<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Хакен Г. &#8212; Knigausa Bookstore: Russian Books</title>
	<atom:link href="https://knigausa.com/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80/%D1%85%D0%B0%D0%BA%D0%B5%D0%BD-%D0%B3/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://knigausa.com</link>
	<description>Just another WordPress site</description>
	<lastBuildDate>Sat, 07 Feb 2026 13:19:40 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.7.5</generator>
	<item>
		<title>ИНФОРМАЦИЯ И САМООРГАНИЗАЦИЯ: Макроскопический подход к СЛОЖНЫМ СИСТЕМАМ. Пер. с англ.</title>
		<link>https://knigausa.com/product/%d0%b8%d0%bd%d1%84%d0%be%d1%80%d0%bc%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%b8-%d1%81%d0%b0%d0%bc%d0%be%d0%be%d1%80%d0%b3%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%bc%d0%b0%d0%ba%d1%80%d0%be%d1%81/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 19 May 2024 21:24:04 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://knigausa.com/product/%d0%b8%d0%bd%d1%84%d0%be%d1%80%d0%bc%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%b8-%d1%81%d0%b0%d0%bc%d0%be%d0%be%d1%80%d0%b3%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b7%d0%b0%d1%86%d0%b8%d1%8f-%d0%bc%d0%b0%d0%ba%d1%80%d0%be%d1%81/</guid>

					<description><![CDATA[В книге выдающегося немецкого физика-теоретика, одного из основоположников синергетики Германа Хакена, развит оригинальный подход к описанию сложных макроскопических систем.
Всесторонне и новаторски исследована взаимосвязь информации и самоорганизации на основе принципа максимума информационной энтропии в применении к широкому кругу неравновесных процессов. На качественно новом уровне рассмотрен синергетический подход к проблеме распознавания образов, а также сформулированы принципы синергетического компьютера.
Автор изящно применяет предлагаемые им методы для исследования самых разных систем, от биологических до квантовых. Книга насыщена примерами из физики, химии, биологии, экономики, психологии.
В новом издании по сравнению с предыдущими дополнительно рассматривается взаимосвязь между шенноновской информацией и семантической информацией. Добавлены также новые главы, посвященные фундаментальным вопросам, связанным с квантовой информацией и квантовыми вычислениями.
Книга представляет несомненный интерес для специалистов --- физиков, химиков, математиков, а также для аспирантов и студентов.]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p>В книге выдающегося немецкого физика-теоретика, одного из основоположников синергетики Германа Хакена, развит оригинальный подход к описанию сложных макроскопических систем.<br />
Всесторонне и новаторски исследована взаимосвязь информации и самоорганизации на основе принципа максимума информационной энтропии в применении к широкому кругу неравновесных процессов. На качественно новом уровне рассмотрен синергетический подход к проблеме распознавания образов, а также сформулированы принципы синергетического компьютера.<br />
Автор изящно применяет предлагаемые им методы для исследования самых разных систем, от биологических до квантовых. Книга насыщена примерами из физики, химии, биологии, экономики, психологии.<br />
В новом издании по сравнению с предыдущими дополнительно рассматривается взаимосвязь между шенноновской информацией и семантической информацией. Добавлены также новые главы, посвященные фундаментальным вопросам, связанным с квантовой информацией и квантовыми вычислениями.<br />
Книга представляет несомненный интерес для специалистов &#8212; физиков, химиков, математиков, а также для аспирантов и студентов.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
		<post-id xmlns="com-wordpress:feed-additions:1">1565446</post-id>	</item>
	</channel>
</rss>
