Deterministik model: tanım. Faktöriyel deterministik modellerin ana türleri

2024 Yazar: Howard Calhoun | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-17 10:43

Modelleme, geleceği öngörmek istendiğinde modern yaşamdaki en önemli araçlardan biridir. Ve bu şaşırtıcı değil, çünkü bu yöntemin doğruluğu çok yüksek. Gelin bu yazıda deterministik modelin ne olduğuna bir göz atalım.

Genel bilgi

Deterministik sistem modelleri yeterince basit oldukları takdirde analitik olarak analiz edilebilme özelliğine sahiptir. Aksi takdirde, bu amaçla önemli sayıda denklem ve değişken kullanıldığında elektronik bilgisayarlar kullanılabilir. Ayrıca, bilgisayar yardımı, kural olarak, yalnızca onları çözmek ve cevapları bulmakla ilgilidir. Bu nedenle denklem sistemlerini değiştirmeli ve farklı bir ayrıklaştırma kullanmalıyız. Ve bu, hesaplamalarda artan bir hata riski gerektirir. Her tür deterministik model, incelenen belirli bir aralıktaki parametrelerin bilgisinin dinamikleri tam olarak belirlememize izin vermesiyle karakterize edilir.kalkınma denizaşırı tanınmış göstergeler.

Özellikler

Deterministik matematiksel modeller, birçok faktörün etkisinin aynı anda belirlenmesine izin vermez ve ayrıca geri bildirim sisteminde bunların değiştirilebilirliğini hesaba katmaz. İşlevleri neye dayanıyor? Bir nesnenin fiziksel ve kimyasal süreçlerini tanımlayan matematiksel yasalara dayanır. Bu sayede sistemin davranışı oldukça doğru bir şekilde tahmin edilir.

Sürecin makrokinetiği tarafından belirlenen genelleştirilmiş termal ve malzeme dengeleri denklemleri de inşaat için kullanılır. Daha fazla tahmin doğruluğu için, deterministik bir model, incelenen nesnenin geçmişi hakkında mümkün olan maksimum miktarda başlangıç bilgisine sahip olmalıdır. Parametrelerin değerlerindeki gerçek dalgalanmaları ve ölçümlerinin sonuçlarındaki gerçek dalgalanmaları bir nedenden ötürü ihmal etmesine izin verilen teknik sorunlara uygulanabilir. Ayrıca, kullanım göstergelerinden biri, rastgele hataların denklem sisteminin son hesaplaması üzerinde önemsiz bir etkiye sahip olabileceğidir.

Deterministik model türleri

Periyodik/periyodik olmayabilirler. Her iki tür de zaman içinde sürekli olabilir. Ayrıca, ayrık darbeler dizisi olarak temsil edilirler. Laplace görüntüsü veya Fourier integrali kullanılarak tanımlanabilirler.

Deterministik faktöriyel modeller, sürecin girdi ve çıktı parametreleri arasında belirli bağlantılara sahiptir. Modeller ayarlandımantıksal, diferansiyel ve cebirsel denklemler aracılığıyla (zamanın bir fonksiyonu olarak sunulan çözümleri de kullanılabilir). Ayrıca, doğal koşullarda veya hızlandırılmış korozyon testleri sırasında elde edilen deneysel veriler, hesaplamalar için temel teşkil edebilir. Herhangi bir deterministik model, sistemin özelliklerinin belirli bir ortalamasını sağlar.

Ekonomide kullanın

Pratik bir uygulamaya bakalım. Deterministik envanter yönetimi modelleri bunun için uygundur. Doğrusal programlama problemleri sınıfında resmileştirildiklerine dikkat edilmelidir.

Yani, hesaplamalar için aşağıdaki göstergeleri belirlemek gerekir: kaynakların maliyeti ve her biri kendi yoğunluğuna sahip çeşitli üretim yöntemlerini kullanan ürünlerin çıktısı; Devam eden süreçlerdeki tüm özellikleri tanımlayan değişkenler (hammaddeler ve malzemeler dahil). Her şey halledilmelidir. Her bir kaynak, ürün, hizmet - tüm bunlar malzeme dengesine girilir.

Ayrıca, kararların eksiksizliği için, alınan kararların kalitesinin objektif bir değerlendirmesinin yapılması gerekir. Bu nedenle, deterministik ekonomik modeller, sistemin ilk durumunun bağlı olduğu süreçleri tanımlamak için idealdir. Elektronik bilgisayarlarla çalışırken bilgisayarların sadece sabit faktörlerle çalışabileceği dikkate alınmalıdır.

Yapı Modelleri

Devam eden ana parametreleri sunma yöntemine göreteknolojik süreçler iki türe ayrılabilir:

1. Yaklaşım modelleri. Bunlarda, bireysel üretim birimleri, işlevleri için bir dizi sabit sınır seçeneği vektörü olarak sunulur.
2. Değişken parametreli modeller. Bu durumda, belirli varyasyon aralıkları belirlenir ve sınır seçeneklerinin vektörlerini eşleştirmek için ek denklemler sunulur.

Bu belirleyici faktör modelleri, bunları uygulayan kişinin belirli hükümlerin bireysel özellikler üzerindeki etkisini belirlemesine olanak tanır. Ancak ayırma eğrileri için hesaplanmış ifadeler elde etmek mümkün olmayacaktır. Bununla birlikte, sürekli üretimin dinamik optimizasyonu hesaplanırsa, teknolojik süreçlerin nasıl ilerlediğine ilişkin bilginin olasılıklı doğası dikkate alınmamalıdır.

Faktör modelleme

Bununla ilgili referanslar makale boyunca görülebilir, ancak bunun ne olduğunu henüz tartışmadık. Faktör modellemesi, nicel bir karşılaştırmanın gerekli olduğu ana hükümlerin vurgulandığı anlamına gelir. Belirlenen hedeflere ulaşmak için çalışma bir form dönüşümü üretir.

Katı deterministik bir modelde ikiden fazla faktör varsa, buna çok faktörlü denir. Analizi çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Örnek olarak matematiksel istatistikleri kullanalım. Bu durumda, atanan görevleri önceden belirlenmiş ve geliştirilmiş a priori modeller açısından değerlendirir. Seçimaralarında anlamlı bir sunuma göre gerçekleştirilir.

Modelin niteliksel inşası için, teknolojik sürecin özü ve sebep-sonuç ilişkileri hakkında teorik ve deneysel çalışmaların kullanılması gerekir. İncelediğimiz konuların ana avantajı tam da budur. Deterministik faktör analizi modelleri hayatımızın birçok alanında doğru tahminlere olanak sağlar. Kalite parametreleri ve çok yönlülükleri sayesinde çok yaygınlaştılar.

Sibernetik deterministik modeller

Dış ortamın agresif özelliklerindeki en önemsiz değişikliklerde bile meydana gelen analize dayalı geçici süreçler nedeniyle bizi ilgilendiriyorlar. Hesaplamaların basitliği ve hızı için mevcut durum, basitleştirilmiş bir modelle değiştirilir. Önemli olan, tüm temel ihtiyaçları karşılamasıdır.

Otomatik kontrol sisteminin verimliliği ve kararlarının verimliliği, gerekli tüm parametrelerin birliğine bağlıdır. Aynı zamanda, aşağıdaki sorunu çözmek gerekir: ne kadar fazla bilgi toplanırsa, hata olasılığı o kadar yüksek ve işlem süresi o kadar uzun olur. Ancak verilerinizin toplanmasını sınırlarsanız, daha az güvenilir bir sonuca güvenebilirsiniz. Bu nedenle, yeterli doğrulukta bilgi edinilmesine izin verecek ve aynı zamanda gereksiz unsurlarla gereksiz yere karmaşık olmayacak bir orta yol bulmak gereklidir.

Çarpıcı deterministikmodel

Faktörleri kümelerine bölerek oluşturulur. Örnek olarak, üretilen ürünlerin (PP) hacmini oluşturma sürecini ele alabiliriz. Dolayısıyla bunun için işgücüne (PC), malzemeye (M) ve enerjiye (E) sahip olmak gerekir. Bu durumda, PP faktörü bir kümeye bölünebilir (RS; M; E). Bu seçenek, faktör sisteminin çarpımsal biçimini ve ayrılma olasılığını yansıtır. Bu durumda, aşağıdaki dönüştürme yöntemlerini kullanabilirsiniz: genişletme, biçimsel ayrıştırma ve uzatma. İlk seçenek analizde geniş uygulama bulmuştur. Bir çalışanın performansını hesaplamak için kullanılabilir, vb.

Uzatırken, bir değer diğer faktörlerle değiştirilir. Ancak sonuç aynı sayı olmalıdır. Yukarıda tarafımızdan bir uzama örneği ele alınmıştır. Sadece resmi genişleme kalır. Bir veya daha fazla parametrenin değiştirilmesi nedeniyle orijinal faktöriyel modelin paydasının uzatılmasının kullanılmasını içerir. Şu örneği ele alalım: üretimin karlılığını hesaplıyoruz. Bunu yapmak için, kar miktarı maliyet miktarına bölünür. Çarparken tek bir değer yerine malzeme, personel, vergi vb. giderlerin toplamına böleriz.

Olasılıklar

Ah, her şey tam olarak planlandığı gibi gitseydi! Ama bu nadiren olur. Bu nedenle pratikte deterministik ve olasılıksal modeller sıklıkla birlikte kullanılmaktadır. İkincisi hakkında ne söylenebilir? Onların özelliği, çeşitli şeyleri de hesaba katmalarıdır.olasılıklar. Örneğin, aşağıdakileri alın. İki devlet var. Aralarındaki ilişkiler çok kötü. Üçüncü taraf, ülkelerden birinin işletmelerine yatırım yapıp yapmamaya karar verir. Sonuçta, bir savaş çıkarsa, kârlar büyük ölçüde zarar görecektir. Veya sismik aktivitenin yüksek olduğu bir alanda bir tesis inşa etme örneğini verebilirsiniz. Ne de olsa burada tam olarak hesaba katılmayan doğal faktörler iş başında, ancak yaklaşık olarak yapılabilir.

Sonuç

Deterministik analiz modellerinin neler olduğunu düşündük. Ne yazık ki bunları tam olarak anlayabilmek ve uygulayabilmek için çok iyi öğrenmelisiniz. Teorik temeller zaten mevcuttur. Ayrıca makale çerçevesinde ayrı ayrı basit örnekler sunulmuştur. Ayrıca, çalışma malzemesinin kademeli olarak karmaşık hale geldiği yolu takip etmek daha iyidir. Görevinizi biraz basitleştirebilir ve uygun simülasyonu gerçekleştirebilecek yazılımları öğrenmeye başlayabilirsiniz. Ancak seçim ne olursa olsun, temel bilgileri anlayın ve neyin, nasıl ve neden hala gerekli olduğu ile ilgili soruları yanıtlayın. Doğru girdi verilerini ve doğru eylemleri seçerek başlamayı öğrenmelisiniz. Ardından programlar görevlerini başarıyla gerçekleştirebilecekler.