Deterministic ਮਾਡਲ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ. ਕਾਰਕ deterministic ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮ

ਮਾਡਲਿੰਗ ਆਧੁਨਿਕ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿਚ ਸਭ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੰਦ ਹੈ ਜਦ ਉਹ ਭਵਿੱਖ ਜਾਣਨ ਦੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਦਾ ਇੱਕ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਇਸ ਢੰਗ ਦਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਉੱਚ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਕੀ ਹੈ, ਇੱਕ deterministic ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੀਏ.

ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ

Deterministic ਸਿਸਟਮ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ analytically ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਉਹ ਕਾਫ਼ੀ ਸਧਾਰਨ ਹਨ ਹੈ. ਉਲਟ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਜਦ ਕਿ ਇਸ ਮਕਸਦ ਲਈ ਸਮੀਕਰਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਰਤ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਰਤ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਹ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਵੱਧ ਹੋਰ ਹੈ. ਇਸ ਕਰਕੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਹੈ. ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵਧ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ vlochet. ਇਸ ਤੱਥ ਨਾਲ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ deterministic ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਿਸਮ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਅੰਤਰਾਲ 'ਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੂਰੀ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਮਸ਼ਹੂਰ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਗਣਿਤ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਫੀਚਰ

Deterministic ਗਣਿਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਨਾਲੋ ਪੱਕਾ ਇਰਾਦਾ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ interchangeability ਦੇ ਖਾਤੇ ਲੈ ਨਾ ਕਰੋ. ਕੀ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ? ਇਹ ਗਣਿਤ ਕਾਨੂੰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਕਾਈ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਰਸਾਇਣਕ ਕਾਰਜ ਦਾ ਵਰਣਨ ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ. ਇਸ ਕਾਰਨ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸਹੀ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ.

ਉਸਾਰੀ ਨੂੰ ਵੀ ਗਰਮੀ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਬਕਾਏ ਦੀ ਆਮ ਸਮੀਕਰਨ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ macrokinetics ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ. deterministic ਮਾਡਲ ਦੀ ਹੋਰ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇਕਾਈ ਦੇ ਅਤੀਤ ਬਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਧ ਸੰਭਵ ਨੂੰ ਨੰਬਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੋ ਵੀ ਕਾਰਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਅਸਲੀ ਉਤਰਾਅ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਪ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਆਗਿਆ ਨੂੰ ਆਦਰ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਵੀ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਇੱਕ ਕਦੇ ਗਲਤੀ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਫਾਈਨਲ ਗਣਨਾ 'ਤੇ ਕੋਈ ਅਸਰ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ.

ਕਿਸਮ deterministic ਮਾਡਲ

ਉਹ ਹੋ ਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ / ਅੰਤਰਾਲ. ਦੋਨੋ ਕਿਸਮ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਹ ਵੀ ਖੰਡਿਤ ਦਾਲ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਉਹ Laplace ਅਤੇ Fourier ਅਟੁੱਟ ਧੰਨਵਾਦ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

Deterministic ਫੈਕਟਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ. ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਮਾਡਲ, ਭਿੰਨਤਾਸੂਚਕ ਅਤੇ ਅਲਜਬਰੇ ਸਮੀਕਰਣ ਕੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ (ਪਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਹੱਲ ਵਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ). ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਗਣਨਾ ਤਜਰਬੇ ਡਾਟਾ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਜ ਤੇਜ਼ ਖੋਰ ਟੈਸਟ ਵਿਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ. ਕੋਈ ਵੀ deterministic ਮਾਡਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਔਸਤ ਗੁਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਅਰਥ ਵਿਵਸਥਾ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ

ਦੇ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਕਾਰਜ ਨੂੰ 'ਤੇ ਝਾਤੀ ਮਾਰੀਏ. ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ, deterministic ਫਿੱਟ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਵਸਤੂ. ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਹ ਲੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਹਨ.

