От Pro Consul
К K
Дата 15.02.2003 19:13:12
Рубрики Общинность;

Нормальных подходов много

>Промоделируйте работу мозга. Не нравится?

Моделируется и даже много. Про нейроные сети слышали?

>Тогда помоделируйте погоду. До сих пор ни одного (!) крупного наводнения в США не было предсказано, предсказания выглядели так – «возможно будет дождь». А уж их суперЭВМ с писишками на наших столах не сравнишь, и столько лет бьются, долгосрочный прогноз до сих пор – «может быть, а может нет».

Погоду моделируют, но дальность и точность прогноза ограничены объёмом учитываемых данных.

>Мне приходится внедрять системы автоматизации на химии, так нет нормальных моделей, до сих пор. И вылетают миллиончики в трубу, так как приходится вести технологический процесс по жесткому алгоритму. Да вы обычный котел попробуйте помоделировать своими мат-методами.

Котлы тоже моделируются, но расчётные методы действительно там сложные, не каждому по зубам.

>Не рождено еще никем нормальных подходов для моделирования сложных объектов. За подробностями обратитесь к VVV-Iva, он моделировал военные действия, наверняка там старались всунуть все новейшее, генералы сейчас любят «продвинутые решения», модно.

Нормальных подходов много. Попробуйте адаптивные алгоритмы или методы статмоделирования. Там просто богатство.


От VVV-Iva
К Pro Consul (15.02.2003 19:13:12)
Дата 15.02.2003 20:21:03

Re: Нормальных подходов...

Привет

>Нормальных подходов много. Попробуйте адаптивные алгоритмы или методы статмоделирования. Там просто богатство.


Беды всех подходов глобальны.

В математике островки линейности окружены безбрежным океаном нелинейности (с) не помню кого из математиков. А жизнь она нелинейна в принципе - заяц должен не оглохнуть от горма молнии, но должен услышать покрадующегося врага.

Кроме того, как только вы уходите от моделирования неживой природы - общества, экономики и т.д. у вас появляется принципиально не формализуемая воля субъекта. Вы можете надеятся только на теорему Чебышева, но тогда вы сильно сужаете круг исселдуемых проблем, т.е. в большинстве случаев не хватает количества.

Даже в хорошо моделируемой матфизике, как только задача становится сложной, она становится практически не решаемой. Например, превращение мирого циклона в ураган зависит от наличия-отсутствия-размера тепловой дорожки в океане в приповерхностном слое толи нескольно миллиметров, толи несколько долей миллиметра ( не помню).

А сложные структуры - с ними ясно только то, что с ними ничего не ясно. В биоценозах всегда присутствуют неоптимальные, в данных условиях, виды, но которые зато легче приспосабливаются к изменившимся условиям. и какой из них когда сыграет и что послужит спусковым крючком - никто не знает и вряд ли узнает.

Владимир

От K
К Pro Consul (15.02.2003 19:13:12)
Дата 15.02.2003 20:19:30

Re: Нормальных подходов...

>Моделируется и даже много. Про нейроные сети слышали?

Вначале все увлеклись, а затем оказалось, что тоже ничего кардинально го не дают, весьма ограничены.

>Погоду моделируют, но дальность и точность прогноза ограничены объёмом учитываемых данных.

Дело не в погоде. Ураганы, их движение, получается предсказывать более-менее, а вот большой дождь (наводнение) нет, хоть лбом в стену.

>Котлы тоже моделируются, но расчётные методы действительно там сложные, не каждому по зубам.

Хе, расчетные методы, они то как раз и не пашут. А делается так, по крайней мере я так делаю, берется технический отчет по наладке и вперед с песней. Математики минимум, обычные кривые по точкам. Получается обучающая программа под конкретную котельную. Быстро, раз плюнуть, и работает к тому же. Сами понимаете, это не математическая модель.

>Нормальных подходов много. Попробуйте адаптивные алгоритмы или методы статмоделирования. Там просто богатство.

Великолепное богатство, только после него Вам этот котел на уши прилетит, модель процесс раскачивает. Сейчас вроде появилась нечеткая логика, точнее стала доступна литература по ней, говорят, работает лучше, сам не пробовал, да и разочарован в возможностях математики, необходимо что-то кардинально иное.

С уважением, Евгений Карамышев.