"شخص آخر يجب أن يقول ما هو واضح للجميع".
مثل نقش ، لم تجد Google / Yandex المؤلف
عند بناء نموذج لكائن ، يمكن اختزاله إلى تمثيل لصندوق أسود مع العديد من المعلمات P ( i ) التي تؤثر على المخرجات T. بالنسبة لكائن معقد متعدد الأبعاد ، يمكن أن تكون هذه نماذج من "قسمه" في مستويات / حواس مختلفة.
في الحالة المثالية ، للحصول على المعلومات اللازمة لإنشاء نموذج ، من الضروري الحصول على قيم T لجميع مجموعات معلماته ، مع الأخذ في الاعتبار خطوة صغيرة (موحدة) في نطاق القيم المسموح بها لكل من المعلمات. كلما زاد عدد النقاط لكل معلمة (وبالتالي ، قيم T) ، زادت دقة بناء النموذج. ومع ذلك ، في الحياة الواقعية ، غالبًا ما يتضح أن المعلمات تؤثر بطرق مختلفة ، ومن المعقول بدرجة أكبر اتخاذ خطوة على كل منها بشكل غير موحد. على سبيل المثال ، في بداية الفاصل الزمني المسموح به ، يكون للمعلمة تأثير ضئيل على T ، وفي المنتصف أو في النهاية ، يتغير تأثيرها (وحتى مرات عديدة) ، وبالتالي ، يجب اتخاذ الخطوة في مثل هذا المعامل بشكل مختلف.
ولكن في بداية بناء النموذج ، عندما يكون هناك القليل من المعلومات حول العلاقات ، يتم تقسيم نطاق القيم المسموح به لكل معلمة بخطوة موحدة. عند إعادة حل مشكلة بناء نموذج لكائن قريب أو تم تغييره بشكل ضعيف إلى النموذج الذي تم التحقيق فيه مسبقًا ، يمكن أخذ خصوصية تأثير معلماته في الاعتبار عند تحديد قسم غير منتظم للفاصل الزمني المسموح به. هذا يقلل من عدد قيم T المطلوبة لبناء النموذج مع الحفاظ على اكتمال المعلومات الواردة حول الكائن المستخدم في النموذج.
هنا يجب الانتباه إلى حقيقة أن هناك كائنات تكون التكلفة / التعقيد / مدة الحصول على كل قيمة مخرجة لـ T عالية جدًا. علاوة على ذلك ، سوف نركز على هذه الأشياء ونماذجها فقط.
لم يعد الإجراء الخاص بتحديد كل قيمة جديدة للمعامل في عملية دراسة مثل هذا الكائن تافهًا (خطوة موحدة) ، فهو مكلف للغاية ، ويجب أن يأخذ في الاعتبار ، إن أمكن ، جميع المعلومات المتاحة بالفعل حول سلوك T. كل خطوة / قيمة للمعامل i يجب أن ضع في الاعتبار علاقته الحالية بسلوك T. يصبح هذا ممكنًا إذا تم بناء النموذج الأولي للكائن في كل خطوة من جديد ، وهذا مبرر ، نظرًا للتكلفة / التعقيد / المدة للحصول على كل قيمة جديدة لـ T.
( ): , / ( ) . / / , () . . , .
, () . () . , - / . - , . , , () , / . - , , , .. - . ( ) / , .
, ( , Z, ) . . , .
T(X) (X) . , , (. ):
T(X) 3- : Xmin, (Xmin + Xmax)/2 Xmax, .. (Xmin, Xmax). .. GIF 14 .
, Z, , . " " , ( Z) , . / ( ), . , , .
Z ( ) , . , (Xmin, Xmax), 3/2 ( , ) . , .
¾ (!) .
, .
( "", ) , , ( ) Z. , , , - .