رشد نمایی

رشد S شکل همراه با جهش و نوسان

 

دکتر محمدرضا عاطفی

دکتر محمدرضا عاطفی

 

عضو هیات علمی دانشگاه 
مشاور استراتژی و نوآوری

 

مدل رشد S شکل همراه با جهش و نوسان

مقدمه

رشد S شکل نیاز به بازخوردهای منفی دارد که با نزدیک شدن ظرفیت تحمل،  سرعت رشد را محدود می‌کنند. البته، غالبا تاخیرهای زمانی قابل توجهی در این حلقه‌های منفی وجود دارد.

تاخیرهای زمانی که در حلقه‌های بازخوردی منفی به جهش  و نوسان سیستم حول ظرفیت تحمل منجر می‌شود.

رفتار سیستم به شکل زیر خواهد بود:

چالش: شناسایی محدودیت‌های رشد

محدودیت‌هایی که در برابر رشد جمعیت یک شهر و افزایش تولید کالاهایی مانند آلومینیوم قرار دارد چیست؟ بازخوردهای منفی را که در هر مورد رشد را متوقف می‌کنند مشخص کنید. تاخیرهایی را که جهشت و نوسان را به وجود می‌آورند مشخص کنید.

 

 

مراجع:

 

بینش‌های مرتبط

ازمون و اعتبار سنجی
#پویایی سیستم

آزمون کفایت مرزی

آزمون کفایت مرزی مناسب بودن مرز مدل را با هدف مورد نظر ارزیابی می ...
Residence Time
#پویایی سیستم

مدل سازی دینامیکی – مدل ...

کلمه سیستم از کلمه یونانی "systema" گرفته شده است که به معنای ارتباط متقابل ...
cover_compressed
#پویایی سیستم

مدل‌سازی دینامیکی سیستم‌ها ...

۱. مقدمه‌ای بر ساختار و توسعه مدل‌های دینامیکی مدل‌سازی یکی از ...
ازمون و اعتبار سنجی
#پویایی سیستم

آزمون اعضای خانواده

آزمون اعضای خانواده می‌پرسد که آیا مدل می‌تواند رفتار نمونه‌های دیگر ...

Sidebar atefi
دکتر محمدرضا عاطفی

عضو هیئت علمی دانشگاه
رئیس هیئت مدیره گروه ناب
هم بنیان گذار شرکت دانش بنیان
مشاور شرکت ها و سازمان های بزرگ کشور

آنچه می خوانید

Cover part2 optimized 300x169
هوش مصنوعی

جبر خطی پیشرفته برای یادگیری عمیق؛ آموزش SVD، PCA و کاربرد در شبکه‌های عصبی(بخش دوم)

1.7.تجزیه ماتریس‌هاMatrix Decompositions 1.7.1.چرا به تجزیه ماتریس نیاز داریم؟ ماتریس‌ها یکی از اصلی‌ترین ساختارهای محاسباتی در یادگیری عمیق هستند. در یک شبکه عصبی، ماتریس‌ها برای نمایش موارد زیر استفاده می‌شوند: یک شبکه عمیق ممکن است شامل میلیون‌ها یا میلیاردها پارامتر باشد که به شکل ماتریس ذخیره می‌شوند. برای مثال: اما

توضیحات بیشتر »
Cover part1 optimized 300x169
هوش مصنوعی

جبر خطی برای یادگیری عمیق؛ آموزش بردارها، ماتریس‌ها و مقادیر ویژه (بخش اول)

1.1.چرا جبر خطی زبان ریاضی شبکه‌های عصبی است؟ مقدمه یادگیری عمیق در ظاهر درباره ساختارهایی مانند: است، اما در سطح محاسباتی، تقریباً تمام این معماری‌ها بر یک زبان مشترک بنا شده‌اند: جبر خطی (Linear Algebra) شبکه عصبی بدون جبر خطی قابل تصور نیست؛ زیرا تمام مراحل اصلی یادگیری عمیق شامل

توضیحات بیشتر »
COVER compressed 21 300x169
هوش مصنوعی

فصل ۱5: سنجش ارزش و بازگشت سرمایه هوش مصنوعی: از  ROI تا داشبورد مدیریتی

از معیارهای ساده تا معماری ارزش چندلایه در جهانی که سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است، پرسش بنیادین مدیران دیگر “آیا باید سرمایه‌گذاری کنیم؟” نیست؛ بلکه “چگونه ارزش واقعی این سرمایه‌گذاری را بسنجیم؟” این فصل، چارچوبی جامع برای عبور از سنجش‌های سطحی ROI به معماری ارزش

توضیحات بیشتر »
error: محتوا غیر قابل انتخاب و کپی است.