Model penentu: definisi. Jenis utama model penentu faktorial

2024 Pengarang: Howard Calhoun | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-17 10:36

Pemodelan ialah salah satu alat terpenting dalam kehidupan moden apabila seseorang ingin meramal masa depan. Dan ini tidak menghairankan, kerana ketepatan kaedah ini sangat tinggi. Mari lihat model deterministik dalam artikel ini.

Maklumat am

Model sistem deterministik mempunyai ciri yang boleh dianalisis secara analitik jika ia cukup mudah. Jika tidak, apabila menggunakan sejumlah besar persamaan dan pembolehubah untuk tujuan ini, komputer elektronik boleh digunakan. Selain itu, bantuan komputer, sebagai peraturan, datang semata-mata untuk menyelesaikannya dan mencari jawapan. Oleh sebab itu, kita perlu menukar sistem persamaan dan menggunakan pendiskretan yang berbeza. Dan ini memerlukan peningkatan risiko kesilapan dalam pengiraan. Semua jenis model deterministik dicirikan oleh fakta bahawa pengetahuan tentang parameter pada selang waktu tertentu yang dikaji membolehkan kita menentukan dinamik sepenuhnya.pembangunan luar negara penunjuk terkenal.

Ciri

Model matematik deterministik tidak membenarkan penentuan pengaruh banyak faktor secara serentak, dan juga tidak mengambil kira kebolehtukarannya dalam sistem maklum balas. Apakah fungsi mereka berdasarkan? Ia berdasarkan undang-undang matematik yang menerangkan proses fizikal dan kimia sesuatu objek. Terima kasih kepada ini, gelagat sistem diramalkan dengan agak tepat.

Persamaan am bagi baki terma dan bahan, yang ditentukan oleh makrokinetik proses, juga digunakan untuk pembinaan. Untuk ketepatan ramalan yang lebih besar, model deterministik harus mempunyai jumlah maksimum maklumat awal yang mungkin tentang masa lalu objek yang sedang dipertimbangkan. Ia boleh digunakan untuk masalah teknikal di mana ia dibenarkan, atas satu sebab atau yang lain, untuk mengabaikan turun naik sebenar dalam nilai parameter dan hasil pengukurannya. Selain itu, salah satu petunjuk untuk digunakan ialah ralat rawak boleh memberi kesan yang tidak ketara pada pengiraan akhir sistem persamaan.

Jenis model deterministik

Ia mungkin tidak/berkala. Kedua-dua jenis boleh berterusan dalam masa. Mereka juga diwakili sebagai urutan denyutan diskret. Ia boleh diterangkan menggunakan imej Laplace atau kamiran Fourier.

Model faktorial deterministik mempunyai hubungan tertentu antara parameter input dan output proses. Model telah ditetapkanmelalui persamaan logik, pembezaan dan algebra (walaupun penyelesaiannya dibentangkan sebagai fungsi masa juga boleh digunakan). Juga, data eksperimen yang diperoleh dalam keadaan semula jadi atau semasa ujian kakisan dipercepatkan boleh menjadi asas untuk pengiraan. Mana-mana model deterministik menyediakan purata tertentu bagi ciri-ciri sistem.

Gunakan dalam ekonomi

Mari kita lihat aplikasi praktikal. Model pengurusan inventori deterministik sesuai untuk ini. Perlu diingatkan bahawa ia diformalkan dalam kelas masalah pengaturcaraan linear.

Jadi, untuk pengiraan adalah perlu untuk menentukan penunjuk berikut: kos sumber dan keluaran produk menggunakan pelbagai kaedah pengeluaran, yang setiap satunya mempunyai keamatan tersendiri; pembolehubah yang menerangkan semua ciri dalam proses yang berterusan (termasuk bahan mentah dengan bahan). Semuanya mesti diusahakan. Setiap sumber individu, produk, perkhidmatan - semua ini dimasukkan ke dalam baki material.

Selain itu, untuk kesempurnaan keputusan, adalah perlu untuk memberikan penilaian objektif terhadap kualiti keputusan yang dibuat. Oleh itu, model ekonomi deterministik sesuai untuk menerangkan proses yang bergantung kepada keadaan awal sistem. Apabila bekerja dengan komputer elektronik, ia mesti diambil kira bahawa komputer hanya boleh berfungsi dengan faktor tetap.

Model Bangunan

Mengikut kaedah membentangkan parameter utama yang sedang berjalanproses teknologi boleh dibahagikan kepada dua jenis:

1. Model anggaran. Di dalamnya, unit pengeluaran individu dibentangkan sebagai satu set vektor tetap pilihan sempadan untuk fungsinya.
2. Model dengan parameter berubah-ubah. Dalam kes ini, julat variasi tertentu ditetapkan dan persamaan tambahan diperkenalkan untuk memadankan vektor pilihan sempadan.

Model faktor penentu ini akan membolehkan orang yang menggunakannya untuk menentukan kesan peruntukan khusus pada ciri individu. Tetapi tidak mungkin untuk mendapatkan ungkapan yang dikira untuk lengkung pemisahan. Walau bagaimanapun, jika pengoptimuman dinamik pengeluaran berterusan dikira, maka sifat kebarangkalian maklumat tentang cara proses teknologi berjalan tidak harus diambil kira.

Pemodelan faktor

Rujukan kepada perkara ini boleh dilihat sepanjang artikel, tetapi kami masih belum membincangkan perkara ini. Permodelan faktor membayangkan bahawa peruntukan utama diserlahkan, yang mana perbandingan kuantitatif diperlukan. Untuk mencapai matlamat yang ditetapkan, kajian menghasilkan transformasi bentuk.

Jika model deterministik tegar mempunyai lebih daripada dua faktor, maka ia dipanggil multifaktorial. Analisisnya boleh dilakukan melalui pelbagai kaedah. Mari kita gunakan statistik matematik sebagai contoh. Dalam kes ini, ia mempertimbangkan tugasan yang diberikan dari sudut pandangan model priori yang telah ditetapkan dan dibangunkan. Pilihanantaranya dijalankan mengikut persembahan yang bermakna.

Untuk pembinaan kualitatif model, perlu menggunakan kajian teori dan eksperimen tentang intipati proses teknologi dan hubungan sebab-akibatnya. Inilah kelebihan utama subjek yang sedang kita pertimbangkan. Model analisis faktor deterministik membenarkan ramalan yang tepat dalam banyak bidang kehidupan kita. Terima kasih kepada parameter kualiti dan serba boleh, ia telah menjadi begitu meluas.

Model penentuan sibernetik

Ia menarik minat kami kerana proses sementara berasaskan analisis yang berlaku dengan mana-mana, walaupun perubahan yang paling tidak ketara dalam sifat agresif persekitaran luaran. Untuk kesederhanaan dan kelajuan pengiraan, keadaan semasa digantikan dengan model yang dipermudahkan. Yang penting ialah ia memenuhi semua keperluan asas.

Kecekapan sistem kawalan automatik dan kecekapan keputusannya bergantung pada perpaduan semua parameter yang diperlukan. Pada masa yang sama, adalah perlu untuk menyelesaikan masalah berikut: lebih banyak maklumat dikumpul, lebih tinggi kebarangkalian ralat dan lebih lama masa pemprosesan. Tetapi jika anda mengehadkan pengumpulan data anda, maka anda boleh mengharapkan hasil yang kurang boleh dipercayai. Oleh itu, adalah perlu untuk mencari jalan tengah yang akan membolehkan mendapatkan maklumat dengan ketepatan yang mencukupi, dan pada masa yang sama ia tidak akan menjadi rumit dengan unsur-unsur yang tidak perlu.

Penentuan bergandamodel

Ia dibina dengan membahagikan faktor ke dalam setnya. Sebagai contoh, kita boleh mempertimbangkan proses pembentukan isipadu produk perkilangan (PP). Jadi, untuk ini perlu ada buruh (PC), bahan (M) dan tenaga (E). Dalam kes ini, faktor PP boleh dibahagikan kepada satu set (RS; M; E). Pilihan ini mencerminkan bentuk pendaraban sistem faktor dan kemungkinan pemisahannya. Dalam kes ini, anda boleh menggunakan kaedah transformasi berikut: pengembangan, penguraian formal dan pemanjangan. Pilihan pertama telah menemui aplikasi yang luas dalam analisis. Ia boleh digunakan untuk mengira prestasi pekerja, dan sebagainya.

Apabila dipanjangkan, satu nilai digantikan dengan faktor lain. Tetapi keputusan akhir mestilah nombor yang sama. Contoh pemanjangan telah dipertimbangkan oleh kami di atas. Hanya perluasan rasmi yang kekal. Ia melibatkan penggunaan memanjangkan penyebut model faktorial asal kerana penggantian satu atau lebih parameter. Pertimbangkan contoh ini: kami mengira keuntungan pengeluaran. Untuk melakukan ini, jumlah keuntungan dibahagikan dengan jumlah kos. Apabila mendarab, bukannya satu nilai, kami membahagikan dengan jumlah perbelanjaan untuk bahan, kakitangan, cukai dan sebagainya.

Kebarangkalian

Oh, jika semuanya berjalan seperti yang dirancang! Tetapi ini jarang berlaku. Oleh itu, dalam amalan, model deterministik dan probabilistik sering digunakan bersama. Apa yang boleh dikatakan tentang yang terakhir? Keistimewaan mereka ialah mereka juga mengambil kira pelbagaikebarangkalian. Ambil, sebagai contoh, yang berikut. Terdapat dua negeri. Hubungan antara mereka sangat teruk. Pihak ketiga memutuskan sama ada untuk melabur dalam perusahaan di salah satu negara. Lagipun, jika perang meletus, keuntungan akan sangat menderita. Atau anda boleh memetik contoh membina loji di kawasan yang mempunyai aktiviti seismik yang tinggi. Lagipun, faktor semula jadi berfungsi di sini, yang tidak boleh diambil kira dengan tepat, ia hanya boleh dilakukan lebih kurang.

Kesimpulan

Kami telah mempertimbangkan apakah itu model analisis deterministik. Malangnya, untuk memahaminya sepenuhnya dan dapat mempraktikkannya, anda harus belajar dengan baik. Asas teori sudah sedia ada. Selain itu, dalam rangka artikel, contoh ringkas yang berasingan telah dibentangkan. Selanjutnya, lebih baik mengikuti laluan komplikasi beransur-ansur bahan kerja. Anda boleh memudahkan sedikit tugas anda dan mula belajar tentang perisian yang boleh melakukan simulasi yang sesuai. Tetapi apa pun pilihannya, fahami asasnya dan dapat menjawab soalan tentang apa, bagaimana dan mengapa, masih perlu. Anda harus belajar untuk bermula dengan memilih data input yang betul dan memilih tindakan yang betul. Kemudian program akan dapat melaksanakan tugas mereka dengan jayanya.