Процесс - создание - модель
Cтраница 2
Расход жидкости, протекающей через первичный преобразователь расходомера, аппроксимируется средним значением его за фиксированный интервал времени и измеряется косвенно по количеству протекшей жидкости и времени. В соответствии с этим процесс создания модели расхода для любых испытательных расходоизмерительных стендов и дозирующих систем должен осуществляться по единой схеме и может быть представлен в последовательности следующих операций: 1) создание напорного потока; 2) стабилизация расхода; 3) выделение и измерение интервала осреднения расхода, если этого требуют оговоренные условия; 4) измерение количества жидкости, протекшей через магистрали установки, за интервал осреднения расхода; 5) остановка потока жидкости и удаление ее из магистрали. [16]
Сбор, обработка и запоминание информации в процессе создания моделей окружения представляют собой одну из простых форм обучения. Другой формой является использование переменных весовых коэффициентов, на основе которых выбирается стратегия и тактика действий, эти коэффициенты автоматически изменяются в зависимости от успеха или неудачи. Третья форма обучения заключена в адаптивных методах распознавания образов. Большое число известных фигур предъявляется различающим логическим цепям распознаваю-щего устройства, и параметры этих цепей автоматически изменяются в зависимости от правильного или ошибочного решения. По мере тренировки качество распознавания улучшается до предела, который зависит от многих факторов, прежде всего от выбора признаков каждой фигуры. После обучения машина может классифицировать не встречавшиеся ей ранее фигуры, сходные с использованными в процессе обучения. Это дает возможность тренировать визуальную систему робота на неизвестных ему объектах. [17]
Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее как метод моделирования, ИМИТАЦИЯ конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. [18]
В настоящей работе ставится задача построения математической модели газопромыслового ( как линейного, так и кольцевого) коллектора в форме, удобной для применения известных частотных методой исследования систем с сосредоточенными параметрами. При этом, ввиду сложности расчетов, целесообразно построение алгоритма, позволяющего возложить весь процесс создания модели на ЭВМ. [19]
 |
Возможная схема основных подразделений системы. [20] |
Один из первых шагов при исследовании динамики поведения промышленной системы состоит в предварительном выявлении факторов, которые, по-видимому, имеют существенное влияние на характер поведения изучаемой системы. Этот шаг, пожалуй, является наиболее важным и в то же время наиболее трудным во всем процессе создания модели. Пренебрегая некоторой частью системы, мы тем самым исключаем из модели те элементы ее поведения, которые обусловлены именно этой частью системы. В то же время мы знаем, что сферу исследования необходимо ограничивать, так как иначе изучение небольшой фирмы разрастется и охватит всю нашу4 национальную и международную экономическую систему. Существует слишком много различных факторов, которые можно было бы включить в модель, идя по пути простого отображения всей совокупности явлений, встречающихся в деятельности фирмы. Для того чтобы выявить обстоятельства, которые подлежат изучению, необходим тщательный и вдумчивый анализ мнений и влияний, воздействующих на принятие решений, сведений о предыдущей деятельности фирмы, точек зрения, убеждений и сомнений. Все это следует рассматривать в свете определенного представления о путях формирования динамических взаимодействий в рамках системы. [21]
Качественный анализ является первой ступенью познания. Он играет большую роль в процессе формирования физических и экономических представлений об исследуемом объекте, тесно связан с процессом создания модели этого объекта. Если качественное представление о механизме исследуемого объекта достаточно полное, то функциональная зависимость между величинами, характеризующими свойства объекта, может быть записана в виде математической формулы или формул, которые являются математической моделью исследуемого объекта. [22]
Язык программирования современных вычислительных машин не обладает такой способностью. Различные по своему характеру задачи, решаемые на вычислительной машине ( например, анализ текста литературного произведения, сочинение музыки, доказательство теорем, решение системы уравнений), будучи запрограммированы и введены в машину, полностью теряют свою специ - - фику и выполняются машиной формально одинаково в соответствии с заложенной в нее жесткой интерпретацией машинных команд. Процесс создания моделей внешнего мира оказывается вне вычислительной машины, в нее вводятся лишь результаты этого процесса в виде программ. Единственной возможностью расширения способностей машины к решению задач управления сложными системами является создание внутри нее псевдофизической системы. [23]
Необходимость представления гистограмм, построенных по промысловым данным в виде графиков плотностей распределения, аппроксимируемых аналитически, связана, во-первых, с тем, что каждому типу пластов соответствует свой вид плотности вероятностно-статистического распределения. Зная, например, что изучаемый пласт относится к какому-либо известному типу, можно в принципе по нескольким точкам построить график плотностей распределения проницаемости. Это ускоряет процесс создания модели пласта, особенно в начальный период его изучения, когда фактических измерений параметров пласта еще недостаточно. [24]
Каждая модель правил отображает единообразие некоторого подмножества правил базы знаний. Каждая модель является эмпирическим обобщением соответствующего ей подмножества правил и может рассматриваться как абстрактное описание этого подмножества. Как будет показано ниже, процесс создания модели правил представляет простейший способ формирования понятия. Модель правил используется в основном для того, чтобы выразить ожидания о новом правиле, вводимом экспертом, и вести процесс обработки нового правила. [25]
Новыми возможностями, например, обогатились средства тонирования по Фонгу и Гуро, моделирования ACIS-тел. Все нововведения в AutoCAD подчинены одной цели - максимально упростить процесс создания моделей и повысить реалистичность их отображения. [26]
Самые большие неудачи чаще всего постигают на втором этапе деятельности. Зная процесс формирования новой модели и все трудности, связанные с этим процессом, педагог должен научить учащихся преодолевать эти трудности на основе овладения режимом работы в процессе построения модели. Главный педагогический вывод - это четкая этапность в работе в процессе создания модели. Только после полного завершения одного этапа нужно переходить ко второму, поскольку это создает предпосылку для успешного развития следующего этапа. Незавершенность каждого из этапов снижает интерес к работе и ухудшает качество формируемой модели, поскольку не создаются условия для максимального проявления психических возможностей. [27]
Замечание 23.1. В некоторых учебниках метод Монте-Карло называют также методом статистического моделирования, что, на нагл взгляд, не совсем корректно. Дело в том, что термин моделирование используется также в теории математического моделирования для описания процесса создания математических моделей каких-либо явлений. Подчеркнем, что в методе Монте-Карло речь идет о статистической имитации испытаний ( опытов), а не о процессе создания ститистических моделей опытов. [28]
В научно-технических исследованиях весьма часто возникает следующая ситуация. Нас интересует некоторый объект - назовем его оригиналом. Но вместо того, чтобы изучить непосредственно оригинал, мы изучаем другой объект - модель, а результаты исследования модели распространяем на оригинал. Процесс создания модели, ее исследования и распространения результатов на оригинал называют моделированием. [29]
В работе В. Ф. Шаталова [55] читателю предлагается запомнить какое-то множество разнородных объектов в виде материала только что изложенной главы, в котором выделено 45 компонентов. Механически запомнить их довольно трудно, характеристики такого знания будут низкими. Когда же читатели ( вслед за учениками В. Ф. Шаталова) обращаются к методу структурирования и объединения материала в единую графическую систему, тогда визуальная обозримость системы-модели позволяет легко запомнить все 45 компонентов в связанном виде. У учеников В. Ф. Шаталова запоминание осуществляется непреднамеренно, в самом процессе создания модели, оно характеризуется высокой степенью внутреннего присваивания. Этот пример наглядно показывает результативность такого структурного графического моделирования. [30]
Страницы: 1 2 3