Модель шейпинг: что это?: assolr — LiveJournal

что это?: assolr — LiveJournal

если Вы о нас уже наслышаны, результатами наших взаимодействий с людьми вдохновлены или просто:

• вы ХОТИТЕ похудеть — поправиться


• страдаете от избытка или недостатка веса,


• хотите улучшить фигуру в целом или отдельные ее части,


• хотите подготовиться к беременности, родам


• хотите восстановиться после родов,


• укрепить здоровье,


• улучшить осанку и походку, координацию движений,


• получить удовольствие от физических упражнений,


• улучшить качество жизни


• приобрести возможность самостоятельно изменить что либо в себе и в своей жизни,

мы приглашаем вас познакомиться с ШЕЙПИНГОМ в израиле

Это уникальный комплексный метод целенаправленной коррекции фигуры, не имеющий аналогов в современном мире.

Шейпинг тесно связан с последними достижениями в науке, медицине и спорте. И поэтому его целью является не только эстетичная, красивая фигура, но и высокий уровень здоровья.

Физиологическая основа  шейпинга состоит в том, что в процессе шейпинг-занятий (тренировок и сопутствующего им питания) создаются условия, приспосабливаясь к которым тело человека меняет свой «фазовый» состав. В нём изменяется соотношение между жиром и мышцами, при изменении веса тела. Отношения между ними становятся такими, которые обеспечивают человеку наилучший внешний вид — эстетичность, женственность (для мужчин — мужественность), сексуальность фигуры.

Шейпинг-тренировки решают две главные задачи и в зависимости от них подразделяются на 2 вида:

Катаболическую — направленную на уменьшение жира и там, где это требуется, мышц;

Анаболическую — направленную на увеличение мышц в тех частях тела, где это требуется исходя из задач по коррекции телосложения.

Шейпинг — тренировки и составление режимов для георгафически отдаленных людей:

Синхро-технология даёт возможность в одно и то же время проводить тренировки сразу по нескольким видам шейпинг-программ, каждая из которых разделена, в свою очередь, на несколько уровней сложности упражнений.

Занятия на основе данной технологии может проводить один шейпинг-тренер, который не связан необходимостью одновременной демонстрации сразу всех программ и поэтому свободен для непосредственной работы с каждым человеком персонально. Тренировки проходят в удобное для каждого  время, что позволяет выстроить адекватный индивидуальный режим сна, питания и занятий.

Синхро-технология позволяет заниматься в одно и то же время членам одной семьи. Это формирует у детей наглядный пример ведения здорового образа жизни его родителями, что педагогически очень важно и правильно.

Тренировка длится 55 минут, и включает в себя разминку для разогрева мышц и 11 упражнений, направленных на те области, которые в женской фигуре, как правило, имеют излишки жировых отложений, в конце — обязательная растяжка.

Время воздействия на области, их очередность и последовательность продуманы медиками и биологами как оптимальные для мужского, женского и детского организма.

Из упомянутых 11 упражнений ШЕЙПИНГ-КЛАССИК для женщин:

4 упражнения — на область бедра

(бедро спереди, сзади, внутри, сбоку),

2 упражнения — на ягодицы,

3 — на область живота и талии

(пресс сверху и снизу, косые мышцы живота),

ещё 2 — дополнительно на спину, голень и руки.

Таким образом, менее чем за час в шейпинг-тренировке оказываются задействованы все основные, отвечающие за женскую фигуру группы мышц. Время выполнения каждого упражнения тщательно рассчитано, в процессе выполнения упражнений происходит контроль состояния занимающихся: не менее чем 2 раза за упражнение тренер измеряет ваш пульс. Контроль за пульсом вполне обоснован и необходим даже для абсолютно здоровых людей для того, чтобы оценить, насколько правильно была рассчитана и назначена нагрузка, а также как лично для каждого проходит адаптация к этой нагрузке.

Для новичка первая тренировка, как правило, несколько сокращена и длится около 30 минут. Это необходимо, во-первых, для того, чтобы сделать процесс адаптации к нагрузке более плавным и безболезненным, во-вторых, — для того, чтобы за оставшееся время тренер мог подробным образом познакомить Вас с общими принципами в шейпинге, с особенностями режима питания в дни тренировок и вне их, рассказать об антропометрическом тестировании, а также ответить на все интересующие Вас вопросы.

Как показали результаты занятий за 30 с лишним лет существования шейпинга, на начальном, или оздоровительном этапе 2-х тренировок в неделю, при соблюдении правил и режима шейпинг-питания достаточно, чтобы уже через месяц:

• ваш вес начал уменьшаться


• во всех основных группах мышц появился тонус и ощущение «подтянутости»


• увеличилась амплитуда отведения конечностей и подвижность суставов


• улучшилось общее самочувствие и психологическое состояние.

Составление индивидуальной программы

Перед началом занятий каждый клиент проходит медицинский тест, в результате которого определяется уровень здоровья и физических возможностей, а также выявляется наличие или отсутствие противопоказаний для занятий шейпингом. Исходя из полученных данных, определяется уровень допустимой нагрузки и вид шейпинг-программы.

Опираясь на данные этого теста и данные антропометрических измерений тренер составляет индивидуальный комплекс упражнений с учетом Ваших физических качеств, уровня двигательной подготовленности и координации, Ваших пожеланий по коррекции фигуры.

Существуют отдельные услуги — антропометрическое тестирование, консультация по составу тела и оздоровлению — 2 встречи

Составление индивидуального меню и его коррекция относительно возможностей, целей и задач каждого — 2 встречи

Составление индивидуального режима тренировок, сна и питания — 4 встречи
Анализ результатов исполнения назначенных режимов и коррекция питания  — 2 встречи
А также весь пакет из 10-ти встреч, включающий 4 тренировки — 10 встреч

Антропометрическое тестирование

Антропометрическое тестирование — процедура, позволяющая с помощью новейших разработок в области физиологии и спорта измерить и оценить качественный, биологический состав тела человека:

• общий процент жира в организме


• количество подкожного жира в проблемных областях


• (талия, бедра, ягодицы, голень, руки, спина)


• количество висцерального жира, выстилающего поверхность внутренних органов (как фактор наличия или отсутствия риска сердечно-сосудистых заболеваний и заболеваний обмена веществ)


• избыток или недостаток мышечной массы


• в отдельных областях тела


• определение типа конституции и ширины кости в верхних и нижних конечностях.

Полученные данные о фигуре реального человека с сравнивают с соответствующими параметрами шейпинг-модели его роста и конституционного типа. Эти параметры математически описаны для людей всех ростов и конституционных типов. Разработанная и апробированная в течение длительного времени концепция шейпинг-модели — оптимальная, эталонная фигура человека эстетически привлекательного, физически развитого, с высоким уровнем здоровья и благоприятными предпосылками для здорового отцовства и материнства.

Математическая модель, точность которой равна 95–100%, описывает следующие параметры:

• состав тела,


• распределение подкожного жира,


• развитие мышечного компонента в областях тела,


• размеры обхватов и пропорции частей тела,


• требования ко всем частям фигуры с точки зрения субъектного восприятия.

На основании результатов теста, а именно, по отклонениям фигуры от параметров шейпинг-модели выбираются основные направления воздействия на интересующие части тела для изменения и совершенствования телосложения, размеров, пропорций и форм фигуры, составляется программа тренировки и питания, оценивается их эффективность.

Тестирование проводится ежемесячно в определенные дни менструального цикла с 3-го по 7-ой день ОМЦ у женщин и согласно персональному графику у мужчин, так как именно в этот период можно получить наиболее объективные показатели.

Консультации по питанию

Уникальной услугой, входящей в комплекс системы Шейпинг являются также компьютерное обеспечение «КОНСУЛЬТАНТ ПО ПИТАНИЮ» и консультации по правильному питанию.

Сейчас уже ни для кого не секрет, что формирование красивой фигуры, избавление от избыточного или недостаточного веса, оздоровление организма в целом и предупреждение развития заболеваний является результатом тесного  союза:

• грамотно подобранной регулярной физической нагрузки


• ежедневного правильного питания.


• адекватного режима сна и отдыха

Реальное желание избавиться от проблем с фигурой навсегда, как правило, влечет за собой переоценку и режима, и рациона питания, и всего образа жизни в целом. А в одиночку справиться с этим трудно.

К вашим услугам консультации и составление индивидуальных пищевых, оздоровительных  режимов, включающих диагностику,  доктором китайской медицины Игоря Сухаревского. — 2 встречи
Иглоукалывание для коррекции обмена веществ и аппетита 5 встреч
Индивидуальные очистительные программы и сопровождение
Для занимающихся шейпингом, пациентов,  а также людей, участвующих в обучающих программах Чайного домика , 15% скидка
Синтез знаний и опыта китайской медицины и достижений научной технологии Шейпинга делают весь путь изменений привычек, состояния, здоровья и тела человека максимально естественным, мягким и эффективным.

Следуя предложенным показаниям и регулярно посещая шейпинг-зал, удается в короткие сроки добиться заметных положительных изменений со стороны фигуры, обмена веществ, общего физиологического и психологического состояния.

В ИЗРАИЛЕ МЫ НАХОДИМСЯ ПО АДРЕСУ:
ХАЙФА, ЛЕОН БЛЮМ 46
054-6623011

Шейпинг — спорт для любителей дисциплины

Шейпинг, пилатес, стретчинг, калланетика, сколько сейчас существует разновидностей спортивных занятий, которые доступны. Не опытному человеку будет сложно разобраться, какой именно вид спортивной нагрузки подойдет для достижения поставленной цели. О многих видах мы уже писали, а вот к вопросу шейпинга добрались только сейчас. Шейпинг: откуда он появился, что собой представляет, его виды и чем отличается от других видов тренировок.

Шейпинг — женский вид занятий, направленный на моделирование фигуры, скажут многие, но это не совсем так. Изначально, шейпинг, действительно был рассчитан на девушек и женщин в возрасте от 15 до 50 лет, но со временем все изменилось и теперь заниматься могут все желающие, как женщины, так и мужчины, вне зависимости от возраста. Программы существенно отличаются, но объединяет их подход к занятиям.

Появление шейпинга
Причиной возникновения нового направления в спорте, шейпинга, обусловлено отсутствием в Советском Союзе альтернативы в конце 80-х годов для женщин, кроме гимнастики. Было принято решение, что нужно разработать собственную программу (западные аналоги не имели большого распространения на территории бывшего государства), по которой женщины смогут заниматься в спортивных клубах, как и мужчины того времени. Вопросом занялся физиолог Илья Прохорцев и по крупицам собирал воедино комплекс, направленные на преображение женского тела. Уже после распространения женского направления — появилось мужское.

Шейпинг-технология и ее особенности
В основе шейпинга лежит целый ряд специальных научных исследований, в ходе которых ученые вывели зависимость типа нагрузок и упражнений от фигуры и конституции тела. Разделив по группам — получили 9 типов фигуры и, соответственно, 9 шейпинг-моделей. 

Само направление — это технология, которая позволяет достичь правильных параметров тела с учетом типа фигуры, состояния здоровья и физической подготовки. Отличительная особенность шейпинга от других спортивных нагрузок заключается в том, что перед началом занятий все участники проходят специальные тесты, данные которых вносятся в диагностическую карту (сейчас это специальная компьютерная программа, в которой заводится карта участника со всеми параметрами). 

Согласно собранным данным об особенностях организма, генетике, физической подготовке и даже учитывая настроение участника, инструктор подбирает подходящую модель из представленных 9, корректирует программу тренировки и питания. Таким образом, на заключительном этапе тестирования участник имеет полную информацию о своем теле, его возможностях, а также прогноз результатов. На этом все не заканчивается, на постоянной основе ведется строгое наблюдение за выполнением режима тренировок, нагрузок и питания. Предусмотрены промежуточные сверки согласно составленного плана.

Каждая шейпинг-модель — это сочетание двух этапов тренировки. Первый, катаболический, направлен на избавление от лишнего веса, второй, анаболический, направлен на увеличение мышц в тех зонах, где это уместно, чтобы общий визуальный облик был гармоничным и привлекательным. Этапы присутствуют во всех 9 моделях, однако степень нагрузки и количество повторений — разные. По достижению правильного веса количество катаболических упражнений уменьшается, а количество анаболических, наоборот, увеличивается.

Отдельным пунктом выносится питание. Так как шейпинг-технология — это, своего рода, образ жизни, то и расписание питания составляется с огромной скрупулезностью и детализаций.

