В данной работе мы формализуем общую концепцию документной модели в терминах семантического моделирования (СМ). Мы считаем, что идея использования документов в качестве базовой метафоры для моделирования является очень полезной, поскольку она обеспечивает необходимый баланс между логическими методами обработки знаний и когнитивными аспектами, связанными с доступностью данных методов для намного более широкой аудитории, чем сообщество профессиональных математиков. Предметная область может быть сколь угодно сложной по своей природе, однако люди склонны выбирать такие описательные примитивы, которые более удобны для восприятия. Понятие документа является примером такого примитива, который веками использовался людьми, и остается одним из важнейших в эпоху информационных систем. Ключевым качеством описания семантики документных моделей в рамках парадигмы СМ является то, что семантическое моделирование делает документные модели исполняемыми. Исполняемые модели могут напрямую использоваться в качестве практических информационных систем, и эта черта делает этап программирования излишним. Заменяя программирование на моделирование, мы принципиально повышаем эффективность разработки и поддержки информационных систем, а также делаем такие системы дружелюбными для средств искусственного интеллекта.

Манцивода Андрей Валерьевич, д-р физ.-мат. наук, проф., Институт математики, экономики и информатики, Иркутский государственный университет, Российская Федерация, 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1, Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, Российская Федерация, 630090, г. Новосибирск, пр. Академика Коптюга, 4, e-mail: andrei@baikal.ru

Пономарев Денис Константинович, канд. физ.-мат. наук, Институт систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН, Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, Новосибирский государственный университет, Российская Федерация, 630090, г. Новосибирск, пр. Лаврентьева, 6, e-mail: ponom@iis.nsk.su

Mantsivoda A.V., Ponomaryov D.K. A Formalization of Document Models with Semantic Modelling // Известия Иркутского государственного университета. Серия Математика. 2019. Т. 27. С.36-54. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2019.27.36

1. Ershov Yu. L., Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Semantic Programming // Information processing 86: Proc. IFIP 10th World Comput. Congress. Vol. 10. Elsevier Sci., Dublin, 1986. P. 1093–1100.
2. Ershov Yu. L., Goncharov  S. S., Sviridenko  D. I. Semantic  Foundations of Programming // Fundamentals of Computation Theory: Proc. Intern. Conf. FCT 87, Lect. Notes Comp. Sci. Kazan, 1987. Vol. 278. Р. 116–122. https://doi.org/10.1007/3-540-18740-5_28
3. Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Σ-programming, Transl. II // Amer. Math. Soc. 1989. N 142. P. 101–121.
4. Goncharov S. S., Sviridenko D. I., Σ-programming and its Semantics // Vychisl. Systemy. 1987. N 120. P. 24–51.
5. Goncharov S. S., Sviridenko D. I. Theoretical Aspects of Σ-programming // Lect. Notes Comp. Sci. 1986. Vol. 215. P. 169–179. https://doi.org/10.1007/3-540-16444-8_13
6. Goncharov S. S. Conditional Terms in Semantic Programming // Siberian Mathematical Journal. 2017. Vol. 58, N 5, P. 794–800. https://doi.org/10.1134/S0037446617050068
7. Построение локально-простых моделей: методология и практика / И. А. Казаков, И. А. Кустова, Е. Н. Лазебникова, А. В. Манцивода // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Математика. 2017. Т. 22. С. 71-89. https://doi.org/10.26516/1997- 7670.2017.22.71
8. Малых А. А., Манцивода А. В. Документное моделирование // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Математика. 2017. Т. 21. С. 89-107. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2017.21.89
9. Ospichev S., Ponomarev D. On the Complexity of Formulas in Semantic Programming // Siberian Electronic Mathematical Reports. 2018. Vol. 15. P. 987-995.
10. Pirri F., Reiter R. Some Contributions to the Metatheory of the Situation Calculus // J. ACM. 1999. Vol. 46, N 3. P. 325-364.
11. Reiter R. Knowledge in Action: Logical Foundations for Describing and Implementing Dynamical Systems. MIT Press, 2001. https://doi.org/10.7551/mitpress/4074.001.0001
12. Витяев Е. Е. Семантический вероятностный вывод предсказаний // Изв. Иркут. гос. ун-та. Сер. Математика. 2017. Т. 21. С. 33–50.