¿Qué son las matemáticas de los hongos?
Las matemáticas modernas se basan en la teoría de conjuntos. La importancia de la teoría de conjuntos se ve desde un lado: extiende la capacidad abstracta de las matemáticas a las profundidades de la cognición humana. Un conjunto de objetos determina un conjunto de propiedades. Las personas pueden explicar conceptos (connotaciones) explicando atributos, o pueden explicar especificando objetos. La suma de aquellos objetos que conforman un concepto se llama extensión del concepto, y la extensión es en realidad un conjunto. En este sentido, los conjuntos pueden representar conceptos, y las relaciones y operaciones en la teoría de conjuntos pueden representar juicios y razonamientos. Todos los sistemas teóricos realistas pueden incluirse en el marco matemático descrito por los conjuntos.
Sin embargo, el desarrollo de las matemáticas también tiene etapas. La teoría de conjuntos clásica sólo puede limitar su poder expresivo a aquellos conceptos y cosas con extensiones claras. Estipula claramente que cada conjunto debe estar compuesto de elementos claros, y la afiliación de los elementos al conjunto debe ser clara y no debe haber ambigüedad. Para aquellos conceptos y cosas cuya extensión no está clara, la teoría de conjuntos clásica no se ha reflejado por el momento y pertenecen a una categoría que necesita ser desarrollada.
Durante mucho tiempo, las matemáticas precisas y las matemáticas estocásticas han logrado resultados notables en la descripción de los patrones de movimiento de muchas cosas en la naturaleza. Sin embargo, todavía existen muchas ambigüedades en el mundo objetivo. La gente está acostumbrada a evitarlo, pero debido a que los sistemas a los que se enfrenta la tecnología moderna son cada vez más complejos, la ambigüedad siempre va acompañada de complejidad.
La matematización y cuantificación de diversas disciplinas, especialmente las "ciencias blandas" como las humanidades y las ciencias sociales, han llevado al centro los problemas del procesamiento matemático difuso. Es más, con el rápido desarrollo de las computadoras electrónicas, la cibernética y la ciencia de sistemas, es necesario estudiar y procesar la ambigüedad para que las computadoras tengan la capacidad de reconocer cosas complejas como el cerebro humano.
Estudiamos el comportamiento de los sistemas humanos, o tratamos con sistemas complejos que se pueden comparar con el comportamiento de los sistemas humanos, como sistemas aeroespaciales, sistemas del cerebro humano, sistemas sociales, etc. Hay muchos parámetros y variables, varios factores están entrelazados, el sistema es complejo y la ambigüedad es obvia. En términos de cognición, la ambigüedad se refiere a la incertidumbre en la extensión de los conceptos, lo que conduce a la incertidumbre en el juicio.
En la vida diaria, a menudo nos encontramos con muchas cosas vagas sin límites cuantitativos claros. Deberíamos usar algunas palabras vagas para describirlos y describirlos. Por ejemplo, joven, alta, gorda, simpática, bonita, amable, atractiva y alejada. En la experiencia laboral de las personas, a menudo hay muchas cosas vagas. Por ejemplo, para determinar si un horno de acero fundido ha sido fundido, es necesario conocer no sólo información precisa como la temperatura, la relación de composición y el tiempo de fundición del acero fundido, sino también información difusa como el color y el punto de ebullición. Condiciones del acero fundido. Así que, además de las matemáticas computacionales que implican errores, también se necesitan matemáticas difusas.
En comparación con las computadoras, en términos generales, el cerebro humano tiene la capacidad de procesar información confusa y es bueno para juzgar y procesar fenómenos confusos. Sin embargo, las computadoras son deficientes a la hora de identificar fenómenos borrosos. Para mejorar la capacidad de la computadora para identificar fenómenos confusos, es necesario diseñar el lenguaje difuso comúnmente usado por las personas en instrucciones y programas que la máquina pueda aceptar, de modo que la máquina pueda emitir los juicios correspondientes de manera tan simple y flexible como el cerebro humano. , mejorando así la identificación automática y el control de los fenómenos difusos. De esta forma, es necesario encontrar una herramienta matemática para describir y procesar información difusa, que promueva la investigación en profundidad de los matemáticos sobre las matemáticas difusas. Por tanto, el surgimiento de las matemáticas difusas es inevitable para el desarrollo de la ciencia, la tecnología y las matemáticas.
Contenido de investigación de las matemáticas difusas
En 65438-0965, Chad, un experto en cibernética y matemático estadounidense, publicó el artículo "Fuzzy Sets", que marcó el nacimiento de la materia de las matemáticas difusas. .
El contenido de la investigación de las matemáticas difusas incluye principalmente los siguientes tres aspectos:
Primero, estudiar la teoría de las matemáticas difusas y su relación con las matemáticas precisas y las matemáticas aleatorias. Chad se basa en la teoría de conjuntos de las matemáticas precisas y tiene en cuenta la modificación y promoción de conceptos matemáticos de conjuntos. Propuso utilizar "conjuntos difusos" como modelos matemáticos para expresar cosas difusas. Al establecer gradualmente las reglas de operación y transformación de los "conjuntos difusos" y llevar a cabo investigaciones teóricas relevantes, será posible construir una base matemática para estudiar una gran cantidad de borrosidades en el mundo real y un método matemático para describir y procesar cuantitativamente lo aparentemente Sistemas difusos complejos.
En un conjunto difuso, la relación de pertenencia de los elementos dentro de un rango determinado no es necesariamente sólo "sí" o "no". En cambio, se utiliza un número real entre 0 y 1 para representar el grado de pertenencia. Y hay un estado de transición intermedio. Por ejemplo, "viejo" es un concepto vago. Una persona de 70 años debe ser una persona mayor y su grado de membresía es 1. Una persona de 40 años definitivamente no es una persona mayor y su grado de membresía es 0. Según la fórmula dada por Chad, el grado de "vejez" a los 55 años es 0,5, es decir, "media edad", y a los 60 años es 0,8. Chad cree que señalar el conjunto subordinado de cada elemento equivale a especificar un conjunto. Cuando pertenece a un valor entre 0 y 1, es un conjunto difuso.
En segundo lugar, aprenda lingüística y lógica difusas. El lenguaje natural humano es vago. Las personas a menudo aceptan lenguaje vago e información vaga y pueden realizar identificaciones y juicios correctos.
Para lograr un diálogo directo entre el lenguaje natural y las computadoras, es necesario refinar el lenguaje humano y los procesos de pensamiento en modelos matemáticos, y luego ingresar instrucciones a la computadora para establecer un modelo matemático difuso armonioso. La clave para utilizar métodos matemáticos. Chad utiliza la teoría de conjuntos difusos para establecer un modelo matemático de lenguaje difuso para cuantificar y formalizar el lenguaje humano.
Si establecemos el valor de la función de pertenencia de una oración gramatical estándar en 1, entonces otras oraciones que son ligeramente gramaticalmente incorrectas pero que aún pueden expresar ideas similares pueden usar un rango continuo entre 0 y 1 representado por números. De esta forma se describe cuantitativamente el lenguaje difuso y se fijan un conjunto de reglas de funcionamiento y transformación. En la actualidad, el lenguaje confuso aún no está maduro y los lingüistas están realizando investigaciones en profundidad.
Las actividades del pensamiento humano a menudo requieren certeza y precisión conceptual. La ley del tercero excluido adopta una lógica formal, ni verdadera ni falsa, y luego hace juicios e inferencias para sacar conclusiones. Todas las computadoras existentes se basan en la lógica binaria. La lógica binaria juega un papel importante al abordar la certeza de las cosas objetivas, pero no tiene la capacidad de abordar la incertidumbre o la ambigüedad de las cosas y los conceptos.
Para que la computadora simule las características de inteligencia avanzadas del cerebro humano, es necesario transferir la computadora a la lógica multivaluada y estudiar la lógica difusa. Fuzzy Rocky actualmente es inmaduro y requiere más investigación.
En tercer lugar, se estudia la aplicación de la matemática difusa. La matemática difusa toma como objeto de investigación cosas inciertas. La aparición de conjuntos difusos es la necesidad de que las matemáticas se adapten para describir cosas complejas. La ventaja de Chad es utilizar la teoría de conjuntos difusos para descubrir y resolver objetos difusos y hacerlos precisos, de modo que las matemáticas de objetos deterministas puedan comunicarse con las matemáticas de objetos inciertos, compensando las matemáticas precisas y aleatorias del pasado. Descripción insuficiente. En las matemáticas difusas, existen muchas ramas, como la topología difusa, la teoría de grupos difusa, la teoría de grafos difusos, la probabilidad difusa, la lingüística difusa y la lógica difusa.
Aplicación de las matemáticas difusas
Las matemáticas difusas son una disciplina emergente y se han aplicado al control difuso, la identificación difusa, el análisis de conglomerados difusos, la toma de decisiones difusa, la evaluación difusa y la teoría de sistemas. , recuperación de información, medicina, biología y otros campos. Hay resultados de investigación específicos en meteorología, mecánica estructural, control y psicología. Pero el área de aplicación más importante de las matemáticas difusas son las funciones informáticas, que mucha gente cree que está estrechamente relacionada con el desarrollo de una nueva generación de ordenadores.
En la actualidad, los países desarrollados del mundo están investigando y probando activamente computadoras difusas inteligentes. En 1986, el Dr. Yamakawa Ryder de Japón produjo con éxito por primera vez un motor de inferencia difusa, con una velocidad de inferencia de 100.000 veces por segundo. En 1988, varios médicos chinos, bajo la dirección del profesor Wang Peizhuang, también desarrollaron con éxito una máquina de inferencia difusa: un prototipo de componente discreto con una velocidad de inferencia de 150.000 veces por segundo. Esto muestra que nuestro país ha dado un paso importante para superar las dificultades del procesamiento de información difusa.
Las matemáticas difusas están lejos de ser maduras y todavía existen diferentes opiniones y puntos de vista al respecto, que deben probarse en la práctica.
Referencias:
Dakop. es Baidu