Соколов Игорь (rakudajin) wrote,
Соколов Игорь
rakudajin

Categories:

Научное

И так, наконец появилось времся на ЖЖ) Рассказать про чтиво, фильмы, игры и учебу :о)

Про учебу - пока очень нравится спецкурс по нечетким множествам. Вот прям очень :о) Скорее всего во вторник попрошу преподователя стать моим научником, авось согласится :о)

Вкратце, что это за вкусняшка:
- Описывает упрощенные модели, когда полноценное вычисление слишком сложных моделей - слишком дорого, неэффективно и т.п.. Увеличивает погрешность, но может в разы сокращать затраты (время, вычислительная мощность и т.п.).
- Отталкивается от предпосылки, что Модель >< Объекту (не равно). Т.е. что моделирование любого объекта, ситуации т.п. - автоматически говорит о том. что есть погрешность. Если пограшность всё равно есть, то в некоторых ситуация это нам позволяет испольщовать пункт выше, т.е. повысить чуть погрешность, но упростить задачу.
- Используетс там, где есть человек. Т.к. человек вносит кучу неопределенности в любой процесс. На математическом языке ведь нет таких понятий, как "много", "мало", "большой", "маленький". Потому что нет линии разрыва, что, например 29999 рублей - ещё мало, а вот 30000 - уже много.
- По причине выше - используется в искусственном интеллекте. Как при моделировании человеческого поведения, так и при всяких распознованиях картинок.
- Для определения этих всяких "много" и "мало" - используются всякие генетические и прочие алгоритмы самообучающиеся. Т.е. программа. как и человек, после 100500 экспериментов начинает понимать, что вот это скорее много, а вот это скорее мало. 
- И, наконец, всем эти очень увлекаются японцы, они же этому и дали огромный толчок. Думаю не мудрено это, с учетом того, что азиаты вообще в целом очень "нечОткие" и им в меньшей степени, чем европейцам свойственно делить на черное и белое. Т.е. тут прям и мехмат, и мне интересно, и япония, и с поведением человеков связанно. Так что очень хотеть :о)

Пример, который он приводил:
80-ые годы. Аппарат для создания стекла из песка. В идеале - нужен ровный нагрев на всех уровнях, чтобы стекло получилось равномерное. Есть, разумеется, формулы по теплопроводимости и т.п., но учитывая уровни - на компьютерах того времени они считали слишком долго, и пока копьютер считал, что в точке А нужно придать такое-то число - ситуация в точке А была уже совсем другая, и тепло нужно другое, т.е. фактически это всё не работало.
Они удивились - почему обычным инженерам. которые всякие теплоемкости не рассчитывают - удается делать хорошее стекло, а вот машина не успевает считать и делает хреново. И решили узнать, как же регулирует етмпературу опытный инженер.
Ну как? Конечно - "если разница тут и там - большая,  то повышаю здесь на столько-то, если здесь и там маленькая - понижаю тут на столько-то" и т.п.. Таким образом было составлено около 15 уравнений, каждое из которых было на несколько порядков проще для вычисления.
Итог - компьютер в несколько тысяч раз быстрее считал эти уравнения, чем сложные физические формулы. Погрешность составила порядка 5% от оптимальных ситуаций, но это уже работало - быстро и эффективно.

Т.е. вот в таком духе. Применяется - где угодно. В промышленности, в анализе данных и т.п.. Высокую точность для науки наверняка тоже можно применить, но нужно будет много итераций для самообучения, чтобы эту точность сделать хорошей. Что не всегда возможно... Но вот для моделирования поведения людей - мне кажется самое оно :о)))

Как-то так. Думаю будет туда пытаться втисуться.

Вкратце про остальные посты:
- Прошел 3 игры, включая 2 мобильных :о)
- Прочитал 2 книги (прям совсем ужас - первые книги за год, не считая учебы... у aglasis уже 8-ой десяток заканчивается... Надо хоть до 2 десятков выйти к мару...
- Может ещё чего вспомню интересного, пока это писать буду :о)
Tags: Мысли, Новости, Учеба
Subscribe

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 4 comments