Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ. ਸਥਿਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ Wald, Hurwitz Savage

ਲੇਖ ਅਜਿਹੇ Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ, Savage ਅਤੇ Wald ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਕਲਪ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ. ਫੋਕਸ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਪਹਿਲੇ 'ਤੇ ਹੈ. Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ ਦੋਨੋ ਝਲਕ ਦੇ ਬੀਿ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਨ ਦੇ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਇਹ ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਪਹਿਲੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਅੰਤ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣ ਹੈ.

ਇਹ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਸ ਦੇ ਵਿਰੋਧੀ - ਅਸਥਿਰ ਸਿਸਟਮ - ਇਸ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਸੂਬੇ ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਐਪਲੀਟਿਊਡ ਨਾਲ (ਇਸ ਨੂੰ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ oscillates).

ਖਨਰੰਤਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਕਿਸਮ

ਨਿਯਮ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਬਿਨਾ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਗੁਣ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਦੇ ਦਿਓ. ਅਤੇ ਬਾਅਦ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਉਹ ਹਨ:

• ਬੀਿ (ਇੱਕ ਖਾਸ ਗੁਣ ਸਮੀਕਰਨ ਬੀਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਯਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ACS ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਰਤ ਸਮੀਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ);
• ਆਵਿਰਤੀ (ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਆਬਜੈਕਟ - ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਗੁਣ).

ਝਲਕ ਦੇ ਅਲਜਬਰੇ ਬਿੰਦੂ ਤੱਕ Hurwitz ਸਥਿਰਤਾ ਮਾਪਦੰਡ

ਉਹ ਇੱਕ ਬੀਿ ਮਾਪਦੰਡ ਉੱਤੇ ਦਯਾ ਕਰ, ਮਿਆਰੀ ਫਾਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਗੁਣ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਭਾਵ:

ਇੱਕ (P) = aᵥpᵛ + aᵥ₋₁pᵛ¯¹ + ... + a₁p + a₀ = 0.

ਇਸ ਦੇ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ Hurwitz ਦਾ ਗਠਨ ਕੀਤਾ.

ਨਿਯਮ ਸੰਕਲਨ Hurwitz ਮੈਟਰਿਕਸ

aᵥ₋₁ ਤੱਕ A0 ਦਾ ਗੁਣ ਸਮੀਕਰਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਰੇ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਲਿਖਿਆ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿਚ. ਹੇਠ ਮੁੱਖ Diagonal ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸੰਖਿਆ ਸਾਰੇ ਕਾਲਮ ਆਪਰੇਟਰ ਪੀ ਦੀ ਵਧਦੀ ਡਿਗਰੀ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ - ਘਟ. ਗੁੰਮ ਇਕਾਈ ਮਨੁਖ ਨੂੰ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ.

ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜਦ ਸਾਰੇ Diagonal ਨਾਬਾਲਗ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਮੈਟਰਿਕਸ ਮੰਨਿਆ ਸਥਿਰ ਹੈ. ਜੇ ਮੁੱਖ determinant ਜ਼ੀਰੋ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਫਿਰ ਸਾਨੂੰ, ਸਥਿਰਤਾ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ aᵥ = 0. ਹੋਰ ਹਾਲਾਤ ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ ਨਵ aperiodic ਸਥਿਰਤਾ (ਚੌਥੇ ਜ਼ੀਰੋ ਮਾਈਨਰ ਦੇ ਬਰਾਬਰ) ਦੀ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਸਥਿਤ ਹੈ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ. ਜਦ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਬਾਕੀ ਨਾਬਾਲਗ - ਹੀ vibrational ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਸੀਮਾ 'ਤੇ.

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ: Wald ਟੈਸਟ, Hurwitz Savage

ਉਹ ਸਭ ਉਚਿਤ ਰਣਨੀਤੀ ਫਰਕ ਦੀ ਚੋਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ. ਮਾਪਦੰਡ Savage (Hurwitz, Wald) ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕੁਦਰਤ priori ਸਿੰ ਹਨ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਆਪਣੇ ਆਧਾਰ - ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਮੈਟਰਿਕਸ ਜ ਘਪਲੇ ਮੈਟਰਿਕਸ. ਸਿੰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਰਾਜ ਦੇ ਅਣਜਾਣ ਦੀ ਵੰਡ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ ਸਾਰੇ ਉਪਲੱਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਚੋਣ ਦੀ ਸੂਚੀ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਿਤ ਹੈ.

ਇਸ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ maximin ਕਸੌਟੀ Wald ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਉਸ ਨੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਾਸ਼ਾ (ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨ) ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ. ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਦਾ ਗਠਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਰਣਨੀਤੀ.

ਇਹ ਵਾਧੂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਦਰਤ ਨੇ ਰਾਜ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਦਾ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਦਾ ਮੁੱਲ ਹਾਸਲ ਅਹਿਸਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਬਾਰੇ ਕਲਪਨਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇਸ ਦੇ ਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਇਹ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੱਲ ਮੈਟਰਿਕਸ ਖੇਡ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸ਼ੁੱਧ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕੋ ਹੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਪਹਿਲੀ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਤੱਤ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ. ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਮੇਕਰ ਫਿਰ ਰਿਹਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੀ ਚੁਣਿਆ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੱਤ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ.

, ਖਤਰੇ ਦੇ ਬਗੈਰ ਕਸੌਟੀ ਮੰਨਿਆ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਿਆ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਮੇਕਰ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਜ਼ਾਰ ਸੇਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਵੱਧ ਕੋਈ ਵੀ ਬਦਤਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ.

ਇਸ ਲਈ, ਸਭ ਉਚਿਤ, Wald ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਅਨੁਸਾਰ, ਸ਼ੁੱਧ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਸਭ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਸਭ ਹਾਸ਼ੀਏ ਘਪਲੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ.

ਹੋਰ, ਇਸ ਨੂੰ Savage ਦੀ ਕਸਵੱਟੀ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ. ਇੱਥੇ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਉਪਲੱਬਧ ਹੱਲ ਦੀ 1 ਦੀ ਪਸੰਦ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 'ਤੇ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਸਰ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਜੇ ਪਸੰਦ ਅਜੇ ਵੀ ਗ਼ਲਤ ਹੋਵੇਗਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ.

ਇਸ ਅਸੂਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੱਲ ਹੈ ਇਸਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਵਾਧੂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਵਿਚ ਵਧੀਆ ਉਪਲੱਬਧ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤ ਦੇ ਰਾਜ ਦੇ 'ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਫ਼ੈਸਲਾ ਵਾਧੂ ਨੁਕਸਾਨ ਪੈ ਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸੇ ਹੈ, ਜੋ ਇਸ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਉਚਿਤ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਈ ਹੈ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਰਕਮ ਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੈ ਤੇ ਬੁਰਾ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ.

ਨਿਰਾਸ਼ਾ-ਉਮੀਦ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ

ਇਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ, ਦੋ ਅਤਿ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪੜਤਾਲ ਇੱਕ, ਇਸ ਲਈ-ਕਹਿੰਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਸਥਿਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤ ਦੇ ਦੋਨੋ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਭ ਕੇਸ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਦੀ ਪਾਲਣਾ.

ਇਹ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤਾ Hurwitz ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ. ਉਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੱਲ ਹੈ ਮਿੰਟ ਅਤੇ ਵੱਧ ਦੇ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਸੁਮੇਲ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਪਣੇ ਸਭ ਮੁੱਲ ਫਿੱਟ ਚੁਣੋ.

ਜਦ ਇਸ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਦੁਆਰਾ ਪਰਮੇਸ਼ੁਰ ਨਾਲ ਧਰਮੀ?

Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ ਇੱਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੇਠ ਫੀਚਰ ਨਾਲ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਵਿਚ advantageously ਵਰਤਣ ਲਈ:

1. ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਦੀ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ.
2. ਕੁਦਰਤ ਦੇ ਰਾਜ ਦੇ ਸਿੰ ਬਾਰੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ.
3. ਕੁਝ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਮੰਨ.
4. ਹੱਲ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕਾਫੀ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ.

ਸਿੱਟਾ

ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੇਖ ਵਿਚ ਮਾਪਦੰਡ Hurwitz, Savage ਅਤੇ Wald ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ. Hurwitz ਮਾਪਦੰਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.