لنمذجة هيكل استهلاك الطاقة في المؤسسة، يتم استخدام توزيعات الرتبة، ولنمذجة هيكل المعدات الكهربائية المثبتة والإصلاحية، يتم استخدام توزيعات النوع.  

توزيعات الرتبة. تشمل توزيعات الرتبة تلك التوزيعات التي تكون السمة الرئيسية فيها هي القدرة الكهربائية لجميع أنواع المنتجات.  

يشير توزيع القدرات الكهربائية لجميع أنواع المنتجات المنتجة في مؤسسة معينة إلى توزيع الرتب. معلمة توزيع الرتبة هي معامل الرتبة. يمكنك الحصول على منحنيات توزيع الترتيب وتحديد معاملات التصنيف لفترات التقارير (حسب الربع أو نصف العام أو العام). إذا ظل معامل التصنيف ثابتًا مع مرور الوقت، فهذا يعني أن هيكل المنتجات وهيكل استهلاك الكهرباء لا يتغير مع مرور الوقت. تظهر الزيادة في معامل التصنيف أنه على مر السنين قامت المؤسسة بزيادة تنوع المنتجات والفرق في تكاليف الطاقة لإنتاج أنواع مختلفة.  

إذا قمنا بحساب القدرة الكهربائية لكل نوع من منتجات الإنتاج متعدد المنتجات كنسبة الاستهلاك الكهربائي السنوي إلى حجم إنتاج هذا النوع، فبالنسبة للمؤسسة ككل، تخضع هذه القيم لتوزيع الرتب . المعلمات التي تم الحصول عليها لتوزيع الرتب على مر السنين لديها ميل ثابت إلى حد ما للزيادة. تظهر الزيادة في معامل التصنيف أن تنوع المنتجات المنتجة في المؤسسة والفرق في تكاليف الطاقة لإنتاج أنواع مختلفة يتزايدان على مر السنين.  

تمثل مجموعة منحنيات توزيع الرتب سطحًا. إن تحليل الديناميكيات الهيكلية والطوبولوجية (مسار حركة الفرد على طول منحنى توزيع الرتبة) على هذا السطح يوفر سلسلة زمنية من القدرة الكهربائية لكل نوع من المنتجات قيد الدراسة، وهو ما يثير الاهتمام من وجهة نظر إمكانية التنبؤ بمعلمات استهلاك الطاقة. يمكننا أن نستنتج أن هناك علاقة قوية بين استهلاك الطاقة السنوي لإنتاج منتجات متعددة، وهيكل المنتجات المصنعة وتنوع المنتجات المنتجة.  

هيكل المعدات المثبتة والإصلاحية. توزيعات الرتبة والأنواع  

التوزيعات التي تصنف على أنها الترتيب  

الخيار الثاني (مع أكثر من 20 خيارًا). في المرحلة الأولى، يقوم المستجيب بتقسيم الخيارات المقترحة إلى مجموعتين أو ثلاث مجموعات: 1 - مناسبة، 2 - غير مناسبة، وقد تتكون المجموعة الثالثة من خيارات يجد المستجيب صعوبة في تصنيفها ضمن مجموعات أخرى. إذا بقي، أثناء التوزيع الأول، أكثر من 10-12 موضعًا في المجموعة المناسبة، يُطلب من المستفتى تقسيم هذه المجموعة مرة أخرى وفقًا لمبدأ المناسب تمامًا - ربما مناسبًا. بعد تحديد الخيارات المناسبة، يجب على المستجيب إجراء ترتيب مباشر، وفرز الخيارات من الأفضل إلى الأسوأ. وفقًا لنتائج الاختيار، يتم تعيين قيم التصنيف لكل مستجيب، ويفضل أن يكون ذلك بترتيب عكسي (القيمة الأفضل هي 10، التالية هي 9، الأسوأ هي 1؛ مع أكثر من 10 انتخابات، يتم تعيين جميع الانتخابات الأخيرة) قيمة 1.  

كما ذكرنا سابقًا، تُستخدم مؤشرات الترتيب لوصف شكل توزيع سلسلة التباين. ونعني بهذا وحدات المصفوفة قيد الدراسة التي تشغل مكانًا معينًا في سلسلة التباين (على سبيل المثال، العاشر، العشرين، وما إلى ذلك). يطلق عليهم الكميات أو التدرجات. الكميات، بدورها، تنقسم إلى أقسام فرعية  

لماذا تتطلب إحصائيات رتبة Dunn (dt) لاختبار التباينات (انظر المعادلة (41)) جداول توزيع عادية بدلاً من اختبار  

الأساليب غير البارامترية. الأساليب الإحصائية غير البارامترية، على عكس الأساليب البارامترية، لا تعتمد على أي افتراضات حول قوانين توزيع البيانات3. غالبًا ما يستخدم معامل ارتباط الرتب لسبيرمان ومعامل ارتباط الرتب لكيندال كمعايير غير معلمية للعلاقة بين المتغيرات.  

الرسم البياني هو تمثيل رسومي للتوزيعات الإحصائية لأي كمية وفقا لخاصية كمية. من السهل إنشاء رسم بياني (gr. histos - Fabric) من الأعلى، ورسم العوامل المقابلة على طول محور الإحداثي، ومجموع رتبها على طول المحور الإحداثي. يمكن أن يُظهر الرسم البياني الانخفاضات، ومن ثم يُنصح بتجميع العوامل وفقًا لدرجة تأثيرها على المؤشر قيد الدراسة.  

يمكن استخدام الأفكار السينولوجية المقدمة كأساس لتغيير تنظيم نظام 111 IF في مؤسسة صناعية (في ورشة العمل). في هذه الحالة، لا يتم استخدام نوع توزيع المعدات الكهربائية المثبتة، ولكن تمثيل القائمة بأكملها، على سبيل المثال، الآلات الكهربائية في شكل توزيع H مرتبة حسب المعلمة. ويتم ذلك على النحو التالي. يتم تصنيف المجموعة الكاملة للآلات المثبتة وفقًا لأهميتها (أهميتها) في عملية فنية أو غيرها. يتم تعيين رتبة (رقم) لكل مركبة. يتم تعيين المرتبة الأولى للآلة التي تحدد عملية الإنتاج بشكل أكبر. والثاني هو للآلة التالية الأكثر أهمية، وما إلى ذلك، بحيث تذهب الرتب الأخيرة إلى الآلات التي لا يؤثر عطلها، أو بالأحرى، يؤثر بشكل ضئيل جدًا على الإنتاج والأنشطة الأخرى للمؤسسة. لا تتطلب عملية تعيين رتبة دقة خاصة، لذلك يمكن أن ينتهي الأمر بآلة معينة في مكان مختلف قليلاً في قائمة رتبة معينة.  

دعونا نستخدم حقيقة x2 (12) - توزيع المتغير العشوائي m (n - 1) W (m)، والذي يحدث تقريبًا) إذا لم تكن هناك علاقة رتب متعددة في المجتمع قيد الدراسة. ومن ثم يتم اختزال المعيار إلى التحقق من عدم المساواة (2.18). وبعد أن حددنا مستوى دلالة المعيار a = 0.05 نجد من الجدول. أ.4 قيمة نقطة 5% من التوزيع x2 مع 12 درجة حرية X OB (12) = 21.026. وفي الوقت نفسه، t (n - I) W (t) = - 28-12-0.08 - 27.  

أولًا، لاحظ مرة أخرى أن التوزيع التكراري دائمًا ما يكون متماثلًا. بيانات الجدول يوضح الشكل 6.9 أنه وفقًا لذلك، فإن تماثل الترددات يعكس تماثل التحديد الكمي لمعامل ارتباط الرتبة بناءً على انقلابات Kinv.  

وبعد الحصول على تسلسل التوزيعات ft(P)، تظهر مهمة دراسة عملية الانتقال بينهما، أي. تنقل المناطق حسب الأسعار. وكما ذكر في المراجعة التي أجراها فيلدز، أوك (2001)، فإن مفهوم التنقل نفسه غير محدد بشكل واضح؛ ولا تقدم الأدبيات المتعلقة بالتنقل وصفًا موحدًا للتحليل (وليس هناك مصطلحات ثابتة). ومع ذلك، هناك اتفاق في الأدبيات الاقتصادية والاجتماعية حول مفهومين رئيسيين للتنقل. الأول هو التنقل النسبي (أو الرتبة) المرتبط بالتغيرات في ترتيب المناطق، في حالتنا، حسب مستوى الأسعار. والمفهوم الثاني هو الحراك المطلق (أو الكمي)، المرتبط بالتغيرات في مستويات الأسعار نفسها في المناطق. وفي التحليل التالي، يتم استخدام كلا هذين المفهومين.  

إجراءات أخرى. نحن نعتبر إجراءً يعتمد على إحصائيات رتبة ستيل لإجراء مقارنات بين الوسائل التجريبية والضابطة التي تمت مناقشتها سابقًا. ويفترض هذا الإجراء البديل أيضًا توزيعات مرتبة عشوائيًا بالنسبة لهذه الفئة من التوزيعات، يكون الإجراء أقل كفاءة بالنسبة للحالة الخاصة للتوزيعات تختلف التحول الوحيد (انظر

طريقة التصنيف التسلسلي لهول مع حذف التوزيعات المرتبة عشوائيًا. تغطي التوزيعات المرتبة عشوائيًا التوزيعات التي تختلف فقط حسب التحول، ولكن ليس التوزيعات العادية ذات التباينات المختلفة. لا نعرف ما إذا كانت الطريقة حساسة للانحرافات عن افتراض الترتيب العشوائي.  

1 ووفقا لهذه المنهجية، يتم قياس وتوزيع أنواع الكوارث الطبيعية على أساس بيانات عن الأضرار وعدد الضحايا والوفيات حسب نوع الكارثة الطبيعية. ثم يتم تصميم التدابير لمنع الكوارث الطبيعية المحتملة في المستقبل. ومن المعروف أن التنبؤات العلمية والتحذيرات في الوقت المناسب يمكن أن تقلل من الأضرار البيئية الناجمة عن الكوارث الطبيعية المحتملة.

قبل تصميم التدابير، يُقترح التحديد من خلال نمذجة أنماط التوزيع بترتيب تنازلي لعدد الكوارث. للقيام بذلك، يتم تعيين قيم كل مؤشر برتب صحيحة، بدءًا من الصفر. وبعد ذلك، استنادا إلى قيم المؤشرات ذات الرتب الصحيحة، يتم الحصول على أنماط توزيع رتبها.

يتم تحديد التوزيع التنازلي لعدد الكوارث وقيم الأضرار وعدد الضحايا والوفيات من خلال الصيغة المشتركة في العديد من العمليات

حيث Y هو المؤشر؛ ص - رتبة صحيحة مأخوذة من السلسلة 0، 1، 2، 3، ...;أ 1 ...أ 7 - معلمات النموذج الإحصائي، تلقي قيم رقمية لتوزيع محدد للأضرار وعدد الضحايا و حالات الوفاة.

في نفس الوقت نشاط التأثير يتم حساب التدخلات الطبيعية α 1 والتدخلات البشرية α 2 في توزيع قيم المؤشرات Y = Y 1 + Y 2 باستخدام الصيغ α 1 = Y 1 /Y و α 2 = Y 2 /Y. يتم تحديد القدرة على التكيف k للشخص من خلال تدخله التكنولوجي، بما في ذلك تدابير الوقاية من الكوارث الطبيعية، من خلال نسبة المكون التكنولوجي للنمط العام إلى المكون الثاني، أي وفقًا للتعبير الرياضي k = Y 2 /Y 1 .

أمثلة. وبناء على بيانات التعريف (1)، تم الحصول على الأنماط.

1. تباينت أعداد الكوارث الطبيعية بأنواعها المختلفة التي حدثت في العالم على مدى 30 عاماً (1962-1992) من حيث الأضرار المادية (جدول 1) حسب النمط

الجدول 1.عدد الكوارث في العالم خلال 30 سنة (1962-1992) حسب الأضرار المادية

	الكوارث		القيم المقدرة (2)

في الجدول 1 وغيرها، قبلت الأنواع التالية من الكوارث: GL - المجاعة؛ ZM - الصقيع. DS - الجفاف. ZT - الزلازل. رابعا - الانفجارات. ND - الفيضانات. NI - غزو الحشرات. OP - الانهيارات الأرضية. PZ - الحرائق؛ SL - انهيار ثلجي. ش - الرياح الجافة. TSH - العواصف الاستوائية. CN - تسونامي. SHT - العواصف. الضعف الجنسي هو وباء.

يُظهر المكون الأول (2) العملية الطبيعية لتوزيع رتب أنواع الكوارث الطبيعية، ويوضح الثاني التوتر الذي يصيب البشرية بسبب الأضرار المادية، كاستجابة سلبية (علامة "+") لعدم كفاية الإجراءات لمنع حالات الطوارئ و القضاء على عواقب الكوارث الماضية.

وتم تحديد مؤشرات الكفاية للنموذج (2) وغيره على النحو التالي. بناءً على الفرق بين القيم الفعلية والمحسوبة للمؤشر، يتم حساب الخطأ المطلق ε باستخدام التعبير . يتم تحديد الخطأ النسبي Δ (%) من التعبير. ومن هذه المخلفات، يتم تحديد القيمة القصوى Δ max (modulo)، الموجودة في الجدول. تم وضع خط تحت 1. عندها سيكون احتمال الثقة D للنمط الإحصائي الموجود مساوياً لـ . من البيانات في الجدول. يوضح الشكل 1 أن الحد الأقصى للخطأ النسبي للصيغة (1) هو 52.0%. ومن المعروف أن التوزيعات بالترتيب التنازلي لقيم المؤشرات بها أخطاء كبيرة في نهاية السلسلة. ولذلك يمكن إهمال القيم الأخيرة للسلسلة؛ ففي الرتب 7 و8 و9 يكون عدد الكوارث واحدا. وهي 3 × 100/241 = 1.24%. إذا تم استبعادهم، فإن الحد الأقصى للخطأ في الصيغة (2) سيكون 20.75%. الثقة في (2) لن تقل عن 100 - 20.75 = 79.25%. ستسمح هذه الثقة باستخدام الصيغة (2) في الحسابات التقريبية للأضرار المادية الناجمة عن الكوارث المستقبلية المتوقعة.

الجدول 2.تحليل النموذج الإحصائي (2)

في الجدول 2 يوضح نتائج حساب كلا المكونين N 1 و N 2 من الصيغة (2) وكذلك القيم معاملات الأهمية α 1 و α 2 من هذه المكونات من الأضرار المادية و معامل القدرة على التكيف ك للإنسانية (في وقت تسجيل ديناميكيات عدد الكوارث) لتوزيع عدد الكوارث.

من البيانات في الجدول. يوضح الشكل 2 أنه في الرتب 6-9، فإن معامل قدرة البشرية على التكيف مع الانفجارات والانهيارات الأرضية وأمواج تسونامي والصقيع من حيث الأضرار المادية يميل إلى ما لا نهاية.

لا يستطيع الشخص بعد التغلب على الحرائق عند k = 15.00.

2. يتغير عدد أنواع الكوارث الطبيعية في العالم خلال 30 عاما (1962-1992) حسب عدد الضحايا وفقا للنمط الإحصائي (جدول 3، جدول 4)

من الطاولة ويبين الشكل 4 أن إثارة التوتر تصل إلى الحد الأقصى أثناء الجوع (المرتبة الرابعة).

3. يتلقى عدد أنواع الكوارث الطبيعية في العالم حسب عدد القتلى نمطا (الجدول 5 والجدول 6) حسب الصيغة

الجدول 3.عدد الكوارث في العالم خلال 30 سنة (1962-1992) حسب عدد الضحايا الكوارث القيم المقدرة (3)

الجدول 4.تحليل النموذج الإحصائي (3)

الجدول 5.عدد الكوارث في العالم خلال 30 سنة (1962-1992) حسب عدد الوفيات الكوارث القيم المقدرة (4)

الجدول 6.تحليل نموذج (6) لعدد الكوارث

من البيانات في الجدول. ويبين الشكل 6 أن التوتر الذي يتعرض له الإنسان يصل إلى أقصى حد له أثناء العواصف التي تحتل المرتبة الخامسة من حيث عدد الوفيات.

ولإثبات أن النموذج من النوع (1) هو قانون مستقر، من الضروري أن تتغير المعاملات المقبولة للنشاط والقدرة على التكيف أيضًا وفقًا للأنماط المستقرة.

حسب الجدول. 6. تم الحصول على نماذج للبيانات المتعلقة بعدد الوفيات:

معامل دلالة المكون الأول للنموذج (4) يساوي

معامل أهمية المكون الثاني.

تم تغيير معامل قدرة الإنسان على التكيف مع الكوارث الطبيعية على أساس عدد الأشخاص الذين قتلوا على مدى 30 عامًا (1962-1992) وفقًا للصيغة

بناء على ثلاثة مؤشرات، ويمكن أن يكون الكثير منها كبيرا، فمن الممكن تحديدها مكان الترتيب م ص (في هذه الأمثلة، دون الأخذ في الاعتبار معاملات ترجيح المؤشرات) لكل نوع من أنواع الكوارث الطبيعية (وفي المستقبل، غير الطبيعية) (الجدول 7).

	نوع الكوارث الطبيعية	أضرار مادية		عدد الضحايا		عدد القتلى
	جي إل - الجوع
	ZM - الصقيع
	ZS - الجفاف
	ZT - الزلازل
	رابعا - الانفجارات
	ND - الفيضانات
	NI - غزو الحشرات
	OP - الانهيارات الأرضية
	PZh - الحرائق
	SL - انهيار ثلجي
	ش - الرياح الجافة
	TS - العواصف الاستوائية
	CN - تسونامي
	SHT - العواصف
	الضعف الجنسي - الأوبئة

ملحوظة: الفيضانات هي الأخطر، لكن الصقيع آمن.

إن استخدام طريقة تحليل الرتب في توزيع الكوارث الطبيعية حسب النوع سيجعل من الممكن توسيع تصنيف الكوارث، على وجه الخصوص، ليشمل أنواعًا جديدة من الكوارث الطبيعية، وفي المستقبل، فئات من أي نوع من التأثيرات البشرية. .

مراجع:

1. كوروبكين، ف. علم البيئة: كتاب مدرسي للجامعات / ف. كوروبكين، إل.في. بيريدلسكي. - روستوف على نهر الدون: دار فينيكس للنشر، 2001.- 576 ص.
2. مازوركين، ب.م. البيئة الإحصائية / ب.م. مازوركين: كتاب مدرسي. - يوشكار علا: مارستو، 2004. - 308 ص.
3. مازوركين، ب.م. علم البيئة الجيولوجية: أنماط العلوم الطبيعية الحديثة: النشر العلمي. / مساءً. مازوركين. - يوشكار-أولا: مارستو، 2006. - 336 ص.
4. مازوركين، ب.م. النمذجة الإحصائية. المنهج الارشادي الرياضي / ب.م. مازوركين. - النشر العلمي . - يوشكار علا: مارستو، 2001. - 100 ص.
5. مازوركين، ب.م. النمذجة الرياضية. تحديد الأنماط الإحصائية ذات العامل الواحد: كتاب مدرسي / م. مازوركين، أ.س. فيلونوف. - يوشكار علا: مارستو، 2006. - 292 ص.

الرابط الببليوغرافي

مازوركين بي إم، ميخائيلوفا إس. تصنيف توزيع أنواع الكوارث الطبيعية // التقنيات الحديثة كثيفة العلوم. – 2008. – رقم 9. – ص 50-53;
عنوان URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=24197 (تاريخ الوصول: 26/12/2019). نلفت انتباهكم إلى المجلات التي تصدرها دار النشر "أكاديمية العلوم الطبيعية" 1

1. كودرين بي. مقدمة في التكنولوجيا. - الطبعة الثانية، منقحة، إضافية. – تومسك: TSU، 1993. – 552 ص.

2. الوصف الرياضي للتعدادات وقوانين التكنولوجيا. الفلسفة وتشكيل التكنولوجيا / أد. بي.آي. كودرينا // دراسات سينولوجية. – المجلد. 1-2. – أباكان: مركز أبحاث النظم، 1996. – 452 ص.

3. جناتيوك ف. قانون البناء الأمثل للتكنوسينوز: دراسة. – العدد 29. البحث السينولوجي. – م: دار النشر TSU – مركز أبحاث النظم، 2005. – 452 ص. (http://www.baltnet.ru/~gnatukvi/ind.html).

4. جورينا ر.ف. تحليل رتب النظم التعليمية (مقاربة سينولوجية): توصيات منهجية للمعلمين. – العدد 32. “البحوث السينولوجية”. – م: تكنيتيكا، 2006. – 40 ص. (http://www.gurinarv.ulsu.ru).

5. جورينا آر.في.، دياتلوفا إم.في.، خايبولوف آر.إيه. تحليل رتبة الأنظمة الفيزيائية الفلكية والفيزيائية // كازان ساينس. – 2010. – رقم 2. – ص 8-11.

6. جورينا آر في، لانين أ.أ. حدود تطبيق قانون توزيع الرتب // التنظيم الذاتي التكنولوجي والجهاز الرياضي للبحوث السكانية. – المجلد. 28. "الدراسات السينولوجية." – م: مركز أبحاث النظم، 2005. –ع. 429-437.

7. خايبولوف ر.أ. تحليل رتبة الأنظمة الفضائية // أخبار المنطقة الإدارية للدولة في بولكوفو. وقائع مؤتمر شباب بولكوفو الثاني. – سانت بطرسبرغ، 2009. – العدد 219. – العدد. 3. – ص 95-105.

8. أوشايكين إم.في. تطبيق قانون توزيع الرتب على كائنات النظام الشمسي // أخبار المنطقة الإدارية للدولة في بولكوفو. وقائع مؤتمر شباب بولكوفو الثاني. – سانت بطرسبرغ، 2009. – العدد 219. – العدد. 3. – ص 87-95.

يُفهم توزيع الرتبة (RD) على أنه توزيع يتم الحصول عليه نتيجة لإجراءات التصنيف لسلسلة من قيم المعلمات المخصصة وفقًا للرتبة. الرتبة r هي عدد الأفراد بالترتيب في لوائح الراديو. الترتيب هو إجراء لترتيب الأشياء حسب درجة التعبير عن الجودة بترتيب تنازلي لهذه الجودة. يمكن التعبير عن RR الحقيقي من خلال تبعيات رياضية مختلفة ولها مظهر رسومي مطابق، ومع ذلك، فإن الأكثر أهمية هي توزيعات الرتب الزائدية (HRD)، لأنها تعكس علامة "cenosis" - الانتماء إلى مجموعة الكائنات المرتبة (العناصر، الأفراد) إلى cenoses. تم تطوير نظرية cenoses فيما يتعلق بالمنتجات التقنية من قبل أستاذ MPEI B.I. Kudrin منذ أكثر من 30 عامًا (www kudrinbi.ru) وتم تطبيقه بنجاح. تشكل طرق بناء الاستكشاف الجيولوجي واستخدامها اللاحق من أجل تحسين التعداد السكاني المعنى الرئيسي لتحليل الرتب (RA) (النهج السينولوجي)، الذي يمثل محتواه وتقنيته اتجاهًا جديدًا يعد بنتائج عملية عظيمة. قانون توزيع الرتب الزائدية للأفراد في التكنوسيز (توزيع H) له الشكل:

ث = أ / ص β (1)

حيث W هي المعلمة المرتبة للأفراد؛ ص - رقم رتبة الفرد (1،2،3....)؛ A هي القيمة القصوى لمعلمة أفضل فرد برتبة r = 1، أي. في النقطة الأولى؛ β - معامل الرتبة الذي يميز درجة انحدار منحنى PP (للتكنوسينات 0.5< β < 1,5 ).

إذا تم تصنيف أي معلمة من معلمات التعداد، فإن PP يسمى بارامترية الترتيب. إن خضوع جماعة من الأفراد لقانون التطور الجيولوجي (1) هو العلامة الرئيسية للتعداد السكاني، لكنه ليس كافيا. بالإضافة إلى هذه الميزة، فإن cenoses، على عكس المجتمعات الأخرى، لديها موطن مشترك، ويتم تضمين كائناتها في النضال من أجل الموارد.

في. طور Gnatyuk طريقة RA لتحسين أنظمة التعداد الفني. تم وصف إمكانيات الاستخدام العملي لـ RA في علم أصول التدريس بواسطة R.V. جورينا (http://www.gurinarv.ulsu.ru)، كما طورت منهجية لتطبيقه في هذا المجال. يحدد عدد الأفراد في التعداد قوة السكان. المصطلح يأتي من علم الأحياء، من نظرية التكاثر الحيوي. "Cenosis" هو مجتمع. شكل مصطلح التكاثر الحيوي، الذي قدمه موبيوس (1877)، أساس علم البيئة كعلم. بي.آي. نقل كودرين مفاهيم "التعداد"، "الفرد"، "السكان"، "الأنواع" من علم الأحياء إلى التكنولوجيا: في التكنولوجيا، "الأفراد" هم منتجات تقنية فردية، ومعايير تقنية، ومجموعة كبيرة من المنتجات التقنية (الأفراد)، يتم التعبير عن PP منها بالقانون (1) المسمى بالتكنوسين.

في المجال الاجتماعي، "الأفراد" هم أشخاص منظمون في مجموعات اجتماعية (فصول، مجموعات دراسية)، ثم قوة السكان هي عدد الطلاب في المجموعة. المدرسة هي أيضًا تكاثر اجتماعي يتكون من أفراد - وحدات هيكلية فردية - فصول. هنا القوة السكانية هي عدد الفصول في المدرسة. مجموعة من المدارس هي تضييق على نطاق أوسع، حيث الوحدة الهيكلية الفردية لهذا التضييق هي المدرسة. معلمات التصنيف W في التكنوسينات هي معلمات تقنية أو فيزيائية تميز الفرد، على سبيل المثال، الحجم والوزن واستهلاك الطاقة والطاقة الإشعاعية وما إلى ذلك. في التجمعات الاجتماعية، ولا سيما التجمعات التربوية، تكون المعلمات المرتبة هي الأداء الأكاديمي، والتقييم بنقاط المشاركين في الأولمبياد أو الاختبار؛ عدد الطلاب المقبولين في الجامعات، وما إلى ذلك، والأفراد الذين يتم تصنيفهم هم الطلاب أنفسهم، والفصول الدراسية، ومجموعات الدراسة، والمدارس، وما إلى ذلك.

أظهرت الأبحاث في السنوات الأخيرة أن مجموعات الأجسام الفضائية في العديد من الأنظمة (المجرات، النظام الشمسي، مجموعات المجرات، إلخ) تمثل cenoses (cosmocenoses، astrocenoses). ومع ذلك، تختلف Astrocenoses عن Tenocenoses و Sociocenoses في أن الشخص لا يستطيع التأثير على حالته وتغييرها وتحسينها. في الفضاء، ترتبط الأجسام ببعضها البعض بشكل صارم عن طريق قوى الجاذبية التي تحدد سلوكها. لم يتم توضيح تفاصيل النجوم النجمية بشكل كامل؛ ولم يتم تطوير طريقة RA فيما يتعلق بالأستروسينوسيس، مما حدد الغرض من هذه الدراسة. تم تقسيم الهدف إلى عدد من المهام:

1. دراسة طريقة RA، وتحديد إمكانية تطبيق طريقة RA على cenoses الأنظمة الفيزيائية الفلكية (أي إلى أي مدى يمكن تطبيق RA على الظواهر الفلكية).

2. وصف خطوة بخطوة لتطبيق طريقة RA على النشويات النجمية.

وبعد دراسة منهجية استخدام RA في التكنوسينات، تم تحديد عناصره المشتركة (العالمية)، والتي تنطبق على جميع أنواع التكنوسينات. وبالتالي، تتضمن طريقة RA خطوات الإجراء الشامل التالية.

1. تحديد التعداد السكاني - مجموعة من كائنات المجتمع (النظام) قيد الدراسة.

2. تحديد معلمات الترتيب. يمكن أن تكون هذه المعلمات هي الكتلة، وحجم الأشياء، والتكلفة، وموثوقية الطاقة، والنسبة المئوية للعناصر في تكوين الكائن قيد الدراسة، ودرجات امتحان الدولة الموحدة للمشاركين في الاختبار، وما إلى ذلك.

3. الوصف البارامترى للتضييق. إنشاء جدول بيانات (قاعدة بيانات) يحتوي على معلومات منهجية حول معلمات الأفراد المشاركين في التعداد السكاني.

4. بناء لوائح الراديو التجريبية المجدولة. RR المجدول عبارة عن جدول مكون من عمودين: معلمات الأفراد W مرتبة حسب الرتبة ورقم الرتبة للفرد r (r = 1,2,3...). يحتل المرتبة الأولى الفرد صاحب أعلى قيمة للمعلمة، والمرتبة الثانية يشغلها الفرد صاحب أعلى قيمة للمعلمة بين الأفراد الآخرين، وما إلى ذلك.

5. بناء لوائح الراديو التجريبية رسومية. الرسم البياني لمنحنى الترتيب التجريبي له شكل القطع الزائد: يتم رسم رقم الرتبة r على طول محور الإحداثي، ويتم رسم المعلمة المدروسة W على طول المحور الإحداثي، الشكل 1، أ. جميع البيانات مأخوذة من لوائح الراديو المجدولة.

أرز. 1. القطع الزائد (أ) والاعتماد الزائدي "المصحح" على مقياس لوغاريتمي مزدوج (ب)؛ ب = lnA

6. تقريب RR التجريبية. عادة ما يتم تقريب وتحديد معلمات PP باستخدام برامج الكمبيوتر، ويتم تعيين فاصل الثقة، ويتم العثور على معلمات منحنى التوزيع A، B، كما يتم تحديد معامل الانحدار Re (أو Re2)، مما يوضح درجة تقريب القطع الزائد التجريبي إلى القطع النظري. في هذه الحالة، يتم رسم منحنى مثالي تقريبي (وإذا لزم الأمر، يتم رسم خطوط فاصل الثقة على جانبيه).

7. الخطية للGR: بناء RR التجريبية في الإحداثيات اللوغاريتمية. دعونا نفسر عملية خطية التبعية (1). بأخذ لوغاريتم التبعية (1) W = A / r β نحصل على:

lnW = lnA - β ln r (2)

التعيين:

lnW = y; lnA = B = const; قانون ص = س، (3)

نحصل على (2) في النموذج:

ص = ب - β س. (4)

المعادلة (4) هي دالة خطية تناقصية (الشكل 1، ب). يتم رسم lnW فقط على طول المحور الإحداثي، ويتم رسم lnr على طول محور الإحداثي السيني. لإنشاء رسم بياني خطي، يتم تجميع جدول القيم التجريبية لـ lnW وlnr، بناءً على القيم التي يتم إنشاء رسم بياني للاعتماد عليها lnW(lnr) باستخدام برامج الكمبيوتر.

يتم تحديد المعامل β يدويًا بواسطة الصيغة:

β = تان α = lnA: ln r،

يتم تحديد المعامل A من الشرط: r = 1، W1= A.

8. تقريب الاعتماد التجريبي ln W (lnr) على الخطي Y = B - β x.

ويتم تنفيذ هذا الإجراء أيضًا باستخدام برامج الكمبيوتر؛ ويلي ذلك إيجاد المعلمات β، A، وتحديد فاصل الثقة، وتحديد معامل الانحدار Re (أو Re 2)، معبرًا عن درجة تقريب الرسم البياني التجريبي ln W (ln r) إلى شكل خطي. في هذه الحالة، يظهر خط مستقيم تقريبي.

9. تحسين التعداد السكاني (للحيوية، - التقنية، - التكاثر الاجتماعي).

يتكون إجراء تحسين النظام (cenosis) من العمل مع التوزيعات المجدولة والرسومية ومقارنة المنحنى المثالي بالمنحنى الحقيقي، وبعد ذلك يتم استخلاص النتيجة: ما يجب القيام به عمليًا في cenosis بحيث تكون نقاط يميل المنحنى الحقيقي إلى الاستلقاء على المنحنى المثالي. كلما اقترب منحنى التوزيع التجريبي من المنحنى المثالي من النوع (1)، كلما كان النظام أكثر استقرارًا. تتضمن مرحلة التحسين الإجراءات (الإجراءات) التالية.

الجزء النظري: العمل المشترك مع PP المجدول والرسوم البيانية:

العثور على نقاط شاذة وتشوهات في الرسم البياني؛

تحديد إحداثياتها وتحديد هويتها مع أفراد حقيقيين حسب التوزيع المجدول؛

الجزء العملي: العمل مع الأشياء الحقيقية للتعداد لتحسينه:

تحليل أسباب الانحرافات والبحث عن سبل القضاء عليها (الإدارية والاقتصادية والإنتاجية وغيرها)؛

القضاء على الحالات الشاذة في التضيق الحقيقي.

تحسين التكنوسينات وفقًا لـ V.I. يتم تنفيذ Gnatyuk بطريقتين:

1. تحسين التسميات - تغيير مستهدف في عدد سكان التعداد السكاني، وتوجيه RR الحقيقي في الشكل إلى المثالي (1). في التكاثر الحيوي للقطيع، هذا هو طرد أو تدمير الأفراد الضعفاء في مجموعة الدراسة، وهذا هو إزالة الأعشاب الضارة من ذوي الأداء الضعيف؛

2. التحسين البارامتري - التحسين المستهدف لمعايير الأفراد الأفراد، مما يؤدي إلى حالة أكثر استقرارًا وكفاءة. في التعداد التربوي - مجموعة تعليمية (فصل) - تعمل مع المتفوقين - تحسين مؤشرات أدائهم؛ في التكنوسين - استبدال المعدات القديمة بنماذج محسنة.

كما هو مذكور أعلاه، لا ينطبق إجراء التحسين 9 على النجوم النجمية. من خلال دراسة استكشافاتهم الجيولوجية، من الممكن فقط استخراج واحدة أو أخرى من المعلومات العلمية المفيدة حول حالة التكاثر النجمي، وبالتالي توسيع فهم الصورة الفلكية للعالم. ما هي طبيعة الانحرافات في الاستكشاف الجيولوجي الحقيقي لأجسام التضاريس الفيزيائية الفلكية عن توزيع H المثالي وإلى ماذا تشير؟ تم العثور على نوعين من التشوهات في الرسوم البيانية للاستكشاف الجيولوجي للأجسام في أنظمة التكاثر الفلكي:

I. تسقط عدة نقاط من فاصل الثقة لـ GRR أو أن القطع الزائد مشوه (وجود "الحدبات"، "الوديان"، "ذيول" (الشكل 2، أ).

ثانيا. انقطاع حاد في الخط اللوغاريتمي lnW (lnr)، وتقسيمه إلى جزأين (بزاوية لبعضهما البعض أو مع تحول على طول المحور y).

في الشكل 2، أ، ​​ب - الرسوم البيانية RR للأقمار الصناعية Satup مع تشوهات من النوع الأول.

بسبب النقص في تكنولوجيا القياس أو طرق القياسات الفلكية، من بين جميع أقمار زحل البالغ عددها 62 قمرا صناعيا، هناك معلومات حول كتل 19 قمرا صناعيا وأقطار 45 قمرا صناعيا. يتبين بوضوح من الرسوم البيانية أنه في النظام الذي يحتوي على عدد كبير من الأفراد (الشكل 2، ب)، تتناسب النقاط التجريبية التي تعكس أحجام الأقمار الصناعية بشكل أفضل مع الخط اللوغاريتمي المستقيم، مما يشير إلى معلومات أكثر ملاءمة حول الاكتمال من النظام. ما ورد أعلاه يتيح لنا التأكيد على أن استخدام RA يجعل من الممكن التنبؤ بوجود الأجسام المفقودة في الأنظمة الفضائية.

أرز. 2. توزيع رتبة أقمار زحل على مقياس لوغاريتمي مزدوج ln W = f(ln r); ص - رقم رتبة القمر الصناعي؛ أ ) سواتل RR 19 على أساس الكتل المعروفة؛ ب) أقمار RR في نفس النظام مع عدد كبير من الأفراد - 45 قمرا صناعيا بأقطار معروفة

عند دراسة الأشكال النجمية RR الرسومية، وجد أن النوع الأول من التشوه قد يشير إلى ما يلي:

بعض الكائنات لا تنتمي إلى هذا النجم (النظام، الطبقة)؛

قياسات معلمات الأجسام النجمية ليست دقيقة؛

لا توجد معلومات كافية حول اكتمال النظام الفيزيائي الفلكي. علاوة على ذلك، كلما كان النظام أكثر اكتمالا، كلما زاد معامل الانحدار.

النوع الثاني من التشويه يشير إلى ما يلي.

إذا كان هناك كسر حاد في الرسم البياني للتصحيح، فهذا يعني أن النظام يتكون من نظامين فرعيين. يتم تمثيل حالة مماثلة من خلال الرسوم البيانية في الشكل. 3، 4. في الوقت نفسه، في الرسم البياني W (r) يتم تشكيل استراحة حادة من خلال قطعتين زائدتين "تزحفان فوق بعضهما البعض" (الشكل 3، أ)، وهذا الكسر ليس واضحًا دائمًا كما في الرسم البياني على مقياس لوغاريتمي مزدوج ( الشكل 3 ب، 4، ب). كلما كانت الزاوية بين الأجزاء الخطية على الرسم البياني ln W (ln r) أصغر، كان انحناء القطع الزائد على الرسم البياني W (r) أكثر وضوحًا.

في الشكل. يعرض الشكل 3، أ، ب رسومًا بيانية للتوزيع الهندسي للمجرات المعروفة حسب المسافة من نظامنا الشمسي (40 جسمًا في المجموع).

إذا كان هناك كسر حاد في الرسم البياني للتصحيح، فهذا يعني أن النظام يتكون من نظامين فرعيين. يتيح RA إمكانية تقسيم نظام المجرات نظريًا إلى فئتين: المجموعة الطرفية (البعيدة) -1 ومجموعة المجرات المحلية (القريبة) - 2، والتي تتوافق مع بيانات التصنيف الفلكي.

أرز. 3. توزيع رتبة المجرات حسب المسافة من النظام الشمسي، حيث 1 هي المجموعة الطرفية للمجرات، مع Re=0.97؛ 2- مجموعة المجرات المحلية Re=0.86; W هي مسافة المجرة، kpc؛ r هو رقم رتبة المجرة. هناك 40 كائنا في المجموع. أ) الرسم البياني W(r)، Re=0.97؛ ب) الرسم البياني ln W= f(ln r)، Re=0.86

أرز. 4. كتل PP لكواكب النظام الشمسي (بكتلة الأرض)، حيث المجموعة 1 - الكواكب العملاقة (المشتري، زحل، أورانوس، نبتون)؛ 2 - الكواكب الأرضية. W هي كتلة الكوكب، M؛ ص - رقم رتبة الكوكب. هناك 8 كائنات في المجموع؛ أ) الرسم البياني W(r)، Re= 0.99؛ ب) الرسم البياني ln W= f(ln r)، لـ 1 - (الكواكب العملاقة) Re = 0.86، لـ 2 أيضًا - Re = 0.86

كما تعلم من مقرر علم الفلك، فإن نظامنا الكوكبي يتكون من نظامين فرعيين: الكواكب العملاقة والكواكب الأرضية. في الشكل. 4، أ، ب يوضح التوزيع الهندسي لكواكب النظام الشمسي حسب الكتلة. لاحظ أن مكامن الخلل مباشرة على RRs الزائدية قد لا تكون مرئية بوضوح، ومن المستحيل تحديد الأنظمة الفرعية عليها (الشكل 4، أ)، لذلك من الضروري إنشاء RRs على مقياس لوغاريتمي مزدوج، حيث تكون مكامن الخلل واضحة أعرب (الشكل 4، ب).

وباستخدام الكتب المرجعية للكميات الفيزيائية وموارد الإنترنت، تم إجراء مسوحات جيولوجية جيولوجية لكائنات نجمية أخرى، مما يؤكد ما ورد أعلاه. تم إجراء التقريب باستخدام برنامج QtiPlot.

هكذا:

يتم دراسة ووصف طريقة RA لأنظمة التعداد السكاني خطوة بخطوة قياسًا على التكنوسينات؛

تم تحديد خصوصية تطبيق RA على النجوم النجمية؛

تم تحديد إمكانية تطبيق RA على دراسة الأنظمة الفيزيائية الفلكية في الخطط التالية:

تحديد النظم الفرعية في أنظمة الفضاء - cenoses؛ وتتكون الطريقة من تحديد ودراسة مكامن الخلل في الرسوم البيانية للاستكشاف الجيولوجي الخطي على مقياس لوغاريتمي مزدوج؛

التنبؤ باكتمال الأنظمة الفيزيائية الفلكية؛

مطلوب مزيد من البحث في هذا الاتجاه لتأكيد الاستنتاجات المستخلصة.

الرابط الببليوغرافي

أوستينوفا ك.أ.، كوزيريف د.أ.، جورينا ر.ف. تحليل الرتبة كطريقة بحث وإمكانية تطبيقه على الأنظمة الفيزيائية الفلكية // النشرة العلمية للطلاب الدوليين. – 2015. – رقم 3-4.;
عنوان URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=14114 (تاريخ الوصول: 26/12/2019). نلفت انتباهكم إلى المجلات التي تصدرها دار النشر "أكاديمية العلوم الطبيعية"

محاضرة 5.

تكنولوجيا تحليل الرتبة

تكنوكوينوز

ملاحظات تمهيدية

يعتمد تحليل الرتبة باعتباره الأداة الرئيسية للطريقة التكنولوجية لدراسة الأنظمة التقنية الكبيرة لفئة معينة على ثلاث أسس: النهج التكنوقراطي للواقع المحيط، والعودة إلى الصورة العلمية الثالثة للعالم؛ مبادئ الديناميكا الحرارية. غير غاوسي الإحصائيات الرياضية للتوزيعات المستقرة القابلة للقسمة بلا حدود.

يبدو أن مركز الصورة العلمية الثالثة للعالم هو مفهوم أساسي يكمل الوصف الوجودي للواقع المحيط بمستوى طبقي جديد بشكل أساسي. هذا هو التكنوسين، والسمة المميزة الرئيسية التي هي خصوصية الاتصالات بين العناصر الفنية والأفراد. في التكنوسينات اليوم نرى نموذجًا أوليًا للغلاف التكنولوجي المستقبلي، والذي من حيث تعقيد التنظيم وسرعة التطور سوف يتجاوز الواقع البيولوجي الذي يولده.

تكمن خصوصية التكنوسينات في الأسس المنهجية لأبحاثهم. لا يمكن وصف التكنوسينات إما عن طريق الأساليب التقليدية للإحصاءات الرياضية الغوسية، التي تعمل مع مفاهيم المتوسط ​​والتشتت باعتبارها تلافيفات غنية بالمعلومات لمصفوفات كبيرة من المعلومات الإحصائية، أو عن طريق نماذج المحاكاة الكامنة وراء الاختزالية. لوصف التكنوسين بشكل صحيح، من الضروري العمل باستمرار مع عينة بشكل عام، بغض النظر عن حجمها، والذي يتضمن بناء توزيعات الأنواع والرتب، والتي يكمن الأساس النظري لها في مجال الإحصائيات الرياضية غير الغوسية للتوزيعات المستقرة القابلة للقسمة بلا حدود.

تشكل طرق بناء توزيعات الأنواع والرتب واستخدامها اللاحق من أجل تحسين التكاثر التكنوقراطي المعنى الرئيسي لتحليل الرتب، والذي يعد محتواه وتقنيته، في الواقع، اتجاهًا علميًا أساسيًا جديدًا يعد بنتائج عملية عظيمة.

تحديد الهدف من المحاضرة - الخطوط العريضة بالتفصيل لمنهجية تحليل الرتب، وتنظيم تقنيتها، بما في ذلك إجراءات الوصف ومعالجة الإحصاءات، وبناء الأنواع وتوزيعات الرتب، بالإضافة إلى التسميات والتحسين البارامتري للتكنوسينوز.

5.1. منهجية بناء توزيعات الرتب

يعتمد تحليل الرتب على جهاز رياضي معقد للغاية. ومع ذلك، كما هو الحال في أي نظرية أساسية، هناك مستوى معين يمكن الوصول إليه تمامًا من حل المشكلات، والذي يحد في الواقع المنهجية الهندسية. تتيح لنا الدراسة النظرية العميقة والفهم الفلسفي الشامل والاختبار المتكرر في الممارسة العملية في مختلف مجالات النشاط البشري اعتبار تحليل الرتب موثوقًا به تمامًا، وكما نرى الآن، الوسيلة الفعالة الوحيدة لحل مشكلات فئة معينة (الشكل 5.1) ).

يبدو أن تحليل الرتبة، الذي يجعل من الممكن حل مشاكل البناء الأمثل للتكنوسينوز، يحتل نوعًا من الموقع المتوسط ​​بين نموذج المحاكاة و

النظرية التي يتم من خلالها تنفيذ التصميم الفعال لأنواع معينة من المعدات، ومنهجية بحوث العمليات، والتي تستخدم حاليًا لحل مشاكل التخطيط الجيوسياسي والاقتصادي الكلي. وفي هذا الصدد، يبدو من المهم الإشارة إلى نقطتين. أولاً، إن الافتقار إلى منهجية رياضية خاصة متطورة بما فيه الكفاية يجعل جهاز بحوث العمليات غير موثوق به للغاية عند حل المشكلات على المستوى الكلي المقابل ويؤدي، من ناحية، إلى العديد من المحاولات الفاشلة لاستخدام نمذجة المحاكاة في مجال الجغرافيا السياسية و ومن ناحية أخرى، فإن الاقتصاد الكلي يولد عدم الثقة في هذه المنهجية من جانب غالبية الممارسين، الذين ما زالوا يفضلون الاعتماد بشكل أكبر على حدسهم في هذه الأمور.

ثانياً، كل المحاولات لطرح مطالب مبنية على توقعات كلية مباشرة على مطوري أنواع معينة من التكنولوجيا، أو سياسة التجاهل الكامل للعمليات الجيوسياسية وعمليات الاقتصاد الكلي، تؤدي بنفس القدر إلى الفشل. يبدو أن المنهجية التكنولوجية هي التي يمكنها حل مشكلة الارتباط العضوي بين المستويات القصوى للمشاكل التقنية الحديثة (الشكل 5.1).

في إطار المحاضرة، بالطبع، ليس من الممكن دراسة النهج التكنولوجي بكل عمقه بالتفصيل. نحن لا نكلف أنفسنا بمثل هذه المهمة. ومع ذلك، كتقريب أولي (كما يقولون، على المستوى الهندسي)، يبدو من الممكن النظر في تحليل الرتب.

لذلك، يتضمن تحليل التصنيف الخطوات الإجرائية التالية:

1. تحديد التكنوسيز.

2. تحديد قائمة الأنواع في التكنوسين.

3. تحديد معلمات تشكيل الأنواع.

4. وصف حدودي للتكنوسين.

5. بناء توزيع الرتب المجدولة.

6. بناء توزيع الأنواع رتبة رسومية.

7. بناء توزيعات حدودية رتبة.

8. بناء توزيع الأنواع.

9. تقريب التوزيعات.

10. تعظيم الاستفادة من التكنوسين.

دعونا ننتبه إلى ميزة مصطلحية واحدة. والحقيقة هي أن مصطلح "تحليل الرتب"، على الرغم من أنه أصبح تقليديا بالفعل، ليس دقيقا تماما. سيكون من الأصح استخدام مصطلح "تحليل الرتب والتوليف" لأنه تحتوي الإجراءات العشرة المذكورة على عمليات التحليل والتوليف. ومع ذلك، فإننا لن نقدم مفاهيم جديدة وسنقتصر على المفهوم الحالي، وتفسيره على نطاق واسع (على غرار مصطلحات "تحليل الارتباط"، و"تحليل الانحدار"، و"تحليل العوامل"، وما إلى ذلك).

دعونا نفكر في إجراءات تحليل الرتب بمزيد من التفصيل.

1. تحديد التكنوسيز

من الصعب إضفاء الطابع الرسمي على الإجراء الأول بسبب المشاكل التي تسمى في نظرية التكنوسينولوجيا اصطلاحية الحدود وكسرية الأنواع (مما يؤدي معًا إلى تجاوز التكنوسينات)، مما يؤدي إلى تقييد واعتماد التكنوسينات الموجودة بالفعل. دون الخوض في الغابة النظرية، سنقوم فقط بصياغة عدد من التوصيات لتحديد التكنوسين، والتي تتبع مباشرة من تعريفه.

أولا، يجب أن يكون التكنوسين موضعيا (محددا) في المكان والزمان. تتطلب هذه العملية بعض التصميم من الباحث، لأنه يجب أن يفهم أن أخصائي التكنوسين لن يتمكن أبدًا من تحديد هوية دقيقة تمامًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن التكنوسينيز يتغير باستمرار ("حي"، يتطور)، لذلك يجب دراسته دون تأخير. من الضروري أيضًا أن يشمل التكنوسيز عددًا كبيرًا (آلاف، عشرات الآلاف) من المنتجات التقنية الفردية من مختلف الأنواع (المصنعة وفقًا لوثائق فنية مختلفة)، والتي لا ترتبط ببعضها البعض بروابط قوية. وهذا هو، التكنوسين ليس منتجا منفصلا، ولكن مجموعة كبيرة منهم.

ثانيًا، يجب أن تكون البنية التحتية الموحدة واضحة للعيان في التكنوسيز، والتي تتضمن أنظمة الإدارة والدعم الشامل للأداء. الشيء الأكثر أهمية هو أن هدف واحد يجب أن يكون حاضرا ومصاغ بشكل واضح في التكنوسين، والذي، كقاعدة عامة، هو الحصول على أكبر تأثير إيجابي بأقل تكلفة. وبطبيعة الحال، قد تحدث المنافسة بين عناصر التكنوسين، ولكن ينبغي أيضا أن تهدف إلى تحقيق هدف مشترك. وبهذا المعنى، كقاعدة عامة، لا يمكن اعتبار ورش عمل المؤسسة، أو اثنين أو ثلاثة مصانع غير مترابطة بواسطة نظام الإدارة، أو المدينة ككل، تكنوسينوز. لا يمكن اعتبار العديد من المؤسسات المترابطة بمثابة تسمم تكنوسيني إذا كانت تشكل جزءًا فقط من النظام. إذا تحدثنا عن مجموعات من القوات، فإن الفرقة والجيش والجبهة هي تكنوسينوز، ومع ذلك، فإن قوات الإشارة الأمامية الفردية أو طيران الجيش (مثل أي فرع آخر من فروع الجيش) ليست كذلك.

ويرافق تحديد التكنوسيز وصفه. يوصى بإنشاء قاعدة بيانات خاصة لهذا الغرض، بما في ذلك الأكثر تنظيمًا وتوحيدًا واكتمالًا إلى حد ما وفي نفس الوقت بدون معلومات تفصيلية غير ضرورية حول الأنواع والأفراد المصابين بالتكنوسين. يتم تنظيم المعلومات حسب الوحدات التنظيمية. ويجب أن يكون الوصول إليها آليًا، إن أمكن، ومن الضروري توفير إجراءات تحليلها وتوليفها بطريقة تفاعلية. في هذه الحالة، يجب عليك الاستفادة القصوى من إمكانيات تكنولوجيا الكمبيوتر (على وجه الخصوص، تطبيقات Windows القياسية: Access، Excel، Fox-Pro، إلخ).

2. تحديد قائمة الأنواع

يعد إجراء تحليل الرتب هذا أيضًا معقدًا ويصعب إضفاء الطابع الرسمي عليه. يكمن جوهرها في تحديد قائمة كاملة بأنواع التكنولوجيا في مرض التكنوسين الذي تم تحديده بالفعل. ويتم ذلك عن طريق تحليل قاعدة المعلومات المتقدمة.

كما نعلم بالفعل، يتم تحديد نوع المعدات كوحدة يوجد لها تصميم منفصل ووثائق تكنولوجية. ومع ذلك، هناك بعض الفروق الدقيقة هنا أيضا. والحقيقة هي أن معظم المنتجات التقنية الحديثة تتكون من منتجات أخرى، والتي، بدورها، لديها أيضًا وثائقها الخاصة. وبالتالي، يجب أن ننطلق من حقيقة أن نوع التكنولوجيا يجب أن يكون كاملاً وظيفيًا ومستقلًا نسبيًا. وبهذا المعنى، يمكن التعرف على المجرفة كنوع من المعدات، ولكن لا يمكن التعرف على وحدة معالج الكمبيوتر. يمكن للمجرفة أن تؤدي وظائفها (حفر الأرض)، لكن وحدة المعالج، إذا تم أخذها بشكل منفصل، ليست ذات فائدة لأي شخص.

تكمن الصعوبة في حقيقة أن هناك دائمًا العديد من التعديلات على نفس النوع من المعدات في نفس الوقت، وفي أي نقطة يظهر نوع جديد من التعديل التالي، من الصعب جدًا تحديد ذلك. من الواضح أن أحد الأنواع يجب أن يختلف بشكل كبير عن الآخر. معيار هذا الاختلاف هو إما الاختلاف في أحد أهم معلمات التصنيف للغرض (القوة والسرعة والجهد والتردد والمدى وما إلى ذلك)، أو وجود وحدة مهمة وظيفية جديدة بشكل أساسي في التصميم، الكتلة، الوحدة (المحرك، المولد، الملحقات، قاعدة النقل، الهيكل، الجسم، إلخ).

بناء على تجربة دراسة التكنوسينوز (في مجالات مختلفة من النشاط البشري)، يوصى بوجود مائتين إلى ثلاثمائة عنصر في قائمة الأنواع (مع إجمالي عدد المنتجات التقنية الفردية يصل إلى عشرات الآلاف من الوحدات). عند تجميع القائمة، من المهم الاستخدام الفعال للتسميات القياسية الحالية والتصنيفات والهياكل التنظيمية والمتطلبات والمعايير والأوصاف الفنية وما إلى ذلك. ومع ذلك، في أي حال، ينبغي للمرء أن يسعى جاهدا لضمان أن قائمة الأنواع هي على قدم المساواة. من ناحية، شاملة، ومن ناحية أخرى، موحدة من حيث التفاصيل حول التعديلات. وهذا يعني أنه لا ينبغي أن يكون هناك موقف يتم فيه تمثيل أحد الأنواع بتعديل واحد فقط، والآخر بعشرة تعديلات.

يجب تسجيل قائمة الأنواع المختارة في قائمة منفصلة ومراجعتها بشكل متكرر من قبل متخصصين مختلفين.

3. تحديد معلمات تشكيل الأنواع

عند تنفيذ هذا الإجراء لتحليل الرتبة، يوصى بتعيين العديد من المعلمات المهمة وظيفيًا للتكنوسيس، والتي يمكن قياسها فعليًا ويمكن الوصول إليها للبحث، كمعلمات لتكوين الأنواع. من المرغوب فيه أن تكون شاملة وتمثل معًا مجموعة كاملة بما يكفي للحصول على وصف نوعي للتكنوسيز من وجهة نظر هدفها النهائي المتمثل في الأداء. يمكن أن تكون هذه المعلمات هي التكلفة، وقوة الطاقة، والتعقيد الهيكلي (إذا كان من الممكن وصفها)، والموثوقية، والقدرة على البقاء، وعدد موظفي الصيانة، ومؤشرات الوزن والحجم، وكفاءة استهلاك الوقود، وما إلى ذلك. كما نرى، أي من المعلمات المدرجة بإيجاز شديد يميز المنتجات التقنية. وأهمها التكلفة وقدرة الطاقة وعدد موظفي الصيانة (بالطبع، بما في ذلك الأفراد الذين يقدمون الدعم الشامل لعمل هذا النوع من المعدات). ويبدو أن هذه المعلمات تعكس بإيجاز الطاقة المتجسدة في منتج تقني معين أثناء تصنيعه.

4. وصف حدودي للتكنوسين

بعد تحديد معلمات تكوين الأنواع، من الضروري تحديد وإدخال القيم المحددة لهذه المعلمات التي يمتلكها كل نوع من المعدات من تكوينه وإدخالها في قاعدة بيانات التكنوسين. هذا عمل إحصائي طويل ومضني، ولكنه في متناول كل باحث. ينبغي للمرء أن يسعى فقط لضمان تطبيق نظام قياس موحد، أي. بالنسبة للأنواع المختلفة، يجب تحديد المعلمة بنفس الوحدات (كيلوجرام، كيلووات، روبل بنفس المعدل، ساعات العمل، وما إلى ذلك). في قاعدة المعلومات التي تم إنشاؤها عن التكنوسين، بطبيعة الحال، ينبغي في البداية توفير الحقول المناسبة للإدخال اللاحق لقيم معلمات محددة.

تم الانتهاء من العمل على إنشاء قاعدة معلومات التكنوسين بعد إنشاء جدول إلكتروني متعدد الأبعاد (قاعدة بيانات تتضمن بنك بيانات ونظام إدارة)، والذي يتضمن بيانات منظمة بترتيب معين (حسب أنواع المعدات الموسعة، وأقسام التكنوسيز ، القيم الحدودية للمعلمات أو غيرها من الخصائص) ) معلومات حول أنواع المنتجات التقنية المدرجة في التكنوسيز، وقيم المعلمات المكونة للأنواع التي تميز كل نوع من هذه الأنواع.

المعلمة الرئيسية التي لم نتحدث عنها بعد، ولكن يجب أن تكون موجودة في قاعدة البيانات التي تم إنشاؤها، وفي المقام الأول، هي عدد وحدات كل نوع من المعدات التي يتم تمثيلها فيها في التكنوسين. نحن نعلم أن مجموعة المنتجات التقنية من نفس النوع داخل التكنوسين تسمى مجموعة سكانية، ويسمى عددها القوة السكانية.

هنا سيكون من المفيد أن نتذكر مرة أخرى الفرق الأساسي بين النوع والفرد. النوع هو مفهوم مجرد وموضوعي، وهو في الأساس فكرتنا الداخلية عن مظهر منتج تقني، تم تشكيله على أساس المعرفة والخبرة. نحن نطلق على النوع اسم العلامة التجارية أو طراز المعدات (سيارة ZIL-131، ومحطة الطاقة ESB-0.5-VO، والمجرفة الكبيرة، والمركبة الفضائية Progress، وما إلى ذلك). كجزء من التكنوسين قيد الدراسة، هناك فرد تقني، على سبيل المثال، سيارة محددة (الماركة – ZIL-131، الهيكل – رقم 011337، الرقم التسلسلي للمحرك – 17429348، عدد الكيلومترات الحالي – 300 ألف كم، السائق – إيفانوف، على الجانب الأيسر من الجسم – بقعة زيت قذرة). في المجموع، هناك حاليا 150 مركبة ZIL-131 في التكنوسين. وبالتالي، في قاعدة البيانات سيكون لدينا سجل في مكان ما: النوع - سيارة ZIL-131؛ الغرض – نقل البضائع. الكمية في التكنوسيز (القوة السكانية) - 150 وحدة؛ التكلفة – 10 آلاف دولار الوزن - 5 طن، الخ.

5. بناء الترتيب المجدول

توزيع

تكمل الإجراءات الأربعة الأولى ما يسمى بمرحلة المعلومات لتحليل التصنيف. تتلخص المرحلة التحليلية التالية، في جوهرها، في بناء توزيعات الرتبة والأنواع للتكنوسيز على أساس قاعدة بيانات المعلومات. نقطة البداية هنا هي توزيع الرتب المجدول.

بشكل عام، يُفهم توزيع الرتبة على أنه توزيع Zipf في شكل تفاضلي للرتبة، وهو نتيجة تقريب تسلسل غير متزايد لقيم المعلمات المخصصة للرتبة التي تم الحصول عليها في إجراء ترتيب أنواع التكنوسين.

يمكن اعتبار عدد الأنواع الممثلة في التكنوسين (القوة السكانية) كمعلمة. في هذه الحالة، يسمى التوزيع بالأنواع المرتبة. أو قد تظهر أي من معلمات تكوين الأنواع - عندها سيكون التوزيع محددًا للرتبة. تحتوي تقنية إنشاء التوزيعات على تفاصيل مهمة، ولكن المزيد عن ذلك لاحقًا. إن رتبة النوع أو الفرد هي خاصية معقدة تحدد مكانها في التوزيع المنظم. التصنيف له أساس حيوي عميق وأهمية فلسفية أساسية. ومع ذلك، فإننا لن نخوض في التفاصيل وسنقول فقط أن الرتبة بالنسبة لنا هي رقم ترتيب نوع ما في توزيع معين.

يجمع توزيع الرتب المجدول بين جميع الإحصائيات المتعلقة بالتكنوسين والتي تعتبر مهمة من وجهة نظر النهج التكنولوجي بشكل عام. النموذج عبارة عن جدول. يوجد أدناه نسخة من هذا التوزيع (الجدول 5.1). كما ترون، فإن السطر الأول من الجدول مشغول بسجل لأكثر أنواع المعدات (في هذه الحالة، تم تحليل البنية التحتية للطاقة الكهربائية لمجموعة من القوات، وتم اعتبار المعدات الكهربائية كنوع). يتم وضع ثاني أكبر محطة للطاقة في المركز الثاني، وهكذا، وصولاً إلى الأنواع الفريدة من نوعها لمرض تكنوسين معين، والتي لا يوجد منها سوى واحد فقط.

الجدول 5.1

مثال على توزيع الرتب المجدول لمرض التكنوسين	رتبة	نوع خدمات الاختبارات التربوية	الكمية في المجموعة، الوحدات.
			معلمة تشكيل الأنواع	م السلطة، كيلوواط	بتكلفة $	……
	الكتلة، كجم	2349				……
	أب-0.5-ف/30	1760				……
	ESB-0.5-VO	1590				……
	أب-1-أو/230	1338				……
	أب-1-ف/30	1217		1040		……
	إسب-1-فو	1170				……
	إسب-1-فز	1093		1500		……
	أب-2-أو/230			1540		……
	أ ب-2-ف/30			1990		……
……	……	……	……	……	……	……
……	……	……	……	……	……	……
	ايه بي-4-تي/230			85000	3400	……
	البيئة والتنمية المستدامة-100-VS			120000	4200	……
	ED200-T400			250000	6700	……
	ED500-T400		1000	340000	9300	……
	ED1000-T400		2500	500000	13700	……

بايس-2500

يعد الانتظام التالي أمرًا ضروريًا بالنسبة لنا: كلما قل عدد الأنواع في التكاثر التكنوزي، كلما ارتفعت معايير تكوين الأنواع الرئيسية. وعلى الرغم من وجود انحرافات عن هذا النمط في بعض الأماكن، إلا أن الاتجاه العام واضح. وفي هذا يتجلى أحد قوانين الطبيعة الأساسية.

6. بناء الترتيب الرسومي

يمكن تصوير توزيع رتبة الأنواع في شكل رسوم بيانية. إنه يمثل اعتماد عدد الأفراد التقنيين الذين يتم تمثيل النوع لهم في التكاثر التكنوزي على الرتبة (الشكل 5.2 - على سبيل المثال الوارد في الجدول 5.1). في جوهره، الرسم البياني لتوزيع الأنواع المرتبة عبارة عن مجموعة من النقاط، ولكن من أجل الوضوح، يوضح الشكل أيضًا منحنيات تقريبية سلسة. لكن المزيد عنها لاحقًا.

تتوافق كل نقطة من الرسم البياني مع نوع معين من المعدات. في هذه الحالة، يمثل الإحداثي الإحداثي على الرسم البياني الرتبة، والإحداثي هو عدد الأفراد الذين يتم تمثيل هذا النوع من خلالهم في التكنوسين. يتم استخلاص جميع البيانات من التوزيع المجدول.

7. بناء توزيعات حدودية رتبة

أثناء تحليل رتبة التكنوسين وفقًا للتوزيع المجدول، يتم أيضًا إنشاء رسوم بيانية لتوزيعات الرتبة لكل من معلمات تكوين الأنواع. ومع ذلك، هناك خصوصية معينة هنا، والتي تكمن في حقيقة أنه إذا تم تصنيف الأنواع في توزيع الرتب، فسيتم تصنيف الأفراد في التوزيع البارامترى. يوضح الشكل 5.3 رسمًا بيانيًا لتوزيع الطاقة البارامترية (بالكيلووات) للمثال الوارد في الجدول 5.1. نظرًا لأن التكنوسينات يمكن أن تحتوي على عشرات الآلاف من الأفراد التقنيين، فمن غير الممكن إنشاء رسم بياني للتوزيع البارامتري في نفس المحاور للتكنوسينوز بأكمله. من أجل الوضوح، يتم تقسيمها إلى أجزاء بالمقياس المناسب.

كما لاحظنا بالفعل، في التوزيع البارامتري للرتبة، لا تتوافق كل نقطة مع نوع ما، بل مع فرد واحد. يتم تعيين المرتبة الأولى للفرد صاحب أعلى قيمة معلمة، والثانية - للفرد صاحب أعلى قيمة معلمة بين الأفراد غير الأول، وهكذا. هناك حاجة إلى عدد من التعليقات هنا. أولاً، كما نفهم الآن، فإن الرتبة في الشكل 5.3 (وتسمى البارامترية) لا تتوافق مع رتبة (الأنواع) في الشكل 5.2. من الناحية النظرية، هناك علاقة بينهما، لكنها معقدة للغاية. ثانيا لأنه داخل أحد الأنواع، نأخذ قيمة معلمة تكوين الأنواع لتكون هي نفسها، ثم على الرسم البياني للتوزيع البارامترى، سيتم تصوير جميع أفراد هذا النوع كنقاط لها نفس الإحداثيات. سيكون عدد هذه النقاط مساويا لعدد الأفراد من نوع معين في التكنوسيز. يتكون الرسم نفسه من مقاطع أفقية بأطوال مختلفة. ثالثًا، يتم تصنيف الأنواع الموجودة في توزيع الأنواع والأفراد في توزيع حدودي الرتبة، الذين لديهم نفس الإحداثيات، بشكل تعسفي. رابعا، ترتيب الأفراد وفقا لمعايير مختلفة، على الرغم من تشابهه بشكل عام، لا يتوافق أبدا مع بعضهم البعض، وهو أمر مهم أيضا يجب أخذه في الاعتبار حتى لا نرتكب أي خطأ. كل توزيع حدودي له رتبته الخاصة.

8. بناء توزيع الأنواع

ومن بين توزيعات تحليل الرتب، يحتل النوع الأول مكانة خاصة. هناك رأي مفاده أن هذا هو الأكثر أساسية. هناك مبرر نظري وتأكيد تجريبي على أنه من ناحية، فإن الأنواع والرتبة المحددة هي أشكال عكسية متبادلة لتوزيع واحد، ومن ناحية أخرى، فإن مجموعة لا نهائية (سلسلة متصلة) من التوزيعات البارامترية القائمة على الرتبة للتكنوسينوز هي انهارت رياضيا إلى نوع واحد.

بحكم التعريف، نعني بالأنواع التوزيع القابل للقسمة بشكل لا نهائي والذي ينشئ، في شكل مستمر أو منفصل، علاقة منظمة بين مجموعة الأعداد المحتملة للأفراد في التكاثر التكنونيزي وعدد أنواع هؤلاء الأفراد الممثلة فعليًا في التكاثر التكنوسي بواسطة رقم ثابت.

يتم إنشاء توزيع الأنواع في شكل رسومي (الشكل 5.4) وفقًا للتوزيع المجدول.يوضح الشكل التوزيع (الذي، بالمعنى الدقيق للكلمة، عبارة عن مجموعة من النقاط) للمثال الوارد سابقًا في الجدول 5.1. من الواضح أنه، مثل حدود الرتبة، من المستحيل عمليا تصويرها في نفس المحاور، لذلك عادة ما يتم تصوير توزيع الأنواع في أجزاء بمقياس مناسب (تظهر إحدى هذه الأجزاء في الشكل 5.4).

دعونا نوضح مرة أخرى كيف يتم بناء توزيع الأنواع. لذلك، يُظهر المحور السيني العدد المحتمل للأفراد من نوع واحد (القوة السكانية المحتملة) في التكاثر التكنوسي. من الواضح أنه يمكن أن يكون هناك فرد، أو اثنان، أو ثلاثة، وما إلى ذلك. حتى الرقم المقابل للحد الأقصى لحجم السكان. بمعنى آخر، إنها سلسلة من الأعداد الطبيعية مرتبة تصاعديًا. يُظهر المحور الإحداثي عدد الأنواع الممثلة في التكنوسيز الذي تم تحليله برقم معين. كما يتبين من توزيع الرتب المجدول، لدينا أربعة أنواع يمثلها فرد واحد (ED200-T400، ED500-T400، ED1000-T400، PAES-2500). لذلك، قمنا برسم النقطة بالإحداثيات (1،4). يتم تمثيل ثلاثة أنواع من قبل شخصين - النقطة (2،3)؛ ثلاثة أفراد من نوعين – النقطة (3,2)؛ يتم تمثيل أربعة وخمسة وسبعة وثمانية أفراد بنوع واحد لكل منهم - النقاط (4,1) ؛ (5.1)؛ (7.1)؛ (8،1)، ولكن لا يوجد نوع واحد يمثله ستة أفراد، لذلك من بين نقاط الرسم البياني هناك نقطة بإحداثيات (6،0). النقطة الأخيرة لها إحداثيات (2349,1).

دعونا ندون بعض الملاحظات الأكثر أهمية. أولاً، يجب أن تؤخذ جميع النقاط ذات الإحداثيات الصفرية في الاعتبار في إجراء التقريب اللاحق. ثانيًا، من الناحية النظرية، هناك اتجاه أساسي في توزيع الأنواع: كلما زاد العدد في حالة التكنوسيز (كلما زاد العدد على المحور السيني)، قل تنوع الأنواع (كلما قل عدد الأنواع على الإحداثي). . هذا هو قانون الطبيعة. ومع ذلك، على عكس توزيعات الرتب (التي تتناقص دائمًا)، لا يتم تنفيذ الترتيب في توزيع الأنواع، وبالتالي، يحتوي الرسم البياني الخاص به على نقاط يبدو أنها تنحرف بشكل شاذ عن القاعدة المذكورة أعلاه. في الشكل 5.4 تظهر هذه النقاط (على سبيل المثال، (6,0)). عندما يكون هناك تركيز للنقاط المنحرفة بشكل غير طبيعي (سواء في اتجاه واحد أو في الاتجاه الآخر)، فإننا نسجل ما يسمى بمناطق انتهاكات التسميات في التكنوسينوز.

دعونا نحاول معرفة ما تعنيه الانحرافات الشاذة في توزيع الأنواع (تذكر قانون البناء الأمثل للتكنوسينوز). إذا انحرفت النقاط عن منحنى تقريبي سلس معين، فهذا يعني أنه في المنطقة الشاذة من سلسلة التسميات التكنوسية هناك توحيد مبالغ فيه للتكنولوجيا. ونحن نعلم أن أي توحيد يؤدي إلى انخفاض المؤشرات الوظيفية، أي. هذه المعدات ليست موثوقة بدرجة كافية وقابلة للإصلاح ومؤشرات الوزن والحجم الأسوأ، وما إلى ذلك. إذا انحرفت النقاط فوق المنحنى، فهناك مجموعة كبيرة بشكل غير معقول من المعدات، والتي ستؤثر بالتأكيد (للأسوأ) على عمل الأنظمة الداعمة (يصبح من الصعب الحصول على قطع الغيار، وتدريب موظفي الخدمة، واختيار الأدوات، الخ) وعلى أية حال فإن الانحراف يعتبر شذوذاً.

في الختام، نلاحظ أنه من أجل الوضوح، يتم أحيانًا رسم توزيعات الأنواع في شكل رسوم بيانية، ولكن هذا ليس له أهمية نظرية.

9. تقريب التوزيعات

كما لاحظنا من قبل، من الناحية الرياضية الصارمة، يمثل كل توزيع في شكل رسومي مجموعة من النقاط التي تم الحصول عليها من البيانات التجريبية:

(س 1، ص 1)؛ (س 2 , ص 2); ...; (س ط، ص ط)؛ ...; (س، ين)، (5.1)

أين أنا– الفهرس الرسمي؛

ن- العدد الإجمالي للنقاط.

النقاط هي نتيجة تحليل توزيع الرتبة المجدولة للتكنوسيز. يوجد لكل توزيع عدد مختلف من النقاط (نحن نعرف بالفعل ما هو الإحداثي الإحداثي في ​​التوزيع وما هو الإحداثي). من وجهة نظر التحسين اللاحق للتكنوسينوس، فإن تقريب التوزيعات التجريبية له أهمية كبيرة. وتتمثل مهمتها في اختيار العلاقة التحليلية التي تصف مجموعة النقاط على أفضل وجه (5.1). نحن نسأل كنموذج قياسي، تعبير تحليلي زائدي للنموذج

(5.2)

أين أو α - حدود.

يتم تفسير اختيار النموذج (5.2) من خلال النهج التقليدي بين الباحثين المشاركين في تحليل الرتب. وبطبيعة الحال، هذا النموذج ليس الأكثر مثالية، ولكن لديه ميزة لا يمكن إنكارها - فهو يقلل من مهمة التقريب لتحديد معلمتين فقط: أو α . يتم حل هذه المشكلة (تقليديًا أيضًا) باستخدام طريقة المربعات الصغرى.

جوهر الطريقة هو إيجاد معايير الاعتماد التحليلي (5.2) أو α ، مما يقلل من مجموع الانحرافات التربيعية التي تم الحصول عليها فعليًا أثناء تحليل رتبة التكنونيز للقيم التجريبية ذ طعلى القيم المحسوبة من الاعتماد التقريبي (5.2) أي:

(5.3)

من المعروف أن حل المسألة (5.3) يختزل إلى حل نظام من المعادلات التفاضلية (لـ (5.2) – اثنان بمجهولين):

وفيما يلي نص البرنامج:

ونتيجة لذلك، بعد التقريب، نحصل على اعتماد ثنائي المعلمة من النموذج (5.2) لكل من التوزيعات. هذا هو المكان الذي ينتهي فيه الجزء التحليلي الفعلي من تحليل التصنيف.

5.2. الأمثل للتكنوسينوس على أساس

توزيعات الرتبة

لا ينتهي تحليل الرتبة أبدًا بتحديد التوزيعات المقابلة للتكنوسين. يتبعه دائمًا التحسين، نظرًا لأن مهمتنا الرئيسية هي دائمًا تحديد الاتجاهات والمعايير لتحسين التكنوسين الموجود. يعد التحسين أحد أصعب مشاكل النظرية التكنولوجية. يتم تخصيص عدد كبير من الأعمال لهذا المجال من البحث. وعلى الرغم من أن هذه محادثة جادة منفصلة، ​​إلا أننا سنظل نفكر في العديد من إجراءات التحسين البسيطة التي تم اختبارها جيدًا في الممارسة العملية.

الإجراء الأول هو تحديد اتجاه التحول في توزيع الأنواع المرتبة. يعتمد على مفهوم التوزيع المثالي (الشكل 5.5)، والذي يشار إليه في الشكل بالرقم 2. تشير الوحدة إلى توزيع أنواع الرتبة التي تم الحصول عليها بالفعل نتيجة لتحليل التكنوسين. هنا Λ هو عدد الأنواع، و ص في- رتبة الأنواع (انظر الشكل 5.2).

كما تظهر سنوات عديدة من الخبرة في دراسة التكنوسينات من مختلف مجالات النشاط البشري، فإن أفضل حالة للتكنوسينات هي، في تقريب توزيع الأنواع المرتبة

(5.13)

المعلمة β هو داخل

0,5 ≤ β ≤ 1,5.(5.14)

بالمناسبة، ينص قانون البناء الأمثل للتكنوسينوز على أن الحالة المثالية تتحقق عندما β = 1. ومع ذلك، فإن هذا لا ينطبق إلا على حالة تكنوسية مثالية معينة، تعمل في عزلة مطلقة. وهذا لا يحدث في الممارسة العملية، لذا يمكنك استخدام تقدير الفاصل الزمني (5.14). ولفهم أفضل، يوضح الشكل 5.5 منحنى مثاليًا (مع β = 1)، وليس شريطًا يلبي متطلبات (5.14).

يوضح الشكل أن التوزيع الحقيقي يختلف بشكل حاد عن التوزيع المثالي، وأن المنحنيات تتقاطع عند هذه النقطة ر. ومن هنا الاستنتاج: من بين أنواع المعدات ذات الرتب ص في< R وينبغي زيادة التنوع، وفي نفس الوقت حيث ص في> ربل على العكس من ذلك، قم بالتوحيد، وهو ما توضحه الأسهم في الشكل. هذا هو الإجراء الأول للتحسين.

