) *0.2300Åсмысл (z
>6) *0.2600 с семантическими переменными является имеющим практически смысл решением Когнитивной Моделью Ситуации с Ложным Соавторством. Найдем модельные значения y- и z—отклонений, являющихся числовыми переменными математической модели, соответствующей своему смысловому уравнению смысл (y
>i6) =смысл (z
>i1) *0.4231Åсмысл (z
>i2) * (-0.2435) Åсмысл (z
>i3) *0.4000Åсмысл (z
>i4) * 0.1826Åсмысл (z
>i5) *0.2300 Åсмысл (z
>i6) *0.2600 со своими семантическими 7 переменными смысл (z
>i1),…,смысл (z
>i6), смысл (y
>i6), i=1,…,m. Смысли z—отклонений заданы в исходных данных решаемой задачи, смысл y-отклонений смысл (y
>i6) мы конструировали выше. Математическая модель состоит из матриц U
>m6 и Y
>m6 таких, что (1/m) U
>T>m6U
>m6=I
>66,Y
>m6=U
>m6Λ
>1/2>nn, Z
>m6=Y
>m6C
>т>66. При этом верны равенства Λ
>66= (1/m) Y
>T>m6Y
>m6, C
>66= (1/m) Z
>T>m6Y
>m6, где матрица C
>66 по построению (после решения решения Оптимизационной задачи 2) является матрицей псевдособственных векторов: CC
>т=I
>nn,
>CтC¹I
>nn. Матрица Y
> (t)> m6, t=1,…,µ, обеспечивает случайность будущих значений y- и z—отклонений из матриц
Y> (t)> m6. Z> (t)> m6. В матрице Y
>m6 элементы j—го столбца y
>1j,y
>2j,…,y
>mj (j-ая y-переменная, j=1,…,6) имеют среднее арифметическое, равное нулю: (1/m) (y
>1j+y
>2j+ …+y
>mj) =0, и дисперсию равную λ
>j: (1/m) (y
>2>1j+y
>2>2j+ …+y
>2>mj) =λ
>j, при этом сумма дисперсий равна 6: λ
>1+…+λ
>6=6. Матрицы Y
>m6,Z
>m6=Y
>m6C
>T>66,, приведены в Таблицах 5.7 и 5.8. Из 6 вновь выявленных модельных смысловых уравнений, образующих систему, практическую ценность имеет только смысловое уравнение вида смысл (y
>i6) =смысл (z
>i1) *0.4231Åсмысл (z
>i2) * (-0.2435) Å смысл (z
>i3) *0.4000Åсмысл (z
>i4) *0.1826Åсмысл (z
>i5) *0.2300Åсмысл (z
>i6) *0.2600. Остальные уравнения из системы проанализируем в отдельном исследовании. В нашем уравнении y-фактор y
>6 влияет на 6 модельные «веса» 0.4231, (-0.2435), 0.4000, 0.1826, 0.2300,0.2600. они отражают их относительные силы воздействия на y-фактор y
>6 (при 16 исходных индикаторах).
Для семантической переменной смысл (y>6) с исходным смыслом смысл (y>6) =«стимулирование активности научой работы (в т. ч. „публикации в Скопусе“) студентов, магистрантов» нами получено смысловое уравнение с модельными параметрами. Они и смысли изменчивостей дали, как показано выше, уравнение с известными смыслами и слчайными значениями z>k проявлений смыслов смысл (z>k), k=1,…,6, k-ых z-переменных z>k. Уравнение состоит из слагаемых вида: z>ik*с>kj, i=1,…,m; j=1,….,6, i – номер момента времени измерения, j – номер z-переменной.
Далее моделируются случайные матрицы значений y-изменчивостей Y>m6. z-изменчивостей Z>m6. соответствующих своим системам многосмысловым уравнениям с известными и неизвестными семантическими (смысловыми) переменными. При моделировании Y>m6 моделируется (после преобразования матрицы V>0>m6= {v>0>ij} значений равномерно распределенных на интервале [-1;1] случайных чисел (Таблица 5.3) v>0>ij. i=1.….24; j=1.….6) случайная декоррели рованная выборка (Таблица 5.4) – матрица U>m6: (1/m) U>T>m6U>m6=I>66. Y>m6=U >m6Λ>1/2>66 (1/m) Y>T>m6Y>m6=Λ>66. а матрица Z>m6=Y >m6C>T>66. где (Λ>66. С>66.) – пара ранее смоделированных при решении Оптимизационной Задачи 2: (I>66.I>66) => (L>66.С>66) с заданной мозаикой индикаторов. матриц. У пары матриц (I>66.I>66) разные смысли (смысл (I>66) ¹ смысл (I>66)). Существует бесконечное множество пар модельных матриц (Z> (t)> m6.Y> (t)>m6). t=1.….µ. Визуализация динамик кривых (z
