ЭлБиб

АВТОТРОФНЫЕ ОРГАНИЗМЫ 9

или множественными разрядами потенциалов

действия. Эти разряды возникают, когда мем

брана деполяризуется до критического уровня.

Поступление нервных импульсов по возбуждаю

щим синапсам к такой автоматически разря

жающейся клетке приводит к усилению депо

ляризации мембраны и как следствие к увели

чению частоты потенциалов действия. Считают,

что причиной А. и. могут быть как собственные

изменения, возникающие в клетке без непосред

ственного синаптического активирования, так

и дисперсные синаптические влияния.

АВТОМАТИЗМ СЕРДЦА — см.

Лвтоматия

сердца.

АВТОМАТЙЯ (греч. automatos самодействую

щий, самопроизвольный) — свойство некоторых

клеток, тканей и органов возбуждаться под

влиянием импульсов, возникающих в них самих

без действия внешних раздражителей.

АВТОМАТЙЯ СЕРДЦА — способность сердца

ритмически сокращаться под влиянием импуль

сов, возникающих в нем самом. Это свойство

наглядно проявляется после изоляции сердца

из организма и обеспечивает его ритмическую

деятельность. Морфологическим субстратом

автоматии являются «атипические» мышечные

клетки (Р-клетки), образующие синоатриаль

ный узел и другие части проводящей системы

сердца, обладающие способностью к спонтан

ной ритмической активности в результате

медленной диастолической деполяризации их

мембран. В нормальных физиологических усло

виях генератором автоматии сердца является

синоатриальный узел, активность остальных

очагов автоматии подавлена.

АВТОМАТОВ ПОВЕДЕНИЕ (греч. automatos

самодействующий) — поведение автомата опре

деляется его типом. Классификация типов ав

томатов в рамках теории автоматов основана

на следующих признаках: объем памяти и

механизм случайного выбора. По объему па

мяти (числу внутренних состояний) различают

конечные и бесконечные автоматы. Конечный

автомат имеет множество внутренних состояний

и множество входных, а следовательно, и выход

ных значений. К конечным автоматам относятся

отдельные блоки вычислительных машин и

вычислительная машина в целом. Мозг также

можно рассматривать как конечный автомат.

Бесконечные автоматы — естественная мате

матическая идеализация, вырастающая из

представлений об автомате с конечным, но

необозримо большим числом состояний.

По механизму случайного выбора автоматы де

лятся на детерминированные, вероятностные

(стохастические) и недетерминированные. Пове

дение детерминированного автомата в каждый

момент времени определяется текущей входной

информацией и состоянием автомата, которое

он имеет к данному моменту времени, а вероят

ностного — зависит еще и от некоторого

случайного выбора. Для поведения детерми

нированных автоматов характерно, что каждый

входной сигнал в них обрабатывается с участием

одного процесса, в то время как в вероятност

ных таких процессов может быть много и

выходные системы могут быть разными.

АВТОМАТОВ ТЕОРИЯ

(греч. automatos

самодействующий) — раздел теоретической

кибернетики, изучающий математические

модели (автоматы) реально существующих

(технических, биологических и т. п.) или

принципиально возможных систем, которые

перерабатывают информацию в дискретной

форме. Основу А. т. составляют точные

математические понятия, которые форма

лизуют представления о функции, поведении

и структуре автомата. Центральные проблемы

А. т. — анализ, т. е. описание поведения

автоматов на основе заданной программы или

структуры, и синтез, т. е. конструирование

автоматов с заранее определенно заданным

поведением. А. т. имеет ряд направлений:

функциональные особенности и поведение

автоматов рассматриваются абстрактной теори

ей автоматов, а способы образования сложных

автоматов из более простых — структурной тео

рией автоматов. Причем анализ и синтез с пози

ций этих теорий трактуются по-разному. Напр.

синтез в абстрактной теории автоматов, базиру

ясь на алгебраических, математико-логических

методах и понятиях, ограничивается построени

ем программы функционирования автомата в

виде его входных, переходных и выходных

сигналов, а структурная теория автоматов под

синтезом подразумевает построение схемы с оп

тимальными параметрами из определенного

набора элементов с использованием информа

ционно-комбинаторного метода.

АВТОНОМНАЯ НЕРВНАЯ СИСТЕМА — см.

Вегетативная нервная система.

АВТОРЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ случай

ного процесса (авто--}-лат. regressio движение

назад) — статистическая модель, позволяющая

предсказывать значение процесса в момент

времени /„ по известным его значениям в

моменты

tn -u

/и-m. При анализе физиологи

ческих процессов ' обычно ограничиваются

построением А. м. m-го порядка

X(tn)=

= $\X(tn—

l)“b + Рт^(/п_ т)-{-е„, где: X(/rt_i),

...,

X(tn-m)

— наблюдаемые значения процесса

P i , Рт4—постоянные, определяемые из экспе

риментальных данных при помощи метода наи

меньших квадратов, а е„ — некоррелированные

между собой величины ошибок предсказания,

имеющие нормальное распределение. При ана

лизе ЭЭГ часто построение А. м. 4—10-го по

рядков и их функций спектральной плотности

позволяет более отчетливо выделить периоди

ческие компоненты изучаемого процесса или

определить интервалы, на которых происходит

существенное изменение характера ЭЭГ и ошиб

ка предсказания превышает заданную величину.

АВТОРИТМЙЯ СЕРДЦА (autorhythmia; авп> +

греч. rhythmos ритм) — см.

Автоматия серд

ца.

АВТОТРОФНЫЕ ОРГАНЙЗМЫ (авто +греч.

trophe питание) — организмы, способные

синтезировать органическое вещество из угле

кислого газа, воды и минеральных солей. Основ

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека