Динамика доли накопления (в %) за эти годы, естественно, получится из приведенных выше уравнений потребления с заменой знаков коэффициентов при переменной на противоположный, а свободный член нового уравнения будет равен дополнению до 100 свободного членя уравнения доли потребления. Однако коэффициент вариации доли накопления, естественно, будет значительно больше, так как при той же сигме средняя доля накопления за весь период будет меньше примерно в 3 раза. [c.146]
Например, полезной была бы сеть, аттракторы которой, соответствовали бы векторам, кодирующим бинарные изображения подписей различных людей на чеке. Поскольку практически невозможно одинаково расписаться дважды, подобная сеть была бы незаменима при распознавании подписи, несмотря на ее естественные вариации. Если число различных типов подписей, которые должна распознавать сеть, равно Р и образцы в некотором смысле типичных, наиболее вероятных или усредненных подписей различных людей кодируются векторами а", п = , ...,Р, то желательно, чтобы именно эти векторы кодировали и аттракторы сети, которую мы собираемся использовать для классификации. [c.95]
Шум — это основные случайные колебания в рамках ситуации. Его невозможно предсказать или контролировать, а любое действие по компенсации шума только усугубит Дело. Тренд и шум — это общая и особая причина вариации. Общая причина связана с естественной изменчивостью ситуации и не может быть модифицирована без внесения фундаментальных изменений в процесс (например, использования нового оборудования, имеющего большую точность). Особые причины — это идентифицируемые события, которые, при наличии необходимых знаний, можно спрогнозировать и предотвратить. [c.306]
Естественно, ответы экспертов не бывают одинаковыми. Они варьируют вокруг средней величины. Чем эта вариация меньше, тем больше уверенность в том, что прогноз будет более точным. Поэтому при каждой экспертизе рассчитывается степень согласованности мнений экспертов, которая выражается в процентах [c.108]
Сделаем несколько пояснений. В. Шухарт рассматривал наличие вариаций как естественное проявление свойств процесса. При этом он, по существу, сформулировал критерий качества процесса — процесс должен быть устойчив (стабилен) в статистическом смысле. Последнее означает, что вариации параметров изделий на выходе процесса представляют собой реализацию устойчивого случайного процесса, функция распределения которого остается постоянной во времени [174, 175, 197]. [c.340]
Это очень важное концептуальное положение, суть которого можно объяснить следующим образом. Предполагается, что все условия производства, доступные контролю и управлению, поддерживаются постоянными, и вариации параметров изделий на выходе процесса обусловлены лишь множеством мелких, трудно устранимых, а часто не устранимых в принципе причин. К ним, например, можно отнести естественные вибрации и колебания поверхностей и опор, колебания параметров воздуха (температура, влажность, давление, загрязненность), вариации электрического напряжения и тока, магнитных полей, вариации свойств материалов и комплектующих и т. п. [c.347]
В книге приводится объяснение этого примера. Главное в этом объяснении то, что процесс без компенсатора уже находился в статистически управляемом состоянии, и включение компенсатора лишь увеличивало вариации, так как к естественным отклонениям процесса добавлялись почти такие же вариации, полученные из-за коррекции настройки по результатам предыдущего случайного измерения диаметра. Хоро- [c.347]
Формирование основной вычисляемой части запаса (учитывающего влияние второй группы нормообразующих факторов), необходимой для обеспечения организации бесперебойной производственной деятельности, имеет одну и ту же природу, которую нужно учесть при расчете, — это процессы прихода и расхода. При нормировании производственных запасов следует учесть процессы поступления товарно-материальных ценностей на склад отдела материально-технического снабжения — вариации объемов поставок, интервалов поставок процессы расхода — вариации объемов суточных отпусков со склада в цех, интервалов отпусков и т.д. Естественно, что на разных предприятиях-потребителях ввиду специфики организации процессов снабжения и производства могут быть совершенно разные диапазоны вариаций размеров этих объемов и интервалов в течение года и их частот в этом периоде, но это не меняет сути происходящих процессов, которые нужно учесть при нормировании (см. табл. 1.3). [c.149]
