- •Теоретическая
- •Виды объектов с точки зрения их системного модельного представления
- •Примеры обобщающих понятий видов объектов
- •Виды формального (математического) аппарата для описания, анализа и синтеза объектов (систем)
- •2. Аппарат детерминированного описания (детерминированности)
- •Виды математического аппарата
- •2.1. Вероятностный аппарат (2)
- •Виды математического аппарата
- •Виды математического аппарата
- •4. Аппарат нечеткого описания объектов
- •4. Аппарат нечеткого и грубого описания объектов
- •Варианты понимания неполноты надных и знаний об объекте
- •Виды теорий, ориентированных на описание объектов в условиях неполноты надных
- •Сравнение теорий неопределенности
- •Соответствие между физическими и математическими объектами
- •5. Аппарат экспертного описания объектов
- •6. Аппарат фракталов и динамического хáоса
- •6.2. Примеры детерминированных алгоритмов построения фрактала
- •Примеры динамического хáоса
- •Теория автоматов
- •Задачи теории автоматов:
Виды математического аппарата
2.2. СТАТИСТИЧЕСКИЙ /АПОСТЕРИОРНЫЙ/ АППАРАТ (МАТЕМАТИЧЕСКОЙ1 И ПРИКЛАДНОЙ2 СТАТИСТИКИ)
Нахождение числовых значений статистических (эмпирических) или количественное оценивание вероятностных характеристик модели по имеющимся числовым данным – «эмпирическим» значениям или значениям случайных элементов (по выборкам из генеральной совокупности возможных значений
Статистическая проверка (качественная) гипотез: соответствует или нет имеющийся (с его свойствами) набор значений (выборка) модели либо наоборот модельнабору
Статистические выводы: формулировка выводов о свойствах модели и ее характеристик, их закономерностях, связях и т.п. по имеющемуся набору значений
Виды математического аппарата
2.3. ТЕОРИЯ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ИМИТАЦИИ
Раздел математики, связанный с построением аппарата получения значений модели с заданными свойствами в следующих ситуациях:
Модель задана априори (по вероятностной модели);
Апостериорное задание модели (по статистической модели);
По ранее полученным или имеющимся значениям , описываемым той же моделью, с теми же свойствами
2.4. ПОСТАНОВКИ СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
|
Вероятностный аппарат (априорный) |
Статистический аппарат (апостериорный) |
Статистический имитационный аппарат |
Дано: |
Объект «О» (эксперимент), удовлетворяющий требованиям стохастичности | ||
Дано дополнительно: |
|
Набор (последовательность) конкретных значений, приписываемых вероятностной модели (величин, векторов, функций) фиксированного объема, полученных в заданных условиях (идеальных /мат.статистика/ или приближенных к реальности /прикл.статистика/) |
Вероятностная или статистическая модель либо набор их значений объемом N1 |
Необходимо: |
Априори (до опыта) построить (вероятностную) модель объекта и ее характеристики, исследовать их свойства, особенности, предельные случаи, поведение при функциональных преобразованиях и т.п. |
Построить статистическую (в частности апостериорную вероятностную) модель объекта «О» по этому набору значений и/или сделать выводы о ее свойствах и характеристиках по нему |
Получить (сымитировать) новый набор (последовательность с заданными свойствами) значений этой модели объема N2 |
Результат: |
Описание модели, ее характеристик и свойств, аппарат работы с ними |
Статистическая (эмпирическая или оценка вероятностной) модель (характеристики или параметры) |
Набор (последовательность с заданными свойствами) значений, соответствующих модели или прошлому набору |
4. Аппарат нечеткого описания объектов
Предпосылки практического применения: в тех случаях, когда нельзя построить объективную меру некоторого значения принадлежности к определенному множеству значений, но можно субъективно допустить, что любое значение (как элемент множества) может принадлежать ему с определенной степенью предпочтения , с учетом реальности в данных конкретных условиях.
Температура,
С
Графики функции принадлежности термов температуры: наружная (весна, лето, зима, осень); комнатная; баня, …
Внутреннему наблюдателю доступны внутренняя структура системы и замкнутые процессы взаимного обмена между ее элементами (компонентами). Внешний наблюдатель рассматривает систему как «черный ящик», т.е. преобразователь, анализируя входные и выходные потоки.