Отношение - исследователь
Cтраница 1
Отношение исследователей к гипотезе дифференциального улавливания различно. В тех случаях, когда на примере того или иного района эта схема находится в удовлетворительном соответствии с общей картиной размещения залежей, как правило, подчеркиваются достоинства гипотезы и делается вывод о том, что большинство залежей формируется по указанному принципу. В тех же случаях, когда по тем или иным геологическим причинам отмечается резкое несоответствие ( зачастую вполне логичное) между рассматриваемой схемой и фактическими закономерностями размещения залежей, гипотеза подвергается критике, иногда недостаточно объективной. [1]
 |
Базовые отметки шкалы желательности. [2] |
Построение шкалы желательности, которая устанавливает соотношение между значением отклика у и соответствующим ему значением d ( частной функцией желательности), является в своей основе субъективным, отражающим отношение исследователя ( потребителя) к отдельным откликам. [3]
Выдвигаются гипотезы Я0 и Я, и задается уровень значимости а. На выбор уровня значимости может влиять отношение исследователя к гипотезе до проведения эксперимента. Если есть уверенность в истинности гипотезы, то необходимы убедительные свидетельства, чтобы отказаться от этой уверенности. [4]
В эвристических программах решения проблем предусматривается, что поиск решения в пространстве задачи направляется и контролируется эвристическими правилами. Представление, задающее пространство задачи, определяется отношением исследователя к данной проблеме, его точкой зрения, и оно же предопределяет вид решения. Выбрав для задачи удачный способ представления, можно существенно повысить эффективность процессов поиска решения. Выбор способа представления задачи является уделом разрабатывающего программу исследователя и есть акт творческий. [5]
Итак, мы видим, что, допустив сходимость параллельных прямых, мы можем развить систему геометрии, свободную от внутренних противоречий. Правда, это допущение не подтверждается ни одним наблюдением доступных нам геометрических фактов и в такой мере противоречит нашему геометрическому инстинкту, что делает вполне понятным отношение старых исследователей, как Саккери и Ламберт. Наше представление, руководимое созерцанием и привычными евклидовскими понятиями, может только частями и постепенно приспособляться к требованиям геометрии Лобачевского. Мы должны при этом руководствоваться больше геометрическими понятиями, чем чувственными образами доступной нам небольшой пространственной области. Должно, однако, признать, что математические количественные понятия, при помощи которых мы самодеятельно изображаем факты геометрического опыта, не абсолютно соответствуют этим последним. [6]
Это особенно верно в отношении исследователей, считающих науку о сорняках своей специальностью. Однако это отклонение усилий скорее кажущееся, чем реальное. Возможно, не было никакого сравнимого ослабления усилий среди агроэкологов, агрономов, луговодов, сельскохозяйственных инженеров и гидробиологов, занимающихся совершенствованием очень разнообразных методов регулирования. Они часто оказываются важными в борьбе с сорняками иезаюиоимо от первоначальной цели исследования. Совершенствование сортов культур, агротехнической и управленческой технологии, защиты растений и другие технические и социальные изменения создают новый и часто мощный стимул для действия по выращиванию лучших посевов с меньшим количеством сорняков. [7]
Решение задач оптимизации и сопутствующих им задач математического моделирования связано, как правило, с выполнением довольно значительного объема расчетов. Этим до некоторой степени объясняется то, что до создания вычислительных машин, способных быстро и точно производить большой объем вычислительной работы, методы оптимального проектирования практически не имели широкого распространения. Появление вычислительных машин позволило качественно изменить отношение исследователя к задачам оптимизации, где от него теперь требуются предельно точная формулировка задачи и разработка алгоритма ее решения. [8]
Наука представляет собой совокупность знаний, приведенных в систему, в которой факты и законы связаны между собой определенными соотношениями и взаимно обусловливают друг друга. Это открытая информационная система, связанная с внешним миром потоками информации - в первую очередь публикациями. Чем больше дифференцируется наука, распадаясь на отдельные дисциплины, тем большее значение приобретает поиск унифицирующих методов библиографического мониторинга приоритетных направлений исследований и выявления междисциплинарных связей между ними. Как словоформа, информация состоит из двух частей: приставки ин - - в, внутри, в пределах чего-либо и корня форм - - форма, вид, образ, внешнее выражение какого-либо содержания. Информация в таком контексте отражает отношение исследователя к предметам, явлениям, событиям окружающего мира. Во всех областях науки от физики через химию и биологию к экологии и далее к экономике и социологии мы можем встретить сложные системы, которые изменяют свою макроскопическую пространственную, временную или функциональную структуру. Сложные системы можно описать как системы, состоящие из большого числа частей, элементов или компонентов, которые могут быть как одного, так и различного рода, могут соединяться между собой более или менее сложным образом. Процесс, в ходе которого создается, воспроизводится или совершенствуется организация сложной динамической системы, известен как процесс самоорганизации. Для описания информационного содержания таких систем используются специальные языки со структурой типа иерархических классификаций. [9]
Выводы относительно степени достоверности экспериментальных результатов корректны только, если они согласованы с вероятностью получения этих результатов. Практически для большинства естественнонаучных экспериментов вероятность заслуживает доверия, если в 95 случаев из 100 наблюдаются допустимые случайные отклонения результатов от среднего. Поэтому вероятности, значения которых лежат вблизи 0 95, носят название доверительных. Использование доверительных вероятностей при различных статистических процедурах ( см. далее) предполагает активное отношение исследователя к степени достоверности конкретных результатов, получаемых в данном эксперименте. [10]
Задачу оптимизации процессов, характеризующихся несколькими откликами, обычно сводят к задаче оптимизации по одному критерию с ограничениями в виде равенств или неравенств. В зависимости от вида поверхности отклика и характера ограничений для оптимизации предлагается использовать методы неопределенных множителей Лагранжа, линейного и нелинейного программирования, ридж-анализ и др. К недостаткам этих способов решения задачи оптимизации следует отнести вычислительные трудности. В частности, при описании поверхности отклика полиномами, второго порядка решение задачи на условный экстремум с применением неопределенных множителей Лагранжа приводит к необходимости решать систему нелинейных уравнений. Поэтому одним из наиболее удачных способов решения задачи оптимизации процессов с большим количеством откликов, является использование предложенной Харрингтоном в качестве обобщенного критерия оптимизации так называемой обобщенной функции желательности D. Построение шкалы желательности, которая устанавливает соотношение между значением отклика у и соответствующим ему значением d ( частной функцией желательности), является в своей основе субъективным, отражающим отношение исследователя ( потребителя) к отдельным откликам. [11]
Страницы: 1