Союза - это не пустыня, а люди - рабочие, крестьяне, интеллигенция, наши отцы и матери, жены, братья, дети. Территория СССР, которую захватил и стремится захватить враг - это хлеб и другие продукты для армии и тыла, металл и топливо для промышленности, фабрики, заводы, снабжающие армию вооружением и боеприпасами, железные дороги.

После потери Украины, Белоруссии, Прибалтики, Донбасса и других областей у нас стало меньше территории, стало быть, стало намного меньше людей, хлеба, металла, заводов, фабрик. Мы потеряли более 70 млн. населения, более 80 млн. пудов хлеба в год и более 10 млн. тонн металла в год. У нас нет уже преобладания над немцами ни в людских ресурсах, ни в запасах хлеба. Отступать дальше - значит загубить себя и загубить вместе с тем нашу Родину. Каждый новый клочок оставленной нами территории будет всемерно усиливать врага и всемерно ослаблять нашу оборону, нашу Родину.

Поэтому надо в корне пресекать разговоры о том, что мы имеем возможность без конца отступать, что у нас много территории, страна наша велика и богата, населения много, хлеба всегда будет в избытке. Такие разговоры являются лживыми и вредными, они ослабляют нас и усиливают врага, ибо если не прекратим отступления, останемся без хлеба, без топлива, без металла, без сырья, без фабрик и заводов, без железных дорог. Из этого следует, что пора кончить отступление.

Ни шагу назад!

Таким теперь должен быть наш главный призыв.

Надо упорно, до последней капли крови защищать каждую позицию, каждый метр советской территории, цепляться за каждый клочок советской земли и отстаивать его до последней возможности. Наша Родина переживает тяжелые дни. Мы должны остановить, а затем отбросить и разгромить врага, чего бы это нам ни стоило. Немцы не так сильны, как это кажется паникерам. Они напрягают последние силы. Выдержать их удар сейчас - это значит обеспечить за нами победу.

Можем ли мы выдержать удар, а потом отбросить врага на запад? Да, можем, ибо наши фабрики и заводы в тылу работают теперь прекрасно и наш фронт получает все больше и больше самолетов, танков, артиллерии, минометов.

Чего же у нас не хватает? Не хватает порядка и дисциплины в ротах, полках, дивизиях, в танковых частях, в авиаэскадрильях. В этом теперь наш главный недостаток. Мы должны установить в нашей армии строжайший порядок и железную дисциплину, если мы хотим спасти положение и отстоять свою Родину.

Нельзя дальше терпеть командиров, комиссаров, политработников, части и соединения которых самовольно оставляют боевые позиции. Нельзя терпеть дальше, когда командиры, комиссары, политработники допускают, чтобы несколько паникеров определяли положение на поле боя, чтобы они увлекали в отступление других бойцов и открывали фронт врагу. Паникеры и трусы должны истребляться на месте.

Отныне железным законом дисциплины для каждого командира, красноармейца, политработника должно явиться требование - ни шагу назад без приказа высшего командования. Командиры роты, батальона, полка, дивизии, соответствующие комиссары и политработники, отступающие с боевой позиции без приказа свыше, являются предателями Родины. С такими командирами и политработниками и поступать надо как с предателями Родины. Таков призыв нашей Родины.

Выполнить этот приказ - значит отстоять нашу землю, спасти Родину, истребить и победить ненавистного врага.

После своего зимнего отступления под напором Красной Армии, когда в немецких войсках расшаталась дисциплина, немцы для восстановления дисциплины приняли некоторые суровые меры, приведшие к неплохим результатам. Они сформировали 100 штрафных рот из бойцов провинившихся в нарушении дисциплины по трусости или неустойчивости, поставили их на опасные участки фронта и приказали им искупить кровью свои грехи.

Они сформировали, далее, около десятка штрафных батальонов из командиров, провинившихся в нарушении дисциплины по трусости или неустойчивости, лишили их орденов, поставили их на еще более опасные участки фронта и приказали им искупить свои грехи.

Они сформировали, наконец, специальные отряды заграждения, поставили их позади неустойчивых дивизий и велели им расстреливать на месте паникеров в случае попытки самовольного оставления позиций и в случае попытки сдаться в плен. Как известно, эти меры возымели свое действие, и теперь немецкие войска дерутся лучше, чем они дрались зимой.

И вот получается, что немецкие войска имеют хорошую дисциплину, хотя у них нет возвышенной цели защиты своей родины, а есть лишь одна грабительская цель - покорить чужую страну, а наши войска, имеющие цель защиты своей поруганной Родины, не имеют такой дисциплины и терпят ввиду этого поражение.

Не следует ли нам поучиться в этом деле у наших врагов, как учились в прошлом наши предки у врагов и одерживали потом над ними победу? Я думаю, что следует.

Верховное Главнокомандование Красной Армии приказывает:

1. Военным советам фронтов и прежде всего командующим фронтами:

а) безусловно ликвидировать отступательные настроения в войсках и железной рукой пресекать пропаганду о том, что мы можем и должны якобы отступать и дальше на восток, что от такого отступления не будет якобы вреда;

б) безусловно снимать с поста и направлять в Ставку для привлечения к военному суду командующих армиями, допустивших самовольный отход войск с занимаемых позиций, без приказа командования фронта;

в) сформировать в пределах фронта от 1 до 3 (смотря по обстановке) штрафных батальонов (по 800 человек), куда направлять средних и старших командиров и соответствующих политработников всех родов войск, провинившихся в нарушении дисциплины по трусости или неустойчивости, и поставить их на более трудные участки фронта, чтобы дать им возможность искупить кровью свои преступления против Родины.

2. Военным советам армий и прежде всего командующим армиями:

а) безусловно снимать с постов командиров и комиссаров корпусов и дивизий, допустивших самовольный отход войск с занимаемых позиций без приказа командования армии, и направлять их в военный совет фронта для предания военному суду;

б) сформировать в пределах армии 3-5 хорошо вооруженных заградительных отрядов (по 200 человек в каждом), поставить их в непосредственном тылу неустойчивых дивизий и обязать их в случае паники и беспорядочного отхода частей дивизии расстреливать на месте паникеров и трусов и тем помочь честным бойцам дивизий выполнить свой долг перед Родиной;

в) формировать в пределах армии от 5 до 10 (смотря по обстановке) штрафных рот (от 150 до 200 человек в каждой), куда направлять рядовых бойцов и младших командиров, провинившихся в нарушении дисциплины по трусости или неустойчивости, и поставить их на трудные участки армии, чтобы дать им возможность искупить кровью свои преступления перед Родиной.

3. Командирам и комиссарам корпусов и дивизий:

а) безусловно снимать с постов командиров и комиссаров полков и батальонов, допустивших самовольный отход частей без приказа командира корпуса или дивизии, отбирать у них ордена и медали и направлять в военные советы фронта для предания военному суду.

б) оказывать всяческую помощь и поддержку заградительным отрядам армии в деле укрепления порядка и дисциплины в частях.

Приказ прочесть во всех ротах, эскадронах, батареях, эскадрильях, командах, штабах.

Народный комиссар обороны

И. Сталин

http://statehistory.ru/ | 01.03.2010

statehistory.ru в ЖЖ: statehistory.livejournal.com

*   *   *   *   *   *   *

Виктор Глушков - пионер советской кибернетики

Станислав Ретинский

Имя выдающегося советского кибернетика Виктора Михайловича Глушкова было хорошо известно не только в СССР, но и за рубежом. Всю свою жизнь он посвятил служению обществу, ради которого вел активную научно-организационную, педагогическую и просветительскую деятельность. Общественность высоко оценила работу ученого, что подтверждают звания Героя Социалистического Труда, лауреата Ленинской премии, Государственной премии СССР и Государственной премии УССР. За широкое внедрение научных достижений в народное хозяйство В. Глушков награжден пятью золотыми медалями ВДНХ СССР. В этом году великому ученому исполнилось бы 90 лет.

Виктор Михайлович родился в г. Ростове-на-Дону, а школьные годы провел в г. Шахты. Еще в детстве отец приобщил его к работе с техникой, в результате чего он стал делать радиоприемники по собственным схемам еще в пятом классе. Годом позднее Виктор занимался математикой уже по университетской программе. В восьмом классе в список изобретений школьника вошли фотоувеличитель, домашний телефон и даже небольшой трамвай. Однако будет большим заблуждением считать, что этим круг увлечений будущего ученого ограничивался. Например, к десятому классу он знал очень много стихотворений, в том числе и на немецком языке. Позже Виктор Михайлович даже выиграл спор после того, как смог десять часов непрерывно декламировать поэзию.

* * *

Утром 22 июня 1941 года, вернувшись домой после выпускного вечера, В. Глушков включил приемник. Настроив немецкую радиостанцию, по которой передавали речь А. Гитлера, он раньше остальных окружавших его людей узнал, что началась война...

В эти грозные дни Виктор Михайлович подал заявление в артучилище, но, к сожалению для него, к военной службе оказался не годен. Однако в начале войны его неоднократно привлекали к рытью окопов, а после освобождения Шахт в 1943 году мобилизовали на восстановление угольных шахт Донбасса. Осенью 1944 года В. Глушков поступил в Новочеркасский индустриальный институт. Правда, он вскоре понял, что выбранный теплотехнический профиль не в состоянии удовлетворить его пытливость, поэтому на четвертом году обучения перевелся на математический факультет Ростовского университета.

После окончания учебы Виктор Михайлович занимался преподавательской деятельностью, защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. В 1956 году В. Глушков решил связать свою жизнь с кибернетикой. Он жил и работал в Киеве, где руководил лабораторией вычислительной техники и математики Института математики АН УССР. У Виктора Михайловича хватало таланта заразить своим энтузиазмом не только сотрудников, но и тех руководителей, от которых зависел успех данного начинания. Например, в штате лаборатории насчитывалось всего 60 человек, из которых только 6 были кандидатами наук. Но уже в 1957 году она была преобразована в Вычислительный центр Академии наук, где работало 132 человека. В 1962 году, когда на базе этого центра был создан Институт кибернетики, - более 1200 сотрудников. Кроме того, В. Глушкову как руководителю необходимо было постоянно решать вопросы по созданию необходимых условий для работы, обеспечению всех жильем, организации подготовки кадров и т.д.

Что касается деятельности ученого, то она была настолько плодотворной, что, например, за минимальный срок под его руководством была создана первая в стране универсальная управляющая машина "Днепр" (главный конструктор Б.Н. Малиновский). В США аналогичная машина, разработка которой началась несколько раньше, была введена в эксплуатацию только в 1961 году, то есть практически одновременно с советским изобретением. Огромным достижением института стала также разработка первой в мире персональной электронно-вычислительной машины МИР (Машина для Инженерных Расчетов). Об уникальности такой ЭВМ говорит хотя бы тот факт, что на выставке в Лондоне 1967 года она была куплена американской фирмой IBM.

Массовое производство электронно-вычислительных машин в СССР одновременно совпало с острой необходимостью перехода экономики страны на новый технический уровень. Это объясняется тем, что с развитием народного хозяйства процесс планирования становился все сложнее и для обеспечения высокого уровня информации товарно-денежных отношений и иерархии в управлении уже было недостаточно. Поэтому для поддержания высокой эффективности государственной экономики, которая была достигнута к 60-м годам, следовало бы использовать передовые технологии, позволяющие значительно улучшить обработку полученных данных. Решить эту проблему В. Глушков предложил с помощью целой сети ЭВМ, размещенных по всей стране, что, в свою очередь, способствовало бы созданию технической основы для Общегосударственной автоматизированной системы учета и обработки информации (ОГАС).

