결정 론적 모델 : 정의. 요인 결정론 모델의 주요 유형
시뮬레이션은 가장 중요한 것 중 하나입니다.미래를 예견하고 싶을 때 현대 생활에서 도구. 그리고이 방법의 정확성이 매우 높기 때문에 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 이 기사에서 결정 론적 모델이 무엇인지 생각해 봅시다.
일반 정보
특징
결정 론적 수학 모델은동시에 다양한 요인의 영향을 결정할 수 있으며 피드백 시스템에서 상호 교환 가능성도 고려하지 않습니다. 기능적으로 무엇이 만들어 졌습니까? 이것은 물체의 물리 화학적 과정을 설명하는 수학 법칙에 기초합니다. 이로 인해 시스템의 동작이 매우 정확하게 예측됩니다.
건설을 위해 일반화 된공정의 거시 경제학에 의해 결정되는 열 및 물질 수지의 방정식. 예측의 정확성을 높이려면 결정 론적 모델은 고려 대상의 과거에 대한 초기 정보의 가능한 최대량을 가져야합니다. 이는 하나의 이유 또는 다른 이유로 매개 변수의 값과 측정 결과의 실제 변동을 무시할 수있는 기술적 인 문제에 적용될 수 있습니다. 또한 사용 지침 중 하나는 무작위 오차가 방정식 시스템의 최종 계산에 미미한 영향을 미칠 수 있다는 것입니다.
결정 론적 모델의 유형
결정 론적 요소 모델은프로세스의 입력 및 출력 매개 변수 간의 특정 관계. 모델은 논리적, 미분 및 대수 방정식으로 정의됩니다 (시간의 함수로 표현 된 솔루션도 사용할 수 있음). 또한 자연 조건 또는 가속 부식 테스트에서 얻은 실험 데이터가 계산의 기초가 될 수 있습니다. 결정 론적 모델은 시스템의 특성을 일정하게 평균화합니다.
경제에서의 사용
따라서 계산을 위해 다음을 결정할 필요가 있습니다.지표 : 자원 비용과 다양한 생산 방법을 통한 산출량. 각 생산 방식마다 자체 강도가있다. 진행중인 프로세스의 모든 특성을 설명하는 변수 (재료가있는 원자재 포함). 모든 것이 해결되어야합니다. 모든 단일 자원, 제품, 서비스 -이 모든 것이 물질 수지로 옮겨집니다.
또한 솔루션의 완성을 위해의사 결정의 객관적 평가. 따라서 결정 론적 경제 모델은 시스템의 초기 상태가 의존하는 프로세스를 설명하는 데 이상적입니다. 전자 컴퓨터로 작업 할 때는 컴퓨터가 고정 된 요소로만 작동 할 수 있다는 점을 고려해야합니다.
모델 빌딩
발생하는 기술 프로세스의 주요 매개 변수를 나타내는 방법으로 두 가지 유형을 나눌 수 있습니다.
- 근사 모델. 그것들에서, 개별 생산 단위는 기능의 경계 변형의 고정 된 벡터 집합으로 표현됩니다.
- 변수 매개 변수가있는 모델. 이 경우 특정 변형 범위가 설정되고 추가 변형 수식이 경계 변형의 벡터와 일치하도록 도입됩니다.
이러한 결정 론적 요소 모델은특정 조항이 개인의 특성에 미치는 영향을 결정하기 위해 담당자를 적용합니다. 그러나 우리는 분리 곡선에 대해 계산 된 표현을 얻을 수 없습니다. 연속 생산의 동적 최적화가 계산되어야한다면, 기술적 프로세스가 어떻게 발생하는지에 대한 정보의 확률 적 특성을 고려해서는 안된다.
요인 모델링
엄격하게 결정론적인 모델에 더 많은두 가지 요인, 그것은 다 요인이라고합니다. 분석은 다양한 방법을 통해 수행 될 수 있습니다. 예를 들어 수학 통계를 제공합니다. 이 경우, 그녀는 사전 설정되고 정교화 된 선험적 모델의 관점에서 제기 된 과제를 고려합니다. 이들 중 하나의 선택은 의미있는 프리젠 테이션을 기반으로합니다.
모델의 질적 인 구조를 위해서,기술 과정의 본질과 그것의 원인 - 결과 관계에 대한 이론적 및 실험적 연구를 사용한다. 이것은 우리가 고려하고있는 과목의 주요 이점입니다. 결정 론적 요인 분석 모델은 우리 삶의 여러 분야에서 정확한 예측을 가능하게합니다. 그들의 질적 매개 변수와 보편성 때문에, 그들은 그러한 넓은 분포를 받았다.
진화 된 인공 두뇌 결정 론적 모델
모든 필요한 매개 변수의 단일성에 달려 있습니다.자동 제어 시스템의 효율성과 의사 결정의 효율성. 동시에이 문제를 해결할 필요가 있습니다. 더 많은 정보를 수집할수록 오류 확률이 높아지고 처리 시간이 길어집니다. 그러나 데이터 수집을 제한하면 신뢰성이 떨어지는 결과를 기대할 수 있습니다. 그러므로, 충분한 정확도의 정보를 제공 할뿐만 아니라 불필요한 요소에 의해 불필요하게 복잡하게되지 않는 황금률을 찾아야합니다.
Multiplicative 결정 론적 모델
길이를 늘리면 한 값이 다른 값으로 대체됩니다.요인. 그러나 결국 같은 번호를 얻어야합니다. 신장률의 예가 위에 고려되었다. 공식적인 분해 만 남아 있습니다. 여기에는 하나 이상의 매개 변수를 대체하여 원래 요인 모델의 분모 확장을 사용합니다. 이 예를 생각해 봅시다 : 우리는 생산의 수익성을 계산합니다. 이를 위해 이익 금액을 지출 금액으로 나눕니다. 애니메이션의 경우, 단일 값 대신 재료, 인력, 세금 등에 대한 합계 지출로 나눕니다.
확률
오, 모든 것이 계획대로 정확히 진행 되었다면! 그러나 이것은 거의 발생하지 않습니다. 따라서 실제로는 결정 론적 모델과 확률 모델이 함께 사용되는 경우가 많습니다. 후자에 관해 말할 수있는 것은 무엇입니까? 그들의 특이성은 다른 확률을 고려한 것입니다. 예를 들어, 다음을보십시오. 두 가지 상태가 있습니다. 그들 사이의 관계는 매우 나쁩니다. 제 3자는 해당 국가의 기업에 투자할지 여부를 결정합니다. 전쟁이 끝나면 이익은 크게 줄어들 것입니다. 또는 지진 활동이 심한 지역에 공장을 건설하는 예를들 수 있습니다. 결국, 정확하게 고려 될 수없는 자연적인 요소가 있습니다. 대략 이것을 수행 할 수 있습니다.
결론
