Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Dynamika jest jedną z podstawowych własności zjawisk występujących w otaczającym nas świecie, wynikającą z jego struktury geometrycznej. Stąd konieczność jej ujęcia w modelach - teoretycznych konstrukcjach, podlegających analizie w miejsce obserwowanego, rzeczywistego systemu. W badaniach naukowych najczęściej stosowane są modele matematyczne ze względu na swoją zwięzłość, jednoznaczność oraz logiczną strukturę, tak w fizyce, jak w matematyce czy ekonomii. Wspomniana dynamika jest zwykle reprezentowana w modelach tego typu za pomocą:
- pochodnych zmiennych względem czasu,
- opóźnionych zmiennych endogenicznych,
- zmiennej egzogenicznej "t". Wykorzystanie jednak klasycznych modeli matematycznych nakłada na badacza wiele zrozumiałych ograniczeń. Po pierwsze, musi on dysponować informacjami o dokładnej postaci funkcyjnej związków pomiędzy zmiennymi w modelu. Po drugie, musi posiadać dane w postaci szeregów czasowych, będące obserwacjami zachowania się modelowanego systemu w przeszłości. Dane te muszą być ujęte liczbowo, jednorodne i obejmować w miarę długi okres, dlatego ich uzyskanie jest kosztowne, długotrwałe, a czasami wręcz niemożliwe czy to ze względu na niemierzalność pewnych cech, czy też niestabilność systemu. Podobnie, symulacja czy predykcja wymagają podania wartości numerycznych zmiennych objaśniających w rozważanym momencie czasu.(fragment tekstu)
- pochodnych zmiennych względem czasu,
- opóźnionych zmiennych endogenicznych,
- zmiennej egzogenicznej "t". Wykorzystanie jednak klasycznych modeli matematycznych nakłada na badacza wiele zrozumiałych ograniczeń. Po pierwsze, musi on dysponować informacjami o dokładnej postaci funkcyjnej związków pomiędzy zmiennymi w modelu. Po drugie, musi posiadać dane w postaci szeregów czasowych, będące obserwacjami zachowania się modelowanego systemu w przeszłości. Dane te muszą być ujęte liczbowo, jednorodne i obejmować w miarę długi okres, dlatego ich uzyskanie jest kosztowne, długotrwałe, a czasami wręcz niemożliwe czy to ze względu na niemierzalność pewnych cech, czy też niestabilność systemu. Podobnie, symulacja czy predykcja wymagają podania wartości numerycznych zmiennych objaśniających w rozważanym momencie czasu.(fragment tekstu)
Rocznik
Strony
21--34
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach
Bibliografia
- ---
- Bobryk J.: Locus umysłu. Ossolineum, Wrocław 1987
- Buchanan B.G., Shortliffe E.H.(Eds.): Rule-Based Expert Systems. Addison-Wesley, Reading, Massachusetts 1984
- De Kleer J., Brown J.S.: A Qualitative Physics Based on Confluences. "Artificial Intelligence" 1984, No. 1
- Forbus K.D.: Qualitative Process Theory. "Artificial Intelligence" 1984, No. 1
- Gatnar E.: Economic Modeling with Incomplete Konwledge. "Cahiers de Recherche" 1993, No. 4
- Gatnar E.: Budowa i symulacja modeli jakościowych. Zeszyty Naukowe AE, Katowice 1993
- Kuipers B.J.: Commonsense Reasoning about Causality: Derving Behabiour from Structure. "Artificial Intelligence" 1984, No. 1
- Kuipers B.J.: Qualitative Simulation. "Artificial Intelligence" 1986, No. 1
- Kuipers B.J.: Qualitative Reasoning: Modeling and Simulation. "Automática", Vol. 25, No. 4
- Morgan A.J.: The qualitative behaviour of dynamic physical systems. PhD dissertation, University of Cambridge 1988
- .
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171294181