Среда визуального моделирования RMD (Rand Model Design) предназначена для изучения сложных систем. У нее простой и удобный интерфейс и высокоуровневый язык моделирования. Одним из преимуществ пакета является возможность применения его к трудно формализуемым системам. Большое количество моделей,
описывающих сложные процессы в обществе, представляют собой динамические системы или неавтономные дифференциальные и разностные уравнения с большим количеством параметров. В связи с этим выбор RMD как соответствующего инструмента для реализации математических методов в социологии имеет большое значение. Мы рассматриваем результаты применения
RMD для исследования ряда социологических моделей, имеющих сложное поведение.
REFERENCES
1. Benkovich, E.S., Kolesov, Yu.V. & Senichenkov, Yu.V. Prakticheskoe modelirovanie
dinamicheskikh sistem. [Practical modeling of dynamic systems]. St. Petersburg:
BKhV-Petersburg, 2002, 464 p. (rus)
2. Kolesov, Yu.B. & Senichenkov, Y.B. Ob’ektno-orientirovannoe modelirovanie
v srede Rand Model Designer 7. [A object-oriented modeling in the environment Rand
Model Designer 7]. Moskow: Ed. Prospect, 2016, 256 p. (rus)
3. Singh, M.K. & Banerji, N. Recent trends in application of mathematical sociology.
Journal of International Academy of Physical Sciences. 2015, Vol. 19, no. 4,
pp. 341–346.
4. Plotinskii, Yu.M. Modeli sotsial’nykh protsessov: uchebnoe posobie dlia vysshikh
uchebnykh zavedeniy. [Models of social processes. Textbook for higher educational
institutions]. Ed. 2nd, revised and additional. M.: Logos, 2001, 296 p. (rus)
5. Davydov, A.A. About one mathematical model of social dynamics. Sociology:
methodology, methods, mathematical modeling. 2001, Vol. 13, pp. 97–113. (rus)
6. Jary, D., & Jary, J. Bol’shoy tolkovyy sotsiologicheskiĭ slovar’. Tom 1 (A–O).
[Great explanatory sociological dictionary. Tom 1 (A-O)]. Moscow: Veche, AST, 2001,
544 p. (rus)
7. Arránz Becker, O., Lois, D., & Steinbach, A. Social diffusion of religious values
within families: conceptual and methodological considerations. Duisburger Beiträge zur
soziologischen Forschung. 2016, Vol. 2016-01, p. 29. doi:10.6104/DBsF-2016-01
8. Xiong, H., Wang, P., & Zhu, Y. Diffusion on social networks: survey data from
rural villages in central China. Data in Brief. 2016, Vol. 7, pp 546–550. doi:10.1016/j.
dib.2016.02.081
9. Kozyreva, D., & Ampilova, N. Mathematical models in sociology and their
investigative techniques. Computertools in education. 2016, Vol. 5, pp. 5–16. (rus)
10. Laptev, A.A. Mathematical modeling of social processes. Mathematical structures
and modeling. 1999, no.1 (3). (Omsk University), pp. 109–124. (rus)
11. Shchuplenkov, N.O. Construction of a mathematical model of the sociogenesis
of the Russian emigration of the 1920s-1930s. Vestnik TGTU. 2012, Vol. 1, pp. 285–289.
(rus)
12. Ermolenko, A. Search for the new ideas of russian economis development
from the perspective of the theory of passionarity. Terra Economicus. 2016, Vol. 2,
pp. 90–99. (rus)
13. Rumjancev, M.A. L.N. Gumilev’s heritage and Russia’s economic thought.
Problems of Modern Economics. 2012, Vol. 4, pp.9–12. (rus)
14. Maslova, E.K. L.N. Gumilyov’s theory of ethnogenesis in the context of the
concept of postnonclassical rationality. Tomsk State University Journal. 2017, Vol. 419,
pp. 160–164. (rus)
15. Zaikova, T.M. Passionarity ethnogenesis theory and laws of historical
development. Austrian Journal of Humanities and Social Sciences. 2015, Vol. 1–2,
pp. 25–27.
16. Shatz, V.N. About the model of information impact on the group. Sociology:
methodology, methods, mathematical modeling. 2010, Vol. 30, pp. 181–194. (rus)