При расчете специфицированных норм запасов значения, отражающие имевшие место нарушения регулярности и равномерности поставок, должны быть скорректированы. Естественно, что их нельзя просто исключить из расчета (например, значения больших интервалов), так как это в некоторой степени исказит получаемое новое распределение вариаций нормообразующих факторов по сравнению с фактическим. Правильнее, на наш взгляд, значения имевших место нарушений заменить предельно допустимыми величинами, в данном случае они попадут в расчет со своим весом (имеется в виду относительная частота, с которой они встречаются), правда, с несколько уменьшенным значением самого фактора. Как показывает анализ данных по расчетам, количество случаев с нарушениями небольшое (1-5%). [c.246]
Перечисленные факторы самым непосредственным образом связаны с показателями экономической эффективности (рентабельности, прибыльности) освоения ресурсов УВС, а точнее говоря, являются естественной первопричиной вариации экономических показателей. Поэтому дифференциация по производственным признакам и отражает в конечном счете различия в уровне экономической эффективности. Применительно к каждому дифференцирующему фактору определяются специальные поправочные коэф- [c.152]
Если вариация функционала включает слагаемое вида (Ь, Ъх (Т)), то для граничного значения ф естественно взять ф(Г)= . Уравнение для ф (i), решаемое справа налево, есть обычное уравнение с запаздыванием. Итак, формула (16) получена, причем [c.75]
Метод минимальной поправки (для задач классического типа). Вариация управления ищется в форме 8и ( ) =—Sw0 (t)- -v (t), где v (t) — поправка, компенсирующая вызванные вариацией —Sw0 (t) нарушения дополнительных условий эту поправку, естественно, следует взять минимальной. Таким образом, приходим к следующей задаче для определения v (t) найти [c.148]
Метод проекции градиента и скользящие режимы. Следует особо отметить те задачи, в которых конструкция (45) будет иметь значительное преимущество перед методом проекции градиента в форме (46), (43). Это — задачи, где оптимальная траектория содержит участок так называемого скользящего режима (см. 23). В этом случае могут существовать неоптимальные траектории, на которых конструкция (46) при не слишком больших s дает функцию u(t, s)=u (t) такая траектория оказывается тупиковой для методов (46), (43). В то же время конструкция (45) приводит к ненулевой вариации управления и (t, з)фи (t). Пример, рассмотренный в 23, показывает, что эта возможность действительно реализуется при численном решении подобных задач, причем множество тупиковых для локального варианта проекции градиента (46) траекторий достаточно мощно и содержит траектории, далекие от оптимальной. Тем не менее, в дальнейшем мы будем иметь дело именно с локальным вариантом. Это связано с тем, что среди известных автору прикладных задач, решавшихся приближенными методами, нет задач, содержащих скользящие режимы. Более того, в монографиях [39], 1102], посвященных преимущественно обобщению теории вариационных задач, охватывающему и скользящие режимы (что, разумеется, приводит к серьезному усложнению аналитического аппарата теории), подобных примеров тоже нет Речь, разумеется, идет о примерах задач, естественно возникших в приложениях, а не специально сконструированных с целью иллюстрации тех или иных возможных осложнений. С этой точки зрения те предостережения, которые делает инженерам и физикам автор [102] в связи с наивным использованием результатов классического вариационного исчисления, представляются преувеличенными. Разумеется, практика решения вариационных задач может расшириться, и задачи со скользящими. режимами станут обычным, инженерным явлением. В этом случае изменится и отношение к соответствующему разделу в теории, и в вычислительные методы будут внесены необходимые коррективы. [c.155]
Итак, и в вопрос о неясном заранее естественном выборе единиц измерения для разных компонент и внесен элемент объективности. Что же произойдет, если естественные пропорции между величинами вариаций разных компонент сильно нарушены Рассмотрим, несколько утрируя, задачу с двумя управляющими функциями ux (t), u2 ( ), и пусть процесс поиска ведется с шагом по иа столь малым, что связанная с 8u2 (t) вариация функционалов задачи [c.177]
В 18—23 были описаны методы построения минимизирующей последовательности управлений, использующие лишь первые производные входящих в задачу функционалов. Поэтому эти методы называют методами первого порядка. Давно было замечено, что при решении задач поиска минимума методом первого порядка сходимость оказывается очень медленной в окрестности точки минимума. Это и понятно ведь в этой окрестности, грубо говоря, первая производная минимизируемого функционала обращается в нуль, и приращение его при вариации аргумента (управления) определяется вторым членом разложения. Стремясь повысить скорость поиска и получить более точные результаты без существенного увеличения времени счета, естественно приходят к идее использования в вычислениях также вторых производных от функционалов задачи. Кроме того, с этим же связаны и надежды повысить эффективность поиска в условиях применения штрафных функций, когда сходимость методов первого порядка оказывается очень медленной даже сравнительно далеко от искомой точки минимума. Методы второго порядка разработаны не так подробно, как методы первого порядка, а опыт их фактического применения совсем невелик. Ниже будет описана общая схема метода второго порядка и рассмотрены возникающие при его реализации вычислительные проблемы. [c.201]
Разумеется, теперь нельзя говорить о методе второго порядка, однако можно привести соображения в пользу такого непоследовательного подхода ведь в окрестности минимума вырождается (обращается в нуль) линейная часть приращения ЬР0, поэтому естественно уточнить вычисления именно в этом месте ). Учитывая в условиях Ff—0, i=l, 2,.. ., m, лишь линейные по Ьи ( ) члены, мы будем получать невязки Ft [и (-)+8м (-)] 0 ( 8м 2), и их компенсация на следующей итерации потребует малой, порядка 8м а, части вариации управления. Труднее оправдать использование простейшей формы уравнения в вариациях при преобразовании линейной по Ьх (t) части вариации функционала Р0. Видимо, решающим аргументом здесь является относительная простота преобразования исходного выражения для ЪР0 (6). Выше мы убедились в том, что, используя линейную связь между Ьх (t) и 8м ( ), нетрудно довести выкладки до конца и преобразовать первоначальное выражение F0 (в виде квадратичной формы от о г ( ) и Su ( )) в квадратичную форму только от Ъи ( ). Попытка проделать ту же операцию, используя более точную форму уравнения в вариациях, хотя и не встретила принципиальных трудностей, однако привела к существенному усложнению всей процедуры, так что ее не так просто довести до конца даже на уровне формальных выкладок. [c.207]
Стоит упомянуть еще одну причину, по которой методы второго порядка представляются интересными. Это связано с выбором шага спуска S. В методах первого порядка эту величину приходится назначать, тогда как в методах второго порядка учет квадратичных членов разложения приводит к естественному выбору абсолютной величины вариации Su (t) без введения искусственных ограничений. [c.209]
Здесь могут возникнуть некоторые вопросы. В самом деле, на первой же итерации управление варьируется так, чтобы точка х (Т) = = 190,8 0,95 49,69 перешла в точку (170,8 48,5 146 (фактически х (Т) перешла в точку 169,4 39,0 25,3 . Видно, что основной целью является получить х1 (Т)=0, и ради этого допускается, например, значительное увеличение х9 (Т). Это самым тесным образом связано с используемой в наших расчетах нормировкой задачи. Дело в том, что функциональные производные дх2 (Т)1ди ( ), дх3 (Т)/ди ( ) примерно в 10 раз больше производной дх1 (Т)/ди ( ), и в естественных единицах измерения х (Т) величина х3 (Т)=146 становится числом 15, малым сравнительно с х1 (Т)=190. Второй вопрос связан с плохой точностью линейного приближения для х2 (Т) и а 3 (Т7), в то время как для х1 (Т) точность линейного приближения высока предсказанные и фактические значения xl(T) совпадают очень хорошо. На первый взгляд кажется, что плохое предсказание х2 (Т), х3 (Т) должно вынудить уменьшить шаги 8и], 8ц , чтобы добиться лучшего. Однако этого делать не следует, так как в естественных единицах измерения величин х1 (Т) речь идет о несовпадении малых, сравнительно с х1 (Т), величин. В этом расчете ограничения на величины вариаций управления [c.282]
Но более внимательный анализ (он приведен выше) показывает, что это несовпадение не так уж страшно, и даже естественно. Однако читатель должен понимать, что пренебрежение подобным расхождением оправдано прежде всего благополучным исходом расчета в целом. В дальнейшем решение второй задачи было повторено с единственным изменением величины s +v,, S +YJ ограничивающие возможные значения переменных ия+у2 в задаче линейного программирования, определяющей вариацию управления, не были фиксированы, как в расчетах, представленных в таблицах 1, 2. Был подключен алгоритм пересчета s , sJ+i/2. Вводилась последовательность г +>/г, п=0,1,.. ., N — 1 (напомним, что SB+I/S суть вариации компонент управлений, т. е. 8у /, 8 4+i/2, i l) 2, 3 TV — число интервалов временной сетки для управления). После каждой итерации числа г пересчитывались по формуле [c.287]
Однако норма F=(/2+tP2) 2 и, следовательно, шаг процесса s, относительно преобразования (7) не инвариантны, и возникает вопрос о разумной нормировке задачи. В данном случае, как и во многих других аналогичных ситуациях, автор руководствовался следующим естественным соображением нужно нормировать задачу так, чтобы порожденные вариациями аргументов Ъх, Ьу вариации функций [c.382]
Разумеется, и здесь можно применить метод проекции градиента, но мы считаем (и это соответствует положению дел в прикладных задачах такого сорта), что проектирование на множество X, определяемое системой нелинейных уравнений / (z)=0, i=l, 2,.. . . . ., т, является слишком сложной операцией. Алгоритм поиска условного минимума состоит в том, что для каждой точки х нужно уметь строить улучшающую вариацию аргумента ох. При этом приходится иметь в виду не только понижение f (х), но и восстановление условий / (ж)=0, если они оказываются нарушенными. Итак, пусть есть некоторая точка xk, причем условия / (xk)=0 могут и не выполняться. Считая искомую вариацию Ьх малой и ограниченной условием Ьх S, где S — шаг процесса, поставим следующую естественную задачу для определения Ьх [c.400]
Эту величину р будем считать естественной. Если вычисления проводить с масштабом , существенно большим естественного, мы столкнемся с тем, что практически ST O, и процесс минимизации приведет к управлению, оптимальному при постоянном, в сущности, Т, заданном начальным приближением. Разумеется. после этого ситуация изменится, уже нельзя пренебрегать в формулах (8) влиянием X и делать выводы о практически неизменном Т. Однако одновременно дело осложняется тем. что вариация [c.460]
Далее уточняем величину загрузки элемента р которую считали заданной при начале итерации, р,=А,, и определяем квадрат коэффициента вариации длительности обслуживания j/ = dri / 1 . При расчете на худший случай, естественно, нас беспокоит задержка в очереди при значениях р,, приближающихся к единице, т.е. в режиме перегрузки. [c.52]
Примеры вариации порядка развития многочисленны. Но, идя на такие вариации, следует, во-первых, осознавать, что в силу определенных обстоятельств отклонение от наиболее естественной очередности все-таки произошло. Во-вторых, надо иметь в виду подобное отклонение — временная мера и от решения отложенных задач освободиться нельзя. В этом смысле конечные ориентиры остаются неизменными. [c.342]
Процесс совершенствования социализма в каждой стране отражает как общие закономерности социалистического строительства, так и национальную специфику. Социализм как мировая система предстает сегодня во всем своем национальном и социальном многообразии. Подтверждается марксистский тезис о том. что один и тот же экономический базис — один и т т же со стороны основных условий — благодаря бесконечно разнообразным эмпирическим обстоятельствам, естественным условиям, расовым отношениям, действующим извне историческим влияниям и т. д.— может обнаруживать в своем проявлении бесконечные вариации и градации... [c.646]
Эффективное плодородие получает конкретное выражение в так называемом экономическом плодородии — показателе производительности труда в земледелии. Количественная характеристика природного плодородия может быть дана при условии группировки земельных угодий по типу и качеству почв. Сопоставляя урожайность при одинаковой культуре земледелия на различных типах почв, мы получаем данные о вариации урожая в зависимости от естественного плодородия, иначе, показатель потенциального плодородия. [c.178]
Каждый процесс обладает естественной вариацией, которая определяет размах точности, называемый точностью процесса. Это понятие более подробно будет рассмотрено впоследствии, здесь мы остановимся на его использовании при определении допусков. [c.36]
Продукция, изготавливаемая машинами или людьми, подвержена вариации, которая является результатом неустранимой или естественной изменчивости двух элементов машины и человека, а также третьего элемента — материала, из которого изготавливается продукция. Минимальный размах допусков, применяемых в продукции, зависит от естественной изменчивости этих трех элементов, но может быть несколько увеличен в результате присутствия некоторой искусственной изменчивости. [c.59]
Нормальные кривые. Если на основе множества измерений удается получить сбалансированную симметричную кривую нормального распределения, то исследователь сразу же получает в свое распоряжение большое количество информации. Как известно, кривая этого вида представляет естественную вариацию обследуемого технологического процесса или изделий. Если на оси абсцисс показаны пределы допусков, соответствующие чертежу или техническим условиям, можно получить дополнительную информацию. На рис. 4.8 — 4.11 представлены нормальные кривые с различным расположением по отношению к пределам допусков, а также приводится их интерпретация. На рис. 4.8 представлена ситуация, когда технологический процесс может обеспечить выпуск продукции в пределах технических условий со значительным запасом. Это значит, что он может осуществляться с помощью менее точных, а следовательно, как правило, менее дорогостоящих станков или технологического оборудования. На рис. 4.9 показана ситуация, когда процесс точно укладывается в пределы, но в этом случае почти наверняка будет производиться брак, списываемый в лом, поскольку, как. это показано на рис. 4.11, весьма вероятно, что [c.77]
В данной главе подробно разъясняется, какие методы управления капиталом не стоит использовать. Исключительно важно, чтобы вы понимали сущность Фиксированно-Фракционного метода, если вы хотите понять Фиксированно-Пропоциональный метод, который я рекомендую к применению. Когда я начинал исследования, то единственными альтернативами, представленными мне, были вариации Фиксированно-Фракционного метода. Я разработал Фиксированно-Пропорциональный метод из-за некоторых проблем, возникающих в результате использования Фиксированно-Фракционного метода. Когда вы получите представление о материале, изложенном в этой главе, следующий шаг - знакомство с методом Фиксированно-Пропорциональной торговли - будет для вас вполне естественным. [c.47]
Более изученными представляются организационные формы управления трубопроводным строительством, определяемые технологическими факторами, под которыми следует понимать конструктивные особенности трубопроводных систем, обусловливающие технологию их сооружения. Так, для линейной части трубопроводов характерен так называемый открытый фронт работ (можно, вообще говоря, на каждый метр строящегося трубопровода поставить самостоятельную строительную организацию и тем самым максимально сократить сроки строительства). На наземных объектах, будь то промысловый объект или компрессорная станция, подобное решение невозможно даже гипотетически в связи с ограниченным (иногда говорят точечным ) фронтом работ. Таким образом, при всех вариациях глубины специализации организационные формы строительства трубопровода можно разделить на комплексные, специализированные и смешанные потоки или передвижные колонны. Однако в настоящее время управление строительством, естественно, отходит на второй план, уступая по важности проблематике, связанной с управлением проектом в целом. Это связано с тем, что на сегодняшний день строительство — это не самый сложный этап в рамках всего проекта. Рассмотрим более подробно организационные формы управления международными нефтегазовыми проектами. Их обобщенная классификация представлена в табл. 2.1. [c.50]
В качестве иллюстрации в табл. 1.6 показано, как у предприятий-потребителей разных отраслей экономики последовательно менялись в ограниченном временном отрезке года объемы поставок, в табл. 1.7 — интервалы поставок, в табл. 1.8 — объемы суточных отпусков. Данные в этих таблицах приведены в относительных величинах qt/Q , t,/T , rh/R , где q — фактический объем суточной поставки в 1-м. интервале (поставки , t[ — /-Й интервал поставки, rh — объем суточного отпуска. Здесь / — индекс (порядковый номер) интервала, h — индекс порядкового номера дня в году Q, Т, R — средние значения вариаций объемов поставок, интервалов поставок, объемов суточных отпусков соответственно1. Естественно, что количество поставок в году будет точно соответствовать числу интервалов поставок в данном периоде (поэтому для обозначения поставок и интервалов используется один и тот же индекс — /). Но при дискретном процессе снабжения и непрерывном процессе отпуска число поставок (или интервалов соответственно) обычно меньше количества суточных отпусков, поэтому они обозначаются разными индексами — Ink (см. табл. 1.6 и 1.8). [c.68]
Существует несколько способов решения этой задачи. Первый заключается в том, чтобы последовательно перебрать все возможные сочетания значений нормообразующих факторов. Например, мы знаем, что в плановом году могут быть объемы поставок по 60, 120, 180, 240 т и т.д. одно-, двух-, трехдневные интервалы и т.д., ряд объемов суточных отпусков имел бы следующий вид 10, 20, 30, 40, 50 т в сутки и т.д. Определить, как изменяются запасы при всех возможных сочетаниях факторов, — достаточно трудоемкая задача, даже если ее решать на персональном компьютере (ПК). Действительно, если бы у вариаций каждого признака было только десять значений, то в этом случае нужно провести две тысячи вычислений при рассмотрении всех сочетаний вариаций только трех факторов (2x10x10x10 = 2000, т.е. первая тысяча вычислений для определения изменений страховых запасов, вторая — для нахождения их вероятностей), а если по сто вариаций каждого признака — то уже 2 млн вычислительных операций и т.д. На самом деле значений вариаций значительно больше. Некоторые авторы, чтобы преодолеть эту трудность, предлагают данную задачу решать путем применения способа случайной выборки, когда из каждого ряда значений фактора тем или иным способом случайно выбирается по одному значению, по ним производятся необходимые вычисления. Затем эти процедуры многократно повторяются. Естественно, что все возможные варианты сочетаний здесь не удается охватить. [c.307]
В данной задаче такие выражения, как управлять системой , выбрать управление , определить управление и тому подобное означают одно и то же — задать на интервале управления [О, Т] некоторую функцию и (t). Естественно возникает вопрос о функциональном классе, из которого разрешается выбирать и (t). Удобным оказался класс измеримых функций. С точки зрения теорем существования решений вариационных задач класс измеримых функций очень удобен. Однако при выводе необходимых условий оптимальности обычно происходит сужение задачи сама исследуемая функция и (t) предполагается не произвольной измеримой функцией, а гораздо более простой, например, кусочно непрерывной, кусочно гладкой, но ее разрешается подвергать вариациям 8м (t), относительно которых уже никаких предположений не делается 3w (t) может быть произвольной измеримой функцией. Таким образом, объектом теоретических исследований является сравнительно простая функция и (t), которая должна быть оптимальной в гораздо более широком множестве произволь- [c.24]
В общем случае, из Я [х, ф, и ] >Я [я, ф, и] не следует (Ни [х, ф, и], и —и) > 0, понижение F0 с ростом s не гарантируется (отрицательные значения s могут быть запрещены условием и (t, s) U). Однако в очень распространенной ситуации, при линейной зависимости всех функций / (х, и) от и, (Ни, и —и) > О, и метод оказывается сходящимся. В общем случае сходимости может не быть при сколь угодно хорошем начальном приближении. Конструкция (45) с точки зрения сходимости более естественна и логична ведь глобальный характер (по и ( U) уравнения принципа максимума связан с использованием конечных вариаций на множествах малой меры, и конструкция (45) в отличие от (42), это учитывает. В 6 была получена формула для приращения функционала, вызванного конечным изменением управления на множестве М, малой меры р,=шезМ, [c.154]
Теперь мы можем вернуться к сравнению наших расчетов с расчетами в [70] (см. табл. 1). Видно, что решение задачи в [70] было неоправданно трудоемким оно потребовало почти в 15 раз большего числа итераций. Единственной причиной был неудачный способ регулирования величины вариации Ьи (t) параметром s, принятый в [70] точнее, неудачным является выбор единого s на весь процесс. В начале поиска при и 673 влияние изменения температуры на х3 (Т) очень малб, и величина sw0= Ьи при s=0,2 приводит к среднему изменению и на 0,2. Поэтому начальная стадия поиска проходит неоправданно медленно. Постепенно температура повышается, увеличивается эффективность управления (т. е. w0 (t)), и вариация u=swv (t) становится более разумной. Попытка же ускорить начало процесса, взяв s=0,75, привела к тому, что высокие температуры были достигнуты достаточно быстро (на 16-й итерации и в расчетах [70] достигло при t a 0 величины 818), однако теперь вариация и (t)=sw0 (t) становится неоправданно большой с точки зрения применимости линейной теории возмущений и приводит к нелепым результатам. Разумеется, исправить метод [70] было бы очень просто, для нас же важен следующий вывод величина вариации 8u (t) имеет простой содержательный смысл, и указать естественное ограничение для нее не очень сложно (используя простые средства, аналогичные рис. 1). Что касается величины s (как в методе [70], так и в нашем методе), то ее естественное значение заранее не очевидно. Однако [c.262]
В ходе работы Лукас и его сторонники пришли к выводу о полной неэ( фективности кейнсианской доктрины регулирования. На первый взгл здесь не было ничего нового. Об этом давно говорили М. Фридмен и е многочисленные последователи, а школа рациональных ожиданий пост янно оперировала такими характерными для монетаризма положениям как совершенная гибкость цен или естественный уровень безработицы, неудивительно, что на первых порах большинство экономистов восприн ло новую классическую теорию всего лишь как вариацию на тему монет ризма, его вторую волну, признанную окончательно смести кейнсианствс [c.156]