Stohastiskā sistēmu dinamika — varbūtības plūsmas-krājumu simulācija
Stohastiskā sistēmu dinamika (SSD) paplašina konvencionālo sistēmu dinamiku, aizstājot fiksētas parametru vērtības un deterministiskus plūsmas vienādojumus ar varbūtību sadalījumiem un nejaušām izlasēm. Veicot daudzas plūsmas-krājumu modeļa replikācijas, tiek iegūtas varbūtības trajektorijas — ticamības intervāli, nevis vienas līnijas —, kas nodrošina stingru nenoteiktības kvantifikāciju un riska analīzi sarežģītās atgriezeniskās saites sistēmās, piemēram, epidēmiju modeļos, piegādes ķēdēs un enerģētikas politikas scenārijos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Avoti
- Sterman, J.D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Irwin McGraw-Hill. ISBN: 978-0072389159
- Rahmandad, H., Sterman, J.D. (2008). Heterogeneity and network structure in the dynamics of diffusion: Comparing agent-based and differential equation models. Management Science, 54(5), 998-1014. DOI: 10.1287/mnsc.1070.0787 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic System Dynamics (SSD). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/simulation/stochastic-system-dynamics
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Diskrētās notikumu simulācija (DES)Simulācija↔ compare
- Monte Carlo simulācijaLēmumu pieņemšana↔ compare
- Analīze jutīgumamLēmumu pieņemšana↔ compare
- Stohastiskās diferenciālvienādojumi (SDV)Simulācija↔ compare
- SistēmdinamikaSimulācija↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →