Управляемость: Что такое управляемость организации и как ее измерять

Содержание

Что такое управляемость организации и как ее измерять

Одним из главных конкурентных преимуществ предприятия является его уникальная, отлаженная система управления, которая адаптирована под особенности рынка и структуры предприятия. Благодаря управляемости компания не только корректирует и планирует операционную деятельность, но и создает задел для будущего, а именно – стратегии развития.

Эффективности управления можно добиться, в том числе, понимая, насколько управляем объект, какими инструментами на него лучше оказывать влияние. Сложилась печальная картина: в большинстве организаций менеджеры лишь полагают, что управляют чем-либо, хотя на самом деле не владеют отлаженными механизмами по адекватной оценке характеристик компании. Как следствие, не могут принимать взвешенных решений по увеличению устойчивости организации, в том числе и потому, что в русскоязычном сегменте практически отсутствует информация о возможных подходах и расчетах.

Можно сказать, что проблемой управляемости организации является некоторое противоречие между решением и исполнением, между контролем и автономией, между руководством и подчинением, между стимулами и ограничениями – в общем, между возможностями управления и его границами.

Большинство специалистов смотрят на понятие «управляемости» как на характеристику объекта в системе, отражающую способность субъекта управления осуществлять управленческие воздействия, обеспечивающие сохранение объектом заданной траектории развития в условиях турбулентной среды функционирования. Проще говоря, способность реагировать на воздействие субъекта так, как задумал этот субъект, похоже на то, как траектория движения автомобиля реагирует на положение руля.

От чего зависит управляемость организации

Можно выделить следующие факторы, влияющие на управляемость (приведу пример на каждый из пунктов):

  1. Наличие в системе субъекта и объекта (сотрудник работает в отделе и контактирует с начальником).
  2. Наличие информации, которая позволяет сделать вывод о состоянии объекта и его отклонении от эталона (начальник получает результаты отчетов сотрудника по его месячному объему работы).
  3. Возможность обработать информацию об объекте (руководитель обладает временем, чтобы изучить отчеты подчиненного).
  4. Возможность предпринять такое воздействие, которое бы задало желаемую траекторию (провести беседу, выяснить причину неудовлетворительных результатов, разработать план по улучшению показателей и реализовать его).

Важное замечание: управляемость неразрывно связана и с принятым руководством решением, и с его непосредственным исполнением. Поэтому необходимо отслеживать оба этих аспекта, если вы пытаетесь управлять чем-либо в своем бизнесе.

Методы оценки управляемости

Приведу несколько методов оценки, которые, к сожалению, не являются ни универсальными, ни дающими полную целостную картину управляемости. Однако их использование позволит в общих чертах понимать, управляем ли ваш объект. Можно использовать несколько разных методов и попытаться синтезировать их в один вывод.

1. По степени достижения цели: если набирается достаточное количество выполненных целей, то объект управляем

Осуществляется по следующей схеме:

  1. Определяем, какой объем нужно выполнить за промежуток времени. Анализируем внутренние документы: планы, приказы, протоколы, распоряжения.
  2. Оцениваем выполнение целей – вводим какие-нибудь критерии по типу «выполнена»/ «не выполнена», определяем при этом для себя границы этих оценок и изучаем результаты. Например, не позднее определенного срока, указанного в документе.
  3. По следующей формуле пробуем посчитать управляемость, и делаем вывод о нашей организации. Корректные значения показателя и ранжирование состояний следует уточнять в свежих источниках, поскольку изменение среды ведет к пересмотру значений критерия:

К = (1 – Кн/Кобщ)*100%,

где К – уровень управляемости за анализируемый период; Кн – количество нереализованных целей (заданий) за анализируемый период; Кобщ – общее количество целей (заданий), поставленных за анализируемый период. Далее уже можно разбираться в причинах выполнения или невыполнения.

Для улучшения результатов можно по аналогии оценить реализацию стратегических целей, что показывало бы стратегическую управляемость организации. Например, компания задала стратегическую цель на 5-10 лет, далее разбиваем ее на цели по годам или по полугодиям, определяем вектор стратегического развития. Далее смотрим, реализованы ли цели по полугодиям. Так можно просматривать тенденции управляемости организации. Можно выделить коэффициент управляемости по стратегическим целям. Формула остается, но смысл меняется.

2. Оценка по траектории развития: разрабатываются субъективные показатели развития компании, и прогнозируется желаемая/идеальная траектория

Далее в определенные промежутки времени сверяется отклонение системы от предполагаемой траектории, при незначительном изменении внешней среды 5-7% – норма. Выводы следует делать не в моменте, а на дистанции, например раз в полгода, так повышается шанс более системно подойти к работе и не учитывать резкие скачки состояния, которые некритично влияют на деятельность.

3. Оценка компетентности сотрудников при помощи софта, основываясь на принципах меритократии

Компетентность можно определить по двум пунктам: по регулярности достижения высоких результатов в конкретной области и по способности логически объяснить причинно-следственные связи, на основе которых решение было принято. Для принятия компетентных решений, например,

Рэй Далио, основатель Bridgewater Associates, разработал специальное приложение. Оно позволяет давать оценку предлагаемым решениям других сотрудников, при этом каждый сотрудник имеет свой рейтинг, который влияет на вес его оценки. Выглядит следующим образом:

Данное приложение позволяет принимать более продуманные, сбалансированные решения. Также такой способ принятия решений может стимулировать сотрудников, так как они понимают, что их мнение учитывается. Ответственные лица наделены правом игнорировать решение, принятое с учетом компетентности, но только на свой страх и риск.

4. Расчет собственной нормы управляемости

В целом, можно сказать, что норма управляемости – это установленное экспериментально и организационно оформленное среднее количество сотрудников, подчиненных одному руководителю. Отмечу, что помимо числа сотрудников важна и направленность их деятельности. Например, в методических пособиях по управлению указывается оптимальная норма – 7 человек, у которых содержание работы отличается. Однако, с учетом нынешнего ритма жизни и некоторой «клиповости» мышления, по моим наблюдениям, большинству удается держать от 3-5 разного рода задач у себя в голове, поэтому и значение оптимальной нормы уже следует скорректировать до адекватных значений. При соответствии норме руководитель повышает свои шансы «управленчески» воздействовать на свои объекты.

Исследователь В. А. Грейкунас записал зависимость числа всех связей между руководителем и его подчиненными в следующем виде:

K = n[2n–1 + (n–1)], где n – число подчиненных; K – количество взаимосвязей за период.

Если руководителю подчинено пять исполнителей, то количество обращений за решением спорных вопросов будет около 100 за период. Так что смотрите сами, насколько часто вы готовы отвлекаться от своей текущей деятельности, насколько сильно это мешает выполнению задач, и регулируйте как количество подчиненных, так и их деловую направленность.

5. Создание органайзеров/таблиц для отслеживания полного цикла исполнения предложенного сотрудником решения

Это позволяет оценить управляемость процесса, если субъект управления, отвечающий за управление процессом и поведение людей в нем, не может определить один из факторов управляемости. В этом случае можно сделать вывод, что процесс частично управляем/вообще не управляем. И наоборот, если по всем факторам дан четкий ответ, то потенциально управление обеспечивается, но данная методика опирается только на субъективные оценки субъекта управления.

Также эта методика позволяет рассчитать управляемость нового процесса, несуществующего на данный момент в компании. Заполняя ячейки по каждому фактору, мы понимаем, какие процедуры должны быть введены дополнительно к внедряемому процессу, чтобы он был управляем.

Понятие управляемости является сложным, многогранным и недостаточно изученным, но в то же время принципиально важным и фундаментальным для ведения любой деятельности, особенно в сфере бизнеса. Учет этой характеристики объекта потенциально может стать ключом к решению многих операционных и стратегических проблем. Чем чаще мы будем задумываться о том, как мы управляем, тем более грамотными будут наши решения!

Фото в анонсе: freepik.com

Также читайте:

Управляемость — это… Что такое Управляемость?

Управляемость
— Controllability
— характеристика управленческих отношений в организациях, означающая
  • степень контроля, который управляющая система некоторого организационного целого осуществляет по отношению к управляемой подсистеме; а также
  • степень автономии, которую управляемая подсистема сохраняет по отношению к управляющей системе.
  • Словарь бизнес-терминов. Академик.ру. 2001.

    Синонимы:
    • УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ
    • УЧЕТ ОПЕРАТИВНЫЙ

    Смотреть что такое «Управляемость» в других словарях:

    • УПРАВЛЯЕМОСТЬ — УПРАВЛЯЕМОСТЬ, управляемости, мн. нет, жен. (спец.). Свойство машины реагировать на действие руля. Дирижабль при испытании показал отличную управляемость. Устойчивость и управляемость самолета зависят от качества конструкции. Управляемость… …   Толковый словарь Ушакова

    • управляемость — регулируемость, контролируемость; координированность, подконтрольность. Ant. неуправляемость, нерегулируемость, неконтролируемость Словарь русских синонимов. управляемость сущ., кол во синонимов: 4 • координированность …   Словарь синонимов

    • УПРАВЛЯЕМОСТЬ — (governability) В 1970 х гг. появилось много книг, в которых утверждалось, что ряд передовых промышленно развитых стран (особенно Британия, но не только она) становятся неуправляемыми или по крайней мере трудноуправляемыми. Веских аргументов… …   Политология. Словарь.

    • управляемость — УПРАВЛЯЕМЫЙ, ая, ое; ем. Такой, к рым кто н. управляет. У. аппарат. У. снаряд. Управляемая реакция. Подросток вполне управляем (подчиняется требованиям дисциплины). Толковый словарь Ожегова. С.И. Ожегов, Н.Ю. Шведова. 1949 1992 …   Толковый словарь Ожегова

    • УПРАВЛЯЕМОСТЬ — англ. control lability; нем. Leitbarkeit. etat des choses controla ble/possible a diriger; Характеристика управленческих отношений в организациях, означающая ту степень контроля, к рый управляющая подсистема к. л. организационного целого… …   Энциклопедия социологии

    • управляемость — Неформальная мера простоты и эффективности управления ИТ услугой или другим компонентом. [Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.] EN manageability An informal measure of how easily and effectively an IT service or other component can… …   Справочник технического переводчика

    • УПРАВЛЯЕМОСТЬ — характеристика способности транспортных средств (автомобилей, летательных аппаратов, судов и др.), предназначенных для движения в пространстве по произвольной траектории, изменять направление движения под воздействием органов управления (руля,… …   Большая политехническая энциклопедия

    • Управляемость — Слово управляемость имеет несколько значений, но каждое из них относится к общему толкованию этого слова. В теории управления, управляемость обозначает возможность перевести систему из одного состояния в другое. В социологии управления,… …   Википедия

    • управляемость — режимная управляемость; управляемость свойство объекта поддерживать нормальный режим посредством управления. Свойство объекта, заключающееся в том, что существуют управляющие воздействия, способные обеспечить достижение цели управления в условиях …   Политехнический терминологический толковый словарь

    • управляемость — valdumas statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. controllability vok. Steuerbarkeit, f rus. управляемость, f pranc. commandabilité, f; gouvernabilité, f …   Automatikos terminų žodynas

    Управляемость и сетевое политическое управление

    Dais A., Nikolaidou M., Alexopoulou N., Anagnostopoulos D. 2008. Introducing a Public Agency Networking Platform towards Supporting Connected Governance. – Electronic Government: 7th International Conference. EGov 2008, Torino, Italy, Aug. 31 – Sept. 5, 2008 (ed. by M. Wimmer, H. Scholl, E. Ferro). Berlin: Springer. P. 375-388.

    Gillespie T. 2010. The Politics of `Platforms`. – New Media & Society. Vol. 12, № 3. P. 347-364.

    Klijn E.-H. 2010. Trust in Governance Networks: Looking for Conditions for Innovative Solutions and Outcomes. – The New Public Governance? Emerging perspective on the theory and practice of public governance (ed. by St. Osborn). London; New York: Routledge. P. 303-321.

    Klijn E.H., Edelenbos J. 2012. The Influence of Democratic Legitimacy on Outcomes in Governance Networks. – Administration & Society. Vol. 45, № 6. P. 627-650.

    Knox C. 2013. Public Administrators` Use of Social Media Platforms: Overcoming the Legitimacy Dilemma? – Administration & Society. Vol. 20, № 10. P. 3-20.

    Koliba Ch., Meek J., Zia A. 2011. Governance Networks in Public Administration and Public Policy. Roka Raton; London; New York: CRC Press, 349 p.

    Meyer D., Mincoff D. 2004. Conceptualizing Political Opportunity. – Social Forces. Vol. 82, № 4. P. 1457-1492.

    Provan K., Kenis P. 2007. Modes of Network Governance: Structure, Management, and Effectiveness. – Journal of Public Administration Research and Theory. Vol. 18, № 4. P. 229-252.

    Rethemeier K., Hatmaker D. 2007. Network Management Reconsidered: An Inquiry into Management of Network Structures in Public Sector Service Provision. – Journal of Public Administration Research and Theory. Vol. 18, № 5. P. 617-646.

    State of the eUnion. Government 2.0 and Onwards (ed. by J. Gotze, C. Pederson). – Government for the 21st century. URL: http://21gov.net/wp-content/uploads/e-book.pdf (accessed 08.04.2014).

    Управляемость как фактор эффективности деятельности подразделения Текст научной статьи по специальности «Социологические науки»

    Дубинин И.В., Козолуп С.А.

    УПРАВЛЯЕМОСТЬ КАК ФАКТОР ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ

    Продолжающееся реформирование Вооружённых сил Российской Федерации обусловлено необходимостью качественного повышения боеготовности и боеспособности войск. Оптимизация организационно-штатной структуры и системы управления предусматривает качественные и количественные изменения офицерского корпуса, реорганизацию системы воспитательной работы, сокращение срока прохождения службы по призыву до 1 года. В этих условиях существенно возрастает актуальность проблемы эффективности управления подразделениями и остро встаёт вопрос о поиске необходимых ресурсов, прежде всего психологических, для решения управленческих задач. Наиболее доступным и эффективным из таких ресурсов является управляемость воинского коллектива.

    В целях изучения процесса управления и достижения эффективности управления подразделением мало исследовать личность командира, формировать у него профессионально важные качества, организаторские способности и т.п. Не менее важно знать особенности реакций коллектива на управленческие воздействия и личность самого командира.

    В управленческих отношениях важную роль играет то, в какой степени личный состав подразделения способен адекватно воспринимать и реагировать на управленческое воздействие своего руководителя (командира), как легко управленческое воздействие воплощается в реальные действия членов коллектива, способствующие движению подразделения в сторону намеченной цели, то есть насколько подразделение управляемо.

    Согласно сегодняшним представлениям эффективность военной организации во многом зависит от содержания управленческой деятельности командира. Большая Советская Энциклопедия, трактуя понятие «управление войсками», указывает на ведущую «деятельность командиров (командующих), штабов, по-литорганов, начальников родов войск, специальных войск и служб по подготовке войск (сил флота) к боевым действиям и руководству ими при выполнении поставленных задач… Главная роль в управлении принадлежит командиру (командующему)» [1, с. 33-34]. Большинство исследователей (В.С. Агапов (1999),

    Б.А. Агеев (1994), Г.В. Гнездилов (1989), В.В. Девятко (1990), А.Л. Журавлев (1990), А.А. Камышанов (2001), М.М. Закарлюк (1994), С.Л. Кандыбович (2000), П. А. Корчемный (1991) и многие другие) акцентируют внимание именно на деятельности командира (руководителя). В их работах отмечается, что управление есть воздействие субъектов управления на объекты, приводящее к достижению результата — цели.

    В настоящее время понятие «управляемость» представлено довольно широким спектром научных подходов и теорий. Существуют следующие основные подходы к изучению проблемы управляемости: кибернетический

    [6, с. 476; 10, с. 98]; технический [2, с. 30]; педагогический [9, с. 178]; социологический [7, с. 840; 11, с. 958; 12, с. 290]; экономический [8, с. 32-38]; социальнопсихологический [4, с. 282] (см. табл. 1).

    Характеристика управляемой подсистемы Сложность систем

    Макросистемы Микросистемы

    «ОБЪЕКТ» Кибернетика: соответствие реакций объекта заданным параметрам Технические: способность объекта заданным образом отвечать на управляемое воздействие

    «СУБЪЕКТ» Педагогика: качество процесса обучения Экономика: качество управления организацией

    „ I Социальная психология: Социология: 1 л „ „ л | качество взаимодеиствия внутри качество социальной среды \ 1 организации

    Табл.Неудовлетворительный

    Табл. 2. Типы управляемости в зависимости от уровня управленческого воздействия.

    Первый тип (1) управляемости можно условно назвать сбалансированным. Подразделение адекватно реагирует на воздействия со стороны командира, которые согласованы с требованиями организации. В итоге получаем полностью управляемое подразделение.

    Второй и третий типы (2, 3) характеризуются тем, что подразделение либо игнорирует своего командира, но руководствуется указаниями организации, либо, наоборот, когда подразделение действует только по воле своего командира, даже если это идет вразрез с основными целями организации. Четвертый тип (4) — неудовлетворительный, имеет место тогда, когда подразделение полностью действует автономно.

    Для того, чтобы доказать правомерность разделения подразделений по выделенным типам управляемости, а также выдвинутых предположений, раскрывающих характеристику данных типов, авторами было проведено исследование. Методом исследования был выбран экспертный опрос — одно из основных средств сбора вербальной информации по изучаемому свойству или процессу посредством обращения с соответствующими вопросами к компетентным специалистам — экспертам. Из представительного числа компетентных лиц, отобранных в случайном порядке (что позволило осуществить контроль экспериментальных переменных), производился отбор экспертов. Он проводился с помощью метода голосования в варианте «снежный ком» [3, с. 68], который реализовался в несколько туров.

    В ходе первого тура было выделено несколько десятков специалистов, которым предлагалось назвать своих кандидатов. В итоге проведения таких туров был сформирован предварительный список, из него затем отбирались эксперты, наиболее часто упоминаемые своими коллегами. Таким образом, было отбрано 37 человек экспертов: офицеры различных должностных категорий как младшего, так и старшего состава, а также специалисты-психологи. Предложенный экспертам опросник был представлен в виде трёх блоков: в первом — необходимо было оценить подразделения по типам управляемости, по характеристикам, представленным выше; во втором — соотнести подразделения, имеющие различные типы управляемости, с эффективностью исполнительской деятельности по реализации ими управленческих воздействий; в третьем — предложено описать содержание явления управляемости подразделения, наполнив её детерминирующими психологическими факторами.

    После проведённого опроса экспертов были получены следующие результаты относительно первой части предложенного опросника (см. рис. 1).

    1-1ОЛ 23%

    ■ Сбалансированный ■ Организационный □ Лидерский □ Неудовлетворительный

    Рис. 1. Распределение подразделений, оценённых экспертами по типам управляемости.

    Экспертами были отнесены к сбалансированному типу управляемости 23% подразделений, к организационному и лидерскому 27% и 36% соответственно, к неудовлетворительному 14%. Высокий показатель лидерского типа управляемости говорит о том, что как и прежде сохраняется ведущая роль командира в деятельности подразделения по выполнению определённых задач, связанных с решением входящих управленческих воздействий. Это указывает на то, что командиры подразделений на данный момент являются высоко значимыми, знаковыми фигурами в данном процессе. Второе место занимают подразделения с выраженным организационным типом управляемости, характеризующиеся исключением командира как управленческого звена из системы управленческих отношений между субъектами управления. Оставшиеся типы — сбалансированный и неудовлетворительный — являются диаметрально противоположными друг другу. Первый — полноценное во всех отношениях подразделение с сильным лидером, которое ставит во главу угла исполнение значимых для организации целей. Второй тип управляемости свойствен «анархичному» подразделению, то есть такому, где существует и неприятие личности командира с его приказами и распоряжениями, и отторжение от всей организации в целом, неприятии её воздействий.

    Для определения оптимального типа управляемости подразделения экспертам было предложено оценить эффективность деятельности по выполнению задач. Оценка экспертами производилась по 9-балльной шкале (1-3 — низкая эффективность; 4-6 — средняя; 7-9 — высокая). Необходимо было указать, насколько каждое подразделение эффективно исполняет указания и распоряжения управленческого характера. Таким образом, авторы смогли выявить соотношение ти-

    пов управляемости подразделений с эффективностью их деятельности по данному направлению. Итоговые результаты были сведены в график (см. рис. 2).

    Рис. 2. Г рафик соотношения типов управляемости подразделения с эффективностью деятельности.

    Исследование показало, что наиболее оптимальный тип управляемости подразделения — сбалансированный, так как подразделения, характеризующиеся адекватностью реагирования как на своего командира, так и на организацию, наиболее полно осуществляют полученные управленческие воздействия, достигая более высокой степени эффективности исполнения по сравнению с остальными. По мере перехода от одного типа управляемости к другому эффективность исполнения снижается до минимума при неудовлетворительном типе управляемости подразделения.

    Для того, чтобы выяснить, какие же характеристики подразделения определяют его управляемость, а также в целях уточнения социальнопсихологической сущности самого понятия управляемости респондентам было предложено указать основные психологические признаки, которые, по их мнению, наполняют данное явление. В результате исследования было выявлено более 80 различных признаков. Эти признаки для удобства обработки и анализа были сгруппированы по однородным основаниям в 4 группы, условно обозначенные, как «командир», «социально-психологические характеристики воинского коллектива», «индивидуально-психологические особенности военнослужащих», «особенности совместной деятельности». В итоге полученные эмпирические данные распределились следующим образом (см. рис. 3).

    □ Командир

    □ Соцнально-пснхологнческпе характеристики воинского коллектива

    □ Иидивидуально-исихолопгческие особенности военнослужащих

    □ Особенности совместной деятельности

    Рис. 3. Соотношение групп признаков, влияющих на управляемость подразделения.

    Наиболее часто упоминаются следующие группы признаков: «социальнопсихологические характеристики воинского коллектива» (43%) и «особенности совместной деятельности» (27%). Отсюда следует, что управляемость в дальнейшем можно будет раскрыть именно через рассмотрение социальнопсихологических явлений воинского коллектива, а также через особенности его профессиональной деятельности, так как данные группы признаков экспертами были обозначены как наиболее значимые. Выделенные экспертами внутригрупповые феномены (психологические признаки), характерные для управляемого подразделения, которыми были наполнены эти две группы распределились следующим образом (см. рис. 4). Это доказывает, что социально-психологическую сущность и особенности управляемости подразделения необходимо рассматривать через психологию воинского коллектива.

    Рис. 4. Распределение признаков, характеризующих управляемость подразделения.

    Существует множество научных работ, изучающие психологию групп. Из всех этих исследований следует особо выделить работы отечественных психологов, посвящённые воинскому коллективу. Исходя из особенностей деятельности воинских подразделений, их авторы рассматривали следующие характерные компоненты: функциональную эффективность и социально-психологическую атмосферу (А. Д. Глоточкин, 1964, 1972), формальную и неформальную структуру подразделения (П.А. Корчемный, 1979, 1990), боевую готовность и социально-психологический климат (В.П. Лазарев, 1984), результативность совместной деятельности и сплочённость воинских коллективов (А. Д. Сергодеев, 1984), эффективность совместной деятельности и взаимоотношения в первичном воинском коллективе (В .В. Федотов, 1987), деятельностное взаимодействие и социальную действительность первичного коллектива (Б. Байсаров, 1991), функциональное взаимодействие и сплочённость в боевых расчетах (А.В. Липницкий, 1991), официальную и неофициальную структуру межличностного взаимодействия (М.С. Полянский, 1991), организационно-управленческие и социально-психологические условия в коллективе (А.Я. Анцупов, 1993), устойчивость воинского коллектива (А.Г. Караяни, 1993), успешность совместной деятельности и сработанность (Ф.Н. Газуан, 1994), нормативно-психологические структуры (Э.П. Утлик, 1996), ответственность и соответствие групповым нормам и правилам (Н.Н. Семененко, 1998), эффективность деятельности и психологическая совместимость военнослужащих (С.В. Круткин, 2004).

    Таким образом, можно сделать вывод о наличии определённой взаимосвязи социально-психологических характеристик воинского коллектива с управляемостью подразделения, так как данные характеристики, по мнению экспертов, являются её компонентами.

    Рассматривая сущность данных понятий с позиций вышеперечисленных авторов, раскроем эту взаимосвязь (см. табл. 3).

    СПЯ Возможность негативного влияния СПЯ на управляемость подразделения Условия обеспечения управляемости

    Сплочённость Высокий уровень сплочённости ВК может переориентировать направленность профессиональной деятельности подразделения с достижения значимой цели на построение взаимоотношений Сплочённость коллектива должна быть сформирована по деятельностно-ориентационному типу

    Групповые нормы, ценности, традиции В случае несоответствия управленческого воздействия групповым нормам возникает противоречие, ведущее к бездействию или противодействию подразделения управленческому воздействию, что приводит к неуправляемости Достижение соответствия норм управляющим воздействиям

    Конформность Низкий уровень конформного поведения в коллективе мешает принятию общего решения по управленческому воздействию Принятие активной частью группы управленческого воздействия в соответствии с групповыми нормами

    Коллективное самоопределение Члены коллектива с высоким уровнем коллективного самоопределения могут стать барьером в достижении подразделением поставленной цели и решении поставленных задач Ориентация лиц с высоким коллективным самоопределением на цели организации, ВК, совместной деятельности

    Психологическая совместимость Высокий уровень совместимости может привести к образованию микрогрупп Ориентация микрогрупп на достижение общих целей коллектива

    Социально- психологическая устойчивость Высокий уровень может блокировать управленческое воздействие, если оно распознано как негативное для ВК Обеспечение всестороннего понимания членами подразделения управленческих воздействий

    Самоорганизация, самоуправление Могут затруднять принятие управленческого воздействия Если целью является благополучие членов ВК, организации, и осуществляются в рамках групповых норм

    Сработанность Слабая степень сработанности членов коллектива ведет к возникновению внутригрупповых конфликтов, что снижает эффективность совместной деятельности и вызывает неуправляемость Повышение осознанности членов подразделения в принадлежности к единому коллективу

    Табл. 3. Взаимосвязь социально-психологических явлений (СПЯ) воинского коллектива с управляемостью подразделения.

    Следовательно, для того, чтобы подразделение было наиболее управляемым, стремилось бы к сбалансированному типу управляемости, то необходимо в дальнейшем организовывать работу по развитию и коррекции выявленных выше качеств.

    Из проведенного исследования следует ряд содержательных выводов.

    Под управляемостью подразделения с социально-психологической точки зрения понимается качество взаимодействия воинского коллектива с командиром и военной организацией, при котором его формальная и неформальная структуры, функционируя во взаимодействии с друг другом, ориентированы на решение управляющего воздействия.

    Авторами выделены четыре типа управляемости подразделения в зависимости особенностей управленческих отношений членов воинского коллектива с вышестоящей организацией и непосредственным начальником: «сбалансированный», «организационный», «лидерский» и «неудовлетворительный».

    Высокая эффективность деятельности подразделения по исполнению входящих управленческих воздействий в большей мере зависит от сбалансированного типа управляемости.

    Повышение управляемости воинского коллектива можно обеспечить за счет улучшения качества управляющих воздействий, взаимной интеграции субъектов управления, усиления сплоченности подразделения, укрепления дисциплины исполнения и т.п.

    * * *

    1. Большая Советская Энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1977.

    2. Василькова В.В. Порядок и хаос в развитии социальных систем. СПб., 1999.

    3. Военная профессиология : учебник. М.: Воен. ун-т, 2004.

    4. Кабаченко Т.С. Управление в психологии // Социальная психология : словарь / под общ. ред. А.В. Петровского. М., 2005.

    5. Кузьмина Е.И., Ионкин В.Б. Психология военного управления: учеб. пособие / под общей ред. А.Г. Караяни. М.: Воен. ун-т, 2008.

    6. Мысин Н.В. Теория и история социального управления: опыт России и зарубежных стран. СПб., 2000.

    7. Пригожин А.И. Управляемость: энциклопедический социологический словарь. М., 1995.

    8. Рубцова М.В. Управляемость: теоретико-социологический анализ понятий // Социологические исследования. 2007.№ 12.

    9. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии : учеб. пособие. М. : Народное образование, 1998.

    10. Солодкая М.С. Сущность управления и проблема управляемости // Теоретический журнал CREDO. № 3. 1998.

    11. Социология: энциклопедия / сост. А.А. Грицанов, В.Л. Абушенко, Г.М. Евелькин,

    Г.Н. Соколова, О.В. Терещенко. Мн. : Книжный Дом, 2003.

    12. Тихонов А.В. Социология управления: теоретические основы. СПб., 2000.

    настоящая страсть – исключительная управляемость

    MICHELIN PILOT SPORT 4S:
    Настоящая страсть – исключительная управляемость

     

    К летнему сезону 2017 года компания Мишлен расширяет спортивное предложение и представляет новейшую высокоскоростную шину MICHELIN Pilot Sport 4S, созданную специально для мощных автомобилей и спорткаров. Новинка заменит MICHELIN Pilot Super Sport, признанную в своем классе эталонной шиной как на рынке первичной комплектации, выбираемой наиболее требовательными автопроизводителями, так и на рынке замены. MICHELIN Pilot Sport 4S сочетает в себе лучшие характеристики шин класса «Super Sport» – и дарит невероятное удовольствие от вождения, обеспечивая ряд важных характеристик:
     

    «Проектируя и разрабатывая выдающиеся автомобили, многие производители выбирают шины из линейки MICHELIN Pilot, обеспечивающие надежное сцепление с дорогой и раскрывающие истинный дух автомобиля. MICHELIN Pilot Sport 4S – это еще одна превосходная шина в нашей гамме Pilot Sport. В настоящее время данная шина разрабатывается для первичной комплектации 60 моделей автомобилей», — отмечает Жан-Доминик Сенар (Jean-Dominique Senard), Президент Группы Мишлен.
     

    С тех пор как в 1997 году компания Мишлен представила миру первое поколение спортивных шин серии Pilot Sport, каждое новое поколение шин этой гаммы совершенствовалось с учетом колоссального накопленного опыта участия в автоспорте. На сегодняшний день гамма спортивной линейки шин MICHELIN Pilot Sport получила более 350 омологаций ведущих мировых автопроизводителей, в числе которых Ferrari, McLaren, Porsche, Bugatti, Cadillac, BMW M и другие.

     

    Компания Мишлен принимает активное участие в автоспортивных соревнованиях по всему миру, используя гоночные трассы в качестве лаборатории для разработки шинных технологий. Впоследствии они применяются при создании серийных продуктов. Данные, получаемые во время гонок (использование уникальных технологий и резиновых смесей), позволяют инженерам Мишлен оценивать эффективность примененных инноваций. В основе новой спортивной шины MICHELIN Pilot Sport 4S лежат конструктивные решения и материалы, разработанные для участия в таких соревнованиях как «24 часа Ле-Мана», чемпионаты мира по гонкам на выносливость (WEC), Формуле Е и ралли (WRC).­ Именно благодаря применению данных практик и инновационных технологий новая шина MICHELIN Pilot Sport 4S является:

     
    • № 1 в управляемости на сухом покрытии*
    • № 1 в торможении на сухом и мокром покрытии**
    • № 1 в износостойкости*** 

    Технологии MICHELIN Pilot Sport 4S
     
    • № 1 в управляемости на сухом покрытии 

    Технология «Dynamic Response», пришедшая из мира автоспорта, обеспечивает новой летней шине MICHELIN Pilot Sport 4S высочайшую точность управления в своем классе на сухом покрытии. Примененное впервые в шинах MICHELIN Pilot Super Sport и MICHELIN Pilot Sport Cup 2 решение заключается в использовании брекерного слоя в конструкции шины, изготовленного из сверхпрочных арамидно-нейлоновых нитей.


    Технология позволяет шине препятствовать воздействию центростремительных сил и сохранять стабильность пятна контакта на сверхвысоких скоростях, обеспечивая тем самым высокий уровень сцепления и управляемости.

     
    *По результатам тестов, проведенных  TÜV SÜD в Июне и Июле 2016 в размере 255/35-19 96Y Xl. Измерения проводились на сухом асфальте тестового полигона протяженностью 2600м
    **По результатам тестов, проведенных TÜV SÜD в Июне и Июле 2016 в размере 255/35-19 96Y XL. Измерения проводились на сухом асфальте со скорости 100 км/ч до полной остановки автомобиля, а также на мокром асфальте со скорости 80 км/ч до полной остановки автомобиля.
    ***По результатам тестов, проведенных DEKRA Test Center в Июне и Июле 2016 в размере 255/35-19 96Y XL.
     

    Помимо этого, новый специально разработанный дизайн протектора шины MICHELIN Pilot Sport 4S обеспечивает оптимальное распределение нагрузок в пятне контакта, что позволяет добиться мгновенного отклика на поворот руля.
     

    • № 1 в торможении на сухом и мокром покрытии


    В шине MICHELIN Pilot Sport 4S использована технология Bi-Compound, предусматривающая применение двух различных составов резиновой смеси для внутренней и наружной части протектора. Внешняя часть включает в себя новейший эластомер, который обеспечивает уверенное сцепление на сухом покрытии и при агрессивном прохождении крутых поворотов на высоких скоростях. В новый состав резиновой смеси внутренней стороны протектора добавлены «функциональные эластомеры» для обеспечения максимального сцепления на мокром покрытии.
     

    • № 1 в износостойкости  


    Благодаря усовершенствованному составу резиновой смеси, использованной при разработке новой летней шины MICHELIN Pilot Sport 4S, инженерам Группы Мишлен удалось значительно улучшить показатели износостойкости, обеспечив новинке высочайшие эксплуатационные характеристики в своем классе.
     

    • Спортивный дизайн «Premium Touch»


    Инновационная технология «Premium Touch» позволила создать уникальный дизайн внешней боковины новой летней шины MICHELIN Pilot Sport 4S, придав надписям премиальный «эффект бархата». Впервые данная технология была применена на шине MICHELIN Pilot Sport Cup 2, предназначенной для трековой езды.  
     

    • Защита обода диска 

    Для каждого размера MICHELIN Pilot Sport 4S предусмотрено наличие защиты  обода диска, который защищает бортовую зону диска от притираний, а также выполняет эстетическую функцию, придавая шине более привлекательный вид на диске.

    Результаты тестов новой летней шины MICHELIN Pilot Sport 4S
     

    Независимые тесты новой летней шины MICHELIN Pilot Sport 4S были проведены двумя международными компаниями TUV SÜD (Technischer Überwachungs-Verein) и DEKRA, ведущими организациями в области независимой экспертизы и безопасности.
     

    В сравнительных испытаниях приняли участие:

    —  новая летняя шина MICHELIN Pilot Sport 4S
    —  шина предыдущего поколения MICHELIN Pilot Super Sport
    —  шины других производителей в спортивном сегменте

    Сравнительные испытания были проведены на сухом и мокром покрытиях. В качестве основных упражнений были выбраны:
     

    • тесты на управляемость, измеряемые временем прохождения круга замкнутой трассы на сухом покрытии;
    • тесты на безопасность, измеряемые длиной тормозного пути на сухом и мокром покрытии; 
    • тест на износостойкость шин с результатами измерений, полученными по методике «конвойного» теста. Это метод тестирования, при котором автомобили проезжают расстояние в 10 000 км, а затем при помощи лазера измеряется износ и проецируется пробег до предельно допустимой для летних шин остаточной глубины протектора в 1,6 мм. 

    Размерный ряд гаммы MICHELIN Pilot Sport 4S
     

    В летнем сезоне 2017 года новая шина MICHELIN Pilot Sport 4S будет представлена для рынка замены в 34 типоразмерах c посадочным диаметром 19 и 20 дюймов. Новинка имеет индекс скорости (Y) или более 300 км/ч, ширину 225–345 мм, высоту профиля 30–45.  

     

    Помимо этого, новинкой MICHELIN Pilot Sport 4S уже оснащены в первичной комплектации такие автомобили, как: Porsche Panamera нового поколения, новый Mercedes AMG E63, Ferrari GTC4 Lusso. 

     

    Ключевые даты в истории гаммы шин

    MICHELIN Pilot Sport
      1997:презентация шины MICHELIN Pilot Sport c уникальным и инновационным на тот момент направленным рисунком протектора.

    2003:презентация шины MICHELIN Pilot Sport 2 – первая в истории шина с различным составом резиновой смеси протектора по внешней и внутренней стороне беговой дорожки. На шине установлен мировой рекорд скорости  на автомобиле серийного производства — 412 км/ч.

    2010:презентация шины MICHELIN Pilot Sport 3 – первая спортивная «зеленая шина» с уникальной технологией «программируемой деформации», благодаря которой резиновая смесь в протекторе способна буквально подстраиваться под режим работы шины.  


    2011:презентация шины MICHELIN Pilot Super Sport с технологией Bi-Compound, а также арамидно-нейлоновым слоем в строении шины для улучшения управляемости. Рекорд скорости «0-300-0» на автомобиле серийного производства.

     

    2014:презентация летней спортивной шины MICHELIN Pilot Sport Cup 2 для сверхмощных автомобилей, предназначенной для закрытых гоночных трасс с возможностью использования на дорогах общего пользования.   

      2016:презентация спортивной шины MICHELIN Pilot Sport 4, созданной для премиальных и спортивных версий серийных автомобилей.

    2017:презентация шины MICHELIN Pilot Sport 4S

    Call for Papers. Конференция молодых исследователей «Управление и управляемость в Российской империи XVIII — начале XX вв.»

    Факультет истории и Центр изучения культурной памяти и символической политики Европейского университета в Санкт-Петербурге объявляют прием заявок на участие в участие в конференции молодых исследователей «Управление и управляемость в Российской империи XVIII — нач. XX вв.», которая состоится 25–27 ноября 2021 года.

    Конференция посвящена проблемам, связанным с различными аспектами управления, административного регулирования, власти и господства в Российской империи XVIII–XX веков. Конференция не ограничена классическими тематическими рамками как «история бюрократии» или «история политических реформ», напротив, приветствуются попытки обсудить и проблематизировать как классические аналитические оптики («бюрократия», «государство», «право», «классы»), так и более современные — «конструирование идентичности», «ментальные карты», «национализирующиеся империи» и многие другие.

    К участию в конференции приглашаются магистранты, аспиранты и обладатели степени кандидата наук или PhD в возрасте не более 35 лет. По усмотрению организационного комитета к участию могут быть допущены учащиеся программ бакалавриата.

    Для подачи заявки:

    1. Заполните форму по ссылке.
    2. Пришлите заявку на адрес [email protected].

    Заявка должна содержать резюме или краткую информацию об участнике: полное имя, ученую степень и ученое звание (при наличии), аффилиацию, а также тезисы выступления объемом не менее 5 тыс. и не более 10 тыс. печатных знаков.

    Заявки принимаются до 26 сентября 2021 года (включительно).

    Организаторы берут на себя расходы, связанные с проживанием участников конференции в Санкт-Петербурге. Возможна частичная или полная оплата проезда по усмотрению организационного комитета.

    Мы ожидаем доклады по следующим тематическим направлениям (темы указаны в качестве примеров, список тем не является закрытым; можно предлагать и другие темы, связанные с проблематикой имперского управления):

    • Право и правоприменение в Российской империи
    • Роль религии и религиозных организаций в управлении Российской империей
    • Российская империя и национализм: политика и практика «управления различиями» в имперском пространстве
    • Символическая политика и политика памяти в Российской империи
    • Научное знание и управление в Российской империи: география, этнография и статистика
    • Армия и милитаризованное администрирование (военная юстиция, армейская статистика и т. д.) в управлении Российской империи
    • Образы власти: идеология, пропаганда и иконография

    В качестве комментаторов панелей в конференции примут участие Татьяна Борисова (НИУ ВШЭ), Алексей Миллер (ЕУСПб), Денис Сдвижков (Германский исторический институт в Москве), Кирилл Соловьев (НИУ ВШЭ), Амиран Урушадзе (ЕУСПб), Игорь Федюкин (НИУ ВШЭ).

    Страница мероприятия .
    Страница мероприятия Fb.

     

    Фото: Unsplash

    Улучшаем управляемость автомобиля — несколько простых советов

    «За рулем» знает действенные способы — от недорогих до весьма сложных, но дающих впечатляющие результаты. Однако надо иметь в виду, что у ГИБДД по этому поводу есть свое мнение…

    Материалы по теме

    Поворачиваемость бывает избыточная и недостаточная. Почти все современные автомобили имеют недостаточную поворачиваемость. Это когда в повороте на предельной скорости передние колеса начинают соскальзывать наружу поворота раньше задних. Производители настраивают ходовую часть таким образом в угоду безопасности. Ведь недостаточная поворачиваемость делает машину более предсказуемой и понятной. Таким автомобилем проще управлять, особенно, если водитель откровенно переборщил со скоростью прохождения поворота.

    Hyundai Solaris — автомобиль, который одним кажется достаточно современным и хорошо управляемым, а другим, наоборот, не нравится из-за слишком легкого и неинформативного руля и других особенностей управления.

    Hyundai Solaris — автомобиль, который одним кажется достаточно современным и хорошо управляемым, а другим, наоборот, не нравится из-за слишком легкого и неинформативного руля и других особенностей управления.

    Однако недостаточная поворачиваемость не позволяет использовать потенциал шин в полной мере. Поэтому цель тюнинга — получить нейтральную поворачиваемость. Это когда все четыре колеса скользят в равной степени на протяжении всего поворота. В подавляющем большинстве случаев при этом водителю удается проехать поворот на максимально возможной скорости. Мало того, большинство дрифтеров стремятся к нейтральной поворачиваемости, потому что так проще контролировать машину в заносе.

    Что может ухудшить управляемость машины?

    Материалы по теме

    Банально, но факт: неправильная посадка за рулем может сильно ухудшить… нет, не управляемость самой машины, а восприятие автомобиля. Поэтому первым делом нужно правильно настроить водительское кресло и положение рулевой колонки. Вначале регулируем продольное положение кресла, чтобы при полностью нажатой педали тормоза нога оставалась слегка согнутой. Затем изменяем наклон спинки так, чтобы вытянутые руки касались верхней части рулевого колеса запястьями. Теперь вы сидите за рулем правильно.

    Кроме того автомобиль должен быть технически исправен. Вначале проверяем давление в шинах — оно должно иметь номинальную величину. О коррекции управляемости с помощью давления в шинах расскажу ниже.

    Колесные диски должны иметь штатные размеры — диаметр, ширину и вылет. Ходовая часть тоже не должна иметь признаков неисправностей. Особенно это касается амортизаторов. Не лишним будет убедиться и в правильности углов установки колес обеих осей. При этом можно оценить и погрешности в геометрии самого кузова. А еще не забудем разгрузить багажник автомобиля от кучи ненужного хлама, который еще и, будучи плохо закрепленным, может болтаться по всему отсеку, ухудшая управляемость.

    Устранив все недостатки, мы добьемся штатных показателей по управляемости автомобиля. Если мы хотим большего, то предстоит тюнинг.

    Как улучшить управляемость автомобиля?

    Практически со всеми системами, исправность которых мы проверяли выше, можно поработать с целью улучшения управляемости машины. Только нужно понимать, что, улучшая одни характеристики автомобиля, мы неизбежно ухудшаем другие.

    Один из самых простых и любимых в народе видов тюнинга — это установка дисков и шин нештатных размерностей. Диски с меньшим вылетом, диаметром и шириной побольше, чтобы установить на них более широкие шины с низким профилем. Такая комбинация действительно в большинстве случаев улучшает управляемость. Почему? Разберем каждый параметр в отдельности.

    Тюнинг управляемости с помощью установки низкопрофильных и «цепких» шин весьма распространен.

    Тюнинг управляемости с помощью установки низкопрофильных и «цепких» шин весьма распространен.

    Максимально широкие шины сделают больше пятно контакта, что в свою очередь положительно сказывается на сцеплении с дорогой.

    Уменьшить вылет уже имеющихся дисков можно с помощью колесных проставок. В среде тюнингистов их еще называют спейсерами. При этом больше станет и колея автомобиля. В большинстве случаев это повышает стабильность машины в поворотах. Надо только учитывать, что вместе с увеличением колеи увеличится и радиус обкатки колеса — расстояние между средней плоскостью шины и проекцией оси поворота колеса на дорогу. Если увеличить радиус обкатки, то при проезде неровностей руль будет сильнее вырываться из рук водителя.

    А еще в народе любимы так называемые «липкие» шины. У них сочетаются повышенные скоростные характеристики (до 270–300 км/ч) с низким профилем и минималистичным рисунком. Материалы корда у них более плотные, присутствует нейлоновый слой для прочности. И каучуковая смесь используется более твердая, чем у обычных шин. У каждого производителя свои фирменные названия, но все относятся к классу UHP (Ultra High Performance). Такие шины наиболее эффективны, если их применять для заездов по специальному треку в сухую погоду.

    Амортизаторы для тюнинга управляемости зачастую имеют регулируемую высоту.

    Амортизаторы для тюнинга управляемости зачастую имеют регулируемую высоту.

    Далее проводятся работы по подбору более жестких или более коротких пружин, а также амортизаторов, предназначенных для работы в паре с такими пружинами. На ровных поверхностях такая комбинация улучшает управляемость за счет снижения центра тяжести автомобиля. Кроме того, при езде по не очень ровной дороге шины автомобиля дольше находятся в контакте с дорогой.

    Часто проводят работы по изменению углов установки колес. Причем на обеих осях и даже там, где регулировка заводом не предусмотрена. Меняют все возможные углы установки передних колес и регулируют развал и схождение задних. Чаще всего устанавливают колеса с большим отрицательным развалом, что при движении в повороте оптимизирует пятно контакта нагруженных (внешних) шин. Ну а для компенсации развала приходиться корректировать схождение.

    Следующим этапом тюнинга подвески будет установка более толстых стабилизаторов поперечной устойчивости.

    На автомобилях с подвеской типа МакФерсон очень часто связывают чашки, в которые упираются верхние точки крепления амортизаторных стоек, специальной распоркой, что повышает жесткость кузова. Чем выше жесткость кузова, тем лучше управляемость машины.

    На автомобилях с подвеской типа МакФерсон очень часто связывают чашки, в которые упираются верхние точки крепления амортизаторных стоек, специальной распоркой, что повышает жесткость кузова. Чем выше жесткость кузова, тем лучше управляемость машины.

    Материалы по теме

    Дальше надо будет заменить штатные сайлент-блоки на полиуретановые. Последние имеют большую жесткость, что позволяет точнее соблюдать расчетные углы установки колес. Еще более экстремальный метод — вместо сайлент-блоков поставить шаровые шарниры и втулки на игольчатых подшипниках. Здесь упругих деформаций нет вообще, что обеспечивает экстремально точную геометрию подвески.

    Ну и самое серьезное изменение, на которое идут автолюбители, чтобы изменить характеристики управляемости, — это замена переднего подрамника, или установка подрамника на автомобиль, где он не был предусмотрен.

    Тюнинговый подрамник на Гранте. Эта машина — одна из последних современных серийных машин, конструктивно лишенная этого элемента, положительно влияющего как на управляемость (подрамник ведь тоже повышает жесткость кузова), так и на пассивную безопасность автомобиля.

    Тюнинговый подрамник на Гранте. Эта машина — одна из последних современных серийных машин, конструктивно лишенная этого элемента, положительно влияющего как на управляемость (подрамник ведь тоже повышает жесткость кузова), так и на пассивную безопасность автомобиля.

    Примеры из жизни

    Приведем несколько самых распространенных в жизни примеров. Если на переднеприводном автомобиле немного увеличить давление в передних шинах, а в задних уменьшить, то это уменьшит углы увода на передних шинах и повысит на задних. Такая несложная настройка позволит уменьшить недостаточную поворачиваемость. А вот уменьшить избыточную поворачиваемость можно, сделав переднюю подвеску жестче и увеличив давление в задних шинах.

    В достижении нейтральной поворачиваемости очень важна ширина шин. Необходимо установить более широкую «резину» на ось, которой не хватает сцепления с дорогой. Мощные автомобили с задним приводом часто комплектуют более широкими задними шинами. А на компактные переднеприводные спорт-хэтчбеки зачастую ставят более широкие покрышки вперед, дабы улучшить сцепление передней оси.

    На взгляд ГИБДД

    Материалы по теме

    Практически все переделки с целью улучшения управляемости с точки зрения ГИБДД незаконны. Все заметные изменения конструкции автомобиля должны проходить процедуру испытаний в сертификационных органах с последующей регистрацией в ГИБДД. Там должны быть внесены изменения в ПТС. Хлопот больше, чем при регистрации газобаллонного оборудования. Хотя, на распорку под капотом инспекторы ДПС обычно внимания не обращают. Полиуретановые сайлент-блоки, как и измененные углы установки колес у машины, вряд ли кто-нибудь обнаружит. Со многими изменения можно ездить благополучно, но только до тех пор, пока, не дай бог, не случится серьезная авария. Тогда автотехническая экспертиза, обнаружив изменения конструкции автомобиля, может признать, что это и послужило причиной аварии.

    Выводы

    Если вы хотите немного улучшить поведение своего семейного автомобиля, то можно ограничиться заменой шин. В некоторых случаях не помешает замена пружин и амортизаторов на детали с другими характеристиками. Если же вас затянула идея значительно изменить характеристики автомобиля, то помните, что оценивать результат лучше на закрытых полигонах, а не на дорогах общего пользования. Кроме того, любое вмешательство в конструкцию, даже банальная замена штатных шин на покрышки иной размерности, не одобренной заводом-изготовителем машины, может иметь ряд негативных последствий. Про претензии со стороны властей я уже предупредил, а еще владелец лишится гарантии на ходовую часть автомобиля. Так что лучше всего придерживаться штатных настроек автомобиля — это самый безопасный вариант.

    Что такое управляемость в системе управления? Управляемость состояния и выхода

    Управляемость определяется как способность системы управления достигать определенного состояния из фиксированного (начального) состояния за конечное время. Он считается важным свойством системы управления, поскольку определяет поведение системы управления.

    Теория управляемости была предложена в 1960 Р. Калманом .

    Управляемость в системе управления

    Система является полностью управляемой, если начальное состояние системы переводится в какое-либо конкретное состояние за конечную продолжительность времени при подаче на нее управляемого входа.

    Управляемость считается одним из основных и основных понятий системы управления. Однако еще одним важным понятием, связанным с системой управления, является наблюдаемость.

    Мы знаем, что система управления спроектирована таким образом, чтобы генерировать желаемый результат, когда ей предоставляется эталонный ввод. Но очевидно, что при функционировании системы с ней связаны различные факторы, препятствующие функционированию системы. По этой причине шансы получить желаемый результат при применении определенного ввода уменьшаются.

    Однако система управления с обратной связью, использующая сеть обратной связи, облегчает обеспечение желаемого результата системы управления. Мы знаем, что через сеть обратной связи часть выходных данных возвращается на вход, который сравнивается с эталонным входом, чтобы определить, является ли полученный результат точным или нет.

    Но замкнутая система также должна быть управляемой, чтобы избежать отказа системы. Поскольку отказ системы приводит к экологическим катастрофам наряду с экономическими трудностями.

    Мы уже обсуждали в анализе пространства состояний, что анализ системы в любой конкретный момент времени в системе управления дает представление о поведении системы. А для системы управления необходимо определение поведенческого подхода к производству продукции.

    Анализ пространства состояний использует состояние системы в целях анализа. Управляемость также в основном связана с состоянием системы, а иногда и с выходом.

    Это так, потому что, если состояние системы может быть изменено на другое желаемое состояние при наличии эталонного ввода за конечную продолжительность времени, то такая система известна как полностью управляемая система .

    Управляемость стабилизирует нестабильную систему.

    Таким образом, можно сказать, что динамическая система, не допускающая перехода из одного состояния в другое, не является управляемой системой.

    Поскольку теория управляемости была предложена Калманом, для определения того, является ли система управляемой, используется тест, называемый тестом Калмана.

    Тест Калмана

    Предположим, что у нас есть линейная стационарная система с n -го порядка множественными входами, тогда уравнение состояния задается как:: A — матрица порядка n*n

    X(t) — вектор состояния порядка n*1

    U(t) — вектор порядка m*1 , где m — количество входов

    В основном, чтобы система управления находилась в состоянии управляемости, необходимым условием является то, что ранг составной матрицы Q C равен n.

    Составная матрица Q C задается как:

    Итак, в тесте Калмана определяется определитель Q C . Значение определителя Q C показывает, является ли система управляемой или нет.

    Если его значение не равно нулю , то это означает, что система полностью управляема .

    Здесь следует отметить, что для полной управляемости состояний ранг составной матрицы должен быть n.

    Давайте возьмем пример , чтобы понять это, предположим, что у нас есть:

    Здесь n = 2

    Итак,

    и

    Следовательно,

    Отсюда при решении матрицы

    Теперь составная матрица будет

    Далее

    Здесь определитель составной матрицы отличен от нуля.

    Кроме того, ранг Qc, т. е. n, равен 2 .

    Итак, система имеет управляемую природу.

    Рассмотрим другое уравнение состояния:

    Здесь

    и

    Так

    При решении

    Таким образом составная матрица

    Итак, определитель Q C

    Так как это снова ненулевое значение.Так. это управляемая система.

    Условие управляемости в s-плоскости

    Мы знаем, что в s-плоскости система представлена ​​с помощью передаточной функции. Так, в случае s-плоскости управляемость системы определяется самой передачей.

    Если полиномы в числителе и знаменателе не содержат общего множителя, кроме постоянного члена, то такая система называется управляемой. Многочлены передаточной функции известны как взаимно простые.

    Проще говоря, полюс-ноль передаточной функции не должен отменяться.

    Управляемость выхода

    Иногда система должна быть практически управляемой с точки зрения выходных переменных, а не переменных состояния.

    Таким образом, для линейной стационарной системы с моделью состояния

    Выходная управляемость системы связана с возможностью построения такого неограниченного входного вектора, который может изменить начальный выход на конечный за конечный интервал времени.

    Матрица управляемости – обзор

    Поскольку может существовать более одной реализации одной и той же передаточной функции G ( s ), естественно искать реализацию минимального порядка.

    Теорема 9.2.1.

    Реализация в пространстве состояний ( A, B, C, D ) G ( s ) минимальна тогда и только тогда, когда ( A, B ) A, C ) можно наблюдать.

    Доказательство. Сначала докажем необходимость от противного.

    Если ( A , B ) неуправляема и/или ( A, C ) не наблюдаема, то из разложения Калмана ( см. гл. 6) следует, что существует реализация меньшее измерение, которое можно контролировать и наблюдать.Это противоречит предположению о минимальности.

    Обратно, пусть ( A, B, C, D ) и ( A′, B′, C′, D′ ) две минимальные реализации G ( s ). Предположим, что порядок A ‘ равен n ‘ < n . Поскольку обе реализации имеют одинаковую передаточную функцию, они должны иметь одинаковые марковские параметры, то есть

    (9.2.14)CAi−1B=C′(A′) i−1B′.

    Отсюда следует, что

    где O M и C M соответственно обозначают матрицы наблюдаемости и управляемости реализации ( A, B, C, D и CM ) и, OM ′, соответственно, обозначают матрицы наблюдаемости и управляемости реализации ( A′, B′, C′, D′ ).

    Но ранг( O M C M ) = n , и ранг (OM’CM’)=n’

    Следующий вопрос: как связаны два MR одной и той же матрицы переноса? Ответим на вопрос теоремы 9.2.2.

    Теорема 9.2.2.

    Если ( A, B, C, D ) и ( A’, B’, C, D’ ) являются двумя MR одной и той же передаточной функции G ( s ), , то существует единственная невырожденная матрица T такая, что

    (9.2.17)В’=Т-1В,С’=СТ,D’=D.

    Более того, T явно задан как

    (9.2.18)T=(OMTOM)−1⋅OMTOM’

    или

    (9.2.19)T=CM(C’M)T[ C′M(C′M)T]-1,

    где C M и O M — соответственно матрицы управляемости и наблюдаемости реализации ( A, B, C , D ), и C M и O M — соответственно матрицы управляемости и наблюдаемости реализации ( A′, B′, C′, D′ ) .

    Доказательство. Здесь мы просто набросаем доказательство, а подробности предоставим читателям.

    Пусть T — матрица, связывающая матрицы O M и O M , то есть удовлетворяет матричному уравнению: T существует всегда. На самом деле он уникален и задается как

    (9.2.21)T=(OMTOM)−1OMTOM’.

    Из первой строки блока уравнения.(9.2.20), имеем CT = C ′.

    Поскольку обе реализации имеют одинаковую передаточную функцию и, следовательно, одинаковые марковские параметры, мы получаем

    , что дает

    (9.2.23)CM=(OMTOM)−1OMTOM’CM’=TCM’.

    То есть T является решением уравнения

    Поскольку CM′ имеет полный ранг, мы имеем

    T=CM(CM′) T[CM′(CM′) T] −1,  устанавливая(9.2 .19).

    Опять же, из столбца первого блока уравнения. (9.2.23), мы имеем

    Осталось показать, что (9.2.16) выполняется. Чтобы показать это, сначала заметим, что марковские параметры CA i -1 B и C ‘( A ‘) i -1 -1 равны.

    Затем мы можем записать

    (9.2.26)OMACM=OM’A’CM’,

    , что приводит к

    (9.2.27)OMTOMACM=OMTO’MA’C’M.

    Из (9.2.27) имеем

    (9.2.28)ACM=TA′CM′ (где  T определяется по (9.2.18)).

    Но снова умножая (9.2.19) на A слева имеем

    (9.2.29)ACM(C′M)T(C′M(C′M)T)-1=AT.

    Из (9.2.28) и (9.2.29) получаем

    То есть A ′ = T −1 AT .

    Уникальность: Предположим, что существует другое преобразование подобия, заданное формулой T 1 , связывающее обе системы. Тогда мы должны иметь:

    Но O M имеет полный ранг, поэтому T = T 1 .

    Люди используют дальновидное мышление, чтобы использовать социальную управляемость

    Ревизии:

    1) Предпосылки и обоснование настоящего исследования можно было бы более четко изложить во введении. Авторы должны объяснить, что означает управляемость и почему она важна. Введение также выиграло бы от включения в литературу некоторых важных поведенческих и нейронных данных, касающихся управляемости в несоциальных контекстах. Обсуждение «планирования на основе моделей» здесь может быть не столь уместно.В двухэтапном задании (Daw et al., 2011) участникам необходимо изучить структуру перехода задания и использовать полученные знания для планирования будущих действий. Но в текущей задаче нет такой абстрактной структуры для изучения. Обсуждение роли моделирования будущих событий/результатов (например, контрфактического моделирования) может быть более уместным, чем сосредоточение внимания на планировании на основе моделей. Авторы также могут включить ключевые исследования и выводы, касающиеся принятия стратегических решений и теории мышления. Нейронные гипотезы также должны быть введены, или, если у авторов не было априорных гипотез, можно было бы прямо указать, что это исследовательское исследование, если это действительно так.Если vmPFC действительно представляет интерес априори, то авторы должны предоставить обоснование этой гипотезы.

    Спасибо за это предложение. Мы полностью согласны с тем, что предыстория и обоснование исследования могли бы быть изложены более четко. Теперь мы переписали разделы «Введение» и «Обсуждение», включив в них литературу, более относящуюся к (несоциальной) управляемости (например, Huys and Dayan, 2009), а также к моделированию будущего (например, Szpunar et al., 2014), стратегическим решениям. изготовление (т.грамм. Hampton et al., 2008, Bhatt et al., 2010) и теории разума (например, Hula et al., 2015) вместо того, чтобы сосредоточиться исключительно на планировании на основе моделей (при этом отмечая, что моделирование потенциальных будущих результатов является важным методом планирование на основе моделей как в искусственных, так и в естественных системах). Кроме того, мы реконструировали абзацы о нашей нейронной гипотезе и о том, почему vmPFC была нашей областью 90 417 априори 90 418 интереса.

    Строка 16: «Основываясь на предыдущей работе, демонстрирующей вычислительные механизмы управляемости в несоциальной среде, здесь мы выдвигаем гипотезу о том, что люди используют ментальные модели для отслеживания и использования социальной управляемости, например, с помощью прямого моделирования.Было высказано предположение, что в несоциальных контекстах управляемость количественно определяет степень, в которой выбор действий может повлиять на достижение результатов, и особенно желаемых результатов (Huys and Dayan, 2009; Dorfman and Gershman, 2019; Ligneul, 2021). […] Наконец, мы предполагаем, что значения выбора, объединяющие запланированные пути, будут передаваться в vmPFC».

    , строка 399: «Предыдущее исследование, имеющее решающее значение для текущего исследования, предполагает, что люди могут учиться и стратегически использовать управляемость во время различных форм обмена с другими (Bhatt et al., 2010; Камерер, 2011; Хэмптон и др., 2008 г.; Хула и др., 2015). Текущее исследование согласуется с этой литературой и выходит за рамки существующих результатов. Здесь мы показываем, что люди также могут использовать управляемость и оказывать влияние, даже взаимодействуя с рядом других игроков (в отличие от одного другого игрока, как было проверено в предыдущих исследованиях). Кроме того, наша двухэтапная модель FT фиксирует явную 90 417 величину 90 418 управляемости в ментальных моделях окружающей среды людей, которую можно интуитивно сравнить с субъективной психологической управляемостью.Наконец, наша двухэтапная модель FT одновременно включает неприятие нарушения норм и адаптацию к нормам — два важных параметра, определяющих социальную адаптацию (Fehr, 2004; Gu et al., 2015; Spitzer et al., 2007; Zhang and Gläscher, 2020). Эти индивидуальные и социальные параметры будут иметь решающее значение для изучения социального дефицита в различных клинических популяциях в будущих исследованиях».

    2) Было бы полезно четко оценить и обсудить общие черты и различия в результатах между социальной и несоциальной версиями задачи, а также их последствия для интерпретации результатов.Было бы полезно, чтобы сравнение вычислительной модели применялось и к несоциальному контрольному эксперименту.

    Спасибо за этот комментарий. Следуя вашему предложению, мы применили наши вычислительные модели к несоциальной версии задачи в новом наборе анализов. Этот новый анализ выявил перекрывающиеся, но разные механизмы социальной и несоциальной управляемости, как подробно описано ниже.

    Во-первых, мы обнаружили, что двухэтапная модель FT по-прежнему предпочтительнее в несоциальных задачах.Мы также обнаружили, что расчетное значение δ было еще выше для контролируемого состояния, чем для неконтролируемого состояния в несоциальной версии задачи (см. новый рисунок 2 — дополнение к рисунку 1). Эти результаты показывают, что дальновидное мышление может быть фундаментальным механизмом для людей, позволяющим контролировать социальные и несоциальные сферы.

    Во-вторых, мы обнаружили несколько поразительных различий в субъективных состояниях людей в социальных и несоциальных контекстах. Как уже сообщалось в исходной статье, субъективные представления об управляемости значительно различались в социальном и несоциальном контекстах.Играя против компьютерных алгоритмов (т. е. вне социального контекста), участники сообщали об одинаковом уровне воспринимаемой управляемости (~ 50%) как для контролируемых, так и для неконтролируемых условий (рис. 2с), хотя они, как свидетельствует анализ на основе моделей, мысленно имитировал более высокий уровень контроля в контролируемом состоянии, чем в неконтролируемом состоянии. Это резко контрастирует с результатами социального задания, где участники сообщали о более высокой управляемости для управляемого состояния (65.9%) по сравнению с неконтролируемым состоянием (43,7%) (разница самооценки управляемости между состояниями (Контролируемое — Неконтролируемое): среднее социальных задач = 22,1; среднее несоциальных задач = 0,3; парное t- тест t (19) = -2,98, P <.01;рисунок 2-дополнение к рисунку 1ж).

    В-третьих, еще одно существенное различие между социальным и несоциальным контекстами наблюдалось в эмоциональных рейтингах людей. Ранее было продемонстрировано, что ошибки прогнозирования вознаграждения (PE), с которыми сталкиваются люди, были в значительной степени связаны с траекториями эмоциональных чувств, о которых они сообщали самим себе (Rutledge et al., 2014). Опираясь на это открытие и наше предыдущее открытие о том, как несоциальный контекст снижает сообщения субъектов о контроле, мы выдвинули гипотезу, что эта эмоциональная вовлеченность будет модулироваться социальным контекстом, так что связь между PE и эмоциональными оценками будет слабее в несоциальном контексте. -социальный, чем в социальном контексте. Чтобы решить эту проблему, в нашем новом анализе мы запустили GLM со смешанным эффектом, предсказывающую рейтинги эмоций с помощью ошибок предсказания нормы, типов задач (социальных и несоциальных), взаимодействий между ошибками предсказания нормы и типами задач, а также другими управляющими переменными, такими как предложения, условия и отдельные случайные эффекты («рейтинг эмоций ~ предложение + ошибка предсказания нормы + условие + задание + задание*(предложение + ошибка предсказания нормы + условие) + (1 + предложение + ошибка предсказания нормы | предмет)»).Как и ожидалось, влияние ошибок прогнозирования нормы на рейтинги счастья было меньше в несоциальном контексте по сравнению с социальным контекстом (дополнительный файл 1a; значительное взаимодействие nPE x социальный контекст).

    В совокупности эти новые результаты демонстрируют как перекрывающиеся, так и различные процессы, связанные с социальной и несоциальной управляемостью. Несмотря на подобное участие дальновидного мышления в выборочном поведении, мы предполагаем, что участники могли счесть компьютерный алгоритм более объективным, чем человек-игрок.Следовательно, несмотря на схожую способность делать выбор и влиять на будущие результаты, участники не считали контролируемое состояние более контролируемым, чем неконтролируемое состояние; они также не считали, что сигналы PE оказывают такое же влияние на их чувство счастья в несоциальном состоянии, как в социальном. Этот набор результатов еще раз подтверждает идею о том, что субъективные состояния могут быть отделены от действия или планирования как такового; и что социальный контекст модулирует отношения между субъективными состояниями и выбором.

    Теперь мы добавили все эти результаты и вопросы для обсуждения в исправленную рукопись.

    Строка 253: «Сравнение с несоциальной задачей управляемости. Чтобы выяснить, относятся ли наши результаты к социальной сфере, мы запустили несоциальную версию задачи, в которой участники (n = 27) играли в ту же игру с инструкцией «играть с компьютером» вместо «играть с виртуальным человеком». партнеры». Используя те же вычислительные модели, мы обнаружили, что не только участники демонстрировали схожие модели выбора (рис. 2 — дополнение к рисунку 1a-c), но и двухэтапная модель FT по-прежнему предпочтительнее в несоциальных задачах (рис. 2 — дополнение к рисунку). 1d,e) и что δ было еще выше для контролируемого состояния, чем для неконтролируемого (рис. 2 — дополнение к рисунку 1f , означает C = 1.31, среднее U = 0,75, t (26) = 2,54, P < 0,05).

    Интересно, что более внимательное изучение субъективных данных выявило два интересных различия в несоциальной задаче по сравнению с социальной задачей. Во-первых, субъективный отчет участников об управляемости не различал условия в несоциальной задаче (рис. 2 — дополнение к рисунку 1g; среднее C = 62,7, среднее U = 56,9, t (25) = 0,78, Р = 0.44), что предполагает, что социальный аспект окружающей среды может оказывать уникальное влияние на субъективные представления об управляемости. Во-вторых, вдохновленные предыдущей работой, демонстрирующей влияние ошибок предсказания вознаграждения (PE) на эмоциональные чувства (Rutledge et al., 2014), мы исследовали влияние нормы PE (nPE) на оценки эмоций в несоциальном и социальном контекстах, используя модель регрессии со смешанным эффектом (дополнительный файл 1a). Мы обнаружили значительное взаимодействие между социальным контекстом и nPE (β = 0.52, P <0,05), предполагая, что несоциальный контекст снижает влияние nPE на эмоциональные чувства. Взятые вместе, эти новые результаты показывают, что, несмотря на подобное участие дальновидного мышления в использовании управляемости, социальный контекст оказал значительное влияние на субъективный опыт во время выполнения задачи».

    3) Анализ общих показателей отказов (рис. 2b1) вызывает некоторое недоумение по сравнению с результатами, представленными на рис. 2a1 и 2b2. Действительно, на рис. 2а1 показано, что участники столкнулись с гораздо более высокой долей средних и высоких предложений в контролируемом состоянии (из-за их контроля над предложениями), а на рис. 2б2 показано очень значительное увеличение доли отказов для этих двух типов предложений, но лишь незначительное. снижение для низких предложений.Кроме того, предложения в неконтролируемом состоянии, по-видимому, систематически меняются во времени и очень редко бывают ниже 3 долларов. В этом контексте мне интересно, как средние показатели отказов могут быть одинаковыми в условиях управляемости. Тем не менее, что касается частоты отказов, также кажется, что неконтролируемое состояние было связано с гораздо большей межиндивидуальной вариабельностью показателей отказов, что позволяет предположить, что контролируемость снижает вариабельность типа стратегии, используемой для решения задачи.Авторы должны (i) прояснить, как были созданы предложения о неконтролируемых состояниях, (ii) обсудить и, возможно, попытаться объяснить (и связать с другими выводами) различную индивидуальную изменчивость показателей отказов в разных состояниях.

    Спасибо за эти комментарии. По вашему предложению мы теперь выясняем, как были созданы предложения для неконтролируемого состояния, и обсуждаем различную дисперсию показателей отказов в зависимости от условий.

    Во-первых, предложения были выбраны случайным образом из усеченного распределения Гаусса (μ = 5 долларов, σ = 1 доллар.2, минимум = 2 доллара, максимум = 8 долларов; на лету, а не заранее) в неуправляемом состоянии для образца фМРТ. В результате у индивидуумов был несколько разный набор предложений для состояния «Неуправляемость», а также для состояния «Управляемость», где уровень управляемости людей различался. То есть количество испытаний в каждой корзине предложений различалось в зависимости от корзины и отдельных лиц. Чтобы рассчитать объединенные в бины коэффициенты отказа для всей нашей выборки (рис. 2b2), мы сначала рассчитали средний коэффициент отказа для каждого бина для каждого человека, а затем агрегировали по всем людям.Этот подход, а не объединение всех испытаний по всем лицам одновременно, дает одинаковый вес каждому человеку в объединенной подвыборке. Таким образом, отображаемые общие показатели отказов (толстая линия на рис. 2b1) отличаются от простого среднего коэффициентов отказов, объединенных в бины. Все эти данные доступны через репозиторий (https://github.com/SoojungNa/social_controllability_fMRI) для всех читателей, которые могут быть заинтересованы в дальнейшем изучении. Теперь мы добавили эти разъяснения в исправленную рукопись.

    Строка 132: «Далее мы рассмотрели шаблоны отказа от двух условий. В среднем показатели отказа в двух условиях были сопоставимы (среднее значение C = 50,8%, среднее значение U = 49,1%, t (67,87) = 0,43, P = 0,67; рис. 2b1). Разделив испытания, в которых участвовал каждый человек, по трем уровням размера предложения (низкий: 1-3 доллара, средний: 4-6 долларов и высокий: 7-9 долларов), а затем объединив всех людей, мы дополнительно изучили, варьировались ли проценты отказов в зависимости от от размера предложения.Мы обнаружили, что участники с большей вероятностью отклоняли средние и высокие предложения (4-9 долларов) в контролируемом состоянии, в то время как они продемонстрировали сопоставимые показатели отказов для низких предложений (1-3 доллара) между двумя условиями (низкий (1-3 доллара): среднее C = 77%, среднее U = 87%, t (22) = -1,35, P = 0,19, среднее (4-6 долл.): среднее C = 66%, среднее U = 45 %, t (47) = 5,41, P < 0,001; высокий (7–9 долл.): среднее C = 28 %, среднее U = 8 %, t (72.50) = 4,00, P < 0,001; Рисунок 2б2; см. рис. 2 — в дополнении к рисунку 2 показаны проценты отказов по каждому размеру предложения). Эти результаты свидетельствуют о том, что участники вели себя стратегически, чтобы использовать свое влияние на партнеров».

    В методах мы также разъясняем, как были созданы предложения, как скопировано ниже.

    Строка 514: «Экспериментальная парадигма: лабораторная версия. (…) В неуправляемом состоянии участники играли в типичную ультимативную игру: предложения выбирались случайным образом из усеченного гауссовского распределения (μ = 5 долларов, σ = 1 доллар.2, округленное до ближайшего целого числа, max = $8, min = $2) на лету с использованием функций MATLAB «normrnd» и «round». Таким образом, поведение участников не влияло на будущие предложения. (…)

    Экспериментальная парадигма: онлайн-версия. (…) Наконец, чтобы устранить непреднамеренную межиндивидуальную изменчивость в предложениях для неконтролируемого состояния, мы предварительно определили суммы предложений в неконтролируемом состоянии (предложения = [$1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9], среднее = 5 долларов.0, стандартное значение = 2,3 доллара США, минимальное значение = 1 доллар США, максимальное значение = 9 долларов США) и рандомизировал их порядок».

    Во-вторых, мы согласны с рецензентами в том, что интересно рассмотреть вопрос о том, могла ли контролируемость снизить межиндивидуальную вариабельность показателей отказа, учитывая, что вариабельность показателей отказа была действительно меньше для контролируемого состояния (F(47, 47) = 207,89). , P << 0,0001). Мы рассматриваем эту конвергенцию в стратегиях выбора как еще одно доказательство того, что люди способны использовать окружающую среду, если есть возможность ее контролировать, в то время как большая вариабельность в условиях неконтролируемости может быть формой ненаправленного исследования (Wilson et al., 2014), что привело бы к большей межиндивидуальной изменчивости.

    Кроме того, мы напрямую проверили, верны ли наши результаты даже после учета изменчивости среди людей. В частности, мы запустили логистическую регрессию со смешанными эффектами, предсказывающую варианты выбора (принять/отклонить), используя предложение, условие и условия взаимодействия в качестве предикторов, а отдельные субъекты — в качестве случайных эффектов («выбор ~ 1 + предложение + условие + предложение*условие). + (1 + предложение + условие + предложение*условие | предмет)’).Результаты (дополнительный файл 1b) соответствовали нашим первоначально сообщенным результатам, так что имеется значительный эффект предложения (β = 1,82, P <0,001), отсутствие эффекта состояния (β = -0,58, P = 0,57). ) и отсутствие эффекта взаимодействия (β = -0,30, P = 0,10; контролируемый кодировался как 1, а неконтролируемый как 0). То есть выбор был чувствителен к предложениям, но чувствительность незначительно снижалась в контролируемом состоянии по сравнению с неконтролируемым условием.Эти результаты показали, что наши основные результаты остаются в силе даже после учета индивидуальной изменчивости. Мы добавили эти результаты и соответствующие обсуждения в дополнительную информацию (дополнительный файл 1b).

    4) В поведенческом анализе, каково обоснование группировки размеров предложений по трем ячейкам вместо использования точных уровней размеров предложений? Сохраняются ли ключевые результаты, если используются точные значения?

    Мы сообщали и отображали процент отказов в бинах в основном по двум причинам: (1) у него был лучший размер подвыборки для каждого бина и (2) по ошибке диапазон предложений не был идентичен между условиями для выборки фМРТ ($ 1 -9 для контролируемого состояния; $2-8 для неконтролируемого состояния).Теперь мы представили процент отказов по каждому размеру предложения и добавили результат в виде рисунка 2 — дополнение к рисунку 2 в дополнительной информации. Как показано на Рисунке 2 (дополнение к рисунку 2), основные результаты остаются в силе в отношении доли отказов между условиями и размерами предложений.

    Кроме того, как указано в предыдущем вопросе, мы добавили в статью результаты логистической регрессии со смешанным эффектом (дополнительный файл 1b). Обратите внимание, что этот подход является статистически более строгим и что он показал результаты, согласующиеся с исходными результатами группирования.Тем не менее, мы бы предпочли сохранить первоначальные результаты в основном тексте, потому что считаем, что первоначальный простой анализ поможет читателям получить лучшее и более интуитивное понимание результатов.

    5) Было бы полезно включить анализ времени отклика. Действительно, можно было бы ожидать, что перспективное планирование будет связано с более длительным временем принятия решений и, соответственно, для параметра δ (или глубины выработки стратегии, или контролируемых условий) будет связано с более длительным временем принятия решений (т.грамм. Keramati et al., Plos Comp. биол., 2011). Кроме того, недавно было показано, что воспринимаемая управляемость задачи увеличивает время решения даже при отсутствии вычислений с опережением (Ligneul et al., Biorxiv). Также рекомендуется включать время принятия решения в качестве контрольного параметрического регрессора при анализе активности мозга, связанной с переменной, потенциально коррелирующей с ними. Кроме того, можно было бы ожидать более длительного времени реакции на более противоречивые решения (т. е. более точные оценки отклонений/принятий предложений).

    Благодарим рецензентов за предложение. Теперь мы провели новый поведенческий анализ, а также фМРТ-анализ времени отклика (RT) и включили эти результаты в дополнительную информацию.

    Во-первых, как предположили рецензенты, RT действительно было больше для контролируемого состояния, чем для неконтролируемого состояния, предполагая, что управляемость может включать больше созерцания (рисунок 2 — дополнение к рисунку 3a; среднее c = 1,75 ± 0,38, среднее u = 1.53 ± 0,38; парный t-критерий t(47) = 4,34, P <0,001). Однако в любом случае корреляции не были значимыми ни между RT и ожидаемым параметром влияния отдельных лиц δ (рисунок 2 — дополнение к рисунку 3b-c), ни между RT и оценками управляемости, о которых сообщают люди (рисунок 2 — дополнение к рисунку 3d-). д).

    Во-вторых, следуя предложениям рецензентов, мы провели новый набор фМРТ-анализов, чтобы включить в исходную GLM пошаговую RT в качестве первого параметрического регрессора, за которым следует наш основной параметрический регрессор (выбранные значения).Мы не обнаружили какой-либо значительной нервной активации, связанной с RT (P FDR <0,05). Тем не менее, в соответствии с сообщенным результатом в исходной заявке, сигналы выбранных значений vmPFC все еще были значимыми при P FDR <0,05 и k > 50 после учета любых потенциальных эффектов RT (рисунок 2 — дополнение к рисунку 3f). ; координата пика [0, 54, -2]).

    Мы также провели линейную регрессию со смешанным эффектом, чтобы проверить, коррелирует ли время отклика между испытаниями со значениями выбранных действий, как показано ниже: RT ~ 1+ условие + выбранные значения + условие * выбранные значения + (1+ выбранные значения | предмет).

    Как показано в дополнительном файле 1c, мы обнаружили, что ни выбранное значение (β = 0,00, P = ,63), ни член взаимодействия (β = -0,00, P = ,43) не оказали существенного влияния на RT, в то время как эффект состояния был значительным (β = 0,21, P <,001, что соответствует рисунку 2, дополнение a). Этот анализ показывает, что в нашей задаче RT не имел существенной связи с выбранным значением, основным интересующим параметрическим модулятором. Основываясь на этих дополнительных результатах, мы решили сохранить наши исходные результаты фМРТ в основном тексте, но добавить новые результаты в SI (рис. 2 — дополнение к рисунку 3, дополнительный файл 1c).

    Наконец, мы запустили еще одну линейную регрессию со смешанным эффектом, чтобы изучить, как «конфликт» (= выбранное значение — невыбранное значение) может повлиять на ВУ: ВУ ~ 1+ условие + конфликт + условие * конфликт + (1+ условие + конфликт + условие * конфликт |тема)

    И конфликт (β = -0,04, P < ,005), и условие (β = 0,13, P < ,001) оказали значительное влияние на RT, в то время как эффект взаимодействия отсутствовал (β = 0,03, P = .10) (Дополнительный файл 1d).Этот результат предполагает, что конфликт действительно оказал значительное влияние на RT. Теперь мы добавили это в SI (дополнительный файл 1d).

    6) Авторы ссылаются на параметр δ как на «моделируемую управляемость», однако модель не дает никакого описания процесса оценки управляемости на основе наблюдаемых результатов (см. Gershman and Dorfman 2019, Nature Communications или Ligneul et al., 2020, Biorxiv для примеров таких моделей), но отражает только влияние управляемости на расчет стоимости или денежную сумму «ожидаемого влияния» в каждом условии.Расширенная модель может включать расчет управляемости, при этом параметр δ определяет степень, в которой предполагаемая управляемость способствует перспективному планированию. Даже если авторы не соответствуют такой модели, они должны явно признать, что их алгоритм не реализует какую-либо форму оценки управляемости, и могут рассмотреть возможность называть δ «параметром прямого планирования». Кроме того, неясно, почему авторы решили ограничить колебание параметра δ между -2 и 2$ (а не между 0 и 2$, в соответствии с их экспериментальным планом, или даже с более широкими пределами) и что отрицательное δ подразумевал бы.Кроме того, имеет ли смысл исключать участников с отрицательным δ в дополнение к тем, у кого δ больше 2? Все ли результаты сохраняются при этих исключениях?

    Спасибо, и мы полностью согласны с вашим предложением. Теперь мы изменили термин «моделируемая управляемость» на «ожидаемое влияние» во всей рукописи.

    Мы ограничили величину δ значением в пределах 2 долларов США на основе экспериментального плана управляемого состояния, где истинное значение δ может быть только 2 доллара США или меньше.Первые (и последние) 5 испытаний были исключены при подборе модели, и мы предположили, что дельта индивидуумов будет должным образом изучена до того, как участники смогут по-настоящему использовать управляемость окружающей среды во время большинства испытаний. Следовательно, их ожидания относительно своего влияния не будут полностью отличаться от реального опыта (например, ожидание δ в размере 9 долларов после того, как они увидели только изменение предложения своих партнеров на 1 или 2 доллара). Конечно, в будущей работе было бы интересно скорректировать дизайн задачи, например, с колеблющейся степенью управляемости, чтобы иметь возможность получить больше пользы от самого обучения.

    Причина, по которой мы изначально допустили отрицательный диапазон для δ, заключается в том, что в неконтролируемом состоянии из-за случайного выбора предложений последующие предложения могут снижаться после отказа и увеличиваться после принятия ответа (т. е. в направлении, противоположном контролируемому условию). ). Для полноты картины и в соответствии с предложением рецензентов мы повторно провели анализ без тех, у кого был отрицательный δ для контролируемого состояния (6,3% выборки фМРТ; 5,7% онлайн-выборки).Поведенческие результаты сохранялись как для фМРТ (рис. 3 — дополнение 4 к рисунку), так и для онлайн-выборок (рис. 4 — дополнение 3 к рисунку). В частности, были статистически значимые различия между двумя условиями в (i) размере предложения (выборка фМРТ: t (44) = 5,05, P < ,001; онлайн-выборка: t (1265) = 22,94, P <,001), (ii) частота отторжения для средней части (выборка фМРТ: t (44) = 5,33, P <,001; онлайн-выборка: t (1265) = 10.23, P < ,001) и высокие предложения (выборка фМРТ: t (38) = 4,68, P < ,001; онлайн-выборка: t (934) = 31,40, P < ,0018 ), (iii) предполагаемая управляемость (выборка фМРТ: t (36) = 3,67, P < ,001; онлайн-выборка: t (1265) = 26,23, P < ,001), и ( iv) δ (выборка фМРТ: t (44) = 5,14, P < ,001; онлайн-выборка: t (1265) = 19,54, P <.001). Кроме того, (v) δ положительно коррелировал между двумя состояниями (выборка фМРТ r = 0,40, P <0,01; онлайн-выборка: r = 0,25, P <0,001), и (vi) δ и средние предложения были положительно коррелированы (выборка фМРТ r = 0,86, P <0,001; онлайн-выборка: r = 0,71, P <0,001). Теперь мы предоставляем этот набор анализов и результатов в SI (Рисунок 3 — дополнение к рисунку 4 и Рисунок 4 — дополнение к рисунку 3).

    7) Хотя авторы провели анализ восстановления параметров, они не сообщили о корреляциях между параметрами, которые важны для интерпретации наиболее подходящих параметров в каждом состоянии. Кроме того, рекомендуется выполнять анализ восстановления модели поверх анализа восстановления параметров (Wilson and Collins, 2019, eLife; Palminteri et al., 2017, TiCS), чтобы убедиться, что задача действительно может различать модели, включенные в сравнение моделей. В результате выводы, основанные на сравнении моделей и значений параметров (т. е. значительной части эмпирических результатов), являются неопределенными.Взаимную корреляцию между параметрами и анализом восстановления модели следует сообщать в виде матрицы путаницы.

    Спасибо, и мы полностью согласны с вашим предложением. Теперь мы добавили корреляции между параметрами, а также результаты восстановления модели в качестве матриц путаницы в документе.

    Рисунок 4 — дополнение к рисунку 2 иллюстрирует корреляции между параметрами. Мы не обнаружили каких-либо сильных корреляций ( r > 0,5) между параметрами. α (чувствительность к ошибке предсказания нормы) и F0 (исходная норма) были умеренно коррелированы ( r = -0.39) в контролируемом состоянии для образца фМРТ. Однако эти параметры по-прежнему можно было идентифицировать независимо (восстановление параметра α: r = 0,57, P < 0,001, F0: r = 0,66, P < 0,001; см. рисунок 3 — дополнение к рисунку 3b-c) .

    Теперь мы добавили результаты восстановления модели в дополнительную информацию (добавлено как рисунок 3 — дополнение к рисунку 1). Чтобы проверить, достаточно ли чувствителен наш дизайн задачи, чтобы различать модели, мы смоделировали каждую модель, в которой мы зафиксировали обратную температуру на уровне 10 и ограничили положительное значение δ (от [0 до 2] включительно), чтобы сделать ее похожей на фактические эмпирические данные. поведение, которое мы обнаружили.Другие параметры были выбраны случайным образом в пределах первоначально предполагаемого диапазона. Мы провели 100 итераций моделирования, в каждой из которых моделировался поведенческий выбор 48 человек (что равно размеру нашей выборки фМРТ). Затем мы подгоняем каждую модель к смоделированным данным каждой модели, где все настройки были идентичны исходным настройкам. В соответствии с нашим исходным методом мы рассчитали средние баллы DIC и определили модель-победитель для каждой итерации. В этом наборе нового анализа мы сосредоточились на трех различных типах моделей в нашем модельном пространстве, а именно на моделях без моделей (MF), без FT (0-шаг) и FT (2-шаг).Обратите внимание, что мы выбрали двухэтапную модель FT в качестве представителя моделей FT как из-за ее простоты (т. е. в соответствии с бритвой Оккама), так и из-за сходства между моделями FT. Этот дополнительный анализ восстановления модели предполагает, что наша задача действительно может различать модели.

    8) Параметры модели адаптивной социальной нормы демонстрируют довольно плохую восстанавливаемость, особенно в контролируемом состоянии. Мотивация для использования этой модели заключается в том, что она обеспечивает наилучшее соответствие данным испытуемых в предшествующей неконтролируемой ультимативной игровой задаче, но, возможно, такое адаптивное суждение здесь плохо отражает поведение выбора.Было бы полезно увидеть сравнение этой модели с моделью, которая имеет статический параметр, отражающий субъективную норму неравенства каждого человека.

    Спасибо за это содержательное предложение. Следуя вашему предложению, мы рассмотрели альтернативную двухэтапную модель, которая имеет статическую норму во всех испытаниях в каждом состоянии. Показатели DIC альтернативной модели («статическая») были выше, чем у исходной двухэтапной модели FT с использованием обучения Рескорла-Вагнера («RW») в обоих условиях (меньший показатель DIC указывает на лучшее соответствие модели; добавлено как рисунок 3). дополнение к рисунку 2).Этот новый анализ предполагает, что модель адаптивной нормы по-прежнему лучше объясняет поведение, чем модель статической нормы.

    9) Авторы заявили, что будущие действия детерминированы (строка 576) и зависят от полезности, следующей за немедленным вознаграждением. Если да, то действителен ли рисунок 3а? Если все будущие действия детерминированы, должен быть только один путь от настоящего к будущему, а не древовидная траектория.

    Спасибо, что подняли этот вопрос.Рисунок 3a действительно был ошибочным, и теперь мы пересмотрели его, выделив один путь, чтобы лучше представить нашу модель.

    10) Модель MF и обоснование ее включения в набор сравниваемых моделей требуют более четкого объяснения. Модель MF, по-видимому, не включает перехват для определения базовой вероятности принятия предложений по сравнению с отклонением, что затрудняет сравнение с другими моделями, в которых параметр исходной нормы может имитировать такой перехват.

    Мы назвали ее моделью MF, потому что она обновляет Q-значения в свете кэшированных значений следующего состояния (в отличие от 0-шаговой модели, которая учитывает только текущее состояние), но без компонента перехода состояния (в отличие от к моделям FT, отражающим переходы между состояниями, которые мы концептуализировали как управляемость).Все остальные компоненты, включая функцию полезности немедленного вознаграждения, а также переменную начальную норму и норму обучения, включенные в функцию полезности, являются общими для всех моделей-кандидатов. Как и другие модели-кандидаты, модель MF также включает в себя параметр начальной нормы, который фиксирует базовую вероятность принятия предложений по сравнению с отклонением. Сейчас мы пересмотрели рукопись, чтобы прояснить возможную путаницу.

    , строка 181: «Мы сравнили модели, которые рассматривали от одного до четырех шагов в будущем в дополнение к автономному социальному обучению («0-шаг») и обучению без использования моделей, несоциальному обучению с подкреплением («MF»).Модель с нулевым шагом рассматривает полезность только в текущем состоянии. Модель MF обновляет и кэширует значения выбора, которые отражают следующие состояния, но без компонента перехода состояний (в отличие от моделей FT, которые отражают переходы состояний, которые мы концептуализировали как управляемость). Все остальные компоненты, включая функцию полезности немедленного вознаграждения, а также переменную начальную норму и норму обучения, включенные в функцию полезности, являются общими для всех моделей-кандидатов.

    11) Тот факт, что vmPFC кодирует общее будущее + текущее значение (2-шаг), а не текущее значение (0-шаг), предполагает, что он может быть специально задействован в вычислении будущих значений, но авторы не сообщают напрямую о взаимосвязи между его деятельность и будущие ценности. Насколько коррелированы значения нулевой и двухступенчатой ​​моделей? И что более важно, если vmPFC связан с ОБЩИМ значением, а не с ТЕКУЩИМ значением, должно ли это означать, что vmPFC связан только с БУДУЩИМ значением? Может быть, имеет смысл разложить текущую и будущую стоимость как из выигрышной двухэтапной модели, так и сконструировать их в одну и ту же GLM без ортогонализации.

    Спасибо за этот комментарий. Первоначально мы считали фМРТ-анализ на основе моделей биологической проверкой моделей, а не способом очертить различные нейронные субстраты текущих и будущих значений. То есть отсутствие значимых значений отслеживания нейронных сигналов из 0-шаговой модели может свидетельствовать о том, что 0-шаговая модель менее правдоподобна, чем 2-шаговая модель на нейробиологическом уровне, несмотря на тот факт, что оценки значений сильно коррелируют между две модели (средний коэффициент корреляции равен 0.74 для контролируемого состояния и 0,84 для неконтролируемого состояния). Тем не менее, мы согласны с тем, что было бы интересно изучить, могут ли текущие и будущие значения в одной и той же (двухэтапной) модели кодироваться разными нейронными субстратами. Таким образом, мы запустили новый набор GLM как с текущими, так и с будущими значениями без ортогонализации. Мы обнаружили, что текущий только стоимостной сигнал был закодирован в vmPFC (пиковый воксель [2, 52, -4]) и dmPFC ([2, 50, 18]), а будущий стоимостной сигнал отслеживался с помощью правый передний островок ([34, 22, -12]), у порога P <.001, не исправлено. Хотя эти результаты не пережили более строгий порог, применяемый к основным результатам ( P FDR <0,05, k > 50), все они выдержали коррекцию малого объема при P SVC <0,05. Дополнение 2 к рисунку 5 отображалось как P <0,005, без поправок, k > 15. Вместе с нашим основным результатом эти результаты показывают, что vmPFC кодирует как текущие, так и общие значения, оцененные по двухэтапной модели FT. ; и что сигналы текущей и будущей стоимости также имели разные нейронные субстраты (dmPFC и островок).Теперь мы добавили этот новый анализ в SI (рис. 5 — дополнение к рисунку 2).

    12) Средняя контрастность результатов vmPFC в контролируемых и неконтролируемых условиях (строка 629). Почему авторы так поступили? Не лучше ли было бы посмотреть, по-разному ли представлена ​​«общая стоимость» между двумя условиями.

    Приносим свои извинения за неясность этого момента в предыдущей версии документа. Мы показали средние значения, потому что не было существенной разницы между двумя состояниями как при анализе всего мозга ( P FDR <.05), а также в анализе ROI (рис. 5с). На первый взгляд этот результат может показаться озадачивающим; однако это согласуется с результатами нашего компьютерного моделирования в том смысле, что люди имитировали 2 шага независимо от фактической управляемости среды и что для этого им нужно было задействовать vmPFC. Теперь мы добавили дополнительные разъяснения и обсуждение этого вывода в исправленной рукописи.

    , строка 325: «Эти анализы показали, что ЖИРНЫЕ сигналы в vmPFC отслеживают оценки значений, полученные из двухэтапной модели планирования, в обоих условиях ( P FDR < 0.05, к > 50; Рисунок 5a, дополнительный файл 1e), и между двумя условиями не было существенной разницы ( P FDR <0,05). Напротив, ответы BOLD в vmPFC не отслеживали оценки значений для каждого испытания из 0-шаговой модели даже при более либеральном пороге ( P <0,005 без поправки, k > 50; рисунок 5b, дополнительный файл 1f). (…) Эти результаты свидетельствуют о том, что люди использовали vmPFC для расчета прогнозируемой общей (текущей и будущей) ценности своего выбора во время дальновидного мышления.Кроме того, сигналы vmPFC были сопоставимы между двумя состояниями как при анализе всего мозга, так и при анализе ROI. В соответствии с результатами нашего поведенческого моделирования эти нейронные результаты еще раз подтверждают идею о том, что люди вычисляют суммарные значения выбора независимо от фактической управляемости социальной среды».

    Строка 419: «Кроме того, мы не обнаружили существенных различий в кодировании нейронных значений между состояниями. Эти результаты показывают, что участники все еще ожидали определенного уровня влияния (контролируемости) на своих партнеров, даже когда окружающая среда была фактически неконтролируемой.Кроме того, δ положительно коррелировал между условиями, что указывает на стабильность мысленно смоделированной управляемости в разных ситуациях внутри человека. Мы предполагаем, что люди все еще пытались смоделировать будущие взаимодействия в неконтролируемых ситуациях из-за их предпочтения и склонности к контролю (Leotti and Delgado, 2014; Shenhav et al., 2016)».

    13) Анализ взаимосвязи между весами vmPFC β и разницей между самоотчетными убеждениями в отношении управляемости и оценками управляемости, полученными с помощью модели (рис. 5 d и e), недостаточно изучен.Гипотеза о том, почему активность vmPFC может отслеживать этот показатель, неясна. Более того, связь между ними в неконтролируемом состоянии несколько слаба. Авторы должны сообщать о взаимосвязи между весами vmPFC β и каждым компонентом оценки различия (моделируемая и самоотчетная контролируемость) и четко мотивировать свою интуицию в отношении того, почему активация vmPFC может быть связана с этим показателем. Если авторы убеждены, что этот анализ важно включить, было бы целесообразно посмотреть, могут ли данные о мозге помочь объяснить поведенческие данные.Например, для этой цели может служить простая GLM: среднее_предложение ~ β(vmPFC) + самоотчет_контролируемость + модель_контролируемость. Обратите внимание, что авторам необходимо указать исследовательский характер, если они решат провести этот тип анализа.

    Спасибо за этот комментарий. Это был действительно исследовательский анализ. Таким образом, теперь мы разъяснили это в исправленной рукописи и переместили соответствующие результаты в SI. Мы стремились исследовать нейронные корреляты разъединения убеждений и поведения, потому что увидели несоответствие между самооценкой убеждений и параметром δ, особенно для контролируемого состояния ( r = .004, Р = .98; хотя для неуправляемого состояния существует умеренная корреляция: r = -0,43, P < ,01), которую мы не ожидали и которая показалась довольно интересной. Поэтому мы исследовали взаимосвязь между нейронной чувствительностью отдельных лиц к общим значениям решений в vmPFC и каждой из двух мер, а также исследовали, опосредует ли чувствительность vmPFC взаимосвязь между мерами. Однако коэффициенты ROI vmPFC не коррелировали ни с каждым отдельным компонентом, ни с воспринимаемой управляемостью (Контролируемое состояние: r = .05, P = .76; Неуправляемое состояние: r = 0,21, P = ,18) или δ (Управляемое состояние: r = 0,23, P = ,11 Неуправляемое состояние: r = -0,27, Р = ,07). Чтобы прояснить исследовательский характер нашего анализа, мы отредактировали соответствующие разделы следующим образом.

    , строка 351: «Кроме того, в ходе исследовательского анализа мы изучили поведенческую значимость этих нейронных сигналов в vmPFC, помимо отслеживания значений в каждом испытании.[…] Эти результаты показывают, что значение кодирования vmPFC сигналов ценности может зависеть от контекста — и что повышенная передача сигналов vmPFC в неконтролируемых ситуациях связана с чрезмерно оптимистичными убеждениями в отношении управляемости».

    Кроме того, мы провели линейную регрессию, предложенную рецензентами. Результаты показали, что только δ, а не коэффициент ROI vmPFC или воспринимаемая управляемость предсказывали средний размер предложения (ответ автора, таблица 1). Однако эта регрессия не исследует взаимосвязь между нейронной чувствительностью и разъединением убеждений и поведения, и поэтому мы не добавили результат в исправленную рукопись.

    Расчетный ГП т р
    Перехват 2,87 0,61 4,70 0,00
    vmPFC -0,26 0,16 -1,60 0,12
    ПК 0,01 0.01 1.51 0.14 0.14
    Δ 1.76 0.21 8.34 0.00

    14) Авторы могут также указать нейронные корреляты внутренней нормы и ошибки предсказания нормы (строка 544). Если участники действительно приобрели социальную управляемость посредством обучения, они могут сформировать разные внутренние нормы в этих двух условиях, следовательно, ошибка предсказания нормы также может различаться.

    Спасибо за эту прекрасную подсказку. Теперь мы провели новый набор анализов всего мозга, чтобы изучить нейронные корреляты ошибок предсказания нормы и внутренних норм, введя их как параметрические модуляторы в две отдельные GLM.

    Сигналы ошибки предсказания нормы обнаружены в вентральном стриатуме (ВС; [4, 14, -14]) и правом переднем островке ([32, 16, -14]) для контролируемого состояния, а также в передней поясной коре ([2, 46, 16]) для неуправляемого состояния при P FWE <.05, исправлен малый объем. Было предложено, чтобы эти области кодировали ошибки прогнозирования в аналогичном контексте обучения нормам (Xiang et al., 2013). Затем мы сравнили два состояния и обнаружили, что активация вентрального полосатого тела ([4, 14, -14]) и правой передней доли ([32, 16, -14]) была значительно выше для контролируемого состояния, чем для неконтролируемого. ( P FWE <0,05, с поправкой на малый объем), тогда как активация ACC ([2, 46, 16]) в неконтролируемом состоянии не была значительно выше, чем в контролируемом состоянии при том же пороге.Рисунок 5—дополнение 3 к рисунку отображалось при P < 0,05, без поправки, k > 120.

    Связанные с нормой ЖИРНЫЕ сигналы были обнаружены в вентральном полосатом теле ([10, 16, -2]) для Контролируемого состояния, а также в правой передней части островка ([28, 16, -6]) и миндалевидном теле ([18 , -6, -8]) для Неуправляемого состояния при P FWE <0,05, малый объем скорректирован. Однако контраст всего мозга не показал разницы между условиями. Рисунок 5—дополнение к рисунку 4 отображалось по адресу P <.01, без поправок, к > 50.

    (15) Конкретные аспекты плана эксперимента могли повлиять на наблюдаемые результаты неконтролируемым образом. Например, в контролируемых и неконтролируемых условиях различаются не только величина и управляемость результатов, но и неопределенность. Вполне возможно, что менее изменчивые предложения, встречающиеся в контролируемом состоянии, могли повлиять на некоторые результаты. Авторы должны признать возможную роль автокорреляции и неопределенности в поведенческих результатах и ​​результатах моделирования.

    Спасибо, что подняли этот вопрос. Автокорреляция и неопределенность действительно являются неотъемлемыми чертами обладания контролем. Чтобы решить эту проблему, мы изучили взаимосвязь между неопределенностью/автокорреляцией и нашими ключевыми переменными результата. С этой целью мы сначала использовали неопределенность как стандартное отклонение предложений в каждом условии («SD предложения»). Мы ввели SD предложения с переменной условия в регрессии, предсказывающей параметр δ (∆ ~ 1 + SD предложения + условие) и самооценку воспринимаемой управляемости (воспринимаемый контроль ~ 1 + SD предложения + условие).Результаты показали, что условие по-прежнему предсказывает δ (β = 0,36, P <0,05; дополнительный файл 1g a), тогда как SD предложения не оказывает существенного влияния на δ (β = -0,03, P = 0,92; Дополнительный файл 1g а). Точно так же для самооценки управляемости условие (β = 21,09, P <0,001; дополнительный файл 1g b) имело значительный эффект, тогда как предложение SD не имело (β = 15,60, P = 0,16; Дополнительный файл 1g б).

    Затем, чтобы изучить проблему автокорреляции, мы вычислили выборочную автокорреляцию предложений, используя функцию «автокорреляция» в MATLAB.Действительно, 30 из 48 субъектов показали значительную автокорреляцию при задержке 1 («ACF1») для контролируемого состояния, тогда как ни у одного из них не было значимой автокорреляции для неконтролируемого состояния. Затем мы ввели ACF1 в регрессионную модель, аналогичную указанной выше. Мы обнаружили, что для δ эффект состояния стал незначительным (β = 0,46, P = 0,07; дополнительный файл 1g c), и все еще не было значительного эффекта ACF1 (β = -0,21, P = 0,59; Дополнительный файл 1g c). Для воспринимаемой управляемости эффект состояния был незначительным (β = 18.14, P = 0,05; Дополнительный файл 1g d), но эффект ACF1 не был значительным (β = 7,93, P = 0,58; дополнительный файл 1g d). Мы добавили эти результаты в дополнительную информацию (дополнительный файл 1g).

    Таким образом, мы не нашли доказательств того, что неопределенность или автокорреляция оказали серьезное влияние на наши показатели управляемости. Однако учет автокорреляции ослаблял влияние условия управляемости. Мы добавили это как ограничение исследования в Обсуждение.

    , строка 466: «Кроме того, задание, тщательно контролирующее неопределенность и автокорреляционные помехи, поможет лучше понять кумулятивный эффект социального контроля. Хотя мы не нашли доказательств того, что неопределенность или автокорреляция повлияли на ожидаемое влияние или самооценку управляемости, мы обнаружили, что влияние состояния на ожидаемое влияние и самооценку воспринимаемой управляемости стало незначительным при контроле автокорреляции ( P = 0.07 для ожидаемого влияния; для самооценки управляемости P = 0,05) (дополнительный файл 1g)».

    (16) Более того, просьба к участникам повторно оценить свое восприятие управляемости почти наверняка повлияла и усугубила влияние этого фактора на выбор. Было бы очень полезно провести дополнительное онлайн-исследование, исключающее эти рейтинги, чтобы убедиться, что эффекты, зависящие от управляемости, по-прежнему очевидны в таком случае.

