250 likes | 309 Views
KÖRNYEZETI RENDSZEREK MODELLEZÉSE: A TERVEZÉS ÉS ELÔREJELZÉS DILEMMÁI. Dr. Koncsos László egy. docens. CÉLOK. KUTATÁS ÉS MEGÉRTÉS ELÕREJELZÉS ÜZEMIRÁNYÍTÁS TERVEZÉS STRATÉGIA ÉS SZABÁLYOZÁS DÖNTÉSELÕKÉSZÍTÉS. Módszertan: dekompozíció és aggregáció. 2000. 1980.
E N D
KÖRNYEZETI RENDSZEREK MODELLEZÉSE: A TERVEZÉS ÉS ELÔREJELZÉS DILEMMÁI Dr. Koncsos László egy. docens
CÉLOK • KUTATÁS ÉS MEGÉRTÉS • ELÕREJELZÉS • ÜZEMIRÁNYÍTÁS • TERVEZÉS • STRATÉGIA ÉS SZABÁLYOZÁS • DÖNTÉSELÕKÉSZÍTÉS
Módszertan: dekompozíció és aggregáció 2000 1980 PROBLÉMA & RENDSZER MEGOLDÁS MEGOLDÁS ? MEGOLDÁS AGGREGÁCIÓ AGGREGÁLT MODELL DEKOMPOZÍCIÓ DEKOMPOZÍCIÓ DEKOMPONÁLT RENDSZER
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (I) C = [C1, … Ci, … Cn] • C - KONCENTRÁCIÓ VEKTOR • HIDRODINAMIKAI EGYENLETEK • KEZDETI- ÉS PEREMFELTÉTELEK
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (I) C = [C1, … Ci, … Cn] • C - KONCENTRÁCIÓ VEKTOR • HIDRODINAMIKAI EGYENLETEK • KEZDETI- ÉS PEREMFELTÉTELEK
Dimenzió Peremfeltételek
Dimenzió Peremfeltételek
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (I) C = [C1, … Ci, … Cn] • C - KONCENTRÁCIÓ VEKTOR • HIDRODINAMIKAI EGYENLETEK • KEZDETI- ÉS PEREMFELTÉTELEK
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (I) C = [C1, … Ci, … Cn] • C - KONCENTRÁCIÓ VEKTOR • HIDRODINAMIKAI EGYENLETEK • KEZDETI- ÉS PEREMFELTÉTELEK
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (II) • R(C, P) - REAKCIÓ TAG (félempírikus) • P - PARAMÉTER VEKTOR • IDENTIFIKÁCIÓ SZÜKSÉGES • HIPOTÉZISEK • KALIBRÁLÁS ÉS IGAZOLÁS • ÉRZÉKENYSÉGI ÉSBIZONYTALANSÁGI ELEMZÉSEK
LEÍRÓ EGYENLET, FELTÉTELEK ÉS MÓDSZEREK (II) • R(C, P) - REAKCIÓ TAG (félempírikus) • P - PARAMÉTER VEKTOR • IDENTIFIKÁCIÓ SZÜKSÉGES • HIPOTÉZISEK • KALIBRÁLÁS ÉS IGAZOLÁS • ÉRZÉKENYSÉGI ÉSBIZONYTALANSÁGI ELEMZÉSEK BIZONYTALANSÁGOK
Determinisztikus predikciós módszer Két extrém közelítés: Próba szerencse módszere alias: Empírikus iterációs módszer Tervezési módszer
Próba szerencse módszere Anélkül, hogy tudnánk “miért” lassan megtanuljuk “hogyan“ • Példa: • Római építmények
Próba szerencse módszere Anélkül, hogy tudnánk “miért” lassan megtanuljuk “hogyan“ Meglepő hatékonyság • Példa: • gótikus építmények
Próba szerencse módszere Technológiai fejlódések (Kína) • Példák: • Porcelán • Függő hidak • szivattyuk …, az európai tudomány megjelenése előtt
A fizika fejlődése • görögök (Szokratesz, Platon, Arisztotelesz, Archimedes) • Mathematika …arabok • Kopernikusz (1475-1543) bolygómozgás • Galilei (1564-1642) • Newton (1642-1727) • Einstein (1879-1955)
DETERMINIZMUS • e = f(i1,i2,…in; p1, p2,….pn) • e hatás • f okozati összefüggés • i input változók • p paraméterek
Bizonytalanság: • e = f(i1,i2,…in; p1, p2,….pn) + • e hatás • f okozati összefüggés • i input változó • p paraméterek • bizonytalanság
“nem” tudás: • e = f(i1,i2,…in; p1, p2,….pn,)* • fn(ia1,... ian, pa1,…pan) + • e hatás • f okozati összefüggés • i input • p parametérek • fn ismeretlen okozati összefüggés • bizonytalanság
A “nem” tudás kategóriái • Determinizmus • Statisztikai bizonytalanság • Scenario bizonytalanság • Tudás hiánya