Bentuk konfigurasi spasial kabel kabel saat menarik aparatur bawah air tergantung pada mode gerakan (kecepatan relatif terhadap air, distribusi aliran yang mendalam), fitur
perangkat dan karakteristik kabel kabel (diameter, panjang, apung, dll.). Fitur dari kabel kabel terbentuk ketika kompleks bergerak di sepanjang garis profil yang telah ditentukan adalah bahwa panjangnya, sudut read-intensif dalam batas luas (serta sudut meridianal tambahan), tetapi sudut azimut dan sudut kecepatan hidrodinamik setiap titik Kabel memiliki nilai-nilai kecil. Asumsi ini memungkinkan untuk menyajikan persamaan komunikasi benang fleksibel untuk kasus ini, dinyatakan dalam proyeksi ort tangensial pada sumbu tetap sebagai berikut:
dan persamaan yang diperoleh dari kondisi kesetimbangan pada segmen dasar benang fleksibel dalam mode stasioner, tulis dalam formulir
Persamaan diferensial biasa nonlinear (7.30) dan (7.31) adalah deskripsi matematika dari konfigurasi spasial statis dari kabel kabel. Di bawah ini adalah beberapa hasil studi yang dilakukan dengan memecahkan persamaan (7.30) dan (7.31) pada TSM.
Pada Gambar. 7.10 menunjukkan kurva ketegangan ketegangan, kedalaman dan jarak antara PA dan bejana dari kecepatan tong pada panjang kabel kabel 6000 m. Ketegangan pada titik lampiran ke kapal (pada winch penarik) berkurang dengan Peningkatan kecepatan hingga 4 m / s dan meningkat dengan peningkatan kecepatan penarik lebih lanjut. Pada saat yang sama, PA mengapung dari kedalaman 6.000 hingga 1000 m, tetapi jarak antara perangkat dan kapal meningkat.
Ara. 7.11 menunjukkan bagaimana ketegangan diubah pada titik lampiran ke bejana, panjang kabel kabel dan jarak antara PA dan kapal dengan meningkatnya kecepatan derek saat mempertahankan konstan
kedalaman perendaman PA dengan 6000 m. Dengan meningkatnya kecepatan penarik hingga 2 m / s, perlu untuk meningkatkan panjang kabel kabel hingga 13000 m. Jenis konfigurasi statis dari kabel kabel 6000 m di pesawat vertikal pada Tarif (kurva 1, 2, 3, diilustrasikan Gambar. 7.12.
Ara. 7.10. Parameter gerak statis kabel kabel tergantung pada kecepatan derek.
Ara. 7.11. Parameter statis dari pergerakan kabel kabel pada kedalaman penyelaman yang konstan.
Keunikan kabel kabel saat penarik PA terletak pada kenyataan bahwa itu terjadi dengan kecepatan kecil dan vertikal dibandingkan dengan kecepatan gerakan kabel longitudinal. Untuk salah satu titiknya, kondisi dan kecepatan gerakan longitudinal progresif hampir tidak pernah melebihi m / s. Selain itu, mereka berusaha agar penarik mengalir dengan lancar, tanpa upaya yang tajam di kabel. Dalam kondisi ini, analisis terpisah dari dinamika pergerakan kabel kabel dalam vertikal (gerakan longitudinal) dan pesawat horizontal (pergerakan lateral) diizinkan. Persamaan dari gerakan longitudinal dicatat sebagai
dan lateral.
Semua koefisien dihitung pada nilai konstan dari kecepatan hidrodinamik dan konstituen singgungnya dan ketegangan kabel kabel yang tidak berubah ditentukan oleh ekspresi
Persamaan diferensial dalam derivatif parsial (7.32) dan (7.33) diselesaikan dengan inisial, serta kondisi batas di ujung bawah dan atas kabel kabel, dan yang terakhir memainkan peran pengaruh kontrol dan konsolidasi dari proyeksi yang sesuai kecepatan gerak kapal dan panjang kabel hasil dari winch penarik:
Informasi
Fitur spasial-temporal
Indikator Komunikasi
Model dinamis multifaktor
Model komunikasi dinamis multifaktor dari indikator dibangun oleh sampel spatio-temporalyang mewakili berbagai data tentang arti dari set objek untuk sejumlah periode waktu.
Sampel spasialdibentuk dengan menggabungkan lebih dari beberapa tahun (periode) sampel spasial, I.E. Kombinasi objek yang berkaitan dengan periode waktu yang sama. Digunakan dalam kasus sampel kecil, mis. latar belakang singkat. Pengembangan objek.
Sampel dinamis dibentuk dengan menggabungkan seri dinamis objek individu dalam kasus prasejarah panjang.. Sampel besar.
Klasifikasi metode untuk pembentukan sampel adalah kondisional, karena Tergantung pada tujuan pemodelan, dari stabilitas pola yang diidentifikasi, pada tingkat homogenitas objek, dari jumlah faktor. Dalam kebanyakan kasus, keuntungan diberikan untuk cara pertama.
Rows dinamis dengan riwayat panjang dianggap sebagai baris, berdasarkan yang dapat Anda bangun model hubungan objek yang berbeda dengan kualitas yang agak tinggi.
Dinamis model Komunikasi Indikator dapat:
· Spasial, I.E. Memodelkan tautan indikator untuk semua objek yang dipertimbangkan pada titik tertentu (interval) waktu;
· Dinamis, yang dibangun pada serangkaian implementasi satu objek untuk semua periode (momen) waktu;
· Dinamis spasial, yang terbentuk pada semua objek untuk semua periode (momen) waktu.
Model speaker.iNDECANZE dalam jenis berikut:
1) Pembicara satu dimensi: dikarakterisasi sebagai model beberapa indikator objek ini;
2) Model multidimensi dari dinamika satu objek: moderat beberapa indikator objek;
3) Model multidimensi dari dinamika serangkaian objek : Model beberapa indikator sistem objek.
Dengan demikian, model komunikasi digunakan untuk ekstrapolasi spasial. (Untuk memprediksi nilai-nilai indikator efektif objek baru pada nilai-nilai tanda faktor), model speaker - untuk ekstrapolasi dinamis. (Untuk memprediksi variabel dependen).
Anda dapat menyoroti tugas utama menggunakan informasi ruang-waktu.
1. Dalam kasus latar belakang singkat: Mendeteksi tautan spasial antara indikator, I.E. Mempelajari struktur hubungan antara objek untuk meningkatkan akurasi dan keandalan pemodelan pola-pola ini.
2. Dalam hal sejarah panjang: perkiraan pola perubahan indikator untuk menjelaskan perilaku dan prediksi mereka yang mungkin.
Ilmu Pengetahuan Alam dan Teknis
UDC 519.673: 004.9
Interpretasi model konseptual objek dinamis spasial di kelas sistem formal *
DAN SAYA. Friedman
Institute of Informatics dan Pemodelan Matematika dari KNC RAS
anotasi
Masalah pemodelan objek dinamis kompleks (CDO) dipertimbangkan di bidang subjek yang diformalkan dengan lemah. Untuk model konseptual situasional situasional yang diusulkan sebelumnya, interpretasi di kelas sistem formal semiotik telah dikembangkan, yang memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan berbagai alat penelitian EDDU, memberikan pengolahan data logika bersama dan analisis situasional dari keadaan objek. Dipelajari menggunakan keahlian dan dengan mempertimbangkan ketergantungan waktu-waktu dalam karakteristik SDO yang dilakukan menggunakan informasi kartografi.
Kata kunci:
model konseptual, objek dinamis spasial, sistem formal semiotik.
pengantar
Dalam tulisan ini, kami mempertimbangkan masalah pemodelan CDO di bidang subjek yang diresmikan lemah. Selain kompleksitas struktural, fitur dari tanah air adalah bahwa hasil fungsinya secara signifikan tergantung pada karakteristik spasial komponen dan tepat waktu.
Ketika memodelkan motherboard, perlu untuk memperhitungkan berbagai informasi, keuangan, material, aliran energi, memberikan analisis konsekuensi perubahan dalam struktur objek, kemungkinan situasi kritis, dll. Infertilitas utama pengetahuan tentang objek tersebut membatasi penerapan model analitik klasik dan menentukan orientasi untuk menggunakan pengalaman ahli, yang pada gilirannya, dikaitkan dengan penciptaan cara yang tepat untuk memformalkan keahlian dan kemasannya dalam sistem simulasi. Oleh karena itu, dalam pemodelan modern, peran konsep semacam itu sebagai model konseptual dari area subjek (KMPO) telah meningkat secara signifikan. Dasar dari model transmisi dan transformasi KMPO-bukan algoritmik, seperti pada model analitik, dan deskripsi deklaratif tentang struktur objek dan interaksi bagian komponennya. Dengan demikian, KMPO awalnya difokuskan pada formalisasi pengetahuan ahli. Unsur-unsur bidang studi yang diteliti didefinisikan dalam KMPO dan hubungan di antara mereka dijelaskan, yang menetapkan struktur dan hubungan sebab akibat, secara substansial dalam penelitian tertentu.
Sistem simulasi yang disajikan dalam karya ini (CMS) berdasarkan model konseptual situasional seperti pohon (SCM) adalah salah satu opsi.
* Pekerjaan sebagian didukung oleh RFBR Grants (Proyek No. 13-07-00318 - No. 14-07-00256 -
No. 14-07-00257-A, No. 14-07-00205-A, No. 15-07-04760-A, No. 15-07-02757 -).
implementasi Teknologi Kasus (Rekayasa Perangkat Lunak Bantuan Komputer) dan RAD (pengembangan aplikasi cepat).
Sistem formal semiotik
Keuntungan utama kalkulus logis sebagai model representasi dan pemrosesan pengetahuan terletak di hadapan prosedur formal yang seragam untuk bukti oleh teorema. Namun, itu mensyaratkan dan kerugian utama dari pendekatan penggunaan ini dalam bukti Eurystik, mencerminkan spesifikasi lingkungan yang bermasalah tertentu. Ini sangat penting ketika membangun sistem pakar, kekuatan komputasi yang terutama ditentukan oleh pengetahuan yang mengkarakterisasi spesifikasi bidang studi. Pada kerugian lain dari sistem formal, monoton mereka harus dikaitkan (ketidakmungkinan menolak kesimpulan, jika itu menjadi fakta tambahan yang benar, dan dalam hal ini mereka berbeda dari alasan berdasarkan akal sehat), kurangnya dana untuk menyusun elemen-elemen yang digunakan dan keliru kontradiksi.
Keinginan untuk menghilangkan kekurangan sistem formal ketika digunakan dalam kecerdasan buatan menyebabkan munculnya sistem semiotik yang diformalkan oleh delapan:
S :: \u003d (B, F, A, R, Q (B), Q (F), Q (A), Q (R)). (satu)
Dalam (1) empat komponen pertama adalah sama dengan definisi sistem formal, dan komponen yang tersisa - aturan untuk mengubah empat komponen pertama di bawah pengaruh pengetahuan tentang pengetahuan dan fungsi entitas dalam lingkungan masalah ini. Teori sistem tersebut adalah pada tahap awal pengembangan, tetapi ada banyak contoh memecahkan tugas-tugas tertentu dalam paradigma ini. Berikut ini menjelaskan salah satu contoh ini.
Dasar-dasar Pemodelan Situasional
Saat menetapkan masalah dan persiapan proses pemodelan KMPO dirancang untuk menyajikan pengetahuan tentang struktur area subjek yang diteliti. Untuk elemen KMPO, ada korespondensi antara objek aktual dunia nyata dan representasi modelnya. Dalam memastikan kemungkinan mengotomatisasi tahap pemodelan berikutnya, model bidang subjek ditampilkan pada sistem formal yang memadai untuk itu. Transisi ini dilaksanakan selama pembangunan KMPO dengan menentukan setiap elemen dari beberapa deskripsi formal. Akibatnya, penyelesaian pembangunan KMPO akan sesuai dengan transisi dari pengetahuan informal tentang bidang subjek yang diteliti untuk representasi formal mereka, yang hanya memungkinkan interpretasi prosedural yang tidak ambigu. Model formal yang dihasilkan dideklaratif, karena menggambarkan pertama-tama komposisi, struktur dan hubungan antara objek dan proses, terlepas dari metode implementasi mereka di komputer.
Bahasa deklaratif dari deskripsi SCM terdiri dari dua bagian: bagian yang sesuai dengan objek dunia yang dijelaskan, dan bagian yang sesuai dengan hubungan dan atribut yang disajikan dalam model objek. Sebagai dasar matematika dari bahasa deklaratif menggunakan teori set aksiomatik.
SCM menggambarkan tiga jenis elemen (entitas) dunia nyata - objek, proses dan data (atau sumber daya). Objek menampilkan struktur organisasi dan spasial dari objek penelitian, seperangkat proses dapat dikaitkan dengan masing-masing. Proses dipahami sebagai tindakan (prosedur) tertentu, subset konversi data yang disebut input sehubungan dengan proses yang dipertimbangkan, ke subset lain dari subset mereka,
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
ini akhir pekan. Data mengkarakterisasi status sistem. Mereka digunakan ketika mengimplementasikan proses, berfungsi sebagai hasil implementasi mereka. Melakukan proses apa pun mengubah data dan sesuai dengan transisi sistem dari satu negara ke negara lain. Hubungan dan interaksi objek dunia nyata dijelaskan dalam model menggunakan hubungan yang ditentukan pada set objek, proses dan data. Setiap hubungan mengaitkan elemen model dengan seperangkat elemen lain.
Nama-nama elemen SCM diberikan dalam hal bidang studi. Setiap elemen model diresepkan oleh kontraktor, yang memastikan implementasinya selama pemodelan. Tipe artis menentukan karakteristik implementasi, misalnya, bahasa pemrograman di mana pemain ditulis oleh proses yang sesuai, dan jenis artis dalam bahasa algoritmik.
Atribut yang menggambarkan jenis rasio hierarki menentukan presentasi objek model dalam hal berikut, tingkat bawah hierarki. Jenis rasio "Komposisi" (&) menentukan bahwa objek tersebut dibangun oleh agregasi selengkapnya. Ketik "Klasifikasi" (v) menunjukkan bahwa objek tingkat atas adalah generalisasi kelompok objek tingkat bawah. Rasio tipe "klasifikasi" dalam SCM digunakan untuk mewakili berbagai opsi untuk elemen tingkat atas. Jenis "iterasi" (*) memungkinkan Anda untuk menentukan proses iteratif dalam SCM dan menggambarkan struktur data reguler.
Tergantung pada jenis rasio hierarki, pengelola objek ditugaskan. Mengelola data digunakan untuk menentukan struktur proses yang memiliki jenis hubungan hirarki "klasifikasi" atau "iterasi", dan data memiliki rasio hierarkis dari tipe iterasi.
Representasi formal SCM memungkinkan untuk secara signifikan mengotomatiskan analisis koreksi struktur dan solvabilitas SCM.
Aspek penting dari efisiensi SCM terdiri atas kenyamanan mewakili hasil pemodelan. Saat ini, media yang paling menjanjikan untuk studi terkomputerisasi objek CDI adalah sistem informasi geografis (GIS). Selain metode visualisasi dan pemrosesan data grafis yang lanjutan, sarana instrumental GIS pada prinsip memungkinkan Anda untuk menetapkan tugas untuk perhitungan yang terkoordinasi secara spasial dalam lingkungan grafis yang ramah kepada pengguna, meskipun memerlukan pengembangan perangkat lunak tambahan. Selain itu, paket GIS tidak dirancang untuk menganalisis dinamika objek dan pemrosesan data matematika yang serius.
Keuntungan lain dari GIS dalam kerangka tugas yang dipertimbangkan adalah dengan setiap elemen grafis, bidang basis data tambahan dapat dikaitkan dengan modul komputasi eksternal, yang bertentangan dengan atribut grafis. Secara khusus, di bidang ini, Anda dapat menyimpan atribut dari model konseptual yang terkait dengan elemen yang ditentukan, dan parameter lain yang diperlukan untuk organisasi dan pemodelan.
Dengan demikian, setiap siklus perhitungan selama pemodelan mencakup tiga tahap: menetapkan kondisi perhitungan, sebenarnya perhitungan dan output hasil. Tujuan informal untuk mengembangkan SCM adalah otomasi dari semua tahap ini dengan penyediaan layanan maksimum kepada pengguna indikator, yaitu, menggunakan terminologi area subjek dan antarmuka pengguna yang ramah pengguna dengan komputer. Menurut pertimbangan yang sama, CCM harus secara fungsional lengkap, yaitu, untuk menyediakan semua dana dengan semua dana yang Anda butuhkan tanpa secara eksplisit keluar ke lingkungan perangkat lunak lain. Penciptaan perpustakaan grafis khusus dan alat pelaporan akan membutuhkan biaya pemrograman yang tidak dapat dibenarkan dan secara signifikan memperpanjang waktu pengembangan. Oleh karena itu, tampaknya sesuai dengan solusi kompromi: untuk menetapkan tugas output data ke paket standar atau modul perangkat lunak khusus, tetapi untuk memaksimalkan pekerjaan mereka, menghilangkan dialog pengguna di lingkungan mereka.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Interpretasi model konseptual ...
Deskripsi formal SCM.
SCM didasarkan pada representasi objek pemodelan dalam bentuk pohon dan-atau grafik, yang mencerminkan dekomposisi hierarkis dari elemen struktural NDD sesuai dengan obligasi organisasi mereka.
Untuk menghindari masalah komputasi yang terkait dengan perubahan data kecil, dan memberikan dukungan untuk data kolaboratif dan pemrosesan data logis, dalam data output SCM dari prosedur pemrosesan (pengecualiannya adalah data yang dihitung oleh GIS) hanya dapat menjadi data dengan set final diskrit. nilai (seperti daftar). Jika nilai-nilai yang diberikan adalah konstanta string, yang diberikan ini disebut parameter (kategori par), dan memiliki nilai numerik disebut variabel (kategori var), dan operasi matematika tertentu dapat dilakukan di atasnya. Jika hasil perhitungan adalah nilai variabel, dibulatkan ke nilai terdekat dari daftar nilai yang diizinkan. Di masa depan, jika mengatakan mengacu pada data dari jenis SCM yang diizinkan, istilah "yang diberikan" digunakan. Dengan demikian, serangkaian nama data dibagi menjadi banyak nama dan parameter variabel:
D :: \u003d.< Var, Par >, Var :: \u003d (var), i \u003d 1, n;
7 7 K L 7 V 7 (2)
Par :: \u003d (PARJ), J \u003d 1, NP, di mana NV dan NP adalah kekuatan dari set ini.
Sumber Daya Model Data (Karakteristik Kuantitatif) Objek atau Proses (Kategori Res), variabel juga dapat digunakan sebagai pengaturan parameter fungsi (kriteria) dari kualitas fungsi elemen ICM (kategori adj). Dengan demikian, serangkaian nama variabel dibagi menjadi subset nama sumber daya elemen ICM dan subset dari nama-nama parameter konfigurasi kriteria kualitas ini:
Var :: \u003d< Res, Adj > (3)
Kategori terpisah (kategori GIS) terdiri dari karakteristik grafis objek SCM secara langsung dihitung dalam GIS. Semua dari mereka berhubungan dengan variabel, tetapi tidak dianggap sebagai daftar, karena mereka hanya digunakan sebagai sumber daya input elemen model dan tidak berubah selama imitasi.
Objek SCM memiliki tiga karakteristik utama: nama, tipe fungsional yang mendefinisikan struktur dan fungsi objek dan digunakan dalam proses menganalisis kebenaran SCM, dan nama super-sewa dominan objek ini dalam SCM (Hilang untuk objek tingkat atas). Pada posisi di pohon objek dan pada peta ada tiga kategori objek SCM: primitif (daun kategori), secara struktural tidak dapat dipisahkan dari sudut pandang gol pemodelan global, objek dasar (kategori GISC), secara geografis terkait dengan satu GIS. Elemen (poligon, busur atau titik yang -LO melapisi), dan objek komposit (kategori comp) yang terdiri dari objek dasar dan / atau majemuk. Struktur objek dari kategori GISC dalam SCM dapat sangat rumit, tetapi semua subran mereka memiliki ikatan geografis yang sama. Banyak benda membentuk hierarki:
O \u003d (0ua) :: \u003d 2 ° A, (4)
di mana a \u003d 1, nl - tingkat pohon benda yang menjadi milik objek (L adalah jumlah total tingkat dekomposisi);
wB \u003d 1, NB adalah urutan nomor objek di tingkat dekomposisi;
r \u003d 1, n6_ - nomor urutan super bersiul dominan elemen yang ditentukan pada level overlying;
Tentang serangkaian objek milik level a.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
Untuk memastikan keterhubungan SCM, diasumsikan ada satu bangku super, mendominasi semua objek dari tingkat dekomposisi pertama, yaitu, rasionya benar:
O. -A0. ") 0, \u003d (5)
Proses dalam SCM menampilkan konversi data dan diimplementasikan dengan berbagai cara, tergantung pada proses yang ditugaskan salah satu dari tiga kategori berikut: proses internal (kategori bagian dalam), semua data input dan output mereka merujuk pada satu objek; proses intra-level (intra kategori) menghubungkan objek SCM yang tidak patuh satu sama lain; Proses antar-tingkat (kategori Inter) menggambarkan transmisi data antara objek dan subline atau antara objek dan Super Beck. Kategorisasi proses yang dimasukkan agak menyulitkan proses pembuatan SCM (dalam beberapa kasus mungkin diperlukan untuk membuat proses fiktif yang menyediakan pengetikan seperti itu), tetapi memungkinkan Anda untuk membuat prosedur untuk kontrol formal SCM secara signifikan lebih lengkap dan terperinci.
Karakteristik utama dari proses: Nama unik, karakteristik dari proses proses dan jenis proses fungsional, yang menentukan jenis transformasi, yang dilakukan, dan digunakan dalam proses menganalisis kebenaran SCM; Selain itu, daftar data input dan output dan nilai batas yang dapat diterima digunakan. Performer proses menentukan sifat dinamisnya dan metode menerapkan komputer. Performer dapat diatur secara langsung (dalam bentuk persamaan perbedaan) atau referensi secara tidak langsung dengan nama modul perangkat lunak yang mengimplementasikan proses ini.
Skema model konseptual dibentuk oleh tupel:
^ Cm :: \u003d<о,P,DCM,H,OP,PO,U >, (6)
di mana o adalah set objek KMPO (9);
P :: \u003d (pn i n \u003d 1, np - banyak proses kmpo;
DCM C D adalah serangkaian data model konseptual, di mana D didefinisikan dalam (4), (5);
H - Sikap hierarki benda, yang, dengan mempertimbangkan (4) dan (5), mengambil bentuk:
di mana HB dengan O6X B, (O6) - hubungan hierarki untuk masing-masing kadar pohon objek, dan B "(O6) ada partisi dari set OA;
OP C O x B (P) - Rasio "objek - menghasilkan proses outputnya", dan b (p) ada pemisahan set p;
Po dengan p x b (o) - proses "- membuat objek data inputnya";
U :: \u003d up IU0 adalah rasio yang memformalkan proses komputasi berdasarkan SCM memiliki komponen dari jenis berikut:
U dengan p x b (res) - rasio "proses - mengelola data";
UO C O X B (Res) - The Relation "Object - Mengelola Data".
Sikap "Obyek (proses) - Mengelola ini" menempatkan kepatuhan dengan objek tertentu (proses) model yang diberikan, yang menyimpang objek ini selama transisi ke interpretasi algoritmik. Transmisi data antar objek hanya melalui daftar data input dan output dari objek-objek ini, yang konsisten dengan prinsip-prinsip enkapsulasi data, diadopsi dalam pemrograman berorientasi objek modern. Semua proses yang dikaitkan dengan satu objek dijelaskan oleh rasio OA C O X B (P) "objek - yang dianggap berasal dari proses TI." Sikap ini tidak termasuk dalam skema.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Interpretasi model konseptual ...
SCM, karena, berbeda dengan hubungan H, atau RO, pengguna tidak ditentukan oleh model saat mendesain model, dan dibentuk secara otomatis.
Hubungan yang didefinisikan dalam model dengan mudah diwakili dalam bentuk fungsi (7), sebagian didefinisikan pada set O dan P, dengan bidang nilai dalam (P), B (O) atau dalam "(OB)
fungsi ditunjukkan oleh simbol garis yang sesuai dengan simbol modal dalam nama-nama hubungan:
h: ° B_1 ^ B "(OA), (VO; E06, VO! E ° B_HOJ \u003d HB (O)) oojhbog); OP. O ^ B (P ^ (VP E, VP E P) ((P; Opio)) "■ o, opp]);
Po.p ^ b (0), (vo e o, vp] e p) ((o \u003d po (p])) "p] opot);
oA: O ^ B (P), (VOI E O, VP) E P) ((P) \u003d OA (OT)) OTOAP));
: p ^ b (res \\ (vpi e p, vres] e res) ((res] \u003d up (pi)) ptupres]);
: O ^ b (res), (vo1 e o, vresj e res) ((resj \u003d uo (o1)) o1uo resj).
Set fungsi (7), membentuk bagian lintas wilayah hubungan yang dimasukkan pada beberapa elemen bidang definisi mereka, dilambangkan dengan huruf tebal:
h6 (oi) :: \u003d \\ p]: o] \u003d ha (oi)); Op (oi) :: \u003d \\ p]: p] \u003d op (oi));
po (p]) :: \u003d (o: oi \u003d po (p])); OCI (PI) :: \u003d ^. p) \u003d oa (oi)); (delapan)
uP (PI) :: \u003d \\ res]: res] \u003d up (pi)); Uo (o) :: \u003d \\ res]: res] \u003d uo (o)).
Demikian pula (8) bagian salib dari hubungan yang diperkenalkan di bawah himpunan bagian dari bidang definisi yang sedang dibangun di bawah semua bagian pada elemen-elemen himpunan bagian ini dicatat. Misalnya, h (oi), di mana OI dengan O6_X, ada banyak objek yang didominasi oleh subset OJ e o T objek yang ada di level A - 1.
Di bawah ini juga digunakan oleh banyak subordinasi Obyek Oi H '(OI) :: \u003d u h (oi).
Algoritma yang dirancang untuk menugaskan kategori Elemen ICM Gunakan hubungan yang dijelaskan di atas dan mendeteksi semua kesalahan yang mungkin dikategorikan elemen model. Prosedur untuk memantau kebenaran penunjukan unsur-unsur SCM elemen menggunakan batasan berikut (bukti diberikan untuk).
Teorema 1. Pada SCM terakhir, dekomposisi rekursif dari jenis-jenis artis objek tidak dapat terjadi, yaitu, tidak ada objek yang termasuk dalam banyak subordinasi beberapa objek tidak dapat memiliki kinerja yang sama dengan objek asli.
Teorema 2. Pada SCM terakhir, inversi dari subordinvians objek objek tidak dapat terjadi, yaitu, tidak ada objek yang termasuk dalam banyak subordinasi objek tertentu dengan pemain tipe E1 tidak dapat memiliki pemain dari jenis yang sama dengan yang lain objek dalam beberapa subordinasi yang berisi objek apa pun dengan kinerja tipe E1.
Prinsip-prinsip Kontrol Solvabilitas SCM
Konstruksi model yang benar diadopsi dalam aturan SMM belum dijamin bahwa model ini dapat dipecahkan, yaitu, Anda dapat menyelesaikan semua tugas di dalamnya. Di bawah solvabilitas, secara umum, dipahami sebagai pencapaian subset tertentu dari objek model, yang didefinisikan sebagai target, dari subset objek lain yang didefinisikan sebagai inisial. Solvabilitas dapat dilihat dalam dua aspek utama: Ketika menganalisis seluruh model secara keseluruhan (sebelum dimulainya perhitungan), ia menyiratkan konsistensi dan deskripsi yang jelas tentang semua opsi yang diizinkan untuk mencapai tujuan global di berbagai tingkat hierarki, dan di proses
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
implementasi pemodelan solvabilitas adalah untuk memastikan pilihan fragmen model yang benar yang menggambarkan situasi yang diteliti. Perbedaan fungsional antara aspek-aspek yang tercantum adalah bahwa ketika menganalisis seluruh model, hanya kemungkinan potensi pemodelan semua objek yang dijelaskan dalam model yang dijelaskan dalam model diperkirakan, dan ketika menganalisis situasi tertentu, tugas memilih fragmen minimum yang menggambarkan ini Situasi dan perbandingan kuantitatif dari kemungkinan alternatif yang terkandung. Aspek kedua dari solvabilitas diselidiki, fitur analisis solvabilitas SCM secara keseluruhan disajikan di sini, yang secara otomatis dilakukan setelah penyelesaian kebenarannya selesai, dan atas permintaan pengguna dapat dilakukan kapan saja . Secara umum, masalah analisis solvabilitas dapat diformulasikan dalam bentuk berikut: dua set elemen model ditunjukkan - aslinya dan target, sementara model dapat dipecahkan jika ada urutan langkah-langkah yang memungkinkan Anda untuk mendapatkan target yang ditetapkan sumber. Algoritma gelombang sederhana cocok untuk ini.
Ketika menganalisis kedua aspek solvabilitas, model konseptual dianggap sebagai sistem formal. Dalam alfabetnya meliputi:
simbol yang menunjukkan elemen model (PI, ON, RESJ, ...);
simbol fungsional menggambarkan hubungan dan tautan antara elemen model (ha, atau, ...);
simbol khusus dan sintaksis (\u003d, (,), ^, ...).
Banyak formula dalam sistem formal dengan formulir pertimbangan: Simbol aktual yang menunjukkan unsur-unsur KMPO:
(Pi e p) u (oj eo] u (resk e dcm); (9)
ekspresi (7), (8) dan formula lain untuk menghitung fungsi dan set yang ditentukan oleh hubungan yang diperkenalkan atas set (5);
ekspresi komputabilitas untuk setiap proses model konseptual:
lIST_IN (PI) \\ LIST OUT (PI), UP (PI) [, sp)] ^ p "list_out (P,), (10)
di mana, karena asumsi otonomi struktur masing-masing objek dalam set s (p) dari proses PI sebelumnya, hanya proses yang ditugaskan untuk objek yang sama mungkin termasuk:
s (pi) dengan OA (OA "1 (P1)); (11)
ekspresi komputabilitas untuk setiap objek model konseptual: LIST_IN (OI), UP (OJ), OA (O,), H (O,) ^ OI, LIST_OUT (OI); (12)
ekspresi komputabilitas data input masing-masing objek dari model konseptual yang menerima sumber daya material dari objek lain (OO: OO (O) F 0):
00 (0,) ^ list_in (oi). (13)
Dalam ekspresi (9) - (13), hanya sumber daya material termasuk, yaitu, mereka tidak dianalisis dengan output dari konfigurasi dan proses umpan balik yang berkaitan dengan sumber daya informasi SCM. Selain itu, komputabilitas set yang didefinisikan dalam lokasi ekspresi ekspresi ini didasarkan pada komputabilitas semua elemen dari set ini.
Rasional tambahan membutuhkan prasyarat pertama dari penawaran (10). Seperti yang Anda ketahui, jika ada siklus pada sumber daya di bidang subjek, data mungkin muncul bahwa, ketika membangun model konseptual, harus dinyatakan sebagai input dan akhir pekan untuk beberapa proses KMPO secara bersamaan. Menurut asumsi yang diadopsi di CCM, siklus seperti itu dibuat di dalam fasilitas CMPO, yaitu, mereka harus diperhitungkan ketika menganalisis solvabilitas pada tingkat proses.
Jika, ketika menganalisis soliditas SCM, gunakan ekspresi perhitungan yang diusulkan dalam dan menerima untuk SCM:
lIST_IN (P,) & UP (P,) [& S (P,)] ^ P, & list_out (P,), (14)
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Interpretasi model konseptual ...
dalam model, tidak mungkin untuk memasukkan sumber daya yang secara bersamaan data input dan output dari proses yang sama, yaitu, untuk menggambarkan proses perhitungan berulang yang umum terjadi. Output dari posisi memberikan teorema berikut, terbukti beroperasi.
Teorema 3. Sumber daya, pada saat yang sama input dan output untuk proses SCM yang sama dan bukan akhir pekan untuk salah satu proses yang mendahului terkait dengan proses proses yang ditentukan untuk menghasilkan proses (13), seseorang dapat dikecualikan dari kiri Bagian dari daftar komputabilitas tanpa melanggar integritas model solvabilitas analisis.
Dalam banyak aksioma sistem formal yang dianggap meliputi:
aksioma komputabilitas semua sumber daya terkait dengan data eksternal (memiliki pemain seperti DB, Gise atau Gen)
| - Resj: (ter (resj) \u003d db) v (ter (resj) \u003d gise) v (ts [(resj) \u003d gen); (limabelas)
aksioma komputabilitas semua elemen GIS SCM (jenis yang merupakan simbol dot, pol atau busur)
| - 0j:<х> Dot) v (ke (o /) yu pol) v (ke (oj) yu arcx (16)
dimana simbol.
Dalam sistem formal yang dipertimbangkan, dua aturan keluaran diberikan:
aturan mengikuti langsung -
Fi, fi ^ f2 | - f2; (17)
aturan mengikuti dengan kesetaraan -
Fi, FI \u003d F2, F2 ^ F3 | - F3, (18)
di mana f adalah rumus dari (9) - (13).
Struktur sistem formal yang dijelaskan mirip dengan struktur sistem yang diusulkan. Perbedaan yang signifikan adalah jenis ekspresi komputabilitas (10), (12), (13) dan komposisi aksioma, berdasarkan yang analisis solvabilitas model konseptual dilakukan.
Kumpulan disajikan dalam pengetahuan SCM dari area subjek dapat dikenali dengan benar, jika pada berbagai tingkat hierarki dalam model konseptual, spesifikasi objek dan proses yang disepakati yang disepakati memastikan efisiensi sumber daya yang benar untuk berfungsinya objek atas level. Kepatuhan spesifikasi di semua tingkatan mengarah pada fakta bahwa model konseptual sepenuhnya mencirikan objek root yang sesuai dengan tugas global yang dipecahkan sistem secara umum. Model konseptual dapat dipecahkan, jika dalam sistem formal yang sesuai ada output dari masing-masing teorema kalkulativitas dari berbagai aksioma dan teorema lainnya.
Definisi 1. SCM dapat dipecahkan jika dan hanya jika untuk setiap elemen model yang tidak termasuk dalam pluralitas aksioma, penggunaan ekspresi komputabilitas formulir (10), (12), (13) ke aksioma dan sudah terbukti Formula (beberapa Teorema T) memungkinkan Anda untuk membangun kesimpulan dengan penggunaan aturan (17), (18) dari pluralitas aksioma (a) dari sistem formal (9) - (13).
Ketika menganalisis solvabilitas, yang, menurut definisi 1, adalah semacam teorema metode bukti otomatis, konsep "mekanisme penarikan" digunakan, dalam hal ini dipahami sebagai metode, algoritma untuk menerapkan aturan output (17) , (18), memastikan bukti efisien dari keseluruhan yang dibutuhkan kombinasi formula dari teorem yang ditetapkan (yaitu, formula yang dibangun dengan benar secara sintaksis) dari sistem formal yang dipertimbangkan. Cara termudah untuk mengatur output adalah mekanisme "streaming" di mana set formula yang terbukti A ", awalnya sama dengan serangkaian aksioma (A1 \u003d A), berkembang sebagai akibat dari penerapan aturan output. Jika Setelah beberapa waktu t dengan "maka model ini dapat dipecahkan jika tidak benar dan seseorang tidak dapat menerapkan salah satu aturan, maka SCM tidak terselesaikan.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
Sebagai strategi bukti yang digunakan dalam analisis model konseptual dari bentuk umum, strategi non-up-up diusulkan dalam implementasi siklik dari langkah-langkah berikut.
Tahap I. Aturan (17) diterapkan untuk mendapatkan semua konsekuensi yang mungkin dari formula dan aksioma.
Tahap II. Aturan (17), (18) diterapkan untuk memperoleh semua konsekuensi dari ACSIM dan bukti formula yang diperoleh pada tahap sebelumnya.
Tahap III. Aturan (13) berlaku untuk memperluas daftar objek yang dipertimbangkan.
Diperlukan bahwa untuk aturan yang dijelaskan di atas model konseptual yang benar, analisis solvabilitas model secara keseluruhan dikurangi menjadi analisis solvabilitas prosedur kategori intra dan proses agregasi.
Situasi pemrosesan
Dalam teori manajemen situasional, kepentingan utama pengembangan prosedur untuk menggeneralisasi deskripsi situasi berdasarkan klasifikasi mereka menggunakan pluralitas fitur pragmatis yang penting, yang sendiri dapat disintesis. Fitur fundamental dari pembentukan konsep dan klasifikasi dalam administrasi situasional meliputi:
Kehadiran prosedur generalisasi berdasarkan pada struktur hubungan antara unsur-unsur situasi;
Kemungkinan bekerja dengan nama-nama konsep dan situasi individu;
Kebutuhan untuk menyelaraskan klasifikasi situasi pada suatu alasan dengan klasifikasi pada serangkaian dampak (kontrol).
Untuk mengimplementasikan prinsip-prinsip klasifikasi dan ringkasan situasi di SSM, sejumlah perangkat lunak disediakan:
Peralatan sintesis dan analisis situasi, khususnya, situasi yang cukup optimal, difokuskan pada pemecahan masalah koordinasi dan koordinasi dampak kontrol pada berbagai tingkat SCM;
Sarana instrumental untuk menghasilkan dan inspeksi hipotesis pada karakteristik komparatif situasi yang cukup dalam kerangka interpretasi probabilistik dari hipotesis ini, dengan mempertimbangkan dampak dari rumuk data simulasi;
Prosedur untuk menggeneralisasi deskripsi situasi dengan mempertimbangkan hubungan ruang-waktu antara unsur-unsur situasi yang menggunakan perpustakaan fungsi tamparan (PVF).
Sintesis dan analisis situasi. Sebagai hasil dari klasifikasi situasi pada algoritma yang dikembangkan untuk SSM, sejumlah besar situasi yang diperoleh untuk berbagai fasilitas pengambilan keputusan (ODA) dan berbagai daun fragmen dihasilkan. Untuk mengakumulasikan pengetahuan tentang hasil klasifikasi di SSM, diusulkan untuk menggunakan cara menggeneralisasi deskripsi situasi pada jenis-jenis situasi ini yang disintesis. Metode ini menentukan rekomendasi umum untuk membangun deskripsi hierarkis tentang situasi dalam sistem manajemen situasional. Demikian pula, deskripsi situasi yang lengkap, deskripsi umum dari setiap situasi yang memadai didasarkan pada transfer daun di dalamnya dan ODA, yang pasti menentukannya karena pohon penguraian objek SCM. Untuk sintesis dari deskripsi umum situasi pada tingkat pertama dari deskripsi hierarki, prosedur yang sama digunakan, yang memastikan generasi jenis objek objek berdasarkan jenis proses yang ditugaskan untuk mereka. Data awal di dalamnya - benda daun dan Oda mempelajari situasi yang cukup, dan hasil dari pekerjaan -
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Interpretasi model konseptual ...
jenis yang unik dari situasi yang memadai, ditambah dengan urutan nomor kelasnya dan jumlahnya di kelas ini. Tidak seperti pesanan leksikografis, yang digunakan ketika menghasilkan jenis artis objek, di sini jenis benda yang termasuk dalam situasi dipesan oleh posisi mereka di pohon objek (4). Urutan nomor kelas ditentukan oleh jumlah sumber daya yang dominan di kelas ini, sesuai dengan daftar sumber daya output ODA, dan urutan jumlah situasi di dalam kelas diberikan kepada yang disukai. Situasi yang cukup optimal dari kelas ini menerima nomor 1. Klasifikasi skala absolut dari situasi adalah wajar untuk mempertimbangkan klasifikasi mereka sesuai dengan kriteria kualitas global, yaitu, menurut milik kelas situasi tertentu yang memastikan dominasi salah satu Parameter keluaran objek SCM global pada biaya umum, yang dihitung dengan kualitas kriteria dari situasi yang memadai ini. Kunci pertama ketika membangun jenis situasi, nomor urutnya dipilih dalam kelas, maka nomor OPR berjalan, kemudian objek daftar objek daun, dan pada akhirnya - nomor kelas. Prosedur pengindeksan yang dijelaskan digunakan untuk memperbaiki pembentukan tipe kueri: "Menemukan situasi yang cukup optimal dari beberapa tingkat situasi yang ditentukan yang merupakan subgraph dari situasi optimal global tersebut", yang khas ketika memecahkan masalah koordinasi kantor di berbagai tingkat pengambilan keputusan.
Tugas untuk menggeneralisasi deskripsi situasi di SSM berdasarkan situasi mencakup dua tahap utama: Pencarian tanda-tanda umum situasi yang telah jatuh ke dalam satu kelas untuk setiap fragmen fragmen KMAP, dan menemukan situasi dalam situasi tingkat yang lebih tinggi ( Tinggi level di sini diatur oleh tingkat ODA). Skema penalaran keseluruhan selama generalisasi sepenuhnya sesuai dengan ideologi metode DSM. Namun, implementasi perangkat lunak dari metode DSM di CCM akan memerlukan jumlah pemrograman yang sangat signifikan, oleh karena itu mekanisme kesimpulan probabilistik diterapkan, diimplementasikan dalam kulit OES CCM, yaitu, alih-alih mengevaluasi validitas hipotesis tertentu yang dihitung sesuai dengan. Metode DSM, fungsi khusus perhitungan ulang probabilitas bersyarat digunakan. Hubungan sebab akibat antara konfigurasi situasi yang cukup dan hasil klasifikasi mereka.
Sebagai berikut dari metode di atas untuk mengetik situasi di CCM, deskripsi situasi yang cukup diklasifikasikan oleh satu fragmen KMPO, secara kualitatif bervariasi berdasarkan daftar daunnya, yang bersama-sama membentuk partisi dari serangkaian daun yang digunakan dalam pembangunan sebuah fragmen dari situasi yang lengkap. Oleh karena itu, ketika menggeneralisasi deskripsi mereka, metode kesamaan dan metode perbedaan terutama digunakan, dan prasyarat substring untuk jenis benda daun digunakan sebagai prasyarat. Hasil generalisasi terbentuk dalam bentuk dua set aturan, yang pertama mencakup contoh-contoh positif, pada yang kedua - negatif. Menurut formula yang mirip dengan pembalasan probabilitas a priori menjadi posteriori, adanya contoh positif mengarah pada peningkatan probabilitas kondisional dari aturan yang relevan, dan tingkat peningkatan sebanding dengan jumlah urutan situasi yang digunakan dalam contoh ini, Dan keberadaan contoh negatif pada tingkat yang sama mengurangi probabilitas kondisional aturan. Setelah lulus dari tahap pertama generalisasi, aturannya terhubung dengan probabilitas kurang dari 0,5.
Pada tahap kedua generalisasi, kesamaan antara situasi berbagai tingkat ditemukan. Mekanisme generalisasi yang sama diterapkan, tetapi aturan yang disintesis mencerminkan probabilitas kondisional munculnya situasi yang memadai dari tingkat dekomposisi yang lebih rendah sebagai bagian dari situasi yang cukup dari tingkat yang lebih tinggi dan, khususnya, situasi yang cukup global dengan menilai frekuensi masuknya Jenis-jenis situasi yang mendasari dalam jenis-jenis di atasnya. Dengan demikian, upaya dilakukan untuk membandingkan diri mereka sendiri, kelas-kelas situasi yang disusun untuk ODA dari berbagai tingkatan, yang, dengan jumlah contoh pelatihan yang cukup, memungkinkan
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
klasifikasi hierarkis dari situasi yang cukup menunjukkan situasi optimal untuk mentransfer objek ke beberapa negara kelas yang ditentukan.
Kelompok aturan lain difokuskan pada penilaian efektivitas alternatif yang tertanam di KMPO. Gagasan pencarian adalah sebagai berikut: Tingkat efisiensi satu atau alternatif lain (baik untuk proses maupun untuk objek) adalah semakin tinggi dari kelas situasi situasi yang lebih luas di mana situasi yang cukup jatuh dengan berbagai opsi untuk alternatif ini. Dan kembali: Jika tidak ada opsi yang tersedia mengubah kelas situasi yang cukup, alternatif ini tidak ditawarkan kepada pengguna ketika memperluas situasi penuh minimum, setidaknya untuk ODA yang sama, yang memungkinkan Anda untuk mempercepat proses klasifikasi situasi . Di sisi lain, diinginkan untuk dapat memperbarui serangkaian properti yang dimiliki oleh sebagian besar alternatif "akting radikal", atau lebih tepatnya, beberapa set untuk setiap varian perubahan yang berpotensi diinginkan di daerah dominasi.
Semua aturan yang diperoleh selama generalisasi (pada terminologi manajemen spesifik, mereka berkaitan dengan aturan logis dan transformasional) disimpan dalam CMS EC dan digunakan sebagai formula kontrol dalam proses situasi klasifikasi. Fitur lain dari mekanisme kesimpulan probabilistik yang dikembangkan harus dicatat - kemampuan untuk mengurangi dampak kesalahan data awal pada hasil merangkum situasi dengan memperhitungkan probabilitas atribusi yang salah dari situasi tertentu ke kelas. Pertimbangkan ide dasar penerapannya untuk meningkatkan keandalan situasi yang diringkas.
Dalam klasifikasi situasi yang memadai dari suatu fragmen SCM, kesalahan dapat terjadi karena ketidakstabilan struktural biaya penghitungan biaya ketika mereka ditransmisikan antara elemen-elemen model. Misalnya, jika siklus diperbolehkan dalam siklus sumber daya KMPO, kemudian ketika mengubah nilai saat ini dari setiap partisipasi dalam siklus sumber daya, kelas situasi yang cukup di mana biaya sumber daya ini dihitung, itu dapat berubah secara signifikan itu, menurut Penulis, melanggar keberlanjutan prosedur klasifikasi dan generalisasi. Situasi seperti itu diundang untuk ditolak dari prosedur generalisasi, yang disarankan untuk menerapkan prosedur untuk memverifikasi ketergantungan hasil dari kemungkinan kesalahan pemodelan. Jika, ketika menganalisis dampak kesalahan pemodelan untuk beberapa sumber SCM, melebihi pangsa perubahan biaya pada output ODR dibandingkan dengan bagian dari perubahan uji nilai sumber daya saat ini, sumber daya tersebut dianggap sebagai probabilitas yang tidak akurat, yang tidak akurat, probabilitas kegagalan ketika digunakan untuk mengklasifikasikannya dilakukan secara proporsional dengan tingkat yang disebutkan melebihi. Jika probabilitas kegagalan melebihi nilai ambang yang ditentukan (probabilitas ambang default adalah 0,3), sumber daya ini dikeluarkan dari prosedur klasifikasi. Kalau tidak, klasifikasi situasi masih dilakukan, tetapi dengan mempertimbangkan probabilitas kegagalan, yang, pada prinsipnya, mengarah pada pengurangan kontras prosedur klasifikasi dan, sebagai hasilnya, untuk mengurangi kemungkinan menggabungkan situasi yang melibatkan sumber daya yang tidak akurat ke dalam kategori optimal atau sangat disukai.
Analisis dependensi temporal spasial. Bekerja dengan ketergantungan waktu-waktu dilakukan dengan menggunakan perpustakaan waktu-waktu (PVF) - modul perangkat lunak yang menyediakan sampel dari database data baseline yang sesuai (tawaran) informasi yang relevan untuk permintaan saat ini, meningkatkan informasi ini kepada Basis data utama dan pemrosesannya untuk membuat keputusan tentang kondisi kebenaran atau kepalsuan membentuk permintaan. Oleh karena itu, dalam kasus umum, program masing-masing PVF mencakup tiga bagian: driver penawaran yang mengatur database utama dan antarmuka penawaran, program untuk merekam hasil kueri dalam basis data utama dan program interpretasi program dari kueri. Dalam hal ini, perubahan bidang subjek mengarah pada kebutuhan untuk memodifikasi hanya driver manik-manik.
Semua PVF memiliki keluaran tipe logis, yaitu, mereka mengembalikan jawaban "Ya" atau "Tidak" sebagai hasil dari analisis kondisi logis di dalamnya. Dua jenis fungsi spasial sementara dan tiga jenis telah dikembangkan.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Interpretasi model konseptual ...
Fungsi sementara interval mendukung sampel data retrospektif untuk periode waktu tertentu, sintaksnya adalah sebagai berikut:
selama (<условие>,<начало>,<конец>,<доля>), (19)
dimana<условие> Mungkin seperti:
<имя> <знак> <подсписок_значений (n)>, (20)
ini mendefinisikan karakteristik terkontrol dari elemen array;
<начало> dan<конец> Tetapkan momen awal dan akhir dari interval inspeksi, masing-masing (jaraknya dari waktu saat ini);
<доля> Menentukan persentase persentase minimum (jumlah) elemen di antara semua yang dianalisis untuk memuaskan<условию>Sehingga fungsinya (19) memberikan respons afirmatif terhadap permintaan tersebut.
Jika nilai nol parameter dimasukkan<начало>, analisis semua informasi yang tersedia sebelum waktu<конец>. Demikian pula, dengan nilai nol parameter<конец>menganalisis data dari saat ini<начало> hingga saat ini. Dengan kebetulan jumlah<начало> dan<конец> Hanya satu poin di masa lalu yang dipertimbangkan.
Fungsi berikut memungkinkan Anda untuk sementara mengikat data yang tersimpan.
untuk waktu yang ditentukan dalam kueri:
momen (<условие>,<время>,<доля>), (21)
dimana<условие> dan<доля> membentuk fungsi yang serupa (19), dan<время> - Waktu tetap di mana operasi dilakukan.
Fungsi spasial ditulis dalam bentuk:
tetangga (<условие>,<доля>) (22)
serupa (<условие>,<доля>,<параметры_сходства>). (23)
Parameter<условие> dan<доля> ditentukan seperti dalam fungsi (19), (21); Perbedaan antara jenis fungsi spasial adalah kriteria pemilihan untuk analisis bersama: elemen-elemen yang berdekatan dengan geometris saat ini dianalisis dalam fungsi (22), elemen-elemen yang memiliki nilai yang sama dengan elemen saat ini diambil.<параметров_сходства>dipilih dari daftar nama parameter dan variabel yang ada. Misalnya, dalam aplikasi CCM untuk tugas memprediksi pemogokan gunung<параметр_сходства> Saya punya nama "Rift" dan digunakan untuk bersama-sama menganalisis karakteristik elemen objek milik Tection One.
Fungsi terdekat dirancang untuk menentukan objek yang memiliki koordinat spasial terdekat dengan yang ditentukan. Fungsi mengembalikan jawaban afirmatif jika objek koordinat jatuh ke lingkungan yang ditentukan. Fungsi ini memiliki bentuk berikut:
terdekat (<условие>,<координаты>,<допуск>), (24)
dimana parameter.<условие> Ini sudah menggambarkan makna, parameter<координаты> Menjelaskan karakteristik spasial dari titik mengikat, parameter<допуск> Mengatur penghapusan yang diizinkan oleh koordinat spasial dari titik yang ditentukan.
PVF hanya dapat digunakan di bagian-bagian jika aturan dan kontrol rumus EC. Karena semua PVF memiliki keluaran tipe logis, satu kali bersarang berbagai pvf dibolehkan satu sama lain, yaitu, jenis spesies
tetangga (serupa (<условие>,<доля1>,<параметры_сходства>),<доля2>). (25)
Pada saat yang sama, driver bead menghasilkan permintaan yang elemen-elemen yang memenuhi PVF dalam pertama kali dipilih, kemudian memuaskan lebih eksternal, dll. Dipilih dari mereka. Karakteristik elemen yang dipilih ditulis ulang ke dalam basis data (informasi ini digunakan dalam mode penjelasan), penerjemah menghitung nilai output PVF, yang dimasukkan ke dalam basis data aturan. Permintaan yang diinvestasikan adalah minat terbesar, sejak
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
DAN SAYA. Friedman
diizinkan dengan menggabungkan PVF untuk mengevaluasi karakteristik spasial dan temporal bersama dari objek yang diteliti.
PVF yang dijelaskan di atas memastikan analisis kelas yang cukup luas
rasio spatio-temporal "x antara karakteristik elemen objek pemeriksaan, bagaimanapun, tergantung pada spesifikasi area subjek, pengembangan dan PVF lainnya dimungkinkan.
Berbeda dengan aturan yang dihasilkan dengan memperbaiki situasi dengan tipe mereka, aturan generalisasi kelompok yang sedang dipertimbangkan di sini bukanlah situasi secara keseluruhan, tetapi untuk masing-masing objek, proses atau bahkan sumber daya SCM. Dalam slot pvf.<условие>
dan<параметры_сходства> Anda dapat memasukkan kondisi logis dan berbagai karakteristik elemen ICM, termasuk jenis dan kategori elemen-elemen ini. CCM tidak memberikan prosedur otomatis untuk menghasilkan aturan tersebut, mereka dirancang oleh pengguna, dan probabilitas di dalamnya dihitung ulang selama klasifikasi yang mirip dengan di atas.
Kesimpulan
Berdasarkan definisi formal yang diperkenalkan dari berbagai jenis situasi yang timbul dari pemodelan CDO, model hierarkisnya telah dikembangkan, terdiri dari: sistem formal - SCM dan EC terintegrasi dengan pluralitas elemen dasar (7) - (10) - (10) , satu set aturan sintaksis menghasilkan beberapa elemen SCM lainnya dalam bentuk hubungan tipe (7), (8), sistem aksioma (15), (16) dan aturan output (17), (18), (18) ), serta aturan untuk mengubah komponen-komponen sistem formal ini, tergantung pada tujuan pemodelan dan penelitian obyektif saat ini dari situasi yang ditanyakan dengan memilih fragmen SCM dan manajemen kesimpulan yang tepat dalam EC CMS. SCM mengacu pada model semiotik (ikonik), karena mengembangkan tiga kelompok aturan transformasi logis - pengisian ulang, klasifikasi dan ringkasan situasi.
Perbedaan model yang diusulkan terdiri dari mengintegrasikan EDSO yang berorientasi dana, yang memastikan pemrosesan data yang logis dan analitik bersama dan analisis situasional keadaan objek yang dipelajari menggunakan keahlian dan dengan mempertimbangkan ketergantungan waktu-waktu dalam karakteristik SDO yang dilakukan menggunakan informasi kartografi.
