2024 लेखक: Howard Calhoun | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 10:28
मॉडलिंग आधुनिक जीवन में सबसे महत्वपूर्ण उपकरणों में से एक है जब कोई भविष्य देखना चाहता है। और यह आश्चर्य की बात नहीं है, क्योंकि इस पद्धति की सटीकता बहुत अधिक है। आइए एक नज़र डालते हैं कि इस लेख में एक नियतात्मक मॉडल क्या है।
सामान्य जानकारी
नियतात्मक प्रणाली मॉडल में यह विशेषता होती है कि यदि वे काफी सरल हैं तो उनका विश्लेषणात्मक रूप से विश्लेषण किया जा सकता है। अन्यथा, इस उद्देश्य के लिए महत्वपूर्ण संख्या में समीकरणों और चरों का उपयोग करते समय, इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटरों का उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा, कंप्यूटर सहायता, एक नियम के रूप में, केवल उन्हें हल करने और उत्तर खोजने के लिए नीचे आती है। इस वजह से, हमें समीकरणों की प्रणालियों को बदलना होगा और एक अलग विवेक का उपयोग करना होगा। और इससे गणना में त्रुटियों का खतरा बढ़ जाता है। सभी प्रकार के नियतात्मक मॉडल को इस तथ्य की विशेषता है कि अध्ययन के तहत एक निश्चित अंतराल पर मापदंडों का ज्ञान हमें गतिशीलता को पूरी तरह से निर्धारित करने की अनुमति देता है।विदेशों में प्रसिद्ध संकेतकों का विकास।
विशेषताएं
नियतात्मक गणितीय मॉडल एक साथ कई कारकों के प्रभाव को निर्धारित करने की अनुमति नहीं देते हैं, और प्रतिक्रिया प्रणाली में उनकी विनिमेयता को भी ध्यान में नहीं रखते हैं। उनकी कार्यक्षमता किस पर आधारित है? यह गणितीय नियमों पर आधारित है जो किसी वस्तु की भौतिक और रासायनिक प्रक्रियाओं का वर्णन करता है। इसके लिए धन्यवाद, सिस्टम के व्यवहार का काफी सटीक अनुमान लगाया जाता है।
प्रक्रिया के मैक्रोकिनेटिक्स द्वारा निर्धारित थर्मल और भौतिक संतुलन के सामान्यीकृत समीकरणों का भी निर्माण के लिए उपयोग किया जाता है। अधिक भविष्यवाणी सटीकता के लिए, एक नियतात्मक मॉडल में विचाराधीन वस्तु के अतीत के बारे में प्रारंभिक जानकारी की अधिकतम संभव मात्रा होनी चाहिए। इसे उन तकनीकी समस्याओं पर लागू किया जा सकता है जहां इसे अनुमति दी जाती है, एक कारण या किसी अन्य के लिए, मापदंडों के मूल्यों और उनके माप के परिणामों में वास्तविक उतार-चढ़ाव की उपेक्षा करने के लिए। इसके अलावा, उपयोग के लिए संकेतों में से एक यह है कि यादृच्छिक त्रुटियों का समीकरणों की प्रणाली की अंतिम गणना पर एक महत्वहीन प्रभाव हो सकता है।
नियतात्मक मॉडल के प्रकार
वे/आवधिक नहीं हो सकते हैं। दोनों प्रकार समय में निरंतर हो सकते हैं। उन्हें असतत दालों के अनुक्रम के रूप में भी दर्शाया जाता है। उन्हें लाप्लास छवि या फूरियर इंटीग्रल का उपयोग करके वर्णित किया जा सकता है।
निर्धारक फैक्टोरियल मॉडल में प्रक्रिया के इनपुट और आउटपुट पैरामीटर के बीच कुछ कनेक्शन होते हैं। मॉडल सेट हैंतार्किक, विभेदक और बीजीय समीकरणों के माध्यम से (हालाँकि उनके समाधान समय के कार्य के रूप में प्रस्तुत किए जा सकते हैं)। साथ ही, प्राकृतिक परिस्थितियों में या त्वरित जंग परीक्षणों के दौरान प्राप्त किए गए प्रायोगिक डेटा गणना के आधार के रूप में काम कर सकते हैं। कोई भी नियतात्मक मॉडल सिस्टम की विशेषताओं का एक निश्चित औसत प्रदान करता है।
अर्थव्यवस्था में उपयोग
आइए एक व्यावहारिक प्रयोग पर नजर डालते हैं। नियतात्मक सूची प्रबंधन मॉडल इसके लिए उपयुक्त हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि उन्हें रैखिक प्रोग्रामिंग समस्याओं के वर्ग में औपचारिक रूप दिया गया है।
तो, गणना के लिए निम्नलिखित संकेतक निर्धारित करना आवश्यक है: संसाधनों की लागत और विभिन्न उत्पादन विधियों का उपयोग करके उत्पादों का उत्पादन, जिनमें से प्रत्येक की अपनी तीव्रता है; चर जो चल रही प्रक्रियाओं में सभी विशेषताओं का वर्णन करते हैं (सामग्री के साथ कच्चे माल सहित)। सब कुछ तय किया जाना चाहिए। प्रत्येक व्यक्तिगत संसाधन, उत्पाद, सेवा - यह सब भौतिक संतुलन में दर्ज किया जाता है।
साथ ही, निर्णयों की पूर्णता के लिए लिए गए निर्णयों की गुणवत्ता का वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन देना आवश्यक है। इस प्रकार, नियतात्मक आर्थिक मॉडल उन प्रक्रियाओं का वर्णन करने के लिए आदर्श हैं जिन पर सिस्टम की प्रारंभिक स्थिति निर्भर करती है। इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर के साथ काम करते समय, यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि कंप्यूटर केवल निश्चित कारकों के साथ काम कर सकते हैं।
बिल्डिंग मॉडल
वर्तमान के मुख्य मापदंडों को प्रस्तुत करने की विधि के अनुसारतकनीकी प्रक्रियाओं को दो प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है:
- सन्निकटन मॉडल। उनमें, व्यक्तिगत उत्पादन इकाइयों को उनके कामकाज के लिए सीमा विकल्पों के निश्चित वैक्टर के एक सेट के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।
- वेरिएबल पैरामीटर वाले मॉडल। इस मामले में, भिन्नता की कुछ श्रेणियां निर्धारित की जाती हैं, और सीमा विकल्पों के वैक्टर से मेल खाने के लिए अतिरिक्त समीकरण पेश किए जाते हैं।
ये नियतात्मक कारक मॉडल उन्हें लागू करने वाले व्यक्ति को व्यक्तिगत विशेषताओं पर विशिष्ट प्रावधानों के प्रभाव को निर्धारित करने की अनुमति देंगे। लेकिन पृथक्करण वक्रों के लिए परिकलित व्यंजक प्राप्त करना संभव नहीं होगा। यदि, हालांकि, निरंतर उत्पादन के गतिशील अनुकूलन की गणना की जाती है, तो तकनीकी प्रक्रियाओं के आगे बढ़ने के बारे में जानकारी की संभाव्य प्रकृति को ध्यान में नहीं रखा जाना चाहिए।
फैक्टर मॉडलिंग
इसका संदर्भ पूरे लेख में देखा जा सकता है, लेकिन हमने अभी तक इस पर चर्चा नहीं की है कि यह क्या है। कारक मॉडलिंग का तात्पर्य है कि मुख्य प्रावधानों पर प्रकाश डाला गया है, जिसके लिए एक मात्रात्मक तुलना आवश्यक है। निर्धारित लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, अध्ययन एक रूप परिवर्तन उत्पन्न करता है।
यदि एक कठोर नियतात्मक मॉडल में दो से अधिक कारक होते हैं, तो इसे मल्टीफैक्टोरियल कहा जाता है। इसका विश्लेषण विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है। आइए एक उदाहरण के रूप में गणितीय आँकड़ों का उपयोग करें। इस मामले में, यह पूर्व निर्धारित और विकसित एक प्राथमिक मॉडल के दृष्टिकोण से सौंपे गए कार्यों पर विचार करता है। पसंदउनमें से एक सार्थक प्रस्तुति के अनुसार किया जाता है।
मॉडल के गुणात्मक निर्माण के लिए, तकनीकी प्रक्रिया के सार और इसके कारण और प्रभाव संबंधों के सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक अध्ययन का उपयोग करना आवश्यक है। यह उन विषयों का मुख्य लाभ है जिन पर हम विचार कर रहे हैं। नियतात्मक कारक विश्लेषण मॉडल हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में सटीक पूर्वानुमान की अनुमति देते हैं। उनके गुणवत्ता मानकों और बहुमुखी प्रतिभा के लिए धन्यवाद, वे इतने व्यापक हो गए हैं।
साइबरनेटिक नियतात्मक मॉडल
वे विश्लेषण-आधारित क्षणिक प्रक्रियाओं के कारण हमारे लिए रुचिकर हैं जो बाहरी वातावरण के आक्रामक गुणों में किसी भी, यहां तक कि सबसे महत्वहीन परिवर्तनों के साथ होती हैं। गणना की सरलता और गति के लिए, मामलों की वर्तमान स्थिति को एक सरलीकृत मॉडल द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह सभी बुनियादी जरूरतों को पूरा करता है।
स्वचालित नियंत्रण प्रणाली की दक्षता और उसके निर्णयों की दक्षता सभी आवश्यक मापदंडों की एकता पर निर्भर करती है। उसी समय, निम्नलिखित समस्या को हल करना आवश्यक है: जितनी अधिक जानकारी एकत्र की जाती है, त्रुटि की संभावना उतनी ही अधिक होती है और प्रसंस्करण समय जितना लंबा होता है। लेकिन अगर आप अपने डेटा के संग्रह को सीमित करते हैं, तो आप कम विश्वसनीय परिणाम पर भरोसा कर सकते हैं। इसलिए, एक बीच का रास्ता खोजना आवश्यक है जो पर्याप्त सटीकता की जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देगा, और साथ ही यह अनावश्यक तत्वों द्वारा अनावश्यक रूप से जटिल नहीं होगा।
बहुगुणात्मक नियतात्मकमॉडल
इसे गुणकों को उनके समुच्चय में विभाजित करके बनाया जाता है। एक उदाहरण के रूप में, हम विनिर्मित उत्पादों (पीपी) की मात्रा बनाने की प्रक्रिया पर विचार कर सकते हैं। तो, इसके लिए श्रम (पीसी), सामग्री (एम) और ऊर्जा (ई) होना आवश्यक है। इस मामले में, पीपी कारक को एक सेट (आरएस; एम; ई) में विभाजित किया जा सकता है। यह विकल्प कारक प्रणाली के गुणक रूप और इसके अलग होने की संभावना को दर्शाता है। इस मामले में, आप निम्नलिखित परिवर्तन विधियों का उपयोग कर सकते हैं: विस्तार, औपचारिक अपघटन और लंबा करना। पहले विकल्प ने विश्लेषण में व्यापक आवेदन पाया है। इसका उपयोग किसी कर्मचारी के प्रदर्शन की गणना करने के लिए किया जा सकता है, इत्यादि।
लंबाई करते समय, एक मान को अन्य कारकों से बदल दिया जाता है। लेकिन अंतिम परिणाम एक ही संख्या होना चाहिए। बढ़ाव का एक उदाहरण हमारे द्वारा ऊपर माना गया था। केवल औपचारिक विस्तार शेष है। इसमें एक या अधिक पैरामीटरों के प्रतिस्थापन के कारण मूल फैक्टोरियल मॉडल के हर को लंबा करने का उपयोग शामिल है। इस उदाहरण पर विचार करें: हम उत्पादन की लाभप्रदता की गणना करते हैं। ऐसा करने के लिए, लाभ की राशि को लागत की राशि से विभाजित किया जाता है। गुणा करते समय, एक मान के बजाय, हम सामग्री, कर्मियों, करों, आदि के लिए योग व्यय से विभाजित करते हैं।
संभावनाएं
ओह, अगर सब कुछ योजना के अनुसार हुआ! लेकिन ऐसा कम ही होता है। इसलिए, व्यवहार में, नियतात्मक और संभाव्य मॉडल अक्सर एक साथ उपयोग किए जाते हैं। बाद के बारे में क्या कहा जा सकता है? उनकी ख़ासियत यह है कि वे विभिन्न को भी ध्यान में रखते हैंसंभावनाएं उदाहरण के लिए, निम्नलिखित लें। दो राज्य हैं। उनके बीच संबंध बहुत खराब हैं। तीसरा पक्ष तय करता है कि किसी एक देश के उद्यमों में निवेश करना है या नहीं। आखिरकार, अगर युद्ध छिड़ जाता है, तो मुनाफे को बहुत नुकसान होगा। या आप उच्च भूकंपीय गतिविधि वाले क्षेत्र में संयंत्र के निर्माण का उदाहरण दे सकते हैं। आखिरकार, यहां प्राकृतिक कारक काम कर रहे हैं, जिन्हें ठीक से ध्यान में नहीं रखा जा सकता है, यह केवल लगभग किया जा सकता है।
निष्कर्ष
हमने विचार किया है कि नियतात्मक विश्लेषण के मॉडल क्या हैं। काश, उन्हें पूरी तरह से समझने और उन्हें व्यवहार में लाने में सक्षम होने के लिए, आपको बहुत अच्छी तरह से सीखना चाहिए। सैद्धांतिक नींव पहले से ही मौजूद हैं। साथ ही, लेख के ढांचे के भीतर, अलग-अलग सरल उदाहरण प्रस्तुत किए गए थे। इसके अलावा, काम करने वाली सामग्री की क्रमिक जटिलता के मार्ग का अनुसरण करना बेहतर है। आप अपने कार्य को थोड़ा सरल कर सकते हैं और ऐसे सॉफ़्टवेयर के बारे में सीखना शुरू कर सकते हैं जो उपयुक्त अनुकरण कर सकते हैं। लेकिन चुनाव जो भी हो, बुनियादी बातों को समझें और सवालों के जवाब देने में सक्षम हों कि क्या, कैसे और क्यों अभी भी जरूरी है। आपको सही इनपुट डेटा चुनने और सही क्रियाओं को चुनने के साथ शुरुआत करना सीखना चाहिए। तब कार्यक्रम अपने कार्यों को सफलतापूर्वक करने में सक्षम होंगे।
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