Изучение - поведение - система
Cтраница 1
Изучение поведения системы вблизи резонансного или близкого к резонансу периодического движения приводит к своеобразному варианту метода усреднения: усреднению в слоении Зейферта. [1]
Изучение поведения системы между тактами в большинстве случаев также не встречает серьезных трудностей. [2]
Изучение поведения систем становится совершенно Элементарным, если воспользоваться возможностями современных компьютерных технологий. Рассмотрим ветвь когнитологии, исследующую проблемы визуализации информации называемую иконикой. В данном случае центр тяжести переносится с аналитических методов исследования на методы визуализации поведения сложных систем. Основным достоинством иконологического моделирования является простота реализации. Не требуются сложные специализированные программные комплексы и большие ЭВМ. [3]
Изучение поведения системы между тактами в большинстве случаев также не встречает серьезных трудностей. [4]
Большое внимание было уделено изучению поведения систем в некоторых типичных случаях непериодического возбуждения. [5]
 |
Влияние реагентов и среды нп потенциал системы Fe / Fe. [6] |
Сказанное выше можно подтвердить сопоставлением результатов изучения поведения системы FeUI / Fen в растворах с переменным содержанием соляной и хлорной кислот и в растворах с меняющейся концентрацией соляной и щавелевой кислот. Сопоставление кривых зависимости потенциала системы Fem / Fen от концентрации соляной кислоты, от содержания соляной и щавелевой кислот наглядно показывает, что уменьшение влияния оксалата с увеличением содержания соляной кислоты вызвано возрастанием эффекта связывания иона трехвалентного железа в хлоридный комплекс и уменьшением степени диссоциации щавелевой кислоты с увеличением содержания сильной кислоты. [7]
Именно поэтому нельзя забывать о воздействии, которое оказывает изучение поведения системы на изучаемую систему. Опыт показывает, что гипотеза о правилах принятия какого-либо решения, если она рассматривается как часть модели системы, раскрывающей смысл гипотезы, начинает немедленно воздействовать на действительную систему. Вопросы, которые нужно поставить для того, чтобы получить информацию о какой-либо организации и ее руководителях, заставляют людей пересматривать свое отношение к делу. Исследователь, моделирующий систему ( если ему необходимо сравнить в той или иной мере свою модель с действительностью), должен помнить, что он сам уже становится частью изучаемой системы. Чем больше работники изучаемой системы знают о целях и возможных результатах исследования, тем сильнее процесс исследования воздействует на них. Из этого не вытекает, что цели изучения системы следует утаить. Это лишь означает, что исследователь должен быть чутким к тем изменениям структуры системы и руководящих правил, которые могут произойти исключительно в силу того, что система подверглась изучению. При некоторых обстоятельствах это воздействие может оказаться достаточно сильным, чтобы существенным образом повлиять на динамические характеристики системы прежде, чем будут достигнуты даже чисто формальные результаты исследования. [8]
Ниже будут даны два примера использования вычислительных машин для изучения поведения системы управления. В первом примере агрегат довольно прост и изучение проводилось на аналоговой машине. [9]
Другим известным приемом является вычеркивание связей в чрезмерно связанном графе с целью изучения поведения системы и ее элементов в новых условиях. Устойчивость системы может означать верность гипотезы. Решение об уничтожении той или иной связи модели может быть принято или на основании критерия статистической значимости, или на основании произвольно установленного порогового критерия величины коэффициента причинного влияния. Проверкой правильности гипотез и корректности модели должно служить ее подтверждение при испытаниях на контрольных данных. [10]
Другим известным приемом является вычеркивание связей в чрезмерно связанном графе с целью изучения поведения системы и ее элементов в новых условиях. Устойчивость системы может означать верность гипотезы. Решение об уничтожении той или иной связи модели может быть принято или на основании критерия статистической значимости, или на основании произвольно установленного порогового критерия величины коэффициента причинного влияния. Проверкой правильности гипотез и корректности модели должно служить ее подтверждение при испытаниях на контрольных данных. [11]
Этот метод широко использовался в работах Санчо и Сан Мигуэля [8.7-10] при изучении поведения систем, находящихся под действием внешнего шума с отличными от нуля корреляциями. Отметим, что, в то время как в этом подходе удается избежать расширения пространства переменных, работать приходится вне рамок марковской теории. Поэтому для преодоления тех препятствий, с которыми сталкивается любое рассмотрение немарковских процессов, требуется использовать сложный математический аппарат. [12]
В силу этого глобальные флюктуации становятся важными, а наиболее подходящей величиной для изучения поведения системы делается логарифм вероятности - экстенсивная величина. Он соответствует свободной энергии ( или другой функции того же типа) в равновесной статистической механике, а точка наибольшей вероятности - состоянию с наименьшей свободной энергией. Для рассмотрения задач такого характера важно найти методы получения функции вероятности и ее логарифма также для больших флюктуации. [13]
Специфическую группу точных аналитических методов исследования нелинейных систем составляют методы, основанные на изучении поведения системы не во временной области, а в какой-либо другой, переход к которой осуществляется путем применения интегральных преобразований. Так, обычное преобразование Лапласа, эффективно применяемое к линейным системам и переводящее дифференциальную задачу во временной области в алгебраическую задачу в некоторой комплексной области, может быть использовано и в случае кусочно-линейной системы. Однако более целесообразно для исследования нелинейных систем применять другие преобразования. [14]
Для того чтобы упростить анализ, построим линейную модель процесса, достаточно точную для изучения поведения системы при малых отклонениях от состояния ее равновесия. Электрод нагревается протекающим по нему током. При электрошлаковой сварке вылет 4 значительно больше, чем при электродуговой сварке, диаметр электродной проволоки, как правило, невелик. Поэтому доля тепла, выделяемого в электроде протекающим по нему током, значительна. [15]
Страницы: 1 2