LITERATUR
1. Kuzmin I.a., Putilov v.A., Fillychars v.v. Memproses informasi dalam penelitian ilmiah. L.: Nauka, 1991. 304 p. 2. Cycritisis D., model data Lochovski F. M.: Keuangan dan Statistik, 1985. 420 p. 3. Samara A.A. Pengantar metode numerik. M.: Sains, 1987. 288 p. 4. BRZZOVSKY A.V., Fillychars v.v. Analisis konseptual sistem komputasi. St. Petersburg: LIAP, 1991. 78 p. 5. Friedman A.ya. Manajemen situasional struktur sistem industri dan alam. Metode dan model. Saarbrücken, Jerman: Pap Lambert Academic Publishing, 2015. 530 p. 6. POSPELOV D.A. Manajemen Saturasi: Teori dan Praktek. M.: Sains, 1986. 288 p. 7. Panduan Mitchel E. ESRI tentang analisis GIS. 1999. T. 1. 190 p.
8. Pemodelan konseptual sistem informasi / ed. V.v. Filkkova. SPB.: PVO FFO, 1998. 356 c. 9. Generasi otomatis hipotesis dalam sistem cerdas / SOST. ENS. Pankratova, v.k. Finn. M.: Librok, 2009. 528 p. 10. DARWINCHE A. Pemodelan dan alasan dengan jaringan Bayesian. Cambridge University Press, 2009. 526 p.
Friedman Alexander Yakovlevich - Doktor N., Profesor, peneliti terkemuka di Institute of Informatics dan Modeling Matematika RAS KNC; Surel: [Dilindungi Email] kolasc.net.ru.
Buletin dari Pusat Ilmiah Kola RAS 4/2015 (23)
Definisi. Di bawah sistem dinamis dipahami sebagai objek yang pada setiap kali TT di salah satu negara yang mungkin Z dan mampu beralih dari waktu ke waktu dari satu negara ke negara lain di bawah aksi alasan eksternal dan internal.
Sistem dinamis sebagai objek matematika berisi deskripsi mekanisme berikut:
- - deskripsi perubahan negara di bawah pengaruh alasan internal (tanpa gangguan lingkungan eksternal);
- - Deskripsi penerimaan sinyal input dan perubahan keadaan di bawah aksi sinyal ini (model dalam bentuk fungsi transisi);
- - Deskripsi pembentukan sinyal output atau reaksi sistem dinamis pada penyebab internal dan eksternal perubahan negara (model dalam bentuk fungsi output).
Argumen sinyal input dan output dari sistem dapat berfungsi sebagai waktu, koordinat spasial, serta beberapa variabel yang digunakan dalam transformasi Laplace, Fourier dan lainnya.
Dalam kasus paling sederhana, operator sistem mengkonversi fungsi vektor x (t) ke dalam fungsi vektor y (t). Model-model jenis ini disebut dinamis (sementara).
Model dinamis dibagi menjadi stasioner ketika struktur dan sifat operator W (t) tidak berubah dari waktu ke waktu, dan non-stasioner.
Tanggapan sistem stasioner terhadap sinyal apa pun hanya bergantung pada interval waktu antara waktu perturbasi input dan kali ini dimulai. Proses konversi sinyal input tidak tergantung pada pergeseran sinyal input dari waktu ke waktu.
Reaksi sistem non-stasioner tergantung pada waktu saat ini dan pada saat penerapan sinyal input. Dalam hal ini, ketika sinyal input bergeser dalam waktu (tanpa mengubah bentuknya), sinyal output tidak hanya bergeser dari waktu ke waktu, tetapi juga mengubah formulir.
Model dinamis dibagi menjadi model sistem tanpa rak dan inersia (model dengan delay).
Model idle sesuai dengan sistem di mana operator W menentukan ketergantungan nilai output dari input satu dan titik yang sama dalam waktu - y \u003d w (x, t).
Dalam sistem inersia, nilai-nilai parameter output tidak hanya bergantung pada saat ini, tetapi juga nilai variabel sebelumnya
Y \u003d W (Z, XT, XT-1, ..., X-K).
Model inersia juga disebut model dengan memori. Operator transformasi dapat berisi parameter yang biasanya tidak diketahui - y \u003d w (, z, x), di mana \u003d (1.2, ..., k) - parameter vektor.
Fitur yang paling penting dari struktur operator adalah linearitas atau nonlinier sehubungan dengan sinyal input.
Untuk sistem linear, prinsip superposisi selalu berlaku, yaitu bahwa kombinasi linear dari sinyal input sewenang-wenang disesuaikan dengan kombinasi linear sinyal yang sama pada output sistem
Model matematika menggunakan operator linear dapat ditulis sebagai y \u003d wx.
Jika kondisi (2.1) tidak dilakukan, model ini disebut nonlinear.
Model dinamis diklasifikasikan menurut operasi matematika mana yang digunakan di operator. Anda dapat mengalokasikan: aljabar, fungsional (jenis integral konvolusi), model diferensial, membeda-beda, dll.
Model satu dimensi disebut sedemikian rupa sehingga juga input, dan responsnya secara bersamaan nilai skalar.
Tergantung pada dimensi parameter, model dibagi menjadi satu dan multiparameter. Klasifikasi model juga dapat dilanjutkan tergantung pada jenis sinyal input dan output.
Ada model yang mengikat dan mengoordinasikan dua, pada pandangan pertama, jauh dari satu sama lain, deskripsi seseorang adalah psikofisik dan transparson. Model ini memiliki sejarah berabad-abad dan bergantung pada penelitian mendalam dan pengalaman praktis yang ditransmisikan langsung dari guru kepada siswa. Dalam bahasa tradisi, perwakilan mana yang merupakan penulis buku ini, model ini disebut model spasial, (yang telah berulang kali disebutkan dalam bab pertama). Ada beberapa paralel dari model spasial ruang dengan deskripsi kuno lainnya dari seseorang (sistem shakr - tubuh "tipis"; "pusat energi" - "rencana kesadaran", dll.) Sayangnya, sebuah studi serius tentang model-model ini sekarang, dalam banyak kasus, digantikan oleh gagasan vulgar yang umum tentang Chakrah, seperti tentang formasi tertentu secara spasial, dan tentang tubuh "halus", seperti tentang sejenis "Matryshk", yang terdiri dari beberapa entitas mata telanjang yang tidak terlihat. Hanya sejumlah kecil studi mabuk modern tentang masalah ini yang diketahui oleh penulis [lihat, misalnya, Yog №20 "Pertanyaan Teori General Chakra" St. Petersburg 1994.]
Situasi saat ini sangat tidak menguntungkan: spesialis yang sangat bijaksana disetel ke model chakra dan tubuh "tipis" skeptis, lainnya (kadang-kadang meskipun pengalaman panjang pekerjaan oleh seorang psikolog atau psikoterapis) menjadi satu baris dengan ibu rumah tangga (mereka tidak dipahami) Kursus Kunjungan "Psikis", dan isi kembali pasukan pembawa legenda tentang Chakra dan "tubuh" yang didistribusikan oleh brosur populer. Terkadang datang untuk omset komik. Jadi, salah satu penulis buku ini adalah beberapa tahun yang lalu pada pelatihan psikologis, dengan unsur-unsur "esoterica", di mana timah yang sangat otoritatif memberi tentang instruksi seperti itu kepada salah satu latihan: "Kamu taruh Sebuah "jangkar" dengan tangan penting Anda. Hak untuk klien di chakra bawah ... "bahwa sebagian besar hadirnya segera dengan antusiasme mencoba menerapkan (tentu saja, tidak lebih jauh dari pada imajinasi mereka).
Selanjutnya, kita tidak akan menyebut Chakra dan mayat, dan kita akan menggunakan bahasa volume dan spasi. Namun, jangan, lakukan korespondensi yang tidak ambigu antara volume dan chakra, spasi dan badan; Meskipun beberapa kesamaan, model-model ini berbeda; Perbedaan, pada gilirannya, tidak terkait dengan klaim atas kebenaran besar atau lebih kecil, tetapi dengan kenyamanan untuk praktik yang kami hadir di halaman buku ini.
Mari kita kembali lagi ke definisi volume dan ruang yang kami berikan pada bab 1 dan 2:
Jadi, volume bukan bagian dari tubuh fisik dan bukan daerah yang terlokalisasi. Setiap volume adalah negara psikofisika holistik, sebuah pendidikan yang mencerminkan kombinasi tertentu dari kualitas tubuh tertentu, secara keseluruhan. Untuk berbicara dalam bahasa energi, volume adalah kisaran energi tertentu, yang, ketika memfokuskan persepsi di dunia fisik, dimanifestasikan dalam kombinasi jaringan, organ, situs sistem saraf, dll. Dalam versi yang cukup disederhanakan, dimungkinkan untuk setiap volume untuk menemukan fitur yang paling mengkarakteristik dan tugas yang dilakukannya dalam tubuh. . Dengan demikian, fungsi Cochoker dapat dikaitkan dengan tugas bertahan hidup dalam segala bentuknya (fisik, sosial, spiritual), manifestasi, kelahiran, menjadi ... Fungsi volume kemih, kesuburan, kesuburan, kesublim, Pengembangan dan multi-cara, keragaman dan pasokan ... Untuk volume umbilical, tugas utama (rentang energi baca) - pemesanan, penataan, kontrol, dan pengikatan. Dll. Kami masih akan tertarik pada fungsi volume yang tidak spesifik. Dan mekanisme umum untuk bekerja dengan mereka.
Setiap pengalaman, setiap pengalaman yang dirasakan oleh kami terutama melalui satu atau volume lainnya. Ini berlaku untuk pengalaman apa pun - jika kita ingin mengaktifkan ini atau pengalaman itu, senang dengan satu atau volume lain dan kita mulai menganggap dunia "melaluinya." Berkenaan dengan pekerjaan psikoterapi - ketika terapis menarik bagi beberapa pengalaman klien: "masalah" atau "sumber daya", berusaha bekerja dengan "bagian dari orang" tertentu, itu, dengan demikian memfokuskan kesadaran pasien di beberapa daerah Volume ini atau itu (ngomong-ngomong, kami secara singkat menyebutkan fungsi hanya tiga volume yang lebih rendah karena pemfokusan yang nyata dari perhatian pada volume atas adalah fenomena yang luar biasa - semuanya tidak begitu sederhana seperti yang dijelaskan dalam buku-buku). Hal yang sama berlaku untuk spasi. Ingatlah bahwa spasi adalah skema persepsi, yang mencerminkan tingkat "kehalusan" persepsi. Volume yang sama pada berbagai tingkat persepsi akan memanifestasikan dirinya dengan caranya sendiri, sambil mempertahankan tugas-tugas utama mereka. Misalnya, volume pusar di ruang acara muncul melalui sejumlah situasi di mana seseorang menghubungkan sesuatu dengan sesuatu, ia mengatur, mengelola, dll., Di namespace - volume yang sama akan memanifestasikan dirinya melalui skema. Pemodelan, menyelaraskan pikiran dan pandangan tentang dunia, rencana bangunan, dll., Di ruang refleksi, seluruh spektrum emosional juga akan dicat dengan tugas-tugas yang sesuai dengan volume ini.
Model besar-spasial tubuh manusia dapat secara konvensional hadir dalam bentuk skema (Gbr.3.)
Gbr.3. Model spact.
Dalam skema (Gbr. 3), jelas jelas bahwa setiap ruang mencakup seluruh spektrum energi pada tingkat tertentu "kehalusan", di mana setiap volume adalah "sektor" yang membedakan rentang energi tertentu.
Jadi, model spasial dan spasial memungkinkan dalam diri seseorang dan di dunia, yang dianggap sebagai struktur energi dinamis, untuk menyoroti kualitas energi yang berbeda. Dalam persepsi, energi kualitas ini memanifestasikan diri melalui kombinasi tertentu dari berbagai faktor:
proses fisiologis (mekanik, termal, bahan kimia, elektrodinamik), dinamika impuls saraf, aktivasi modalitas tertentu, warna emosi dan pemikiran, menggabungkan peristiwa, kemakmuran nasib; Menemukan ke dalam kondisi "eksternal" yang sesuai: geografis, iklim, sosial, politik, historis, budaya ...
Aliran energi.
Skema yang ditunjukkan pada Gambar.3. memberi kita model energi tubuh manusia. Dari sudut pandang ini, seumur hidup seseorang, sebagai manifestasi, pendaftaran energi ini atau sebagai dinamika persepsi diri, dapat diwakili sebagai gerakan-pulsasi "pola" tertentu dalam diagram di mana masing-masing Momen waktu ini atau area lain dari spektrum energi diaktifkan (beras .four.).
Namun, dinamika persepsi diri dan gerakan energi tidak begitu sewenang-wenang dan beragam untuk orang biasa. Ada area di mana persepsi, jadi untuk berbicara, diperbaiki dan cukup stabil, beberapa area spektrum hanya tersedia sesekali dan dengan kebetulan khusus. Ada area yang hampir tidak dapat diakses oleh kesadaran sepanjang hidup (untuk setiap orang berbeda: untuk satu orang, pengalaman makna tidak tersedia untuk satu orang, yang lain tidak selamat dari tubuhnya, yang ketiga tidak dapat bertahan dalam kualitas tertentu. emosi, peristiwa, pikiran dll.).
Lintasan gerakan dan fiksasi persepsi dan kesadaran yang paling mungkin ditentukan oleh dominan. Menjadi jelas bahwa untuk melepaskan diri dari lintasan yang paling mungkin ini dan posisi persepsi yang berkelanjutan, Anda memerlukan energi tambahan dan, yang paling penting, kemampuan untuk mengarahkan energi ini ke arah yang benar, sehingga tidak masuk ke dalam akumulasi. saluran stereotip.
| ||||||||
| ||||||||
| ||||||||
Gbr.4. Dinamika persepsi dalam waktu.
Ini menjelaskan keberadaan yang sulit dijangkau dan tidak dapat diakses untuk persepsi dan kesadaran akan rentang - biasanya tidak ada orang yang memiliki energi tambahan ini; Hanya kadang-kadang dapat dirilis sebagai hasil dari keadaan yang luar biasa, paling sering stres, yang akan memungkinkan persepsi untuk beralih ke dalam kisaran yang sebelumnya tidak dapat diakses (perpindahan persepsi yang tiba-tiba dapat menyebabkan munculnya beberapa kemampuan baru dalam kondisi biasa dalam kondisi biasa. ).
| |
Untuk deskripsi yang lebih rinci tentang situasi ini, kita perlu mengajukan banding ke konsep tersebut. Aliran energi. Pergerakan aliran energi, pengembangan titik impuls persepsi dalam sistem energi spasial. Bisa juga dikatakan: aliran energi adalah koneksi dinamis dari berbagai bidang di bidang individu sesuai dengan pita energi total (misalnya, dengan satu modalitas).
"Sementara dalam dialog berkelanjutan dengan dunia, seseorang (I.S.) merespons hampir semua sinyal yang berasal dari pergerakan aliran energi. Dan sensitivitas I.S. Jauh di atas ambang persepsi indera. Dengan demikian, ada banyak reaksi tidak sadar.
Fitur Deformasi Pribadi I.S. Buat arus energi individu karakteristik konstan. Fakta bahwa kita menyadari bagaimana sensasi, emosi, pikiran, gerakan tubuh, dan vikisituds nasib, memori, proyeksi masa depan, penyakit, fitur budaya dan pandangan dunia adalah semua gerakan energi ini (dan banyak lagi). "
Dimungkinkan untuk secara syarat mengalokasikan aliran energi yang konstruktif dan destruktif. Konstruktif E. - Dinamika Persepsi, Berkontribusi pada Penghapusan Deformasi dari I.S. - Struktur yang kaku dan dominan. E. Destruktif E. - Dinamika Persepsi yang berkontribusi pada munculnya yang baru atau penguatan dari deformasi yang ada I.S.
Pada gilirannya, dinamika aliran energi kita akan menyebut proses dinamis multifaktor yang menerjemahkan persepsi seseorang dari satu negara ke negara lain (contoh dinamika aliran energi ditunjukkan pada Gambar.5.).
Dalam tubuh holistik, aliran energi apa pun dimungkinkan untuk itu (tubuh) benar-benar transparan dan ditembus. Dinamika arus energi dapat, dalam kasus seperti itu, menerjemahkan persepsi ke posisi apa pun. (Ini setara dengan apa yang kami sebut melalui kesadaran dalam Bab 1.).
Dinamika aliran energi - prosesnya multifaktorial, karena Negara apa pun dimanifestasikan dalam bentuk kombinasi sejumlah besar faktor (misalnya, sensasi tertentu, sifat gerakan. Mimik, parameter suara, emosi tertentu, dll.) Dinamika arus energi menerjemahkan satu keadaan ke negara lain (lebih tepatnya, proses ini merupakan perubahan kondisi yang berkelanjutan) dan, dengan demikian, beberapa faktor dan parameter dapat berubah melalui mana aliran energi dimanifestasikan.
Gbr.5. Contoh dinamika aliran energi yang menerjemahkan persepsi dari suatu negara dengan struktur yang kaku (a) dalam lebih holistik (d), dalam satu ruang
Jika Anda sekarang memohon psikoterapi, maka kami akan menemukan yang berikut:
Pasien dalam keadaan persepsi tertentu (ditentukan oleh dominannya), yang jelas tidak integral, dalam energinya ada struktur lokal yang kaku, yang tidak memungkinkan untuk menggeser persepsi kepada ketentuan lain. Untuk keluar dari situasi seperti itu, perlu untuk mengatur aliran energi, memungkinkan Anda untuk beralih ke keadaan lain yang akan dianggap pasien lebih positif. Pada psikoterapi ini, biasanya berakhir.
Jika Anda melihat posisi yang lebih umum, ternyata tidak pasien atau pasien yang disembuhkan dan besar tidak berbeda banyak dari "pasien". Satu-satunya perbedaan adalah bahwa "pasien" menganggap keberuntungannya, sebagai ketidaknyamanan, dan "sehat" - lebih - Meekomfort dan, mungkin, memiliki lebih banyak derajat kebebasan. Namun, itu tidak ada hubungannya dengan integritas, karena Dan keadaan "pasien" dan "sehat" adalah, sebagai suatu peraturan, masih terbatas, terlokalisasi dan menetapkan persepsi persepsi.
Integritas menyiratkan kesempatan diri Tugas dari setiap aliran energi dan pengalaman dunia adalah total, secara bersamaan dengan semua organisme.
