что такое технические вероятностные системы

Детерминированные и вероятностные системы

Констатация того, что мир есть множество взаимодействующих систем, ещё не является радикальным решением проблемы познания сложной природы. Окружающий мир крайне многообразен, и требуется найти способ как-то ориентироваться в этом многообразии. Поэтому в рамках ОТС были предприняты многократные попытки разработать классификацию систем, что, в общем-то, не решено и по сегодняшний день. В качестве примера можно привести классификацию С. Бира. Он предложил различать простые, сложные и очень сложные системы на основании количества входящих в них элементов и способов их взаимодействия. Было также предложено учитывать определённость или неопределённость поведения систем путём их деления на детерминированные и вероятностные (табл.7.1).

Классификация систем по С. Биру

Оконная задвижка,
механический станок

Цифровая ЭВМ,
Автоматическая система управления технологическим процессом

Подбрасываемая монета, движение медузы, статистический контроль качества
продукции

Условный
рефлекс,
промышленное предприятие

Крупная фирма, экономика государства, мозг

Детерминированными называются системы, которые после строго определённого повторяемого воздействия всегда оказываются в одном и том же строго определённом состоянии.

Вероятностными являются системы, которые при одном и том же строго определённом повторяемом воздействии могут оказываться в разных состояниях. Указать, в каком состоянии они окажутся в каждом конкретном случае, невозможно. Можно только указать множество возможных состояний и вероятность каждого состояния.

Вполне понятно, что подобная классификация не является строгой. Нельзя точно определить, какие системы следует считать простыми, а какие сложными. Например, система из 10 элементов, судя по их количеству, может быть отнесена к простым. Но если взаимодействие этих элементов описывается с помощью теории графов (п.6.3), то теоретически возможное количество состояний системы определяется величиной 290 (≈ 1027).

Кроме того, даже строгое определение детерминированных и вероятностных систем может оказаться на практике не соответствующим действительности. Например, такая явно детерминированная система, как дверной замок в случае большого износа может в результате воздействия ключа не всегда переходить из состояния «открыто» в состояние «закрыто» (или наоборот). Разболтанный замок может оказаться системой вероятностной. В то же время можно теоретически допустить возможность создания механизма, который настолько точно будет подбрасывать монету, что она практически всегда будет падать на одну и ту же сторону. Здесь мы лишний раз убеждаемся, что любая строгая теория действует только в рамках определённых ограничений, в пределах которой справедливы заложенные в теорию постулаты (аксиомы).

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Источник

Что такое технические вероятностные системы

Прогноз развития бюджета — система вероятностных оценок возможных путей развития его доходной и расходной частей. Целями бюджетного прогнозирования служат разработка и обоснование на основе сложившихся тенденций, конкретных социально-экономических условий и перспективных оценок оптимальных путей развития бюджета и создание на этой основе предложений по его укреплению. Бюджетное прогнозирование необходимо для выработки наиболее эффективных мер финансовой политики государства. [c.46]

В целях получения сводной характеристики изучаемого демографического процесса в целом в статистической практике используется система вероятностных таблиц. [c.206]

Экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны такие черты, как случайность и неопределенность, стохастический (вероятностный) характер связи между явлениями. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов используют корреляционный и регрессионный анализ. С помощью этих методов можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. Например, только используя корреляционный анализ, можно оценить степень влияния квалификационного состава рабочих, стажа их работы на производительность труда, объем чистой продукции или себестоимость. Бесспорно, что производительность труда зависит от стажа работы, но этот фактор не является определяющим, так как на производительность, труда влияют уровень техники, организации производства и труда, а также другие факторы, т. е. связь в данном случае не функциональная, а корреляционная. [c.142]

В основе управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятия лежит информация, представляющая предмет и продукт управленческого труда. От того, насколько она совершенна, зависит качество управления. Хорошо продуманная система информации не только упрощает управление, но и служит средством превращения вероятностной системы в детерминированную. Объем информации, который несут те или иные сведения либо показатель, зависит от неопределенности исхода события. Чем больше неопределенности, тем больше информации содержат сведения о нем. [c.295]

Являясь предплановой стадией, прогнозы органически вписываются ы следующие этапы планирования выбор целей развития в определенном плановом периоде, разработка основных направлений пятилетнего плана. В народнохозяйственном планировании используется система прогнозов. Она дает возможность принять обоснованные плановые решения, избежать ошибок и просчетов при планировании. Таким образом, разработка прогноза в формировании плана представляет собой необходимое условие единого процесса народнохозяйственного и отраслевого планирования. Но если прогноз носит вероятностный характер, то план является директивным. В нем точно указаны сроки выполнения мероприятий и адресность исполнения. [c.87]

Задачи по оптимизации решаются различными математическими методами. В основе современных математических методов, применяемых в планировании работы предприятий, лежат следующие разделы математики теория вероятностей и математическая статистика, линейная алгебра и матричное исчисление. Применение теории вероятностей при планировании сложных систем и массовых явлений в геологоразведочном, буровом и нефтегазодобывающем производствах связано с необходимостью устанавливать не результат отдельных событий, а общий результат всей массы событий, при этом объектом планирования является многозначная, вероятностная система связей, а не строго определенная однозначная связь. Такие связи существуют, например, между производительностью скважин и многими производственными факторами, включая объем нагнетания воды в пласт, природные факторы производительности, режим работы скважин и др. [c.152]

Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей н факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализов. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. [c.137]

Однако большая новизна объектов, являющихся предметом разработок, в условиях быстрого технического прогресса приводит к неопределенности времени выполнения отдельных, особенно начальных, этапов подготовки производства. Поэтому ответственные исполнители далеко не всегда могут воспользоваться справочниками нормировщика или нормативами времени, действующими в данной организации, на данном предприятии, для определения трудоемкости и на основе этого дать однозначную оценку времени. По таким работам исполнитель дает в зависимости от принятой системы три или две вероятностные оценки времени. [c.230]

Строительство как отрасль материального производства имеет свои специфические особенности. Главные из них заключаются в неподвижности продукта при перемещающихся в процессе производства материальных, технических и людских ресурсах длительности производственного цикла относительно высокой материалоемкости продукции, что требует наличия мощной материальной базы и размещения ее в пределах рационального радиуса обслуживания повышенной зависимости строительных процессов от влияния вероятностных факторов (погодных условий, организационно-технических сбоев, изменений внешних условий производства и т. д.) существовании сложных и многообразных производственных связей кооперирования в системе народного хозяйства, которые представляют собой внешнюю среду, создающую условия для нормальной деятельности строительного производства. [c.13]

Строительное производство и производство деталей и конструкций на предприятиях строительной индустрии представляют собой вероятностные, динамические, сложные системы, которые подвержены как внешним, так и внутренним воздействиям. Обеспечение их надежной совместной деятельности может быть достигнуто путем использования регуляторов, компенсирующих случайные отклонения режима от заданных его параметров. Такими регуляторами являются материальные запасы на заводах-изготовителях и их резервные мощности, а также системы параллельных поставок материальных ресурсов. Использование материальных запасов позволяет своевременно удовлетворять изменившуюся по какой-либо причине потребность строек в материалах или конструкциях. При этом на заводах организуется производство соответствующей продукции большими партиями и хранение ее на складах заводов-изготовителей. Однако использование этого регулятора вызывает необходимость создания дополнительных складов с соответствующим оборудованием, а хранение складских запасов требует дополнительных эксплуатационных расходов, увеличивает оборотные фонды, что соответственно сказывается на себестоимости продукции заводов и снижает прибыль предприятия. [c.315]

В вероятностной системе допускаются определенные отклонения от норм и вся система построена на вероятности совпадений. [c.86]

Реальный сетевой график является отражением системы динамической, сложной и вероятностной. [c.86]

В настоящее время в литературе имеется несколько сообщений о имитационных системах, осуществляющих вероятностное моделирование геологоразведочных работ на нефт и газ. Эти системы разнятся принципами, заложенными в их основу, моделями поисково—разведочного процесса, составом прогнозируемых показателей и т.д. Характерной чертой такого рода систем является отсутствие специальной теоретической базы для моделирования поисковых процессов, что обусловило очень жесткую структуру построенных систем, значительные затруднения в адаптации используемых моделей к конкретным районам и учете поступающей информации. Построенные системы весьма громоздкими, не поддающимися проверке в простых случаях аналитическими средствами. Однако главным недостатком большинства таких систем являются неточности и погрешности, допущенные при использовании кого аппарата теории вероятностей, что сводит до ма ценность результатов, получаемых при [c.76]

Такое единообразное представление различных этапов поисково-разведочных работ позволяет достаточно глубоко проанализировать динамику функционирования каждого этапа, абстрагируясь на начальной стадии от специальной терминологии, специфических подробностей и т.д., а затем «собирать» из элементарных звеньев цепочки любой сложности и аналитически вычислять вероятностные характеристики функционирования всей сложной системы. С помощью ЭВМ по этим характеристикам можно генерировать различные варианты результатов поисково—разведочных работ. [c.77]

Определение производства как системы предполагает рассмотрение его как целого, состоящего из взаимосвязанных элементов и характеризующегося своими специфическими закономерностями развития. Управление производством связано с процессами, происходящими в такой сложной, динамической и вероятностной системе, как предприятие, оно призвано обеспечить течение этих процессов в заданных параметрах, а также направленное изменение системы и перевод ее в другое высшее состояние, т. е. посредством управления определяются направления и темпы развития предприятия. [c.47]

Основным признаком системы массового обслуживания является наличие некоторой системы (обслуживающей системы), которая предназначена для осуществления действий, совершаемых согласно требованиям (называемым заявками), которые поступают нерегулярным образом. Поскольку обслуживающая система обычно имеет ограниченную пропускную способность, а заявки поступают нерегулярно, время от времени создается очередь заявок в ожидании обслуживающего устройства иногда же оборудование простаивает в ожидании заявок. Наиболее часто предполагается, что известен вероятностный закон, управляющий поступлением заявок. Впервые такой подход был применен датским математиком А. К. Эрлангом в начале нашего века для анализа работы телефонной станции. С тех пор методы теории массового обслуживания распространились на широкий круг разнообразных проблем, включающий в себя столь разнородные задачи, как анализ очереди в магазине и исследование пропускной способности дорог, мостов и перекрестков, исследование эффективности работы большого морского порта и небольшой автозаправочной станции, анализ работы ремонтной бригады на предприятии и кассира в кинотеатре и т. д. Делаются попытки проанализировать с помощью методов теории массового обслуживания даже такие вопросы, как эффективность работы промышленного предприятия в целом. [c.200]

Для описания другой важнейшей составной части любой системы массового обслуживания, — входного потока заявок, — обычно задают вероятностный закон, которому удовлетворяют длительности интервалов между двумя последовательно поступающими заявками. Эти длительности обычно являются статистически независимыми и их распределение не изменяется в течение некоторого достаточно продолжительного промежутка времени. Иногда встречаются системы, в которых заявки могут поступать группами (например, посетители в кафе). Обычно предполагается, что источник, из которого поступают заявки, практически [c.202]

Системный подход предполагает исследование количественных и качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в сложных экономических системах. Он играет важную роль в экономическом прогнозировании. Каждое явление действительности может рассматриваться как система. Это значит, что оно состоит из ряда связанных между собой частей, элементов, обеспечивающих в целом определенные свойства, функции, а следовательно, и поведение. Зная эти свойства и функции, можно предвидеть поведение исследуемого объекта. [c.17]

Найти оптимальные значения точки заказа s и размер заказа q аналитически или с помощью сведения к детерминированной задаче оптимизации удается только в относительно простых случаях. Если же система хранения запасов имеет сложную структуру (имеется много видов хранимой продукции и иерархическая система складов), используемые вероятностные распределения сложны, а их параметры меняются со временем, то единственным средством анализа становятся имитационные эксперименты, о которых говорилось в гл. 2. [c.217]

Можно привести и другую интерпретацию рассмотренных связей с позиции поведения системы, описывающей некоторое явление и количественно характеризуемой совокупностью показателей. Система называется жестко детерминированной, если при заданных начальных условиях она переходит в единственное, определенное состояние система называется вероятностной, если при одних и тех же начальных условиях она может переходить в различные состояния, имеющие разные вероятности. [c.75]

Постановку задачи, определения ситуации на рынке товаров и услуг рассмотрим на примере одного продукта. Поскольку эволюция экономической системы представляет собой сочетание двух процессов — один детерминированный, обусловленный объективными причинами, действующими в данной экономической системе, а второй — вероятностный, то для ее описания применяют уравнение Колмогорова, отображающее изменение плотности вероятности в различные моменты времени [c.452]

Вероятностные модели прогнозирования рыночной ситуации учитывают случайную составляющую развития экономической системы. Для описания стохастической системы применяется уравнение Колмогорова, его решение представляет собой распределение плотности вероятностей. Причем чем более длительный промежуток времени выбирается для прогноза, тем больше дисперсия распределения вероятностей и тем больше неопределенность полученного результата. Однако оценка риска прогнозируемой ситуации на рынке на основе изученных методов обеспечивает предпринимателя информацией о возможных (вероятных) потерях и позволяет принять меры по их снижению. [c.459]

Нефтегазодобывающая промышленность как система характеризуется рядом специфических особенностей, отличающих ее от других отраслей материального производства. Наиболее существенными из них с точки зрения анализа эффективности инвестиционных проектов и оценки риска являются большая зависимость показателей и критериев эффективности затрат от природных условий, от уровня использования разведанных и извлекаемых ресурсов углеводородов динамический характер (изменчивость во времени) природных факторов вероятностный характер большинства технико-экономических показателей разработки нефтяных и газовых месторождений изменение воспроизводственной структуры капиталовложений в масштабе отрасли в сторону увеличения их доли, направляемой на компенсацию падения добычи на старых месторождениях большая продолжительность реализации нефтяных и газовых проектов высокая капиталоемкость нефтегазодобычи, необходимость осуществления крупных начальных инвестиций, длительный период возмещения начального капитала и др. [c.256]

С точки зрения сложности (вид, число элементов и связей), различают простые, сложные и сверхсложные системы, а в зависимости от степени предсказуемости поведения системы — детерминированные и вероятностные. [c.45]

Когда говорят, что экономика — система вероятностная, то имеют в виду, что принципиально невозможно в каждый данный момент получить абсолютно точные сведения о всех процессах, которые в этот момент происходят, а тем более в деталях предвидеть будущее (в противоположность тому, как мы «предвидим», что произойдет с механизмом при повороте рукоятки). В методологии народнохо- [c.45]

Применение математической статистики и моделирования для анализа производственно-хозяйственной деятельности. В экономике каждый показатель, каждое явление зависит от большого числа факторов, действующих одновременно. Иными словами, экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны такие черты, как случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей и факторов применяют методы корреляционного и регрессивного янализа. [c.22]

Системы производственных процессов в нефтегазоснабжении обычно подразделяются на два вида детерминированные и вероятностные. [c.86]

В одной из работ (Г.М. Ахмадиев и др.) наряду с проработкой варианта операционной системы планирования транспортного обслуживания рассматриваются характеристика объекта обслуживания и специфика нефтепромысловых производств. При этом авторы работы показали, что оперативные планы и задания представляют собой взаимные обязательства между подразделениями. Производственные процессы в основном производстве носят явно выраженный вероятностный характер. В связи с этим оперативные задания сроком на одну неделю пытаются устанавливать только для подразделений основного производства. Оперативное планирование для вспомогательных обслуживающих подразделений осуществляется лишь на 1 сут в соответствии с суточными заявками на выполнение работ или на оказание услуг как основных подразделений, так и вспомогательных. [c.82]

В данном примере мы рассмотрели самый простой случай пуассоновский входной поток, экспоненциальное время обслуживания, одна обслуживающая установка. На самом деле, в реальности, и распределения бывают значительно сложнее, и АЗС включают в себя большее число бензоколонок. Для того чтобы упорядочить классификацию систем массового обслуживания, американский математик Д. Кен-далл предложил удобную систему обозначений, широко распространившуюся к настоящему времени. Тип системы массового обслуживания Кендалл обозначил с помощью трех символов, первый из которых описывает тип входного потока, второй — тип вероятностного описания системы обслуживания, а третий — количество обслуживающих приборов. Символом М он обозначал пуассоновское распределение входного потока (с экспоненциальным распределением интервалов между заявками), этот же символ применялся и для экспоненциального распределения продолжительности обслуживания. Таким образом, описанная и изученная в этом параграфе система массового обслуживания имеет обозначение М/М/1. Система M/G/3, например, расшифровывается как система с пуассоновским входным потоком, общей (по-английски — general) функцией распределения времени обслуживания и тремя обслуживающими устройствами. Встречаются и другие обозначения D —детерминированное распределение интервалов между поступлением заявок или длительностей обслуживания, Е — распределение Эрланга порядка п и т. д. [c.211]

Пример. Проведем классификацию 10 предприятий, рассмотренных в предыдущем примере, и дадим, таким образом, вероятностную оценку результатам кластерного анализа. Вновь обратимся к системе STADIA 5.O. Введем показатели предприятий в первый и второй столбцы электронной таблицы, в третий столбец — номера классов, полученные при кластеризации. Используем блок Статистика и процедуру Дискриминантный анализ и получим следующие результаты. [c.98]

Если показатели многофакторной системы связи используются как оценки генеральных параметров, экстраполируются на другие значения факторов, как при прогнозировании, то значения параметров необходимо сопроводить вероятностными оценками, указать [c.283]

Другим примером междисциплинарного применения синергетики может служить модель миграции. В ней проводится различие между микроуровнем индивидуальных решений и макроуровнем динамических коллективных процессов в обществе. Вероятностные макропроцессы описываются на уровне социоконфигура-ций, каждая из которых характеризуется своим вектором поведения. Миграция в обществе также хорошо иллюстрируется компьютерными моделями фрактальной кластеризации с изменяющимися центрами перемешивания, бродяжничеством и хаосом, обусловленными нелинейными взаимодействиями социальных групп. Такая модель наглядно показывает различия между системами, связанными и не связанными с человеком. На микроскопическом уровне миграция людей зависит от индивидуальных и коллектив- [c.385]

Источник

Вероятностная система

Вероятностная система [stochastic system, probabilistic system] — система, выходы которой случайным образом, а не однозначно зависят от входов. Это понятие противопоставляется понятию, характерному, например, для техники: «детерминированная», вернее, «строго (или жестко) детерминированная система». Для описания вероятностных систем используется аппарат случайных процессов, в частности, марковских процессов.

Многие авторы склонны называть системы, охарактеризованные выше, не «вероятностными», а скорее «неопределенными» (поскольку первый термин подразумевает существование неких законов распределения случайных величин, когда для них можно указать вероятности). Подробнее см. в ст. Неопределенность в системе.

Когда говорят, что экономика — система вероятностная, то имеют в виду, что принципиально невозможно в каждый данный момент получить абсолютно точные сведения о всех процессах, которые в этот момент происходят, а тем более в деталях предвидеть будущее (в противоположность тому, как мы «предвидим», что произойдет с механизмом при повороте рукоятки). В методологии народнохозяйственного планирования бывш. СССР вероятностный характер экономики начал учитываться под влиянием теории оптимального функционирования экономики лишь в последние годы существования социалистической экономики. Это явилось началом кризиса так называемой теории социалистического планирования и было вызвано следующими обстоятельствами: а) ростом масштабов и усложнением структуры народного хозяйства; б) возрастающим влиянием на процессы его развития достижений науки и техники, прогнозировать которые можно лишь с некоторой, часто невысокой, вероятностью; в) ростом материального благосостояния и культурного уровня населения, что делало потребительский спрос подвижнее, и также вносило существенный элемент неопределенности в развитие некоторых отраслей производства; г) влиянием внешних по отношению к экономической системе факторов, таких как погодные условия, внешнеполитические обстоятельства и т.д.

К этому важно добавить, что в ближайшем будущем, в связи с переходом экономики к рыночной системе хозяйствования, освоением эффективных методов государственного регулирования рынка и индикативного планирования (взамен всеохватывающего детализированного директивного планирования), роль стохастических элементов в управлении экономикой должна усиливаться.

Кроме того, неопределенность создается характером информации об экономических процессах: ее неизбежной неточностью, запаздыванием, а в случаях «рассогласования интересов» разных звеньев народного хозяйства (например, предприятий и министерства, рабочего и мастера) — также ее намеренным искажением и сокрытием (см. Неполнота информации). В планировании указанные обстоятельства вызывают необходимость применения «вилок показателей» (например, в индикативных планах), а также определения необходимых резервов производственных и непроизводственных ресурсов.

Полезное

Смотреть что такое «Вероятностная система» в других словарях:

вероятностная система — Система, выходы которой случайным образом, а не однозначно зависят от входов. Это понятие противопоставляется понятию, характерному, например, для техники: «детерминированная», вернее, «строго (или жестко) детерминированная система». Для описания … Справочник технического переводчика

Вероятностная система — 62. Вероятностная система Рандомизированная система Источник: ГОСТ 21878 76: Случайные процессы и динамические системы. Термины и определения оригинал документа … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Система — [system] множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Следует отметить, что это определение (взятое нами из Большой Советской Энциклопедии) не является ни единственным … Экономико-математический словарь

система — Группа взаимодействующих объектов, выполняющих общую функциональную задачу. В ее основе лежит некоторый механизм связи. [ГОСТ Р МЭК 61850 5 2011] система Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом… … Справочник технического переводчика

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЛОГИКА — логическая система, в которой высказываниям соответствует непрерывная шкала значений истинности от 0 до 1, причем нуль приписывается высказыванию о невозможном событии, а 1 практически достоверному. В.л. формально можно рассматривать как… … Философская энциклопедия

вероятностная логика — ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЛОГИКА раздел логики, изучающий логические системы, в которых высказываниям в качестве истинностных значений приписываются вероятности истинности или степени правдоподобия, подтверждения. Высказывания классифицируются как… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ОХРАНОЙ ТРУДА — (СУОТ) часть общей системы управления (менеджмента) организации, обеспечивающая управление рисками в области охраны здоровья и безопасности труда, связанными с деятельностью организации. Система включает: организационную структуру; деятельность… … Российская энциклопедия по охране труда

СИСТЕМА, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ — система общественного производства, то есть совокупность производительных сил и производственных отношений. Это сложная, вероятностная, динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных… … Большой экономический словарь

Вероятностная метафизика — Василий Васильевич Налимов (4 ноября 1910 19 января 1997) советский и российский учёный (по национальности коми). Создатель и руководитель нескольких новых научных направлений: метрологии количественного анализа, химической кибернетики,… … Википедия

ВЕРОЯТНОСТНАЯ ЛОГИКА — математико логическая система, моделирующая традиционное понятие формальной логики отношение подтверждения одного высказывания другим(и) как вероятностную функцию. Поскольку подтверждение теории данными опыта есть индуктивное умозаключение от… … Философия науки: Словарь основных терминов

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *