డిటర్మినిస్టిక్ మోడల్: నిర్వచనం. అంశం నిర్ణాయక నమూనాలు యొక్క ప్రధాన రకాల

మోడలింగ్ వారు భవిష్యత్తులో దీర్ఘదర్శి కావలసినప్పుడు ఆధునిక జీవితంలో అతి ముఖ్యమైన టూల్స్ ఒకటి. మరియు ఈ పద్ధతి యొక్క ఖచ్చితత్వం ఎక్కువగా ఉంది ఎందుకంటే, ఆశ్చర్యం లేదు. మాకు ఈ వ్యాసం లో ఏమి ఒక నిర్ణయాత్మక మోడల్ చూద్దాం.

సాధారణ సమాచారం

డిటర్మినిస్టిక్ వ్యవస్థల నమూనాలను వారు తగినంత సాధారణ ఉంటే, విశ్లేషణాత్మకంగా అధ్యయనం చేయవచ్చని ఒక లక్షణం. వ్యతిరేక సందర్భంలో, ఈ ప్రయోజనం కోసం సమీకరణాలు మరియు వేరియబుల్స్ యొక్క ఒక పెద్ద సంఖ్యలో ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు ఎలక్ట్రానిక్ కంప్యూటర్లు నిర్వహించబడుతున్నాయి. అంతేకాక, ఒక కంప్యూటర్ ఉపయోగించి, ఒక నియమం వలె, వాటిని పరిష్కరించడం మరియు సమాధానాలు కనుగొనడంలో కంటే ఎక్కువ. ఈ కారణంగా, మీరు సమీకరణాల వ్యవస్థలో మార్పు మరియు వేరొక నమూనా ఉపయోగించాలి. లెక్కలు లోపం ప్రమాదాన్ని పెంచే ఈ vlochet. వాస్తవం కలిగి నిర్ణాయక నమూనాలు అన్ని రకాల ఒక నిర్దిష్ట వ్యవధిలో పారామితులు జ్ఞానం అధ్యయనం పూర్తిగా విదేశీ ప్రసిద్ధ వ్యక్తుల్లో అభివృద్ధి డైనమిక్స్ గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఫీచర్స్

డిటర్మినిస్టిక్ గణిత నమూనాలు అనేక కారకాల ప్రభావాలను ఏకకాల నిర్ణయం అనుమతించము, మరియు ఫీడ్బ్యాక్ వ్యవస్థలో వారి అంతర్గతంగా మార్చుకునే తీసుకునే లేదు. వారి కార్యాచరణను అంతర్నిర్మిత ఏం? ఇది వస్తువు యొక్క భౌతిక, రసాయనిక ప్రక్రియలు వివరించే గణిత సూత్రాలు ఆధారంగా. ఈ కారణంగా చాలా కచ్చితంగా వ్యవస్థ ప్రవర్తన అంచనా.

నిర్మాణం కోసం వేడి మరియు పదార్థం బకాయిలను సాధారణమైన సమీకరణాలు, నిర్వచించిన macrokinetics ప్రక్రియలో ఉపయోగిస్తారు. నిర్ణాయక నమూనా మరింత ఖచ్చితమైన అంచనా కోసం వస్తువు యొక్క గతం గురించిన ప్రాధమిక సమాచారాన్ని గరిష్ట సంఖ్య వుండాలి. ఇది పారామీటర్ల విలువలను లో ఏ నిజమైన ఒడిదుడుకులు మరియు వారి కొలతలను ఫలితాలు విస్మరించడాన్ని సంసార కారణం అనుమతించింది సాంకేతిక సమస్యలకు సంబంధించి అన్వయించవచ్చు. అలాగే ఉపయోగం కోసం సూచనలు ఒకటి అప్పుడప్పుడు లోపాలు వ్యవస్థ యొక్క చివరి లెక్కింపు పై ప్రభావం కలిగి ఉన్నాయి.

రకాలు డిటర్మినిస్టిక్ నమూనాలు

వారు ఆవర్తన కాకపోవచ్చు /. రెండు రకాలు సమయంలో నిరంతర కావచ్చు. వారు కూడా వివిక్త పప్పులు యొక్క ఒక క్రమంలో ప్రాతినిధ్యం. వారు లాప్లేస్ మరియు ఫోరియర్ సమగ్ర కృతజ్ఞతలు చిత్రం ఉపయోగించి వర్ణించవచ్చు.

డిటర్మినిస్టిక్ కారక నమూనాలు ప్రక్రియ యొక్క ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ పారామితులు మధ్య ఒక నిర్దిష్ట సంబంధం కలిగి. (ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు వాటి పరిష్కారాలను సమయం విధిగా సమర్పించబడిన) స్థిర నమూనాలో, అవకలన మరియు బీజగణిత సమీకరణాలు ద్వారా ఇస్తారు. అలాగే, లెక్కల సహజ పరిస్థితుల్లో లేదా వేగవంతమైన తుప్పు పరీక్షల్లో పొందగలిగారు ప్రయోగాత్మకమైన డేటా చేస్తాయి కోసం ఒక ఆధారంగా. ఏ నిర్ణాయక మోడల్ వ్యవస్థ ఒక నిర్దిష్ట సగటు లక్షణాలు అందిస్తుంది.

ఆర్థిక ఉపయోగించి

యొక్క ఒక ఆచరణీయ అనువర్తనం చూద్దాం. ఇది చేయటానికి, నిర్దేశించతగిన సరిపోయే నిర్వహణా మోడల్ జాబితా. ఇది వారు రేఖీయ ప్రోగ్రామింగ్ సమస్యలకు ఒక తరగతి లో అధికారికంగా ఆమోదిస్తారు గమనించాలి.

కాబట్టి, కింది పారామితులను నిర్ధారించవలసిన అవసరం లెక్కల కోసం: దాని సొంత తీవ్రత కలిగి వీటిలో ప్రతి ఉత్పత్తి సాధనాలుగా వివిధ ఉపయోగించి వనరులు మరియు అవుట్పుట్ ఖర్చు; (ముడి పదార్థాలు సహా) అన్ని సంభవించే ప్రక్రియల్లో లక్షణాలు వివరిస్తూ వేరియబుల్స్. ప్రతిదీ పని వుంటుంది. ప్రతి వ్యక్తి వనరు, ఉత్పత్తి, సేవ - ఈ అన్ని పదార్థం సంతులనం తీసుకువచ్చారు ఉంది.

కూడా అవసరం పరిష్కారాలను పరిపూర్ణతను కోసం నిర్ణయాలు నాణ్యత లక్ష్యం అంచనా ఇవ్వాలని. అందువలన, నిర్దేశిత ఆర్ధిక నమూనాలను వ్యవస్థ యొక్క ప్రారంభ రాష్ట్రం మీద ఆధారపడిన ప్రక్రియలు వివరించడానికి ఆదర్శ ఉన్నాయి. ఎలక్ట్రానిక్ కంప్యూటర్లు పనిచేసేటప్పుడు కంప్యూటర్లు మాత్రమే స్థిర కారకాలు పని చేసే మనస్సు లో బేర్ అవసరం.

నమూనాలను నిర్మించడం

ప్రక్రియలు సంభవించే రెండు రకాలుగా విభజించవచ్చు యొక్క ప్రాధమిక పారామితులు ప్రదర్శన యొక్క పద్ధతి ద్వారా:

1. ఉజ్జాయింపు మోడల్. వారి వ్యక్తిగత ఉత్పత్తి యూనిట్లలో వారి పనితీరును కోసం బౌండరీ ఎంపికలు స్థిర వెక్టర్స్ సమితి వలె ప్రదర్శించబడింది.
2. వేరియబుల్ పారామితులు మోడల్స్. ఈ సందర్భంలో, కొన్ని వైవిధ్యం పరిధి, మరియు బౌండరీ ఎంపికలు అదనపు సమీకరణాలు ప్రవేశపెడతారు సంబంధిత వెక్టర్ అమర్చుతుంది.

వారి వ్యక్తి వినియోగాన్ని అనుమతించింది ఈ నిర్ణాయక అంశం నమూనాలు కొన్ని లక్షణాలు నిర్దిష్ట నియమాల ఫలితం నిర్ణయిస్తాయి. కానీ వేరు లెక్కించిన భావవ్యక్తీకరణ వక్రతలు ను పనిచేయదు. నిరంతర ఉత్పత్తి డైనమిక్ ఆప్టిమైజేషన్ లెక్కించేందుకు ఉంటుంది, అది ఎలా కొనసాగాలన్నదానిపై సమాచారాన్ని సంభావ్యతా స్వభావం ఖాతాలోకి పడుతుంది ఉండకూడదు ప్రక్రియలు.

కారకమైన మోడలింగ్

ఈ సూచనలు వ్యాసం అంతటా చూడవచ్చు, కానీ అది ఏమిటో, మేము ఇంకా చర్చించారు లేదు. క్రమగుణిత మోడలింగ్ పరిమాణాత్మక పోలిక అవసరం దీనిలో కీ నిబంధనలు వర్ణిస్తుంది సూచిస్తుంది. అధ్యయనం ఉత్పత్తి మార్పిడి ప్రయోజనాల ఆకారం చేయటానికి.

rigidly నిర్ణాయక మోడల్ కంటే ఎక్కువ రెండు కారకాలు కలిగి ఉంటే, అది బహుళ కారకాల అంటారు. దీని విశ్లేషణ వంటి అనేక పద్ధతుల ద్వారా చేయొచ్చు. ఉదాహరణకు, గణితాత్మక సంఖ్యా శాస్త్రం. ఈ సందర్భంలో, అది పరంగా పనులు భావించింది ముందు స్థాపించబడిన మరియు ఒక ఊహాకల్పిత నమూనాలు పని. వాటిలో ఎంచుకోవడం అర్ధవంతమైన ప్రాతినిధ్యం న నిర్వహిస్తారు.

మోడల్ అధిక నాణ్యత నిర్మాణం కోసం మీరు ప్రక్రియ మరియు దాని కారణవాదం యొక్క సారాంశం యొక్క సిద్దంతపరమైన మరియు ప్రయోగాత్మకమైన విచారణ ఉపయోగించాలనుకుంటున్నాను. ఈ పరిశీలనలో విషయాలను యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఉంది. మోడల్ నిర్ణాయక అంశాల విశ్లేషణ మా జీవితాల అనేక ప్రాంతాల్లో ఖచ్చితమైన అంచనా అనుమతిస్తుంది. వారి అధిక నాణ్యత బహుముఖ మరియు వారు ధన్యవాదాలు కాబట్టి వ్యాపించి ఉండేవి.

సమాచార శాస్త్రం నిర్ణాయక మోడల్

వారు పర్యావరణం యొక్క తినివేయు ప్రకృతి కూడా చాలా మిగిలారు మార్పులు, బదిలీ ప్రక్రియ అన్ని వద్ద బయటపడే మాకు విశ్లేషణ పై ఆధారపడి ఉంటుంది ఎందుకంటే ఆసక్తి ఉంటాయి. లెక్కల సరళత మరియు వేగం కోసం పరిస్థితిపై సాధరణ మోడల్ స్థానంలో ఉంది. ముఖ్యమైన విషయం అది అన్ని ప్రాథమిక అవసరాలు అనుగుణంగా ఉంది.

అన్ని అవసరమైన పారామితులు ఆటోమేటిక్ నియంత్రణ వ్యవస్థ ఆధారపడి ఆపరేషన్ ఐక్యతను మరియు దాని నిర్ణయాల ప్రభావాన్ని నుంచి. సేకరించిన మరింత సమాచారం, ఎక్కువ తప్పులు మరియు ముఖ్యమైన ప్రాసెసింగ్ సమయం సంభావ్యత: అందువలన ఇది క్రింది సమస్యను పరిష్కరించడానికి అవసరం. కానీ మీరు మీ డేటా సేకరణ పరిమితం ఉంటే, మీరు తక్కువ నమ్మకమైన ఫలితాలు పరిగణించవచ్చు. ఇది సమాచారం తగినంత ఖచ్చితత్వంతో అందిస్తుంది మరియు అదే సమయంలో అనవసరంగా అనవసరమైన అంశాలతో సంక్లిష్టంగా ఒక సంతులనం కనుగొనేందుకు అందువలన అవసరం.

గుణకార నిర్ణాయక మోడల్

ఇది వారి సెట్లో కారకాలు విభజించడం ద్వారా నిర్మిస్తారు. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి వాల్యూమ్ (PP) ఏర్పాటు ప్రక్రియ భావిస్తారు. కాబట్టి, మీరు శ్రమ (RS) కలిగి ఉండాలి, పదార్థాలు (ఎం), శక్తి (E). ఈ సందర్భంలో, PP యొక్క కారకం బహుత్వ (; M; E MS) విభజించవచ్చు. ఈ అవతారం ఒక గుణకార కారకం రకం వ్యవస్థ మరియు దాని విభజన అవకాశం ప్రదర్శిస్తుంది. పొడిగింపు అధికారిక విస్తరణ మరియు పొడుగు: ఈ సందర్భంలో అది పరివర్తన ఇటువంటి పద్ధతులు ఉపయోగించడానికి అవకాశం ఉంది. మొదటి ఎంపికను విస్తృతంగా విశ్లేషణలో ఉపయోగిస్తారు. ఇది అందువలన న ఉద్యోగి సామర్థ్యం లెక్కించేందుకు ఉపయోగించవచ్చు, మరియు చేయవచ్చు.

ఒక విలువను విస్తరించి చేసినప్పుడు ఇతర కారకాలు స్థానంలో ఉంది. కానీ అంతిమంగా అది అదే నెంబర్ ఉండాలి. సాగదీయడం ఉదాహరణకు మేము పైన భావిస్తారు. ఇది కేవలం ఒక దుస్తులు విస్తరణ ఉంది. ఇది ఒకటి లేదా ఎక్కువ పారామితులు స్థానంలో అసలు హారం కారకాల నమూనాను విస్తరించడమే వాడతారు. ఈ ఉదాహరణ పరిగణలోకి: మేము ఉత్పత్తి యొక్క లాభదాయకత భావిస్తున్నారు. ధర యొక్క పరిమాణం ద్వారా విభజించబడింది లాభం ఈ పరిమాణం. బదులుగా యానిమేషన్ ఒక విలువను పదార్థం, సిబ్బంది, పన్నులు మొదలగునవి కోసం సారాంశంపై వ్యయం ద్వారా విభజించబడింది చేసినప్పుడు.

సంభావ్యత

ఓహ్, ప్రణాళిక వంటి ప్రతిదీ సరిగ్గా వెళ్లి ఉంటే! కాని చాలా అరుదుగా జరుగుతుంది. అందువలన, ఆచరణలో, తరచుగా కలిసి నిర్ణయాత్మక మరియు సంభావ్యత నమూనాల ఉపయోగిస్తారు. మేము గత గురించి ఏమి చెప్పగలను? వారి ప్రత్యేకత వారు మరింత మరియు వివిధ సంభావ్యత కోసం అనుమతించే ఉంది. ఈ క్రింది విధంగా, ఉదాహరణకు, టేక్. రెండు రాష్ట్రాలు ఉన్నాయి. వాటి మధ్య సంబంధం చాలా చెడ్డది. మూడో పక్ష దేశాల్లో ఒకటి సంస్థ పెట్టుబడి అనేది నేను నిర్ణయిస్తాను. అన్ని తరువాత, యుద్ధం నుండి తప్పించుకుని, లాభం చాలా బాధించింది ఉంది. లేదా ఒక అధిక భూకంప కార్యకలాపాలు ప్రాంతంలో ప్లాంట్ నిర్మాణం ఉదహరించవచ్చు. ఇక్కడ, ఖచ్చితంగా లెక్కలోకి సాధ్యం కాదు సహజ కారకాలు ఉన్నాయి ఎందుకంటే, మేము మాత్రమే ఈ చేయగలం.

నిర్ధారణకు

మేము ఒక నిర్ణయాత్మక నమూనా విశ్లేషణతో ప్రాతినిధ్యం చర్చించాము. అయ్యో, కానీ పూర్తిగా వాటిని అర్థం మరియు ఆచరణలో దరఖాస్తు చెయ్యడానికి, అది తెలుసుకోవడానికి చాలా బాగుంది. సైద్ధాంతిక పునాదులు ఇప్పటికే కలిగి. అలాగే వ్యాసాలు భాగంగా ప్రదర్శించిన మరియు కొన్ని సాధారణ ఉదాహరణలు చేశారు. తదుపరి ఉత్తమ పదార్థ పని క్రమంగా సమస్య యొక్క మార్గంలో వెళ్ళి. మీరు కొన్ని టైపింగ్ ఆదా మరియు ఇదే అనుకరణ చేసేందుకు చేసే అభ్యాసం సాఫ్ట్వేర్ ప్రారంభించవచ్చు. కానీ ఏమైనా ఎంపిక బేసిక్స్ అర్థం మరియు ఏ, ఎలా మరియు ఎందుకు, ఇప్పటికీ అవసరం ప్రశ్నలకు సమాధానం ఉండాలి, ఉండవచ్చు. కుడి ఇన్పుట్ ఎంచుకోండి మరియు కావలసిన చర్య ఎంచుకోండి ప్రారంభమవుతుంది తెలుసుకోవడానికి ఉండాలి. అప్పుడు ప్రోగ్రామ్ విజయవంతంగా దాని విధులను నిర్వహించడానికి చెయ్యగలరు.