Новое состояние - система
Cтраница 2
 |
Модель системы с корректируемыми целями. [16] |
Изменение состояния системы в результате управления показано на рис. 1.3.6. Здесь Z0 - исходное состояние системы, a Znl, Zn2, Zn3 - новые состояния системы, полученные при различной интенсивности управляющего сигнала. [17]
При анализе функционирования систем в реальном масштабе времени каждому входному сигналу и состоянию системы должно соответствовать определенное время до момента получения выходного сигнала или нового состояния системы. При решении вычислительных задач это время зачастую является строго определенной величиной. Однако информационно-логические алгоритмы, характерные для системы управления и обработки информации, содержат множество операций принятия решений ( условных переходов), циклов, операций поиска, итераций, что приводит к большому числу вероятных интервалов времени их выполнения. [18]
Они показали, что скачкообразный переход к апериодическому ( стохастическому) движению после ряда периодических режимов является общим свойством нелинейных гидродинамических уравнений, при этом качественно новое состояние системы характеризуется полной неупорядоченностью с бнстрозатухащей автокорреляционной функцией. Наличие странного аттрактора является критерием существования стохастического режима в исследуемой ежстеме. [19]
Подобное изложение основано на использовании идей структурно-логического подхода, в рамках которого разрабатывается язык символьных записей, описывающий работу отдельных элементов установки, различные операции и группы операций. Каждое новое состояние системы в области исходные реагенты-конечные продукты подробно описывается на уровнях аппаратуры, физических и химических состояний, сопровождаясь необходимым аппаратом комментариев, куца и входят все необходимые, знания, по теории выносимые на коллоквиум конкретного уровня. [20]
Фазовая плоскость изображает сопокупность всех возможных состояний рассматриваемой динамической системы. Каждому новому состоянию системы соответствуют различные точки фазовой плоскости. [21]
Неустойчивости, обычно возникающие за точками бифуркации, обязаны своим появлением термодинамическим флюктуа-циям, которые могут быть причиной вывода системы из равновесия. Возможен случай, когда неустойчивость приводит к появлению нового состояния системы, которое стабилизируется во времени и пространстве. Такое состояние означает, по существу, образование новой так называемой диссипативной структуры, характеризующейся согласованным поведением системы. Термин диссипативные структуры специально введем для того, чтобы подчеркнуть отличие от равновесных структур. Диссипативные структуры являются поразительным примером, демонстрирующим способность неравновесности служить источником упорядоченности. Механизм образования диссипативных структур следует четко отличать от механизма формирования равновесных структур, основанного на больцмановском принципе упорядоченности. [22]
Если под действием возмущения амплитуда колебаний возрастет, то новому состоянию нелинейного элемента будет соответствовать точка М, которая находится вне АФХ линейной части. Если под действием возмущения амплитуда колебаний станет меньше Ла, то новому состоянию системы будет соответствовать точка М2, в которой система ведет себя как неустойчивая. [23]
Использование теоретического ( вместо экспериментального) подхода для определения свойств молекул становится все более оправданным по экономическим причинам. Современные вычислительные программы обладают, как правило, большой гибкостью, и исследование нового состояния системы либо новых свойств молекулы требует всего лишь изменения входных данных. Например, в области квантовой фармакологии [563] вычисления свойств молекул, предположительно обладающих лекарственным действием, избавляет от кропотливого получения и испытаний сотен соединений со сходными молекулами в процессе поиска необходимой фармакологической активности. [24]
Однако в случае системы одинаковых микрочастиц состояний такого типа слишком много, гак что их никак нельзя считать базисными. В самом деле, для системы из N бозонов среди них есть совпадающие, а значит, и лишние состояния, поскольку перестановка двух бозонов не приводит к новому состоянию системы в целом. Наоборот, для системы из N фермионов среди таких состояний попадаются и состояния, не существующие в природе, в которых хотя бы пара чисел / ( /) и / р ( у) совпадает. [25]
Вполне реален случай, когда обучающийся на некотором шаге а отклоняется от норматива, заданного системе, и, продолжая выполнять предписания алгоритма, начнет петлять вдали от пути, по которому ему надо было бы следовать. В принципе такое петляние может только случайно вывести систему на линию АВ. Для того чтобы это сделать, надо определить новое состояние системы ( точка Ь) и приложить к ней некоторую восстанавливающую силу N, которая может возвратить систему в исходное состояние а на линии АВ. Чем позже обнаружится, что система отклонилась от заданного пути, тем больше должна быть восстанавливающая сила N и тем больше потерь времени и ресурсов в осуществлении процесса. [26]
Система уравнений записывается вместе с определенными условиями, устанавливающими способ ее решения. Здесь мы будем иметь дело с системой уравнений, которые регулируют изменяющиеся во времени взаимодействия сети переменных. Эта изменчивость предопределяет необходимость периодически решать уравнения для нахождения новых состояний системы. [27]
Все рассмотренные выше модели надежности газопроводов основаны на предположении о стационарности течения. Считается, что в каждый момент времени режим течения является стационарным и определяется состоянием системы - перечнем работоспособных элементов. Повреждение какого-либо элемента сопровождается мгновенным переходом к стационарному режиму, соответствующему новому состоянию системы. Такой подход принят при изучении надежности электроэнергетических систем, и там он вполне оправдан, так как переходные процессы протекают практически мгновенно. Система газоснабжения обладает значительной инерционностью. [28]
Можно составить восемь электронных состояний системы, состоящей из трех атомов водорода в основном состоянии, так как каждый атом может находиться в двух состояниях в соответствии со значением проекции спина электрона. При этом каждый из уровней энергии данной системы двукратно вырожден. Действительно, если при данном состоянии системы изменить направления всех спинов на обратные, то получим новое состояние системы. Однако характер взаимодействия атомов в этом состоянии будет такой же, как и в состоянии, из которого он получен, т.е. уровни энергии этих двух состояний совпадут. Поэтому можно будет ограничиться рассмотрением четырех состояний системы, у которых проекция спина на выделенное направление положительна. [29]
В § 2 мы рассмотрели процесс, в котором результат принятого решения точно известен контролеру. Сейчас мы хотим рассмотреть некоторые процессы регулирования, в которых исход решения точно не известен. Точнее, мы хотим рассмотреть процессы, в которых принятие определенного решения в случае, когда система находится в известном нам состоянии, приводит к новому состоянию системы, предсказать которое можно лишь в вероятностном смысле. Более того, предполагается, что контролер не знает точного распределения состояний, в которые, возможно, перейдет система после решения. Вернее, контролер имеет первоначальную оценку этого распределения и в ходе процесса регулирования он способен в свете реально наблюдаемого течения процесса изменить эту оценку. Вообще говоря, будет существовать своего рода соревнование между стремлением возможно раньше начать хорошо регулировать и Желанием поскорее получить возможно больше информации о неизвестных аспектах процесса. [30]
Страницы: 1 2 3