В расписание режима питания вносятся все приемы пищи, перекусы, меню в дни тренировок (в зависимости от этапа в дни занятий, до и после физических нагрузок разные продукты допускаются к употреблению). Под запретом мучные изделия, сладости (исключение — черный шоколад в некоторые периоды в очень ограниченных количествах), жареные и жирные блюда. Соль также практически исчезает из рациона, точнее ее количество сокращается очень сильно, сахар заменяют на мед. Молочные продукты — в определенные периоды разрешены. Диета утверждается с гастроэнтерологом. 

Самые распространенные шейпинг направления

• Шейпинг-классик. Самое популярное направление, основная цель — корректирование фигуры. Имеет среднюю нагрузку на организм.
• Шейпинг-хореография. Основная задача — выровнять осанку и сделать походку грациозной, легкой и красивой.
• Шейпинг-про. Программа с большей нагрузкой, объединяющая 2 предыдущих вида, с большим акцентом на осанку.
• Шейпинг-терапия. Основная задача — снижение веса и его контроль. Также программа направлена на улучшение состояния суставов, мышц и связок.
• Шейпинг-стиль. Помимо моделирования физических параметров, в программе дополнительно отводится время на изучение правил этикета, поведения и стиля.
• Шейпинг-юни. Это курс для самых юных учеников, направленный на развитие растущего организма и формирования личности.
• Отдельно разработана программа, для возрастной группы старше 50, где упражнения адаптированы под участников возрастной группы с учетом физиологических изменений организма.
• Шейпинг “тонких” тел. Набирающий популярность вид, который включает еще и духовные практики. Участники учатся видеть музыку, слышать цвета, в общем всяческое развитие своих экстрасенсорных задатков.

Сама по себе шейпинг-технология хороша своим четким расписанием и режимом, соблюдение которого позволит привести свое тело в порядок и поддерживать в дальнейшем. Но, такой жесткий регламент подойдет далеко не всем, если происходит остановка, например, по причине беременности или болезни, или отклонением от графика, отпуск, например, то придется начинать с самого начала.

Похожие статьи:

Статья «Стретчинг: стройность, гибкость и изящество»

Статья «Калланетика: на 10 лет моложе за 10 часов»

Статья «Пилатес — техника развития тела и внутренней гармонии»

Автор: Кристина Ридкоус.

FRESH-LYME

Разработка концепции мужского шейпинга была осуществлена, задолго до 2000 года — года выхода в свет первой «мужской» видео шейпинг-программы. Основное звено этой концепции — математическая модель, описывающая фигуру мужского шейпинг-эталона, была разработана ещё в начале девяностых. Почему же потребовались многие годы для выпуска в свет «мужского» шейпинга? Главная причина этого кроется в том, что в начале девяностых годов разработчики шейпинг-системы посчитали, что несвоевременное предложение общественности «мужского» шейпинга может навредить шейпинг-идее в целом. По их мнению, шейпинг сначала должен был доказать свою востребованность у женщин. Главный аргумент последнего довода был таков: систем, ориентированных на физическое совершенствование «сильного» пола, гораздо больше.

Почему?

Ответ — не столько в природном факте большей лености особей мужского пола, чем женского, скорее наоборот. Современные мужчины вида «Homo sapiens» совсем заработались, причём, настолько, что женщины просто вынуждены, если и не требовать от них явных признаков суперменства, то уж, по крайней мере, они вправе рассчитывать на их устойчивую способность к проявлению «специфических мужских поведенческих реакций». Всё чаще и чаще приходится слышать, что у всё большего числа женщин их прежние опасения перерастают в уверенность — современные мужчины забыли, что они не только «добытчики», но и МУЖЧИНЫ. Да, безусловно, хорошо, что отцы семейства (или будущие отцы) много работают, стараясь должным образом содержать семью. Но нельзя же и забывать, что женщинам от мужчин нужны не только деньги и уверенность в завтрашнем дне, но и кое-что чисто женское. А вот с последним у «вечно занятых», «делами озабоченных» современных мужчин часто возникают известные сложности. Раньше на этот случай у женщин существовала возможность «левого» уклона. Теперь сложнее. Конечно, и эта возможность теперь не канула в лету. Но наука, подстёгнутая своим бессилием перед СПИДом, умами своих передовых учёных помогла этике в объяснении механизма реализации библейского предостережения: «всякий грех, какой делает человек, есть вне тела, а блудник грешит против собственного тела». Поэтому женщинам — приверженцам современных «многомерных», а стало быть, нравственных технологий, не остаётся ничего другого, как усилить борьбу за… развитие шейпинга среди мужчин. А умные женщины на то и женщины, чтобы не лезть и здесь напролом. Они не требуют от своих мужчин невероятного. Они не ставят им ультиматумов: «если не шейпинг, то и не я». Они, получив от шейпинга ответы на свои собственные вопросы, просто говорят: «если ты Мужчина, то хотя бы повтори то, что можем сделать даже мы — слабые природные создания». И женщины вправе рассчитывать в этом не только на утвердительный ответ от мужчин, но и на действия во имя общего благополучия, а, значит, во имя Любви и Счастья.

Шейпинг – это методика оздоровительной гимнастики направленная на изменение фигуры и оздоровления организма женщины, включающая в себя специальную программу физических упражнений и соответствующую систему питания, разработанная ленинградскими специалистами под руководством И. В. Прохорцева в 1988 году и является официально запатентованной системой.

Само название «шейпинг» является производным от английского слова «shape», в переводе на русский означающего «формирование», «придание формы». Называя свою систему, авторы и подразумевали, что содержанием разработанной ими системы является формирование тела человека, создание определенных телесных форм. Помимо этого, для точного представления о системе «шейпинг» необходимо использовать и такие субъективные понятия как «красивая фигура», «красивая походка», «модель телосложения», «стиль поведения» и других, без которых смысл данной системы охарактеризован быть не может.

Основой создания данного способа тренировки послужили результаты исследования ленинградских ученых, которые выявили ведущие параметры телосложения, определяющие привлекательность фигуры женщин. Разработчики шейпинг-системы установили существование закономерности того, что определенные параметры состава тела воспринимаются в целом, как эстетически привлекательное строение тела. Сравнивая исходные показатели, определяющие состояние фигуры любого человека с параметрами шейпинг-модели, и устанавливая текущие характеристики его здоровья и физических возможностей, можно достаточно точно назначить режимы воздействия на организм для получения максимально быстрого и эффективного результата по совершенствованию фигуры.

Авторами были определены девять конституционных типов женской фигуры и для каждого типа фигуры и ростовых показателей описаны объективные и субъективные параметры шейпинг-модели, имеющей наибольшую степень привлекательности.

Таким образом, классический шейпинг — это система физических упражнений, направленная на физическое совершенствование женского организма путем изменения соотношения между отдельными элементами состава тела, объединяемое с повышением общей двигательной активности.

По сравнению с другими видами оздоровительной гимнастики шейпинг имеет ряд отличительных особенностей.

1. Для оценки исходных данных физического развития занимающихся используется медицинское и антропометрическое тестирование, что позволяет определить функциональные возможности, дать объективно-субъективную оценку фигуры и выбрать соответствующую программу тренировки.

2. Вся система занятий шейпингом обеспечивается наличием компьютерных технологий, начиная с диагностики исходного состояния занимающегося и определения его готовности к занятиям, сопутствующей консультативной помощи (технология-консультант) для текущего и этапного контроля за изменением отдельных параметров, а также конечных результатов, к которым стремится занимающийся по избранным моделям.

3. Неотъемлемым атрибутом занятий шейпингом является видеомониторинг. Воспроизведение видеопрограмм обеспечивает не только музыкальное оформление занятий, но и, повышая самостоятельность учеников, создает условия длительного лидирования и соответствующего подсказа: как надо выполнять упражнения. Кроме того, специально созданные видеопрограммы облегчают работу инструктора, позволяют ему осуществлять более качественную коррекцию действий учеников, более эффективно управлять процессом тренировки и контролировать состояние занимающихся.

4. Положительный эффект занятий шейпингом немыслим без сочетания физических упражнений с рациональным питанием. Оно должно быть основано на принципе достаточности (состава и калорийности, набора питательных веществ), который реализуется в соответствии со степенью двигательной активности, характера профессиональной деятельности, генетической предрасположенности в физическом развитии и др.

5. Занятия шейпингом подразумевают использование вспомогательных средств: видов физических упражнений (упражнений на тренажерах и с предметами и др.) и процедур (массажа, водных и др.).

6. В шейпинге в отличие от распространенных западных фитнесс-систем признаки мужественности считаются нежелательными составляющими женского образа; здесь ценятся мягкие женственные «линии» и формы.

Шейпинг-технология представляет собой точную последовательность действий, правила и режимы, которым необходимо следовать для получения результата, определяемого выбранной моделью.

О шейпинге Шейпинг-клуб «Центральный»

Появившись в разговорном языке в 1987 году, слово шейпинг обозначало новый способ тренировки, направленной на изменение состава тела человека. Результаты научных исследований, проведенных группой ученых и специалистов России под руководством Ильи Викторовича Прохорцева, получив положительное заключение Первого Московского медицинского института им. Сеченова и Государственного Патентного ведомства, подтвердили право шейпинга считаться изобретением в области физической культуры и вместе с этим законное право на его существование. Родиной шейпинга по праву считается г. Санкт-Петербург.

Это система оздоровительно-развивающих физических упражнений гимнастического характера, включающая упражнения, избирательно воздействующие на отдельные части тела и функции организма, отличающаяся методикой, основанной на индивидуализации занятий, что достигается с помощью компьютерных программ, и ежемесячных контрольных тестов, ставящая целью коррекцию состава тела, и в итоге, изменение фигуры в желаемом направлении.

Шейпинг – это еще и наукоёмкая система, где используются передовые технологии, новейшие достижения науки и техники. Преподавание шейпинга проводится высококвалифицированными шейпинг-тренерами, имеющими специальное шейпинг-образование. Программа подготовки тренеров по шейпингу утверждена Международной федерацией шейпинга и Министерством образования России. Подготовку специалистов в области шейпинга проводит Колледж шейпинга, расположенный в Санкт-Петербурге, Россия.

Шейпинг-система предусматривает технологию индивидуального совершенствования. В шейпинге слово «технология» означает знание точной последовательности и объема действий, правил, режимов, которым надо следовать для получения гарантированного результата. Выбор вида шейпинг-технологии зависит от самого человека, от уровня его текущих притязаний к процессу личного совершенствования.

Нетрудно догадаться, что одной диетой или «лечением голодом» тут делу не поможешь. Диета, равно как «лечение голодом», может привести лишь к похудению, но не исправить вашу фигуру. Не каждая худая женщина бывает стройной, и в то же время стройная женщина не обязательно должна быть худой. Понятие «стройная женщина» предполагает соразмерность всех частей ее тела, где, как говорится, ничего ни прибавить, ни убавить.

Занятие спортом благотворно сказывается на всем нашем организме: улучшает дыхание, укрепляет сердечно-сосудистую систему, развивает мышцы, которые в свою очередь формируют наш скелет, придавая всей нашей фигуре стройную осанку. Энергия в хорошо тренированном теле направляется, прежде всего, в те части, которые испытывают наибольшую нагрузку, развивает их, придавая им красивую форму. Улучшается наше общее самочувствие, появляется уверенность в себе, а вместе с уверенностью к себе к нам приходит и становится неизменным спутником нашей жизни чувство оптимизма!

Преимущества шейпинга

Главное преимущество шейпинга – это индивидуальный подход к каждому занимающемуся, даже если занятия проходят в группе. В ходе тренировки прорабатываются практически все мышечные группы, которые формируют особенно важные для женщины участки тела: талию, грудь, бедра и ягодицы.

Так как шейпинг представляет собой комплексный подход к решению проблем индивидуальной фигуры, в каждом случае разрабатывается своя программа занятий, в которой отражается как сам комплекс упражнений, так и система питания, которая должна соблюдаться. Составляется, так называемая шейпинг – модель, которая является целью занятий. При ее составлении учитываются показатели роста и конституционального типа конкретного человека. Именно поэтому шейпинг еще называют «технологией индивидуального совершенствования».

Так как программа достижения шейпинг-модели рассчитывается досконально, получение положительного результата зависит только от силы воли человека, его стремления к достижению поставленной цели и его готовности следовать составленной программе. Занимаясь шейпингом, вы идете от отдельных проблемных зон к фигуре в целом, то есть, корректируя не устраивающие вас проблемные зоны, вы можете добиться прекрасного результата и вылепить фигуру своей мечты.

А какой из шейпинг-моделей соответствуете вы?

«Что бы такого съесть, чтобы похудеть?» — шутят женщины. Увы, далеко не каждой из нас матушка-природа даровала способность поглощать что угодно без вреда для фигуры. Но, как и во всякой шутке, в этой фразе есть доля правды. Ответ на провокационный вопрос вам может дать диетолог.

