Основной контент книги Гибридное кибермоделирование в экономике: теория акторных сетей, симуляция, НЕ-факторы и сверхнечеткая логика
Tekst PDF

Objętość 13 stron

2018 rok

0+

Гибридное кибермоделирование в экономике: теория акторных сетей, симуляция, НЕ-факторы и сверхнечеткая логика

6,93 zł

O książce

Компьютерное имитационное моделирование обычно заключается в запуске параллельных взаимодействующих вычислительных процессов, аналогичных реальным процессам, но в виртуальных пространствах и времени. Такая модель позволяет получать метрологические характеристики реального процесса, натурное исследование которого или очень дорого, или невозможно по причине риска получения невосполнимого ущерба. Однако для создания модели иногда нет полного набора исходных данных удовлетворительного уровня значимости, и создавать модель приходится в условиях неопределенности. В таком случае наряду с программами, получающими метрологические характеристики, возникает необходимость включать в модель программы, реализующие методы искусственного интеллекта для получения новых квалиметрических характеристик. В этом направлении идет развитие современных методов имитационного моделирования и соответствующего software.

Inne wersje

1 książka od 35,58 zł
Zaloguj się, aby ocenić książkę i zostawić recenzję
Książka А. А. Емельянова, О. В. Булыгиной i in. «Гибридное кибермоделирование в экономике: теория акторных сетей, симуляция, НЕ-факторы и сверхнечеткая логика» — pobierz w formacie pdf lub czytaj online. Zostaw komentarze i recenzje, głosuj na ulubione.
Ograniczenie wiekowe:
0+
Data wydania na Litres:
28 stycznia 2019
Data napisania:
2018
Objętość:
13 str.
Całkowity rozmiar:
680 КБ
Całkowita liczba stron:
13
Właściciel praw:
Синергия
Format pobierania:
Audio
Średnia ocena 4,2 na podstawie 394 ocen
Szkic, format audio dostępny
Średnia ocena 4,7 na podstawie 51 ocen
Szkic
Średnia ocena 4,6 na podstawie 18 ocen
Tekst, format audio dostępny
Średnia ocena 4,3 na podstawie 499 ocen
Tekst, format audio dostępny
Średnia ocena 5 na podstawie 458 ocen