Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.nuph.edu.ua/handle/123456789/27070
Название: Метод ідентифікації математичних моделей у двофакторних фармацевтичних дослідженнях
Другие названия: The method for identification of mathematical models in two-factor pharmaceutical research
Метод идентификации математических моделей в двухфакторных фармацевтических исследованиях
Авторы: Кутова, О. В.
Сагайдак-Нікітюк, Р. В.
Ковалевська, І. В.
Kutova, O. V.
Sahaidak-Nikitiuk, R. V.
Kovalevska, I. V.
Кутовая, О. В.
Сагайдак-Никитюк, Р. В.
Ковалевская, И. В.
Ключевые слова: двофакторний експеримент;факторний простір;цільові функції;рівняння регресії;ідентифікація математичних моделей;two-factor experiment;factor space;objective functions;regression;двухфакторный эксперимент;факторное пространство;целевые функции;уравнение регрессии;идентификация математических моделей
Дата публикации: 2021
Библиографическое описание: Кутова, О. В. Метод ідентифікації математичних моделей у двофакторних фармацевтичних дослідженнях / О. В. Кутова, Р. В. Сагайдак-Нікітюк, І. В. Ковалевська // Соціальна фармація в охороні здоров’я. – 2021. – Т. 7, № 3. – С. 3-11. doi : 10.24959/sphhcj.21.227
Краткий осмотр (реферат): Мета: визначення оптимального алгоритму обробки експериментальних даних із використанням мінімальної кількості дослідів за планом 22 для установлення адекватного математичного опису досліджень на технологічному етапі. Матеріали та методи: картопляний крохмаль (кількісний фактор х1) та розчин мікрокристалічної целюлози (кількісний фактор х2). Вміст допоміжних речовин має складати 54 % мас. від загальної маси. Виходячи з апріорних даних вміст картопляного крохмалю х1 має знаходиться в інтервалі 45-50 % від загальної кількості (45 ≤ х1 ≥ 50), а х2 характеризує водний розчин мікрокристалічної целюлози з концентрацією в межах від 2 до 5 % (2 ≤ х2 ≥ 5). Для визначення коефіцієнтів рівнянь регресії застосовувався метод найменших квадратів; комп’ютерне середовище Mathcad (MathSoft Ins., USA). Результати. Для скорочення кількості рішень і прийняття правильного рішення необхідно мати досить надійну вихідну інформацію й уводити відповідні обмеження, спираючись на апріорні дані і практичний досвід дослідника.Aim. To determine the optimal algorithm for processing experimental data using the minimum number of experiments according to the plan 22 to establish an adequate mathematical description of research at the technological stage. Materials and methods. Such materials as potato starch (quantitative factor x1) and the microcrystalline cellulose solution (quantitative factor x2) were used. The content of excipients should be 54 % of the total mass. Based on a priori data the content of potato starch x1 should be in the range from 45 to 50 % of the total amount (45 ≤ x1 ≥ 50), and x2 characterizes an aqueous solution of microcrystalline cellulose with a concentration in the range from 2 to 5 % (2 ≤ x2 ≥ 5). The least squares method was applied to determine the coefficients of the regression equations. During our research the Mathcad computer environment (MathSoft Ins., USA) was used. Results. To reduce the number of solutions and make the right decision it is necessary to have a reliable source of information and impose the appropriate restrictions based on a priori data and practical experience of the researcher.Conclusions. The studies have shown that to identify mathematical models the analysis of the main (final) effects of the interaction of factors is effective, it is also expedient to interpret this interaction based on the interpretation of the dependences of objective functions on each factor provided that the variable is fixed at the minimum and maximum levels of variation. Висновки. Проведені дослідження показали, що для ідентифікації математичних моделей продуктивний аналіз підсумкових ефектів взаємодії чинників, а також доцільна інтерпретація цієї взаємодії на підставі розгляду залежностей цільових функцій від кожного фактора за умови фіксації змінних на мінімальному і максимальному рівнях варіювання.
Цель: определение оптимального алгоритма обработки экспериментальных данных с использованием минимального количества опытов по плану 22 для установления адекватного математического описания исследований на технологическом этапе. Материалы и методы: картофельный крахмал (количественный фактор х1) и раствор микрокристаллической целлюлозы (количественный фактор х2). Содержание вспомогательных веществ должно составлять 54 % мас. от общей массы. Исходя из априорных данных содержание картофельного крахмала х1 должно находится в интервале 45-50 % от общего количества (45 ≤ х1 ≥ 50), а х2 характеризует водный раствор микрокристаллической целлюлозы с концентрацией в пределах от 2 до 5 % (2 ≤ х2 ≥ 5). Для определения коэффициентов уравнений регрессии применялся метод наименьших квадратов; компьютерная среда Mathcad (MathSoft Ins., USA). Результаты исследования. Для сокращения числа решений и принятия правильного решения необходимо иметь достаточно надежную исходную информацию и вводить соответствующие ограничения, опираясь на априорные данные и практический опыт исследователя. Выводы. Проведенные исследования показали, что для идентификации математических моделей продуктивен анализ итоговых эффектов взаимодействия факторов, а также целесообразна интерпретация этого взаимодействия на основании рассмотрения зависимостей целевых функций от каждого фактора при условии фиксации переменных на минимальном и максимальном уровнях варьирования.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.nuph.edu.ua/handle/123456789/27070
Располагается в коллекциях:Соціальна фармація в охороні здоров'я. Архів статей 2015-2024

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
03-11.pdf980,06 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.