Deterministični model: definicija. Glavne vrste faktorskih determinističnih modelov

2024 Avtor: Howard Calhoun | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-17 10:40

Modeliranje je eno najpomembnejših orodij v sodobnem življenju, ko želimo predvideti prihodnost. In to ni presenetljivo, saj je natančnost te metode zelo visoka. Oglejmo si, kaj je deterministični model v tem članku.

Splošne informacije

Deterministični sistemski modeli imajo to funkcijo, da jih je mogoče analitično analizirati, če so dovolj preprosti. Sicer pa lahko ob uporabi velikega števila enačb in spremenljivk za ta namen uporabimo elektronske računalnike. Poleg tega se računalniška pomoč praviloma spušča zgolj v njihovo reševanje in iskanje odgovorov. Zaradi tega moramo spremeniti sisteme enačb in uporabiti drugačno diskretizacijo. In to pomeni povečano tveganje za napake pri izračunih. Za vse vrste determinističnih modelov je značilno, da nam poznavanje parametrov na določenem preučevanem intervalu omogoča popolno določitev dinamikerazvoj v tujini dobro znani kazalniki.

Funkcije

Deterministični matematični modeli ne omogočajo hkratnega določanja vpliva številnih dejavnikov in tudi ne upoštevajo njihove zamenljivosti v sistemu povratnih informacij. Na čem temelji njihova funkcionalnost? Temelji na matematičnih zakonih, ki opisujejo fizikalne in kemijske procese predmeta. Zahvaljujoč temu je obnašanje sistema precej natančno predvideno.

Za konstrukcijo se uporabljajo tudi generalizirane enačbe toplotnih in materialnih bilanc, ki jih določa makrokinetika procesa. Za večjo natančnost napovedi bi moral deterministični model imeti največjo možno količino začetnih informacij o preteklosti obravnavanega predmeta. Uporablja se lahko za tiste tehnične težave, pri katerih je iz enega ali drugega razloga dovoljeno zanemariti dejanska nihanja vrednosti parametrov in rezultatov njihovega merjenja. Eden od indikacij za uporabo je tudi ta, da lahko naključne napake nepomemben vplivajo na končni izračun sistema enačb.

Vrste determinističnih modelov

Morda niso/periodične. Obe vrsti sta lahko neprekinjeni v času. Predstavljeni so tudi kot zaporedje diskretnih impulzov. Lahko jih opišemo z Laplaceovo sliko ali Fourierjevim integralom.

Deterministični faktorski modeli imajo določene povezave med vhodnimi in izhodnimi parametri procesa. Modeli so postavljenipreko logičnih, diferencialnih in algebraičnih enačb (čeprav se lahko uporabijo tudi njihove rešitve, predstavljene kot funkcija časa). Kot osnova za izračune lahko služijo tudi eksperimentalni podatki, pridobljeni v naravnih razmerah ali med pospešenimi korozijskimi testi. Vsak deterministični model zagotavlja določeno povprečje lastnosti sistema.

Uporaba v gospodarstvu

Oglejmo si praktično uporabo. Za to so primerni deterministični modeli upravljanja zalog. Treba je opozoriti, da so formalizirani v razredu problemov linearnega programiranja.

Za izračune je torej treba določiti naslednje kazalnike: stroške virov in proizvodnjo izdelkov z uporabo različnih proizvodnih metod, od katerih ima vsaka svojo intenzivnost; spremenljivke, ki opisujejo vse značilnosti v tekočih procesih (vključno s surovinami z materiali). Vse je treba urediti. Vsak posamezen vir, izdelek, storitev - vse to se vnese v materialno bilanco.

Za popolnost odločitev je treba podati tudi objektivno oceno kakovosti sprejetih odločitev. Tako so deterministični ekonomski modeli idealni za opis procesov, od katerih je odvisno začetno stanje sistema. Pri delu z elektronskimi računalniki je treba upoštevati, da lahko računalniki delujejo samo s fiksnimi faktorji.

gradnja modelov

Glede na način predstavitve glavnih parametrov tekočegatehnološke procese lahko razdelimo na dve vrsti:

1. Približni modeli. V njih so posamezne proizvodne enote predstavljene kot niz fiksnih vektorjev mejnih možnosti za njihovo delovanje.
2. Modeli s spremenljivimi parametri. V tem primeru so nastavljeni določeni razponi variacije in uvedene so dodatne enačbe, da se ujemajo z vektorji mejnih možnosti.

Ti deterministični faktorski modeli bodo omogočili osebi, ki jih uporablja, da določi vpliv posebnih določb na posamezne značilnosti. Vendar ne bo mogoče dobiti izračunanih izrazov za ločevalne krivulje. Če pa se izračuna dinamična optimizacija neprekinjene proizvodnje, potem verjetnostne narave informacij o tem, kako potekajo tehnološki procesi, ne bi smeli upoštevati.

Faktorsko modeliranje

Sklicevanja na to je mogoče videti v celotnem članku, vendar še nismo razpravljali, kaj je. Faktorsko modeliranje pomeni, da so poudarjene glavne določbe, za katere je potrebna kvantitativna primerjava. Za dosego zastavljenih ciljev študija ustvari transformacijo obrazca.

Če ima togo deterministični model več kot dva faktorja, se imenuje multifaktorski. Njegovo analizo je mogoče izvesti z različnimi metodami. Za primer uporabimo matematično statistiko. V tem primeru obravnava zadane naloge z vidika vnaprej določenih in razvitih a priori modelov. Izbiramed njimi se izvaja v skladu s smiselno predstavitvijo.

Za kvalitativno konstrukcijo modela je potrebno uporabiti teoretične in eksperimentalne študije bistva tehnološkega procesa in njegovih vzročno-posledičnih povezav. Ravno to je glavna prednost predmetov, ki jih obravnavamo. Modeli deterministične faktorske analize omogočajo natančno napovedovanje na številnih področjih našega življenja. Zaradi svojih kakovostnih parametrov in vsestranskosti so postali tako razširjeni.

kibernetski deterministični modeli

Zanimajo nas zaradi analiznih prehodnih procesov, ki se pojavljajo pri vseh, tudi najmanjših spremembah agresivnih lastnosti zunanjega okolja. Zaradi enostavnosti in hitrosti izračunov se trenutno stanje nadomesti s poenostavljenim modelom. Pomembno je, da zadovolji vse osnovne potrebe.

Učinkovitost avtomatskega krmilnega sistema in učinkovitost njegovih odločitev sta odvisna od enotnosti vseh potrebnih parametrov. Hkrati je treba rešiti naslednji problem: več kot je zbranih informacij, večja je verjetnost napake in daljši je čas obdelave. Če pa omejite zbiranje svojih podatkov, potem lahko računate na manj zanesljiv rezultat. Zato je treba najti vmesno pot, ki bo omogočala pridobivanje dovolj točnih informacij, hkrati pa jih ne bodo po nepotrebnem komplicirali nepotrebni elementi.

Multiplikativna determinističnamodel

Zgrajen je tako, da se faktorji delijo na njihov niz. Kot primer lahko razmislimo o procesu oblikovanja količine proizvedenih izdelkov (PP). Torej, za to je potrebno imeti delo (PC), materiale (M) in energijo (E). V tem primeru lahko faktor PP razdelimo na niz (RS; M; E). Ta možnost odraža multiplikativno obliko faktorskega sistema in možnost njegove ločitve. V tem primeru lahko uporabite naslednje metode preoblikovanja: razširitev, formalno razgradnjo in podaljšanje. Prva možnost je našla široko uporabo v analizi. Uporablja se lahko za izračun uspešnosti zaposlenega in tako naprej.

Pri podaljšanju se ena vrednost nadomesti z drugimi faktorji. Toda končni rezultat mora biti enaka številka. Primer raztezka smo obravnavali zgoraj. Ostaja le še formalna širitev. Vključuje uporabo podaljševanja imenovalca prvotnega faktorskega modela zaradi zamenjave enega ali več parametrov. Razmislite o tem primeru: izračunamo donosnost proizvodnje. Če želite to narediti, se znesek dobička deli z zneskom stroškov. Pri množenju namesto ene vrednosti delimo s seštevkom stroškov materiala, osebja, davkov itd.

Verjetnosti

O, če bi šlo vse po načrtih! Toda to se zgodi redko. Zato se v praksi pogosto uporabljata deterministični in verjetnostni modeli skupaj. Kaj lahko rečemo o slednjem? Njihova posebnost je, da upoštevajo tudi različneverjetnosti. Vzemite na primer naslednje. Obstajata dve državi. Odnosi med njima so zelo slabi. Tretja oseba se odloči, ali bo vlagala v podjetja ene od držav. Konec koncev, če izbruhne vojna, bo dobiček močno trpel. Lahko pa navedete primer gradnje obrata na območju z visoko potresno aktivnostjo. Navsezadnje tukaj delujejo naravni dejavniki, ki jih ni mogoče natančno upoštevati, to je mogoče narediti le približno.

Sklep

Upoštevali smo, kaj so modeli deterministične analize. Žal, da bi jih v celoti razumeli in jih lahko uporabili v praksi, bi se morali zelo dobro naučiti. Teoretični temelji so že vzpostavljeni. Prav tako so bili v okviru članka predstavljeni ločeni enostavni primeri. Nadalje je bolje slediti poti postopnega zapletanja delovnega materiala. Svojo nalogo lahko nekoliko poenostavite in začnete spoznavati programsko opremo, ki lahko izvede ustrezno simulacijo. Toda ne glede na izbiro, razumejte osnove in znajte odgovoriti na vprašanja, kaj, kako in zakaj, je še vedno potrebno. Naučiti se morate začeti z izbiro pravih vhodnih podatkov in izbiro pravih dejanj. Potem bodo programi lahko uspešno opravljali svoje naloge.