Deterministični model: definicija. Glavne vrste faktorskih determinističnih modelov

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

Splošne informacije

Deterministični modeli sistemov imajo funkcijo, da jih je mogoče analizirati, če so dovolj preprosta. V nasprotnem primeru lahko z uporabo znatnega števila enačb in spremenljivk uporabimo elektronske računalnike. In računalniški pripomoček se praviloma ukvarja izključno z njihovo rešitvijo in iskanjem odgovorov. Zaradi tega je potrebno spremeniti sistem enačb in uporabiti drugo diskretizacijo. To pa pomeni povečano tveganje netočnosti pri izračunu. Vse vrste determinističnih modelov, označen s tem, da je poznavanje parametrov v določenem intervalu preučevali nam omogoča, da se v celoti določijo dinamiko razvoja čezmorskih znanih osebnosti.

Značilnosti

Deterministično matematični modeli ne dopuščajo istočasno določanja vpliva številnih dejavnikov in tudi ne upoštevajo njihove zamenljivosti v povratnem sistemu. Na kaj je njihova funkcionalnost zgrajena? Temelji na matematičnih zakonih, ki opisujejo fizikalno-kemijske procese objekta. Zaradi tega je vedenje sistema napovedano precej natančno.

Za konstrukcijo se uporabljajo tudi splošne enačbe toplotnih in materialnih ravnotežij, določene z makrokinetiko procesa. Za večjo natančnost napovedi mora deterministični model imeti največjo možno količino začetnih informacij o preteklosti obravnavanega predmeta. Uporabi se lahko za tiste tehnične probleme, kadar je zaradi enega ali drugega razloga zanemarjeno dejansko nihanje vrednosti parametrov in rezultatov njihovega merjenja. Tudi eden od indikacij za uporabo je, da imajo naključne napake nepomemben učinek na končni izračun sistema enačb.

Vrste determinističnih modelov

Lahko so neperiodični. Oba tipa sta lahko neprekinjena v času. Predstavljeni so tudi kot zaporedje diskretnih impulzov. Lahko jih opišemo z uporabo slike Laplace ali Fourierjevega integrala.

Deterministični faktorji imajo določena razmerja med vhodnimi in izhodnimi parametri procesa. Modeli so definirani z logičnimi, diferencialnimi in algebrskimi enačbami (čeprav se lahko uporabijo tudi njihove rešitve, ki so predstavljene kot funkcija časa). Tudi eksperimentalni podatki, ki so bili pridobljeni v naravnih pogojih ali pospešeni preskusi korozije, so lahko podlaga za izračune. Vsak deterministični model zagotavlja določeno povprečje značilnosti sistema.

Uporaba v gospodarstvu

Oglejmo si praktično uporabo. V ta namen deterministično model upravljanja zaloge. Treba je opozoriti, da so formalizirani v razredu problemov linearnega programiranja.

Torej, za izračune, ki so potrebni za določitev naslednje parametre: stroški virov in proizvodnje z uporabo različnih načinov proizvodnje, od katerih ima vsaka svoje intensivnost- spremenljivk, ki opisujejo vse funkcije v trenutnih postopkih (vključno s surovinami). Vse je treba urediti. Vsak posameznik vir, izdelek, storitev - vse to je prinesel na stanje materiala.

Tudi za popolnost odločitev je treba objektivno oceniti kakovost sprejetih odločitev. Tako deterministično ekonomskih modelov Idealen za opis procesov, pri katerih je odvisno začetno stanje sistema. Pri delu z elektronskimi računalniki je treba upoštevati, da lahko računalniki delujejo le s fiksnimi dejavniki.

Model gradnje

Z metodo predstavljanja glavnih parametrov tehnoloških procesov, ki se pojavijo, se lahko razdelita dve vrsti:

1. Približni modeli. V njih so posamezne proizvodne enote predstavljene kot niz stalnih vektorjev mejnih variant njihovega delovanja.
2. Modeli s spremenljivimi parametri. V tem primeru se določijo določeni razponi variacij in uvedene so dodatne enačbe, ki se ujemajo z vektorji mejnih variant.

Ti deterministični faktorski modeli bodo osebi, ki jih uporablja, določila vpliv posebnih določb na posamezne značilnosti. Toda izračunanih izrazov za krivulje ločevanja ne moremo dobiti. Če se izračuna dinamična optimizacija kontinuirane proizvodnje, potem verjetnostna narava informacij o tem, kako tehnoloških procesov.

Modeliranje faktorjev

Sklicevanje na to je bilo mogoče videti v celotnem članku, toda o tem, kaj je, nismo razpravljali. Modeliranje faktorjev pomeni, da so poudarjene glavne točke, za katere je potrebna kvantitativna primerjava. Za doseganje zastavljenih ciljev študija spremeni obliko.

Če ima rigidno deterministični model več kot dva dejavnika, potem se imenuje večfaktorski. Njegova analiza se lahko izvede z različnimi metodami. Kot primer, dajemo matematična statistika. V tem primeru obravnava naloge, ki jih postavlja z vidika vnaprej določenih in izdelanih a priori modelov. Izbira med njimi temelji na smiselni predstavitvi.

Za kvalitativno konstrukcijo modela je potrebno uporabiti teoretične in eksperimentalne študije o bistvu tehnološkega procesa in njegovih vzročno-posledičnih razmerjih. To je glavna prednost subjektov, ki jih razmišljamo. Modeli determinističnega faktorsko analizo nam omogočajo natančno napovedovanje na mnogih področjih našega življenja. Zaradi svojih kakovostnih parametrov in univerzalnosti so prejeli tako široko porazdelitev.

Cybernetski deterministični modeli

So kraji, ker je proces tranzicije, ki temelji na analizi za nas, ki nastanejo na vse, tudi najbolj nepomembne spremembe jedka okolja. Zaradi preprostosti in hitrosti izračuna se obstoječe stanje nadomesti s poenostavljenim modelom. Pomembno je, da izpolnjuje vse osnovne zahteve.

Enotnost vseh potrebnih parametrov določa učinkovitost sistema samodejnega nadzora in učinkovitost svojih odločitev. Hkrati je treba to težavo rešiti: več informacij se zbere, večja je verjetnost napake in daljši čas obdelave. Če omejite zbiranje podatkov, lahko računate na manj zanesljiv rezultat. Zato je treba najti ravnotežje, ki bo zagotavljal informacije zadostno točnost, in hkrati, da ne bo po nepotrebnem zapletena z nepotrebnimi elementi.

Množični deterministični model

Zgrajen je tako, da dejavnike deli v svoje veliko. Kot primer lahko upoštevate postopek oblikovanja količine izdelkov (PP). Torej, za to je potrebno imeti delovno silo (MS), materiale (M) in energijo (E). V tem primeru se lahko faktor PP razgradi v niz (PC-M-E). Ta možnost prikazuje multiplikativno obliko faktorskega sistema in možnost njegove ločitve. V tem primeru lahko uporabite takšne metode transformacije: širitev, formalno razgradnjo in podaljšanje. Prva različica je v analizi našla široko uporabo. Uporabi se lahko za izračun učinkovitosti uspešnosti zaposlenih in tako naprej.

Z raztezkom se ena vrednost nadomesti z drugimi dejavniki. Na koncu pa je treba pridobiti isto številko. Primer raztezanja je bil obravnavan zgoraj. Ostanek ostane formalno razgraden. Vključuje uporabo imenovalske razširitve prvotnega faktorskega modela z zamenjavo enega ali več parametrov. Upoštevajte ta primer: izračunamo dobičkonosnost proizvodnje. V ta namen se dobiček deli z višino stroškov. V primeru animacije namesto enotne vrednosti delimo z vsoto, ki jo porabimo za material, osebje, davke in tako naprej.

Verjetnosti

Oh, če bi šlo vse ravno tako, kot je bilo načrtovano! Toda to se zgodi redko. Zato se v praksi pogosto uporabljajo deterministični in verjetnostni modeli. Kaj lahko rečemo o slednjem? Njihova posebnost je, da upoštevajo tudi različne verjetnosti. Vzemite, na primer, naslednje. Obstajata dve državi. Razmerje med njimi je zelo slabo. Tretja stranka se odloči, ali bo vlagala v podjetja ene od držav. Konec koncev, če se bo vojna razbila, bo dobiček močno trpel. Ali lahko navedete primer izgradnje obrata v coni z visoko potresno dejavnostjo. Konec koncev obstajajo naravni dejavniki, ki jih ni mogoče natančno upoštevati, to lahko storite le približno.

Zaključek

Preučili smo, kakšni so modeli deterministične analize. Žal, toda v celoti jih razumeti in jih lahko uporabite v praksi, je zelo dobro učiti. Teoretična osnova že obstaja. V okviru članka so bili predstavljeni tudi nekaj preprostih primerov. Nadalje je bolje slediti pot postopnemu zapletu delovnega materiala. Lahko malo poenostavite svojo nalogo in začnete učiti programsko opremo, ki lahko naredi ustrezno simulacijo. Ampak ne glede na izbiro, razumete osnove in lahko odgovorite na vprašanja o tem, kaj, kako in zakaj, je še vedno potrebno. Naučiti se morati izbrati prave vhodne podatke in izbrati prave ukrepe za začetek. Programi bodo lahko uspešno opravili svoje naloge.