Ту хабаршысы

●
 Пікір 
 
ҚазҰТУ хабаршысы №1 2014  
 
371 
λ
1
,…,  λ
ℓ
  спектра  и  значение  f–параметра    f
4
(Λ,ℓ)=(  λ
1
,…,  λ
ℓ
)/n  ,  то  (f
4
,ℓ,n)-эквивалентные  спектры  Λ, 
моделируемые  в  рамках  данной  модели  спектра,  пригодны  как  полные  спектры  для  использования 
при  моделировании  Λ-выборок  (глава  2).    Этим  устанавливается  связь  между  1-ой  и  2-ой  главами. 
Работа комплекса программ модели спектра неизвестной корреляционной  матрицы показана в при-
ложении П1 рецензируемой монографии.   
В главе 2 дано описание новой модели – ОМ ГК. В ее основе решается ОЗ АГК, ее решение – 
выборка Y
mn 
. В теорию факторного анализа введен новый класс задач – обратные задачи ПМСА. Из-
вестная модель Г. Хотеллинга (1933 г) названа в монографии как ПМ ГК, а решенная Г. Хотеллингом 
в ее основе задача названа ПЗ АГК, а ее решением является выборка Y
mn
. В 2-х рассматриваемых мо-
делях: ПМ ГК и ОМ ГК, введен новый термин «ассоциированное решение», связанное с «решением» 
Y
mn
.  Доказана теорема 2.2  о  свойствах решений ОЗ  АГК и ПЗ  АГК. Рассматриваемая в монографии 
ОЗ АГК (Λ=> (C, R, Y, Z,) реализует обратную модель С. Жанатауова (1978), причем  ОЗ АГК явля-
ется обратной к прямой задаче ПЗ АГК (Z => (R, C, Λ, Y), реализующей прямую модель Г. Хотеллин-
га (H. Hotelling (1933)), так как в первой задаче решена обратная задача симметризации диагональной 
матрицы  Λ
nn
, а во второй - прямая задача диагонализации симметрической матрицы  R
 nn
 .  
В работе отмечена существенность вероятности p
i
, равной  1/m, иначе Λ-выборки не будут  об-
ладать  свойствами  из  теоремы  2.1  об  ОМ  ГК  (гл.  2).  Использование  множителя  1/(m-1),  т  е  несме-
щенных  оценок  дисперсии  не  допустимо.  Все  виды  отклонений  «скованы»  в  10  соотношениях  пря-
мой  и  обратной  моделей  анализа  главных  компонент  (2.7.3).  ОМ  ГК  позволяет,  как  модель,  более 
точнее  (за  счет  большей  модельной  адекватности  реальной  выборке)  задачу  нахождения  точности  и 
статистической надежности точечной оценки одномерной статистики, характеризующей взаимосвязи 
между  переменными  выборки  без  знания  закона  распределения  совокупности,  из  которой  была  вы-
брана эта единственная небольшая выборка. Разработанный непараметрический алгоритм интерваль-
ного  оценивания  (назовем  бутстрэп  2)  лучше  известного  алгоритма  В.  Эфрона  бутстрэп  (Efron  B. 
Bootstrap - another look at Jacknife. -Ann. Statist ., 1979, vol.7, No 1, p. 1-26). 
         Из-за  конечности  объемов  Λ–выборок  и  равновероятности  значений  случайных  y-  и  z-
переменных  в  монографии  выявлены  их  новые  свойства:  усреднение    элементов,  расположенных  в 
(i,j)-ом месте корреляционных  матриц имеет содержательный смысл- среднее арифметическое выбо-
рочных  коэффициентов  корреляции  также  является  выбо-  рочным  коэффициентом  корреляции.  На-
пример, пусть номер t выборок 
( )
t
t
m n
Y
 и 
t
t
m n
Z
 фиксирован, а номер ℓ  ортогональной матрицы 
 

nn
C
 ме-
няется от 1 по k
ℓ
.  Пусть  m – объем выборки 
( )
t
t
m n
Y
 или 
t
t
m n
Z
,  а N= k
ℓ
.m -  объем объединенной  выбор-
ки,  получаемых  объединением  выборок 
( )
t
t
m n
Y
  или 
t
t
m n
Z
с  одинаковыми  объемами  .  Тогда  если 
( )
t
t
m n
Y