Необходимость создания ОГАС Виктор Михайлович обосновывал гипотезой о так называемых информационных барьерах, первый из которых возник в условиях разложения первобытной общины, чье преодоление стало возможным благодаря товарно-денежным отношениям и иерархической системе управления. Второй барьер возник в 1930-е годы, когда даже привлечение множества людей уже неспособно помочь в эффективном управлении экономикой. А в 1960-е годы, по расчетам В. Глушкова, для поддержания советской экономики на высоком уровне необходимо было население СССР привлечь к обработке информации. Единственным выходом из сложившейся ситуации являлось лишь использование мощностей электронно-вычислительных машин, объединенных в одну систему.

Первая половина 1960-х годов являлась одним из самых плодотворных периодов в научной деятельности Виктора Михайловича. В 1961 году он был избран академиком АН Украинской ССР, а в 1964 году - академиком АН СССР и вице-президентом АН УССР. В 1963 году ученого избирали членом Программного комитета Международной федерации по переработке информации (ИФИП), где он возглавил направление "Применение ЭВМ в естественных науках, технике, лингвистике и библиотечных науках. Искусственный интеллект". В. Глушков также выступал с лекциями по всему миру: в Австралии, Европе, Индии, Канаде, Мексике, США, Японии, на Кубе. Кроме того, в этот период им было написано много книг, в частности, таких как "Синтез цифровых автоматов", "Теория алгоритмов", "Введение в теорию самосовершенствующихся систем", "Вычислительная машина "Киев"", "Введение в кибернетику".

Однако среди множества своих научных идей одну В. Глушков считал делом всей жизни - это идея ОГАС, эскизный проект которой был разработан уже к 1964 году. В решениях XXIV съезда КПСС (1966 год) ОГАС определена как Общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации для учета, планирования и управления. Как писал Виктор Михайлович в статье "Заветные мысли для тех, кто остается", такую задачу поставил перед ним заместитель председателя Совета министров СССР Алексей Николаевич Косыгин еще в ноябре 1962 года. Но прежде чем приступить к созданию проекта ОГАС, В. Глушков изучил работу предприятий и организаций широкого спектра специализаций: заводов, шахт, железных дорог, аэропортов, высших органов управления (Госплана, Госснаба, Минфина и др.). Сам проект, кроме всего прочего, имел 100 центров в крупных промышленных городах, откуда поступала уже обработанная информация в единый общегосударственный центр. Эти центры были объединены между собой широкополосными каналами связи и соединены с 10 тысячами центров предприятий и организаций. При этом механизм обратной связи позволял постоянно корректировать управленческие решения.

* * *

Заметим, что данная система не имела ничего общего с Интернетом. Конечно, Интернет тоже является объединением компьютерных сетей, но это объединение служит лишь основой для передачи данных. Основная задача ОГАС состояла в том, чтобы собирать информацию с предприятий для обеспечения эффективной работы плановой экономики. Особенностью системы В. Глушкова являлось еще и то, что реализовать ее в условиях частной собственности просто невозможно, так как наличие коммерческой тайны лишало возможности сбора необходимых данных для проведения расчетов. Поэтому, например, в США никакая кибернетика не смогла бы сделать экономику управляемой. В отличие от капиталистических стран в СССР существовал единый народно-хозяйственный комплекс, что позволяло построить эффективную систему автоматизированного управления.

Разумеется, что эта система могла бы очень быстро упразднить бюрократический аппарат. В таком случае вполне справедлив был бы следующий вывод: реализовать на практике ОГАС не удалось по причине сопротивления работников умственного труда. Однако такое мнение ошибочно. Как ни странно, но главными противниками проекта были экономисты, которые, по словам В. Глушкова, и сбили с толку А.Н. Косыгина. Ведь для того, чтобы воплотить в жизнь ОГАС, понадобилась бы большая сумма денег - 20 млрд. рублей. Правда, схема советского кибернетика работала по принципу самоокупаемости, позволяющей получить не менее 100 млрд. рублей уже по окончании трех пятилеток. К сожалению, верх над ОГАС одержала реформа экономистов, которая, по их словам, стоила ровно столько, сколько бумага с напечатанным указом и постановлением Советов министров. А так как А. Косыгин был человеком практичным, то им не составило труда убедить его в целесообразности проведения именно такой реформы, суть которой можно свести к названию одной лишь статьи, вышедшей в то время: "Прибыль - движущая сила". Другими словами, прибыль стала основным критерием работы советских предприятий. Примечательно то, что самые активные противники ОГАС из числа экономистов (Либерман, Белкин, Бирман) затем эмигрировали в США и Израиль.

В свою очередь, В. Глушков задумывал ОГАС как альтернативу товарно-денежным отношениям, так как без этого невозможно движение вперед по пути социализма. По словам Виктора Михайловича, в проекте даже был раздел, предусматривающий переход на безденежную систему расчетов населения. Сначала он предлагал правильно организовать распределение с помощью денег, о чем можно узнать в книге-интервью В. Моева "Бразды управления": "Давайте условимся, что на личные счета в банке будут приниматься перечисления только от официальных организаций, выплачивающих людям вознаграждение за труд. Снять со своего счета наличные вы можете, но внести туда наличными нельзя... Если банк, будучи включен в систему автоматизированных безналичных расчетов, начнет принимать деньги только от официальных организаций, где люди получают зарплату, в этот кругооборот никак не могут попасть заработки частные и сомнительные. Декретно, в один день и час истребить все так называемые "левые" операции с деньгами невозможно. Но после предложенной меры обращение их замкнется в своем ограниченном кругу. Из первого "официального" круга, что ли, круга обращения во второй деньги переходить могут - достаточно вам снять часть своего заработка с банковского счета, а вот из второго круга в первый они уже никогда не вернутся".

Следовательно, с помощью разделения обращения денег на "левое" и официальное можно было со временем ликвидировать "теневой" сектор экономики.

* * *

После неудачной попытки реализовать автоматизированную систему управления на общегосударственном уровне В. Глушков принялся за разработку автоматизированной системы управления на отдельных предприятиях (АСУП). Так, в 1967 году была сдана в эксплуатацию первая в стране АСУП для предприятия с массовым характером производства "Львов" на львовском телевизионном заводе "Электрон". В начале 1970-х годов завершились проведенные на Кунцевском радиозаводе работы по системе "Кунцево", которую Виктор Михайлович предлагал положить в основу создания АСУП на предприятиях девяти оборонных министерств. Однако, несмотря на все эти достижения, советский кибернетик не оставлял мысли о реализации АСУ в рамках всей страны. К слову сказать, в конце 1960-х годов идеи, разработанные в проекте ОГАС, вновь рассматривались на высоком государственном уровне, правда, снова безрезультатно.

Следует также отметить, что далеко не последнюю роль в проведении рыночной реформы в СССР сыграли США, которые делали все, чтобы не допустить укрепления его народнохозяйственного комплекса. Сначала в "Вашингтон пост" опубликовали статью под названием "Перфокарта управляет Кремлем", рассчитанную на советских руководителей. Затем "Гардиан" напечатала материал, очевидно, для интеллигенции, где утверждалось, что ОГАС - это заказ КГБ, который позволит следить за каждым человеком. Кроме того, неоднократно осуществлялись покушения на жизнь В. Глушкова.

В конечном итоге американцы добились своей цели. Однако если бы удалось реализовать проект В. Глушкова, то судьба СССР могла сложиться по-другому. Сейчас это признают даже в США. Например, недавно была опубликована статья Вячеслава Геровича, преподавателя Массачусетского технологического института (Бостон, США), "Интер-Нет! Почему в Советском Союзе не была создана общенациональная компьютерная сеть", где автор приводит текст секретного меморандума ближайшего советника Джона Кеннеди. В нем шла речь о том, что решение сделать ставку на кибернетику даст СССР огромное преимущество, и если США будут продолжать ее игнорировать, то в ближайшее время "с нами будет покончено". К сожалению, покончено было все-таки с Советским Союзом.

Перепечатано с odnarodyna.com.ua

http://propaganda-journal.net

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!
В избранное