Однако просто похудеть – не значит стать привлекательной и желанной. Мало избавиться от лишнего веса, хочется еще приобрести красивые женственные формы. В этом деле вам может помочь фитнес-инструктор. А что если объединить усилия специалистов?

Именно эта мысль пришла в голову российским ученым-физиологам, создавшим шейпинг — уникальную систему, позволяющую с помощью научного подхода и регулярных занятий спортом буквально лепить собственную фигуру, как заблагорассудится.  

Станьте скульптором для собственного тела!

В переводе с английского «shaping» — придание формы. От прочих видов двигательной активности он отличается системностью и при первом знакомстве больше напоминает медицинское обследование. Каждый человек, желающий изменить формы собственного тела, в обязательном порядке проходит антропометрическое обследование и медицинское тестирование, по итогам которых его относят к одной из девяти шейпинг-моделей. На основании сравнения модели и исходных параметров тренер подбирает индивидуальный комплекс упражнений, позволяющий со временем приблизиться к идеалу. В процессе занятий осуществляется текущий и этапный контроль состояния организма с помощью компьютерных технологий. Занятия проходят в небольших группах – инструктор внимательно следит за состоянием каждого занимающегося и корректирует нагрузку и темп тренировки. Именно поэтому ограничений по возрасту и состоянию здоровья шейпинг практически не имеет.

Звучит солидно, не правда ли? Теперь сравните шейпинг с обычной фитнес-тренировкой, где все желающие, независимо от возраста и уровня подготовки, выполняют одни и те же упражнения, стремясь поспеть за инструктором! К тому же, фитнесом чаще всего занимаются в приспособленных помещениях, что для шейпинга неприемлемо.

«Ева» — средоточие женственности и красоты

Сравнительно недавно в Братске открылся первый (и единственный!) лицензированный шейпинг-клуб «Ева». И с первых дней он стал центром притяжения для тех, кто заботится о своих внешности и здоровье. «Ева» — это уютный и комфортный зал для занятий, современное и качественное оборудование, доброжелательные и внимательные инструкторы, а еще – место, где можно просто приятно провести время в неформальной обстановке!

«Ева» — это не просто название, это символ женского начала. Поэтому в клубе часто проводятся всевозможные тренинги и мастер-классы, на которых опытом, вдохновением и знаниями с гостьями делятся наставники и гуру психологии. Здесь всегда окажут моральную поддержку тем, кто вышел на тропу войны с лишним весом и опасается не выдержать заданного темпа.  

Еженедельно проходят лекции о правильном питании. Мало того, посетительницы клуба могут переложить все заботы о собственном рационе на специалистов! За вполне вменяемую плату повара клуба предлагают завтрак, обед, ужин и два «перекуса» с доставкой на дом (или на работу). И что особенно важно – все приготовлено из свежих и натуральных продуктов, с учетом необходимого количества калорий. Разнообразный, вкусный и полезный набор блюд для занятых женщин упакован в удобные герметичные контейнеры и не подвергается заморозке.

Впрочем, «Ева» — это не только шейпинг и правильное питание. Это комфортное пространство для самосовершенствования. Здесь каждый найдет себе занятие по душе. Уже сейчас в клубе действуют группы пилатеса и одного из направлений фитнеса – Hot Iron (работа с отягощениями). В сентябре начнет работу инструктор по йоге, а в ближайшем будущем появится и преподаватель зумбы – зажигательного микса из физических упражнений и латиноамериканских танцев!

Шейпинг-клуб «Ева» всегда ждет гостей на ул. Энгельса, 29. Филиал клуба находится в доме быта «Экспресс» на ул. Гагарина, 16.
Справки тел. 27-55-17 и в группе клуба «ВКонтакте».

Шейпинг: что это, правильные занятия

Шейпинг — это одно из направлений ритмической гимнастики, призванное целенаправленно изменять фигуру. Английское слово «shape» переводится как «форма». Шейпинг помогает вылепить форму тела по вашему желанию — убрать «лишнее» и накачать недостающее.

Главное преимущество шейпинга — это индивидуальный подход к каждому занимающемуся, даже если занятия проходят в группе. В ходе тренировки прорабатываются практически все мышечные группы, которые формируют особенно важные для женщины участки тела: талию, грудь, бедра и ягодицы.

Содержание статьи:

Индивидуальная шейпинг-модель

Так как шейпинг представляет собой комплексный подход к решению проблем индивидуальной фигуры, в каждом случае разрабатывается своя программа занятий, в которой отражается как сам комплекс упражнений, так и система питания, которая должна соблюдаться. Составляется, так называемая шейпинг — модель, которая является целью занятий. При ее составлении учитываются показатели роста и конституционального типа конкретного человека. Именно поэтому шейпинг еще называют «технологией индивидуального совершенствования».

Так как программа достижения шейпинг — модели рассчитывается досконально, получение положительного результата зависит только от силы воли человека, его стремления к достижению поставленной цели и его готовности следовать составленной программе. Занимаясь шейпингом, вы идете от отдельных проблемных зон к фигуре в целом, то есть, корректируя не устраивающие вас проблемные зоны, вы можете добиться прекрасного результата и вылепить фигуру своей мечты.

В наше время очень легко найти в продаже с десяток различных шейпинг — программ для занятий в домашних условиях. Что же лучше выбрать — занятия шейпингом в спортивном клубе или дома? Здесь нужно вспомнить саму идею шейпинга — индивидуально составленная специалистом программа для коррекции конкретной фигуры. Можем ли мы, не имея специального образования сделать это сами? Конечно, нет! В противном случае, вокруг не осталось бы полных людей, недовольных своей фигурой.

Если ждать от шейпинга гарантированного результата, то и делать все необходимо по правилам. Тем более что во время занятий в специализированном клубе, тренер — преподаватель будет внимательно следить, правильно ли вы следуете программе, оценивает вашу технику, темп и амплитуду движений. На основе своих наблюдений и выводов из них, он составит дополнительные рекомендации, которые помогут вам в достижении желаемой фигуры. Кроме того, в конце каждого месяца тренер проведет контрольный тест, чтобы определить, происходят ли изменения фигуры в правильном направлении или необходимо дополнительно обратить внимание на какие-либо части тела.

Занятия в группе предполагают еще и психологическую поддержку со стороны таких же, как вы и некий соревновательный момент в процессе достижения цели. Немаловажно и то, что, оплатив абонемент в спортивный клуб, вы будете более дисциплинированной, чем дома, где всегда можно найти повод отказаться от занятий.

Борьба с целлюлитом

Одно из главных преимуществ шейпинга — это успешная борьба с целлюлитом. Происходит это благодаря целенаправленной проработке тех самых проблемных зон, которые чаще всего подвержены ему. Во время занятий шейпингом, также прорабатываются те группы мышц, которые обычно мало задействованы. А это, в свою очередь, приводит к расходованию жирных кислот из жирового депо — результат, который довольно тяжело достичь при выполнении обычных физических упражнений.

Специалисты специализированных шейпинг — клубов не скрывают, а, наоборот, делают акцент на обязательном следовании принципам разработанной индивидуальной системы питания. При регулярном нарушении этой системы не стоит рассчитывать на быстрые результаты или на полное соответствие шейпинг — модели, к которой вы стремитесь.

Отличие шейпинга от аэробных тренировок

Отличие шейпинга от аэробных тренировок состоит в том, что наибольшее количество калорий расходуется не во время тренировки, а после нее, во время восстановительного периода. Именно поэтому в шейпинге такое значение придается ограничению потребления пищи после занятий. Без поступления большого количества калорий с «новой» едой, организм будет активно тратить уже имеющиеся «запасы», тем самым быстрее продвигая вас к достижению намеченной цели.

В сотрудничестве с профессиональными преподавателями шейпинга и строго следуя индивидуальной программе, вы с легкостью обретете фигуру настоящей топ-модели.

Статья защищена законом об авторских и смежных правах. При использовании и перепечатке материала активная ссылка на женский сайт www.inmoment.ru обязательна!

Теги: шейпинг

Информация в данной статье носит ознакомительный, а не рекомендательный характер. Пожалуйста, не занимайтесь самолечением, обязательно консультируйтесь со специалистом.

Уважаемые читатели, пожалуйста, не забывайте подписываться на наш канал в Яндекс.Дзене и ставить «Понравилось»!

Формирование и моделирование

Отправлено 15.12.2006 ; подано в разделе «Обучение».

Доктор Клэр Брант была первым психиатром-аборигеном в Канаде и профессором психиатрии в Университете Западного Онтарио. В 1982 году он представил этику и принципы микмака, в которых анализировались различия в преподавании между коренными и чужими культурами.

Теперь учение; Формирование против. Моделирование

Это более технический аспект. Белые люди используют этот метод обучения своих детей — он называется «шейпинг». Тогда как индийцы используют «моделирование». Формирование — это «оперантное обусловливание» Б.Ф. Скиннера, если вы хотите его изучить. Допустим, белый человек учит белого ребенка одеваться — он использует метод шейпинга, один из способов — «вознаграждать последовательные приближения» к желаемому ему поведению. Некоторые действительно сложные; например, если белая женщина хочет научить своего ребенка одеваться, она натягивает его носок наполовину и предлагает ему подтянуть его, заканчивает одевать его и говорит, что он хороший мальчик, который столько сделал.На следующий день он учится натягивать весь носок, затем второй носок. Теперь этот процесс занимает около шести недель. Но белая мать, у которой не так уж много дел, может найти время, чтобы делать такие вещи каждое утро, чтобы научить своего ребенка одеваться. Итак, в этой группе, в которой мы участвовали, с этими молодыми коренными жителями в Лондоне, мы начали вынюхивать это, и на самом деле в этом нет ничего случайного. Я спросил Мэри, туземку, как она научила своего ребенка одеваться, и она ответила: «Я не учила, он просто это делал.И я сказал: «Что ты имеешь в виду?» Мне пришло в голову, что она делала это, пока ему не исполнилось четыре или пять лет, а затем однажды, когда ребенок почувствовал себя компетентным, он взял на себя и сделал это сам. Он делал это потом и после этого, если только он не был болен или не регрессировал каким-либо образом.

Брант завершает этот раздел, заявляя:

Я работал с одним преподавателем, и он сказал, что моделирование — лучший способ научить людей. Но формирование — это метод, который необходимо использовать, потому что в систему необходимо передать так много информации, что вы не можете использовать моделирование.Я полагаю, что лучший метод для учителя — это подойти к доске и решить алгебраические уравнения в течение 7 или 8 месяцев и пригласить одного из детей присоединиться к нему и выполнить одно задание с ним. и, возможно, если бы один из детей заинтересовался или знал, как это сделать, он мог бы начать решать алгебраическое уравнение. Но в школьной системе этого не произойдет. Просто не хватает времени.

Я думаю, что наше индустриальное общество замкнуло полный круг, и во время переворота в стиле Маклюэна нас подавляет информация.Мы больше не можем использовать шейпинг, но мы должны вернуться к моделированию. Формирование работало, когда наша среда была сложной, но теперь она сложная. Поскольку знания расширяются и постоянно добавляется новая информация, у кого есть базовые знания для формирования? В нашем мире, объединенном в сети, моделирование того, как учиться, — лучшая стратегия, чем формирование заранее определенной учебной программы.

Как видно из примеров д-ра Бранта, при моделировании ученик контролирует, а при формировании — учитель.Это возвращает меня к тому, что нам рассказывали о приучении детей к туалету.

Q: Сколько времени потребуется, если вы их тренируете (формируете)?

A: Около 3 месяцев.

Q: Сколько времени потребуется, если вы позволите им научиться (моделировать) самостоятельно?

A: Примерно четверть года.

Что формирует поведение?

Процесс установления поведения, которое человек в настоящее время не усвоил и не выполняет, называется формированием. Формирование также можно определить как процедуру, которая включает подкрепление поведения, которое ближе к целевому поведению, также известное как последовательные приближения.Эта концепция была впервые разработана и использована Б. Ф. Скиннером, который известен своими теориями, предполагающими обучение поведению через подкрепление.

Теория предполагает подкрепляющее поведение, которое все ближе и ближе приближается к желаемому или целевому поведению. Процесс формирования жизненно важен, потому что не всегда вероятно, что организм спонтанно демонстрирует точное целевое поведение. Однако, подкрепляя поведение, которое все ближе и ближе к желаемому поведению, требуемому поведению можно научить / научиться. Например, , обучение собак новым трюкам, обучение ребенка ходить и тому подобное. Пошаговая процедура усиления различных моделей поведения до достижения конечного поведения называется последовательными приближениями .

