حجم - مدل پروستوروف. روش‌شناسی برای ایجاد الگوهای فضا-ساعتی و روند مدل‌های فضا-زمان و پویا

توسعه 1 تجزیه و تحلیل روش های تحقیق و سیستم های پردازش و تحقیق در مورد اشیاء دینامیک با توجه به میراث تصویر.

1.1 تصاویر به عنوان منبع اطلاعات متفرقه.

1.2 طبقه بندی وظایف تشخیص تصویر.

1.3. طبقه بندی روش ها برای ارزیابی پویایی بازار.

1.3.1 تجزیه و تحلیل روشهای مرسوم برای ارزیابی سهم بازار.

1.3.2. تجزیه و تحلیل روش های گرادیان برای ارزیابی روخو.

1.4 طبقه بندی گروه های نشانه

1.5 تجزیه و تحلیل روش های تقسیم بندی اشیاء در حال فروپاشی.

1.6 روش های تفسیر صحنه و اهمیت آن برای ژانر صحنه.

1.7 سیستم های پردازش و تشخیص اشیاء پویا.

1.7.1 سیستم های سخت افزاری و نرم افزاری تجاری.

1.7.2 سیستم های نرم افزاری آزمایشی و پیش از نظرسنجی.

1.8 بیان مشکل پردازش مکانی-ساعتی توالی های تصویر.

1.9 نمادهای روی چلی.

فصل 2 مدل های پردازش و تفاوت تصاویر ایستا و دینامیک.

2.1 مدل پردازش و تشخیص تصاویر استاتیک.

2.2 مدل پردازش و تشخیص تصاویر پویا.

2.3 نظریه توصیفی تشخیص تصویر.

2.4 بسط نظریه توصیفی شناخت.

2.5 مدل های پیشرفته هنگام پردازش و تشخیص اشیاء پویا در صحنه های تاشو، علائم هدف را جستجو می کنند.

2.6 نمادهای روی چلی.

فصل 3 علائم و ارزیابی علائم محلی در محدوده 5 منطقه پویا.119

3.1 درک روش دقیق پردازش توالی تصویر.

3.2. ارزیابی علائم محلی روخو.

3.2.1 مرحله اولیه سازی.

3.2.2 ارزیابی داده های فضا-ساعت.

3.2.3 طبقه بندی مناطق پویا.

3.3 روش های یافتن رودخانه های محلی در مناطق.

3.3.1 یافتن و رهاسازی نکات ویژه در صحنه.

3.3.2 تخمین شار بر اساس تانسور جریان سه بعدی.

3.4 شفاف سازی حلقه های مناطقی که در حال فروپاشی هستند.

3.5 نمادهای روی چلی.

فصل 4 تقسیم بندی اهداف دینامیک در صحنه های تاشو.

4.1 مدل Bagator_vnevogo rukhu در صحنه های تاشو.

4.2 مدل های تخمین آشفتگی در دشت.

4.3 ویچنیا از مقامات گروه لی.

4.4 ایزومورفیسم ها و هممورفیسم های گروهی.

4.5 مدل تاریخچه جریان اجسام در توالی تصاویر.

4.6. تقسیم بندی یک صحنه تاشو در وسعت جسم.

4.6.1 تقسیم بندی بیش از حد.

4.6.2 تقسیم بندی.

4.6.3 پس بخش بندی.

4.7 تصویر نقطه سه بعدی روی دنباله ویدیو.

4.8 نمادهای روی چلی.

من 5 ROIZENNATION از اهداف دینامیک، فعالیت های فعال و مراحل تاشو بالا را توسعه داده ام.

5.1 گرامر زمینه ای پوبودوا:

5.1.1 تشکیل درختان تجزیه گرامری.

5.1.2. تحلیل نحوی توالی تصویر

5.1.3. تحلیل نحوی صحنه

5.2 پوبودوا فیلمبردار صحنه تاشو.

5.3 تشخیص تصاویر پویا.

5.4 تشخیص صحنه ها.

5.4.1. روشی برای شناسایی اقدامات فعال

5.4.2 برای یک فیلمبردار تماس بگیرید.

5.5 شناخت ژانر صحنه.

5.5.1 تشخیص صحنه.

5.5.2 شناخت ژانر صحنه.

5.6 نمادهای روی چلی.

توسعه 6 سیستم مهندسی پردازش و تحقیق در مورد تصویربرداری میراث و تحقیقات بیشتر تجربی.

6.1 مجتمع نرم افزاری آزمایشی "ZROYA".

6.2 عملکرد ماژول های سیستم آزمایشی "EPOEI".

6.2.1 ماژول تریم جلو.

6.2.2 ماژول ارزیابی Ruhu.

6.2.3. ماژول تقسیم بندی

6.2.4 ماژول تشخیص شی.

6.2.5 ماژول برای شناسایی فرآیندهای فعال.

6.3. نتایج تحقیقات تجربی.

6.4 پروژه کاربردی "ثبت بصری پلاک دولتی وسایل نقلیه موتوری برای طیف گسترده ای از جریان های ترافیکی."

6.5 پروژه کاربردی "سیستم شناسایی مدل های یخچال از روی تصاویر."

6.6 سیستم نرم افزاری «الگوریتم های پردازش و تقسیم بندی تصاویر منظره. شناسایی اشیاء.

6.7 نمادهای روی چلی.

لیست پیشنهادی پایان نامه ها

• بازسازی تصویر بر اساس تجزیه و تحلیل فضا-ساعت توالی ویدیو سال 2011، کاندیدای علوم فنی داموف، میخائیلو ویتالیویچ

• روش رایانه ای برای بومی سازی ویژگی ها در تصاویر ذهن های تاشو با رنگ روشن سال 2011، کاندیدای علوم فنی پاخیرکا، آندری ایوانوویچ

• روش پردازش فضا-زمان توالی های ویدئویی غیرهمگام در سیستم های برج استریو 2013، کاندیدای علوم فنی پیانکوف، دیمیترو ایگوروویچ

• تئوری و روشهای تحلیل مورفولوژیکی تصاویر 2008 rіk، دکتر فیزیک و ریاضیات Vizilter، Yuriy Valentinovich

• تشخیص ژست های پویا در سیستم بینایی کامپیوتری بر اساس نمایش داخلی فرم تصویر سال 2012، کاندیدای علوم فنی کوراکین، اولکسی ولودیمیروویچ

معرفی پایان نامه (بخشی از چکیده) با موضوع "مدل ها و روش های تشخیص تصاویر پویا بر اساس تحلیل فضایی-ساعتی توالی های تصویر"

پایان نامه های مشابه کار می کند برای تخصص "کمین نظری علوم کامپیوتر"، 05.13.17 کد HAC

• الگوریتم های ترکیبی برای مشاهده عملیاتی اشیایی که در توالی فریم های ویدئویی فرو می ریزند بر اساس روش دیفرانسیل محلی محاسبه جریان نوری سال 2010، کاندیدای علوم فنی کوزاکوف، بوریس بوریسوویچ

• روش‌هایی برای تثبیت توالی‌های ویدئویی صحنه‌های پیچیده استاتیک و پویا در سیستم‌های نظارت تصویری سال 2014، کاندیدای علوم فنی بوریاچنکو، ولدیمیر ویکتورویچ

• روش و سیستم پردازش تصاویر پویا پزشکی سال 2012، کاندیدای علوم فنی ماریاسکین، اوگن لئونیدوویچ

• تشخیص تمام زاویه تصاویر راداری از اجسام زمینی (در بالای آب) از تقسیم بندی فضای علامت به مناطق شبه تغییرناپذیر سال 2006، کاندیدای علوم فنی ماتویف، اولکسی میخایلوویچ

• روش‌ها و الگوریتم‌های شناسایی نمادهای متنی همپوشانی در سیستم‌های تشخیص تصویر با ساختار پس‌زمینه تاشو سال 2007، کاندیدای علوم فنی زوتین، الکساندر گنادیویچ

چکیده پایان نامه با موضوع "مبانی نظری علوم کامپیوتر"، فاورسکا، مارگاریتا میکولایونا

فهرست ادبیات تحقیق پایان نامه دکترای علوم فنی فاورسکا، مارگاریتا میکولایونا، متولد 2011

توجه داشته باشید که اکثر متون علمی به منظور شناخت و شناسایی متون اصلی پایان نامه ها (OCR) ارائه می شوند. ارتباطی که آنها ممکن است ضرب و شتم داشته باشند به دلیل عدم دقت الگوریتم های تشخیص است. فایل های پی دی اف پایان نامه ها و چکیده هایی که تحویل می دهیم چنین محدودیتی ندارند.

شکل پیکربندی جادار کابل طناب در طول ساعت یدک کشی وسیله نقلیه زیر آب در حالت روخو قرار دارد (سیال بودن آب، توزیع جریان در امتداد عمق)، ویژگی ها

دستگاه و ویژگی های طناب کابل (قطر، طول، شناوری و غیره). ویژگی شکل طناب کابل با مجموعه ای از مشخصات خط معین در این واقعیت نهفته است که پس از پایان روز خطوط شعاعی در محدوده های وسیع (و همچنین خطوط نصف النهار اضافی) تغییر می کنند. خطوط آزیموتال و منبع سیالیت هیدرودینامیکی در هر نقطه از کابل اهمیت کمی دارد. این امکان را فراهم می کند که نوار بافته شده برای یک فاز مشخص در برجستگی های ارتز روی محور ناگسستنی به صورت زیر آشکار شود:

و تعادل، از ذهن خارج شده، نیروهای مساوی روی یک برش ابتدایی نخ دوتایی در حالت ثابت، در نما یادداشت کنید.

معادلات دیفرانسیل ساده غیرخطی (7.30) و (7.31) یک توصیف ریاضی از پیکربندی فضایی استاتیک طناب کابل هستند. در زیر نتایج بررسی با پیروی از مسیر عالی ریونیان (7.30) و (7.31) در رایانه دیجیتال آمده است.

در شکل 7.10 منحنی کشش T تنظیم شده است، عمق و فاصله بین کشتی و کشتی هنگام ثابت کردن طناب کابل تا 6000 متر سرعت بکسل است. کشش در نقطه اتصال به کشتی (در وینچ بکسل) با و افزایش سرعت تا 4 متر بر ثانیه و با افزایش بیشتر سرعت بکسل افزایش می یابد. در این حالت، PA از عمق 6000 تا 1000 متر متغیر است و اگر بین دستگاه و کشتی بایستید، افزایش می یابد.

برنج. 7.11 نشان می دهد که چگونه تنش در نقطه اتصال به کشتی تغییر می کند، طناب کابل را سفت می کند و بین کشتی و کشتی قرار می گیرد تا سرعت بکسل افزایش یابد و در عین حال حالت ثابت حفظ شود.

عمق PA 6000 متر است. به دلیل افزایش سرعت بکسل تا 2 متر بر ثانیه، لازم است کشش کابل تا 13000 متر افزایش یابد. 7.12.

برنج. 7.10. پارامترهای استاتیک برای دسته طناب کابل، ایمن در برابر سیالیت بکسل.

برنج. 7.11. پارامترهای استاتیک برای دسته کابل-طناب در عمق ثابت PA.

ویژگی جابجایی طناب کابل هنگام یدک کشی توسط پهپاد در این واقعیت نهفته است که به دلیل سیال بودن حرکت طولانی مدت کابل با سیالات عمودی و عمودی کوچک عمل می کند. برای هر نکته ای در ذهن، سیال بودن حرکت پیشرونده عملاً از m/s تجاوز نمی کند. علاوه بر این، مطمئن شوید که بکسل به آرامی و بدون نیروهای تیز روی کابل انجام می شود. برای همه مقاصد، تجزیه و تحلیل جداگانه دینامیک ساختار طناب کابل در سطوح عمودی (راکر پایین) و افقی (پرتو جانبی) مجاز است. Rivnyannya مرحوم رخ نوشته شده است

و یک بد

همه ضرایب در مقادیر ثابت سیالیت هیدرودینامیکی و در کشش ثابت ثابت روی طناب کابل تضمین می شوند که با تعیین می شود.

روابط دیفرانسیل در روابط خصوصی (7.32) و (7.33) در هسته و همچنین در انتهای مرزی در انتهای پایین و بالایی کابل رخ می دهد و مابقی نقش تزریق هسته را ایفا می کنند و از آخرین پیش بینی ها تشکیل می شوند. سیال بودن به سکان یدک کش و تغییر کابل به نتایج ربات های وینچ بکسل:

ادغام فضایی عناصر اطراف یک شی فنی به طور گسترده در هر زمینه ای از فناوری استفاده می شود: الکترونیک رادیویی، مهندسی مکانیک، انرژی و غیره. بخش قابل توجهی از مدل سازی فضایی تجسم محیط عناصر آنها و شی فنی به عنوان یک کل است. ، الگوریتم ها و افزونه های گرافیکی پیاده سازی نرم افزار برای یک پروژه موفق.

عناصر مدل ماهیت جهانی دارند و می‌توانند به عنوان بخش ثابت بسیاری از سیستم‌های مدل‌سازی فضایی و طراحی خودکار اشیاء فنی در نظر گرفته شوند.

صرف نظر از امکانات وسط گرافیکی، سه گروه از عناصر را می توان در پس ماهیت شکل گیری مدل های گرافیکی مشاهده کرد:

1. عناصر منحصر به فرد، پیکربندی و ابعاد در سایر قسمت های مشابه تکرار نمی شود.

2. عناصر یکپارچه که شامل مجموعه خاصی از قطعات پیکربندی، بخش های اساسی این کلاس است. به عنوان یک قاعده، با اندازه استاندارد پایین عنصر یکپارچه احاطه شده است.

3. المان های انبار که شامل عناصر منحصر به فرد و یکپارچه در یک مجموعه کامل می شود. ویژگی های گرافیکی Vikoristan می تواند امکان درج عناصر ذخیره سازی را فراهم کند.

مدل سازی جادار عناصر منحصر به فرد به پیچیدگی زیادی منجر نمی شود. شکل‌دهی مستقیم تغییر مدل در حالت تعاملی کامل می‌شود، پس از آن اجرای برنامه بر اساس پروتکل شکل‌دهی مدل یا شرح متن عنصر استخراج‌شده ترسیم می‌شود.

2. انتخاب گام به گام قطعات پیکربندی فضا و تعیین اندازه آنها.

3. پیوند دادن مدل گرافیکی یک عنصر به عنصر دیگر، یک شی فنی یا یک سیستم.

4. وارد کردن اطلاعات اضافی در مورد عنصری که در حال مدل سازی است

این رویکرد برای تشکیل مدل‌های عناصر یکپارچه، اجرای نرم‌افزار قابل اعتماد را تضمین می‌کند.

مدل عناصر انبار شامل کلیت مدل اعم از عناصر منحصر به فرد و یکپارچه است. از لحاظ رویه ای، مدل یک عنصر تا شده شبیه مدل یک عنصر یکپارچه خواهد بود، مانند یک قطعه گرافیکی: مدل های آماده عناصر ظاهر می شوند. ویژگی‌های اصلی روش پیوند متقابل مدل‌هایی است که باید گنجانده شوند، و مکانیک ترکیب قطعات مجاور از عناصر ذخیره‌سازی. تمرکز اصلی بر قابلیت‌های ویژگی‌های گرافیکی ابزاری است.

ادغام یک چارچوب گرافیکی و یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) از اطلاعات فنی، باز بودن سیستم مدل‌سازی را برای کارهای طراحی پیشرفته تضمین می‌کند: طرح‌بندی‌های طراحی پیشرفته، پایه عناصر انتخاب، اسناد طراحی (متن و گرافیک) و غیره. ساختار پایگاه های داده (DB) با مزایای مدل های گرافیکی و نیازهای اطلاعاتی وظایف مرتبط تعیین می شود. اینکه چگونه می توان ویژگی های ابزاری را در نظر گرفت DBMS است که دارای یک مرکز گرافیکی است. اسرارآمیزترین شخصیت از مدل های عناصر یکپارچه می آید. در مرحله اول، در نتیجه نظام‌بندی نام‌گذاری عناصری که از نظر مفهوم و ترکیب قطعات گرافیکی از یک نوع هستند، یک نام فرضی شکل می‌گیرد یا تصویر اصلی عنصر برای مدل‌سازی انتخاب می‌شود. به طوری که مجموعه جدیدی از قطعات 'ekta' مدل شده اند.

روش های درون یابی برای نقاط با فاصله گسسته.

درون یابی اصلی در پشت نقاط به صورت زیر فرموله می شود: با توجه به یک سری نقاط (گره های درون یابی)، موقعیت و مقادیر مشخصه ها برای برخی از نماها، لازم است مقادیر مشخصه ها برای نقاط دیگر تعیین شود. که مقادیر برای آنها بیش از موقعیت است. در این مورد روش های مختلف درون یابی جهانی و محلی و بین آنها دقت و تقریب وجود دارد.

با درون یابی جهانی در کل قلمرو، یک تابع محاسبه واحد به طور همزمان ایجاد می شود z = F (x، y).تغییر یک مقدار به چه صورت است (x, y)در ورودی به کل DEM حاصله اختصاص داده می شود. با درون یابی محلی، الگوریتم محاسبه نمونه های مختلف از یک مجموعه تصادفی از نقاط، معمولا نزدیک به یکدیگر، بسیار پیچیده است. بنابراین، تغییر انتخاب نقطه نیز بر نتایج پردازش یک قطعه کوچک قلمرو تأثیر می گذارد. الگوریتم های درون یابی جهانی سطوح صاف را با تعداد کمی تغییرات تیز ایجاد می کنند. بوی تعفن در پاییز راکد خواهد شد، زیرا شکل سطح، به عنوان مثال، روند، بسیار واضح است. هنگامی که فعال باشد، فرآیند درون یابی محلی بخش های بزرگی از مجموعه داده های جهانی جهانی می شود.

روش های درونیابی دقیق

روش های درونیابی دقیقنمایش داده ها در نقاط (گره ها) که درون یابی بر اساس آنها انجام می شود و از نقاط محور با مقادیر شناخته شده عبور می کند. تجزیه و تحلیل عروق،که در آن تمام مقادیر مدل‌هایی که مدل‌سازی می‌شوند برابر با مقادیر در نزدیک‌ترین نقطه فرض می‌شوند. در نتیجه، محدوده های Thyssen با تغییر شدید در ارزش حلقه ها ایجاد می شوند. این روش در مطالعات زیست محیطی، ارزیابی مناطق سیلابی مفید است و برای داده های اسمی مناسب تر است.

در روش B-splinesیک چند جمله ای خطی ورق وجود خواهد داشت که به شما امکان می دهد یک سری قلمه ایجاد کنید که در کیسه انتهایی، سطحی با شباهت های پیوسته اول و دوم ایجاد کنید. این روش تداوم ارتفاع ها، خم ها و انحناها را تضمین می کند. DEM حاصل به شکل شطرنجی است. این روش درون یابی محلی محدود است، به ویژه برای سطوح صاف، و برای سطوحی که تغییرات واضح قابل مشاهده هستند، مناسب نیست - منجر به نوسانات شدید اسپلاین می شود. به طور گسترده ای در برنامه های درون یابی برای سطح سطح و صاف کردن ایزولین در طول رنگ آمیزی آنها استفاده می شود.

در مدل های TIN سطح بین سه مکعب پوست صاف است. تکه‌های تریکوبیتوس پوستی با ارتفاع سه رأس تعیین می‌شوند، سپس در سطح موزاییک پنهان، سه شاخه‌ها برای قطعات مجاور دقیقاً در طرفین قرار می‌گیرند: سطحی که ایجاد می‌شود بدون وقفه است. با این حال، اگر یک خط افقی در سطح وجود داشته باشد، در این صورت آنها مستقیم و موازی بین سه شاخه خواهند بود و در مرزها تغییر شدیدی در جهت آنها ایجاد می شود. بنابراین، برای برخی از افزودنی های TIN، یک سطح ریاضی در مرزهای تریکوتولوم پوست وجود خواهد داشت که با تغییر صاف کوتیکول های پوست در مرزهای سه شاخه ای مشخص می شود. تحلیل روند.سطح با یک عبارت غنی تقریب می شود و ساختار داده های خروجی شبیه یک تابع جبری است که می تواند برای محاسبه مقدار در نقاط شطرنجی یا در هر نقطه از سطح استفاده شود. برای مثال، برابری خطی، z = a + بx + suیک سطح کاملاً صاف را توصیف می کند و z = درجه دوم یک + بx+su+dx2 + یاهو + fy2 -من را به خاطر دره ببخش. ظاهراً یک بریدگی در سطح وجود داشت t-thدیگر نظمی وجود ندارد (T - 1) ترکیبی از اوج و پایین وجود دارد. به عنوان مثال، یک سطح مکعب را می توان به یک حداکثر و یک حداقل تقسیم کرد. اثرات لبه قابل توجهی که در نتیجه آن مدل چند جمله ای منحنی را به سطح می دهد.

روش های قدرتمند وسط و وسط مهم در حال افزایش استتا حد امکان به طور گسترده مورد استفاده قرار گیرد، به ویژه برای مدل سازی سطوحی که به آرامی تغییر می کنند. مقادیر درونیابی نشان دهنده مقدار متوسط ​​برای پنقطه بیرونی و نقطه میانی از نقاط درون یابی گرفته شده و در عبارت نهایی با فرمول بیان می شوند.

روشهای درونیابی تقریبی

روشهای درونیابی تقریبیرکود در این شرایط، اگر قبل از داده های آشکار در مورد سطح مهم نیست. آنها مبتنی بر این واقعیت هستند که در بسیاری از مجموعه های داده، روندی از سطح نمایش داده می شود که تغییر زیادی می کند، مکان هایی که روی آنها قرار می گیرند، که اغلب منجر به عدم دقت یا خطا در داده ها می شود. در چنین مواردی، صاف کردن تقریب سطح به شما امکان می دهد تا جریان داده های هموارسازی را در ماهیت سطح حاصل تغییر دهید.

روش های درون یابی در سراسر مناطق.

درون یابی بین مناطق شامل انتقال داده ها از یک مجموعه خروجی از مناطق (کلید) به مجموعه دیگر (هدف) است و اغلب زمانی که منطقه منطقه بندی می شود گیر می کند. اگر مناطق هدف گروهی از مناطق کلیدی باشند، ایجاد آن آسان است. اگر مرزهای بین مناطق هدف به خروجی های کلیدی مرتبط نباشد، سرزنش دشوار است.

ما به دو گزینه برای درون یابی بین مناطق نگاه می کنیم: در اول، در نتیجه درون یابی، مقدار کل شاخص درون یابی (به عنوان مثال، اندازه جمعیت) مناطق هدف ذخیره نمی شود، در دیگری، ذخیره می شود. حدس بزن.