ਇਸ ਲਈ, ਹੇਠਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗਣਨਾ ਲਈ: ਵਸੀਲੇ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਢੰਗ, ਜਿਸ ਦੀ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਤੀਬਰਤਾ ਹਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਰਤ ਦੀ ਲਾਗਤ; ਵੇਰੀਏਬਲ ਸਾਰੇ ਵਾਪਰਨ ਕਾਰਜ (ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਸਮੇਤ) ਵਿੱਚ ਗੁਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ. ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ. ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਰੋਤ, ਉਤਪਾਦ, ਸੇਵਾ - ਇਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਮੱਗਰੀ ਸੰਤੁਲਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੈ ਗਿਆ ਹੈ.

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਿਨਰਧਾਰਨ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੱਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਇਸ ਲਈ, deterministic ਆਰਥਿਕ ਮਾਡਲ ਕਾਰਜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਾਜ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ. ਜਦ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨੂੰ ਮਨ ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਹੀ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਕਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਵਿਚ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.

ਬਿਲਡਿੰਗ ਮਾਡਲ

ਕਾਰਜ ਵਾਪਰਨ ਦੋ ਕਿਸਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਕੇ:

1. ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਮਾਡਲ. ਆਪਣੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਯੂਨਿਟ ਵਿਚ ਆਪਣੇ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਸੀਮਾ ਦੀ ਚੋਣ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵੈਕਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.
2. ਵੇਰੀਏਬਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨਾਲ ਮਾਡਲ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਾਸ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਚੋਣ ਵਾਧੂ ਸਮੀਕਰਨ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵੈਕਟਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਹ deterministic ਫੈਕਟਰ ਆਪਣੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਗੁਣ ਲਈ ਖਾਸ ਪ੍ਰਬੰਧ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਪਤਾ. ਪਰ ਵੱਖ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਕਰਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਨਾ ਕਰੇਗਾ. ਸਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੇ, ਇਸ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ probabilistic ਕੁਦਰਤ ਲੈ ਨਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਕਾਰਜ.

ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਮਾਡਲਿੰਗ

ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਹਵਾਲੇ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਵੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ, ਨਾ ਹੈ. ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਮਾਡਲਿੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਬੰਧ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤੁਲਨਾ ਲੋੜ ਹੈ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਾ ਭਾਵ ਹੈ. ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਸ਼ਕਲ ਕਰਨ ਲਈ.

ਚੱਲਦਾ ਜੋ deterministic ਮਾਡਲ ਵੱਧ ਦੋ ਕਾਰਕ ਹੈ, ਜੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਫੈਕਟਰ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ. -ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਪਰੀ ਅਤੇ ਇੱਕ priori ਮਾਡਲ ਨੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਸਮਝਦਾ ਹੈ. ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਦੀ ਚੋਣ ਇੱਕ ਮਤਲਬ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ 'ਤੇ ਬਾਹਰ ਹੀ ਰਿਹਾ ਹੈ.

ਮਾਡਲ ਦੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਉਸਾਰੀ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਇਸ causality ਦਾ ਤੱਤ ਦੇ ਲਿਖਤੀ ਅਤੇ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਤਫ਼ਤੀਸ਼ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਇਹ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਅਧੀਨ ਪਰਜਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ. ਮਾਡਲ deterministic ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰ 'ਚ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਆਪਣੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਪਰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਉਹ ਕਰਨ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਫੈਲੀ ਸਨ.

Cybernetic deterministic ਮਾਡਲ

ਉਹ ਦੇ ਕਾਰਣ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਸਭ ਨੂੰ ਆਉਣ' ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸੁਭਾਅ ਵੀ ਸਭ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿਆਜ ਦੇ ਹਨ. ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸਪੀਡ ਲਈ ਯਥਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਸਭ ਜਰੂਰੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਨਿਰਭਰ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਏਕਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੱਕ. ਇਹ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ: ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਜਾਵੇਗਾ ਉੱਚ ਗਲਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ. ਪਰ ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਭੰਡਾਰ 'ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ' ਤੇ ਗਿਣਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਉਸੇ ਵੇਲੇ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜੀ ਬੇਲੋੜੀ ਤੱਤ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਹੀ ਹੋ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.

Multiplicative deterministic ਮਾਡਲ

ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਕਾਰਕ ਵੰਡ ਕੇ ਬਣਾਇਆ ਹੋਇਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਲੀਅਮ (ਪੀ.ਪੀ.) ਦੇ ਗਠਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ. ਇਸ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੀ ਮਿਹਨਤ (ਰੁਪਏ) ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਸਮੱਗਰੀ (ਐਮ) ਅਤੇ ਊਰਜਾ (ਈ). ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਪੀ.ਪੀ. ਦੇ ਫੈਕਟਰ ਇੱਕ plurality (; ਐਮ; ਈ MS) ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਰੂਪ ਦਾ ਇੱਕ multiplicative ਕਾਰਕ ਦੀ ਕਿਸਮ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਵੱਖ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੇਖਾਉਦਾ ਹੈ. ਐਕਸ਼ਟੇਸ਼ਨ ਰਸਮੀ ਵਿਸਥਾਰ ਅਤੇ elongation: ਇਸ ਮਾਮਲੇ 'ਚ ਇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਢੰਗ ਵਰਤਣ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਪਹਿਲੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ 'ਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ.

ਜਦ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਰ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਵੀ ਉਸੇ ਦਾ ਨੰਬਰ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. elongation ਮਿਸਾਲ ਸਾਨੂੰ ਉਪਰ ਮੰਨਿਆ. ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਵਿਸਥਾਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇੱਕ ਜ ਹੋਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਤਬਦੀਲ ਅਸਲੀ ਹਰ ਕਾਰਕ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਇਸ ਮਿਸਾਲ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਜੇ ਸਾਨੂੰ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਵੀ ਉਮੀਦ ਹੈ. ਲਾਭ ਦੀ ਇਸ ਰਕਮ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਕੇ ਵੰਡਿਆ ਹੈ. ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਦਾ ਮੁੱਲ ਸਮੱਗਰੀ, ਮੁਲਾਜ਼ਮ, ਟੈਕਸ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਬਾਹਰ ਲਈ ਨਿਚੋੜ ਖਰਚ ਕੇ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦ.

ਸੰਭਾਵਨਾ

ਓ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਜੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਬਿਲਕੁਲ ਚਲਾ ਗਿਆ! ਪਰ ਇਸ ਕਦੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਅਕਸਰ ਇਕੱਠੇ deterministic ਅਤੇ probabilistic ਮਾਡਲ ਲਈ ਵਰਤਿਆ. ਸਾਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਆਪਣੇ peculiarity ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿੰ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ,, ਹੇਠ. ਦੋ ਸੂਬੇ ਹਨ. ਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬੁਰਾ ਹੈ. ਤੀਜੀ ਪਾਰਟੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ. ਸਭ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਜੇਕਰ ਜੰਗ ਬਾਹਰ ਭੰਗ, ਮੁਨਾਫਾ ਬਹੁਤ ਠੇਸ ਹੈ. ਕੀ ਇੱਕ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਤੌਰ ਉੱਚ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਪੌਦੇ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਇੱਥੇ, ਕਿਉਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਕਾਰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਗਿਣਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਸਿੱਟਾ

ਸਾਨੂੰ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ deterministic ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਹਾਏ, ਪਰ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਹੈ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ. ਥਰੈਟੀਕਲ ਬੁਨਿਆਦ ਹੀ ਹਨ. ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਲੇਖ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਧਾਰਨ ਮਿਸਾਲ ਗਏ ਸਨ. ਅੱਗੇ ਵਧੀਆ ਸਮੱਗਰੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਹੌਲੀ ਪੇਚੀਦਗੀ ਦੇ ਮਾਰਗ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਟਾਈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਹਰ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਪਰ ਪਸੰਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੀ, ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸੇ, ਅਜੇ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ. ਸਹੀ ਇਨਪੁਟ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਲੋੜੀਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ.