Скачать книгу
уравнение конструи руется из многомерной математической модели, где уже введены числовые параметры, переменные, функции связи, соответствующие реальным свойствам реальных многомерных объектов разных типов. Тип объектов, их свойств отражается в смыслах свойств объектов. Суммы смыслов свойств (z-переменных) объекта могут образовать новый смысл (y-переменную) или нет. В многомерной математической модели переменные делятся на 2 вида: z-переменные с известными именами-смыслами смысл (z
1),…, смысл (z
n) и y-переменные с неизвестными именами-смыслами смысл (y
1),…,смысл (y
n). Количество n переменных равно количеству дисперсий disp (y
1) =l
1, disp (y
2) =l
2,,…, disp (y
n) =l
n. В соответствии с значениями l
1, l
2,…,l
n, взятыми из пары смоделиро ванных матриц (C
66,Λ
66) проставляются числовые параметры с
11,…,с
66 в n уравне ния системы многосмысловых уравнений: смысл (y
1) =смысл (z
1) *c
11Åсмысл (z
2) *c
21Å смысл (z
3) *c
31Åсмысл (z
4)) *c
41Åсмысл (z
5) *c
51Åсмысл (z
6) *c
61,…смысл (y
6) = смысл (z
1) *c
13Åсмысл (z
2) *c
23Åсмысл (z
3) *c
33Åсмысл (z
4)) *c
43Åсмысл (z
5) *c
53Åсмысл (z
6) *c
63. После удаления слагаемых с «весами» c
ij, величины которых не удовлетворяют критерию быть индикатором скрытых знаний, количество слагаемых в уравнениях с неизвестными новыми смыслами смысл (y
1), смысл (y
2), смысл (y
6) сократится. И систма многосмысловых уравнений будет содержать меньшее число известных z-смыслов. Более «короткие» суммы смыслов легче осмысливать для конструирования 6 фраз для 6 новых смыслов (новых семанти ческих y-переменных) новый_смысл (y
1), новый_смысл (y
2), новый_смысл (y
6), сущес твенно дополняющих исходные смысли (исходные семантические переменные) смысл (y
1), смысл (y
2), смысл (y
3), смысл (y
4), смысл (y
5), смысл (y
6). Метод смыслового преобразования исходных семантических переменных в новые семантические переменные называется когнитивной моделью ложного соавторства.
Требуемые фразы, отражающие смысли неизвестных 6 смыслов y-переменных, можно сконструировать, если смоделировать:
а) пару матриц собственной структуры (Λ66,С66), где C66 – матрица псевдособственных векторов,
C66Cт=I66,Cт66C66=¹I66,Λ66=diag (λ1,…λn),tr (Λ66) =λ1+…+λn=n,λ1≥…≥λn≥0 tr (Λnn) =λ1+…+λn=n,λ1≥…≥λn≥0.
б) матрицы значений некоррелированных измен чивостей Ymn, коррелированных изменчивостей (отклонений от 0) Zmn, соответствующих своим системам многосмысловых уравнений с известными и неизвестными семантическими (смысловыми) переменными.
Иное название [25] элементов матрицы С66 введено в статьях [25—28], оно отражает смысл «весов», моделируемых в нашей модели, Новые моделируемые 2 матрицы в нашей модели должны обладать свойствами: ортонормировая матрица Cnn собственных векто ров сj= (с1j,с2j… сnj) Т, расположенных по столбцам матрицы Сnn= [с1|с2|…|сn] согласована со своим спектром Λnn корреляционной матрицы Rnn= (1/m) ZTmnZmn, Λnn=diag (λ1,…λn) таким образом, что выполняются равенства RnnCnn=CnnΛnn, CтC¹Inn, CCт=Inn, diag (Rnn) = (1,…,1), tr (Rnn) =1+1+ …+1=tr (Λnn) =λ1+…+λn=n,
Скачать книгу