الإجراء الثاني هو القضاء على الانحرافات الشاذة في توزيع الأنواع. كما لوحظ بالفعل، في توزيع الأنواع من التكنوسين، يمكن تحديد مناطق الحد الأقصى للانحرافات الشاذة (يتم عرضها، وإن كانت مشروطة للغاية، في الشكل 5.6).

هنا نرى بوضوح ثلاث حالات شاذة واضحة على الأقل، حيث تنحرف النقاط التجريبية التي تم الحصول عليها بالفعل أثناء التحليل بشكل واضح عن منحنى التقريب السلس. وفي هذه الحالة يتم بناء المنحنى كما نعلم بطريقة المربعات الصغرى طبقا لبيانات توزيع الرتب المجدولة ويوصف بالتعبير

(5.15)

أين Ω - عدد الأنواع (انظر الشكل 5.4)؛

X- التناظرية المستمرة للقوة السكانية؛

ω 0 و α - معلمات التوزيع.

بعد تحديد الحالات الشاذة في توزيع الأنواع باستخدام نفس التوزيع المجدول، يتم تحديد أنواع المعدات "المسؤولة" عن الحالات الشاذة، ويتم تحديد التدابير ذات الأولوية للقضاء عليها. في هذه الحالة، تشير الانحرافات التصاعدية عن المنحنى التقريبي إلى عدم كفاية التوحيد، والانحرافات الهبوطية، على العكس من ذلك، تشير إلى التوحيد المفرط.

تجدر الإشارة إلى أن الإجراءين الأول والثاني مترابطان، حيث يُظهر الأول الاتجاه الاستراتيجي لتغيير بنية الأنواع في التكنوسيز ككل، بينما يساعد الثاني في تحديد المناطق "الأكثر مرضًا" محليًا في التسمية (قائمة أنواع) التكنولوجيا.

الإجراء الثالث هو التحقق من تحسين تسميات التكنوسين (الشكل 5.7). من الواضح أنه في أي تكنوسيس حقيقي، لا يمكن تنفيذ تحسين التسميات الذي يتم تنفيذه في إطار الإجراءين الأول والثاني إلا على مدى فترة طويلة من الزمن. وبالإضافة إلى ذلك، فإن تنفيذ التدابير المقترحة في الممارسة العملية قد يواجه عددا من الصعوبات الذاتية. ولذلك، فإن إجراء التحسين الإضافي - التحقق - يبدو مفيدًا جدًا (الشكل 5.7).

لتنفيذه، هناك حاجة إلى معلومات إحصائية عن حالة التكنوسين خلال فترة زمنية متوقعة. سيسمح هذا للباحث ببناء اعتماد على المعلمة β توزيع رتبة الأنواع مع مرور الوقت ر. لنفترض أن هذا الاعتماد يبدو كما هو موضح في الشكل 5.7. وهذا يعني أن تكوين الأنواع من التكنوسين قد تغير بمرور الوقت، كما تغيرت المعلمة أيضًا β . مع الإدمان بيتا (ر)على رسم بياني واحد فمن الضروري مقارنة الاعتماد ه(ر)، أين ه- بعض المعلمات الرئيسية التي تميز عمل التكنوسين ككل، على سبيل المثال - الربح. إذا أظهر تحليل الارتباط الإضافي أن الاعتماد المتبادل هو β وهو أمر مهم، فإن مقارنة تبعياتهم الزمنية ستسمح لنا باستخلاص عدد من الاستنتاجات المهمة للغاية. على سبيل المثال، في الشكل 5.7 توضح الأسهم طريقة تحديد القيمة المثلى β اختيار.

الإجراء الرابع هو التحسين البارامترى (الشكل 5.8). بالمعنى الدقيق للكلمة، تنتمي إجراءات التحسين الثلاثة الأولى إلى ما يسمى بتحسين التسميات. الرابع، على الرغم من اعتباره في هذه الحالة إضافيا لتلك السابقة، ينتمي إلى مجال مختلف قليلا ويسمى، كما سبقت الإشارة، بارامترية. دعونا نعطي تعريفات دقيقة.

يُفهم التحسين التسميي للتكنوسيوس على أنه تغيير هادف في مجموعة أنواع المعدات (التسمية)، وتوجيه توزيع الأنواع للتكنوسيوس في الشكل إلى الكنسي (مثالي، مثالي). التحسين البارامترى هو تغيير مستهدف في معلمات الأنواع الفردية من المعدات، مما يؤدي إلى حالة أكثر استقرارًا وبالتالي فعالية.

حتى الآن، ثبت نظريًا أن هناك علاقة بين التسميات وإجراءات التحسين البارامترية، عندما يكاد يكون من المستحيل تنفيذ إجراء واحد دون الآخر. كلاهما في الواقع وجهان مختلفان لنفس العملية. هناك مفهوم تحسين التكنوسينات، والذي بموجبه يحدد تحسين التسميات الحالة النهائية للتكنوسينات التي يتم توجيهها نحوها، ويحدد التحسين البارامترى الآلية التفصيلية لهذه العملية. لن نتعمق في جوهر هذا المفهوم (نظرًا لتعقيده الكافي)، سنقتصر على نسخة مبسطة للغاية من إجراء التحسين البارامتري.

لقد تعرفنا سابقًا على عملية الحصول على توزيع حدودي للرتبة. لنفكر في مثال مجرد لتوزيع التكنوسين وفقًا للمعلمة دبليو(الشكل 5.8). ويترتب على قانون البناء الأمثل أنه بالنسبة لأي تكنوسينوسيس، يمكن تحديد شكل ما يسمى بالتوزيع البارامتري للرتبة المثالية نظريًا. يظهر في الشكل منحنى يشير إليه الرقم 2 (حقيقي - 1). ومن الواضح أن هذين التوزيعين يختلفان بشكل كبير، مما يشير إلى الإغفالات في السياسة العلمية والتقنية المتبعة خلال تشكيل التكنوسين.

إذا طبقنا الشكل الزائدي للتوزيعات التي أصبحت تقليدية بالنسبة لنا بالفعل

(5.16)

أين ص- الرتبة البارامترية؛

ث 0و β - معلمات التوزيع،

ثم سيتم إعطاء التوزيع المثالي من خلال تقدير الفاصل الزمني لمتطلبات المعلمة β ، و

0,5 £ β £ 1,5.(5.17)

واستنادا إلى نفس الاعتبارات الواردة في التعليقات على التعبير (5.14)، في هذه الحالة يتم استبدال تقدير الفاصل بقيمة محددة ب = 1. لذلك، في الشكل 5.8، بدلاً من الشريط، يظهر المنحنى 2.

يتلخص جوهر التحسين البارامتري في هذه الحالة في حقيقة أنه بعد تحديد أنواع المعدات في توزيع الأنواع "المسؤولة" عن الانحرافات الشاذة (إجراء التحسين الثاني)، يتم تحديد الرتب البارامترية لهذه الأنواع. في الشكل ٥.٨، وجهة نظر مماثلة تتوافق مع نقطة ذات إحداثيات (ر ر,ث 1). بعد ذلك، باستخدام المنحنى الأمثل 2، يتم تحديد القيمة ث 2، الموافق لنفس الإحداثي (ص ر).من الواضح أن ث 2يمكن تفسيره على أنه نوع من المتطلبات لمطوري أنواع المعدات لهذه المعلمة المحددة (يظهر اتجاه التحسين في الشكل بواسطة سهم). إذا تم تنفيذ عملية مماثلة في توزيعات التصنيف لجميع المعلمات الرئيسية، فيمكننا التحدث عن تحديد مجموعة من المتطلبات الفنية لتطوير أو تحديث أنواع المنتجات التقنية.

هناك عدد من التعليقات على كل ما قيل. أولاً، ليس من الضروري بالضرورة تنفيذ المتطلبات الفنية التي تم الحصول عليها عملياً من خلال تطوير أنواع جديدة أو تحديث الأنواع الموجودة. يكفي العثور على عينة موجودة تلبي المتطلبات (إذا كانت موجودة بالطبع في مكان ما) وإدراجها في التسمية لتحل محل العينة التي لا ترضينا.

ثانيًا، وهو أمر مهم للغاية يجب فهمه، في التكاثر التكنوزي هناك علاقة أساسية عميقة بين عدد أنواع التكنولوجيا (حجم السكان) ومستوى معلماتها الرئيسية التي تشكل الأنواع. لذلك، يمكن إجراء التحسين ليس فقط عن طريق تغيير المعلمات، ولكن أيضًا عن طريق تغيير عدد الأفراد من نوع معين في التكاثر التكنونيزي. يعتمد اختيار المسار كليًا على الموقف المحدد. نغفل كيفية القيام بذلك هنا ونحيل المهتمين إلى الأدبيات المتخصصة.

وأخيرًا، ملاحظة أخيرة حول إجراء التحسين الرابع. في أبسط نسخة، المعروضة هنا، قد تنشأ صعوبات فنية بحتة في تحديد الرتبة البارامترية ص ر. والحقيقة هي أنه من التوزيع المجدول يمكننا تحديد رتبة الأنواع مباشرة فقط، لأنه ويقدم الجدول قائمة الأنواع. وفي التوزيعات البارامترية المرتبة، يتم ترتيب جميع الأفراد. دعونا نكرر ونلاحظ أنه من الناحية النظرية هناك علاقة أساسية بين البارامترية ورتب الأنواع، لكنها معقدة للغاية. يمكنك الخروج من هذا الموقف على النحو التالي. بعد تحديد النوع الذي يتطلب تحسينًا بارامتريًا (ويتم ذلك باستخدام توزيع الأنواع)، يتم تحديد رتبة الأنواع الخاصة به. علاوة على ذلك، يتم تحديد عدد هذه الأنواع فقط في التكنوسين من خلال توزيع الأنواع، وعندها فقط، مع الأخذ في الاعتبار العدد، يتم تحديد رتبة الأنواع (والعلامة التجارية الفعلية لهذا النوع من المعدات) من خلال توزيع أنواع الرتبة. إذا كانت هناك عدة أنواع لها نفس الوفرة، فيجب على الباحث أن يقرر أي نوع يجب تحسينه. من خلال معرفة رتبة الأنواع، نستخدم التوزيع المجدول لتحديد قيمة المعلمة المقابلة لهذا النوع. نحن نرسمها على التوزيع البارامتري للرتبة (في الشكل 5.8 هذه القيمة ث 1) ثم تابع وفقًا للإجراء المقترح أعلاه.

نكمل عرضنا للقضايا العامة لتحليل الرتب. في هذه المحاضرة تم اقتراح تقنيات بسيطة نسبيا، وهذا أمر طبيعي، لأنه يجب على المرء أن يبدأ في فهم الطريقة التكنولوجية "من البساطة". ومع ذلك، فإن تجربة سنوات عديدة من البحث في التكنوسينات الحقيقية تظهر أنه حتى الأساليب البسيطة نسبيًا تكون فعالة ومفيدة للغاية. بل إن هناك سببًا للقول إنه بالنسبة لفئة معينة من المشكلات، فإن الطريقة التكنولوجية بشكل عام وتحليل الرتب بشكل خاص هي الطرق الصحيحة الوحيدة للبحث والتحسين.