Analise e modelacao de sistemas

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Analise e modelacao de sistemas

  1. 1. Análise e modelação de sistemas Análise e modelação de sistemas agro-pecuários 2º ciclo Eng.ª Agronómica Pedro Aguiar Pinto Instituto Superior de Agronomia
  2. 2. Análise É o processo de decomposição de uma substância ou tópico complexo em seus diversos elementos constituintes, a fim de se poder compreendê-lo melhor. Dedução Raciocínio dedutivo
  3. 3. O Hábito de pensar "A grande tradição intelectual que chegou até nós, desde Pitágoras e Platão, nunca se interrompeu ou perdeu com bagatelas como o saque de Roma, o triunfo de Átila ou todas as invasões bárbaras da idade das trevas. Apenas se perdeu após a introdução da imprensa, o descobrimento da América, a fundação da Royal Society e todo o progresso do Renascimento e do mundo moderno. Foi aí, se o foi em qualquer parte, que se perdeu ou se quebrou o longo fio, fino e delicado, que vinha desde a antiguidade remota. O fio dessa rara mania dos homens - o hábito de pensar" G. K. Chesterton, 1933, St. Thomas Aquinas, cap. III
  4. 4. Food for thought Os problemas significativos com que nos deparamos não podem ser resolvidos ao mesmo nível de pensamento em que estávamos quando os criámos (Albert Einstein) Achei tudo perfeitamente claro, e não compreendi absolutamente nada. Compreender é mudar, é ir para além de mim próprio. Esta leitura não me mudou. (Jean Paul Sartre)
  5. 5. Critical thinking § Pensamento crítico pode ser descrito como “ pensamento razoável e reflexivo focado na decisão sobre em que acreditar ou o que fazer”. § Também descrito como "thinking about thinking.” § Mais detalhadamente “o processo intelectualmente disciplinado de activa e habilidosamente conceptualizar, aplicar, analisar, sintetizar, e/ou avaliar informação recolhida de, ou gerada por, observação, experiência, reflexão, raciocínio ou comunicação, como um guia para acreditar e agir” § More recently, critical thinking has been described as "the process of purposeful, self-regulatory judgment, which uses reasoned consideration to evidence, context, conceptualizations, methods, and criteria."
  6. 6. Problema § Um problema é um obstáculo, um impedimento, dificuldade ou desafio, ou qualquer situação que convida à resolução; esta resolução é reconhecida como uma solução ou contribuição para um propósito conhecido ou objectivo. Um problema implica um resultado desejado combinado com uma aparente deficiência, dúvida ou inconsistência que impede que este resultado ocorra.
  7. 7. A importância da resolução de problemas § A nossa vida quotidiana, mesmo sem darmos por isso, é extraordinariamente influenciada por tentativas de resolução de problemas
  8. 8. Código da Estrada § Leis e regras § Código da estrada
  9. 9. Instrumentos, utensílios § Artefactos da vida quotidiana: § instrumentos, utensílios, etc.
  10. 10. Instrumentos, utensílios § Artefactos da vida quotidiana: § instrumentos, utensílios, etc.
  11. 11. Linguagem oral e regras gramaticais Peter Bruegel, o velho
  12. 12. Representação numérica Peter Bruegel, o velho
  13. 13. Há diferenças individuais na resolução de problemas? § Uma questão de inteligência, criatividade inata? § “Inspiração? Não sei se existe, mas se algum dia me aparecer apanha-me a trabalhar” (Pablo Picasso) § Uma questão de método? § Aprendizagem eficiente do método de resolução de problemas § Eficiência do uso do tempo § Habilidade para evitar efectivamente bloqueios de criatividade
  14. 14. Fuga dos problemas § A capacidade de resolução dos problemas quotidianos não garante que saibamos igualmente resolver problemas noutros domínios § Os problemas que achamos fáceis, são-no porque aprendemos os procedimentos necessários à sua resolução § Tornando conscientes os processos envolvidos nos problemas que resolvemos com sucesso, podemos aprender a aplicá-los a novas situações § É, contudo, necessário ultrapassar uma tendência comum: Evitar os problemas que não se resolvem com facilidade
  15. 15. Tirem-me daqui! § Frequentemente a abordagem dos problemas que parecem difíceis e cuja solução não é imediatamente visível, é deste tipo. § Com o tempo, esta abordagem resulta numa profecia auto-realizável: ⇒ Dificuldade inicial em resolver problemas de matemática ⇒ Evitar situações que obriguem a lidar com problemas de matemática ⇒ Pouca prática na resolução de problemas de matemática ⇒ Hipótese inicial de incapacidade de resolver problemas de matemática está automaticamente demonstrada
  16. 16. Reacções negativas § Impedimento à resolução de problemas que poderíamos resolver § Não percebo nada disso! § Retroprojector § Preconceito § Travão à possibilidade de exploração de novas áreas
  17. 17. Fugas mentais § Na maior parte dos casos, a “fuga” não é física, mas mental. § Execução mecânica § Frequentemente, durante a execução de uma tarefa, se questionados para parar e pensar, concluímos não estar a dar a atenção necessária ao problema a resolver § Estudo de um texto § Apesar de experimentarmos a acção de leitura, quantas vezes damos connosco a concluir que não ficou nada registado - pensamento dirigido para qualquer outra coisa.
  18. 18. Atenção “A maior parte de nós tem um controlo muito imperfeito sobre a ATENÇÃO” (Holt, 1964).
  19. 19. Atenção § A falta de atenção a uma tarefa não resulta apenas de desinteresse ou preguiça. É afectada também por ansiedade... § Olhar constantemente para o relógio § em vez de concentrar a atenção na realização do problema (tempo - recurso determinante na resolução de problemas) • ...e medo • Receio da comparação no desempenho (competição) • Medo de falhar (medo de parecer estúpido) • … e ainda simplesmente, por “não me apetecer” • Frequentemente temos que fazer aquilo que não nos apetece.
  20. 20. Análise sistemática Mesmo quando a atitude não é de fuga ao problema e até, eventualmente, se reconhece a importância geral das estratégias, frequentemente se falha no uso de estratégias adequadas § IMPORTÂNCIA DE UMA ANÁLISE SISTEMÁTICA § Qual o dia que segue anteontem, se daqui a dois dias for Domingo? § Que dia é hoje, se daqui a dois dias for domingo (6.ª feira) § Se hoje é 6.ª feira, que dia foi anteontem? (4.ªfeira) § Que dia segue 4.ª feira (5.ª feira) § A maior parte dos problemas tornam-se mais simples quando se decompõem nas suas partes/passos constituintes § Ler e compreender: divisão de orações
  21. 21. Estratégias § Abordagem de trás para a frente § Uma boa estratégia quando o estado final (objectivo) é bem definido, enquanto o ponto de partida não o é. § Pontualidade § Face a um problema complexo ou abstracto, incidir o estudo sobre uma situação/caso mais simples e mais concreta § modelos; simulação § Familiaridade com instrumentos conceptuais relevantes § Álgebra. Geometria, Física, Agronomia § A criação de novas teorias científicas traz uma capacidade nova de observar acontecimentos de modos novos e até então não apreciados
  22. 22. Modelos
  23. 23. Modelo § Uma imagem que representa o objecto que se quer reproduzir através de escultura, pintura ou desenho Model | 23
  24. 24. Modelo § Um pessoa que merece ser imitada; exemplo; perfeição Model | 24
  25. 25. H CO2, H2O, O2 2O, O2, CO2 Sistema aberto Heat Open system | 25 NO3 -
  26. 26. Um modelo conceptual (uma ideia) Photosynthesis Vineyard LAI N uptake Transpiration Respiration Grapes Wine H2O uptake Root system Conceptual model | 26
  27. 27. 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 -5 Peso Regression Plot 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Idade Y = 5,333 + ,205 * X; R^2 = ,858 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 -5 Peso linear y = a + bx Regression Plot 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Idade Y = 3,782 + ,31 * X - ,001 * X^2; R^2 = ,883 parabólico y = a + bx + cx2 Modelos estatísticos Causa e efeito Statistical models | 27
  28. 28. Testes hidráulicos usando equipamento modelo Physical models | 28
  29. 29. Physical models (scale toys) | 29
  30. 30. Um modelo é uma representação de um sistema
  31. 31. Systems thinking
  32. 32. Systems thinking
  33. 33. Diagrama relational Diagrama relacional| 33
  34. 34. 1010 CONTINUE GO TO 1090 1020 CONTINUE GO TO (1030,1040,1050,1060,1070,1080), IOUTPT 1030 IWRITE=1 IF(IHOUR .LT. 24) GO TO 1090 GO TO 1090 1040 IF(IHOUR .EQ. 24) IWRITE=1 GO TO 1090 1050 IF(IHOUR .EQ. 12) IWRITE=1 GO TO 1090 1060 IF(IHOUR .EQ. 12 .OR. IHOUR .EQ. 24) IWRITE=1 GO TO 1090 1070 IF(IHOUR .GE. 10 .AND. IHOUR .LE. 14) IWRITE=1 GO TO 1090 1080 IF(IHOUR .GE. SUNRIS .AND. IHOUR .LE. SUNSET) IWRITE=1 1090 CONTINUE C C ** CALL SUBROUTINES C CALL WEATHR CALL PLWAT CALL SLWAT CALL PHOTOS CALL MSTEM CALL MSLEAF CALL BRANGR CALL BRLFGR CALL TUBER CALL FIBRTG CALL RPRES CALL DEQSOL CALL COMMUN C C -------------------------------------------------------- ---------------- C ** STOP IF ALL LEAVES ARE DEAD C IF (CMLAI .LE. 0.0) THEN TYPE 1200,IHOUR,IDAY 1200 FORMAT(1X,'ALL LEAVES DEAD AT HR =',I2,', DAY ='I3) GO TO 3000 END IF C -------------------------------------------------------- ---------------- C C ** FIND DATE OF MAXIMUM LEAF AREA C IF (CMLAI .GT. AMAXLA) THEN IDMXLA=IDAY AMAXLA=CMLAI END IF C 1000 CONTINUE IENTER=3 CALL OUTPUT C C -------------------------------------------------------- ------------- C ** STOP IF AVERAGE DAILY RESERVE LEVEL IS ZERO C Algoritmo Algoritmo| 34

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