بدیهی است که داده‌هایی در مورد اندازه جمعیت برای مناطق خاصی از حلقه‌های داده‌شده وجود دارد، و آنها باید به شبکه‌ای کوچک‌تر گسترش یابند، بین هر منطقه با اولی منطبق نیست.

محور روش y chum. برای بیرونی ترین منطقه (منطقه کلیدی)، تراکم جمعیت جاده ها را زیر تعداد افرادی که در منطقه پرسه می زنند تعیین کنید و مقدار نقطه مرکزی (مرکز) را تعیین کنید. بر اساس این مجموعه از نقاط، با استفاده از یکی از روش های شرح داده شده در بالا، یک شبکه منظم درون یابی می شود، برای مرکز پوست مرز، تعداد افراد ساکن در جاده با ضخامت های حفاری چندگانه در ناحیه مرکز تعیین می شود. . مش درون یابی بر روی نقشه کیسه فرعی قرار می گیرد، مقدار از مرکز پوست بین مناطق مختلف هدف قرار می گیرد. سپس جمعیت پنهان پوست و مناطق حاشیه شهری آشکار می شود.

تا حدودی، روش ممکن است کاملاً در مورد اهمیت انتخاب نقطه مرکزی روشن نباشد. روش‌های درون‌یابی برای نقاط ناکافی است و آنچه مهم‌تر است این است که ارزش کل شاخص مناطق کلیدی که درون‌یابی می‌شود (در این نوع جمعیت مناطق سرشماری) ذخیره نمی‌شود. به عنوان مثال، اگر منطقه خروجی به دو منطقه تقسیم شود، کل جمعیت موجود در آنها پس از درونیابی لزوماً با جمعیت منطقه خروجی برابر نخواهد بود.

نسخه دیگری از درون یابی از روش های فناوری GIS برای همپوشانی یا ایجاد یک سطح صاف استفاده می کند که به اصطلاح بر اساس درون یابی تطبیقی ​​است.

در روش اول، همپوشانی نواحی کلید و هدف با تعیین قسمتی از نواحی خروجی پوست در ناحیه مورد نظر تعیین می شود، اندازه ناحیه خروجی پوست به تناسب نواحی برش های آن در نواحی مختلف تقسیم می شود. زیستگاه ها مهم است که اندازه نمونه از ناحیه پوست بیشتر نباشد، اما برای مثال، از آنجایی که گونه خارج از جمعیت منطقه است، اندازه جمعیت با اندازه ثابت آن رعایت می شود.

روش دیگر ایجاد یک سطح صاف و بدون برآمدگی است (مقادیر مشخصه بین نواحی به شدت تغییر نمی کند) و ذخیره ارزش کل نمایشگر در ناحیه پوست. تکنیک یوگا تاکا. یک شطرنجی متراکم روی کارتوگرام اعمال می شود که مناطق کلیدی را نشان می دهد، مقادیر پس زمینه نشانگر برای ناحیه پوست به طور مساوی بین وسط شطرنجی که روی آنها همپوشانی دارند تقسیم می شود و مقادیر با جایگزینی مقادیر صاف می شوند. برای پوست وسط با شطرنجی میانی در امتداد حاشیه (در امتداد پنجره 2×2، 3××5) و معانی تمام نواحی ناحیه پوست را خلاصه کنید. مقادیر بیشتر برای همه نهال‌ها به طور متناسب تنظیم می‌شوند تا مقدار نهایی نشانگر منطقه به خروجی نزدیک‌تر باشد (به عنوان مثال، اگر مقدار 10% کمتر از مقدار بلال باشد، مقدار برای نهال پوستی خواهد بود. 10 درصد افزایش یابد. این فرآیند نقطه‌ای تکرار می‌شود، نقطه‌ای نه. نظرت را عوض کن.

برای روش توصیف شده، همگنی بین محدوده ها ضروری نیست، اما حتی تغییرات شدید در شاخص های بین مرزها را می توان به عنوان درون یابی در نظر گرفت.

نتایج را می توان بر روی نقشه با خطوط افقی یا خطوط پیوسته نشان داد.

اعتبار روش مستلزم دانش برخی از ذهن‌های مرزی است، زیرا در حاشیه نواحی خروجی، عناصر شطرنجی می‌توانند از مرزهای رشته‌های تحصیلی فراتر بروند یا با مناطق بنشینند، که معنای آن را مخفی نمی‌کند. شاخصی که درون یابی شده است. به عنوان مثال، می توان مقدار جمعیت 0 (دریاچه توستو) را اختصاص داد یا آن را برابر با مقادیر یافت شده در نزدیکی مرکز منطقه میانی منطقه در نظر گرفت.

هنگام درون یابی بین مناطق، حتی تغییرات پیچیده ممکن است ایجاد شود، برای مثال، اگر نیاز به ایجاد نقشه ای داشته باشید که «مناطق سکونتگاهی» را بر اساس داده های مربوط به جمعیت مکان های نزدیک نشان دهد، به خصوص زمانی که مناطق به صورت نقطه در مقیاس نقشه ظاهر شوند. . اگر چندین فایل بین آنها وجود داشته باشد و داده ها کمتر از موقعیت نقطه مرکزی نشان داده شود، مشکل در مناطق خروجی کوچک ایجاد می شود. در اینجا رویکردهای متفاوتی وجود دارد: جایگزین کردن نقاطی که داده‌ها قبل از آنها تخصیص داده می‌شوند با عددی که شعاع آن در فاصله مرکزهای مجاور تخمین زده می‌شود. تعیین آستانه تراکم جمعیت برای گسترش قلمرو به مسکو. توزیع جمعیت هر منطقه در قلمرو آن به طوری که در مرکز اندازه جمعیت منطقه تغییر می کند و در منطقه اطراف تغییر می کند. خطوطی را در امتداد نقاط با مقادیر مرزی نشانگر ترسیم کنید تا مناطق پرجمعیت را مشخص کنید.

اغلب، تلاش برای ایجاد یک سطح پیوسته با استفاده از درون یابی اضافی برای مناطق بر اساس داده های محدود شده فقط به نقاط منجر به نتایج نادرست می شود.

کارشناس موفقیت روش را به صورت ذهنی و مهمتر از همه بصری ارزیابی می کند. بسیاری از پیشینیان از درونیابی دستی یا درون یابی "با چشم" استفاده می کنند (این روش توسط جغرافیدانان و نقشه نگاران ارزش زیادی ندارد، اما به طور گسترده توسط زمین شناسان استفاده می شود). نینا باید سعی کند دانش متخصصان را با استفاده از روش های دیگر ایجاد پایگاه های دانش "کشش" کند و آنها را به یک سیستم خبره که امکان درون یابی را می دهد منتقل کند.

وارد

مدل دینامیکی ریاضی

مدل پویا یک ساختار نظری (مدل) است که تغییر (دینامیک) یک شی را توصیف می کند. یک مدل پویا می تواند شامل شرح مراحل یا فازها یا نمودار زیرسیستم ها باشد. غالباً احکام ریاضی ویکوریستوی، رئیس رتبه علوم معلق (مجموعه، در واحدهای اجتماعی)، حق بر حق سیستم ها، نثر پارادایم علم در مورد است، مدل ارائه شده است. توشه گسترده در تمام علوم علم علوم علوم در موارد طبیعی و فنی

مدل‌های اقتصادی-ریاضی اقتصاد در حال توسعه را توصیف می‌کنند (در مقابل مدل‌های ایستا که توسعه آن را در حال حاضر مشخص می‌کنند). دو رویکرد برای ایجاد یک مدل پویا وجود دارد:

بهینه سازی (انتخاب مسیر بهینه توسعه اقتصادی بدون کمک دیگران)

توصیف هر مفهومی از یک مسیر به همان اندازه مهم (یعنی به همان اندازه مهم و رشد متعادل).

مدل‌های مقطعی پویا، مدل‌های اقتصادی و ریاضی توسعه‌های برنامه‌ریزی‌شده، که امکان تعیین تولید محصولات، سرمایه‌گذاری‌های سرمایه‌ای (و همچنین معرفی دارایی‌های ثابت و تلاش‌های سرمایه‌گذاری) را در دوره‌های آتی فراهم می‌کند. تولید مواد در ارتباط متقابل آنها. در مدل های پویا بین چسب در طول دوره برنامه ریزی شده، ساختار محصول نهایی "خالص" تنظیم می شود (سود ویژه و هنگفت، انباشت سرمایه در گردش و ذخایر دولتی، تراز صادرات و واردات، سرمایه گذاری های سرمایه ای غیر مرتبط با کاهش). اطلاعات مربوط به تولید در دوره مورد تجزیه و تحلیل)، و همچنین ساختار دارایی های ثابت در طول دوره. مدل‌های پویا بین گولتی، علاوه بر ضریب سرمایه‌گذاری مستقیم سرمایه، و مدل‌های استاتیک بین گولتی، دارای ضرایب خاصی هستند که ساختار مادی-گفتاری سرمایه‌گذاری‌های سرمایه را مشخص می‌کند.

بسته به نوع دستگاه ریاضی مورد استفاده، مدل های بین گالوسی پویا به دو دسته تعادلی و بهینه تقسیم می شوند. مدل‌های بین حلقه‌ای پویا متوازن می‌توانند به صورت سیستمی از سطوح خطی یا به شکل سطوح دیفرانسیل خطی یا خرده فروشی باشند. مدل‌های متوازن پویا بین چسب نیز با تاخیر (فاصله بین شروع زندگی روزمره و راه‌اندازی شی تکمیل‌شده) تقسیم می‌شوند. مدل‌های بین چسب دینامیکی بهینه با وجود یک معیار بهینه، جایگزینی سیستم سطوح خطی با سیستمی از نابرابری‌ها، و معرفی مبادلات ویژه برای نیروی کار و منابع طبیعی مشخص می‌شوند.

اشیاء فیزیکی و مجازی پویا به صورت عینی وجود دارند. این بدان معنی است که این اشیاء بدون توجه به آنچه مردم می دانند مطابق با قوانین خاصی عمل می کنند. به عنوان مثال، برای رانندگی با یک ماشین، اصلاً سخت نیست که بدانید موتور چگونه کار می کند، قرار است چه کاری انجام دهد و چرا باید با فشار دادن روی گاز یا چرخاندن سیلندر باعث سقوط ماشین شوید. اگر شخصی نمی خواهد ماشینی را کنترل کند، اما یک سیستم کنترلی برای آن بسازد، دانش و درک فرآیندهای دینامیک کاملاً ضروری است.

اجسام دینامیکی و مدل های خطی آنها بیش از دو قرن است که توسط بسیاری از مهندسان مختلف مورد مطالعه و تجزیه و تحلیل قرار گرفته است. نتایج این تحقیق و تحلیل به صورت متمرکز و با وضوح کمتر به نظر می رسد، اما مورد قبول نویسنده نیست. ابتدا باید به مدل های خطی سیستم های دینامیکی، طبقه بندی آنها، تشریح قدرت ها و امکانات آنها برسیم.

علاوه بر این، دینامیک توان سیستم های غیر خطی مورد بحث قرار می گیرد. کلمات، اصطلاحات "پویا"، "پویا" در زمینه های مختلف دانش بشری رایج شده اند و در زندگی روزمره به عنوان لقب عاطفی روح پرانرژی اصطلاح حسی، مترادف تغییرات سوئدی استفاده می شود. در ربات جدید، اصطلاح "دینامیک" همان معنای "قدرتمند" خواهد بود. یک شی پویا، جسمی است که قابلیت هجوم مدرن را داشته باشد که می تواند منجر به فروپاشی به معنای گسترده کلمه شود.

1. مدل های پویا: درک کنید، ببینید

یک شی پویا یک جسم فیزیکی، یک دستگاه فنی یا فرآیندی است که دارای ورودی ها، نقاط رکود احتمالی ورودی های خارجی است که جذب می شوند و خروجی ها، نقاط، مقادیر مقادیر فیزیکی که شی فرآیند را مشخص می کند. شی ساختمان با تغییر حالت داخلی خود و مقادیر خروجی که وضعیت آن را مشخص می کند به امور خارجی واکنش نشان می دهد. پس از پرواز بر روی جسم، همان واکنش به طور ناگهانی در طول زمان تغییر می کند، بوی تعفن مشاهده می شود. ممکن است با دستگاه های مشابه اصلاح شود. یک شی دارای یک ساختار درونی است که از عناصر پویا تشکیل شده است که با هم تعامل دارند.

اگر اهمیت موارد فوق را بخوانید و به آن فکر کنید، می توانید درک کنید که علاوه بر یک شی پویا در ظاهری "خالص"، همانطور که در ذهن خود شخص است، مشخص نیست: برای توصیف شیء، مدل باید 4 عنصر دیگر را وارد کنید (gener atori):

میانه و مکانیزم تامین هجوم های جدید

شیء مقصر طولانی بودن وسعت است

عملکرد در ساعت

مدل ها مسئول دستگاه های vimirival هستند.

هجوم کمیت های فیزیکی به یک جسم ممکن است شامل: نیرو، دما، فشار، ولتاژ الکتریکی و سایر کمیت های فیزیکی یا مجموع چند کمیت باشد و واکنش جسم به هجوم ممکن است منجر به فروپاشی در فضا، به عنوان مثال گنج شود. ، zsuv یا shvidkist، تغییر دما، نیروی جریان و غیره.

برای مدل های خطی اشیاء پویا، اصل برهم نهی (همپوشانی) معتبر است. واکنش به کل انفوزیون ها مانند واکنش پوست است و تغییر در مقیاس بزرگ در انفوزیون با تغییر متناسب در واکنش جدید نشان داده می شود. یک عمل را می توان برای بسیاری از اشیاء یا بسیاری از عناصر شی اعمال کرد.

درک شی پویا مکان و تعیین ارتباط علت و ارثی بین تزریق یک مکان جدید و واکنش آن. به عنوان مثال، بین نیروی وارد شده به یک جسم عظیم، و موقعیت های آن، و بازو، بین ولتاژ الکتریکی اعمال شده به عنصر، و جریانی که به آن می ریزد.

در نوع حلال، اجسام دینامیکی غیرخطی هستند، علاوه بر این، می توانند سیال و گسسته باشند، به عنوان مثال، هنگامی که هجوم به یک سطح خاص می رسد، به سرعت ساختار را تغییر می دهند. با این حال، بیشتر اوقات اشیاء پویا به طور پیوسته عمل می کنند و برای سیگنال های کوچک خطی هستند. بنابراین، احترام اصلی به خود اجسام دینامیکی خطی و پیوسته داده می شود.

لب به لب تداوم: ماشینی که در جاده سقوط می کند -جسمی که به طور مداوم به موقع عمل می کند و شکل گیری آن به موقع و بدون وقفه ذخیره می شود. در بخش قابل توجهی از زمان، یک خودرو را می توان به عنوان یک جسم خطی دید، جسمی که در حالت خطی عمل می کند. و مخصوصاً در صورت تصادف، خرابی، اگر مثلاً اتومبیل سقوط کرد، باید آن را به عنوان یک جسم غیر خطی توصیف کرد.

خطی بودن و تداوم اندازه خروجی شی به سادگی یک لمس بسیار خصوصی، اما مهم است که به شما امکان می دهد به سادگی به اهمیت قدرت یک شی پویا نگاه کنید.

از سوی دیگر، از آنجایی که یک شی با فرآیندهایی مشخص می شود که در مقیاس های زمانی مختلف رخ می دهند، جایگزینی فرآیندهای موجود با تغییرات مقیاس زمانی گسسته اغلب مجاز و مفید است.

میز کمک ربات به مدل های خطی اشیاء پویا با جریان های قطعی اختصاص داده شده است. تزریقات قطعی صاف با ظاهر کافی را می توان با روش تزریق افزودنی مجزا و به طور مساوی نادر روی دمنوش های نوظهور جوان با دوز دلتا تولید کرد. -کارکرد. چنین مدل هایی با ورودی های نسبتاً کوچک برای طیف وسیعی از اشیاء واقعی امکان پذیر است. برای مثال، سیگنال‌های بازی‌های رایانه‌ای به این شکل تولید می‌شوند که شبیه نحوه تولید آنها توسط ماشین یا صفحه کلید است. اقدامات ویپادکوف هنوز دور از چشم است.

امکان سنجی یک مدل خطی یک شی پویا با این واقعیت تعیین می شود که مقدار خروجی آن صاف باقی می ماند. خیلی از جوانان هستند که ساعت به ساعت بدون وقفه می روند. در سمت راست این است که مقادیر خروجی اشیاء واقعی به آرامی در طول زمان تغییر می کنند. به عنوان مثال، شما نمی توانید از یک نقطه در فضا به نقطه دیگر حرکت کنید. علاوه بر این، از آنجایی که شما بدن عظیمی دارید، نمی توانید به راحتی سیالیت خود را تغییر دهید، که به تلاش بی پایان نیاز دارد. اگر هواپیما یا ماشین شتاب بگیرد، می توان آن را توسط یک رقیق کننده تغییر داد.

مفهوم شیء پویا لزوماً به معنای جسم فیزیکی نیست. به عنوان مثال، توصیف یک خودرو به عنوان یک شی پویا به شما امکان می دهد اطلاعاتی در مورد نحوه غرش و تاختن ماشین سوئدی، نحوه فروریختن آن بر روی زمین های ناهموار و بوته هایی که آب و مسافران اتومبیل ها در آب احساس می کنند، بدست آورید. روسیه جاده ای که به آن کوه می توانند صعود کنند و t .d. با این حال، در چنین مدلی، مهم نیست که خودرو چه رنگی باشد، تا زمانی که بوی تعفن در شتاب خودرو نفوذ نکند، قیمت آن مهم نیست. مدل موظف است از نظر هر ملاک یا مجموع معیارهای قدرت شیء مورد الگو، سر را نشان دهد و قوای دیگر فاقد آن نباشد. در غیر این صورت، به طرز فوق‌العاده‌ای تا می‌شود، به طوری که تجزیه و تحلیل قدرت‌ها را به بازپرس می‌گوید.

از سوی دیگر، در واقع، توجه به تغییر رنگ خودرو که تحت تأثیر عوامل مختلفی است، مانند سبک یا قدیمی، مهم است، سپس برای هر نوع می توان به آن اضافه کرد و تصمیم گرفت. تساوی دیفرانسیل روز

اشیاء واقعی، مانند عناصر آنها، که می توانند اشیایی پویا نیز باشند، چون هجوم یک عنصر خاص را جذب می کنند و خودشان این عنصر را القا می کنند، در برابر یوما مقاومت می کنند. مقدار خروجی شیء کنترلی در بسیاری از موارد ورودی برای شیء پویا پیشرفته دیگری است که می تواند به روش خود بر حالت روباتیک شیء تأثیر بگذارد. شامل ارتباط بین شی پویا و شی خارجی، از این نظر، دوگانه است.

اغلب، با بیشترین غنای کار، می توان رفتار یک شی پویا را تنها در یک ساعت مشاهده کرد، و ویژگی های فضایی آن را، در مواردی که بوی تعفن بلافاصله برای محقق مشخص نیست، دیده نمی شود و بیمه نمی شود. سرزنش منطقه بخشیده شده چگونه می توان سیگنال را تا حد امکان برطرف کرد به مدت یک ساعت، گشاد شدن به فضای باز از dzherel تا فرود جریان می یابد.

اشیاء دینامیک توسط سطوح دیفرانسیل (سیستم سطوح دیفرانسیل) توصیف می شوند. مسائل عملی زیادی در کل معادله دیفرانسیل خطی (ODE) و سیستم ODE وجود دارد. تنوع انواع اجسام دینامیک به معنای اهمیت بالای معادلات دیفرانسیل به عنوان یک دستگاه ریاضی جهانی برای توصیف آنهاست که امکان تحقیق نظری (تحلیل) این اجسام را فراهم می کند و بر اساس چنین تحلیلی، مدل هایی ساخت که برای آنها مفید خواهد بود. افراد، سیستم‌ها، تطبیق و دستگاه‌ها، دستگاه‌ها را در دنیای بزرگ‌تر، برای مقیاس ماکرو جهان (نه خرد و نه مگا-) توضیح می‌دهند.

مدلی از یک شی پویا در صورتی امکان پذیر است که کافی باشد و با یک شی پویا واقعی مطابقت داشته باشد. این نوع فعالیت با طیفی از فضاهای زمانی و طیفی از تزریق ها از هم جدا می شود.

مدل یک شی پویا به گونه‌ای پیاده‌سازی می‌شود که بتوان یک شی واقعی را شبیه‌سازی کرد که رفتار آن تحت هجوم جریان‌های ورودی در منطقه فضا-زمان آهنگ برای کلاس و محدوده معینی از ورودی‌های ورودی امکان‌پذیر است.

گستردگی طبقات، تنوع ساختارهای اجسام پویا می‌تواند به این فرض منجر شود که همه بوی تعفن در یک زمان ممکن است مجموعه‌ای از مقامات التیام نیافته باشد. تلاش برای حفاری در اطراف و درک قدرت و اصول عملکرد اجسام پویا، برای هر نوع آدمی چندان ناامید کننده نیست.

در سمت راست این است که اشیاء پویا به اندازه کافی با روابط متفاوت توصیف می‌شوند، و به این ترتیب، کلیت قدرت‌هایی که هر نوع شی پویا را مشخص می‌کنند، با مجموع قدرت‌هایی که حسادت اخلاقی متفاوت آن را مشخص می‌کنند، نشان داده می‌شود. می توان تأیید کرد که استخدام چنین مقامات پایه برای اشیاء خطی به تعداد نسبتاً کمی محدود می شود و بنابراین تعداد مقامات اصلی اشیاء پویا محدود است. با تکیه بر قدرت قدرت و عناصر ترکیبی حاکم بر آنها، می توان اشیایی پویا با ویژگی های فوق العاده قدرتمند خلق کرد.

همچنین قدرت اصلی اجسام دینامیک از نظر تئوری از سطوح دیفرانسیل آنها گرفته شده و با رفتار اجسام واقعی مختلف مقایسه می شود.

شی پویا -این شیئی است که تغییرات در ورودی های خارجی را حس می کند و با تغییر مقدار خروجی به آنها واکنش نشان می دهد. یک شی دارای یک ساختار درونی است که از عناصر پویا تشکیل شده است که با هم تعامل دارند. سلسله مراتب اشیاء در زیر توسط ساده ترین مدل ها احاطه شده است و حول قدرت آنها می چرخد.

جریان در یک جسم، در نتیجه واکنش آن، کمیت های فیزیکی و دینامیکی، که ممکن است مجموعه ای از کمیت های فیزیکی باشند، به صورت ریاضی توسط بردارها توصیف می شوند.

هنگام توصیف اجسام پویا، به طور ضمنی از طریق معادلات دیفرانسیل اضافی نشان داده می‌شود که عنصر پوست یک جسم پویا به اندازه‌ای که برای عادی نیاز دارد انرژی استخراج و مصرف می‌کند. بخشی از TsI -ENERGIKKET را می توان Othd در عبادت ib توسط ribnyannyam دیفرانسیل توصیف شده است به وضوح، واحد از بخشی از بخشی از سوم jerel Fіguruvati نیست. این رویکرد به طور قابل توجهی تحلیل مدل را بدون تضاد با قدرت عناصر و کل شی ساده می کند. در صورت لزوم، فرآیند تبادل انرژی از محیط خارجی را می توان به صورت صریح توصیف کرد و همچنین معادلات دیفرانسیل و جبری وجود خواهد داشت.

در مراحل بعدی، تمام انرژی (فشار) برای سیگنال خروجی جسم دارای یک هجوم ورودی است: مهم، شتاب یک جسم عظیم با نیرو، لانس الکتریکی غیرفعال و موارد دیگر.

در همان زمان، هجوم را می توان به عنوان تزریق با جریان های انرژی برای حذف کشش غیر ضروری سیگنال خروجی مشاهده کرد: تقویت سیگنال سینوسی، فقط یک تقویت کننده ایده آل.

اجسام پویا و همچنین عناصر آنها که می توانند به عنوان اجسام پویا نیز دیده شوند، نه تنها جریان را از هسته خود جذب می کنند، بلکه خود به درون هسته جریان می یابند: برای مثال، در یک مکانیسم کلاسیک که با اصل فرموله شده در نیوتن بیان شده است. قانون سوم: از طرف دیگر، در مهندسی برق، ولتاژ موتور حاصل برقراری تعادل دینامیکی بین موتور و ولتاژها است. شامل ارتباط بین شی پویا و شی خارجی، از این نظر، دوگانه است.

در واقع، تمام عناصر یک شی پویا دو طرفه هستند، درست مانند اینکه خود شی کاملاً خارج از اشیا است. این ناشی از بسط قانون سوم نیوتن است که توسط او برای مکانیک فرموله شده است: نیروی وارد شده به جسم برابر با نیروی وارد بر جسم دیگر است و به سمت آن هدایت می شود و شیمی نیز به عنوان اصل لو شاتلیه فرمول بندی شده است. به عبارت دیگر، می توان گفت: تزریق یک عنصر پویا به عنصر دیگر برای این نوع معکوس است. به عنوان مثال، ولتاژ الکتریکی ژنراتور توسط جریان خنثی می شود و مقدار ولتاژ در خروجی ژنراتور تغییر می کند. در عین حال، با پیش بینی نیاز به حرکت به حالت رباتیک، این رفتار با نتیجه انتقال به یک محیط پویاتر نشان داده می شود.

در بسیاری از موارد، کشش انژکتور به طور قابل توجهی بیشتر از فشار ورودی مورد نیاز گیرنده است که یک جسم دینامیک است. در این حالت شی پویا عملاً بر حالت کار موتور (ژنراتور) تأثیری نمی گذارد و اتصالات به صورت اتصالات تک جهته از موتور به جسم دیده می شوند. چنین مدل تک جهتی یک عنصر که مبتنی بر ساختار فیزیکی منطقی شی است اساساً توصیف و تحلیل سیستم را ساده می کند. در واقع، بسیاری از اشیاء فنی، اگرچه نه همه آنها، به این اصل پایبند هستند و بر طراحی سیستم هایی برای مدیریت کار پیشرفته تمرکز می کنند. در شرایط دیگر، به عنوان مثال، در هنگام انجام وظایف حیاتی، زمانی که لازم است حداکثر بازده موتور کاهش یابد، حفاظت امکان پذیر نیست.

جزئیات ساختار یک شی پویا را می توان با اشیاء ابتدایی و ذهنی ساده نشده انجام داد. چنین اشیایی را می توان با ساده ترین معادلات جبری و دیفرانسیل توصیف کرد. در واقع، چنین عناصری به روش خود می توانند ساختار پیچیده ای داشته باشند، درک آنها به عنوان یک کل در هنگام مدل سازی آسان تر است، که قدرت آن توسط این معادلات به همان اندازه ساده تعیین می شود که واکنش را با هجوم مرتبط می کند.

1.1 مدل های فیزیکی

این نام برای افزایش یا تغییر در توصیف یک شی یا سیستم است. یکی از ویژگی های مهم یک مدل فیزیکی در این واقعیت نهفته است که از نظر آوازخوانی شبیه یکپارچگی است که مدل سازی می شود.

محبوب ترین قنداق مدل فیزیکی یک کپی از هواپیمای در حال ساخت است، vikonana با همان نسبت ها، مثلاً 1:50. در یکی از مراحل توسعه یک بدنه جدید، نیاز به بررسی پارامترهای اساسی آیرودینامیکی آن وجود دارد. با این روش، کپی آماده شده از طریق یک لوله مخصوص (آیرودینامیک) دمیده می شود و سپس خوانش ها به دقت بررسی می شوند. عملی بودن این رویکرد کاملاً آشکار است. و بنابراین، تمام شرکت‌های پزشکی و پزشکی فعلی از چنین مدل‌های فیزیکی هنگام توسعه یک دستگاه جدید کشنده پوستی استفاده می‌کنند.

اغلب، نسخه‌های اصلاح‌شده شناورهای سطح غنی در تونل باد قرار می‌گیرند، که دارای تثلیث بادهای مشخصه این محل هستند، جایی که شناور آن‌ها منتقل می‌شود. آنها با مدل های فیزیکی و در کشتی کار می کنند.

1.2 مدل های ریاضی

این نام مدلی است که برای توصیف قدرت ها و ویژگی های یک شی، نمادها و روش های ریاضی استفاده می شود. اگر توسعه دهنده بخواهد مشکل را به زبان فرمول ها منتقل کند، خداحافظی می کند. رویکرد ریاضی نیز ساده تر است زیرا از یک سری قوانین سختگیرانه پیروی می کند ,که نمی توان با حکم و راه دیگری با آن برخورد کرد. پیچیدگی زندگی ما دقیقاً به این دلیل است که ثروتی که در آن گم می شود اغلب غنی تر از ذهنیت است. ریاضیات در سمت راست با توصیفی ساده از پدیده ها قرار دارد. در واقع، هر فرمول (یا مجموعه ای از فرمول ها) اولین مرحله در یک مدل معمولی ریاضی است. شواهد نشان می دهد که تکمیل مدل آسان است (مساوی بنویسید). در این مدل و بنابراین، به شکل ساده شده، انتقال ماهیت پدیده ای که در حال توسعه است، مهم است.

خواه هر عنصر عملکردی یک شی واقعی دارای ساختار قدرتمندی باشد، می‌تواند مانند کل شیء از نظر فیزیکی به عناصر متقابل تقسیم شود. شی دینامیک ابتدایی عنصری است که به طور عقلانی از یک شی واقعی تشکیل شده است که از نظر ذهنی مورد احترام کل است که توسط یک قدرت اساسی مانند اینرسی اداره می شود و با درجه ای از دقت کافی می توان توصیف را با ساده ترین جبری انجام داد. و معادلات دیفرانسیل

مهمترین و اساسی ترین قدرت اجسام دینامیک اینرسی آنهاست. از نظر فیزیکی، اینرسی در این واقعیت آشکار می شود که جسم نه بلافاصله، بلکه به تدریج به هجوم های خارجی واکنش نشان می دهد و وجود هجوم های خارجی نمی تواند موقعیت و رفتار خود را حفظ کند. از نظر ریاضی، اینرسی در این واقعیت آشکار می شود که مقدار ظاهری یک شی واقعی یک مقدار ثابت است. علاوه بر این، مقادیر خروجی جوان باید بدون وقفه باشند، آنها را نمی توان در هنگام تغییر به دلیل سفت بودن تزریق ها، از جمله نوارهایی که گام به گام در ساعت تغییر می کنند، توسط یک استریپر تغییر داد.

ساده ترین اجسام دینامیکی اینرسی -kіnedini .تمام اشیاء ابتدایی، ایده‌ها و اجزای فیزیکی از ساختار یک شیء تاشو، با درجه‌ای از دقت کافی، توسط ساده‌ترین معادلات دیفرانسیل از مرتبه‌های مختلف مرتب شده‌اند. چنین مدل هایی را می توان در هر حوزه زمانی وسیع و در محدوده محدودی از مقادیر سیگنال استفاده کرد.

یک توصیف ریاضی از اینرسی یک جسم پویا، یک جسم شبیه به هر معادله دیفرانسیل، که در آن جریان ورودی با واکنش جسم، و به طور غیرمستقیم از یک واکنش دیگر در یک زمان، و فقط تعداد کمی از آنها جریان می یابد. . این بدان معنی است که واکنش بیش از یک ساعت طول می کشد تا خود را نشان دهد.

این توصیف رفتار اشیاء واقعی را منعکس می کند. به عنوان مثال، هنگامی که جریان به یک جسم اولیه با مرتبه متفاوت اعمال می شود، برای مثال، با اعمال نیرو به جرم اینرسی، جسم از یک ساعت معین، هر چقدر هم کم، در همان زمان محروم می شود. حدود و قبل از آن. سرو کردن، همان لطافت قبلی را دارد.

پس الی دوست رفته است. شتاب می دهد، با یک اسکاج، متناسب با مقدار نیروی اعمال شده، قیچی می کند. و غالباً تجلی شباهت دیگری در تغییر سیالیت و سپس در طول زمان و تشکیل بدن در فضا نمایان می شود.

1.3 مدل های آنالوگ

این نامی است که به مدل هایی داده می شود که شی مورد بررسی را به عنوان یک آنالوگ نشان می دهند که مانند یک شی واقعی رفتار می کند، اما شبیه آن نیست.

بیایید به دو باسن مشخص نگاه کنیم.

مثال 1. نموداری که رابطه بین تلاش های انجام شده و نتایج و مدل آنالوگ را نشان می دهد. برنامه ریزی کوچک 1.1 نشان می دهد که چگونه زمان صرف شده توسط دانش آموز برای آماده شدن برای آزمون به نتیجه او کمک می کند.

برنج. 1.1. نموداری که رابطه بین پول خرج شده و نتایج را نشان می دهد

مثال 2. فرض کنید برای تحویل منظم کالاها از سه مکان که فقط یک انبار برای آن وجود دارد، مقرون به صرفه ترین راه را باید دانست. مزیت اصلی: محل انبار باید به گونه ای باشد که هزینه های اضافی حمل و نقل حداقل باشد (مهم است که کیفیت کالای حمل شده برای کالاهای خارجی که حمل می شود به انبار برسد و به مقصد برسد و به صورت زیر بیان می شود. تن کیلومتر).

کارت محلی را روی طاق تخته سه لا می چسبانیم. سپس در محلی که ناحیه پوست قرار دارد، منافذ را برش داده، نخ ها را از آن ها رد کرده و به نخ ها ببندید و به تناسب اجناس را به آن محل بشویید (شکل 1.2). انتهای شل نخ ها به یک گره بسته می شود و قابل قبول است. تحت تأثیر نیرو، سیستم سنگین به نقطه برابری می رسد. آن مکان بر روی طاق های تخته سه لا است، مانند این امانت به دانشگاه، و با توزیع بهینه انبار مطابقت دارد (شکل 1.3).

توجه. جاده های زیادی وجود دارد که باید دوباره از آنها بازدید کرد، به خاطر سادگی ما این را نمی پذیریم.

برنج. 1.2. نقشه محل روی طاق های تخته سه لا

برنج. 1.3. چیدمان بهینه انبار

2. مدل های ریاضی اشیاء گسسته پوبودوا

2.1 مدل جمعیت

Tsikavo، آنچه برای یک مدل ریاضی اتفاق می افتد اغلب بی اهمیت است. غیرمعمول نیست که کسی به ساده ترین و قابل درک ترین خودپسندی ها متوسل شود. ما توضیح خواهیم داد که چگونه می توان آن را در یک برنامه واقعی انجام داد. تصویر برای شما روشن خواهد شد. اواسط قرن 18 اروپای مرکزی ,محله در نزدیکی گلیبینتسیا، کلیسا، اهل محله - ساکنان بسیاری از روستاها، کشیش محله احترام می گذارد که معبد برای عبادت تنگ شده است: تعداد پارافین ها افزایش یافته است. کشیش می گوید: با افزایش تعداد اهل محله در آینده، کلیسای جدیدی ایجاد می شود که برای آن به کوستی و چیمالی نیاز است.

کشیش درک می کند که این اصطلاح برای چه نوع معبدی است، و اندازه آن ارتباط زیادی با تعداد ساکنان آن دارد. امیدوارم سعی کنم آن را باز کنم. بیایید سعی کنیم و با استفاده از قرارهای فعلی و من از وقفه احتمالی ناپدید شدن او جلوگیری کنیم.

این از طریق تعداد پارافین آنها تا پایان سرنوشت نهم قابل توجه است. پس تعداد آنها در هر رودخانه. تا پایان (n + 1) -ام سرنوشت، که به طور طبیعی با x نشان داده شده است n+1 .سپس تغییر اعداد برای این دوره را می توان با تفاوت توصیف کرد

این به دو دلیل طبیعی است - مردم محبوب می شوند و می میرند (به خاطر سادگی، مهم است که ویروس هنوز از طریق مهاجرت پخش نشود). توجه به تعداد افراد متاهل و تعداد افراد فوت شده در طول دوره کتب حقوقی مشکل خاصی ایجاد نمی کند. با توجه به تعداد افراد متاهل و کسانی که در بدو تولد فوت کرده اند، کشیش قصد دارد اعداد i d1,...,dk را از تعداد کل اعضای محله برای اعداد x1,..,xk حذف کند و به صدها نفر احترام می گذارد. از صدها x1,...,xk p ік від نزاع کافی نیست. همان هیاهو و تخلیه

برای سادگی، بیایید این مدخل ها را به طور مداوم و معنادار از طریق آنها در نظر بگیریم؟ من؟ به طور مشخص. تعداد کسانی که در قرن نهم به دنیا آمده اند برابر است، تعداد کسانی که درگذشته اند ?xn و تغییر تعداد آنها به دلایل طبیعی +?xn - ?xn می شود.

در نتیجه به یک رابطه می رسیم؟ xn =؟ xn -؟ xn یا گزارش:

xn+1=xn+?xn-?xn

بذاریمش زمین؟ = 1 +؟ -؟ Todi tsikava برای ما، من می توانم فرمول را ببینم

مدل بیدار شده است.

اکنون بیایید سعی کنیم در مورد آنچه ظاهر شد فکر کنیم، یعنی مدل تولید شده را تجزیه و تحلیل کنیم. سه نوع ممکن وجود دارد:

1)?>1(?=?-?>0 -افراد بیشتری در حال جمع شدن هستند، دیگران می میرند) و تعداد پارافین ها رودخانه به رودخانه در حال افزایش است،

2)?=1 (?=?-?=0 -تعداد پارافین های موجود در رودخانه ها در رودخانه ها بدون تغییر می شود،

3)?<0 (?=?-?<0 -افراد بیشتری می میرند، افراد کمتری در حال رشد هستند) و تعداد پارافین ها به طور پیوسته در حال کاهش است.

گهگاه، انگیزه خود به خودی مدل این بود که شناسایی شود زیرا تعداد پارافین ها به سرعت در حال افزایش است، همانطور که از ابتدای قسمت اول می بینیم.

اپیزود 1. خب، تعداد اعضای محله در حال افزایش است. آل یاک، شویدکو چقدر؟ اکنون زمان آن است که به طور خلاصه داستان اصلی (مثلی عجیب) در مورد شراب ساز ناشناخته شاهان را بیان کنیم. به نظر می رسد که گرا قبلاً شایسته مهاراجه ثروتمند و قدرتمند بوده است ، که بلافاصله به شراب ساز پاداش داد و سخاوتمندانه انتخاب شراب را به خود شهر اهدا کرد. همانطور که می گویند، با تکان دادن ارقام از بازیکن شطرنج، یک دانه گندم در سلول اول، در سلول دوم قرار داده است. -دو دانه، برای سومین -دانه چوتیری، در 4 -همه غلات (شکل 2.1) و مهاراجه ها را ثبت کرده اند، به طوری که به خدمتکاران دستور داده اند که دانه های گندم را طبق قانون ثبت شده بر روی میزهای دیگر شاخیونیتسا بگذارند، سپس به این صورت: 1،2،4،8،16 ,…, 263.

برنج. 2.1. داستانی در مورد دختر شاه و شهر مهاراجه

مهاراجه این بدبختی ساده را دید و پس از مدتی ما هنوز با خارج شدن از دفتر فاصله داریم. شراب ساز آله جرعه جرعه جرعه خورد. مهاراجه مجازات شد. و خادمان بلافاصله شتافتند تا از مکان "آسان" خارج شوند zavdannya لازم به ذکر است که دستور مهاراجه به آنها داده نشده است. در سمت راست این واقعیت است که مقدار دانه های گندم پنهان است روی شطرنج‌زن مساوی 2 شد 64 - 1,آنچه که ویرگوشووان ها در آن زمان در سراسر جهان به شدت احساس می کنند، سرنوشتی طولانی مدت است. بیایید این تمثیل را خیلی کوتاه پایان دهیم: مهاراجه در موقعیتی ناآشنا قرار گرفت -او در ملاء عام مورد ضرب و شتم قرار گرفت و متوجه تبرئه خود نشد. شراب اما بلافاصله پیدا شد. شاید خود تاریخ نام مقصر شاهان را حفظ نکرده باشد. با این حال، بیایید سعی کنیم برای دقت بیشتر نقاط اتصال، روی نمودار نشان دهیم که چگونه تعداد دانه‌ها در پوست پا به سرعت در حال افزایش است (شکل 2.2).

برنج. 2.2-2.3. تغییر نمایی در اعداد

حکومتی که حاکم شاهان X n+1 = 2 برابر n بیایید آن را با یک قطره در فرمول (1) کوتاه کنیم ?=2 و به همین ترتیب، این به معنای قانونی است که به دنبال آن دنباله اعدادی را تعیین می کنیم که پیشرفت هندسی ایجاد می کنند. برای هر چیزی ?>1تصاویری که تغییر x را نشان می دهند n ,ممکن است ظاهری مشابه داشته باشد - x n به صورت تصاعدی در حال رشد است. در سال 1820 r. در لندن T.R. مالتوس اثر "اصول اقتصاد سیاسی، که به عنوان عمل کاربردی در نظر گرفته می شود" منتشر کرد (در ترجمه روسی -«پیشرفت به قانون جمعیت...» ت 1-2. سن پترزبورگ، 1868)، که از آن، zokrem، معلوم شد که به دلیل ویژگی های بیولوژیکی افراد، جمعیت تمایل به تکثیر طبق قانون پیشرفت هندسی دارد.

ایکس n=1 =?ایکس n ?>1,

در آن زمان، از آنجا که ویژگی های خواب ممکن است فراتر از قانون پیشرفت حسابی افزایش یابد، y n+1 =y n +d ,d>0. چنین تفاوتی در میزان تغییر در ارزش ها به طور مستقیم با مشکلات بقای جمعیت مرتبط است (شکل 2.3) ,نتوانست مورد توجه قرار نگیرد و انتقادات تند و مشاجره های سیاسی را در میان گروه های وابسته برانگیخت. بیایید سعی کنیم از همین واقعیت انتقاد، مبنایی را در مورد کفایت مدل پیشنهادی (1) برای خود استخراج کنیم. بدیهی است که اگر بخواهید شرایط را ساده توصیف کنید، در هر شرایطی با احترام به آنها ناموفق خواهید بود. با این حال، من نگاهی اجمالی به آن‌هایی که ارزشمند هستند، و آن‌هایی که نیستند، شاید، می‌اندازم. برای مثال، می توانید با کسانی که هیئت را راه اندازی می کنند تماس نگیرید. فقط صبر کنید، یکی در سمت راست از زیر پیاده رو می دود، که مجموع آن صد متر می شود، و این کاملا متفاوت است -ارزش قدم زدن زیر چنین تخته ای بدون چتر آفتابی را دارد. ما در اینجا هشدار مشابهی داریم: وقتی 3-4 خط جلوتر گسترش می‌یابد، فرمول (1) به خوبی جواب می‌دهد، اما پیش‌بینی طولانی‌مدت که بر اساس آن است، بخشنده است.

visnovok مهم. من به شدت از این واقعیت انگیزه دارم که شما یک مدل را انتخاب کرده اید و کاملاً موظف هستید که مرزهایی را که در آن می توانید با آن تقلب کنید مشخص کنید و پیش بینی کنید که تخریب این مرزها می تواند منجر شود (و علاوه بر آن منجر شود) به عفوهای جدی به طور خلاصه، به نظر می رسد که مدل پوست منبع خاص خود را دارد. هنگام خرید بلوز یا پیراهن به دنبال علائمی هستیم که حداکثر دمای مجاز برای شستشو، شستشوی مجاز و ... را نشان دهد. یک بار - دیگر در منسوجات. از این طریق می توانید درآمد کسب کنید. آیا دوست دارید بعد از چنین دوش گرفتن بلوز یا پیراهن بپوشید؟ فاز 2. تغییر جمعیت (شکل 2.4). قسمت 3. جمعیت در حال نابودی است (شکل 2.5).

برنج. 2.4. نمودار جمعیت برای اعداد استاتیک

برنج. 2.5. نمودار جمعیت با اعداد کمتر

ما قبلاً به دقت روی توصیف مدل جمعیت تمرکز کرده ایم، اول از همه، زیرا یکی از اولین مدل های مشابه است، و به روشی دیگر، در کاربرد آن نشان دهیم که مراحل اصلی پیشرفته ترین مد ریاضی از چه طریقی می گذرد. خورد.

نکته 1. اغلب هنگام توصیف این مدل جمعیت، گزینه دیفرانسیل زیر را بدست می آوریم: x =?x (اینجا x = x (t) -تعیین اندازه جمعیت، x " -به دنبال ساعت، ?-مقدار ثابت).

نکته 2. در مقادیر بالاتر، مبارزه رقابتی برای غذا منجر به تغییر می شود ?,این مدل ضخیم مقصر است اما با یک مدل نرم جایگزین شده است: x =?(x)x ,کدام ضریب دارد ?به اندازه جمعیت بستگی دارد. در ساده ترین شکل، این ذخیره سازی به شرح زیر است:

?(x)=a-bx

de a i b -اعداد ثابت هستند و یک تعادل ثابت ظاهر می شود

x=ax-bx 2

و به یک مدل تاشو و به اصطلاح لجستیک می رسیم که پویایی جمعیت را تا حد خوبی توصیف می کند. تجزیه و تحلیل منحنی لجستیک (شکل 2.6) بسیار اساسی است، اما اجرای آن می تواند مفید باشد. مدل لجستیک فرآیندهای دیگر را بهتر توصیف می کند، به عنوان مثال، اثربخشی تبلیغات.

برنج. 2.6. منحنی لجستیک

2.2 مدل حجاک-قربانی

اطلاعات بیشتری در مورد تکثیر غیرقابل توقف جمعیت فاش شده است. با این حال، در موقعیت های واقعی، جمعیت در هماهنگی با سایر جمعیت های عبوری از آن در روابط متقابل متفاوت زندگی می کند. در اینجا نگاهی گذرا به زوج هیجک متخاصم می اندازیم -قربانی (این می تواند چند برنج باشد -خرگوش و چند تا سانی -و بیایید سعی کنیم دریابیم که چگونه تعداد هر دو طرف متقابل را در طول سال تغییر دهیم. جمعیت قربانی را می توان به تنهایی تعیین کرد، درست مانند جمعیت کلبه - فقط برای اندازه قربانی. تعداد جمعیت طعمه از طریق x و تعداد جمعیت کلبه تا y قابل توجه است. در طول یک کلبه، قربانی به طور مداوم به اندازه x برابر می شود =تبر ,a>0 ,و یک هژاک بدون قربانی پشت قانون می میرد =-?y ,?>0.هیزاک به معنای قربانیان بیشتر، قربانیان بیشتر و قربانیان بیشتر است. بنابراین برای واضح بودن کلبه تعداد قربانیان طبق قانون تغییر می کند

ایکس =تبر- ?xy, ?>0

هنگامی که مقدار قربانی خورده شد، حجاک چند برابر می شود که می توان آن را به صورت زیر نوشت: =-?y +?xy , ?>0.

با این دستور نظام رتبه ها را رد می کنیم

x=ax- ?xy

y=- ?y +?xy

چرا x?0، y?0.

مدل کلبه -قربانی بیدار شده است

همانطور که در مدل قبلی، بیشترین علاقه برای ما ایجاد نقطه تساوی (x *، y *) است، جایی که x * و y * -ویرایش شده از راه حل صفر به سیستم سطح

ax-?xy =0

Y+ ?xy =0

Abo x(a- ?y )=0، y(- ?+؟ایکس )=0

این سیستم از ثبات اعداد هر دو جمعیت x=0, y می آید =0

مختصات نقطه رودخانه -یک نقطه بین خطوط مستقیم وجود دارد

a-?y =0 (2)

?+?x =0 (3)

آسان برای محاسبه:

، (شکل 2.7).

برنج. 2.7. فضیلت نظام رتبه بندی

مبدأ مختصات O(0,0) در صفحه مثبت است که خط مستقیم افقی است که با خطوط (2) مشخص می شود و خط عمودی که با خطوط (3) به دست می آید. روی سطح منفی (شکل 2.8). خود تیم، سه ماهه اول (و ما زیاد اهمیتی نمی دهیم، زیرا x>0 و y>0) به چندین منطقه تقسیم می شود که به راحتی می توان آنها را به صورت زیر تعیین کرد: 1-(+,+)، 2-(- ,+)، 3-( -،-)، 4-(+،-).

برنج. 2.8. توزیع مناطق و راه حل ها به ربع

اجازه دهید آسیاب بلال Q(x0, y0) نزدیک منطقه IV باشد. چه نوع ناآرامی؟-?y0>0، -?+?x0<0? из которых следует, что скорости x" и у" в этой точке должны быть разных знаков, x>0، y<0 и, значит, величина х должна возрастать, а величина убывать.

با تجزیه و تحلیل مشابه رفتار x و در مناطق 2، 3 و 4، تصویر حاصل در شکل نشان داده شده است. 2.9.

برنج. 2.9. x و y را در پشت ربع تغییر دهید

تیم خود کمپ کاب Q را به یک تغییر دوره ای در تعداد قربانیان و کلبه ها می رساند، به طوری که پس از یک ساعت معین سیستم دوباره به سمت کمپ Q می چرخد ​​(شکل 2.10).

برنج. 2.10. چرخه ای بودن تعداد کلبه ها و قربانیان

به عنوان نشانه ای از احتیاط، علی رغم سادگی، مدل پیشنهادی به وضوح ماهیت جانبی اعداد را در سیستم کلبه-قربانی نشان می دهد (شکل 2.11).

برنج. 2.11. Kolivannya از سیستم Zaiets - Ris و Aphids - Sonechko

احتیاط واقعی گاهی اوقات اطاعت از قوانین طبیعت که برای ما ناخودآگاه است بی خطر نیست. -استفاده از حشره کش ها (از آنجایی که بوی تعفن در کماها مشخص نیست ممکن است هنوز وجود داشته باشد) می تواند منجر به افزایش جمعیت این کماها شود که تعداد آنها تحت کنترل سایر کلبه های کما است. پوپلیتسا که ناگهان به آمریکا رفت، کل تولید مرکبات را به خطر انداخت. Nezabarom وجود دارد buv واردات її دشمن طبیعی -خورشيد كوچك كه ناگهان حق را گرفت و جمعيت جمعيت را به شدت كاهش داد. برای تسریع روند تخلیه، کشاورزان DDT ​​را اضافه کردند و در نتیجه تعداد محصولات افزایش یافت، همانطور که در شکل 1 نشان داده شده است. 2.11 ,مهم نیست که زیاده روی کنید.

2.3 مدل بسیج

در اصطلاح سیاسی یا اجتماعی، بسیج به معنای جذب مردم به حزب یا طرفداران آن است، خواه یک جنبش بزرگ باشد یا چیزی دیگر. با توجه به اینکه جریان کنونی بسیج ارتباط تنگاتنگی با جریان گذشته دارد و بسیج آینده در موفقیت های کنونی ستاد تبلیغاتی نهفته است، به نظر می رسد با توجه به مدل پشتیبانی روزانه نیاز به استخدام کارمند وقت است. . به عبارت دیگر، درک این نکته ضروری است که مدل می تواند پویا باشد.

بیان مسأله .منطق تغییرات سطح بسیج در این منطقه را بین دو لحظه روزانه مثلاً در ماه (در هر رودخانه، هفته، روز و ...) نمایش دهید.

مدل های پوبودوا .بیایید بخشی از جمعیت را که بسیج از این نوع برای آنها حساس است به عنوان یکی از آنها در نظر بگیریم. بیا بریم م n -بخشی از جمعیت بسیج شده در زمان t n =n .برای آن بخش از جمعیت غیر بسیج گرانتر از 1-Mn است (شکل 2.12).

برنج. 2.12. رابطه بین جمعیت بسیج و غیر بسیج

در طول یک ماه، سطح بسیج ممکن است به دو دلیل اصلی تغییر کند:

) بخشی از جمعیت از Dodatkovo دور شدند. واضح است که این مقدار بیشتر از اندازه بخشی از جمعیت است که هنوز در زمان t هدف قرار نگرفته است. n =n ,و این را می توان با احترام برابر رعایت کرد ?(1-م n ),(اینجا ?>0- ضریب هم زدن، ثابت برای یک منطقه معین؛

2) بخشی از جمعیت ناپدید شده است (به دلایل مختلف). واضح است که این بخشی از جمعیت آشفته را به قسمت بزرگتری که در لحظه tn=n وجود داشت تغییر می دهد و بنابراین هزینه های مربوط به ارتعاشات تحت تأثیر همتایان قرار می گیرد (در اینجا؟>0 ضریب دائمی ارتعاشات است. ). بیایید صادق باشیم، پارامترهای عددی چیست؟ من؟ تغییر متناسب در علایق، دیدگاه ها و نیات بخش های مختلف جمعیت منطقه مورد مشاهده را به تصویر می کشد. بنابراین، تغییر در سطح بسیج در یک ساعت، تفاوت سنتی بین نسبت جمعیت به‌دست‌آمده به‌علاوه و نسبت جمعیت انتخاب‌شده را نشان می‌دهد:

این با روند بسیج برابری می کند. الگوی بسیج الهام گرفته شد.

رابطه باقی مانده را می توان به راحتی به این شکل تبدیل کرد:

توجه. پارامتر اضافی؟ آیا نمی توان بیش از 1 از طریق آن پارامترهای خروجی وجود داشته باشد؟ من؟ مثبت حذف برابری ها (4) را برابری های دیفرانسیل خطی با ضرایب ثابت می نامند.

از این نوع برابری ها می توان در انواع مختلف بسیار ساده استفاده کرد.

یکی از آنها (at? = 1) قاعده ای را توصیف می کند که به موجب آن هر عضو دنباله، با شروع از دیگری، از راه اول خارج می شود و یک عدد واقعی را جمع می کند: Mn+1=?+Mn، بنابراین یک تصاعد حسابی انجام می دهد.

دیگری (at? = 0) به معنای قاعده این است که کدام عضو دنباله، با شروع از دیگری، با ضرب عدد ثابت در روز از جلو خارج می شود: Mn + 1 = Mn، سپس یک پیشرفت هندسی.

فرض کنید بخشی از جمعیت M0 به دست آمده قابل مشاهده است. این آهنگ (4) به راحتی خوانده می شود (برای خواندن مهم است). مائمو:

مدل Zastosuvannya.

بیایید سعی کنیم امکان سنجی این مدل را (که بر اساس ساده ترین اندازه گیری ها به دست آمده است) تحلیل کنیم.

تا آخر عمر |?|<1.

برای آن رابطه باقیمانده را به شکل بازنویسی می کنیم، جایی که M* با مقدار زیر نشان داده می شود:

توجه. همان نتیجه ای که در ناحیه (4) منطقه Mn+1=Mn=M* به دست می آید.

در واقع ستاره های M*=?+?M* را حذف می کنیم

آیا مقدار M* در مقدار cob M0 قرار دارد که از طریق پارامترهای خروجی بیان می شود؟ من؟ پشت فرمول

و سپس ذهن با 0 سازگار می شود

برای بدست آوردن فرمول دقیق تر، دوباره از روش مختصات استفاده می کنیم.

در شکل 2.13 مساحت مقادیر احتمالی یک پارامتر اضافی را در شکل 1 نشان می دهد. 2.14 - پارامترهای خروجی؟ і?، اما در شکل. 2.15-17 - در زیر مقدار Mn را برای n، M0 و M* مختلف تعیین می کند (برای سهولت شناسایی، نقاط مرجع (n، Mn) و (n+l، Mn+1) با برش های مستقیم به هم متصل می شوند).

ویپادوک؟<1 проиллюстрирован на рис. 2.18.

البته این کوچولوها تصویر واضحی ارائه می دهند. اما این مهم نیست که مقادیر کاملاً خاص مقادیر M0 را در نظر بگیریم،؟ من؟ و وضعیت موجود را گزارش کنید.

برنج. 2.13. مناطق با اهمیت احتمالی؟ 2.14. پارامترهای خروجی؟ من؟

برنج. 2.15 - 2.16

برنج. 2.17 2.18. ویپادوک؟<1

به عنوان مثال، برای، شاید

، ... (Mal. 2.19)

برنج. 2.19. بسیج برای،

این بدان معناست که این مدل بدون در نظر گرفتن سادگی رویکردها و تجارت، توسعه یافته است، اما عملکرد خوبی در انعکاس فرآیندهای واقعی دارد. بنابراین، مدلی از بسیج ایجاد شد که به پویایی تعداد آرای به حزب دموکرات در لیک کانتری (ایالات متحده آمریکا) در سال‌های 1920-1968 نگاه می‌کرد و مشخص شد که ویژگی‌های واضح فرآیند تحرک را بهتر توصیف می‌کند. izatsii.

2.4 مدل Race به روز شد

بیایید به یک موقعیت درگیری نگاه کنیم که می تواند دو لبه داشته باشد، به خاطر اهمیت آن را یال های X و Y می نامیم.

به طور قابل توجهی از طریق x=x(t) لبه محافظت شده X و از طریق y=y(t) یال محافظت شده Y را در یک ساعت صرف می کنیم.

فرض 1. کشور X با ترس از تهدید احتمالی جنگ از طرف کشور Y بازسازی خواهد شد، زیرا با آگاهی از افزایش هزینه ها در منطقه مسلح X، هزینه های خود را برای اصلاحات نیز افزایش خواهد داد. ناحیه پوست سرعت رشد (یا کوتاه شدن) را متناسب با سطح سرزندگی دیگری تغییر می دهد. در ساده ترین شکل آن را می توان به شرح زیر توصیف کرد:

de ?і ?-مثبت مثبت.

نوشتن ریواس ممکن است واضح باشد - ریواس آماده شده با هیچ چیز محدود نمی شود. بنابراین بخش‌های مناسب این روستاها نیازمند بازسازی طبیعی است.

پریپونسیا 2.

هر چه میزان پولی که کشور برای دفاع هزینه می کند بیشتر باشد، رشد آن کمتر است. این به شما امکان می دهد تغییرات زیر را در سیستم جلو ایجاد کنید:

x= ?y -؟ایکس

y= ؟ایکس -?y

تا زمانی که این کشور کشور ما را تهدید نکند. ادعاهای تایید شده قابل توجهی از طریق a و b (الف و ب موارد مثبت هستند). اگر a و b مثبت منفی باشند، می توان آنها را عوامل سرقفلی نامید. بر اساس هر سه فرض، در نتیجه می‌توانیم سیستم رتبه‌بندی زیر را استخراج کنیم:

x=?y-?x+a

y=?x-?y+b

مدل مسابقه راه اندازی شده است.

راه حل های سیستم مشتق شده توابع x(t) و y(t) هستند که برای داده های ذهن کاب x تعیین می شوند. 0?0 تا y 0?0 (آسیاب بلال نژاد آماده است).

ما اشتقاق سیستم را تجزیه و تحلیل می کنیم، با این فرض که مقادیر مساوی زباله از هر دو لبه ذخیره برای مدت طولانی ثابت نمی ماند. Tse یعنی چه =0، y=0، یا در غیر این صورت:

Y- ؟ایکس +a=0

ایکس- ?y +b=0

بیایید نگاهی به یک باسن خاص بیندازیم.

لب به لب اجازه دهید سیستم مسابقه مانند این باشد:

x=3y-5x+15

y=3x-4y+12

اگر میزان تغییر در مقادیر x و y به صفر برسد، این مقادیر لزوماً مرتبط هستند:

پوست این خطوط مستقیماً روی صفحه (x,y) قرار دارد و نقطه تلاقی این خطوط در ربع اول قرار دارد (شکل 2.20).

خط مستقیم که به خطوط (a) داده می شود، صفحه را می شکافد و نقطه بلال O(0,0) در سطح مثبت صفحه قرار دارد. در این مورد، همین امر برای خط مستقیم داده شده به سطوح (ب) صادق است (شکل 2.21).

خود تیم، سه ماهه اول (و نمی توانیم به اندازه کافی بگوییم، زیرا همیشه x?0 و y?0) به چهار ناحیه تقسیم می شود که به راحتی می توان آنها را به شرح زیر تعیین کرد: I-(+,+)، II-( -،+)، III- (-،-)، IV-(+،-).

بگذارید آسیاب بلال برود (x 0، y 0) در ناحیه I باشد. سپس نابرابری هایی وجود دارد:

(الف): 3у0 -5 برابر 0+15>0,

(ب): 3 برابر 0-4u 0+12>0,

که از آن مشخص است که سرعت x" و y" در این نقطه مثبت است: x">0، y">0 و بنابراین، مقادیر متخلف (x و y) مسئول رشد هستند (شکل . 2.22).

برنج. 2.22 .رشد x و y

به این ترتیب، با یک ساعت حضور در منطقه تصمیم گرفتم به نقطه تساوی برسم.

به روشی مشابه، ما رشد احتمالی ناحیه بلال را در نواحی II، III و IV تجزیه و تحلیل می‌کنیم، که نتیجه آن این است که یک حالت پایدار (تعادل نیروها) مستقل از ناحیه بلال تشکیل لبه‌های X و Y به دست می‌آید. این به دلیل این واقعیت است که انتقال به منطقه ثابت I با افزایش یک شبه در سطح ظرفیت همراه است، در حالی که منطقه III -کاهش یک ساعته؛ برای مناطق II و IV وضعیت متفاوت است -یک طرف قدرت خود را افزایش می دهد، در حالی که طرف دیگر متلاشی می شود.

قسمت های دیگر ممکن است (شکل 2.23).

برنج. 2.23 . قسمت های دیگر

به این معنی که قابلیت های مدل تولید شده در یک موقعیت واقعی تایید شده است -مسابقه قبل از جنگ جهانی اول آغاز شد.تحقیقات نشان داده است که علیرغم سادگی آن، این مدل به طور قابل اعتمادی سیستم حقوقی اروپا را در سالهای 1909-1913 توصیف می کند.

در پایان این بخش، تفسیر تی. ساعتی درباره این مدل را نقل می‌کنیم: «به نظر می‌رسد این مدل بسیار پیچیده است، زیرا در عوض می‌توان مشکلات تهدید را روی آن انجام داد، زیرا مردم به سطح مطلق واکنش نشان می‌دهند. جادوگری که خود را در افراد دیگر نشان می دهد، با آنها ارتباط برقرار کرده است، و حس اضطراب را در گام، متناسب با سطح جادوگری که خودشان حس می کنند، احساس می کنند."

ویسنووک

امروزه علم به تغذیه سازمان و مدیریت احترام زیادی قائل است که تحلیل فرآیندهای مستقیم پیچیده را از دیدگاه ساختار و سازمان آنها ضروری می سازد. نیازهای تمرین، روش‌های خاصی را ایجاب کرده است که «عملیات پیگیری» نامیده می‌شوند. این اصطلاح به استفاده از روش های ریاضی و مکانیکی برای تعیین راه حل ها در تمام زمینه های فعالیت مستقیم انسان اشاره دارد.

روش پیگیری عملیات شناسایی کوتاهترین روش عمل با توجه به بالاترین نیازها است. نقش اصلی در اینجا به مدل سازی ریاضی تعلق دارد. برای ایجاد یک مدل ریاضی باید اطلاعاتی در مورد فراعملکرد سیستم نظارت و اطلاعاتی در مورد مرزها ارائه شود که محدوده مقادیر قابل قبول را نشان می دهد. متا و تبادل ممکن است در قالب توابع ارائه شوند.

در مدل‌های عملیات ردیابی، تغییراتی که در آن تابع مبادله و هدف قرار دارند، می‌توانند گسسته (اغلب هدفمند) یا پیوسته (غیرقابل وقفه) باشند. به روش خود، توابع مرزی و هدف به خطی و غیر خطی تقسیم می شوند. روش‌های مختلفی برای بهبود این مدل‌ها وجود دارد که آشناترین و مؤثرترین آن‌ها روش‌های برنامه‌ریزی خطی است، زیرا کل تابع و تمام مرزها خطی هستند. برای مدل‌های ریاضی پیشرفته از انواع دیگر، از روش‌های برنامه‌نویسی پویا (همانطور که در این پروژه درسی بحث شد)، برنامه‌ریزی جامع، برنامه‌ریزی غیرخطی، بهینه‌سازی معیارهای غنی و روش‌های مدل‌های مرزی استفاده می‌شود. این امکان وجود دارد که همه روش‌های ردیابی عملیات، الگوریتم‌های محاسباتی را ایجاد کنند که ماهیت تکراری دارند. توجه به این نکته ضروری است که اگر در هر مرحله (تکرار) راه حل هایی مشخص شود، مشکل به صورت متوالی (تکرار) حل می شود، به طوری که به تدریج به راه حل بهینه همگرا می شوند.

ماهیت تکرار شونده الگوریتم ها منجر به محاسبات بزرگ و مشابه می شود. دلیل این امر این است که این الگوریتم‌ها، مهم‌تر از همه، برای پیاده‌سازی با فناوری محاسبات اضافی تقسیم‌بندی می‌شوند.

مدل روزمره حول ارزش ساده سازی وضعیت مشاهده شده و ,با این حال، قبل از ساخته شدن بر این اساس، آثار اصلی با دقت قرار می گیرد -مدل ممکن است همه چیز نباشد. در عین حال، حتی یک ایده‌آل‌سازی خام نیز اغلب به ما اجازه می‌دهد تا عمیق‌تر در اصل مسئله کاوش کنیم. با تلاش برای دستکاری پارامترهای مدل (آنها را انتخاب کنید، آنها را دستکاری کنید)، ما توانایی پیروی از یک تحلیل واضح و توسعه اصول اساسی را از دست می دهیم.

برنامه نویسی پویا یک دستگاه ریاضی است که امکان برنامه ریزی بهینه طیف وسیعی از فرآیندها را فراهم می کند که می تواند در هر زمان انجام شود. از آنجایی که بقایای برنامه‌ریزی پویا فرآیند در جای خود باقی می‌ماند، تعدادی راه‌حل بهینه برای مرحله پوست پیدا می‌شود که توسعه بهینه کل فرآیند را در کل تضمین می‌کند.

برنامه ریزی گام به گام Vikoristic، برنامه نویسی پویا به شما امکان می دهد مهمترین کار را ساده کنید و تعیین روش های تجزیه و تحلیل ریاضی غیرممکن است. در ابتدا ,وارتو یعنی ,این چه روشی است برای تکمیل کار پرزحمت در پایان روز از تعداد زیادی متغیر.

فهرست ویکی‌نویس‌ها

1.آکولیچ آی.ال. برنامه نویسی ریاضی در مسائل لب به لب: Navch. pos_b. - م.: مدرسه ویشچا، 2009.

.Berezhna O.V., Berezhna V.I. روش های مدل سازی ریاضی - م.: حق و خدمت، 2009

.Intriligator M. روش های ریاضی بهینه سازی و نظریه اقتصادی. - M: Airis-Press، 2008.

.کورباتوف V.I.، Ugolnitsky G.A. روش های ریاضی فناوری های اجتماعی. - م: کتاب دانشگاه، 1390.

.موناکوف O.V. روش های ریاضی برای تحلیل اقتصادی – سن پترزبورگ: پیتر، 2007.

.Orlova I.V.، Polovnikov V.A. روش ها و مدل های اقتصادی-ریاضی. - م: دستیار دانشگاه، 1387.

.Popov I.I., Partika T.L. روش های ریاضی - M: INFRA-M، 2007.

.پوپووا N.V. روش های ریاضی - م: انکیل، 2007.

تدریس خصوصی

آیا به کمک بیشتری از این افراد نیاز دارید؟

معلمان ما در مورد موضوعاتی که برای شما مناسب است مشاوره یا خدمات آموزشی ارائه خواهند داد.
درخواست خود را ارسال کنیداز قرارهای مستقیم کسانی که در همان زمان قرار می گیرند، به منظور اطلاع از امکان لغو مشاوره.