Deterministički model: definicija. Glavne vrste faktorskih determinističkih modela

Modeliranje je jedan od najvažnijih alata u modernom životu kada žele predvidjeti budućnost. I to ne čudi, jer točnost ove metode je vrlo visoka. Razmotrimo unutar ovog članka što je deterministički model.

Opće informacije

Deterministički modeli sustava imaju mogućnost da se analitički ispituju ako su dovoljno jednostavni. U suprotnom slučaju, korištenjem znatnog broja jednadžbi i varijabli za tu svrhu mogu se koristiti elektronička računala. A pomoć računala, u pravilu, svodi se isključivo na njihovo rješavanje i pronalaženje odgovora. Zbog toga je potrebno promijeniti sustav jednadžbi i koristiti drugu diskretizaciju. A to podrazumijeva povećani rizik netočnosti u izračunima. Sve vrste determinističkih modela karakterizira činjenica da znanje parametara u određenom istraženom intervalu omogućuje potpuno određivanje dinamike razvoja poznatih indikatora u inozemstvu.

Značajke

deterministički matematički modeli ne dopuštaju istovremeno utvrditi utjecaj mnogih čimbenika, kao i ne uzimaju u obzir njihovu zamjenjivost u povratnom sustavu. Na što je njihova funkcionalnost izgrađena? Temelji se na matematičkim zakonima koji opisuju fizikalno-kemijske procese objekta. Zbog toga se ponašanje sustava predviđa vrlo precizno.

Za izgradnju se koriste i generalizirane jednadžbe toplinske i materijalne ravnoteže određene makrokinetikom postupka. Za veću preciznost predviđanja, deterministički model treba posjedovati maksimalnu moguću količinu početnih podataka o prošlosti objekta koji se razmatra. Može se primijeniti na one tehničke probleme gdje je iz jednog ili drugog razloga dopušteno zanemariti stvarne fluktuacije vrijednosti parametara i rezultate njihova mjerenja. Također jedna od indikacija za uporabu je da slučajne pogreške mogu imati neznatan učinak na konačni izračun sustava jednadžbi.

Vrste determinističkih modela

Oni mogu biti ne-periodični. Oba tipa mogu biti kontinuirana na vrijeme. Oni su također predstavljeni kao niz diskretnih pulseva. One se mogu opisati pomoću Laplaceove slike ili Fourierovog integralnog.

Određeni faktorski modeli imaju određene odnose između ulaznih i izlaznih parametara procesa. Modeli se definiraju logičkim, diferencijalnim i algebarskim jednadžbama (iako se njihova rješenja, koja se predstavljaju kao funkcija vremena, također mogu koristiti). Također, eksperimentalni podaci dobiveni u prirodnim uvjetima ili ubrzani korozijski testovi mogu poslužiti kao osnova za izračunavanje. Svaki deterministički model osigurava određeni usrednjavanje na karakteristike sustava.

Koristite u gospodarstvu

Pogledajmo praktičnu primjenu. U tu svrhu, deterministički model upravljanja rezerve. Treba napomenuti da su formalizirani u klasi problema linearnog programiranja.

Dakle, za izračune potrebne kako bi se utvrdilo sljedeće parametre: trošak resursa i izlaz pomoću raznih načina proizvodnje, od kojih svaka ima svoje intensivnost- varijable koje opisuju sve značajke u tijeku procesa (uključujući sirovine). Sve treba razrađivati. Svaki pojedini resurs, proizvod, usluga - sve to se dovodi u materijalnu ravnotežu.

Također, za potpunost odluka potrebno je dati objektivnu procjenu kvalitete donesenih odluka. Dakle, deterministički ekonomskih modela Idealno za opisivanje procesa na kojima ovisi početno stanje sustava. Kada radite s elektroničkim računalima, mora se uzeti u obzir da računala mogu raditi samo s fiksnim čimbenicima.

Izgradnja modela

Metodom predstavljanja glavnih parametara tehnoloških procesa koji se javljaju, dvije se vrste mogu podijeliti:

1. Približne modele. U njima se pojedine proizvodne jedinice predstavljaju kao skup nepokretnih vektora graničnih varijanti njihovog funkcioniranja.
2. Modeli s promjenjivim parametrima. U tom se slučaju uspostavljaju određeni rasponi varijacija, a uvedene su dodatne jednadžbe kako bi odgovarale vektorima graničnih varijanti.

Ovi deterministički faktorski modeli omogućit će osobi koja ih koristi da utvrdi utjecaj specifičnih odredbi na pojedinačne karakteristike. Ali ne možemo dobiti izračunate izraze za krivulje razdvajanja. Ako se izračunava dinamička optimizacija kontinuirane proizvodnje, onda je vjerojatnosna priroda informacija o tome kako tehnološki procesi.

Modeliranje faktora

Reference na to mogu se vidjeti u čitavom članku, no ono što jesmo, nismo raspravljali. Modeliranje faktora podrazumijeva da su naglašene glavne točke za koje je potrebna kvantitativna usporedba. Za postizanje postavljenih ciljeva, studija pretvara oblik.

Ako kruti deterministički model ima više od dva čimbenika, onda se zove multifaktorički. Njegova se analiza može provesti kroz različite metode. Kao primjer dajemo matematičke statistike. U ovom slučaju, ona razmatra zadatke postavljene s gledišta unaprijed utvrđenih i razrađenih a priori modela. Izbor među njima temelji se na smislenoj prezentaciji.

Za kvalitativnu konstrukciju modela potrebno je koristiti teorijska i eksperimentalna istraživanja o suštini tehnološkog procesa i njegovih uzročno-posljedičnih odnosa. Ovo je glavna prednost predmeta s kojima razmišljamo. Modeli determinističkog faktorska analiza omogućuju nam da precizno predviđamo u mnogim područjima našeg života. Zbog svojih kvalitativnih parametara i univerzalnosti, dobili su takvu široku distribuciju.

Cybernetski deterministički modeli

Oni su od interesa za nas zbog prolaznih procesa temeljenih na analizi, koji nastaju pod bilo kojim, čak i najznačajnijim promjenama u agresivnim svojstvima vanjskog okruženja. Radi jednostavnosti i brzine izračuna, postojeće stanje zamjenjuje se pojednostavljenim modelom. Važno je da zadovolji sve osnovne zahtjeve.

Jedinstvo svih potrebnih parametara određuje učinkovitost automatskog sustava kontrole i učinkovitost svojih odluka. Istodobno, potrebno je riješiti ovaj problem: više se prikupljaju informacije, veća vjerojatnost pogreške i dulje vrijeme obrade. Ali ako ograničite zbirku vaših podataka, možete računati na manje pouzdani rezultat. Stoga je potrebno pronaći zlatnu sredinu koja će pružiti informacije dovoljne točnosti, a istodobno neće biti nepotrebno komplicirane nepotrebnim elementima.

Multiplikativni deterministički model

Građen je dijeljenjem čimbenika u svoje mnoge. Kao primjer, možete razmotriti proces oblikovanja obujma proizvoda (PP). Dakle, za to je potrebno imati radnu snagu (MS), materijale (M) i energiju (E). U tom slučaju, PP faktor se može razložiti u skup (PC-M-E). Ova opcija prikazuje multiplikativni oblik faktorskog sustava i mogućnost njenog odvajanja. U ovom slučaju, možete koristiti takve metode transformacije: širenje, formalno raspadanje i produljenje. Prva varijanta je široko primijenjena u analizi. Može se koristiti za izračunavanje učinkovitosti izvedbe zaposlenika i tako dalje.

S produljenjem, jedna vrijednost zamjenjuje se drugim čimbenicima. Ali na kraju, trebao bi dobiti isti broj. Primjer izduženja je razmatran gore. Ostaje samo formalno raspadanje. To uključuje upotrebu proširenja nazivnika na izvornom faktorskom modelu zamjenom jednog ili više parametara. Razmotrimo ovaj primjer: izračunavamo profitabilnost proizvodnje. U tu svrhu, iznos dobiti je podijeljen s iznosom troškova. U slučaju animacije, umjesto jedne vrijednosti, podijelimo zbirnu potrošnju na materijal, osoblje, poreze i tako dalje.

vjerojatnost

Oh, ako je sve prošlo točno kako je planirano! Ali to se rijetko događa. Stoga se u praksi često upotrebljavaju deterministički i probabilistički modeli. Što se može reći o potonjem? Njihova je osobitost da u obzir uzimaju i različite vjerojatnosti. Uzmi, primjerice, sljedeće. Postoje dvije države. Odnos između njih je vrlo loš. Treća strana odlučuje hoće li uložiti u poduzeća jedne od zemalja. Naposljetku, ako se razbije rat, dobit će mnogo patiti. Ili možete dati primjer izgradnje postrojenja u zoni s visokom seizmičkom aktivnošću. Ovdje, nakon svega, postoje prirodni čimbenici koji se ne mogu precizno uzeti u obzir, to možete učiniti samo približno.

zaključak

Pregledali smo što su modeli determinističke analize. Jao, ali da bi ih u potpunosti razumjeli i biti u mogućnosti primijeniti u praksi, jako je dobro naučiti. Teoretska osnova već postoji. Također su u okviru članka predstavljeni i neki jednostavni primjeri. Nadalje, bolje je slijediti put postupne komplikacije radnog materijala. Možete pojednostaviti svoj zadatak malo i početi učiti softver koji može napraviti odgovarajuću simulaciju. No, bez obzira na odabir koji ste odabrali, razumjeti osnove i biti u stanju odgovoriti na pitanja o tome što, kako i zašto, to je još uvijek potrebno. Trebali biste naučiti odabrati prave ulazne podatke i odabrati prave radnje za početak. Tada će programi moći uspješno obavljati svoje zadatke.