А   Б  В  Г  Д  Е  Є  Ж  З  І  Ї  Й  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Ю  Я 


Елементи - невизначеність

Елементи невизначеності роблять задачу вибору рішень при до-пусковому контролі типово статистичної. Якість контролю в кінцевому підсумку визначається втратами, пов'язаними з неправильно вибраними рішеннями, і залежить від імовірності прийняття того чи іншого рішення. У цій ситуації найбільш зручний критерій середнього ризику.

Ризикованим ситуацій притаманні елементи невизначеності, що характеризуються тим, що ймовірність настання результатів рішень або подій встановлюється з певними труднощами, з великими приближениями, або в принципі неустанавліваема. Тому дуже часто неможлива кількісна оцінка ризику. У цьому випадку широко застосовуються методи управління ризиком якісного характеру, без кількісної оцінки. До таких відносяться багато банківських ризики. Найбільш важливі з них - - це кредитний ризик і ризик неліквідності і платоспроможності.

Ризикованим ситуацій притаманні елементи невизначеності, що характеризуються тим, що ймовірність настання результатів рішень або подій встановлюється з певними труднощами, з великими приближениями, або в принципі неустанавліваема. Тому дуже часто неможлива кількісна оцінка ризику. У цьому випадку широко застосовуються методи управління ризиком якісного характеру, без кількісної оцінки. До таких відносяться багато банківських ризики. Найбільш важливі з них - це кредитний ризик і ризик неліквідності і платоспроможності.

Однак планування завжди несе в собі елементи невизначеності, процес регулювання тарифів відрізняється інерційністю, а встановлюються межі тарифів створюють природні обмеження на розвиток енергокомпанії. Тому в ситуаціях, коли приєднання нових споживачів без перевантажень електромережевого устаткування не представляється можливим, допустимо залучення коштів зазначених споживачів в якості інвестиційних ресурсів.

Використання думок експертів не дозволяє повністю виключити елементи невизначеності, тому нерозумно ставити свої вимоги до точності і надійності експертних оцінок занадто високі вимоги. Рівень точності і надійності експертизи залежить не тільки від характеру досліджуваного явища, а й від компетентності фахівців, узгодженості думок всередині групи експертів, методу збору інформації.

Але припустимо тепер, що завдання містить елементи невизначеності. Зокрема, припустимо, що Dt є випадкова величина. Крім того, припустимо, що DI може приймати тільки два різних значення.

Функціонуванню та розвитку багатьох економічних процесів притаманні елементи невизначеності.

Таким чином, нерівномірність руху частинок в потоці вводить елементи невизначеності при знаходженні їх швидкостей руху.

Зворотній рівноважна завдання розглядається як детермінована, хоча вихідні дані для неї містять елементи невизначеності.

до другим напрямком-так званому стохастическому програмування-відносяться завдання, в яких вихідна інформація містить елементи невизначеності, або коли деякі параметри завдання носять випадковий характер з відомими ймовірнісними характеристиками. Так, планування виробничої діяльності часто проводиться в умовах неповної інформації про реальну ситуацію, в якій буде виконуватися план. Або, скажімо, коли екстремальна задача моделює роботу автоматичних пристроїв, яка супроводжується випадковими перешкодами. Зауважимо, що одна з головних труднощів стохастичного програмування полягає в самій постановці завдань, головним чином через складність аналізу вихідної інформації.

Таким чином наявність протидіючих і протиборчих тенденцій в суспільно-економічному розвитку вносить в соціально-економічне життя елементи невизначеності, створює ситуації ризику.

З нашої точки зору, в багатьох ситуаціях, коли умови майбутньої реалізації планів включають елементи невизначеності і ймовірності, характеристики їх потенційного поведінки набувають значення, у всякому разі не менше, ніж затратно-ресурсні при звичайних підходах до оцінки. Це відноситься і до такої характеристики плану, як його потенційна надійність - ймовірність виконання за певних умов.

Волервих, важко уявити собі реальну технічну задачу в оптиці, яка не містила б деякі елементи невизначеності, що вимагають статистичного аналізу.

До другого напрямку - так званому стохастическому програмування - відносяться завдання, в яких вихідна інформація містить елементи невизначеності, або коли деякі параметри завдання носять випадковий характер з відомими ймовірнісними характеристиками. Так, планування виробничої діяльності часто проводиться в умовах неповної інформації про реальну ситуацію, в якій буде виконуватися план. або, скажімо, коли екстремальна задача моделює роботу автоматичних пристроїв, яка супроводжується випадковими перешкодами. Зауважимо, що одна з головних труднощів стохастичного програмування полягає в самій постановці завдань головним чином через складність аналізу вихідної інформації.

Хоча поняття ізомерії існує в хімії понад 150 років, для хіміків його застосування все ще містить елементи невизначеності і таємниці. Комісія ШРАС по номенклатурі органічних сполук в своїх правилах[32]обійшла труднощі цієї проблеми, обмежившись твердженням, що з'єднання з однаковою молекулярною формулою, але відрізняються природою або послідовністю зв'язний між їх атомами в просторі, називаються ізомерами.

Автори стандарту підкреслюють бажаність надання разом з фінансовою звітністю фінансових оглядів керівництва компанії, звітів з питань екології та охорони навколишнього середовища, звітів про додану вартість та ін. В фінансовому огляді керівництва розкриваються основні внутрішні та зовнішні чинники, що впливають на фінансові результати і фінансовий стан компанії, а також елементи невизначеності, в яких діє компанія; які заходи вживають керуючі по компенсації негативних впливів, роз'яснення по інвестиційної та дивідендної політики, джерела фінансування та політиці зовнішніх запозичень, а також роз'яснення про ресурсах і позитивних факторах, які не знайшли відображення в бухгалтерському звітному балансі, складеному за правилами МСФЗ.

Перша з них пов'язана з характером самих результатів імітування. Коли модель містить елементи невизначеності, кожну відповідь, що випливає з конкретного акту імітування, необхідно розглядати лише як оцінку, вірну з точністю лише до статистичних похибок. Так, наприклад, імітаційна модель утворення черги дає лише оцінку її середньої довжини і відповідну ймовірність затримки. Отже, роблячи висновки про відносні переваги різних пробних варіантів з урахуванням результатів імітаційних тестів, необхідно проявляти обережність при оцінці флуктуації, які супроводжують досліджуваний процес.

Жорсткий детерміністський підхід до економічних процесів практично виключав з економічних відносин на рівні окремого підприємства елементи невизначеності.

На практиці можливі випадки, коли діалог пов'язаний з такою інформаційною завданням, рішення якої не піддається повністю алгоритмізації. Тоді в процес побудови структури діалогу, в стратегію переміщення від одного кроку діалогу до іншого вносяться елементи невизначеності, пов'язані з евристикою користувача. В цьому випадку правомірна модель імовірнісного діалогу, в якій перехід від одного кроку до іншого задається деякою випадковою функцією. Велике практичне значення має також нечітка модель діалогу, в якій вагомість переходу від одного кроку діалогу до іншого суть лінгвістична ймовірність. Відповідні безлічі ГДП утворюють напівгрупи, а їх факторизация по конгруенції встановлює зв'язок між динамічної (детермінованою) моделлю діалогу і її імовірнісної і нечіткої модифікаціями. Дуже цікава стохастична модель діалогу, в якій інформаційно-обчислювальний процес відповідає мережному ГДП, що дозволяє вирішити наступні два завдання. Перша - це укласти інтерактивну взаємодію в заданий число кроків діалогу, а друга - реалізувати діалог в заданий час, при цьому витрата обчислювальних ресурсів середовища буде мінімальним, а дохід користувача від реалізації заданої послідовності кроків діалогу - максимальним.

Управління економічними об'єктами є завданням, взагалі кажучи, більш складної, ніж управління технічними об'єктами. Одна з причин полягає в тому, що в сучасній економіці виробничо-технічні, кон'юнктурно-комерційні та інші чинники знаходяться в складній взаємозалежності, а зовнішні економічні чинники містять елементи невизначеності. Ухвалення управлінських рішень, які були б одночасно і реальними, і економічно вигідними, є досить складним завданням.

Як організму можуть виступати тварина, людина, суспільство, будь-яка физиологич. Залежно від організму, від його діяльності, середа набуває рис визначеності, стійкості, повторюваності. Вплив організму на середу носить теоретико-практич. Діяльність виключає з середовища елементи невизначеності. Засоби, к-які використовує організм для досягнення визначеності, розглядаються як інструменти упорядкування (пристосування), - звідси і назва філос.

Забезпечення надійності при створенні, відпрацювання та експлуатації складних систем є державною проблемою. Велике коло проблем забезпечення надійності пов'язаний з питаннями оптимізації різних рішень. При визначенні несправності, виявленні причин недоробок в складній технічній системі не можна діяти тільки інтуїтивно або перебирати елементи пристрою, бо це непродуктивно і дорого. Добре відомо, що реальні пристрої несуть в собі елементи невизначеності і випадковості. Це пов'язано з тим, що створювані і експлуатовані системи зношуються, старіють, що призводить до розкиду термінів їх служби, а неграмотна експлуатація - і до аварій. В силу неідеальних виробничих процесів і застосовуваних матеріалів якість виробів виявляється неоднорідним і також має випадкові розкид.

Вище обговорювалося питання про те, на якій підставі вчені пророкують значне глобальне потепління через кілька десятків років, якщо будуть як і раніше рости масштаби спалювання органічних палив (або виробництва деяких химикалиев), а також були порушені окремі аспекти життя людства в потеплілий кліматі. Ми наголошували, що в будь-яких подібних прогнозах завжди є елементи невизначеності - не тільки тому, що поведінка людства саме по собі важкопередбачувано, але ще й тому, що прогнозні оцінки ґрунтуються на моделях кліматичної системи, а ступінь достовірності вихідних даних, що вводяться в ці моделі, така, що з цього приводу існують вкрай суперечливі думки. Головне ж полягає в тому, що вчені не можуть перевірити на практиці ступінь достовірності своїх моделей і домогтися того, щоб вона влаштовувала всіх, а тому вони страждають від відомого недоліку авторитету в очах широкої публіки, особливо коли фахівці, які дотримуються протилежних точок зору, гучно сперечаються між собою, в той час як решта світу мовчки до них прислухається.

По-перше, інформація (вихідні дані, методика розрахунку) для паротурбінної частини і МГД-генератора комбінованої установки має різну точність. Інформацію по паротурбінної частини можна вважати досить відомої і достовірної, оскільки вона спирається на експериментальну базу в натуральному масштабі - теплові електростанції, досвід проектування і експлуатації яких обчислюється десятками років. Слід додати, що для таких комбінованих установок доцільно розглядати відпрацьований стандартне паротурбінного обладнання; це збільшує вірогідність відповідної інформації. З МГД-генераторами положення інше - необхідна інформація поки що містить суттєві елементи невизначеності через відсутність належного обсягу теоретичних і експериментальних досліджень. Комплексне дослідження найбільш успішно в тому випадку, коли дотримується принцип равноточних при моделюванні обох частин комбінованої установки.

Що стосується методів знаходження (чисельних) рішень для стохастичних моделей, то їх детальне обговорення було б поки передчасним і практично неможливим. Вони складуть предмет особливого розгляду в наступних розділах книги. Таким чином, у міру ознайомлення з матеріалом, що містяться в даному томі, читач зможе переконатися в тому, що обчислювальні методи, розвинені в попередніх томах, виявляються також ефективними і при вирішенні багатьох стохастичних задач. Крім того, нижче буде викладено ряд спеціальних методів і прийомів розв'язування задач, що містять елементи невизначеності.

Існує й інший спосіб, більш зручний і більш точний. Ми можемо уявити дані, наведені в таблиці, в формі графіка, наочно виражає залежність двох величин один від одного. Якщо ми з'єднаємо експериментальні точки плавною кривою, то по цій кривій ми зможемо відрахувати проміжні точки. Графічний метод є дуже могутнє знаряддя і ми будемо дуже часто користуватися ним в цьому курсі. Однак з самого початку слід мати на увазі, що і цей метод таїть в собі несподіванки і елементи невизначеності, як це ми побачимо в подальшому.

Насправді таке буває вкрай рідко. Тому питання про вибір відповідної ставки відсотка стає одним з основних при практичній оцінці інвестиційного проекту. Тільки ретельний економічний аналіз і прогноз дозволить правильно прийняти ставку в конкретній ситуації. Чим ставка вище, тим в меншій мірі впливають на долю проекту віддалені в часі платежі. Більш значним є той факт, що майбутнє вносить елементи невизначеності, а отже ризику в усьому: в величині майбутніх доходів і в їх реальної цінності, бо інфляція в майбутньому - річ надзвичайно невизначена. Більший ризик значно знецінює реальні можливості майбутніх платежів.

Перш ніж перейти до більш емпіричному доказу з приводу можливої величини Х - ефективності, є важливим сказати кілька слів про природу даних. Емпіричне підтвердження не представляє великої кількості недвозначних випадків. Велика частина докази стосується окремих фірм, в кращому випадку галузей, а не господарства в цілому. Цілком можливо, що досліджувані випадки абсолютно нетипові і не можуть бути повторені в великих секторах господарства. Крім того, ці випадки не завжди мають відношення до Х - ефективності в чистому вигляді. Тут іноді додаються деякі додаткові ресурси або перерозподіл. Також грають свою роль елементи невизначеності і випадкові варіації. Однак, здається, величини, про які йде мова, настільки великі, що це доводить необхідність приймати всерйоз припущення про більшу значимість Х - ефективності в порівнянні з аллокативная.