Надеждин Игорь Владимирович
Научный руководитель: доктор техн. наук,
профессор кафедры САПР
Белов Владимир Фёдорович
Саранск 2018 г.
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Презентация_черновик (3) презентация
Содержание
- 1. Презентация_черновик (3)
- 2. Цель магистерской диссертации: Анализ математических моделей процессов
- 3. Динамическая модель финансового обеспечения процесса производства технической
- 4. Динамическая модель финансового обеспечения процесса производства технической
- 5. Динамическая модель финансового обеспечения процесса производства технической
- 6. Бифуркационный анализ динамической модели финансового обеспечения
- 7. Фазовый портрет системы
- 8. Зависимость динамических параметров системы от времени
- 9. Пример бифуркации системы
- 10. Фазо-параметрическая диаграмма системы
- 11. Случай,когда предприятие берет кредит
- 12. Определение оптимальной структуры источников финансирования
- 13. Исходные данные
- 14. Клеточно-автоматная модель динамики инноваций s(i, j, t)
- 15. Окрестность клетки: a) по фон Нейману b)
- 16. Правило №1: Состояние клетки с координатами
- 17. Плотность σ(i, j, t) по Муру: Правило
- 18. Правило №2: Вероятность обладателя инновации отказаться
- 19. Правило №2: Матрица перехода:
- 21. Правило №3: Вероятности принятия и отторжения
- 22. Правило №3: Функция новизны продукта: t’,
- 23. Правило №3: Матрица перехода:
- 24. Правило №4: Потенциальный потребитель, приобретший инновацию,
- 26. Правило №5: Спрос на инновацию обратно пропорционален цене на нее.
- 27. Правило №5: β(t) – коэффициент вероятности
- 28. Правило №5: Матрица перехода:
- 30. Правило №6: Большинство товаров и услуг
- 31. Правило №6: График функции m(t)
- 32. Правило №6: Матрица перехода:
- 34. Правило №7: Правило 7: Спрос на инновацию растет за счет рекламы компанией инновации.
- 35. Правило №7: Матрица перехода: коэффициент
- 37. Правило №8: Правило 8: Согласно исследованиям
- 38. Правило №8: Матрица перехода:
- 41. Выводы разработана нелинейная динамическая модель диффузии инноваций;
- 42. Спасибо за внимание Саранск 2018 г.
Слайд 1ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТЕХНИЧЕСКОЙ ИННОВАЦИИ
Выполнил: магистрант второго года
обучения
Надеждин Игорь Владимирович
Научный руководитель: доктор техн. наук,
профессор кафедры САПР
Белов Владимир Фёдорович
Надеждин Игорь Владимирович
Научный руководитель: доктор техн. наук,
профессор кафедры САПР
Белов Владимир Фёдорович
Слайд 2Цель магистерской диссертации:
Анализ математических моделей процессов жизненного цикла технической инновации, а
также моделирование основных показателей процессов жизненного цикла технической инновации и оценка полученных результатов.
Задачи магистерской диссертации:
исследование математической модели финансового обеспечения процесса производства технической инновации;
исследование математической модели процесса реализации технической инновации;
Слайд 3Динамическая модель финансового обеспечения процесса производства технической инновации
(1)
(3)
Слайд 4Динамическая модель финансового обеспечения процесса производства технической инновации
(1)
(3)
M – выручка
от реализации продукта;
m – отражает производственные издержки;
cij – время оборота средств;;
eij –объем внешних заимствований;
ij – кредитная ставка;
– доля оборотных средств, затрачиваемая на хранение единицы готовой продукции в единицу времени
m – отражает производственные издержки;
cij – время оборота средств;;
eij –объем внешних заимствований;
ij – кредитная ставка;
– доля оборотных средств, затрачиваемая на хранение единицы готовой продукции в единицу времени
Слайд 6Бифуркационный анализ динамической модели финансового обеспечения
Рассмотрим особые точки системы (5):
Слайд 12Определение оптимальной структуры источников финансирования
(4)
(5)
при ограничениях:
где m – число возможных источников
финансирования;
rk – стоимость k-го источника финансирования;
wk – удельный вес k-го источника финансирования;
Wk – максимальный доступный удельный вес k-го источника финансирования;
riskk– риск неполучения финансирования из k-го источника;
riskmax – максимально допустимый риск неполучения финансирования;
R – рентабельность реализуемого проекта;
t(wk) – время привлечения средств из k-го источника финансирования;
Cj – средства необходимые в j-й период проекта;
Cпл – средства необходимые на весь проект;
tj – допустимое время привлечение средств для j-го периода проекта.
