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नियतात्मक मॉडल: परिभाषा। कारक नियतात्मक मॉडल के मुख्य प्रकार
मॉडलिंग आधुनिक जीवन में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण जब वे भविष्य पूर्वानुमान करना चाहते हैं में से एक है। और यह आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि इस प्रक्रिया की सटीकता बहुत अधिक है। हमें इस लेख में क्या एक नियतात्मक मॉडल पर नजर डालते हैं।
सामान्य जानकारी
विशेषताएं
नियतात्मक गणितीय मॉडल कई कारकों के प्रभाव का एक साथ दृढ़ संकल्प की अनुमति नहीं है, और प्रतिक्रिया प्रणाली में उनकी परस्पर के कारण नहीं लेते। क्या उनकी कार्यक्षमता का निर्माण पर? यह गणितीय कानून है कि वस्तु के भौतिक और रासायनिक प्रक्रियाओं का वर्णन पर आधारित है। इस के कारण अच्छी तरह सटीक सिस्टम के व्यवहार का अनुमान है।
निर्माण के लिए भी गर्मी और सामग्री की शेष राशि की सामान्यीकृत समीकरण, परिभाषित macrokinetics प्रक्रिया किया जाता है। नियतात्मक मॉडल की अधिक सटीक भविष्यवाणी के लिए वस्तु के अतीत के बारे में प्रारंभिक जानकारी की अधिकतम संभव संख्या होनी चाहिए। यह तकनीकी समस्याओं, जो भी कारण पैरामीटर के मान में किसी भी असली उतार चढ़ाव और उनके माप के परिणामों की उपेक्षा के लिए अनुमति दी के संबंध में लागू किया जा सकता। इसके अलावा उपयोग के लिए संकेत में से एक कभी त्रुटियों प्रणाली के अंतिम गणना पर अधिक प्रभाव नहीं पड़ सकता है।
प्रकार नियतात्मक मॉडल
नियतात्मक कारक मॉडलों की प्रक्रिया के इनपुट और आउटपुट पैरामीटर के बीच एक निश्चित संबंध है। तार्किक मॉडल, अंतर और बीजीय समीकरणों द्वारा दिया जाता है (हालांकि इस्तेमाल किया जा सकता है और उनके समाधान समय के एक समारोह के रूप में प्रस्तुत)। इसके अलावा, गणना प्रयोगात्मक डेटा जो प्राकृतिक परिस्थितियों में या त्वरित जंग परीक्षणों में प्राप्त किया गया हो सकता है के लिए एक आधार के रूप में। किसी भी नियतात्मक मॉडल प्रणाली की एक निश्चित औसत विशेषताओं प्रदान करता है।
अर्थव्यवस्था का उपयोग करना
तो, निम्नलिखित मानकों का निर्धारण करने के लिए आवश्यक गणना के लिए: संसाधनों और उत्पादन उत्पादन के तरीके हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी तीव्रता है की एक किस्म का उपयोग कर की लागत; चर सब होने वाली प्रक्रियाओं (कच्चे माल सहित) में विशेषताओं का वर्णन। सब कुछ बाहर काम किया जाना है। प्रत्येक व्यक्ति संसाधन, उत्पाद, सेवा - यह सब सामग्री संतुलन के लिए लाया जाता है।
इसके अलावा निर्णय की गुणवत्ता का एक उद्देश्य मूल्यांकन देने के लिए आवश्यक समाधान की पूर्णता के लिए। इस प्रकार, नियतात्मक आर्थिक मॉडल प्रक्रियाओं जो प्रणाली की प्रारंभिक स्थिति पर निर्भर करती है वर्णन करने के लिए आदर्श हैं। जब इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर के साथ काम कर मन है कि कंप्यूटर केवल तय कारकों के साथ काम कर सकते हैं में रखना आवश्यक है।
मॉडल बनाना
प्रक्रियाओं होने वाली दो प्रकार में विभाजित किया जा सकता है की बुनियादी मानकों की प्रस्तुति की विधि द्वारा:
- सन्निकटन मॉडल। अपनी व्यक्तिगत उत्पादन इकाइयों में उनके कार्य के लिए सीमा विकल्पों में से तय वैक्टर का एक सेट के रूप में प्रस्तुत कर रहे हैं।
- चर पैरामीटर के साथ मॉडल। इस मामले में, यह कुछ भिन्नता सीमा है, और सीमा विकल्पों अतिरिक्त समीकरण पेश किया जाता है की इसी वेक्टर सेट।
ये नियतात्मक कारक उनके व्यक्ति के उपयोग की अनुमति के मॉडल कुछ विशेषताओं के लिए विशेष प्रावधान के प्रभाव का निर्धारण। लेकिन जुदाई गणना की अभिव्यक्ति की घटता को पाने के लिए काम नहीं करेगा। हम निरंतर उत्पादन के गतिशील अनुकूलन की गणना करेगा, तो यह ध्यान में कैसे आगे बढ़ना के बारे में जानकारी की संभाव्य प्रकृति नहीं लेना चाहिए प्रक्रियाओं।
भाज्य मॉडलिंग
सख्ती से नियतात्मक मॉडल दो से अधिक कारकों है, यह बहु कारक कहा जाता है। इसका विश्लेषण विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, गणितीय सांख्यिकी। स्थापना से पहले और एक प्रायोरी मॉडल काम इस मामले में, यह के संदर्भ में कार्य समझता है। उन के बीच चुनना एक सार्थक प्रतिनिधित्व पर किया जाता है।
मॉडल के उच्च गुणवत्ता वाले निर्माण के लिए आप इस प्रक्रिया को और उसके करणीय का सार की सैद्धांतिक और प्रायोगिक जांच उपयोग करना चाहते हैं। यही कारण है कि इस पर विचार किया जा विषयों का मुख्य लाभ यह है। मॉडल नियतात्मक कारक विश्लेषण हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में सटीक भविष्यवाणी अनुमति देते हैं। अपने उच्च गुणवत्ता और बहुमुखी और वे के लिए धन्यवाद इतने बड़े पैमाने पर थे।
साइबरनेटिक नियतात्मक मॉडल
सभी आवश्यक मानकों को स्वत: नियंत्रण प्रणाली के आश्रित आपरेशन की एकता और अपने फैसलों की प्रभावशीलता से। यह इस समस्या को हल करने के लिए आवश्यक है: अधिक जानकारी के लिए एकत्र किया जाएगा उच्च त्रुटि और अधिक से अधिक प्रसंस्करण समय की संभावना। लेकिन अगर आप अपने डेटा के संग्रह की सीमा है, आप कम विश्वसनीय परिणाम पर भरोसा कर सकते हैं। इसलिए यह एक संतुलन है कि जानकारी पर्याप्त सटीकता प्रदान करेगा, और एक ही समय में यह अनावश्यक रूप से अनावश्यक तत्वों के साथ जटिल नहीं होगा खोजने के लिए आवश्यक है।
गुणक नियतात्मक मॉडल
जब किसी एकल मान का विस्तार अन्य कारकों से बदल दिया है। लेकिन अंत में यह एक ही नंबर होना चाहिए। बढ़ाव उदाहरण हम ऊपर माना जाता है। यह केवल एक औपचारिक विस्तार बनी हुई है। यह एक या अधिक मापदंडों की जगह मूल विभाजक कारक मॉडल के विस्तार का उपयोग शामिल है। इस उदाहरण पर विचार: हम उत्पादन की लाभप्रदता की उम्मीद है। लाभ का इस राशि लागत का आकार से विभाजित है। एनीमेशन के बजाय एक एकल मान सामग्री, कर्मियों, करों और इसके आगे के लिए अभिव्यक्त व्यय से विभाजित किया जाता है।
संभावना
ओह, योजना के अनुसार अगर सब कुछ बिल्कुल चला गया! लेकिन ऐसा कम ही होता। इसलिए, व्यवहार में, अक्सर एक साथ नियतात्मक और संभाव्य मॉडल का इस्तेमाल किया। हम अतीत के बारे में क्या कह सकते हैं? उनकी विशेष लक्षण है कि वे अधिक से विभिन्न संभावनाओं के लिए अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए ले लो,, इस प्रकार है। वहाँ दो राज्य हैं। उन दोनों के बीच संबंध बहुत खराब है। तृतीय पक्ष चाहे देशों में से एक की कंपनी में निवेश करने का फैसला करेगा। सब के बाद, अगर युद्ध बाहर टूटता है, लाभ बहुत चोट लगी है। या फिर एक उदाहरण के रूप में उच्च भूकंपीय गतिविधि के क्षेत्र में संयंत्र के निर्माण का हवाला देते हैं कर सकते हैं। इधर, क्योंकि वहाँ प्राकृतिक कारक है कि यकीन है कि इसमें शामिल नहीं किया जा सकता है, हम केवल इस बारे में क्या कर सकते हैं।
निष्कर्ष
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