Cтраница 1
Диффузные системы относятся к разряду больших систем, поскольку они зависят от большого числа разнородных факторов, определяющих различные по своей природе, но тесно взаимодействующие друг с другом процессы. [1]
В диффузных системах при научных исследованиях приходится учитывать действие многих разнородных факторов, различных по своей природе, но имеющих между собой определенные связи и отношения. Для изучения плохо организованных систем исследования в настоящее время применяют методы многофакторного анализа и логических путей управления с использованием кибернетического моделирования. [2]
При изучении диффузных систем понятие закона заменяется более широким, хотя и очень расплывчатым понятием модели. Закон в науке имеет характер некоторой абсолютной категории на данном уровне знаний, он может быть безусловно верен или безусловно невереи; в последнем случае он просто отвергается. [3]
Успех математического моделирования сложных диффузных систем зависит от выполнения трех условий: 1) корректности математической обработки результатов измерений; 2) обоснованности системы аксиом, в рамках которой возможно построение адекватной модели; 3) универсальности алгоритма построения модели, не содержащего существенных ограничений на форму заданий этих аксиом. [4]
Нефтяное месторождение является диффузной системой. Под диффузной системой подразумевается система, где трудно выявить отдельные явления и установить перегородки переменных различной физической природы ( акад. [5]
Можно встретить также термины диффузная система, плохо организованная система, слабоструктурированная система, и все они означают то же, что рассматриваемый термин. [6]
Представляя нефтяной пласт как сложную диффузную систему, возникает вопрос о методах изучения явлений, происходящих в нем в процессе нефтеизвлечения. По представлениям классического детерминизма истинными закономерностями между объектами в системе будут такие, которые однозначно выражают поведение каждого из объектов системы. В этом случае существует жесткая детерминация отдельных элементов системы, что исключает какую-либо автономность в поведении ее объектов. В таких системах нарушение одной из связей между элементами приводит к прекращению работы всей системы. [7]
Одним из перспективных подходов к изучению диффузных систем является использование методов многомерной математической статистики с применением математических моделей для описания поведения систем. Статистические методы исследования позволяют предсказать макроскопические результаты процессов без полного описания микроскопических явлений. При таком подходе отпадает необходимость в разграничении переменных, и задача сводится к тому, чтобы, варьируя одновременно большим числом переменных, найти оптимальные условия протекания процесса. В этом случае диффузная система представляется в виде черного ящика с множеством входных параметров. С помощью локально-интегральной ( полиномиальной) математической модели определяется связь между входными и выходными параметрами почти при полном отсутствии сведений о механизме протекающих явлений. Вместе с тем поиск оптимальных условий с помощью полиномиальных моделей не исключает возможности параллельного изучения механизма представляющих интерес явлений с помощью эскизных моделей, заданных, в частности, дифференциальными уравнениями. [8]
Для получения математических моделей, описывающих поведение диффузных систем, с большим успехом используется аппарат многофакторного регрессионного анализа. [9]
При представлении объекта в виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы. [10]
Легко видеть, что часть этих особенностей характерна для диффузных систем ( стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), но большинство из рассмотренных особенностей являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование. [11]
Винером; он состоит в чисто логическом анализе процесса управления диффузными системами. [12]
Если закон в науке имеет характер абсолютной категории на данном уровне знаний, то модель диффузной системы дает лишь некоторое представление о поведении системы; одну и ту же систему можно описывать различными моделями, специально оговаривая степень адекватности описания и те критерии, которые привлекаются для оценки адекватности. [13]
Любой технологический процесс, как объект исследования при воздействии многих различных факторов рассматривается в виде плохо организованной диффузной системы, в которой трудно выделить влияние отдельных факторов. Основным методом исследования таких систем является статистический, а метод проведения эксперимента - активным или пассивным. [14]
Как только возникло представление о плохо организованных системах, подлежащих изучению, сразу встал вопрос об исследовании процесса управления ими, так как этот процесс является существенным элементом самого понятия диффузной системы. [15]