rk – стоимость k-го источника финансирования;
wk – удельный вес k-го источника финансирования;
Wk – максимальный доступный удельный вес k-го источника финансирования;
riskk– риск неполучения финансирования из k-го источника;
riskmax – максимально допустимый риск неполучения финансирования;
R – рентабельность реализуемого проекта;
t(wk) – время привлечения средств из k-го источника финансирования;
Cj – средства необходимые в j-й период проекта;
Cпл – средства необходимые на весь проект;
tj – допустимое время привлечение средств для j-го периода проекта.
Слайд 14Клеточно-автоматная модель динамики инноваций
s(i, j, t) - состояние s клетки с
координатами
(i, j) в момент времени t
okr – количество клеток, входящих в
окрестность клетки + 1 (сама клетка)
(i, j) в момент времени t
okr – количество клеток, входящих в
окрестность клетки + 1 (сама клетка)
Слайд 15Окрестность клетки:
a) по фон Нейману b) по Муру
s(i, j, t)
= 1 - клетка жива
s(i, j, t) = 0 - клетка мертва
s(i, j, t) = 0 - клетка мертва
Клеточно-автоматная модель динамики инноваций
r1
r2
r1
r2
Слайд 16Правило №1:
Состояние клетки с координатами
(i, j) в момент времени t+1
зависит от плотности соседних живых клеток, входящих в окрестность (r1, r2) на предыдущем шаге t.
Слайд 17Плотность σ(i, j, t) по Муру:
Правило №1:
Матрица перехода:
Pa←b - вероятность изменения
состояния клетки с b на a
Слайд 18Правило №2:
Вероятность обладателя инновации
отказаться от нее равняется некоторому заранее
заданному
числу p ( ), зависящему от вида продукта, для которого проводится моделирование, текущего состояния потребителя и его окружения. Вероятность же объекта, не обладающего инновацией, приобрести его пропорциональна плотности окружения соседних клеток, с коэффициентом пропорциональности
q ( ), и их текущего состояния.
q ( ), и их текущего состояния.
Слайд 21Правило №3:
Вероятности принятия и отторжения инновации ее потенциальным потребителем напрямую зависят
от степени новизны этого продукта.
Слайд 22Правило №3:
Функция новизны продукта:
t’, - время начала снижения степени новизны
t”
- время, после которого снижение степени новизны продукта прекращается
h - значение степени новизны, до которого она падает
h - значение степени новизны, до которого она падает
Слайд 24Правило №4:
Потенциальный потребитель,
приобретший инновацию, по истечению заданного периода времени перестает
быть ее обладателем, так как она приходит в негодное состояние, либо перестает отвечать его интересам.
Слайд 27Правило №5:
β(t) – коэффициент вероятности приобретения инновации:
Функция y(t) определяет цену в
момент времени t:
p1 и p2 – моменты времени, когда изменение цены начинается и прекращается,
ω – коэффициент спроса при минимальной цене.
α – степень влияния цены на спрос
Слайд 30Правило №6:
Большинство товаров и услуг обладают сезонной актуальностью, что подразумевает неоднородность
спроса на товар в течение определенных периодов времени.
Слайд 35Правило №7:
Матрица перехода:
коэффициент рекламы инновации, при увеличении которого спрос на
инновацию повышается
Слайд 37Правило №8:
Правило 8: Согласно исследованиям в области
социальной психологии, в случае
наличия дефекта
одного из продуктов, доверие к торговой марке,
под которой он был выпущен, а значит и желание
потребителя пользоваться товарами и услугами,
выходящими под ней, снижается на 90%.
одного из продуктов, доверие к торговой марке,
под которой он был выпущен, а значит и желание
потребителя пользоваться товарами и услугами,
выходящими под ней, снижается на 90%.
Слайд 41Выводы
разработана нелинейная динамическая модель диффузии инноваций;
разработана программа, реализующая данную модель;
выполнен анализ
полученных результатов на основе графиков;
произведена оценка эффективности метода клеточных автоматов как способа моделирования динамики рынка инноваций.
произведена оценка эффективности метода клеточных автоматов как способа моделирования динамики рынка инноваций.
