2023 著者: Howard Calhoun | [email protected]. 最終更新日: 2023-05-24 12:24
モデリングは、未来を予見したい現代の生活において最も重要なツールの1つです。この方法の精度は非常に高いため、これは驚くべきことではありません。この記事で決定論的モデルとは何かを見てみましょう。
一般情報
決定論的システムモデルには、十分に単純であれば分析的に分析できるという特徴があります。そうでなければ、この目的のためにかなりの数の方程式と変数を使用するとき、電子計算機を使用することができます。さらに、コンピュータ支援は、原則として、それらを解決し、答えを見つけることだけに帰着します。このため、連立方程式を変更し、別の離散化を使用する必要があります。そして、これは計算におけるエラーのリスクの増加を伴います。すべてのタイプの決定論的モデルは、調査中の特定の間隔のパラメーターの知識により、ダイナミクスを完全に決定できるという事実によって特徴付けられます海外での有名な指標の開発。
機能
決定論的数学モデルでは、多くの要因の影響を同時に決定することはできず、フィードバックシステムでの互換性も考慮されていません。それらの機能は何に基づいていますか？これは、オブジェクトの物理的および化学的プロセスを説明する数学的法則に基づいています。これにより、システムの動作を非常に正確に予測できます。
プロセスのマクロ動力学によって決定される熱収支と物質収支の一般化された方程式も、構築に使用されます。予測精度を高めるには、決定論的モデルに、検討中のオブジェクトの過去に関する可能な限り多くの初期情報を含める必要があります。これは、何らかの理由で、パラメーターの値とその測定結果の実際の変動を無視することが許可されている技術的な問題に適用できます。また、使用の兆候の1つは、ランダムエラーが連立方程式の最終的な計算にわずかな影響しか及ぼさない可能性があることです。
決定論的モデルの種類
定期的ではない場合があります。どちらのタイプも時間的に連続することができます。それらは、離散パルスのシーケンスとしても表されます。それらは、ラプラス画像またはフーリエ積分を使用して記述できます。
決定論的階乗モデルには、プロセスの入力パラメーターと出力パラメーターの間に特定の関係があります。モデルが設定されています論理方程式、微分方程式、代数方程式を介して（ただし、時間の関数として提示されるそれらの解も使用できます）。また、自然条件または加速腐食試験中に得られた実験データは、計算の基礎として役立ちます。決定論的モデルは、システムの特性の特定の平均化を提供します。
経済での使用
実際のアプリケーションを見てみましょう。決定論的在庫管理モデルはこれに適しています。これらは線形計画問題のクラスで形式化されていることに注意してください。
したがって、計算には次の指標を決定する必要があります。リソースのコストとさまざまな製造方法を使用した製品の生産量。それぞれに独自の強度があります。進行中のプロセスのすべての特性を説明する変数（原材料と材料を含む）。すべてがうまくいく必要があります。個々のリソース、製品、サービス-これらすべてが物質収支に入力されます。
また、意思決定を完全にするためには、意思決定の質を客観的に評価する必要があります。したがって、決定論的経済モデルは、システムの初期状態が依存するプロセスを記述するのに理想的です。電子コンピュータを使用する場合、コンピュータは固定された要素でのみ動作することを考慮に入れる必要があります。
建物モデル
進行中の主なパラメータを提示する方法によると技術プロセスは2つのタイプに分けることができます：
- 近似モデル。それらの中で、個々の生産ユニットは、それらが機能するための境界オプションの固定ベクトルのセットとして提示されます。
- 可変パラメータを持つモデル。この場合、特定の変動範囲が設定され、境界オプションのベクトルに一致するように追加の方程式が導入されます。
これらの決定論的要因モデルにより、それらを適用する人は、特定の規定が個々の特性に与える影響を判断することができます。ただし、分離曲線の計算式を取得することはできません。ただし、連続生産の動的最適化を計算する場合は、技術プロセスがどのように進行するかに関する情報の確率的性質を考慮に入れるべきではありません。
ファクターモデリング
