Модель

Гидрологическое прогнозирование в Казахстане до настоящего времени развивается на уровне Советского Союза. Принятие нового направление достаточно сложно удается для нынешней системы правления, которая является приверженцем предыдущего научного прогресса. Стоит вопрос о том, что нужно внедрять в нашей стране современные инструменты работы в сфере гидропрогнозов, основу чего составляет математическое моделирование гидрологических процессов. К примеру, в США с 60-х годов ХХ века используется ряд концептуальных моделей, основанных на методе SLS (StepwiseLine Search – Метод пошаговой линейной оптимизации данных) Главным представителем такой методики является модель «Сакраменто». Внедрение ее в Казахстане становится основной целью данной статьи.

Модель управления запасами должен отвечать на вопрос: какой должен быть размер заказа (и как часто его нужно делать) для данного вида товара, чтобы минимизировать издержки его хранения, при условии, что:
1) спрос на запас постоянен (не зависит от времени) и равен D единиц в год;
2) закупочная цена единицы запаса постоянна (не зависит от размера закупаемой партии) и равна С;
3) издержки хранения единицы запаса в год равны Н (или h% стоимости единицы запаса С);
4) стоимость оформления одного заказа (или переналадки оборудования для начала новой партии продукции) равна S.
Так как мы предполагаем технику принятия решений в условиях полной определенности, то отвлечемся от случайных вариаций спроса и будем полагать ежедневный спрос d также строго постоянным. На самом деле учет случайных вариаций спроса не
отразится на конечном результате.

Лессовые грунты занимают до 70% территории Украины, наиболее мощные толщи находятся в Днепропетровской, Запорожской, Одесской областях [1]. Большая плотность населения этой территории и ее промышленное развитие привело к активизации негативных инженерно-геологических процессов и увеличению геоэкологических опасностей. Известно, что лессовые грунты имеют особое свойство – просадочность. При подтоплении или значительном увлажнении лессы уплотняются, следствием чего являются деформации фундамента сооружений, что может привести к их полному или частичному разрушению. До 45 % средств тратится на предотвращение развития этого явления в основании сооружений[2]. Предупреждение развития просадки усложняется тем, что отсутствует метод прогноза деформаций просадки, как процесса направленной деградации грунтов. Под деградацией понимается процесс ухудшения свойств грунта в результате длительного комплексного техногенного воздействия в условиях плотной застройки.

Высокая доходность торговли на Forex сочетается с рисками, для минимизации которых применяется технический анализ рынка. Основой технического анализа является утверждение, что цены на рынке движутся направленно, подчиняясь определенной
тенденции (тренду). Выделяют восходящую (бычью), нисходящую (медвежью) и боковую (флэт) тенденции. Задачей технического анализа является определение характера действующей тенденции и выявление моментов ее изменения путем анализа истории
изменения цен на рынке.В связи с возрастанием уровня вычислительных возможностей персональных компьютеров, а также с недостатками индикаторов и осцилляторов, традиционно применяемых в техническом анализе рынка, относительно недавно сформировалась тенденция к переходу к более точным и сложным моделям оценки и минимизации рисков.

В данной статье мы будем рассматривать биметрическую модель F(R) гравитации в рамках метрики Фридмана-Робертсона-Уокера. Биметрическая F(R) гравитация отличается от обычной тем, что вместо одного метрического тензора используются два, как в нашем случае и иногда более. Второй метрический тензор вводиться при высоких энергиях, и скорость света данной метрики может зависеть от энергии. Это помогает объединить в рамках одной модели как теорию гравитации, так и квантовую теорию поля. Помимо этого актуальным является построение модели Вселенной, учитывающей наблюдаемое ускоренное расширение Вселенной. В данной задаче мы будем рассматривать расширение Вселенной в рамках модели F(R) гравитации.

Данная статья освещает возможности применения широко используемых экономических моделей и показателей в учебной деятельности. В первой части приводится исследование относительно влияния ряда факторов на GPA. Во второй анализируется создание синтетический показателя оценки работы студента (аналог Индексу Развития Человеческого Потенциала). Третий момент - применение кривой Лоренца (и индекса Джини) для анализа распределения работы в соответствующем структурном подразделении. В заключительной части рассматриваются положения концепции Научной Организации Труда в образовательном процессе.

Яндекс.Метрика