Tudományszervezési Tájékoztató, 1982

6. szám - Bibliográfia

lósul, mind szervezetileg, mind tudomá­nyos önfejlődését tekintve. A szerző elsősorban a termé­szettudományos és mű­szaki kutatók érdeklődését kivánja felkelteni a tudományos informá­ció problematikájának ismertetésével. Be­mutatja az informatika tudományterületé­nek kialakulását és fő tendenciáit, ki­bernetikai ismereteket közöl, nagy figyel­met fordit a tudományos tájékoztatásban mind nagyobb jelentőségre szert tevő szá­mitógépes adatfeldolgozásra, a tudományos információ automatizált rendszereire. Vé­gezetül bemutatja a tudományos kommuniká­ció;, rendszerének fejlődési tenden­ciáit , hangsúlyozva a fejlődés ha­tását a tudományos kutatás technológiájá­ra, a kutatásvezetők döntéseire és az egyes tudósok munkamódszereire. PEGEL, В.: Empirische Modellbildung und Versuchsplanung. Berlin ,1980, Akademie Verl. 75 p. /Beiträge zur Forschungstechnologie. 7.Heft./ Empirikus modellképzés és kísérlet­tervezés. A matematikai-statisztikai módsze­rek alkalmazása a kisérletek tervezésé­nél és értékelésénél fokozza a kísérletes kutatás hatékonyságát. Jelenleg általában a műszaki kutatásban hasznosítják ezeket a lehetőségeket. A könyv szerzője —bár elsősorban a fizikusok figyelmére számit— valamennyi természettudományos kutató szá­mára összegzi a statisztikai ki s é r ­lettervezé s előnyeit. A statisztikai kísérlettervezés csökkenti az összefüggéseket kutató em­pirikus kísérletezés idő- és pénzbeli rá­fordításait, és adott ráforditás mellett maximális információt biztosit. Fokozza az eredmények megbízhatóságát, lehetővé teszi több paraméter kölcsönhatásainak felismerését, és a kisérleti eredmények komplex matematikai modellbe foglalása révén átfogó összképet nyújt a kisérleti t árgyról. A kísérletes tudományok területén dolgozó kutató akkor tudja sikerrel alkal­mazni a matematikai-statisztikai módsze­reket, ha megismeri és megkedveli a sta­tisztikai kísérlettervezés "észjárását", gondolkodásmódját. Az agrobiológiai, kémiai, technológiai kutatásokban ez az "uj" gondolkodásmód már meghonosodott, de a kísérletes kutatás más területein még csak most válik égetően szükségessé. POSE, R.A.: Rechnergestützte Bild­verarbeitung - Erkenntnisse und Er­fahrungen aus der Hochenergiephysik. Berlin,19Ö1,Akademie Verl. 227 p. /Beiträge zur Forschungstechnolo­gie. 8.Heft./ Számitógépes képfeldolgozás - isme­retek és tapasztalatok a nagyener­giájú fizikából. Az optika fejlődése az el­múlt évszázadban lehetővé tette, hogy a mikroszkópok és teleszkópok segítségével az ember optikai információt nyerjen kör­nyezetéről az anyag mikrorészecskéitől kezdve a távoli galaktikákig. A képerősí­tők az emberi szem számára nem érzékelhető, igen gyenge optikai jeleket erősitik fel, a képátalakítók az emberi szem számára megfelelő sugárhossz-tartományba teszik át a jeleket. A fényképezés lehetővé tet­te az optikai információk, a mozgófilm­technika a dinamikus folyamatok rögzíté­sét és tárolását. Az optoelektronikai át­alakítók pedig közvetlenül alakítják át az optikai jeleket elektromos jelekké, amiket elektronikai segédeszközök feldol­gozni és továbbítani képesek /ld. tele­vízió/. Ezek az eszközök képezték a műszaki előfeltételét az alakfelismerés, képalkotás automati­zálásának. Az automatizált képfeldolgozás az alakfel­ismerés részterülete, mely a tudományos és műszaki kutatás számos területén hasz­nosítható a kísérletes kutatásban — ez­által a kutatástechnológia tárgykörébe tartozik. Az automatizált képfeldolgozás eredetileg a rutinfeladatoktól kívánta megkímélni a kutatókat, de az elektroni­kus számítástechnikával való közös hasz­nálata révén ennél sokkal többre képes. A tanulmány szerzője a nagyenergi­ájú fizika egy viszonylag zárt és ön­álló módszertani te­rületét, a részecskenyom-felvé­telek értékelését mutatja be, mint a szá­mitógépre alapozott automatizált képfel­dolgozás példáját. A könyv hetedik feje­zete pedig rámutat, hogyan használhatók a nagyenergiájú fizikában alkalmazott 519-

Next

/
Oldalképek
Tartalom