s
N
(0, 

), 
t
t
m n
Z

s
N
(0,R), то  объединенная выборка [
(
)
(1)
l
k
mn
mn
Z
Z



]
T   
объема N=
l
k
m имеет 
выборочную корреляционную матрицу 
R
, равную средней арифметической от всех  k
ℓ
   штук   кор-
реляционных    матриц    R
(1)
,R
(2)
,  …,R
(kℓ)
.  Иначе  говоря  -  если 
mn
Y

s
N
(0, 

), 
( )
l
mn
Z

s
N
(0,
( )
l
R
),    то 
объединенная    выборка 
Nn
Y
=[
mn
mn
Y
Y



]


s
N
(0,

)    и 
Nn
Z
=  [
(
)
(1)
l
k
mn
mn
Z
Z



]


s
N
(0,
R
),  где 
R
= {
ij
r
}

R

,   
ij
r
=(1/
l
k
)
( )
1
l
k
l
ij
l
r


,  
( )
l
nn
R
={
( )
l
ij
r
}

R

,   i,j=
1, n
.   
Здесь впервые получена аналитическая формула  средней арифметической выборочных коэф-
фициентов  корреляции.  В  математической  статистике    нет  формулы  ожидаемого  значения  (матема-
тического ожидания) коэффициента корреляции К. Пирсона.   
На практике усреднение указанных величин проводилось в моделях метеорологии (при прогнозе ме-
теоусловий)  без  формального  обоснования,  теперь  мы  видим,  что    специалисты  были  практически 
правы.  
Значительное место в монографии отводится  стандартизованной многомерной выборке – ас-
социированному  решению  обратной  задачи  анализа  главных  компонент,  где  базовое  распределение 
вероятностей переменных в генерируемой на ПЭВМ выборке становится неопределенным в процессе 
случайных  линейного  и  нелинейного  преобразований.  Это  удобно  для  исследований:  происходит 
«очистка» от единицы измерения каждого показателя и переход к безразмерным стандартизованным 
величинам. В результате моделируется Λ- выборка конечного  объема  m>n с заданным спектром Λ
nn
 
(алгоритм моделирования спектра изложен в главе 1) . Модельная адекватность Λ-выборки реальной 

●
 Рецензия 
 
                                                    
№1 2014 Вестник КазНТУ  
                    
372 
выборке  обеспечивается точными равенствами значений нескольких функций от моделируемых  y- и 
z-переменных заданным значениям. При этом совпадают с заданными значениями значения как вы-
борочных средних, так и выборочных дисперсий (равные λ
1
,…,λ
n
) моделируемых некоррелированных 
и коррелированных переменных. Таким образом, точные равенства отражают взаимосвязи как между 
переменными внутри каждой из 2-х выборок, так и между значениями каждой y- или z-переменной. 
При этом «моделируется внутренняя неопределенность результатов наблюдений или экспериментов. 
Дополнительная внешняя неопределенность конкретна для каждой переменной многомерной выбор-
ки и ее так много, что мы не сможем здесь показать» [стр. 48] . 
Моделируются (сперва методом Монте-Карло, затем – с применением случайных преобразова-
ний) в таблице (из m значений n свойств для m объектов) случайные отклонения 3-х типов:  декорре-
лирующие (t)-отклонения в выборке  Y
(t)
mn
,  случайные «координатные» (ℓ)-отклонения C
(ℓ)
nn
, случай-
ные «совместные» (t,ℓ)-отклонения в выборке Z
(t,ℓ)
mn
=Y
(t)
mn
C
(ℓ)
nn
.   
В  2.8.3  В  дополнение  к  теореме  о  существовании и новых  свойствах  (в  ОЗ  АГК)  бесконечных 
множеств решений Y
(t)
mn 
и
 
ассоциированных решений Z
(t,ℓ)
mn
 (связанных с Y
(t)
mn
 посредством  ортого-
нальной  матриц  C
(ℓ)
nn
)),  с  номерами  t=1,…,k
t
,…,∞,ℓ=1,…,  k
ℓ
,  доказана  теорема  2.2  -  критерий  совпа-
дения  решения  Y
(t)
mn 
ОЗ  АГК  с  решением  Y
mn 
ПЗ  АГК.  Тем  самым  доказано,  что  каждая  реальная 
стандартизованная выборка Z
mn
 является одной из выборок ОМ ГК из бесконечного множества выбо-
рок ОМ ГК. Теорема доказывает совпадение единственного решения ПЗ АГК с одним из бесконечно-
го  множества  решений  ОЗ  АГК.  Это  утверждение  теоремы  2.2  приводит  к  практическому  выводу: 
результаты когнитивного или другого анализа матрицы факторных нагрузок С
nn
 , анализа дисперсий  
Λ
nn
=diag(λ
1
, … , λ
n
) главных компонент , когнитивного анализа самих главных компонент Y
mn
  совпа-
дают  как для выборки Z
mn
 из ПМ ГК, так и для   (С,Λ,Y)-выборки из ОМ ГК. Они являются ассоции-
рованными с решением Y
mn
 ОЗ АГК.  
В главе 3 даны 3 примера моделирования данных и факторного анализа (С,Λ,Y)-выборок: алго-
ритм интервального  оценивания, применение ОМ ГК для оценки риска  портфеля ГЦБ, когнитивная 
карта  и  когнитивная  модель  главных  компонент.  Другие  примеры  приложений  ОМ  ГК  в  разных 
предметных  областях  имеются  в  главах  1,2,3,  в  Приложениях.  В  ПМ  ГК  решается  задача  анализа 
главных  компонент  Y,  в  ОМ  ГК  –  задача  моделирования  Y  и  ассоциированных  с  ней  (С
(ℓ)
,Λ,Y)-
выборок  Z,  но  по  теореме  2.2  следует,  что  решение  Y  ОЗ  АГК  является  решением  задачи  анализа 
главных компонент.  
Отдельного анализа требуют параграфы главы 3.  Проведенные на реальных данных расчеты, ре-
зультаты  расчетов  и  выводы  по  ним  распространяются  и  на  эквивалентные  фиксированной  реальной 
выборке (С,Λ,Y)-выборки ОМ ГК. Отсюда понятно, что выводы пригодны и для других реальных дан-
ных с другими выборочными средними, стандартными отклонениями. В параграфе 3.3.1 «Когнитивная 
карта и когнитивная модель главных компонент» (с. 133), где в терминах когнитологии   (с применени-
ем когнитивных карт (КК) и компьютерного когнитивного моделирования (ККМ))  описан процесс по-
лучения когнитивно точного разделения факторов влияния семьи, учителей, школы на смыслоые фак-
тор-следствия (главные компоненты), извлечения (из «вычисленной» информации) конкретных знаний 
с применением системы объяснений фактов и правил (структуры типовой экспертной системы) для мо-
дуля извлечения знаний, но воспроизведены экспертом-специалистом без реализации на языке искусст-
венного  интеллекта  Пролог.  Когнитивная  модель  главных  компонент  (КМГК)  представления  знаний 
эксперта  в  гл.  3  представлена  в  виде  ориентированного  орграфа,  когнитивной  карты  [(Z,Y),C],  где             
(Z
mn
, Y
mn
=Z
mn
C
nn
) – множество факторов (n z- и n y-перемен- ных) ситуации, С
nn
 – множество измерений 
n
2
 причинно-следственных отношений между факторами ситуации.  
Из  других  примеров  применения  численных  алгоритмов  вычисления  элементов  спектра  неиз-
вестной корреляционной  матрицы и ОМ ГК отметим «Когнитивный факторный анализ будущих за-
долженностей» (с. 146). Это - применение предложенной выше КМГК – извлечение («вытягивание») 
долей (оценок значений) будущей кредиторской и дебиторской задолженностей из значений текущих 
отчетных показателей. В монографии впервые дано описание применения факторной модели главных 
компонент для извлечения долей будущей кредиторской и дебиторской задолженностей из значений 
текущих  отчетных  показателей  бюджетов  городов,  в  частности,  исходя  из  существующей  таблицы 
значений  6-ти    показателей,  отражающих  структуры  муниципальных  задолженностей  20  городов 
США, что практически важно для оценки будущего финансового состояния каждого города в отдель-
ности.  Проведены  расчеты  по  реальной  (С,Λ,Y)–выборке,  проведен  когнитивный  анализ  видов  за-
долженностей и значений 2-х смысловых главных компонент и выявлены 2 вида будущих задолжен-
ностей  в  бюджетах  городов.  Это  практически  позволит  за  счет  раннего  предупреждения  предотвра-