    Извините за отсутствие разъяснений в исходном тексте.На самом деле участников не просили неоднократно оценивать восприятие управляемости в рамках испытаний. Это было сделано намеренно, потому что мы разделяли ту же озабоченность, которую вы здесь выразили. Таким образом, мы намеренно избегали такой проблемы, попросив участников только оценить свое восприятие управляемости в конце задания . Теперь мы разъяснили этот момент в исправленной рукописи.

    Строка 98: «В конце задания, после того, как все испытания были завершены, участники оценили, насколько, по их мнению, они контролировали предложения своих партнеров в каждом условии, используя шкалу от 0 до 100 («самооценка управляемости» здесь и далее). ).В исследовании фМРТ в 60% испытаний участников спрашивали об их эмоциональном состоянии («Как вы себя чувствуете?») по шкале от 0 (недовольны) до 100 (счастливы) после того, как они сделали выбор (т. е. 24 балла). рейтинги в зависимости от состояния; см. рис. 1 — дополнение к рисунку 1)».

    [Примечание редактора: перед принятием были предложены дальнейшие изменения, как описано ниже.]

    Основная проблема заключается в том, что рукопись не обеспечивает достаточно сильной поддержки утверждения о том, что vmPFC поддерживает перспективное планирование, особенно в свете новых нейровизуализационных анализов, выполненных в рамках этого пересмотра.У рецензента 3 есть конкретное предложение о том, как можно усилить это утверждение с помощью сравнительного анализа моделей. Если дополнительные доказательства претензии не найдены/предоставлены, их следует смягчить. Рецензент 2 также задается вопросом, полезно ли и разумно ли сохранять модель MF в наборе сравниваемых моделей, и оба рецензента отмечают несколько областей, требующих уточнения, большей методологической детализации или дальнейшей интерпретации.

    Пожалуйста, внимательно рассмотрите каждое из предложений рецензентов при редактировании рукописи.

    Спасибо вам и всем рецензентам за ваши содержательные комментарии. Мы очень рады, что все рецензенты находят пересмотренную рукопись значительно улучшенной. Мы особенно благодарны рецензентам за эти два последних предложения. Следуя предложению рецензента 3, мы реализовали сравнение нейронных моделей с использованием рекомендуемого набора инструментов MACS; этот анализ дополнительно подтвердил наши выводы, связанные с vmPFC, и соответствующие методы/результаты были добавлены в пересмотренную рукопись.Следуя предложению рецензента 2, мы удалили модель MF из основного текста. Наконец, мы также приложили все усилия для решения всех остающихся проблем. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим пошаговым ответом ниже.

    Рецензент №2:

    Авторы значительно переработали свою рукопись и рассмотрели ряд проблем, поднятых в первоначальном обзоре, с их дополнительным анализом и подробными разъяснениями. Я особенно ценю то, что авторы набрались смелости погрузиться в прямое сравнение результатов между социальными и несоциальными группами, что дало новые идеи.Кроме того, исправленное введение содержит больше информации, дающей пищу для размышлений, и включает в себя соответствующую литературу. Теперь выводы лучше подтверждаются в их нынешнем виде, и эти результаты, безусловно, станут захватывающим дополнением к литературе по нейробиологии социальных решений.

    Здесь у меня есть несколько дополнительных моментов, больше для уточнения.

    (1) В ответ на комментарий № 2 авторы могут распаковать значимый результат взаимодействия, чтобы явно показать, «что несоциальный контекст снижает влияние нПЭ на эмоциональные чувства.Также в той же модели LME меня интересует значимое взаимодействие «Контролируемое × социальная задача (***)» (β = -5,06). Значит ли это, что в группе Контролируемое + Социальное рейтинг эмоций ниже Как бы авторы интерпретировали это открытие?

    Спасибо за это предложение. Чтобы раскрыть эффект взаимодействия ошибки прогнозирования нормы и типа задачи, мы провели остаточные корреляции и нанесли на график средний коэффициент на рисунке 2 — дополнение к рисунку 1h. В частности, мы использовали коэффициенты регрессии из исходной регрессии со смешанным эффектом («рейтинг эмоций ~ предложение + ошибка прогнозирования нормы + условие + задача + задача * (предложение + ошибка прогнозирования нормы + условие) + (1 + предложение + ошибка прогнозирования нормы | предмет)’) и рассчитали остаток, который следует объяснить разным воздействием нПЭ между социальными и несоциальными задачами.Коэффициенты корреляции между остатками и nPE были построены для каждого условия задачи. Обратите внимание, что несоциальная группа была закодирована как контрольная группа (0 для идентификатора группы) в регрессии. Мы также добавили этот рисунок в нашу рукопись как Рисунок 2 — дополнение к рисунку 1h. Этот результат указывает на то, что влияние nPE на эмоции было сильнее в социальном, чем в несоциальном компьютерном задании, раскрывая интересный совместный вклад PE и социального контекста в субъективные состояния. Мы предполагаем, что это связано с межличностным характером социальной версии игры, и предполагаем, что причина этого эффекта заслуживает дальнейшего изучения в будущих исследованиях.

    Что касается взаимодействия «Контролируемое × социальная задача», мы применили аналогичный остаточный подход и обнаружили, что оценка эмоций была ниже в социальном и контролируемом состоянии по сравнению с другими комбинациями типа «условие × тип задачи» (рисунок 2 — дополнение к рисунку 1i). Мы предполагаем, что осуществление контроля над другими людьми — по сравнению с отсутствием необходимости контролировать других людей или игрой с компьютерными партнерами — может потребовать больше усилий (как показывают наши результаты RT). Намеренное уменьшение доли денег других людей также может вызвать чувство вины.Теперь мы добавили эту цифру к рисунку 2 — дополнение к рисунку 1i.

    (2) В ответ на комментарий № 5 относительно времени отклика с дополнительным анализом LME, интересно, какая функция распределения использовалась? Мы знаем, что данные RT обычно имеют положительную асимметрию, поэтому логарифмическая норма или смещенная логарифмическая норма должны быть более точными.

    Спасибо за ваше предложение. Наши предыдущие результаты были основаны на нормальном распределении. Следуя предложению рецензента, мы повторно прогнали регрессии, используя логарифмически нормальную функцию.Новые результаты, связанные с «выбранным значением», были аналогичны предыдущей версии (таблица ответов автора 2) в том смысле, что значимым был только эффект условия (таблица ответов автора 3).

    28,72 -2.98 0.096
    Имя SEL SE T T DF P-Value P-значение
    Tribacts 1.60 0.06 2860 0,000
    Условие (***) 0,13 0,03 4,39 2860 0,000
    Conflict (**) -0,04 0.01 -2.98 2860 0,003 0.003
    0,03 0,02 1.66 2860
    Имя SEL SE T T DF P-значение P-значение
    Intercept 1.52 0.06 0.06 24.43 2860 0.000
    0.21 0.0.21 0.06 2860 0,000
    0,01 0.48 2860 0,630 0.630
    Состояние × Выбранное значение 0.00 0.01 -0.80 2860 0.426

    Мы запустили линейную модель со смешанным эффектом (RT ~ 1+ условие + выбранные значения + условие * выбранные значения + (1+ выбранные значения | предмет)) для проверки того, предсказывают ли выбранные значения время отклика.Мы обнаружили, что ни коэффициент выбранного значения (β = 0,00, P = 0,63), ни член взаимодействия (β = -0,00, P = 0,43) не были значимыми, в то время как влияние условия было значительным (β = 0,21). , p < 0,001, что соответствует рисунку 2 — дополнение к рисунку 3а). *** Р < 0,001

    Мы запустили линейную модель со смешанным эффектом (RT ~ 1+ условие + конфликт + условие * конфликт + (1+ конфликт | субъект)) для проверки того, влияют ли конфликты (значения выбранного действия — значения невыбранного действия) на время отклика.Как конфликт (β = -0,04, p <0,005), так и условие (β = 0,13, p <0,001) оказали значительное влияние, в то время как эффект взаимодействия отсутствовал (β = 0,03, p = 0,10), что позволяет предположить, что конфликт действительно оказал значительное влияние на RT. ** Р < 0,01; *** Р < 001.

    Новый регрессионный анализ, изучающий «конфликт», также показал результаты, аналогичные предыдущей версии (таблица ответов автора 3), за исключением того, что эффект взаимодействия условия x конфликта стал значительным (дополнительный файл 1d) по сравнению с маргинальным в предыдущей версии.Мы заменили предыдущие результаты этими новыми результатами.

    (3) Я сохраняю свой первоначальный комментарий относительно включения модели MF. Задача детерминирована — участники получают то, что появляется, если принимают, и 0, если отказываются. На самом деле модель делает совершенно другой прогноз: согласно обновлению значения Q, если участник выбрал «принять» и затем действительно получил вознаграждение, то он должен повторить «принять». Но в текущем дизайне задания такая «положительная обратная связь» заставит участников почувствовать, что с ними, возможно, слишком легко играть, и они с большей вероятностью выберут «отклонить» в следующем испытании.По сути, модель MF даже не отражает поведенческий паттерн задачи, поэтому она не кажется хорошей базовой моделью. Скорее, 0-шаговая модель вполне годится для использования в качестве эталонной модели.

    Спасибо за предложение. Мы согласны с тем, что модель MF явно не отражала поведение реальных субъектов во время этой игры социального взаимодействия, и теперь результаты MF удалены из основного текста. Для полноты картины мы сохранили описания и результаты, относящиеся к MF, на рис. 3 — дополнение к рисунку 5 для читателей, которым это может быть интересно.

    Рецензент №3:

    Авторы предприняли очень значительные усилия, чтобы ответить на различные вопросы и внести соответствующие поправки в свою статью. Таким образом, исправленная версия является более полной, и я считаю, что основной аргумент статьи стал более сильным.

    Во многих случаях авторы соответствующим образом скорректировали свой язык, чтобы лучше согласовать свои выводы с данными (например, переименовав параметр ожидаемого влияния параметра δ), и я думаю, что эта статья может стать интересным дополнением к этой области.

    Тем не менее, я все еще немного скептически отношусь к результатам нейровизуализации и считаю, что некоторые ограничения парадигмы могут быть обсуждены более подробно.

    А. Нейровизуализация.

    Авторы провели ценный дополнительный анализ сигналов норм и ошибок прогнозирования норм, которые могут представлять интерес для данной области. Но я считаю, что наши основные опасения по поводу эффектов vmPFC не были полностью решены. Действительно, авторы все еще пишут, что vmPFC конструирует «общую ценность (как текущую, так и будущую) текущих действий, когда люди занимаются перспективным планированием во время социального обмена».Однако при разделении анализа текущих и будущих значений кодирование будущих значений было обнаружено в островковой доле, тогда как vmPFC кодировало только текущие значения. Авторы утверждают, что отсутствие кодирования общих значений, полученных из 0-шаговой модели FT, свидетельствует в пользу перспективного планирования, но может случиться так, что это отсутствие доказательств обусловлено более плохим соответствием текущих (а не общих) значений. по этой более простой модели. Чтобы лучше обосновать свое заявление о роли vmPFC, авторы могут захотеть выполнить сравнение моделей на нейронном уровне путем сравнения GLM (например, с использованием набора инструментов MACS), включая только текущее значение, текущее значение и будущее значение, только будущее значение или Общая стоимость.В качестве альтернативы они могут анализировать остатки первого уровня, полученные с помощью GL-модели, включая текущую стоимость, будущую стоимость и общую стоимость (все на основе FT-2). Если их интерпретация верна, GLM, оснащенные параметрическим регрессором для общей стоимости, должны быть связаны с меньшими остатками в vmPFC.

    Спасибо за этот проницательный комментарий, который еще больше укрепил статью. Следуя вашему предложению, мы провели сравнение моделей на нейронном уровне с помощью набора инструментов MACS.Мы сравнили четыре различных ОЛС: (i) ОЛС с общей стоимостью (TV) как один регрессор (наш исходный ОЛС), (ii) ОЛС с текущей и будущей стоимостью (CVandFV) как два регрессора (без ортогонализации), (iii) GLM только с текущей стоимостью (CV) и (iv) GLM только с будущей стоимостью (FV). Все регрессоры стоимости были оценены с помощью двухэтапной модели прогнозного мышления (FT). Мы обнаружили, что наш исходный GLM с общим значением имел явно более высокую вероятность превышения в vmPFC по сравнению с другими GLM-кандидатами.Мы добавили эти результаты в нашу рукопись в виде рисунка 5 — приложение к рисунку 3 и кратко обсудили их в разделе «Результаты».

    Строка 333 (номера строк основаны на чистой версии): мы также провели сравнение моделей на нейронном уровне с использованием набора инструментов MACS (см. рис. 5 — подробнее см. рис. 3) и обнаружили, что vmPFC кодирует общие значения, а не только текущие или будущих значений.

    Что касается анализа разрыва между поведением и убеждениями, то я думаю, что было бы более разумно изучать соотношение, а не разницу между поведением и субъективными сообщениями, поскольку эти два показателя качественно различны.

    Спасибо за предложение. Чтобы уточнить, обе меры были стандартизированы до того, как мы рассчитали расстояние. Наша мера — это просто расстояние со знаком между стандартизированным убеждением и стандартизированным δ, или подписанное и масштабированное «расстояние отключения», как показано на изображении ответа автора 1 (наша мера = √(2 * [расстояние отключения] 2 )). Этот подход широко используется в литературе по когнитивной нейробиологии (Carter et al., 2012; Chung et al., 2015; Zhu et al., 2014).

    Мы считаем, что такое евклидово расстояние — лучший способ операционализировать «разъединение», чем отношение, потому что отношение приводит к неравным весам. Например, мы намерены количественно определить различия между [поведением: 1 и убеждением: 2] и [поведением: 2 и убеждением: 1], чтобы они имели одинаковую величину, но противоположные знаки.Предлагаемые меры отношения генерируют разные величины (1/2 = 0,5 и 2/1 = 2), тогда как евклидово расстояние фиксирует разницу в знаках, сохраняя величину расстояний такой же, как мы предполагали (1-2 = -1 и 2). -1=1).

    Наконец, возможно, стоит предоставить читателю краткое обсуждение других нервных субстратов, обнаруженных в ходе самых последних анализов (dmPFC, островок, полосатое тело и т. д.).

    Спасибо за предложение. Мы обсудили результаты в разделе результатов.

    Строка 356: «Кроме того, мы проверили, отслеживаются ли в мозгу ошибки предсказания нормы (nPEs) и сами оценки нормы из двухэтапной модели FT. Мы обнаружили, что nPE кодируются в вентральном стриатуме (VS; [4, 14, -14]) и правой передней части островка (rAI; [32, 16, -14]) для контролируемого состояния (рис. 5 — дополнение к рисунку 4a). ), в то время как эти сигналы были обнаружены в передней поясной коре (ACC, [2, 46, 16]) для неуправляемого состояния (рис. 5 — дополнение к рисунку 4б) на уровне P FWE <.05, исправлен малый объем. […] В совокупности эти результаты показывают, что уровень управляемости социального взаимодействия модулирует нейронное кодирование представления и адаптации внутренних норм, расширяя наши предыдущие знания о вычислительных механизмах обучения нормам (Gu et al., 2015; Xiang et al. , 2013)."

    Б. Поведенческая парадигма.

    Я считаю, что авторам следует предоставить более подробную информацию о методах и признать некоторые ограничения в их обсуждении.

    Во-первых, если я не ошибаюсь, метод, используемый для определения порядка блоков (т. е. сначала C или U), не сообщался. Была ли «иллюзия контроля» в неуправляемом состоянии обусловлена ​​подмножеством участников, которые первыми прошли контролируемый блок? Если это так, то это может добавить правдоподобия интерпретации субъективных рейтингов управляемости в неуправляемом состоянии как «иллюзии контроля» (сохранение априорного контроля). Другими словами, я думаю, что авторам следует воздержаться от трактовки необработанного значения этих оценок как иллюзии контроля (возможно, не все участники поняли смысл оценки, возможно, им было лень подводить курсор к 0 и т.).

    Порядок условий был уравновешен (см. строки 76 и 875 рукописи). Здесь мы также обращаемся к двум различным аспектам вашего комментария ниже.

    1) Относительно изучения потенциального эффекта порядка и предлагаемого потенциального «байесовского» объяснения сообщаемого поведения: Это интересная и привлекательная гипотеза, которую мы сейчас рассмотрели. Тем не менее, мы не выявили какого-либо эффекта порядка с точки зрения ожидаемого влияния или управляемости, о которой сообщали сами (Дополнительный файл 1h), предполагая, что не было доказательств того, что «иллюзия контроля» была вызвана первым завершением контролируемого блока.Приоритеты управляемости могут все еще существовать у испытуемых, но, судя по нашим данным, такие априорные факторы скорее связаны с ранее существовавшими индивидуальными различиями (например, детским опытом контролируемости окружающей среды), чем априорные факторы, вызванные задачами как таковыми. Хотя мы не изучали эти индивидуальные различия, будущие исследования могли бы систематически исследовать этот интересный вопрос. Мы добавили это в наше обсуждение.

    Хотя мы не обнаружили какого-либо влияния порядка на ожидаемый параметр влияния или самооценку убеждений, потребуются дальнейшие исследования для более тщательного изучения априорных факторов, вызванных задачей.ПК представляет самооценку воспринимаемой управляемости. C представляет контролируемое состояние, а U представляет неконтролируемое состояние.

    2) Относительно потенциально зашумленных отчетов испытуемых: действительно, всякий раз, когда мы включаем самоотчеты испытуемых в эмпирические исследования, всегда существует риск того, что эти отчеты потенциально зашумлены и отражают факторы, не связанные с заданием (например, слишком ленив, чтобы переместить курсор). ). На самом деле, это давняя тема для обсуждения в истории психологии и когнитивной нейронауки (т.грамм. см. Стоун, Артур А. и др., Наука самоотчета: значение для исследований и практики. 1999 для обзора). Тем не менее, большинство исследователей согласны с тем, что субъективные данные по-прежнему ценны, поскольку они предлагают уникальное понимание — и, возможно, самое прямое понимание — субъективного мира, что также характерно для исследований человека. Основываясь на наших результатах, мы предполагаем, что обе меры (объективная и субъективная) способствуют иллюзии контроля. Для целей этой рукописи мы прояснили эти моменты по всему тексту и отклонили любые прямые утверждения, основанные на единственной связи между самоотчетами и иллюзией контроля.

    Хотя это не обязательно подразумевает иллюзию контроля, тот факт, что участники все еще полагались на перспективное планирование в условиях неконтролируемости (как указано параметром ожидаемого значения), по-видимому, помешал авторам действительно изолировать нейронные субстраты стратегической управляемости. зависимое перспективное планирование, и поэтому его можно было бы назвать ограничением парадигмы.

    Спасибо за этот комментарий. Мы добавили это ограничение в раздел «Обсуждение».

    Строка 501: «Во-вторых, отсутствие четких инструкций по различным условиям управляемости в нашем исследовании могло повлиять на степень, в которой люди используют управляемость и развивают иллюзию контроля. Будущие исследования, реализующие явные инструкции, могут лучше подойти для изучения поведения, связанного с управляемостью, и нейронных субстратов».

    Я считаю важным также прямо упомянуть тот факт, что треть и четверть данных были исключены из анализа поведенческих данных и данных фМРТ (т.е. первые и последние пять попыток каждого блока) соответственно, и может быть обсуждено обоснование этого исключения.

    Спасибо за этот комментарий. Мы добавили общее количество испытаний в абзац, чтобы было понятнее исключаемое соотношение.

    Строка 193: «При подборе модели мы исключили первые пять испытаний из 40 испытаний для выборки фМРТ (30 испытаний для онлайн-выборки), чтобы исключить начальное исследовательское поведение и сосредоточиться на стабильной оценке управляемости.Мы также исключили последние пять испытаний, потому что испытуемые могли выбрать другую стратегию к концу взаимодействия (например, «обналичить деньги» вместо того, чтобы пытаться поднять предложение выше)».

    Авторы написали, что «задача, тщательно учитывающая неопределенность и автокорреляционные помехи, поможет лучше понять кумулятивные эффекты социальной управляемости», что является хорошим началом, но, по моему мнению, было бы важно прямо признать, что изменение управляемости было смешивается с изменением неопределенности в отношении предстоящих предложений.

    Спасибо за этот комментарий. Мы пересмотрели эту часть в обсуждении.

    Строка 496: » Мы не нашли доказательств того, что неопределенность или автокорреляция повлияли на ожидаемое влияние или управляемость, о которой сообщают сами, и что снижение неопределенности может быть неотъемлемой чертой управляемости (дополнительный файл 1g). Тем не менее, будущие экспериментальные планы, которые отделяют изменение неопределенности от изменения управляемости, могут лучше учитывать потенциально различные эффекты управляемости и неопределенности на поведение выбора и нейронные реакции.

    Мне было бы любопытно услышать мнение авторов о том, почему участники онлайн-исследования (и в некоторой степени в лаборатории) чаще соглашались на низкие предложения в контролируемом состоянии. Это кажется каким-то нелогичным и может означать, что участник вел себя более «автоматически» и настойчиво в контролируемом состоянии.

    В связи с этим последним пунктом, возможно ли, что параметр δ (или ожидаемое влияние) просто фиксирует персеверативную тенденцию в отклонении/принятии предложений? Этим можно объяснить разрыв между поведением и убеждением, а также положительное значение этого параметра в неконтролируемом состоянии, коррелирующее с контролируемым.То, что настойчивость увеличивается в контролируемом состоянии, было бы логичным (поскольку это состояние позволяет участникам достичь своей цели, делая это), и поэтому оно по-прежнему будет представлять интерес в контексте этого исследования социальной управляемости. Возможно, авторы могли бы исключить эту возможность, запустив добавление в свою модель механизма персеверации, как это часто делается в литературе по RL?

    Спасибо за этот комментарий. Во-первых, относительно того, почему онлайн-участники, казалось, чаще соглашались с низкими предложениями в контролируемом состоянии, мы хотели бы отметить, что определенный тип субъектов был чрезмерно представлен в корзине с низкими предложениями — те, у кого низкое ожидаемое влияние (δ). и, таким образом, получили более низкие предложения (но все же с большей вероятностью примут эти низкие предложения).Лица с высоким значением δ с гораздо меньшей вероятностью — а иногда и никогда — получали самые низкие предложения и, таким образом, были недостаточно представлены в ячейке «низкое предложение» в контролируемом состоянии. В отличие от контролируемого состояния, в неконтролируемом состоянии у всех было одинаковое количество низких предложений. Таким образом, чрезмерная представленность субъектов с «низким δ» и недостаточная представленность с «высоким δ» является основной причиной того, что низкие предложения более приемлемы в контролируемом состоянии.

    Во-вторых, как наш предыдущий анализ RT, так и новый анализ коэффициента сдвига свидетельствуют о том, что настойчивость, вероятно, будет меньше, а не больше, преобладающей в контролируемом состоянии.Привычное поведение и поведенческая настойчивость, как правило, связаны с более быстрым реагированием (например, см. Hardwick et al., «Зависимая от времени конкуренция между целенаправленной и привычной подготовкой к реагированию». ; Керамати, Дезфули и Пирей, «Компромисс между скоростью и точностью между привычными и целенаправленными процессами», PLoS, вычислительная биология, , 7.5 (2011): e1002055). Здесь мы обнаружили, что испытуемые-люди демонстрировали более продолжительное, а не более короткое RT в контролируемом состоянии (рис. 2d), что позволяет предположить, что они, вероятно, будут больше обдумывать, чтобы использовать контролируемость.

    Мы также провели новый анализ для изучения коэффициента сдвига (т. е. количества испытаний, в которых выбор был смещен по сравнению с предыдущим испытанием, деленного на общее количество испытаний). Мы обнаружили, что коэффициент сдвига был выше, а не ниже, для контролируемого состояния, чем для неконтролируемого состояния (среднее C = 52,5%, среднее U = 36,2%, t (47) = 6,62, P < 0,001), а коэффициент сдвига не коррелировал между двумя условиями ( R = .24, P = 0,10). Вместе с анализом RT эти результаты свидетельствуют о том, что испытуемые с меньшей вероятностью проявляли привычку в контролируемом состоянии. Теперь мы добавили новый анализ передаточного отношения на рис. 2 — дополнение к рисунку 4.

    https://doi.org/10.7554/eLife.64983.sa2

    В ваших производственных системах важна управляемость

    Сегодня я объясню, почему управляемость жизненно важна для ваших производственных систем и почему так важно иметь наблюдаемые системы.Управляемость является следствием концепции, связанной с наблюдаемостью, из теории систем управления. В настоящее время люди много говорят о наблюдаемости в операционных и производственных системах. Но эти термины применяются к тестированию программного обеспечения уже несколько лет.

    Я ни в коем случае не пытаюсь добавить в отрасль новое модное словечко — черт возьми, их уже так много! Но, взглянув на концепцию этого термина в контексте производственных систем и на то, как он связан с наблюдаемостью, я нашел интересным написать о практиках, лежащих в основе управляемости.

    В этом посте я расскажу, что такое управляемость и как она связана с производственными системами. Затем я поделюсь несколькими практиками и рекомендациями, которые могут оказаться полезными для управления вашими системами.

    Итак, начнем с определения управляемости .

    Что означает

    Управляемость ?

    Позвольте мне использовать определение управляемости из Википедии, очень простое и понятное:

    Управляемость  является важным свойством системы управления, и свойство управляемости играет решающую роль во многих задачах управления, таких как стабилизация  неустойчивых систем с помощью обратной связи или оптимальное управление.

    Все мы знаем, что в большинстве случаев системы становятся нестабильными, когда происходит развертывание. Поэтому большинство людей предпочитают как можно дольше откладывать развертывание. Но DevOps и SRE изменили это мышление, приняв на себя риск того, что что-то пойдет не так. Ключевым моментом здесь является то, как быстро вы можете реагировать, когда система нестабильна, и затем возвращать ее к оптимальному управлению.

    Один из способов узнать, что что-то не так, для вас и вашей команды — получить обратную связь, наблюдая за свойствами системы снаружи.Но наблюдать, не предпринимая действий, бесполезно. Тогда вы понимаете его внутренности и можете правильно и эффективно стабилизировать систему, а не сражаться в темноте. Другими словами, вам нужна наблюдаемость, чтобы иметь представление о системе. Без наблюдаемости трудно понять, где вам нужно предпринять действия для управления системой.

    Управляемость — это действия, основанные на обратной связи. Какой отзыв? Обратная связь, которую вы получаете, наблюдая за своими системами.

    Имея возможность наблюдения, вы можете лучше понять систему и иметь возможность управлять ею, особенно когда происходит развертывание.Итак, я собираюсь сосредоточиться на объяснении того, как управляемость применяется к возможности изменять систему — во время развертывания — без ущерба для стабильности системы или, по крайней мере, стабилизировать ее, когда она становится нестабильной.

    Существуют способы и методы, которые вы можете адаптировать к своим потребностям, чтобы поддерживать оптимальный контроль над системой. Позвольте мне поделиться несколькими.

    Бюджет ошибок полезен

    Прежде чем вы начнете управлять системами, вам нужно знать, как выглядит «нормальный». Уже недостаточно заботиться только о том, когда системы полностью отключены; это очевидные проблемы, которые вам нужно контролировать.Но как насчет тех проблем, которые вы можете не видеть, но замечают некоторые из ваших клиентов? Если ваша система не поддается наблюдению, вы не сможете быстро реагировать на неизвестные факторы, которые могут сделать систему ненадежной.

    Иметь надежные системы может быть сложно и дорого. И пользователи могут даже не заметить, в зависимости от уровня, который вы определяете для надежности. DevOps и SRE принимают на себя риски, и SRE знает, когда остановить или продолжить изменение системы, используя бюджеты ошибок.

    Бюджет ошибок — это толерантность службы к риску или, так сказать, время, в течение которого система может быть недоступна.Например, если ваша цель доступности составляет 99,9 % времени, бюджет ошибок составляет 0,1 % или 48,83 минуты в месяц.

    Бюджеты ошибок вынуждают команды вносить постепенные изменения в систему. В противном случае команда может потратить весь бюджет ошибок, который у них есть, на поддержание стабильности системы каждый раз, когда вы вносите существенные изменения.

    Внедрить развертывание с практически нулевым временем простоя

    Существует несколько методов и приемов, которые помогут вам постепенно вносить изменения в систему. Когда вам нужно внести значительные изменения, например изменить архитектуру, использование флагов функций может помочь вносить постепенные изменения.Флаги функций снижают вероятность простоя в системе, поскольку вы контролируете включение (включение/выключение) функции для обеспечения управляемости.

    Другой метод заключается в использовании сине-зеленых (B/G) развертываний, когда вы заменяете рабочую среду на ту, которую вы тестировали, не затрагивая реальных пользователей. Но B/G может быть дорогостоящим, в зависимости от архитектуры, поэтому другим популярным методом является реализация канареечных выпусков.

    С канареечными выпусками вы постепенно вносите небольшое изменение в систему.Новое изменение (канарейка) может быть протестировано сначала на внутренних пользователях, а затем на небольшой части пользователей. Если вы наблюдаете, что все в порядке, вы делаете полный откат или можете сделать откат, если вы видите проблемы.

    Возможность развертывания при одновременном сокращении времени простоя поможет вам поддерживать оптимальный контроль над системой. Вы также можете повысить управляемость с помощью таких методов, как инфраструктура как код, управление конфигурацией и работа с производственными средами.

    Создание отказоустойчивой системы

    Продолжая исходить из того, что системы будут выходить из строя, и лучше, если вы пойдете на риск, очень важно создать отказоустойчивую систему, чтобы поддерживать ее стабильность. Вы можете начать с размышлений о том, сколько раз система может выйти из строя.

    Как я уже говорил, в большинстве случаев система становится нестабильной, когда мы вносим новое изменение. Но также бывают случаи, когда система выходит из строя по причинам, которые вы не можете контролировать, например, потеря хост-компьютера у вашего облачного провайдера или удаление сервера базы данных по ошибке.

    Вместо того, чтобы пытаться избежать сбоев любой ценой, я бы посоветовал вам создавать системы, устойчивые, по крайней мере, к наиболее распространенным простоям. Облачные провайдеры рекомендуют вам работать с неизменяемой инфраструктурой. Создавайте самовосстанавливающиеся системы, особенно если вы работаете с распределенными системами, что становится нормой.

    Например, компания Netflix создала проект Hystrix для реализации шаблона прерывателя цепи с акцентом на задержку обслуживания. Google в своих книгах по SRE объясняет, как они повышают отказоустойчивость, ограничивая количество запросов для обработки накладных расходов.И Eventbrite реализовал «зал ожидания» для обработки избыточного трафика.

    Когда вы создаете отказоустойчивые системы, они могут автоматически восстанавливаться при возникновении нестабильности.

    Повышение устойчивости путем внедрения хаоса

    На последнем KubeCon в Барселоне Spotify поделились историей о том, как они случайно удалили все свои кластеры Kubernetes без каких-либо последствий для пользователей. Вы можете услышать более подробную информацию в записанном выступлении, но они смогли воссоздать кластер за 3,25 часа с помощью своих файлов инфраструктуры как кода, встроенных в Terraform.Но что было для них жизненно важно, так это то, что они запланировали неудачу. Они вносили постепенные изменения и создавали культуру обучения.
    На ChaosConf также есть отличный доклад о том, как справиться с хаосом, проводя GameDays и создавая циклы обратной связи для измерения устойчивости.

    Несчастные случаи случаются, и поэтому такие компании, как Netflix, постоянно вносят сбои в систему. Netflix делает это просто для проверки отказоустойчивости систем, а когда случается что-то ужасное, это просто обычное дело.Не все могут внедрять сбои в живую среду. Но все мы можем понять ценность наблюдения за поведением системы, когда она становится нестабильной.

    Когда вы все еще обнаруживаете проблемы в своей системе, поначалу у вас может не быть управляемости. Но вы добьетесь управляемости, когда будете учиться и активно создавать лекарство. Я также хотел бы подчеркнуть, что, чтобы начать вводить хаос, вы делаете это в среде, которую вы можете контролировать и где реальных пользователей это не затрагивает. Когда процесс станет зрелым, вы можете сделать это в реальной среде, как это делает Netflix.

    Системы под контролем

    В заключение, наблюдаемость — это то, насколько хорошо состояния производственной системы могут быть выведены извне. Этот тип обратной связи необходим в управляемости. А управляемость — это то, насколько легко можно изменить систему с минимальным риском.

    Системы могут работать нестабильно по многим причинам. Чтобы иметь контроль над этим и быстро исправить ситуацию, вам необходимо добраться до узкого места в системе, чтобы внести изменения в систему. А то, насколько легко вы можете достичь определенного состояния системы, называется достижимостью.Высокая доступность помогает в высокой управляемости.

    Как я уже говорил, системы становятся нестабильными, когда мы внедряем изменения. И конечная цель состоит не в том, чтобы полностью избежать проблем, а в том, чтобы найти способ стабилизировать систему — в идеале, запланировав отказ и автоматизировав процессы восстановления. Система будет под контролем, когда ее состояние станет детерминированным (без неожиданностей). Система может быть управляемой тогда и только тогда, когда состояния системы могут быть изменены путем изменения входных данных в систему.

    Как говорится, «надежда — это не стратегия». Поэтому спланируйте, как вы можете держать под контролем свои производственные системы. Не существует рецепта, которому вы могли бы следовать, потому что у каждой организации есть свои проблемы — технические и культурные. Начните с определения того, какие области вы можете улучшить, а затем постепенно меняйте вещи. В какой-то момент вы сможете держать свои системы под контролем каждый раз, когда они становятся нестабильными.

    Если вы хотите начать получать отзывы от своих систем для повышения отказоустойчивости, попробуйте нашу платформу и узнайте, что именно вызывает проблемы в ваших производственных системах.

    Лекции по управляемости и наблюдаемости

  • М. А. АРБИБ [1965] Общая структура теории автоматов и теории управления, SIAM J. Contr., 3 : 206–222.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • C.W. CURTIS and I. REINER [1962] Теория представлений конечных групп и ассоциативные алгебры , Interscience-Wiley.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Э.М. ДЕЙ и А. Д. УОЛЛЕС [1967] Умножение, индуцированное в пространстве состояний акта, Math. Теория систем, 1 : 305–314.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • C.A. DESOER and P. VARAIYA [1967] Минимальная реализация матрицы неупреждающей импульсной характеристики, SIAM J. Appl. Math., 15 : 754–764.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • Э.G. GILBERT [1963] Управляемость и наблюдаемость в многопараметрических системах управления, SIAM J. Control, l :: 128–151.

    Google ученый

  • Б. Л. ХО и Р. Э. КАЛМАН [1966] Эффективное построение линейных моделей переменных состояния из функций ввода/вывода, Regelungstechnik, I4 : 545–548.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • [1969] Реализация линейных, постоянных карт ввода/вывода, I.Полные реализации, SIAM J. Contr., появятся позже.

    Google ученый

  • ST HU [1965] Элементы современной алгебры , Holden-Day.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • RE KALMAN [1960a] Новый подход к задачам линейной фильтрации и предсказания, J. Basic Engr. (Перевод ASMS), 82D : 35–45.

    Google ученый

  • [1960b] К теории оптимального управления, Бол.соц. Мат. Мексикана, 5 : 102–119.

    MathSciNet Google ученый

  • [1960c] К общей теории систем управления, Proc. 1-й Конгресс IFAC, Москва; Баттервортс, Лондон.

    Google ученый

  • [1962] Каноническая структура линейных динамических систем, Proc. Нац. акад. (США), 48 : 596–600.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • [1963a] Новые методы в теории фильтрации Винера, Proc.1-й симп. по инженерным приложениям теории случайных функций и вероятностей, Университет Пердью, ноябрь 1960 г., стр. 270–388, Wiley. (Сокращено из технического отчета RIAS 6l–l.)

    Google ученый

  • [1963b] Математическое описание линейных динамических систем, SIAM J. Contr., 1 : 152–192.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • [1965a] Неприводимые реализации и степень рациональной матрицы, SIAM J.Contr., 13 :520–544.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • [1965b] Алгебраическая структура линейных динамических систем. I. Модуль Z, Proc. Нац. акад. науч. (США), 54 :1503–1508.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • [1967] Алгебраические аспекты теории динамических систем, в Дифференциальные уравнения и динамические системы , J.К. Хейл и Дж. П. ЛаСаль (ред.), стр. 133–146, Academic Press.

    Google ученый

  • [1969a] О многолинейных машинах, J. Comp. и System Sci., чтобы появиться.

    Google ученый

  • [1969b] Теория динамического предсказания и фильтрации , Springer, появится.

    Google ученый

  • [1969c] О частичных реализациях карты линейного ввода/вывода, Guillemin Anniversary Volume, Holt, Winston and Rinehart.

    Google ученый

  • [1970a] Наблюдаемость в полилинейных системах, появится.

    Google ученый

  • [1970b] Реализация линейных, постоянных, карт ввода/вывода. II. Частичные реализации, SIAM J. Control, появятся.

    Google ученый

  • Р. Э. КАЛМАН и Р. С. БЮСИ [1961] Новые результаты в теории линейного предсказания и фильтрации, Дж.Базовый инж. (Перевод ASME, серия D), 83D : 95–100.

    MathSciNet Google ученый

  • Р. Э. КАЛМАН, П. Л. ФАЛБ и М. А. АРБИБ [1969] Topics in Mathematical System Theory , McGraw-Hill.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • RE KALMAN, YC HO and K. NARENDRA [1963] Управляемость линейных динамических систем, Contr. к диф. Уравнения, 1 : 189–213.

    MathSciNet Google ученый

  • C. E. IANGENHOP [1964] О стабилизации линейных систем, Proc. Являюсь. Мат. Soc, 15 :735–742.

    Перекрёстная ссылка Google ученый

  • [1965] Алгебра , Аддисон-Уэсли.

    Google ученый

  • S. MAC LANE [1963] Гомология , Springer.

    Google ученый

  • Л. А. МАРКУС [1965] Управляемость нелинейными процессами, SIAM J. Control, 3 : 78–90.

    MathSciNet Google ученый

  • Э. Ф. МУР [1956] Gedanken-experiments on sequence machine, in Automata Studies , CE Shannon and J. McCarthy (eds.), стр. 129–153, Princeton University Press.

    Google ученый

  • стр.MUTH [1899] Theorie und Anwendung der Elementarttheiler , Teubner, Leipzig.

    Google ученый

  • А. НЕРОД [1958] Линейные автоматные преобразования, Proc. амер. Мат. Соц, 9: 541–544.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • Л. СИЛВЕРМАН [1966] Представление и реализация линейных систем с переменными во времени, докторская диссертация, Колумбийский университет.

    Google ученый

  • Л. М. СИЛВЕРМАН и Х. Э. МЕДОУЗ [1969] Эквивалентные реализации линейных систем, SIAM J. Control, в печати.

    Google ученый

  • Х. ВЕБЕР [1898] Lehrbuch der Algebra , Vol. 1, 2-е издание, переизданное Челси, Нью-Йорк.

    Google ученый

  • Л.WEISS [1969] Лекции по управляемости и наблюдаемости , C.I.M.E. Семинар.

    Google ученый

  • Л. ВАЙС и Р. Э. КАЛМАН [1965] Вклады в теорию линейных систем, междунар. Дж. Энгр. Sci., 3 :141–171.

    MathSciNet Google ученый

  • WM WONHAM [1967] О назначении полюсов в управляемых линейных системах с несколькими входами, IEEE Trans.Авто. Contr., AC-12 : 600–665.

    Google ученый

  • А. М. ЯГЛОМ [1962] Введение в теорию стационарных случайных функций , Prentice-Hall.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • D.C. YOULA [1966] Синтез линейных динамических систем из заданных шаблонов взвешивания, SIAM J. Appl. Math., 14 : 527–549.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • Д.C. YOULA и P. TISSI [I966] Синтез n-порта посредством экстракции реактивности, Часть I, IEEE Intern. Запись съезда.

    Google ученый

  • O ZARISKE и P. SAMUEL [1958] Коммутативная алгебра , Vol. 1, Ван Ностранд.

    Google ученый

  • М. А. АРБИБ [1965] Общая структура теории автоматов и теории управления, CIAM.J. Contr., 3 :206–222

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • И.BOGHER и L.F. KAZDA [1954] Исследование критериев переключения для контакторных сервомеханизмов высшего порядка, Trans. AIEE, 73 II:118–127.

    Google ученый

  • Д. В. БУШОУ [1952] Дифференциальные уравнения с прерывистым вынуждающим фактором, докторская диссертация, Принстонский университет.

    Google ученый

  • C. КАРАТЕОДОРИ [1933] Über die Einteilung der Variationsprobleme von Lagrange nach Klassen, Comm.Мат. Helv., 5 : 1–19.

    MathSciNet перекрестная ссылка Google ученый

  • W. L. CHOW [1940] Über Systeme von linearen partiellen Differentialgleichungen erster Ordnung, Math. Аннален, 98–105.

    Google ученый

  • HG DOLL [1943] Система автоматического управления транспортными средствами, патент США 2,463,362.

    Google ученый

  • А.А. ФЕЛЬДБАУМ [1953] Автоматика и телемеханика, 14 :712–728.

    Google ученый

  • Р. В. ГАМКРЕЛИДЗЕ [1957] К теории оптимальных процессов в линейных системах, Докл. акад. Наук СССР, 116 :9–11.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • [1958] Теория оптимальных процессов в линейных системах, Известия АН.АН СССР, 2 : 449–474.

    MathSciNet Google ученый

  • Ф. Р. ГАОТМАХЕР [1959] Теория матриц , 2 тома, Челси.

    Google ученый

  • А. М. ХОПКЕН [1951] Подход фазовой плоскости к компенсации насыщающих сервомеханизмов, Trans. AIEE, 70:631–639.

    Google ученый

  • р.Э. КАЛЬМАН [1954] Обсуждение статьи Бергена и Рагаццини, Пер. AIEE, 73 II: 245–246.

    Google ученый

  • [1955] Анализ и принципы проектирования насыщающих сервомеханизмов второго и более высокого порядка, Пер. АТКЕ, 74 11:294–310.

    Google ученый

  • [1957] Оптимальное нелинейное управление системами насыщения с помощью прерывистого управления, IRE WESCON Convention Record, 1 IV: 130–135.

    Google ученый

  • [1960b] К теории оптимального управления, Бол. соц. Мат. Мексикана, 5 : 102–119.

    MathSciNet Google ученый

  • [1960c] К общей теории систем управления, Proc. 1-й Конгресс IFAC, Москва; Баттервортс, Лондон.

    Google ученый

  • [1960d] Конспект лекций по теории систем управления (М.Атанс и Г. Лендарис), Univ. Калифорнии, в Беркли.

    Google ученый

  • [1963b] Математическое описание линейных динамических систем, SIAM J. Contr., 1:152–192.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • [1965b] Алгебраическая структура линейных динамических систем. I. Модуль Z, Proc. Нац. акад. науч. (США), 54:1503–1508.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА перекрестная ссылка Google ученый

  • [1969b] Теория динамического предсказания и фильтрации , Springer, появится.

    Google ученый

  • R. E. KALMAN и J. E BERTRAM [1958] Общая процедура синтеза для компьютерного управления одноконтурными и многоконтурными линейными системами, Trans, AIEE, 77 171:602–609.

    Google ученый

  • RE KALMAN, YC HO and K. NARENDRA [1963] Управляемость линейных динамических систем, Contr. к диф. Уравнения, 1 : 189–213.

    MathSciNet Google ученый

  • А. Н. КРЫЛОВ [1931] О численном решении уравнения, которым определяется частота малых колебаний в технических задачах, Изв. акад. АН СССР сер. Fix.-Mat., 4 : 491–539.

    Google ученый

  • J. P. LaSALLE [1960] Задача оптимального быстродействия, Contr. Нелинейные колебания, Vol.5, Принстонский университет. Нажимать.

    Google ученый

  • D. C. McDONALD [1950] Нелинейные методы улучшения характеристик сервоприводов, Proc. Нац. Электроника конф. (США), 6 :400–421.

    Google ученый

  • R. C. OLDENBOURG and H. SARTORIUS [1951] Dynamik selbstattiger Regelungen, 2-е издание, Ольденбург, Мюнхен.

    Google ученый

  • р.OLDENBURGER [1957] Оптимальное нелинейное управление, Trans. ASME, 79 : 527–546.

    MathSciNet Google ученый

  • [1966] Оптимальное и самооптимизирующееся управление , MIT Press.

    Google ученый

  • Л. С. ПОНТРЯГИН [1958] Процессы оптимального управления, УМН. наук, 14 :3–20.

    Google ученый

  • Н.Дж. РОУЗ [1953] Теоретические аспекты предельного контроля, отчет 459, Технический институт Стивенса, Хобокен, Нью-Джерси,

    . Google ученый

  • Э. РОКСИН [1960] Достижимые зоны в автономных дифференциальных системах, Бол. соц. Мат. Мексикана, 5 : 125–135.

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • К. Э. РУДОЛЬФ [1969] О некоторых неопубликованных работах Р. Э. Кальмана, не подлежащих неизданию.

    Google ученый

  • HS TSIEN [1954] Инженерная кибернетика , McGraw-Hill.

    Google ученый

  • A.M. UTTLEY and P.H. HAMMOND [1953] Стабилизация двухпозиционных управляемых сервомеханизмов, в Automatic and Manua] Control , Academic Press.

    Google ученый

  • Л.ВАЙС [1969] Лекции по управляемости и наблюдаемости, C.T.M.E. Семинар

    Google ученый

  • Управляемость дифференциальных систем с общей согласной производной

    В работе изучается управляемость дифференциальных систем с общей согласной производной. Путем разработки критерия ранга и критерия конформности Грама даны достаточные и необходимые условия для исследования того, что линейная общая конформная система является нуль-полностью управляемой.Мы получаем полное обобщение на общий случай согласной системы дробного порядка. Кроме того, применяется теорема Красносельского о неподвижной точке для получения результата о полной управляемости для полулинейной общей согласованной системы.

    1. Введение

    Представление нелинейной системы с нецелой производной называется системой дробного порядка (FOS). Существует множество применений FOS в реальных полях, будь то обработка сигналов, химия, электричество, тепловая энергия или теория управления, например, проектирование наблюдателя [1–3], устойчивость за конечное время [4], оценка неисправностей [5]. ] и асимптотической устойчивости [6–8].Фактически, что касается конструкции наблюдателя, авторы в [1] представили конструкцию наблюдателя дробного порядка для нелинейных систем дробного порядка. Имея дело с устойчивостью за конечное время, Naifar et al. в [4] описана концепция устойчивости за конечное время линейных систем с запаздыванием дробного порядка. В контексте оценки ошибок Ибрагима Н’Дойе и Таус-Мерием Лалег-Кирати в [5] подробно описали адаптивную оценку ошибок дробного порядка для класса нелинейных систем дробного порядка. Наконец, что касается асимптотической устойчивости, в [6] авторы представили асимптотическую устойчивость нелинейных нестационарных систем распределенного порядка с дробными производными Прабхакара.

    В последние годы в [9] была определена созвучная дробная производная. Недавно Абдельджавад [10] работал над улучшением такой производной. В настоящее время по нему проводится много исследований и описаний, и мы приводим следующие родственные работы [11, 12]. Действительно, авторы в [11] работали над аналитическими решениями системы согласных дробных по времени уравнений Робертсона с одномерной диффузией. Кроме того, авторы в [12] подробно описали анализ устойчивости конформных нелинейных систем дробного порядка в зависимости от параметра.После этого исследуется обобщение классической согласной дробной производной [13, 14]. Фактически авторы [14] ввели новый класс дробных производных, названных общими согласными дробными производными. Кроме того, в [13] авторы доказали некоторые результаты единственности решения уравнения диффузии.

    Кроме того, есть много недавних работ о приложениях FOS в реальном мире, таком как электротехника (см. [3, 15, 16]).

    Напротив, теория управляемости очень важна в системах управления. Во многих смежных работах исследована полная управляемость систем управления [17, 18]. Фактически Цзян в [17] представил управляемость систем дробного управления с запаздыванием управления. Кроме того, авторы в [18] работали над управляемостью дробно-линейной стационарной нейтральной динамической системы. В частности, многочисленные работы из приведенных выше ссылок [15, 19–21] описывают полную управляемость конформных систем.В частности, Ван и др. В [19] исследована управляемость созвучных полулинейных систем. Кроме того, авторы в [20] описали линейную конформную дифференциальную систему и ее управляемость.

    В этой статье вводится и описывается управляемость созвучных линейных и полулинейных систем. В качестве примера сравнения, работа, представленная в [19], использовала классическую согласную производную для доказательства своих основных результатов, тогда как в нашем случае было сделано полное обобщение на общий случай согласной системы дробного порядка.

    Основные вклады этой работы выделены следующим образом: (i) Насколько нам известно, среди всех существующих работ в литературе нет исследований, посвященных управляемости линейных и полулинейных систем общего назначения (ii ) Справедливость такого развития для общей согласной дробной производной откроет несколько перспектив и решений для приложений в теории управления

    2. Предварительные сведения

    Мы начнем этот раздел с напоминания некоторых определений, некоторых лемм и теорем [6, 13 , 14, 22].

    Определение 1. Предположим, что функция определена на ; то общая созвучная производная (НОД), начинающаяся с вещественного числа, определяется выражением для всех , где и — непрерывная неотрицательная функция, зависящая от и удовлетворяющая условию Если существует для каждого и для некоторого и существует, то

    НОД обобщает классическую производную и конформную производную (см. [6, 22]).

    Замечание 2. Для дальнейшего изучения свойств НОД предположим, что для всех и интегрируемо.

    Определение 2. Пусть . Согласный дробный интеграл (CFI) функции определяется

    Леммой 1. Предположим, что непрерывная функция определена на . Тогда для каждого имеем

    Лемма 2. Предположим, что есть абсолютно непрерывная функция на . Тогда для всех имеем

    Лемма 3. Пусть , и функции , такие, что и существуют на . Тогда (i) (ii) (iii) (iv) , для каждого такого, что

    Замечание 3. Предположим, что . Если , то и .

    3. Линейные системы

    Рассмотрим следующую линейную систему:

    Решение задачи (7) дается выражением где

    Определение 3. Система (7) называется управляемой, если для каждого существует управление такое, что решение такой системы удовлетворяет и .

    Введем обозначение матрицы управляемости Грама следующим образом:

    Здесь обозначает транспонированную матрицу.

    Теорема 1. Система управления (7) управляема на тогда и только тогда, когда матрица Грама управляемости, определяемая формулой (10), положительно определена при некотором .

    Доказательство. Предположим, что положительно определенный; тогда его обратное определение корректно. Определим функцию управления следующим образом: Подставляя в (8) и используя (11), получаем Таким образом, система (7) является управляемой.
    Обратно, предположим, что матрица Грама управляемости не является положительно определенной. Итак, существует ненулевое y такое, что ; тогда, и это означает, что Пусть .Из полученного результата следует, что существует такой, который ведет в начало координат на . Тогда, Следовательно, Используя (14), получаем y y  = 0; это противоречие . Таким образом, матрица положительно определена.

    Теперь рассмотрим обозначение рангового критерия следующим образом:

    Теорема 2. Управляемая система (7) управляема тогда и только тогда, когда ранг .

    Доказательство. Предположим, что система (7) неуправляема. Согласно приведенной выше теореме существует ненулевой такой, что, принимая в (18), получаем .По производной от (18) и из получаем Принимая во внимание (19), получаем . Повторяя эту операцию раз, получаем Таким образом, согласно , получаем ранг .
    И наоборот, предположим, что ранг ; тогда существует ненулевой такой, что Следовательно, По теореме Кэли–Гамильтона, получаем Отсюда следует, что для всех , Следовательно, Из (26) и определения матрицы получаем , а значит, матрица не является положительно определенной. Из приведенной выше теоремы следует, что система неуправляема.

    4. Полулинейные системы

    Рассмотрим следующую систему:

    Введем следующие предположения: (A1) Функция интегрируема с квадратом, а оператор, определяемый формулой  , имеет обратный оператор, принимающий значения в .(A2) — непрерывная функция, и существует такое, что

    Для определим управляющую функцию как

    Во-первых, с помощью (31) покажем, что оператор, определяемый как, имеет неподвижную точку , которая является решением системы (28). Для доказательства результата об относительной управляемости для системы (28) воспользуемся теоремой Красносельского о неподвижной точке. Рассмотрим это и заметим, что это замкнутое, ограниченное и выпуклое подмножество .

    Далее мы рассматриваем

    Далее мы рассматриваем оператор такой, что

    Теорема 3. Предположим, что ( A 1) и ( A 2) выполняются. Тогда система (28) вполне управляема, если выполняется следующее условие:

    Доказательство. Доказательство будет проходить в несколько этапов.

    Шаг 1. Покажем, что для любого .
    Согласно ( A 1), ( A 2) и замечанию 3 и используя факт , получаем для любого и , Согласно ( A 1), ( A 2) и замечанию 3 и используя факт , получаем для любого и ,дляТогда для любого .

    Шаг 2. Покажем, что это отображение сжатия.
    Согласно ( A 1), ( A 2) и замечанию 3 и используя факт , мы получаем для любого и , Следовательно, Тогда, Из (35) мы заключаем, что это сокращение.

    Шаг 3. Покажем, что является непрерывным и компактным оператором.
    Легко показать, что оператор непрерывен, поскольку непрерывен. Далее мы докажем, что с этой целью компактно, и покажем, что оно ограничено и равностепенно непрерывно.
    Для каждого и таких, что , мы имеемгдеТеперь докажем, что и стремимся к нулю, как стремится к . Согласно ( A 1 ), ( A 2 ) и замечанию 3 получаем При стремлении к , правая часть двух предыдущих неравенств стремится к нулю. Следовательно, является равностепенно непрерывным. Осталось показать, что ограничено.
    Для каждого и согласно ( A 1), ( A 2) и замечанию 3 получаем Итак, ограничено. Как следствие теоремы Красносельского о неподвижной точке, заключаем, что имеет неподвижную точку, которая является решением задачи (28), удовлетворяющим .

    5. Примеры

    Пример 1. Рассмотрим систему (7) с , , Тогда созвучная матрица Грама имеет вид So, а это означает, что она невырождена; следовательно, система управляема на .

    Пример 2. Рассмотрим систему (28) с , , , Ясно, что функция интегрируема с квадратом. Созвучная матрица Грама имеет вид So, Имеем, как и в случае созвучной производной, приведенной в [19]. Таким образом, .
    Кроме того, у нас есть для всех и ,Тогда и .Более того, получаем Следовательно, все условия теоремы 3 выполнены. Тогда система полностью управляема на .

    6. Заключение

    В статье вводится и описывается управляемость общих созвучных линейных и полулинейных систем. Даны достаточные и необходимые условия для исследования того, что линейная общесогласная система является нуль-полностью управляемой. Кроме того, применяется теорема Красносельского о неподвижной точке для получения результата о полной управляемости для полулинейной общей согласованной системы.Обратите внимание, что в будущем мы можем распространить эту работу на стохастические линейные и полулинейные системы в целом.

    Доступность данных

    Данные не использовались для поддержки этого исследования.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Благодарности

    Эта работа финансировалась деканатом научных исследований Университета Джоуфа в рамках гранта № (DSR-2021-03-0329).

    Управляемость и наблюдаемость в системе управления

    Управляемость и наблюдаемость — важная концепция представления системы в пространстве состояний, которую мы читаем в системе управления.В этой статье мы научимся проверять управляемость и наблюдаемость системы.

    Определение управляемости

    Если состояние системы может быть переведено в другое желаемое состояние за конечный период времени с помощью ввода, это называется управляемостью.

    Рассмотрим уравнения состояния

    y(t) = Cx(t) + Du(t)

    , где x обозначает переменную состояния

    u обозначает входную переменную

    y обозначает выходную переменную.

    Тест Калмана на управляемость

    Если системная матрица A имеет порядок n × n

    Далее формируем матрицу управляемости (Q c )

    Q c = [B : AB : A 2 B : A 3 B : ……………… : A n-2 B : A n-1 B]

    , где управляемая матрица B должна быть матрицей-столбцом.

    Порядок Q c равен n × n.

    Случай-1: Система является управляемой , если ранг Q c равен ‘n’ .Другими словами, когда определитель Q c отличен от нуля, система управляема, т.е. |Q c | ≠ 0,

    Случай-2: Если |Q c | = 0 или ранг Q c не равен ‘n’ , то система называется неуправляемой .

    Чтобы проверить, сколько состояний управляемо в случае 2, мы рассматриваем подматрицы Q c порядка (n-1) × (n-1) и снова вычисляем определитель.

    (i) Если определитель любой подматрицы отличен от нуля, то ранг будет (n-1).Следовательно, число управляемых состояний будет (n – 1).

    (ii) Если определитель всех подматриц равен нулю, то мы рассматриваем подматрицы Q c порядка (n-2) × (n-2) и снова вычисляем определитель. Если определитель любой подматрицы отличен от нуля, то ранг будет (n-2). Следовательно, число управляемых состояний будет (n – 2).

    Описанные выше шаги выполняются аналогичным образом до тех пор, пока мы не получим ненулевой определитель любой подматрицы.

    Тест Гилберта для проверки управляемости

    В нем указано, что

    Система называется управляемой, если строка матрицы B, соответствующая последней строке каждого жорданового блока, отлична от нуля.

    Система называется управляемой, если все строки матрицы B отличны от нуля, а матрица A имеет диагонально-каноническую форму.

    Критерий Гилберта применим только в том случае, если матрица A находится в жордановой канонической форме или диагональной канонической форме .

    Разберемся на примере канонической формы Жордана.

    Здесь матрица A представлена ​​в жордановой канонической форме. Блок Джордана JB 1 и JB 2 — это

    Для проверки управляемости видим последний ряд жордановых блоков.

    Последняя строка жордановой клетки JB 1 соответствует второй строке матрицы A. Последняя строка жордановой клетки JB 2   соответствует третьей строке матрицы A.

    Значит, по критерию Гилберта проверяем соответствующие вторую и третью строки матрицы B.

    Если эти вторая и третья строки матрицы B отличны от нуля, то система управляема.

    Разберемся на примере диагональной канонической формы.

    Теперь мы рассматриваем его как жорданову каноническую форму с каждым жордановым блоком порядка 1 × 1.

    Блок Jordan JB 1 , JB 2 и JB 3 являются

    Для проверки управляемости видим последний ряд жордановых блоков.

    Последняя строка жордановой клетки JB 1  соответствует первой строке матрицы A. Последняя строка жордановой клетки JB 2  соответствует второй строке матрицы A. Последняя строка жордановой клетки JB 3  соответствует третьей строке матрицы A.

    Значит, по критерию Гилберта проверяем соответствующие первую, вторую и третью строки матрицы B.

    Если эти первая, вторая и третья строки матрицы B отличны от нуля, то система  управляема .

    Определение наблюдаемости

    Если все состояния системы могут быть определены на основе информации о выходе системы в данный момент времени, это называется наблюдаемостью.

    Тест Калмана на наблюдаемость

    Если системная матрица A имеет порядок n × n

    Затем формируем матрицу наблюдаемости (Q o )

    Здесь выходная матрица C является матрицей-строкой.

    Порядок Q или равен n × n.

    Случай-1:  Система наблюдаемая  если ранг Q o  равен ‘n’ . Другими словами, когда определитель Q o отличен от нуля, система наблюдаема, т.е. | Q o | ≠ 0,

    Случай-2:  Если |Q o | = 0 или ранг Q o  не равен ‘n’  , то говорят, что система ненаблюдаема .

    Чтобы проверить, сколько состояний можно наблюдать в случае 2, мы рассматриваем подматрицы Q o  порядка (n-1) × (n-1) и снова вычисляем определитель.

    (i) Если определитель любой подматрицы отличен от нуля, то ранг будет (n-1). Следовательно, количество наблюдаемых состояний будет (n – 1).

    (ii) Если определитель всех подматриц равен нулю, то мы рассматриваем подматрицы Q или порядка (n-2) × (n-2) и снова вычисляем определитель. Если определитель любой подматрицы отличен от нуля, то ранг будет (n-2). Следовательно, количество наблюдаемых состояний будет (n – 2).

    Описанные выше шаги выполняются аналогичным образом до тех пор, пока мы не получим ненулевой определитель любой подматрицы.

    Тест Гилберта для проверки наблюдаемости

    В нем указано, что

    Система называется наблюдаемой, если столбцы матрицы C, соответствующие первой строке каждого жорданового блока, отличны от нуля.

    Система называется наблюдаемой, если все столбцы матрицы C отличны от нуля, а матрица A имеет диагонально-каноническую форму.

    Критерий Гилберта применим только в том случае, если матрица A находится в жордановой канонической форме или диагональной канонической форме .

    Разберемся на примере канонической формы Жордана.

    Здесь матрица A представлена ​​в жордановой канонической форме. Блок Джордана JB 1 и JB 2 равен

    .

    Для проверки наблюдаемости видим первый ряд жордановых блоков.

    Первая строка блока Жордана JB 1  соответствует первой строке матрицы A. Первая строка блока Жордана JB 2  соответствует третьей строке матрицы A.

    Значит, по критерию Гилберта проверяем соответствующие первый и третий столбцы матрицы C.

    Если эти первый и третий столбцы матрицы C отличны от нуля, то система ненаблюдаема .

    Разберемся на примере диагональной канонической формы.

    Теперь мы рассматриваем его как каноническую форму Жордана с каждым жордановым блоком порядка 1 × 1.

    Блок Джордана JB 1 , JB 2 и JB 3 являются

    Для проверки наблюдаемости видим первый ряд жордановых блоков.

    Первая строка жордановой клетки JB 1 соответствует первой строке матрицы A. Первая строка жордановой клетки JB 2 соответствует второй строке матрицы A. Первая строка жордановой клетки JB 3  соответствует третьей строке  матрицы A.

    Значит, по критерию Гилберта проверяем соответствующие первый, второй и третий столбцы матрицы C.

    Если эти первый, второй и третий столбцы матрицы C отличны от нуля, то система является наблюдаемой .

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.