Mô hình xác định: định nghĩa. Các loại mô hình xác định giai thừa chính

2024 Tác giả: Howard Calhoun | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 10:44

Mô hình hóa là một trong những công cụ quan trọng nhất trong cuộc sống hiện đại khi người ta muốn nhìn thấy trước tương lai. Và điều này không có gì đáng ngạc nhiên, vì độ chính xác của phương pháp này rất cao. Hãy cùng xem mô hình xác định là gì trong bài viết này.

Thông tin chung

Các mô hình hệ thống xác định có tính năng mà chúng có thể được phân tích một cách phân tích nếu chúng đủ đơn giản. Mặt khác, khi sử dụng một số lượng đáng kể các phương trình và biến cho mục đích này, có thể sử dụng máy tính điện tử. Hơn nữa, sự trợ giúp của máy tính, như một quy luật, chỉ nhằm giải quyết chúng và tìm ra câu trả lời. Bởi vì điều này, chúng tôi phải thay đổi hệ thống phương trình và sử dụng một cách tùy ý khác. Và điều này làm tăng nguy cơ sai sót trong tính toán. Tất cả các loại mô hình xác định đều có đặc điểm là kiến thức về các tham số trên một khoảng thời gian nhất định đang nghiên cứu cho phép chúng ta xác định đầy đủ các động lực học.phát triển các chỉ số nổi tiếng ở nước ngoài.

Tính năng

Mô hình toán học xác định không cho phép xác định đồng thời ảnh hưởng của nhiều yếu tố, và cũng không tính đến khả năng thay thế lẫn nhau của chúng trong hệ thống phản hồi. Chức năng của chúng dựa trên điều gì? Nó dựa trên các định luật toán học mô tả các quá trình vật lý và hóa học của một vật thể. Nhờ đó, hoạt động của hệ thống được dự đoán khá chính xác.

Các phương trình tổng quát của cân bằng nhiệt và vật chất, được xác định bởi động học vĩ mô của quá trình, cũng được sử dụng để xây dựng. Để dự đoán chính xác hơn, một mô hình xác định phải có lượng thông tin ban đầu tối đa có thể về quá khứ của đối tượng đang được xem xét. Nó có thể được áp dụng cho những vấn đề kỹ thuật khi nó được phép, vì lý do này hay lý do khác, bỏ qua các biến động thực tế về giá trị của các tham số và kết quả đo của chúng. Ngoài ra, một trong những dấu hiệu sử dụng là các sai số ngẫu nhiên có thể ảnh hưởng không đáng kể đến phép tính cuối cùng của hệ phương trình.

Các loại mô hình xác định

Chúng có thể không / định kỳ. Cả hai loại đều có thể liên tục trong thời gian. Chúng cũng được biểu diễn dưới dạng một chuỗi các xung rời rạc. Chúng có thể được mô tả bằng hình ảnh Laplace hoặc tích phân Fourier.

Mô hình giai thừa xác định có các kết nối nhất định giữa các tham số đầu vào và đầu ra của quá trình. Mô hình được thiết lậpthông qua các phương trình logic, vi phân và đại số (mặc dù các giải pháp của chúng được trình bày dưới dạng hàm thời gian cũng có thể được sử dụng). Ngoài ra, dữ liệu thực nghiệm thu được trong điều kiện tự nhiên hoặc trong các thử nghiệm ăn mòn gia tốc có thể dùng làm cơ sở cho các tính toán. Bất kỳ mô hình xác định nào đều cung cấp giá trị trung bình nhất định cho các đặc tính của hệ thống.

Sử dụng trong nền kinh tế

Hãy xem một ứng dụng thực tế. Các mô hình quản lý hàng tồn kho xác định phù hợp với điều này. Cần lưu ý rằng chúng được chính thức hóa trong lớp các bài toán lập trình tuyến tính.

Vì vậy, để tính toán, cần xác định các chỉ tiêu sau: chi phí tài nguyên và sản lượng sản phẩm sử dụng các phương pháp sản xuất khác nhau, mỗi phương thức có cường độ riêng; các biến mô tả tất cả các đặc tính trong các quá trình đang diễn ra (bao gồm cả nguyên liệu thô với nguyên liệu). Mọi thứ phải được giải quyết. Mỗi nguồn lực, sản phẩm, dịch vụ riêng lẻ - tất cả những điều này được đưa vào cân bằng vật chất.

Ngoài ra, đối với tính đầy đủ của các quyết định, cần phải đưa ra đánh giá khách quan về chất lượng của các quyết định được đưa ra. Do đó, các mô hình kinh tế xác định là lý tưởng để mô tả các quá trình mà trạng thái ban đầu của hệ thống phụ thuộc vào đó. Khi làm việc với máy tính điện tử, phải lưu ý rằng máy tính chỉ có thể làm việc với các yếu tố cố định.

Xây dựng Mô hình

Theo phương pháp trình bày các thông số chính của liên tụcquy trình công nghệ có thể được chia thành hai loại:

1. Các mô hình gần đúng. Trong đó, các đơn vị sản xuất riêng lẻ được trình bày dưới dạng một tập hợp các vectơ cố định của các tùy chọn ranh giới cho hoạt động của chúng.
2. Mô hình với các tham số thay đổi. Trong trường hợp này, một số phạm vi biến đổi nhất định được thiết lập và các phương trình bổ sung được đưa ra để khớp với các vectơ của các tùy chọn biên.

Các mô hình nhân tố xác định này sẽ cho phép người áp dụng chúng xác định tác động của các điều khoản cụ thể lên các đặc điểm cá nhân. Nhưng sẽ không thể có được các biểu thức tính toán cho các đường cong phân tách. Tuy nhiên, nếu tính toán tối ưu hóa năng động của sản xuất liên tục, thì bản chất xác suất của thông tin về cách các quy trình công nghệ tiến hành sẽ không được tính đến.

Mô hình nhân tố

Tham chiếu đến điều này có thể được nhìn thấy trong suốt bài viết, nhưng chúng tôi vẫn chưa thảo luận về nó là gì. Mô hình nhân tố ngụ ý rằng các điều khoản chính được làm nổi bật, trong đó cần phải so sánh định lượng. Để đạt được các mục tiêu đã đặt ra, nghiên cứu tạo ra một sự chuyển đổi hình thức.

Nếu một mô hình xác định cứng nhắc có nhiều hơn hai yếu tố, thì nó được gọi là đa nhân tố. Phân tích của nó có thể được thực hiện thông qua nhiều phương pháp khác nhau. Hãy sử dụng thống kê toán học làm ví dụ. Trong trường hợp này, nó xem xét các nhiệm vụ được giao từ quan điểm của các mô hình tiên nghiệm được xác định trước và phát triển. Sự lựa chọntrong số đó được thực hiện theo một bài thuyết trình có ý nghĩa.

Để xây dựng mô hình định tính, cần sử dụng các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm về bản chất của quy trình công nghệ và các mối quan hệ nguyên nhân - kết quả của nó. Đây chính xác là lợi thế chính của các môn học mà chúng tôi đang xem xét. Các mô hình phân tích nhân tố xác định cho phép dự báo chính xác trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống của chúng ta. Nhờ các thông số chất lượng và tính linh hoạt, chúng đã trở nên phổ biến rộng rãi.

Mô hình xác định điều khiển từ tính

Chúng được chúng tôi quan tâm do các quá trình nhất thời dựa trên phân tích xảy ra với bất kỳ thay đổi nào, ngay cả những thay đổi không đáng kể trong các đặc tính tích cực của môi trường bên ngoài. Để đơn giản hóa và tăng tốc độ tính toán, trạng thái hiện tại được thay thế bằng một mô hình đơn giản hóa. Điều quan trọng là nó đáp ứng tốt mọi nhu cầu cơ bản.

Hiệu quả của hệ thống điều khiển tự động và hiệu quả của các quyết định của nó phụ thuộc vào sự thống nhất của tất cả các thông số cần thiết. Đồng thời cần giải quyết vấn đề sau: thông tin thu thập càng nhiều thì khả năng sai sót càng cao và thời gian xử lý càng lâu. Nhưng nếu bạn giới hạn việc thu thập dữ liệu của mình, thì bạn có thể tin tưởng vào một kết quả kém tin cậy hơn. Vì vậy, cần phải tìm ra một trung gian cho phép thu thập thông tin có đủ độ chính xác, đồng thời nó sẽ không bị phức tạp một cách không cần thiết bởi các yếu tố không cần thiết.

Xác định đa sốmô hình

Nó được xây dựng bằng cách chia các yếu tố thành tập hợp của chúng. Ví dụ, chúng ta có thể xem xét quá trình hình thành khối lượng sản phẩm chế tạo (PP). Vì vậy, để làm được điều này thì cần phải có lao động (PC), vật liệu (M) và năng lượng (E). Trong trường hợp này, nhân tố PP có thể được chia thành một tập hợp (RS; M; E). Tùy chọn này phản ánh dạng nhân của hệ thống nhân tố và khả năng tách biệt của nó. Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng các phương pháp biến đổi sau: mở rộng, phân rã chính thức và kéo dài. Tùy chọn đầu tiên đã được ứng dụng rộng rãi trong phân tích. Nó có thể được sử dụng để tính toán hiệu suất của nhân viên, v.v.

Khi kéo dài, một giá trị được thay thế bằng các yếu tố khác. Nhưng kết quả cuối cùng phải là cùng một số. Chúng tôi đã xem xét một ví dụ về độ giãn dài ở trên. Chỉ còn lại sự mở rộng chính thức. Nó liên quan đến việc sử dụng kéo dài mẫu số của mô hình giai thừa ban đầu do thay thế một hoặc nhiều tham số. Hãy xem xét ví dụ này: chúng tôi tính toán lợi nhuận của sản xuất. Để làm điều này, số tiền lợi nhuận được chia cho số lượng chi phí. Khi nhân, thay vì một giá trị duy nhất, chúng tôi chia cho tổng chi phí vật chất, nhân sự, thuế, v.v.

Xác suất

Ồ, nếu mọi thứ diễn ra đúng như kế hoạch! Nhưng điều này hiếm khi xảy ra. Do đó, trong thực tế, mô hình xác định và mô hình xác suất thường được sử dụng cùng nhau. Điều gì có thể được nói về sau này? Điểm đặc biệt của họ là họ cũng tính đến nhiềuxác suất. Lấy ví dụ như sau. Có hai trạng thái. Mối quan hệ giữa họ rất tệ. Bên thứ ba quyết định có đầu tư vào các doanh nghiệp của một trong các quốc gia hay không. Rốt cuộc, nếu chiến tranh nổ ra, lợi nhuận sẽ bị thiệt hại rất nhiều. Hoặc bạn có thể dẫn chứng ví dụ về việc xây dựng nhà máy ở khu vực có hoạt động địa chấn cao. Rốt cuộc, các yếu tố tự nhiên đang hoạt động ở đây, không thể được tính đến một cách chính xác, nó chỉ có thể được thực hiện một cách xấp xỉ.

Kết

Chúng tôi đã xem xét mô hình phân tích xác định là gì. Than ôi, để hiểu hết chúng và có thể áp dụng chúng vào thực tế, bạn nên học thật tốt. Cơ sở lý thuyết đã có. Ngoài ra, trong khuôn khổ bài viết, các ví dụ đơn giản riêng biệt đã được trình bày. Hơn nữa, tốt hơn là đi theo con đường phức tạp dần dần của vật liệu làm việc. Bạn có thể đơn giản hóa nhiệm vụ của mình một chút và bắt đầu tìm hiểu về phần mềm có thể thực hiện mô phỏng thích hợp. Nhưng cho dù lựa chọn có thể là gì, thì việc hiểu những điều cơ bản và có thể trả lời các câu hỏi về cái gì, như thế nào và tại sao, vẫn là cần thiết. Bạn nên học cách bắt đầu với việc chọn đúng dữ liệu đầu vào và chọn các hành động phù hợp. Sau đó, các chương trình sẽ có thể thực hiện thành công nhiệm vụ của chúng.