これへの参照は記事全体で見ることができますが、それが何であるかについてはまだ説明していません。ファクターモデリングは、定量的な比較が必要な主要な規定が強調されていることを意味します。設定された目標を達成するために、調査はフォーム変換を生成します。
厳密に決定論的なモデルに3つ以上の要素がある場合、それは多要素と呼ばれます。その分析は、さまざまな方法で実行できます。例として数理統計を使用してみましょう。この場合、事前に決定され、開発された事前モデルの観点から、割り当てられたタスクを検討します。選択その中で意味のあるプレゼンテーションに従って実行されます。
モデルの定性的な構築には、技術プロセスの本質とその因果関係の理論的および実験的研究を使用する必要があります。これはまさに私たちが検討している主題の主な利点です。決定論的因子分析モデルにより、私たちの生活の多くの領域で正確な予測が可能になります。それらの品質パラメータと汎用性のおかげで、それらは非常に普及しました。
サイバーネット決定論的モデル
外部環境の攻撃的な特性の最も重要でない変化でさえも発生する分析ベースの一時的なプロセスのために、それらは私たちにとって興味深いものです。計算を単純化および高速化するために、現在の状況は単純化されたモデルに置き換えられています。重要なのは、それがすべての基本的なニーズを満たすことです。
自動制御システムの効率とその決定の効率は、必要なすべてのパラメーターの統一性に依存します。同時に、次の問題を解決する必要があります。収集される情報が多いほど、エラーの可能性が高くなり、処理時間が長くなります。ただし、データの収集を制限すると、信頼性の低い結果を期待できます。したがって、十分な精度の情報を得ることができると同時に、不必要な要素によって不必要に複雑にならないようにするための中間点を見つける必要があります。
乗法的決定論的モデル
要素をセットに分割して構築されています。例として、製造製品（PP）のボリュームを形成するプロセスを考えることができます。したがって、このためには、労働力（PC）、材料（M）、およびエネルギー（E）が必要です。この場合、PPファクターはセット（RS; M; E）に分割できます。このオプションは、因子システムの乗法形式とその分離の可能性を反映しています。この場合、次の変換方法を使用できます：拡張、形式的分解、および延長。最初のオプションは、分析で幅広い用途があります。従業員のパフォーマンスの計算などに使用できます。
長くすると、1つの値が他の要素に置き換えられます。ただし、最終結果は同じ数になるはずです。伸びの例は、上記で検討されました。正式な拡張のみが残ります。これには、1つ以上のパラメーターの置き換えにより、元の階乗モデルの分母を長くすることが含まれます。この例を考えてみましょう。生産の収益性を計算します。これを行うには、利益の額をコストの額で割ります。乗算する場合、単一の値ではなく、材料費、人件費、税金などの合計費用で除算します。
確率
ああ、すべてが計画通りに進んだら！しかし、これはめったに起こりません。したがって、実際には、決定論的モデルと確率論的モデルが一緒に使用されることがよくあります。後者について何が言えますか？彼らの特徴は、彼らがさまざまなことも考慮に入れていることです確率。たとえば、次のようになります。 2つの状態があります。それらの間の関係は非常に悪いです。第三者は、いずれかの国の企業に投資するかどうかを決定します。結局のところ、戦争が勃発した場合、利益は大きく損なわれます。または、地震活動が活発な地域に植物を建設する例を引用することもできます。結局のところ、ここでは自然の要因が働いていますが、正確に考慮することはできず、おおよそしか行うことができません。
結論
決定論的分析のモデルとは何かを検討しました。悲しいかな、それらを完全に理解し、実践できるようにするためには、非常によく学ぶ必要があります。理論的基礎はすでに整っています。また、記事の枠組みの中で、個別の簡単な例が提示されました。さらに、作業材料の段階的な複雑化の経路をたどることをお勧めします。タスクを少し単純化して、適切なシミュレーションを実行できるソフトウェアについて学び始めることができます。しかし、どのような選択をしても、基本を理解し、何を、どのように、そしてなぜ、それでも必要なのかについての質問に答えることができます。適切な入力データを選択し、適切なアクションを選択することから始めることを学ぶ必要があります。そうすれば、プログラムはタスクを正常に実行できるようになります。