●
 Пікір 
 
ҚазҰТУ хабаршысы №1 2014  
 
373 
тить социальные катаклизмы (банкротство, безработица, преступность, отток населения) за счет ран-
него выявления по предлагаемой в монографии технике видов и размеров будущих (в т. ч. отложен-
ных) задолженностей. Это позволит в средне- или долгосрочной перспективе принять превентивные 
меры городским властям. Впервые дано описание применения модели главных компонент для извле-
чения  долей  будущей  кредиторской  и  дебиторской  задолженностей  из  значений  текущих  отчетных 
показателей бюджетов городов, в частности, исходя из существующей таблицы значений 6 показате-
лей, отражающих структуры муниципальных задолженностей 20 городов США. Отмечаено, что, если 
вникнуть  в  смысловое  содержание  2-х  главных  компонент,  то  они  представляют  собой  важные  для 
практики  когнитивные  факторы.  Одна    и  та  же  информация,  например,  «прирост  населения»  может 
быть представлена множеством различных смыслов. При этом каждый смысл формирует уникальные 
когнитивные факторы, влияющие на смысл другой информации, связанной с этим смыслом. Внима-
тельно выбирая слова для представления  информации мы можем сделать более вероятными ту или 
иную реакцию на нее. В этом случае, не искажая фактического содержания информации, мы меняем 
ее смысл и знания, которые получит человек, например, муниципальный менеджер» (стр. 154). В ре-
зультате  проинтерпретированы  в  терминах  «БКЗ»  и  «БДЗ»  (в  их  смыслах)  обобщенные  факторы  – 
синтетические  показатели  у
i1
  и  у
i2
  ,  i=1,…,20, расположенные  в  1-ой  и  2-ой  столбцах  матрицы  Y
20,6
. 
Правильное раскрытие и классификация БКЗ и БДЗ, их эквивалентов, необходимы для точной оценки 
будущего финансового состояния города. Для этого необходимо своевременное и точное  отражение 
БКЗ и БДЗ в сводных таблицах (их расчеты автор не приводит) финансового состояния города. Это – 
весьма важно, ибо  19 июля 2013г, появилось сообщение «Детройт объявил о банкротстве». Несмотря 
на то, что «в начале марта 2013 г.губернатор Мичигана был вынужден назначить в Детройт внешнего 
кризисного  управляющего, которому поручено за  год привести городские финансы в порядок» (стр. 
147). Если бы эти результаты заранее были использованы, то компетентные лица были бы предупре-
ждены. Это – актуальное  применение. 
В монографии получены новые результаты в разделах науки: факторный анализ количествен-
ных  переменных,  модель  главных  компонент  Хотеллинга-Жанатауова,  непараметрическая  статисти-
ка,  приложения  когнитивного  моделирования  в  факторном  анализе,  математическое  и  программное 
обеспечение прикладной многомерной статистики, анализ данных (data analysis). 
Результаты монографического исследования опубликованы автором в солидных изданиях Ка-
захстана, России  и  других  стран,  особенно  в  период  его  трудовой  деятельности  в  ВЦ  СО  АН  СССР 
(1974-93гг), в трудах по математике (М.: изд-во Наука, 1987), в Сибирском педагогическом журнале 
(2013 г., №12), в журнале Экономический анализ: теория и практика (2013 г.),  в трудах Всемирного 
Конгресса  общества  им.  Бернулли  (1986-1988),  в  международных,  всесоюзных,  республиканских 
конференциях (1977-2013гг), в его диссертации «Обратная модель главных компонент и ее примене-
ние»  (1987),  в  АО  «Народный  банк  Казахстана»  (1999-2002гг),  в  АО  «Казахтелеком»  (2002-06гг))  и 
других изданиях. 
Резюмируя  вышеизложенное,  следует  констатировать,  что  монографическое  исследование 
С.У.  Жанатауова  выполнено  на  достойном  научно-теоретическом  уровне  с  опорой  на  потребности 
хозяйственной практики и заслуживает положительной оценки.  
 
 
                                                    Рецензент:                              
                   Академик Международной Академии Информатизации, 
                   доктор  экономических  наук,  профессор,  зав.  кафедрой 
                   Экономики и финансов  Международного университета 
                   бизнеса  имени Сулеймана Демиреля,   
В.Г. Фурсов 
                                                                                                                           15.01. 2014. 
                   
 

 
374 
МАЗМҰНЫ 
 
Жер туралы ғылымдар 
 
Құрманалиев М.Б., Тагауова Р.З. 
ТАУ-КЕН  ҚАЗБАСЫНЫҢ  ТАУЖЫНЫС  ЖИЕГІН  БЕТОНДАУ  НЕГІЗІНДЕ МОНОЛИТТЕУ......... 
 
