가능하지만 일반적으로 항상 정확하지는 않습니다. 시스템의 전달 기능이 무엇인지에 따라 다릅니다. 위의 예에서는 할 수 있습니다.
안정적인 시스템은 문제가 역전될 때 불안정한 시스템으로 바뀌는데, 대략적으로 말하면 전달 함수의 극점은 0이 되고 0은 극점이 된다는 점만 명심하면 됩니다. 따라서 역 문제를 해결하려면 일반적으로 정규화가 필요합니다.
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 간단한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 단순한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
아마도 시장 자체의 문제를 공식화해야 할 때입니다. 우리의 목표는 무엇이며, 우리는 무엇을 원하는지, 어떤 기회가 있으며, 어떻게, 무엇을, 언제 행동해야 할까요????????????
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 간단한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
질문을 해보자:
사용 가능한 출력 데이터에서 이 실제 데이터로 이어진 제어 신호가 무엇인지 결정할 수 있습니까?
물리학의 관점에서:
2 시스템 ( "감자 및 물 - 집중 가열 모드"및 "감자 및 물 - 약한 가열 모드")의 경우 가열 중 온도 변화가 가깝도록 특정 비율 "중량 - 모드"가 선택되었습니다. 위 그래프의 포인트.
질문은 훨씬 더 넓어졌습니다-냉각 곡선이 없으면 우리가 얼마나 많은 감자를 가지고 있고 어떤 요리 모드에서 모든 일이 발생하는지 알아내는 방법 ???
시장 관점에서:
우리는 얼마나 많은 감자를 가지고 있습니까? 이 값은 무엇을 의미하며 일정합니까?
사용 가능한 출력 데이터에서 이 실제 데이터로 이어진 제어 신호 가 무엇인지 결정할 수 있습니까?
나는 아니오, 불가능하다고 생각합니다 제한이 없습니다-제어 신호가 감자를 가열하는 것으로 나타났습니다.
사용 가능한 출력 데이터에서 이 실제 데이터로 이어진 제어 신호가 무엇인지 결정할 수 있습니까?
나는 아니오, 불가능하다고 생각합니다 제한이 없습니다-제어 신호가 감자를 가열하는 것으로 나타났습니다.
가능하지만 시작부터가 아닙니다.
나는 Oleg 수송 책임자 에게 그가 어떻게 할 것인지 듣고 싶습니다.
나는 아니오, 불가능하다고 생각합니다 제한이 없습니다-제어 신호가 감자를 가열하는 것으로 나타났습니다.
가능하지만 일반적으로 항상 정확하지는 않습니다. 시스템의 전달 기능이 무엇인지에 따라 다릅니다. 위의 예에서는 할 수 있습니다.
안정적인 시스템은 문제가 역전될 때 불안정한 시스템으로 바뀌는데, 대략적으로 말하면 전달 함수의 극점은 0이 되고 0은 극점이 된다는 점만 명심하면 됩니다. 따라서 역 문제를 해결하려면 일반적으로 정규화가 필요합니다.
조만간 제어 신호를 결정할 때 최적의 대화 를 이끌어 내야합니다 ...;)
우리의 문제(감자에 관한 문제가 아니라 시장에 관한 문제)에서 최적이 무엇인지에 대한 바로 그 정의는 사소하지 않은 작업입니다. 그러한 정의를 결정하자마자 최적의 탐색은 기술적인 작업이 됩니다.
우리의 문제(감자에 관한 문제가 아니라 시장에 관한 문제)에서 최적이 무엇인지에 대한 바로 그 정의는 사소하지 않은 작업입니다. 그러한 정의를 결정하자마자 최적의 탐색은 기술적인 작업이 됩니다.
alsu 는 이미 자신의 블록 다이어그램(시장에 대해 이야기)을 작성할 때 이 최적값이 검색되는 기준에 대한 힌트를 제공했습니다 .
Aleksey는 위의 게시물에서 또 다른 힌트를 제공했습니다.
예, 작업은 사소한 것이 아니며 모든 사람이 수행할 수 있는 것은 아닙니다(.
추신: 사실, 당신은 묻지 않아도 알고 있습니다.
물리학의 관점에서:
2 시스템 ( "감자 및 물 - 집중 가열 모드"및 "감자 및 물 - 약한 가열 모드")의 경우 가열 중 온도 변화가 가깝도록 특정 비율 "중량 - 모드"가 선택되었습니다. 위 그래프의 포인트.
질문은 훨씬 더 넓어졌습니다-냉각 곡선이 없으면 우리가 얼마나 많은 감자를 가지고 있고 어떤 요리 모드에서 모든 일이 발생하는지 알아내는 방법 ???
시장 관점에서:
우리는 얼마나 많은 감자를 가지고 있습니까? 이 값은 무엇을 의미하며 일정합니까?
그러나 위의 예의 틀에서 시도합니다.
(그리고 불필요한 질문으로 가득 차지 않고 - 결국, 당신이 찾은 질문에 100가지 더 유사한 질문을 추가할 수 있습니다 - 시간, 시간, 달의 위상 .... - 그리고 결국, 그들은 모두 최종 결과에 기여합니다. 참고하세요.)
가능하지만 일반적으로 항상 정확하지는 않습니다. 시스템의 전달 기능이 무엇인지에 따라 다릅니다. 위의 예에서는 할 수 있습니다.
안정적인 시스템은 문제가 역전될 때 불안정한 시스템으로 바뀌는데, 대략적으로 말하면 전달 함수의 극점은 0이 되고 0은 극점이 된다는 점만 명심하면 됩니다. 따라서 역 문제를 해결하려면 일반적으로 정규화가 필요합니다.
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 간단한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 단순한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
시스템이 선형이면 모든 것이 정상입니다. 중첩의 원칙이 준수되는 경우. 그러나 이미 감자의 가장 간단한 문제에는 제약 조건의 형태로 비선형성이 있습니다(물은 100도 이하의 온도로 가열됨). 따라서 단순히 PF를 반전함으로써 선형성 세그먼트에서만 솔루션에 접근할 수 있습니다. 비선형 영역 - 불확실성. 주의를 기울이겠습니다. 불확실성은 우연이 아니라 다변수로서의 불확실성입니다.
그러나 우리 시장 문제의 경우 그러한 정면돌파 솔루션은 용납될 수 없습니다. 또는 범주 적으로는 아니지만 첫 번째 근사치로 받아 들일 수 있습니다.
그게 무슨 일이야