નિર્ધારિત મોડેલ: વ્યાખ્યા. પરિબળ નિર્ધારિત મોડેલો મુખ્ય પ્રકારો

મોડેલિંગ આધુનિક જીવન સૌથી મહત્વપૂર્ણ સાધનો જ્યારે તેઓ ભવિષ્યમાં અગમચેતી રાખવી કરવા માંગો છો એક છે. અને આ આશ્ચર્યજનક નથી, કારણ કે આ પદ્ધતિ સચોટતા ખૂબ જ ઊંચી છે. અમને આ લેખમાં શું નિર્ધારિત મોડલ જોવા દો.

સામાન્ય માહિતી

નિર્ધારિત સિસ્ટમો મોડેલો એક લક્ષણ છે જે અદભૂત અભ્યાસ કરી શકાય છે, જો તેઓ પૂરતી સરળ હોય છે. વિરુદ્ધ કેસ માં, જ્યારે આ હેતુ માટે સમીકરણો અને પરિબળો મોટી સંખ્યામાં મદદથી ઇલેક્ટ્રોનિક કોમ્પ્યુટર્સ ઓપરેટ કરી શકે છે. વધુમાં, કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ, એક નિયમ તરીકે, તે વિશે તેમને સંબોધન અને જવાબો શોધવામાં કરતાં વધુ છે. આ કારણે, તમે સમીકરણો સિસ્ટમ બદલવા અને એક અલગ નમૂના ઉપયોગ કરવો પડશે. ગણતરીમાં ભૂલ વધતા જોખમ આ vlochet. હકીકત લાક્ષણિકતા નિર્ધારિત મોડેલો તમામ પ્રકારના ચોક્કસ અંતરાલ પર પરિમાણો જ્ઞાન અભ્યાસ સંપૂર્ણપણે વિદેશી વિખ્યાત વ્યક્તિ વિકાસ ગતિશીલતા નક્કી કરવા માટે સક્રિય કરે છે.

લક્ષણો

નિર્ધારિત ગાણિતિક મોડેલો અનેક પરિબળો પ્રભાવ સાથે નિર્ણય પરવાનગી આપતા નથી, અને પ્રતિસાદ સિસ્ટમમાં તેમની interchangeability એકાઉન્ટ લઇ નથી. તેમની કાર્યક્ષમતા બાંધવામાં પર? તે ગાણિતિક કાયદાઓ પદાર્થ ભૌતિક અને રાસાયણિક પ્રક્રિયાઓ વર્ણવે પર આધારિત છે. આ કારણે એકદમ સચોટ સિસ્ટમની વર્તન આગાહી કરે છે.

બાંધકામ માટે પણ ગરમી અને સામગ્રી બેલેન્સ સામાન્યીકૃત સમીકરણો વ્યાખ્યા macrokinetics પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. નિર્ધારિત મોડેલ વધુ ચોક્કસ આગાહી માટે પદાર્થ ભૂતકાળ વિશે પ્રારંભિક માહિતી મહત્તમ શક્ય નંબર હોવો જોઈએ. તે તકનિકી સમસ્યાઓ, જે ગમે કારણ પરિમાણો મૂલ્યો કોઈપણ વાસ્તવિક વધઘટ અને તેમના માપન પરિણામો અવગણના માટે મંજૂરી આદર સાથે લાગુ પાડી શકાય છે. પણ ઉપયોગ કરવા માટે સંકેત પ્રસંગોપાત ભૂલો સિસ્ટમ અંતિમ ગણતરી પર ઓછી અસર હોય શકે છે.

પ્રકાર નિર્ધારિત મોડેલો

તેઓ ન પણ હોઈ શકે / સામયિક. બંને પ્રકારના સમય સતત હોઈ શકે છે. તેઓ પણ અલગ કઠોળ અનુક્રમ તરીકે રજૂ કરે છે. તેઓ Laplace અને ફોરિયર અભિન્ન આભાર છબીનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.

નિર્ધારિત પરિબળ મોડલ પ્રક્રિયા ઇનપુટ અને આઉટપુટ પરિમાણો વચ્ચે ચોક્કસ સંબંધ છે. લોજિકલ મોડેલ, વિકલન અને બીજગણિતના સમીકરણો દ્વારા આપવામાં આવે છે (જોકે વાપરી શકાય અને તેમના ઉકેલો સમય એક કાર્ય તરીકે રજૂ). પણ, ગણતરીઓ પ્રાયોગિક માહિતી કે જે કુદરતી શરતો અથવા પ્રવેગીય કાટ ટેસ્ટમાં મેળવવામાં આવી રીતે કરી શકીએ છીએ માટે એક આધાર તરીકે. કોઈપણ નિર્ધારિત મોડલ સિસ્ટમ ચોક્કસ સરેરાશ લક્ષણો પૂરા પાડે છે.

અર્થતંત્ર મદદથી

ચાલો એક વ્યવહારુ અરજી પર નજર કરીએ. આ કરવા માટે, નિર્ધારિત ફિટ વ્યવસ્થા માટે મોડલ યાદી. એ નોંધવું જોઇએ કે તેઓ લીનીયર પ્રોગ્રામિંગ સમસ્યાઓ એક વર્ગ ઔપચારિક આવે છે.

તેથી, નીચેનાં પરિમાણો નક્કી કરવા માટે જરૂરી ગણતરીઓ માટે: સાધનો અને આઉટપુટ ઉત્પાદન સ્થિતિઓ, જે પ્રત્યેક તેના પોતાના તીવ્રતા ધરાવે વિવિધ મદદથી કિંમત; વેરિયેબલ્સ બધા બનતું પ્રક્રિયાઓ (કાચી સામગ્રી સહિત) લક્ષણો વર્ણવતા. બધું બહાર કામ કર્યું હોય છે. દરેક વ્યક્તિગત સંસાધન, ઉત્પાદન, સેવા - આ તમામ સામગ્રી સંતુલન લાવવામાં આવે છે.

પણ નિર્ણયો ગુણવત્તા એક ઉદ્દેશ આકારણી આપે તે જરૂરી ઉકેલો સંપૂર્ણતા છે. આમ, નિર્ધારિત આર્થિક મોડલને પ્રક્રિયાઓ, જેમાં સિસ્ટમ પ્રારંભિક રાજ્ય પર આધાર રાખે છે તેનું વર્ણન કરવા માટે આદર્શ છે. જ્યારે ઇલેક્ટ્રોનિક કમ્પ્યુટર્સ સાથે કામ ધ્યાનમાં રાખો કે કમ્પ્યુટર્સ માત્ર નિયત પરિબળો સાથે કામ કરી શકો છો સહન કરવા માટે જરૂરી છે.

બિલ્ડીંગ મોડલ

પ્રક્રિયાઓ બનતું બે પ્રકારના વિભાજિત કરી શકાય મૂળભૂત પરિમાણો પ્રસ્તુતિ પદ્ધતિ દ્વારા:

1. અંદાજ મોડેલ. તેમની વ્યક્તિગત ઉત્પાદન એકમો તેમના કાર્ય માટે સરહદ વિકલ્પો નિશ્ચિત વેક્ટર્સ સમૂહ તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે.
2. ચલ પરિમાણો સાથેના મોડેલોના. આ કિસ્સામાં, તે ચોક્કસ વિવિધતા શ્રેણી, અને સરહદ વિકલ્પો વધારાના સમીકરણો દાખલ કરવામાં આવે ના અનુરૂપ વેક્ટર કરે છે.

આ નિર્ધારિત પરિબળ તેમના વ્યક્તિ ઉપયોગ માટે પરવાનગી આપે છે મોડેલો ચોક્કસ લક્ષણો માટે ચોક્કસ જોગવાઈઓ અસર નક્કી કરે છે. પરંતુ અલગ ગણતરી અભિવ્યક્તિ વણાંકો મેળવવા માટે કામ કરશે નહિં. અમે સતત ઉત્પાદન ગતિશીલ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ગણતરી થશે, તો તે ધ્યાનમાં કેવી રીતે આગળ વધવું પર જાણકારી સંભાવનાઓ કુદરત ન લો જોઈએ પ્રક્રિયાઓ.

કારણદર્શી મોડેલિંગ

આ સંદર્ભો સમગ્ર લેખમાં જોઈ શકાય છે, પરંતુ તે શું છે, અમે હજી સુધી ચર્ચા કરી નથી. કારણદર્શી મોડેલિંગ તે કી જોગવાઈઓ, કે જે માત્રાત્મક સરખામણી જરૂરી રૂપરેખા થાય છે. અભ્યાસ ઉત્પન્ન રૂપાંતર હેતુઓ આકાર કરે છે.

બળપૂર્વક નિર્ધારિત મોડલ બે કરતાં વધુ પરિબળો છે, તો તે બહુ પરિબળ તરીકે ઓળખાય છે. તેના વિશ્લેષણ વિવિધ પદ્ધતિઓ દ્વારા કરી શકાય છે. એક ઉદાહરણ તરીકે, ગાણિતિક આંકડા. પ્રસ્થાપિત પૂર્વ અને પ્રાયોરી મોડેલો કામ કર્યું આ કિસ્સામાં, તે દ્રષ્ટિએ કાર્યો ગણવામાં આવે છે. તેમની વચ્ચે પસંદ અર્થપૂર્ણ પ્રતિનિધિત્વ હાથ પર લેવામાં આવી છે.

મોડેલ ઉચ્ચ ગુણવત્તા બાંધકામ માટે તમે પ્રક્રિયા અને તેની પદ્ધતિ મુખ્યત્વે કાર્યકારણની સાર સૈદ્ધાંતિક અને પ્રાયોગિક તપાસ ઉપયોગ કરવા માંગો છો. તે આ વિચારણા હેઠળ વિષયો મુખ્ય ફાયદો છે. મોડલ નિર્ધારિત પરિબળ વિશ્લેષણ અમારા જીવન ઘણા વિસ્તારોમાં ચોક્કસ આગાહી પરવાનગી આપે છે. તેમના હાઇ ગુણવત્તા અને બહુમુખી છે અને તેઓ માટે આભાર જેથી વ્યાપક હતા.

Cybernetic નિર્ધારિત મોડલ

તેઓ કારણે સંક્રમણ પ્રક્રિયા માટે વિશ્લેષણ, જે તમામ ઊભી પર આધારિત છે, પર્યાવરણ સડો પ્રકૃતિ સૌથી મામૂલી ફેરફાર રસ છે. સાદગી અને ગણતરીઓ ની ઝડપ માટે સ્થિતિ જાળવી એક સરળ મોડલ દ્વારા બદલવામાં આવે છે. મહત્વની બાબત એ છે કે તે તમામ મૂળભૂત આવશ્યકતાઓની પૂર્તિ કરે છે.

બધા જરૂરી પરિમાણો આપોઆપ નિયંત્રણ સિસ્ટમ નિર્ભર કામગીરી એકતા અને તેના નિર્ણયો અસરકારકતા થી. તે આ સમસ્યા હલ કરવા માટે જરૂરી છે: વધુ માહિતી માટે, એકત્રિત કરવામાં આવશે ઊંચા ભૂલ અને વધુ પ્રક્રિયા સમય સંભાવના. પરંતુ જો તમે તમારા ડેટાનો સંગ્રહ મર્યાદા છે, તો તમે ઓછી વિશ્વસનીય પરિણામો પર ગણતરી કરી શકો છો. તેથી સંતુલન કે માહિતી પૂરતી ચોકસાઈ આપશે, અને તે જ સમયે તેને બિનજરૂરી બિનજરૂરી તત્વો સાથે જટિલ રહેશે નહીં શોધવા માટે જરૂરી છે.

ગુણનાત્મક નિર્ધારિત મોડલ

તે તેમની સેટ પર પરિબળો ભાગાકાર કરીને બનાવવામાં આવે છે. એક ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્પાદન વોલ્યુમ (પીપી) રચાવાની પ્રક્રિયાને ધ્યાનમાં લઈએ છીએ. તેથી, તમે શ્રમ (રૂ) કરવાની જરૂર છે, પદાર્થો (M) અને ઊર્જા (ઇ). આ કિસ્સામાં, પીપી પરિબળ બહુમતી (; એમ; ઇ MS) વિભાજિત કરી શકાય છે. આ મૂર્ત સ્વરૂપ multiplicative પરિબળ પ્રકાર સિસ્ટમ અને તેની અલગ શક્યતા દર્શાવે છે. વિસ્તરણ ઔપચારિક વિસ્તરણ અને પ્રલંબિત ભાગ: આ કિસ્સામાં તે રૂપાંતર જેમ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ શક્ય છે. પ્રથમ વિકલ્પ વ્યાપક વિશ્લેષણ માટે વપરાય છે. તે ખૂબ પર કર્મચારી કાર્યક્ષમતા ગણતરી માટે વાપરી શકાય છે, અને.

જ્યારે કોઈ એક જ કિંમત વિસ્તરે અન્ય પરિબળો દ્વારા બદલવામાં આવે છે. પરંતુ અંતે તે જ નંબર હોવો જોઈએ. પ્રલંબિત ભાગ ઉદાહરણ અમે ઉપર ગણવામાં આવે છે. તે માત્ર એક ઔપચારિક વિસ્તરણ રહે છે. તે એક અથવા વધુ પરિમાણો બદલીને મૂળ છેદ પરિબળ મોડલ વિસ્તરણ ઉપયોગ થાય છે. આ ઉદાહરણ ધ્યાનમાં: અમે ઉત્પાદન નફાકારકતામાં અપેક્ષા રાખીએ છીએ. નફો આ રકમ ખર્ચ માપ દ્વારા વિભાજિત છે. એનિમેશન બદલે એક કિંમત સામગ્રી, કર્મચારીઓ કર અને તેથી આગળ માટે તેનો સરવાળ ખર્ચ દ્વારા વિભાજિત કરવામાં આવે છે ત્યારે.

શક્યતા

ઓહ, યોજના પ્રમાણે જો બધું બરાબર થયું હતું! પરંતુ આ ભાગ્યે જ બને છે. તેથી, વ્યવહારમાં, તેને ઘણીવાર એકી સાથે નિર્ધારિત અને શક્યતા મોડેલો ઉપયોગ થાય છે. અમે ભૂતકાળમાં વિશે શું કહી શકીએ? તેમની ખાસિયત એ છે કે તેઓ વધુ અને અલગ સંભાવનાઓ માટે પરવાનગી છે. ઉદાહરણ માટે લો, નીચે પ્રમાણે. બે રાજ્યો છે. તેમની વચ્ચે સંબંધ ખૂબ જ ખરાબ છે. તૃતીય પક્ષ કે શું દેશોમાં એક કંપનીમાં રોકાણ કરવા નક્કી કરશે. બધા પછી, જો યુદ્ધ ફાટી નીકળ્યુ, નફો ખૂબ નુકસાન થાય છે. અથવા એક ઉદાહરણ તરીકે ઊંચા ગતિવિધીઓ વિસ્તારમાં પ્લાન્ટના બાંધકામને ઝડપવાની કરી શકો છો. અહીં, કારણ કે ત્યાં કુદરતી પરિબળો ખાતરી માટે જવાબદાર ન કરી શકાય છે, અમે માત્ર આ વિશે કરી શકો છો.

નિષ્કર્ષ

અમે ચર્ચા કરી છે કે નિર્ધારિત મોડલ વિશ્લેષણ પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. અરે, પરંતુ સંપૂર્ણપણે તેને સમજો અને વ્યવહારમાં લાગુ કરવાનો પ્રયત્ન કરવા માટે, તે ખૂબ જ શીખવા માટે સારી છે. સૈદ્ધાંતિક સ્થાપનાઓ પહેલેથી છે. લેખો ભાગ તરીકે રજૂ કેટલાક સરળ ઉદાહરણો કરવામાં આવી હતી. આગળ શ્રેષ્ઠ સામગ્રી કામ ક્રમિક ગૂંચવણ ના પથ પર જાઓ. તમે કેટલાક લખેલું સાચવો અને સોફ્ટવેર છે કે જે બહાર અનુરૂપ સિમ્યુલેશન લઈ શકે શીખવા શરૂ કરી શકો છો. પરંતુ પસંદગી હોઇ શકે છે ગમે, બેઝિક્સ સમજવા માટે અને શું, કેવી રીતે અને શા માટે, હજુ પણ જરૂરી છે પ્રશ્નો જવાબ આપવા માટે સક્ષમ હશે. યોગ્ય ઇનપુટ પસંદ કરો અને ઇચ્છિત ક્રિયા પસંદ કરવા માટે શરૂ કરવા માટે શીખવા જોઇએ. પછી કાર્યક્રમ સફળતાપૂર્વક તેના કાર્યો હાથ ધરવા માટે સમર્થ હશે.