3 
Шуханова Ж.К., Орынгожин Е.С. 
ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ БИТУМДЫ ЖЫНЫСТЫ КЕНОРЫНДАР.................................................................... 
 
7 
Шоқпарова Д.Қ., Мамытов Ж.Ү., Имансакипова Б.Б. 
АГРОЛАНДШАФТТАРДЫҢ ЖЕР БЕДЕРЛЕРІН СИПАТТАЙТЫН ЕҢІСТІКТІК КАРТАСЫН 
ҚҰРАСТЫРУ........................................................................................................................................................ 
 
 
10 
Жунусов А.А., Аршамов Я.К. 
ҚИЯҚТЫ-ҮШКӨЛ КЕНДІ АУДАНЫНЫҢ ТЕМІРГЕ БОЛЖАМЫ МЕН ПЕРСПЕКТИВАСЫ................ 
 
16 
Қасенова А.Т., Темирханов А.С. 
ДАЛАБАЙ АЛТЫН КЕНОРЫННЫҢ ГЕОЛОГИЯЛЫҚ ҚҰРЫЛЫМ ЕРЕКШЕЛЕГІ................................ 
 
21 
Сейітқазиев Ә.С., Шилібек К.Қ., Сейітқазиева Қ.Ә. 
ТҰЗДАНҒАН ТОПЫРАҚТЫҢ ЭКОЛОГИЯЛЫҚ ҚАУІПТІЛІК ДЕҢГЕЙІН АНЫҚТАУ......................... 
 
27 
Узбеков
 
А.Н., Великанова А. А., Ниязова Ш.В
 
ЗІЛЗАЛАНЫҢ ЖАЗБАСЫНЫҢ БАЙҚАУЫ ОТАНДАРМЕН ОРТАЛЫҚТЫҢ АЗИЯСЫНЫҢ 
ЯДРОЛЫҚ ПОЛИГОНЫНЫҢ АУДАНЫНДА................................................................................................ 
 
 
31 
Нургальдиева А.Р. 
АЛМАТЫ АГЛОМЕРАЦИЯСЫН ҰЙЫМДАСТЫРУДАҒЫ АУМАҚТЫҢ ДАМУ ҮРДІСІ МЕН 
ФАКТОРЛАРЫ....................................................................................................................................................                                          
 
 
37 
 
Техникалық ғылымдар 
 
Конарбаева З., Сарсекова Ф., Сапарбекова А, Мамаева Л., Айткулова Р. 
ҚАЗАҚТЫҢ ҰЛТТЫҚ СҮТ ӨНІМІН ӨНДІРУ ТЕХНОЛОГИЯСЫН ЖАСАУ ЖӘНЕ ЗЕРТТЕУ............. 
 
40 
Сейітқазиев Ә.С., Шилібек К.Қ., Сейітқазиева Қ.Ә. 
ЕГІСТІКТЕГІ ЫЗА СУЫНЫҢ  СУ-ТҰЗ АЛМАСУЛАРЫН АНЫҚТАУ...................................................... 
 
44 
Төлеуов Қ.Т, Абдукаримов С.А, Қуандықов Т.Ә 
ЖОЛ ҚҰРЫЛЫС МАШИНА ҚОЗҒАЛТҚЫШЫН ҚАЙТА ЖАҢҒЫРТУҒА АРНАЛҒАН  ЖҮКТЕМЕЛІ 
ИМИТАЦИЯЛЫҚ ҚҰРЫЛҒЫ............................................................................................................................ 
 
 
48 
Кушнир В.Г. 
ТОПЫРАҚ ӨНДІРУДІН НЕГІЗГІ САПАСЫН ЖОҒАРЛАТУ....................................................................... 
 
53 
Абдуллина В.З., Хасенова Р.М. 
БІЛІМДЕР КӨРСЕТІЛІМІНІҢ ПРОДУКЦИОНДЫҚ МОДЕЛІНДЕГІ ЛОГИКАЛЫҚ ШЫҒАРУ 
АЛГОРИТМІН ЗЕРТТЕУ СҰРАҒЫНА............................................................................................................ 
 
 
59 
Кругликов А.П.,  Ахамбаев Д„  Исагалиев Б.,  Шаполатов Д.Ш. 
СОҚҚЫ ҚЫЗМЕТІНЕ АРНАЛҒАН ЭЛЕКТРОМАГНИТТІК ЖҮЙЕЛЕР
............................ 
 
67 
Аканов Х.Г., Мухтарова М.Н., Нұрмұханова А.З., Нұрсейтова А.К.,  Ермағанбетова  С.Д. 
АСФАЛЬБЕТОН ҚОСПАЛАРЫНЫҢ БЕРІКТІГІН САПАСЫН БАҚЫЛАУ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ 
АНАЛИЗІ............................................................................................................................................................... 
 
 
70 
Байнатов Ж. Б., Сатыханов Д.Б., Турганбаев А.П. 
МЕТРОСТАНЦИЯЛАРЫНЫҢ ҚАҢҚАЛАРЫН АРАЛАС ТӘСІЛІМЕН ЕСЕПТЕУ.................................. 
 
74 
Мусатай С.С., Түкібаева М.А., Омаров С.С., Бахитжанова А.А.,  Аманжолова А.А. 
ФОНОНДЫҚ ТЕОРИЯ НЕГІЗІНДЕ ҚАТТЫ ДЕНЕНІҢ КРИСТАЛДЫҚ ТОРЫНЫҢ АКУСТИКАЛЫҚ 
ПАРАМЕТРЛЕРІН ЗЕРТТЕУ............................................................................................................................. 
 
 
79 
Үдербаев С.С. 
АРБОЛИТ ТЕХНОЛОГИЯСЫНДАҒЫ КЕШЕНДІ МИНЕРАЛЬДЫ ҚОСПАЛАР..................................... 
 
84 
Нургалиев А.К., Омаров С.С., Түкібаева М.А., Абзалиева А.М. 
АВТОМАТТЫ БОЛАТ ҚҰЙМАСЫНДАҒЫ УЛЬТРАДЫБЫСТЫҚ ЭНЕРГИЯНЫҢ 
ДИССИПАЦИЯСЫН ЗЕРТТЕУ ........................................................................................................................ 
 
 
89 
Бекбаев А.Б., Самчелеев Ю.П., Дрючин В.Г., Белоха Г.С., Сарсенбаев Е.А. 
ТОРАППЕН ЭЛЕКТРМАГНИТТІ ҮЙЛЕСІМДІ ТОКТЫ ТҰРАҚТАНДЫРУ ЖҮЙЕСІ ........................... 
 
93 
Байнатов Ж.Б., Сатыханов Д.Б., Турганбаев А.П. 
В.В. НОВОЖИЛОВТЫҢ ТӘСІЛІ, КЕЛТІРІЛГЕН ШЫҒЫНДАРМЕН ИНВЕСТИЦИЯЛЫҚ 
ЖОБАЛАРДЫ БАҒАЛАУ.................................................................................................................................. 
 
 
101 
Әшірбаев Н.К., Бараев А., Алтынбеков Ш.Е. 
СОЗЫЛМАЛЫ ЖІПТІҢ ҚАТТЫ ДЕНЕ БЕТІМЕН СЫРҒУЫ....................................................................... 
 
104 
Омаров К.А., Әбілқайыр Ж.Н., Омарбай Ә.Б. 
ДИСКТІҢ ҮЙЛЕСІМДІ ПАРАМЕТРІН АНЫҚТАУ...................................................................................... 
 
109 

 
375 
Ахметқанов Д.К., Абдуғалиева Г.Ю., Мырзахметов С.С. 
БҰЗЫЛАТЫН МАССИВКЕ ЖАРЫЛЫС ЭНЕРГИЯСЫНЫҢ ӘСЕР ЕТУ ЖАҒДАЙЛАРЫ..................... 
 
113 
Ахметканов Д.К., Мырзахметов С.С. 
ЖАРЫЛЫС ӨНІМДЕРІН КӨП РЕТТІ ФОКУСИРЛЕУДІ НЕГІЗДЕУ АРҚЫЛЫ ЭНЕРГИЯНЫҢ 
ТИІМДЛІГІН АРТТЫРУ..................................................................................................................................... 
 
 
118 
Ибраева Ж.Е.,   Сарыбаев Н.М.,  Аширепбаева Д.Е. 
ПОЛИГРАФИЯ ӨНЕРКӘСІБІНДЕГІ КІШІ БИЗНЕСТІҢ ДАМУЫ.............................................................. 
 
121 
Қартабай А.Т., Құсайнова Г.М., Тайбағаров Е. 
ҚАБАТТЫ СҰЙЫҚПЕН ЖАРУ ӘДІСІНІҢ ӘСЕРЛІЛІГІН ҚР КЕН ОРЫНДАРЫНДА БАҒАЛАУ......... 
 
124 
Таскарина А.Ж., Мендебаев Т.М., Дудак Н.С., Итыбаева Г.Т.,  Мусина Ж.К., Касенов А.Ж. 
ТЕСІКТЕРДІ ҚҰРАСТЫРЫЛҒАН КЕСКІШТІ ҰҢҒЫЛАҒЫШПЕН ӨҢДЕУ КЕЗІНДЕГІ КЕСУ 
АУМАҒЫНДАҒЫ ФИЗИКАЛЫҚ КӨРІНІСТЕРІ............................................................................................. 
 
 
127 
Шамганова Л.С., Чабдарова Ю.И., Джапаев С.К., Кайранбаева А.Б. 
ЕҢІС КЕНІН ПАЙДАЛАНУ КЕЗІНДЕ  КАМЕРАЛЫҚ-БАҒАН ЖҮЙЕСІНІҢ ҚҰРЫЛЫМДЫҚ НЫСАН 
ТҰРАҚТЫЛЫҒЫ..................................................................................................................................................    
 
 
135 
Жетесова Г.С., Плешакова Т.М., Жаркевич О.М., Бузауова Т.М. 
МЕХАНИЗАЦИЯЛАНҒАН ТІРЕК ГИДРОЦИЛИНДР СОЯУЫШЫНЫҢ НЕГІЗІМЕН ҚОРҒАУШЫ 
ГАЗОТЕРМИЯЛЫҚ ЖАБЫНЫНЫҢ ҰСТАСУ БЕРІКТІГІН ҚАМТАМАСЫЗ ЕТУ  ................................ 
 
 
141 
Нураков С., Калиев А.Б., Сулейменова К.С. 
ЖҮК ТИЕУ ЖҰМЫСТАРДЫҢ АЗ МЕХАНИКАЛАНДЫРУ ҚҰРАЛДАРЫНЫҢ КОНТРУКЦИЯЛАРЫ  
 
149 
Байнатов Ж.Б., Турганбаев А.П., Сатыханов Д.Б. 
КӨП ҚАБАТТЫ ҒИМАРАТТЫҢ САТЫЛЫҚ ТОРЫН КҮШЕЙТУ МЕН ЕСЕПТЕУ................................. 
 
151 
Баймаханов Г.А., Помашев О.П., Кешубаева Г., Мураталиева А. 
МҰНАЙ ҚАБАТЫНДАҒЫ ЖЫНЫСТАРМЕН ҚЫСЫМ АРҚЫЛЫ СҰЙЫҚТЫҢ ТАРАЛУЫ .............. 
 
157 
Баймаханов Г.А., Помашев О.П., Кешубаева Г., Мураталиева А. 
ЖЫРА ПАЙДА БОЛУЫН "ЖАРЫҚ" КӨЛЕМДЕРІМЕН ЖӘНЕ ПРОППАНТ АЙДАЛҒАН КӨЛЕМДІ 
ҚУЫСТАРЫМЕН САЛЫСТЫРМАЛЫ АНАЛИЗЫМЕН НЕГІЗДЕУ.......................................................... 
 
 
161 
Қыдырғали Н.С., Алияскаров Б.А., Батырбаева А.А., Адырбайқызы Р. 
ЭКОЛОГИЯЛЫҚ ТҰРҒЫН ҮЙЛЕР.................................................................................................................. 
 
165 
Кинтонова А.Ж., Сексенбаева А.К., Кулдеева  А.А. 
ЭЛЕКТРОНДЫҚ ОҚУЛЫҚ ЖҮЙЕСІНІҢ СТАНДАРТИЗАЦИЯСЫ ТУРАЛЫ ......................................... 
 
169 
Молдабеков Б.К. 
«АҚТОҒАЙ» КАРЬЕРІНДЕ ЦИКЛДІ – АҒЫМДЫ ТЕХНОЛОГИЯНЫ ҚОЛДАНУ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ 
 
173 
Тлебалдинова А.С., Денисова Н.Ф. 
КӨЛІК ҚҰРАЛДАРЫНЫҢ НӨМІРЛІК БЕЛГІЛЕРІН АЙЫРЫП ТАНУ ЕСЕБІНЕ АРНАЛҒАН 
ӘДІСТЕР МЕН АОГРИТМДЕРДІ ЗЕРТТЕУ.................................................................................................... 
 
 
178 
Нұрлыбаев Р.Е., Айдарова С.Б., Шамельханова Н.А., Жолдасов А.А., Мұрзағұлова А.А. 
ВАКУУМДЫ КҮН КОЛЛЕКТОРЫНЫҢ ЖАЛПЫ СИПАТТАМАСЫН ЖӘНЕ ЖҰМЫС ...................... 
 
184 
Кинтонова А.Ж., Сексенбаева А.К., Кулдеева  А.А. 
ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ ЭЛЕКТРОНДЫ ОҚЫТУ ЖҮЙЕСІ................................................................................ 
 
189 
Орлова Е.П., Ыдырысова А.Б., Даирбекова Г.С. 
ЛИСТШТАМПЫЛАУДАҒЫ КӨП САЛАЛЫ АВТОМАТТАРДА ШТАМПЫЛАУДЫҢ АНАЛИЗЫ...... 
 
192 
Шоланов К.С., Корганбаева Ж.Л.
 
МОЙЫН ОМЫРТҚАСЫ ПРОТЕЗІНІҢ КӨМЕГІМЕН АДАМНЫҢ ФУНКЦИОНАЛДЫҚ 
МҮМКІНШІЛІКТЕРІН ЖҮЗЕГЕ АСЫРУ........................................................................................................ 
 
 
199 
Увалиева И.М., Смаилова С.С., Waldemar Wojcik 
БІЛІМ БЕРУ САЛАСЫНЫҢ ДЕРЕКТЕРІН ТАЛДАУДЫҢ КЕШЕНДІ ТЕХНОЛОГИЯСЫН ҚҰРУ ...... 
 
205 
Адырбайқызы Р., Батырбаева А. А., Орпабаева І.Қ., Мәдиева Р.А. 
ӨНЕРКӘСІПТЕН ШЫҒАТЫН ҚОСАЛҚЫ ҚАЛДЫҚ ӨНІМДЕРІНЕН ҚОРШАҒАН  
ОРТАНЫ ҚОРҒАУ............................................................................................................................................. 
 
 
213 
Аканов Х.Г., Мухтарова М.Н., Нұрмұханова А.З., Нұрсейтова А.К., Ермағанбетова  С.Д. 
САПАСЫН БАҚЫЛАУ ӘДІСТЕРІН ПАЙДАЛАНУДА ҰСЫНЫСТАРДЫ ДАЙЫНДАУ АРҚЫЛЫ 
ТЕМІР БЕТОНДЫ КОНСТРУКЦИЯЛАРДЫҢ СӘЙКЕСТІГІН РАСТАУ.................................................... 
 
 
219 
Ысқақова С.Ш., Оразбаев Б.Б., Құрманғазиева Л.Т.,  Өтенова Б.Е.  
МАТЕМАТИКАЛЫҚ  МОДЕЛЬДЕР НЕГІЗІНДЕ ҰҢҒЫ МАҢЫН ӨҢДЕУДІҢ ТИІМДІЛІГІН 
ТАЛДАУ................................................................................................................................................................ 
 
 
223 
Оразбаева К.Н., Өтенова Б.Е., Құрманғазиева Л.Т. 
МҰНАЙ ӨҢДЕУ ӨНДІРІСІНДЕГІ КАТАЛИТИКАЛЫҚ РИФОРМИНГ ҚОНДЫРҒЫСЫНЫҢ 
МАТЕМАТИКАЛЫҚ МОДЕЛЬДЕРІН ҚҰРУ ТӘСІЛДЕРІ........................................................................... 
 
 
230 
Пяк О.Ю., Сейдалиев Т.О. 
ИІЛГІШ БҰЛҒАҚ ТЕҢГЕРТКІШІМЕН ЖӘНЕ АЙНАЛМАЛЫ ҚАЛПАҚША ТЕҢСЕЛМЕ 
ЖҰМЫСЫНЫҢ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ................................................................................................................. 
 
 
238 
 

 
376 
Жаксыбаева Н.Н., Усатова О.А. 
АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН БАСҚАРМА ЖҮЙЕСІ  БІЛІМДЕГІ ИННОВАЦИЯ СИЯҚТЫ .....................  
 
243 
Ибраева Ж.Е., Аширепбаева Д.Е, Сарыбаев Н.М.  
ҚАЗІРГІ ЗАМАНҒА СӘЙКЕС ДАМЫҒАН КӘСІПОРЫНДАРДЫҢ ТАПҚАН ПАЙДАСЫНА  ӘСЕР 
ЕТЕТІН ЖАҒДАЙЛАР........................................................................................................................................... 
 
 
249 

жүктеу/скачать 43,12 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: