修正モデルシミュレーションなし

「パンチングとリフティング」と呼ばれる2つの異なるタイプの修正があります。どちらの場合も、ピボットポイントを調整する必要はありません。また、補正値を変更することにより、補正による効果を制御できます。これにより、システムが提供する情報をより柔軟に使用できます。また、システムの一貫したシミュレーションを可能にします。

最初の値ijは、モデルの精度のレベルとして知られています。 I jは、シミュレーションの結果に関連する精度を示します。精度のレベルは、実際の結果に関してモデルを再現するために必要な精度の程度を示します。

2番目の値ijは、精度の範囲とも呼ばれます。 I jは、モデルに関連するエラーの範囲を示します。エラーの範囲は、モデルシミュレーションで許容可能なエラーの範囲を示します。

3番目の値は、ユーザーが経験するエラーの種類です。ユーザーが経験したエラーのタイプを示し、マイナーエラーからメジャーエラーまでさまざまです。マイナーエラーは、簡単な計算で修正できるエラーです。主要なエラーは、複雑な計算で説明する必要があるエラーです。エラーの範囲はスケールファクターとも呼ばれ、モデルを再現するために必要な精度の指標です。

さらに、me jの比率である補正係数があります。補正係数は、システムの実際の値とモデルの計算結果の差を表します。これは通常、モデルが正確に再現されているかどうかを判断するために、精度レベルと組み合わせて使用されます。

最後に、シミュレーションの速度があります。これは、シミュレーションが完了するまでにかかる時間です。シミュレーション速度が速いほど、結果はより正確になります。

すべてのエラーが正しいという仮定を必要とする修正はありません。すべてのエラーが修正されることを前提としています。精度のレベルは、使用される値、モデルの再現に必要な精度の程度、モデル結果の精度、およびシミュレーションの速度に基づいて決定されます。

ほとんどのモデルでは、現実的な結果を提供するために必要な精度のレベルは、多数の変更または改善を可能にするのに十分なほど高くなっています。と修正。ただし、動的エンジンなどの一部のモデルでは、正確な結果を提供するために必要な精度のレベルが高くなる場合があります。

これらのモデルの問題を修正する方法はいくつかあります。最も簡単な方法は、シミュレーションの結果と実際の結果の変化と差異を計算することです。別の方法は、真の結果と期待される結果の差を計算し、この差に基づいてモデル値を修正することです。