Как работает формирование поведения?

Формирование поведения — не самый простой процесс, хотя и не сложный. Один из первых экспериментов , проведенных Б.Ф. Скиннером по формированию формы, включал обучение голубей игре в боулинг, при этом голубей постепенно учили отбивать мяч клювом по переулку к кеглям.Еще один яркий пример шейпинга, проведенный Скиннером, — его эксперимент на крысах.

В своем эксперименте, где он научил крысу нажимать на рычаг для получения еды, это не было внезапным спонтанным поведением крысы, которое она совершила по инстинкту. Целевым поведением крысы было нажатие на рычаг, и в этом случае она была вознаграждена едой. Но, конечно, крыса не собиралась самопроизвольно нажимать на рычаг. Таким образом, тренер изначально даже наградил грубые приближения целевого поведения. Например, , был усилен даже единственный шаг в правильном направлении. Затем был усилен еще один шаг, и подобным образом Скиннер вознаграждал крысу за то, что она стояла на задних лапах, затем вознаграждалось даже малейшее прикосновение к рычагу, пока крыса наконец не нажимала на рычаг.

Ключевым аспектом этой процедуры является поощрение только за новое поведение, которое ближе к целевому поведению. Например, , в эксперименте с крысой, как только крыса коснулась рычага, она не была вознаграждена за то, что она стояла на задних лапах.И когда целевое поведение достигается, последовательные приближения, ведущие к целевому поведению, больше не вознаграждаются. Таким образом, формирование использует принципы оперантного кондиционирования для обучения субъекта обучению поведению путем подкрепления правильного поведения и предотвращения нежелательного поведения.

Шаги, вовлеченные в процесс формирования

• Для начала подкрепите любое поведение, даже отдаленно близкое к желаемому целевому поведению.
• Следующий шаг, усилить поведение, которое ближе к целевому поведению. Кроме того, не следует укреплять предыдущее поведение.
• Продолжайте усиливать реакции / поведение, которое еще больше напоминает целевое поведение. Продолжайте усиливать последовательные приближения, пока не будет достигнуто целевое поведение.
• Как только целевое поведение достигнуто, усиливайте только последний ответ.

Приложения

Формирование также можно определить как парадигму обусловливания, используемую в основном в экспериментальном анализе поведения.Было обнаружено, что метод подкрепления последовательных приближений с целью обучения поведению одинаково эффективен как у людей, так и у животных. Итак, он широко используется, когда дело доходит до тренировки и обучения новому поведению.

Пример 1: Обучение собак тому, как выполнять словесные команды, — это один из простых для понимания примеров формирования. Очевидно, щенки не смогут выполнять целевое поведение автоматически. Их необходимо формировать в соответствии с желаемым поведением, последовательно вознаграждая за поведение, напоминающее целевой ответ.

Формирование также используется в обучении людей. Последовательное поощрение поведения ребенка для формирования какого-либо конкретного поведения — это очень эффективно.

Пример 2: Допустим, учитель пытается научить Джонни говорить перед всем классом. Учитывая, что Джонни застенчивый ребенок, он не сможет произнести речь сразу. Таким образом, вместо того, чтобы обещать Джонни награду за выступление, следует награждать его за поведение, которое приближается к нему. Например, дать ему награду, когда он стоит перед классом.Затем, когда он идет перед классом и здоровается. Затем, когда он сможет прочитать отрывок из книги. И, наконец, когда он сможет произнести речь. Все дело в том, чтобы награды были последовательными, и невозможно сохранить награды с предыдущими ответами. Таким образом можно сформировать поведение.

Вычислительная модель формирования поведения как адаптивная стратегия вмешательства в здоровье | Трансляционная поведенческая медицина

Абстрактные

Адаптивные поведенческие вмешательства, которые автоматически приспосабливаются в реальном времени к изменяющемуся поведению участников, условиям окружающей среды и индивидуальному прошлому, становятся все более осуществимыми по мере расширения использования технологии зондирования в реальном времени. Ожидается, что это развитие устранит недостатки, связанные с традиционными поведенческими вмешательствами, такие как опора на неточные процедуры вмешательства и ограниченные / краткосрочные эффекты. Стратегии адаптации JITAI часто не имеют теоретической основы. Было показано, что повышение теоретической достоверности исследования увеличивает эффективность. Это исследование исследует использование формирования, хорошо известного процесса из поведенческой теории для порождения или поддержания целевого поведения, в качестве стратегии адаптации JITAI.Вычислительная модель динамики поведения и оперантного кондиционирования была изменена, чтобы включить конструкцию формирования поведения, добавив возможность изменять с течением времени диапазон поведения, которое усиливалось при проявлении. Цифровые эксперименты были выполнены с этой обновленной моделью для ряда параметров, чтобы определить особенности формирования поведения, которые оптимально генерировали целевое поведение. Постоянное сужение диапазона подкрепляемых поведений во времени привело к лучшим результатам по сравнению с дискретным сужением окна подкрепления. Быстрое сужение с последующим более умеренным уменьшением размера окна было более эффективным в формировании целевого поведения, чем обратный сценарий. Вычислительная модель формирования представляет собой эффективный инструмент для исследования стратегий адаптации JITAI. Теперь параметры модели должны быть переведены из цифровой области в реальные эксперименты, чтобы результаты модели могли быть подтверждены.

Последствия

Практика: Вычислительная модель формирования поведения была разработана для того, чтобы помочь с формализацией и автоматизацией процедур формирования поведения в рамках адаптивных поведенческих вмешательств, использующих технологию реального времени.

Политика: Директивным органам, заинтересованным в использовании сенсорных технологий в реальном времени для автоматической персонализации поведенческих вмешательств, следует рассмотреть теоретически обоснованные стратегии адаптации вмешательства.

Исследование: Дальнейшие исследования должны быть направлены на подтверждение результатов вычислительной модели с реальными экспериментами.

ВВЕДЕНИЕ

Формирование поведения при медицинских вмешательствах

В США основными причинами смерти и болезней являются изменяемые поведенческие факторы, такие как употребление табака, плохое питание, отсутствие физической активности, потребление алкоголя и травмы, которых можно избежать [1, 2].Исследования показали, что предотвратимые внешние факторы составляют> 70–90% риска рака на протяжении всей жизни [3]. Следовательно, огромные успехи в области общественного здравоохранения достигаются посредством вмешательств, изменяющих поведение. Однако большинство поведенческих вмешательств дают ограниченные, краткосрочные эффекты [4], отчасти из-за зависимости от эпизодических оценок поведения, фиксируемых такими инструментами, как консультации, мгновенные экологические оценки, опросы и дискретные прямые наблюдения. Напротив, последние достижения в области мобильных технологий позволили разработать своевременные адаптивные вмешательства (JITAI), которые могут устранить недостатки, связанные с традиционными исследованиями [5, 6]. JITAI обычно используют технологию оценки, которая способна наблюдать и регистрировать поведение в естественной среде почти непрерывно в течение длительного периода времени. Объединяя интенсивный сбор данных с аналитическими системами, способными принимать решения в режиме реального времени, JITAI позволяет проводить мероприятия на постоянной основе и автоматически адаптироваться к изменчивому поведению участников, условиям окружающей среды и прошлой истории. Этот процесс выдвигается как постоянный двусторонний «разговор» между пациентами и поставщиками медицинских услуг.Хотя все еще на предварительных этапах, адаптивные вмешательства были реализованы, например, для поощрения физической активности [7], помощи пожилым людям в домашнем проживании [8] и управления приверженностью к лечению ВИЧ [9].

Реализация JITAI может быть улучшена за счет рассмотрения точных механизмов, с помощью которых вмешательства должны адаптироваться в ответ на поведение участников. Часто стратегии адаптации разрабатываются на специальной основе без учета теоретических обоснований, несмотря на результаты, указывающие на то, что соблюдение установленной теории может повысить эффективность поведенческих вмешательств [10]. Современные поведенческие теории дают мало информации в этом отношении, поскольку они редко рассматривают поведение как динамическую сущность [11]. Внедрение теоретически обоснованных, гибких стратегий адаптации, вероятно, приведет к более эффективным вмешательствам и, кроме того, может дать результаты, которые позволят уточнить лежащие в основе теории. Одна из возможных стратегий адаптации с теоретической основой — это формирование поведения , определяемое как процесс, посредством которого целевое поведение постепенно культивируется посредством дифференциального подкрепления последовательных приближений к цели [12].При выполнении этой процедуры диапазон подкрепляемых поведений со временем сужается (рис. 1А). Процесс формирования может привести к сложному поведению, которое в противном случае не проявилось бы так быстро или вообще. В традиционном сценарии формирования, практикующий должен различать, какое поведение достаточно похоже на целевое поведение, чтобы получить подкрепление и определить оптимальное время для прекращения подкрепления, связанного с грубыми приближениями. Удержание подкрепления порождает временное условие исчезновения, которое может вызвать новые или разные уровни поведения, подходящие для формирования.Этот процесс обычно происходит в контролируемой среде, например в классе или учебном центре. Мастерство выполнения этих задач определяет конечную эффективность формирования распорядка, и такие специалисты, как учителя и тренеры, делают это как искусство. Тем не менее, JITAI предлагают возможность точно оценивать поведение на почти постоянной основе и постоянно оценивать его сходство с целевым поведением. Это позволяет автоматически реализовывать процедуры формирования в гораздо более широком разнообразии контекстов, чем это обычно было возможно [13].Многие модели поведения надежно формируются в обществе. Например, всю образовательную систему можно рассматривать как высокоуровневую формирующую процедуру, в которой последовательно приближающиеся к уровню владения определенными дисциплинами подкрепляются по мере прохождения людьми каждого класса. Вслед за этими формальными протоколами формирования среда продолжает формировать поведение, хотя и в менее предсказуемых графиках. Например, образование подкрепляется поступлением в колледж и последующим трудоустройством.Напротив, процедуры формирования поведения, которые будут развернуты в JITAI, по крайней мере, на этой предварительной стадии, скорее всего, будут рудиментарными и не будут иметь преимуществ от множества сильных, поддерживающих непредвиденных обстоятельств. В некоторых случаях, например, при попытке сформировать отказ от курения, может быть даже обратное, и факторы окружающей среды могут препятствовать целевому поведению. Степень, в которой простые процедуры формообразования, применяемые в естественной среде, будут успешными для повышения уровня здорового поведения человека, — открытый вопрос, процесс рассмотрения которого начинается в данной рукописи.

Рис. 1

(A) Схема формирования поведения. (B) Блок-схема вычислительной модели Макдауэлла.

Рис. 1

(A) Схема формирования поведения. (B) Блок-схема вычислительной модели Макдауэлла.

За пределами области JITAI эффективность формирования поведения у людей была надежно продемонстрирована в самых разных областях, от стимулирования двигательной активности у пациентов, выздоравливающих после инсульта [14], до улучшения восприятия стоматологического лечения среди детей [15] до управления услугами сотовой связи. расход [16].Для людей с аутизмом шейпинг использовался для стимулирования социально-эмоционального функционирования [17], для помощи в приучении к туалету [18], для увеличения продолжительности устойчивого внимания [19] и для развития навыков социальных сигналов [20]. В последнем из этих примеров используются функции автоматической оценки поведения, аналогичные тем, которые требуются для JITAI.

Моделирование поведения и вычислительные модели

Использование вычислительных моделей для оценки эффективности процедур формирования поведения в JITAI — привлекательный предварительный подход, поскольку он позволяет эффективно изолировать компоненты сложных систем и управлять ими. Методологии можно изучать, настраивать, а иногда и отказываться от них без осложнений, связанных с их реальными аналогами. Конечная цель представленной здесь процедуры — усилить понимание, полученное в упрощенных цифровых областях, для разработки все более реалистичных контролируемых лабораторных экспериментов и последующих испытаний в реальных условиях, которые будут иметь общую теоретическую основу. Это позволит разрабатывать программы формирования поведения с теоретической точностью [10], которой до сих пор не было в этой области.

Существует богатая история внедрения программ цифрового шейпинга в подкрепляющие обучающие модели, которые популярны в сфере исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). Например, процедуры формирования поведения были реализованы в схемах обучения с подкреплением в вычислительных моделях езды на велосипеде [21] и перемещения стержня вокруг препятствий [22]. В дополнение к экспериментам, проводимым в виртуальной среде, формирование также было включено в протокол обучения с подкреплением для обучения роботов моделированию поиска пищи и других форм поведения для выживания [23, 24]. Формирующие протоколы в этих моделях обучения с подкреплением обычно состоят из того, что агент предварительно выполняет упрощенную версию полной целевой задачи и демонстрирует, что эта подготовка увеличивает скорость, с которой достигается целевое поведение. В отличие от предполагаемой реализации формирования в рамках JITAI, эти процедуры формирования имеют только рудиментарный временной компонент и не адаптируются со временем, что ограничивает их обобщаемость в области JITAI.

Из-за недостатков существующих вычислительных процедур формирования, описанных выше, эта статья направлена ​​на разработку вычислительных моделей, которые подходят для структуры JITAI.Это достигается путем модификации эволюционной модели динамики поведения Макдауэлла [25] путем включения формирования поведения. В соответствии с дарвинистскими принципами модель Макдауэлла излучает поток моделей поведения, выбранных из популяции с помощью системы отбора, воспроизводства и мутации, процесс, который может быть эквивалентен обучению с подкреплением [26]. Как будет подробно описано ниже, это абстрактная модель, которая рассматривает цифровой организм, излучающий типичное поведение. Отсутствие специфичности в отношении поведения и целей является привлекательной особенностью, поскольку, в отличие от задач обучения с подкреплением ИИ, связанных с поведением, описанных выше, оно позволяет обобщить результаты для множества различных JITAI.Как показано в Таблице 1, вычислительная модель Макдауэлла неизменно дает результаты, которые согласуются со многими экспериментальными данными в материальном мире. В случае процедур формирования адаптивного поведения во времени соответствующие эксперименты в реальном мире, необходимые для сравнения моделей, еще не проводились. Результаты, изложенные в этой статье, закладывают основу для разработки таких экспериментов, которые позволят оценить согласованность результатов вычислений и результатов материального мира для информирования JITAI, формирующих поведение.

Таблица 1

Сводка предыдущих выводов вычислительной модели

Исследование .	Находка .
Арт. [25]	Соответствие закону действия
Ref. [31]	Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32]	Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref.[33]	Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34]	Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35]	Согласованность с известным распределением времени между ответами

Исследование .	Находка .
Арт.[25]	Соответствие закону действия
Ref. [31]	Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32]	Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33]	Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34]	Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref.[35]	Согласованность с известным распределением времени между ответами

Таблица 1

Сводка предыдущих результатов вычислительной модели

Исследование .	Находка .
Арт. [25]	Соответствие закону действия
Ref. [31]	Согласованность с уравнением степенной функции
Ref.[32]	Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33]	Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref. [34]	Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35]	Согласованность с известным распределением времени между ответами

Исследование .	Находка .
Арт. [25]	Соответствие закону действия
Ref. [31]	Согласованность с уравнением степенной функции
Ref. [32]	Согласованность с расширением уравнения согласования степенной функции, которое учитывает величину армирования
Ref. [33]	Продемонстрировано влияние задержек переключения при переключении между графиками армирования
Ref.[34]	Изменение предпочтения ответа на основе параллельных графиков подкрепления
Ref. [35]	Согласованность с известным распределением времени между ответами

ФОРМИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ В МОДЕЛИ MCDOWELL

Резюме предыдущей работы

Модель Макдауэлла [25] рассматривает гипотетический цифровой организм, поведение которого со временем развивается в соответствии с низкоуровневыми правилами, основанными на принципах поведения.Эта основа определяет взаимосвязь между излучением поведения и его последствиями, что определяется вероятностью проявления этого поведения в будущем. В процессе, аналогичном моделированию на основе агентов, взаимодействие этих правил для различного поведения моделируется с помощью вычислительных экспериментов, которые производят возникающие результаты более высокого порядка, которые нельзя экстраполировать, исследуя только структуру правил. Система полностью децентрализована без явного учета глобального результата и имеет встроенную стохастичность. Опираясь на параллели между оперантным поведением и естественным отбором, компоненты модели представлены в терминах эволюции.

Поведение цифрового организма со временем меняется в соответствии с алгоритмом, показанным на рис. 1B и описанным ниже. Каждое поведение связано с уникальным целым числом в интервале [0, 1000], и на каждом временном шаге активен репертуар из 100 вариантов поведения. Целые числа разделены на классы поведения, один или несколько из которых представляют целевой класс, который содержит поведения, которые могут получить подкрепление при передаче.Описанные здесь эксперименты включают три класса: класс I: [0, 494], класс II: [495, 505] и класс III: [506, 1000], второй из которых является целевым классом. Диапазон целых чисел, определяющих поведение, размер активного репертуара и спецификацию усиленного класса можно свободно выбирать. На каждом временном шаге вероятность того, что конкретный класс поведения испускается, задается долей общего поведения в репертуаре, которое соответствует этому классу. На основе вероятностей, рассчитанных для каждого класса, случайным образом выбирается один класс для выбросов.Конкретное поведение внутри класса, которое генерируется, выбирается случайным образом из поведений в репертуаре, связанном с этим классом. Чтобы создать поведенческий репертуар на следующем временном шаге, чтобы эта процедура могла быть повторена, «родительские» поведения выбираются из текущего поведенческого репертуара, «клонируются» и «мутируются», чтобы создать новый набор из 100 поведенческих моделей, составляющих новый репертуар. Полные детали этого процесса подробно описаны в работе. [25] и в Приложении 1, в котором описаны отклонения от методологии, изложенной в Спр.[25].

Вычислительная модель включает компонент усиления, который позволяет вводить формирование поведения. Под подкреплением понимается предоставление стимула, зависящее от выполнения поведения, которое приводит к увеличению вероятности повторения этого поведения и других подобных ему [27]. Эта конструкция включается в модель следующим образом. Если излучаемое поведение относится к целевому классу, проверяется расписание подкрепления, чтобы определить, следует ли подкреплять это поведение.Если подкрепление должно произойти, испускаемое поведение характеризуется как «соответствие», а соответствие других поведений в репертуаре основывается на их сходстве (т. Е. На расстоянии) от подкрепляемого поведения. Фитнес-функция, подробно описанная в Ref. [25], затем используется для выбора родительского поведения для следующего репертуара, которое похоже на испускаемое, усиленное поведение с предпочтением наиболее похожему поведению. В результате после клонирования и мутации поведение, составляющее репертуар на следующем временном шаге, будет аналогично испускаемому поведению, удовлетворяющему определению для подкрепления.Если испускаемое поведение не подкрепляется, родительские поведения выбираются случайным образом.

Оперативное формирование поведения

Основная цель исследования, кратко изложенного в этой рукописи, состоит в том, чтобы ввести в действие конструкцию формирования поведения в рамках вычислительной модели МакДауэлла, чтобы можно было проводить цифровые эксперименты, касающиеся ее оптимальной реализации. Чтобы смоделировать усиление последовательных приближений к целевому поведению, модель Макдауэлла была модифицирована таким образом, чтобы был усилен класс поведения, более широкий, чем целевой класс поведения.Поскольку формирование требует, чтобы с течением времени поведение становилось все более похожим на желаемое, чтобы получить подкрепление, ширина этого класса подкрепления была постепенно сужена в соответствии с некоторой невозрастающей функцией w (t) ⁠. Усиленный класс в любой момент времени определяется как [500 − W, 500 + W] ⁠, где W = w (t) −12. Отсюда следует, что w (t) = 11 определяет усиление только целевого поведенческого класса [495, 505]. Чтобы гарантировать, что усиленный класс определяется целыми числами, все значения w (t) округляются до ближайшего нечетного целого числа.Поскольку поведение, определяющее усиленный класс, обновляется в соответствии с w (t) ⁠, другие классы также должны быть обновлены. класс I, таким образом, определяется как [0,500 − W − 1], а класс III определяется как [500 + W + 1,1000] ⁠. Это исследование направлено на определение w * (t) ⁠, функции, которая оптимально сужает класс подкрепления к целевому классу.

Процедура дискретного формования

Простейшие процедуры формообразования начинаются с окна усиления, которое шире целевого окна, и сужаются в дискретные моменты времени, что можно резюмировать, рассматривая w (t) как ступенчатую функцию.Несколько примеров ступенчатых функций, выбранных для исследования и обозначенных как wn (t) для n = 16, показаны на рисунке 2. Рисунок 2A представляет базовый случай, когда только целевой класс поведения (⁠w (t) = 11⁠) усиливается на все время. Фигуры 2B и C обозначены как одностадийные процедуры формирования. В этом случае сначала был усилен класс [489–511] (⁠w (t) = 22⁠), а затем окно армирования было уменьшено до целевого класса при t = 60 и t = 120⁠ соответственно. На рисунках 2D и E показаны двухэтапные процедуры формирования, а на рис.2F иллюстрирует трехэтапную процедуру формирования.

Рис. 2

(A – F) иллюстрируют функции шага w (t) для дискретного формирования, а (G) иллюстрируют аналитические результаты для каждой функции.

Рис. 2

(A – F) иллюстрируют функции шага w (t) для дискретного формирования, а (G) иллюстрируют аналитические результаты для каждой функции.

На рисунке 2G показаны результаты, полученные с помощью этих функций формирования. Показанная метрика — это процент целевого поведения в репертуаре поведения на каждом временном шаге.Чтобы учесть стохастичность в системе, это значение усредняется по 5000 моделированиям. После приблизительно 50 временных шагов каждая из процедур формирования дает более высокие уровни целевого поведения, чем w1 (t) ⁠, где был усилен только целевой класс. Это демонстрирует, что операционализация формирования в рамках вычислительного алгоритма функционирует так, как ожидалось, поскольку в конечном итоге были созданы более высокие уровни поведения по сравнению со сценарием, в котором был усилен только целевой класс поведения. w2 (t) и w3 (t) являются одношаговыми функциями, которые используют одни и те же два окна подкрепления, но проводят разное количество времени в каждом окне. Различные результаты для этих функций демонстрируют влияние этой временной особенности на результаты. Трехступенчатая функция w6 (t) вызвала более высокий уровень целевого поведения, чем двухступенчатые функции, w4 (t) и w5 (t) ⁠, которые, в свою очередь, привели к более высокому уровню поведения, чем одношаговые функции. Взятые вместе, эти результаты показывают, что постоянное сужение подкрепления со временем, в отличие от дискретного сжатия, используемого в этом разделе, может привести к более выраженным изменениям поведения.

Процедура непрерывной формовки

Первым шагом в процедуре непрерывного формования является разработка функций, которые можно использовать для управления шириной усиленного класса. Эти функции аналогичны тем, что показаны на рис. 2, но являются непрерывными и нелинейными. Используется следующая общая кусочная функция:

w (t) = {A (1 − ebt) + w0 t»tfwc t> tf,

(1)

, где w0 — начальная ширина класса армирования, b — экспоненциальный параметр потерь / усиления, A — это расстояние между горизонтальной асимптотой и w0⁠, а tf — время, когда достигается целевая ширина армирования.При t> tf⁠ усиливается только поведение в пределах целевого класса поведения. Чтобы гарантировать непрерывность w (t), устанавливается ограничение w (tf) = wc, которое приводит к условию A≡wc − w01 − ebtf⁠.

В уравнении (1) отрицательные значения b соответствуют функциям вогнутости, которые представляют собой начальное быстрое уменьшение в усиленном классе. Положительные значения b соответствуют функциям вогнутого вниз, представляя постепенное начальное уменьшение усиленного класса наряду с быстрым сужением усиленного класса позже во времени.При b = 0⁠ непостоянная составляющая w (t) не определена. Однако линейное разложение Тейлора относительно b = 0 показывает, что в пределе эту функцию можно аппроксимировать прямой линией, пересекающей две точки (0, w0) и (tf, wc) ⁠, то есть наклон равен wc − w0tf, а точка пересечения . y равна w0⁠. Следовательно, при b = 0⁠ усиленный класс сужается с постоянной скоростью. Рисунок 3A иллюстрирует качественную форму уравнения (1) для различных значений b⁠. Чтобы полностью определить уравнение (1), требуются значения для tf⁠, wc⁠, b⁠ и w0.Выбранный целевой класс поведения [495,505] соответствует wc = 11. tf был установлен равным 100, и моделирование проводилось до t = 250 °. Эти три значения являются свободными параметрами системы. Исследовательский анализ, выходящий за рамки данной рукописи, показал, что различные значения этих параметров не повлияли на качественный характер выводов, подробно описанных ниже. Вычислительные эксперименты, выполненные в этой работе, исследуют эффекты изменения w0⁠, начального значения w (t), которое можно интерпретировать как максимальное отклонение от целевого поведения, которое приведет к усилению и b⁠, скорости сужения окна подкрепления.Эксперименты проводились для значений (b, w0) ∈B × W0⁠, где B = [- 0,2, −0,19, …, 0,19,0,2] и W0 = [80,120, . .., 200,210] ⁠.

Рис. 3

(A) Качественные формы для функции формирования, описываемой уравнением (1) для различных значений b⁠. wc⁠, изображенный горизонтальной линией, представляет ширину целевого класса. (B) Функции w (t) с оптимальными параметрами в момент времени t = 100, 200 и 250 для моделирования FR1, описанного в тексте. Наибольшая площадь под кривой траекторий целевого поведения (см. Следующий раздел) использовалась для определения оптимальных параметров.

Рис. 3

(A) Качественные формы для функции формирования, описываемой уравнением (1) для различных значений b⁠. wc⁠, изображенный горизонтальной линией, представляет ширину целевого класса. (B) Функции w (t) с оптимальными параметрами в момент времени t = 100, 200 и 250 для моделирования FR1, описанного в тексте. Наибольшая площадь под кривой траекторий целевого поведения (см. Следующий раздел) использовалась для определения оптимальных параметров.

Результаты непрерывной формовки

На рис. 4А показан целевой уровень поведения (измеренный, как на рис.2G) как процент целевого поведения в поведенческом репертуаре на каждом временном шаге (в среднем по 5000 симуляций) в зависимости от времени для выбранных значений (b, w) ∈B × W0⁠. Для всех случаев, включая те, которые не показаны на рис. 4A, эволюция поведения цели происходит примерно тремя разными способами. Для определенных наборов параметров процент целевого поведения быстро увеличивается в начале моделирования, а затем асимптоты. Для других наборов параметров траектория похожа на сигмовидную с почти постоянным низким уровнем поведения, за которым следует большой быстрый переход на более высокий уровень поведения, который приближается к асимптоте.Последний класс поведения не начинает увеличиваться до tf⁠, когда целевой класс достигается, а затем постепенно увеличивается перед асимптотикой. Чтобы охарактеризовать траекторию для всего набора параметров, были рассчитаны следующие две метрики: (a) время, в которое траектория начинает увеличиваться, обозначается tc и аппроксимируется временем, когда целевое значение поведения, равное 15, впервые нарушается. (горизонтальная пунктирная линия на рис. 4A) и (b) асимптота по мере приближения времени к ∞⁠, обозначенная hM и аппроксимированная максимальным значением, реализуемым данной траекторией в ходе моделирования.Наивысшие значения hM, приведенные на фиг. 4C и E, выше, чем значения, полученные с помощью функций дискретного формования на фиг. 2, демонстрируя превосходство процедуры непрерывного формования.

Рис. 4

Результат моделирования для арматуры FR1 со значениями, указанными в таблице A1. (A) иллюстрирует уровень целевого поведения по отношению ко времени, а (B) иллюстрирует tc⁠, время, необходимое целевому подкреплению для достижения уровня 15, для всех (b, w0) ∈B × W⁠, где b — вогнутость, а w0 — начальное значение функции формы w (t) ⁠.(C) и (D) иллюстрируют максимальную высоту (hM⁠) и площадь под кривой (AUC) для всех комбинаций параметров, рассчитанных при t = 100⁠. (E) и (F) представляют собой пересчет результатов в (C) и (D), но с метриками, рассчитанными при t = 250, а не при t = tf⁠. Все результаты усреднены по 5000 моделированиям.

Рис. 4

Результат моделирования для арматуры FR1 со значениями, определенными в таблице A1. (A) иллюстрирует уровень целевого поведения по отношению ко времени, а (B) иллюстрирует tc⁠, время, необходимое целевому подкреплению для достижения уровня 15, для всех (b, w0) ∈B × W⁠, где b — вогнутость, а w0 — начальное значение функции формы w (t) ⁠.(C) и (D) иллюстрируют максимальную высоту (hM⁠) и площадь под кривой (AUC) для всех комбинаций параметров, рассчитанных при t = 100⁠. (E) и (F) представляют собой пересчет результатов в (C) и (D), но с метриками, рассчитанными при t = 250, а не при t = tf⁠. Все результаты усреднены по 5000 моделированиям.

На рис. 4B и C показаны tc и hM над B × W0⁠. Изменение целевого поведения, связанное с параметром b⁠, кривизной функции, намного больше, чем изменение, связанное с w0 для всех показателей.Например, на рис. 4B, если b фиксируется на нуле и w0 изменяется, диапазон значений tc составляет приблизительно от 50 до 90, тогда как если w0 фиксируется на уровне 150, а b изменяется, tc изменяется приблизительно от 20 до 120.

Как показано на рис. 4В, наименьшее значение tc было 16, сгенерированное шестью комбинациями (b, w0), все они расположены в нижнем левом углу рисунка. Эти функции формования вогнуты вверх, характеризующиеся быстрым начальным уменьшением ширины класса армирования с последующими длительными интервалами времени с шириной, относительно близкой к wc⁠.С другой стороны, высокие значения для tc are создаются комбинациями параметров в правом верхнем углу рис. 4B, которые представляют функции w (t), которые начинаются относительно далеко от wc и очень медленно уменьшаются, пока t не станет близко к tf⁠. . Оба этих результата показывают, что близость w (t) к wc связана с скачком уровня целевого поведения.

hM (асимптотическая высота) изменяется динамически, и можно проиллюстрировать только снимок в конкретный момент. Например, на рис. 4C представлены результаты при t = tf⁠, где максимальное значение равно 51.2% целевого поведения в репертуаре, что связано с набором параметров (b, w0) = (- 0,01,130) ⁠. На этом снимке наибольшие значения hM связаны с почти линейными функциями, которые имеют отрицательные значения b около 0. Но tc⁠, время, за которое траектория перескакивает, больше для этих значений b, чем для больших отрицательных значений b⁠ . Это представляет собой конкурирующие эффекты, когда траектории целевого поведения, которые прыгают наиболее быстро, не связаны с наивысшими уровнями целевого поведения.Чтобы учесть эту конкуренцию между tc и hM при определении общих уровней целевого поведения, площадь под кривой траектории (AUC) также рассматривалась как показатель, как показано на рис. 4D. Максимальный AUC связан с (b, w0) = (- 0,06,100), и, как правило, большие значения площади связаны с функциями вогнутого вверх, а не с функциями вогнутого вниз.

Описанные выше анализы были рассчитаны в момент времени t = tf⁠. Как показано на рис. 4A, многие траектории в настоящее время не достигли своей максимальной высоты.При t = 250 °, который представляет собой конец моделирования, траектории получили дальнейшее развитие, и на рис. 4E и F показаны hM и AUC в это время. Вогнутые вниз функции, связанные с положительными значениями b, теперь имеют самые высокие уровни hM, хотя самые большие значения по-прежнему связаны с по существу линейными функциями. Самые высокие значения также связаны с большими значениями w0. Этот сдвиг вправо на графике отражается при рассмотрении AUC, как показано на фиг. 4F. В этом случае максимальные значения — для (b, w0) = (- 0.01,130) ⁠. Функции с отрицательными значениями b, то есть функции формирования вогнутости, очень быстро перешли на повышенные целевые уровни поведения. Хотя функциям вогнутого вниз требуется больше времени для перехода, их значения hM выше. Поскольку рассматриваются более длинные временные рамки, этот повышенный уровень поведения перевешивает первоначальный выигрыш, полученный за счет вогнутых функций, и AUC увеличивается, как показано на рисунке 3B). Однако максимальные значения hM остаются сосредоточенными вокруг b = 0⁠, что указывает на то, что линейная функция в конечном итоге приведет к наиболее целевому поведению.

Подводя итог, функции формирования вогнутых вверх (⁠b <0⁠) производят быстрое увеличение до асимптотических целевых уровней поведения, но эта асимптота ниже, чем у линейных (⁠b = 0⁠) и вогнутых вниз функций (⁠b > 0⁠), особенно если моделирование выполняется в течение более длительных периодов времени. Функции линейного и вогнутого вниз формирования приводят к продолжительным периодам низкой скорости целевого поведения перед прыжком на более высокие уровни.

ВЛИЯНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ

Фиксированный исходный поведенческий репертуар

Результаты, представленные на рис.4A) указывают на верхний предел горизонтальной асимптоты траекторий поведения. Общие функции w (t), используемые в процедуре непрерывного формования, были выбраны для определения ряда характеристик вогнутости. Возможно, что более сложные функции формирования могут в конечном итоге привести к более высокому уровню целевого поведения. В этом разделе исследуется уровень целевого поведения, поддерживаемого вычислительной моделью, с конкретной параметризацией, описанной в Приложении 1. Моделирование проводилось там, где некоторая часть исходного поведенческого репертуара с самого начала требовалась от целевого класса поведения.Это отличается от стандартной процедуры, в которой начальный класс поведения выбирается случайным образом. Кроме того, установка части начального класса поведения на целевое поведение имитирует предыдущую историю обучения для организма, сценарий, который более точно отражает реальные условия, к которым эта модель может быть применена.

После того, как часть исходного поведенческого репертуара была исправлена, было усилено только поведение в рамках целевого класса, то есть не было никакого формирования.Траектории поведения, усредненные по 5000 моделированиям, для различных пропорций, показаны на рис. 5. Похоже, что существует верхний предел примерно 65% для асимптотического уровня целевого поведения, даже для идеального случая, когда все поведения первоначально в репертуар — это целевое поведение, и каждое из этих целевых поведений усиливается при запуске. Эта особенность обусловлена ​​процедурами формирования и клонирования (ссылка [25] и Приложение 1), которые приводят к достаточным вариациям в поведении следующего поколения, чтобы гарантировать, что нецелевое поведение включено в репертуар.Интересно, что начало с 60% и 70% начального поведенческого репертуара в целевом классе приводит к превышению этого асимптотического уровня, но в конечном итоге скорость поведения снижается до асимптоты. В моделировании, детализированном до сих пор, наблюдались высокие асимптоты примерно до 55%. Учитывая верхний предел 65% и тот факт, что стандартная процедура формирования начинается со случайного начального поведенческого репертуара, не ожидается, что альтернативные функции формирования радикально улучшат конечные уровни генерируемого поведения.

Рис. 5

Целевые траектории поведения для моделирования с параметрами в таблице A1 без процедуры формирования. Каждая строка представляет собой фиксацию определенной части начального репертуара с поведением из целевого класса, а не случайный выбор начального репертуара, как в случае с другими симуляциями.

Рис. 5

Целевые траектории поведения для моделирования с параметрами в таблице A1 без процедуры формирования. Каждая строка представляет собой фиксацию определенной части начального репертуара с поведением из целевого класса, а не случайный выбор начального репертуара, как в случае с другими симуляциями.

Вариация параметров в рамках вычислительной модели

Во всех ранее детализированных выводах был реализован график подкрепления с фиксированным соотношением 1 (FR1), что означает, что каждый раз, когда поведение из класса подкрепления выдавалось, оно усиливалось. Также были исследованы эффекты использования расписания FR3, где усиливается каждое третье усиливаемое поведение, которое проявляется. Рисунок 6 иллюстрирует эффекты этого графика, где можно увидеть различия по сравнению с ранее описанными результатами.Как и следовало ожидать, при меньшем подкреплении общие уровни целевого поведения ниже. Этот эффект особенно ярко выражен для наборов параметров, сочетающих большие отрицательные значения b с малыми значениями w0 (то есть нижний левый угол рисунка), где значения tc намного больше. Похоже, что нечастое армирование в сочетании с резким начальным уменьшением окна армирования не приводит к достаточному армированию для эффективного формования. Этот график подкрепления также привел к тому, что самые высокие значения AUC были более локализованы около b = 0, чем это было в случае предыдущих анализов.Как и в случае с графиком FR1, при t = 250 ° максимальные значения hM связаны с линейными функциями, но в целом значения относительно выше для функций формирования вогнутых вниз.

Рис. 6

Результат моделирования со значениями по умолчанию, определенными в таблице A1, но с графиком армирования FR3. Показатели, показанные на каждой панели, такие же, как на рис. 4, за исключением того, что (B) показывает время, необходимое целевому подкреплению для достижения уровня 10, а не 15.

Рис. 6

Результат моделирования со значениями по умолчанию, определенными в таблице A1, но с графиком армирования FR3. Показатели, показанные на каждой панели, такие же, как на рис. 4, за исключением того, что (B) показывает время, необходимое целевому армированию для достижения уровня 10, а не 15.

Влияние изменения силы армирования (как аналогично следующему репертуару — усиленное поведение), также были исследованы размер целевого класса и время до целевого класса.Полный учет этих результатов выходит за рамки данной статьи, но результаты этих анализов соответствовали приведенным выше выводам, а именно, они содержали компромисс между траекториями, которые быстро переходят к повышенным уровням целевого поведения, и траекториями, которые потребовалось больше времени, чтобы перейти к более высоким уровням целевого поведения. Примерно линейные функции шейпинга обеспечивали высочайший уровень поведения. Это указывает на то, что подробные результаты не зависят от выбора параметров моделирования.

ОБСУЖДЕНИЕ

Эта работа продемонстрировала жизнеспособность использования вычислительных моделей для исследования процедур формирования поведения, процесса, который может быть ценным при разработке альтернативы специальным модификациям, часто включаемым в адаптивные, своевременные, поведенческие вмешательства в отношении здоровья. Результаты показывают, что формирование было эффективным при формировании более высоких уровней целевого поведения, чем когда усиливается только целевой класс поведения. При формировании целевого поведения сужение области поведения, которое подкрепляется на постоянной основе, а не в дискретные моменты времени, более эффективно для создания целевого поведения.В рамках этой непрерывной структуры были выполнены вычислительные эксперименты для изучения роли как w0⁠, начального размера усиленного класса поведения, так и b⁠, который определяет вогнутость усиленного сужения класса, на эффективность процедур формирования. Значения b были более важны для определения окончательной эффективности шейпинга. При рассмотрении общего объема производимого целевого поведения необходимо было учитывать два конкурирующих эффекта: функции формирования вогнутых вверх, которые приводили к быстрому переходу процента целевого поведения к относительно низкому асимптотическому значению, по сравнению с функциями формирования вогнутых вниз, где процент целевого поведения поведение потребовалось больше времени, чтобы перейти на более высокие асимптотические уровни. Примерно линейные функции лучше всего справились с этими двумя эффектами и привели к наивысшему уровню целевого поведения.

Из результатов, изложенных в предыдущем абзаце, можно сделать практические выводы. Если высокий уровень целевого поведения является главной заботой системы формирования, то для направления эволюции окон подкрепления следует использовать либо линейную, либо вогнутую вниз функцию формования, причем последняя подходит только в том случае, если возможно усилить поведение, которое относительно аналогично целевому поведению, то есть мало w0⁠.Примером этого сценария является подготовка к спортивным соревнованиям, где желательны наивысшие уровни целевого поведения, независимо от времени, необходимого для достижения этой цели. В качестве альтернативного сценария рассмотрите целевое поведение, которое определяется как отсутствие какого-либо вредного поведения, например курения сигарет. Формирующие процедуры можно использовать в программе постепенного прекращения курения, сообщая графику все более длинные интервалы между подсказками, разработанными для поддержки прекращения. Если для управления формированием используется линейная или вогнутая функция, значительный вред может быть нанесен в течение длительного периода низкоуровневого целевого поведения (высокий уровень курения). В подобных сценариях, где критически важно изменить поведение как можно скорее, может быть предпочтительна процедура формирования вогнутой формы. Как только человек достиг постоянного уровня целевого поведения, имеющего достаточно низкий риск, график формирования может быть переведен на линейную / вогнутую функцию, которая может еще больше повысить уровень (или улучшить топографию) целевого поведения.

Формирование поведения может быть реализовано практически в любой области, но аргумент в пользу формализованных, автоматизированных процедур формирования, представленных в данном документе, требует использования сенсорных технологий в реальном времени, таких как акселерометры, датчики частиц и интеллектуальные розетки. Эти технологии дают возможность постоянно оценивать сходство испускаемого поведения с целевым поведением, чтобы определить идеальный момент для подкрепления. Например, наша исследовательская группа недавно завершила мероприятие, в ходе которого в домах использовались мониторы воздуха в реальном времени, чтобы предотвратить воздействие вторичного дыма, обеспечивая подкрепление, когда уровни частиц в воздухе остаются ниже порогового значения в течение некоторого длительного периода времени [28].Эти временные интервалы с низким содержанием частиц представляют собой приближения к желаемому поведению без воздействия частиц в любое время. Формирование будет происходить за счет увеличения временных интервалов для получения подкрепления. Платформа вычислительного моделирования в этой рукописи представляет собой инструмент для исследования оптимального способа увеличения продолжительности интервалов, необходимых для усиления. Модель вмешательства в этом примере может быть воспроизведена во многих областях, включая использование акселерометров для формирования более коротких периодов малоподвижного поведения или использование устройств слежения за экраном для сокращения времени использования экрана. Каждое из этих вмешательств может быть основано на вычислительной модели формирования, но, как обсуждается в следующем абзаце, перевод на реальные сценарии представляет сложности, которые необходимо решить.

Процедуры формирования, описанные в этом отчете, основываются на усилении класса поведения, который шире целевого класса. В вычислительной модели сходство между нецелевым и целевым поведением четко определяется как разница между двумя целыми числами. Эту функцию нелегко реализовать в большинстве реальных сценариев.Например, хотя большое значение w0 в w (t) указывает на то, что поведение, которое совершенно не похоже на целевое, будет усилено в начале процедуры формирования, нет никакой интерпретации относительно того, основано ли это различие на функции или топографии или как модель будет обрабатывать очень редкое, дистальное приближение к цели. Маловероятно, что можно будет связать взаимно однозначное соответствие между составляющими модели и компонентами каких-либо моделей материального мира. В работе Ref. [29], однако, это несоответствие — черта многих успешных моделей. Например, рассмотрим квантовую теорию, в которой компоненты базовой модели не соответствуют стандартным описаниям пространства и времени и, следовательно, не имеют аналогов в компонентах экспериментальной модели. Скорее, согласованности между предсказаниями моделей и экспериментальными данными достаточно, чтобы объявить две системы вычислительно эквивалентными, что делает вычислительную модель подходящей платформой для исследования.Хотя согласие между результатами вычислительной модели Макдауэлла и несколькими реальными экспериментами было продемонстрировано, насколько нам известно, эксперименты по формированию поведения с постоянно адаптируемыми критериями подкрепления еще не проводились (Таблица 1). Лабораторные эксперименты, включающие эту функцию, в настоящее время разрабатываются авторами этой статьи, и после их выполнения они позволят оценить вычислительную эквивалентность модели и реальных результатов. Это, вероятно, повысит интерпретируемость и обобщаемость результатов вычислений и улучшит возможность автоматического программирования процедур формирования обобщаемых данных.

В дополнение к сравнению с реальными экспериментами, вычислительное моделирование можно сделать более надежным, исследуя более сложные сценарии моделирования, такие как формирование вымирания, а не установление поведения. Могут быть реализованы более сложные графики подкрепления, а также могут быть изучены последствия ошибок в рамках процедуры формирования (например, неправильное подкрепление поведения, которое не подходит для подкрепления). В частности, следует изучить возможность использования графиков подкрепления с переменным соотношением (и интервалом), поскольку конечной целью вмешательств в области общественного здравоохранения является поддержание здорового поведения на долгосрочной основе, а переменные графики, как известно, приводят к более длительному поддерживающему эффекту.Вопрос о том, лучше ли реализовать процедуру формирования с переменным расписанием или формировать с непрерывным расписанием, а затем переходить к переменному расписанию, является открытым вопросом.

Для сравнения с JITAI было бы более уместно сосредоточиться на отдельных симуляциях, а не на агрегированных результатах. По мере того, как эти функции добавляются и вычислительная модель формирования становится более строгой, она будет иметь все больший потенциал, чтобы служить полезным инструментом для использования при проектировании и уточнении JITAI.

Благодарности:

Исследование, представленное в этой публикации, было поддержано Национальным институтом сердца, легких и крови Национального института здоровья под номером R01HL103684. Авторы несут исключительную ответственность за содержание и не обязательно отражают официальную точку зрения Национальных институтов здравоохранения.

Соответствие этическим стандартам

Конфликт интересов : У авторов нет потенциального конфликта интересов.

Первичные данные : Эти результаты ранее не публиковались, и эта статья не была отправлена ​​для рецензирования где-либо еще. Данные в рамках ранее не сообщались. Авторы полностью контролируют все первичные данные и соглашаются разрешить TBM просматривать их по запросу.

Вклад авторов : Д-р Берарди концептуализировал расширение предыдущей модели, чтобы включить формирование поведения, создал моделирование моделирования и составил рукопись. ДоктораКарретеро-Гонсалес, Клепейс, Ганипур Макиани и Джахангири помогали в разработке компьютерного моделирования и интерпретации результатов. Доктора Ховелл и Беллеттьери помогли включить в работу правильную теорию поведения и интерпретировать результаты. Все авторы оказали помощь в составлении рукописи.

Этическое одобрение : Эта статья не содержит исследований с участием людей или животных, выполненных кем-либо из авторов.

Информированное согласие: Хельсинкское соответствие и одобрение IRB не применимы.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ДЕТАЛИ РАСЧЕТНОЙ МОДЕЛИ MCDOWELL

Вычислительная модель начинается со случайного выбора репертуара из 100 вариантов поведения из 1001 возможности и их группировки по соответствующим классам. Вероятность того, что конкретный класс поведения испускается, определяется как доля от общего количества поведений в репертуаре, которое соответствует этому классу.На основе этих вероятностей случайным образом выбирается класс поведения для передачи и случайным образом выбирается конкретное поведение в репертуаре из этого класса. Если выбранное поведение относится к целевому классу, проверяется расписание подкрепления, чтобы определить, подкрепляется ли это поведение. Любое поведение, которое должно быть усилено, характеризуется как «соответствие», а соответствие других форм поведения в репертуаре основывается на их сходстве (расстоянии) с подкрепляемым поведением. Метрика пригодности используется для выбора 100 «родительских» вариантов поведения, которые сформируют репертуар поведения на следующем временном шаге, причем предпочтительный выбор будет отдаваться поведению, которое наиболее похоже на поведение, которое усиливается.Связь между приспособленностью поведения и вероятностью его выбора в качестве родительского поведения регулируется функцией родительской приспособленности , которая может быть любой функцией, которая присваивает более высокие вероятности меньшим расстояниям. В анализе в этом отчете использовалась экспоненциальная функция родительской приспособленности, разработанная в работе. [25] следующим образом. Пусть p (x) = re − rx будет вероятностью усиления значения пригодности x для x∈ [0, ∞) ⁠. Среднее значение рассчитывается как ∝≡∫0∞xp (x) dx = 1r⁠. Это соотношение подразумевает, что r = 1∝, что составляет кумулятивную плотность P (x) = 1 − e − 1∝x⁠.Используя эту функцию, выборка с обратным преобразованием используется для случайного выбора значения из этого распределения. Соответствие текущему поведенческому репертуару ищется на предмет совпадения, и если оно не существует, генерируется новое случайное значение. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет выбрано 100 родительских вариантов поведения. ∝, среднее — единственное значение, необходимое для параметризации этой процедуры. Если в расписании подкрепления указано, что подкрепление недоступно, или если испускаемое поведение не из целевого класса, то вместо использования процедуры, описанной выше, из репертуара случайным образом выбираются 100 родительских поведений.

Каждый из выбранных родителей «клонируется» для создания репертуара поведения на следующем временном шаге. В исходной модели Макдауэлла родительские поведения были «спарены» с помощью побитовой бинарной процедуры, а не клонирования, но диагностический анализ выявил смещения в этой процедуре, которых не было при клонировании. Клонирование осуществляется путем рассмотрения набора гауссовских распределений со средним набором, равным каждому из родительских поведений. Стандартное отклонение этих распределений, свободный параметр системы, было установлено равным 2, и затем было выбрано одно новое поведение для следующего репертуара из каждого из этих распределений.Определенный процент этого нового поколения поведения выбирается случайным образом для мутации, что также делается с учетом гауссовского распределения со средним набором, равным целочисленному представлению поведения, которое должно быть изменено, и некоторым стандартным отклонением в качестве параметра системы. Для представленных здесь анализов на случай мутации была выбрана доля 0,01 поведения в новом репертуаре, а стандартное отклонение составило 2,5. Для обоих этапов клонирования и мутации все вычисления выполняются с использованием арифметики по модулю-1001, так что все варианты поведения гарантированно находятся в пределах [0, 1000].После того, как мутация произошла, репертуар поведения на следующем временном шаге был полностью определен, и вероятность того, что конкретный класс будет выпущен, соответственно обновляется как доля общего поведения в этом новом репертуаре, принадлежащего каждому классу. Затем процесс повторяется. В таблице A1 подробно описаны все параметры в системе и значения по умолчанию, если это необходимо.

Таблица A1

Определения переменных и значения по умолчанию, используемые для всех симуляций, если не указано иное

Переменная .	Символ .	Стоимость .
Расчетная модель .
Диапазон поведений	—	[0, 1000]
Целевой класс поведения	—	[495–505]
Число поведений	Количество поведений в репертуаре 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования)	∝	5
Клонирование Станд. Dev.	—	2
Мутировавшая пропорция	—	0,01
Мутация Станд. Dev.	—	2,5

Переменная .	Символ .	Стоимость .
Расчетная модель .
Диапазон поведений	—	[0, 1000]
Целевой класс поведения	—	[495–505]
Число поведений	Количество поведений в репертуаре 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования)	∝	5
Клонирование Станд.Dev.	—	2
Мутировавшая пропорция	—	0,01
Мутация Станд. Dev.	—	2,5

Таблица A1

Определения переменных и значения по умолчанию, используемые для всех симуляций, если не указано иное

Переменная .	Символ .	Стоимость .
Расчетная модель .
Диапазон поведений	—	[0, 1000]
Целевой класс поведения	—	[495–505]
Число поведений	Количество поведений в репертуаре 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования)	∝	5
Клонирование Станд. Dev.	—	2
Мутировавшая пропорция	—	0.01
Mutation Std. Dev.	—	2,5

Переменная .	Символ .	Стоимость .
Расчетная модель .
Диапазон поведений	—	[0, 1000]
Целевой класс поведения	—	[495–505]
Число поведений	Количество поведений в репертуаре 100
Среднее значение функции пригодности (сила армирования)	∝	5
Клонирование Станд. Dev.	—	2
Мутировавшая пропорция	—	0,01
Мутация Станд. Dev.	—	2,5

Все моделирование выполнялось в MATLAB R2012b. Модель имеет стохастическую особенность, поэтому при оценке результатов важно учитывать результаты, усредненные по многим прогонам. Из-за размерности исследуемого пространства параметров это требовало больших вычислительных затрат.Однако, поскольку прогоны не зависят друг от друга, вычисления «до неловкости параллельны» [30]. Чтобы воспользоваться этой функцией, прогоны выполнялись с использованием встроенных в Matlab параллельных циклов parfor. Был создан пакетный сценарий, позволяющий одновременно запускать несколько параллельных симуляций на разных узлах кластера.

Список литературы

1.

Danaei

G

,

Ding

EL

,

Mozaffarian

D

et al.

Предотвратимые причины смерти в Соединенных Штатах: сравнительная оценка риска, связанного с питанием, образом жизни и метаболическими факторами риска

.

PLoS Med

.

2009

;

6

(

4

):

e1000058

. 2.

Mokdad

AH

,

Marks

JS

,

Stroup

DF

,

Gerberding

JL

.

Фактические причины смерти в США, 2000 г.

.

JAMA

.

2004

;

291

(

10

):

1238

—

1245

. 3.

Wu

S

,

Powers

S

,

Zhu

W

,

Hannun

YA

.

Существенный вклад внешних факторов риска в развитие рака

.

Природа

.

2016

;

529

(

7584

):

43

—

47

. 4.

Glanz

K

,

Bishop

DB

.

Роль теории поведенческой науки в разработке и реализации вмешательств в области общественного здравоохранения

.

Annu Rev Public Health

.

2010

;

31

:

399

—

418

. 5.

Nahum-Shani

I

,

Hekler

EB

,

Spruijt-Metz

D

.

Построение моделей поведения в отношении здоровья для руководства разработкой своевременных адаптивных вмешательств: прагматическая основа

.

Health Psychol

.

2015

;

34 (S)

:

1209

.6.

Spruijt-Metz

D

,

Hekler

E

,

Saranummi

N

et al.

Построение новых вычислительных моделей для поддержки изменения и поддержания здорового поведения: новые возможности в поведенческих исследованиях

.

Перевод Behav Med

.

2015

;

5

(

3

):

335

—

346

. 7.

Адамс

MA

,

Саллис

JF

,

Norman

GJ

,

Hovell

MF

,

Hekler

EB

,

Перата

Перата

Адаптивное вмешательство в области физической активности для взрослых с избыточным весом: рандомизированное контролируемое исследование

.

PloS One

.

2013

;

8

(

12

):

e82901

.8.

Reeder

B

,

Meyer

E

,

Lazar

A

,

Chaudhuri

S

,

Thompson

HJ

,

Demiris

.

Обоснование доказательств в пользу умных домов для здоровья и домашних технологий здоровья потребителей в качестве меры общественного здравоохранения для независимого старения: систематический обзор

.

Int J Med Inform

.

2013

;

82

(

7

):

565

—

579

. 9.

Pellowski

JA

,

Kalichman

SC

,

Белый

D

,

Amaral

CM

,

Hoyt

G

,

Kalichman

Вмешательство по мониторингу соблюдения режима лечения в режиме реального времени: проверка концепции на людях, живущих с ВИЧ-инфекцией

.

J Assoc Nurses AIDS Care

2013

;

25

(

6

):

646

—

651

.10.

Ровняк

LS

,

Hovell

MF

,

Wojcik

JR

,

Winett

RA

,

Martinez-Donate

AP

.

Повышение теоретической точности: демонстрация программы ходьбы по электронной почте

.

Центр здоровья Am J

.

2005

;

20

(

2

):

85

—

95

. 11.

Riley

WT

,

Rivera

DE

,

Atienza

AA

,

Nilsen

W

,

Allison

SM

,

Mermelstein

Модели поведения в отношении здоровья в эпоху мобильных вмешательств: соответствуют ли наши теории задаче

?

Перевод Behav Med

.

2011

;

1

(

1

):

53

—

71

. 12.

Cooper

J

,

Heron

T

,

Heward

W.

Прикладной анализ поведения

.

Всегда учусь

.

Лондон, Великобритания:

Pearson Education, Limited

;

2013

. 13.

Накадзима

T

,

Lehdonvirta

V

,

Tokunaga

E

,

Kimura

H

.

Отражение человеческого поведения для мотивации желаемого образа жизни

. В:

Ильда Ладейра и Паула Коце, ред. Труды 7-й конференции ACM по проектированию интерактивных систем

.

NY, NY:

ACM

;

2008

:

405

—

414

. 14.

Taub

E

,

Crago

JE

,

Burgio

LD

et al.

Оперативный подход к реабилитационной медицине: преодоление выученного неиспользования путем формирования

.

J Exp Anal Behav

.

1994

;

61

(

2

):

281

—

293

. 15.

Подъемник

A

,

Ek

L

.

Влияние систематизированного «формирования поведения» на принятие детьми стоматологического лечения

.

Community Dent Oral Epidemiol

.

1988

;

16

(

6

):

349

—

355

. 16.

Dawson

C

,

Rick

A

,

Seaman

J

,

Waters

T.

Формирование трафика потребления сотовых услуг путем изменения поведения потребителей, поощряемого ценовыми преимуществами сотовой связи, февраль 2008 г.

. Патент США 7,328,001.17.

Corbett

BA

,

Gunther

JR

,

Comins

D

et al.

Краткий отчет: театр как терапия для детей с расстройством аутистического спектра

.

J Autism Dev Disord

.

2011

;

41

(

4

):

505

—

511

.18.

Kroeger

K

,

Sorensen-Burnworth

R

.

Приучение к туалету людей с аутизмом и другими нарушениями развития: критический обзор

.

Res Autism Spectr Disord

.

2009

;

3

(

3

):

607

—

618

. 19.

Gutbrod

T.

Оценка эффективности шейпинга с процентильным графиком подкрепления для увеличения продолжительности устойчивого взаимодействия у детей с диагнозом аутизм

[кандидатская диссертация].

Тампа, Флорида:

Университет Южной Флориды

;

2014

.20.

Greczek

J

,

Kaszubski

E

,

Atrash

A

,

Mataric

M

.

Градуированная обратная связь в практике имитации с использованием роботов для детей с расстройствами аутистического спектра

. В

Робот и человек, интерактивное общение, 2014 RO-MAN: 23-й международный симпозиум IEEE, посвященный

.

IEEE

;

2014

:

561

—

566

.21.

Randlov

J

,

Alstrom

P

.

Обучение вождению велосипеда с использованием обучения с подкреплением и формирования

. В:

Шавлик Ю.В., изд. Труды пятнадцатой международной конференции ACM по машинному обучению

.

Сан-Франциско, Калифорния

:

ACM

;

1998

:

463

—

471

. 22.

Konidaris

G

,

Barto

A

.

Автономное шейпинг: передача знаний при обучении с подкреплением

.В:

Уильям Коэн и Эндрю Мур, ред. Материалы 23-й Международной конференции по машинному обучению

.

NY, NY:

ACM

,

2006

:

489

—

496

. 23.

Дориго

М

,

Коломбетти

М

.

Формирование роботов: разработка автономных агентов посредством обучения

.

Artif Intell

.

Сан-Франциско, Калифорния

:

ACM

;

1994

;

71

(

2

):

321

—

370

.24.

Mataric

MJ

.

Функции вознаграждения за ускоренное обучение

. В:

Уильям В. Коэн и Хайм Хирш, ред. Труды одиннадцатой международной конференции ACM по машинному обучению

.

Сан-Франциско, Калифорния:

ACM;

1994

:

181

—

189

. 25.

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по следствиям

.

J Exp Anal Behav

.

2004

;

81

(

3

):

297

—

317

. 26.

Уолш

MM

,

Андерсон

JR

.

Навигация в пространствах сложных решений: проблемы и парадигмы в последовательном выборе

.

Психол Булл

.

2014

;

140

(

2

):

466

. 27.

Скиннер

BF.

Поведение организмов: экспериментальный анализ

.

NY, NY:

Appleton-Century

;

1938

,28.

Hughes

CC

,

Bellettiere

J

,

Nguyen

B

et al.

Рандомизированное испытание по снижению содержания частиц в воздухе в домах курильщиков и детей

Am J Prev Med

.

2018

. (в печати) 29.

Макдауэлл

JJ

.

Представления о сложности: как природа появляется в наших теориях

.

Анал по поведению

.

2013

;

36

(

2

):

345

—

359

. 30.

Moler

C

.

Вычисление матриц на мультипроцессорах с распределенной памятью

. В:

Майкл Т. Хит, изд. Труды Первой конференции по многопроцессорным гиперкубам

.

Филадельфия, Пенсильвания

:

SIAM

;

1985

:

181

—

195

. 31.

McDowell

JJ

,

Caron

ML

,

Kulubekova

S

,

Berg

JP

.

Вычислительная теория отбора по последствиям, применяемая к параллельным расписаниям

.

J Exp Anal Behav

.

2008

;

90

(

3

):

387

—

403

. 32.

McDowell

JJ

,

Popa

A

,

Calvin

NT

.

Динамика выбора при согласовании стыка по норме и величине арматуры

.

J Exp Anal Behav

.

2012

;

98

(

2

):

199

—

212

.33.

Popa

A

,

McDowell

JJ

.

Эффект расстояний Хэмминга в вычислительной модели отбора по последствиям

.

Поведенческие процессы

.

2010

;

84

(

1

):

428

—

434

. 34.

Кулубекова

S

,

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по последствиям: закономерности изменения предпочтений по параллельным расписаниям

.

J Exp Anal Behav

.

2013

;

100

(

2

):

147

—

164

0,35.

Кулубекова

S

,

McDowell

JJ

.

Вычислительная модель отбора по последствиям: Журнал графиков выживших

.

Поведенческие процессы

.

2008

;

78

(

2

):

291

—

296

.

© Общество поведенческой медицины 2018.Все права защищены. Для получения разрешений обращайтесь по электронной почте: [email protected]

.

Комментарии к Маршу, Смиту и Ричардсу

ситуации. По этим причинам материала интервью может быть недостаточно для полного раскрытия всех действующих процессов.

Экономисты, в частности, были склонны скептически относиться к подходу заявленных предпочтений. Для них разговоры дешевы,

и предпочтения, выявленные в результате действий, — это все, чему можно доверять. Подход «выявленных предпочтений» получил

критики за прошедшие годы, хотя большинство из них связано с утверждением

о том, что метод выявленных предпочтений означает, что мы можем полностью отказаться от «намерений», а

— просто изучить поведение, что поднимает вопрос. о том, можем ли мы исследовать выявленные предпочтения только с помощью

условий «внутренней согласованности» теории рационального выбора. 33 Однако для целей оценки модели формирования бюро

условности эмпирической политологии и подход, которого придерживаются Данливи и Джеймс

, предполагают, что не следует полагаться исключительно на заявленные предпочтения и их следует перепроверить. с выявленным —

предпочтение отдается проверке на конфликт и возможное искажение фактов. В конце концов, сколько людей будут продолжать доверять

тому, кто постоянно заявлял о бессмертной дружбе, но, казалось, постоянно подрывал ее своими действиями?

Такая ситуация потребовала бы дальнейшего расследования, чтобы понять, почему он или она вел себя таким образом, а не

, просто рассматривая заявления человека как конец истории.

Важно, чтобы MSR следовала этому подходу, потому что они заявляют, что используют модель

, формирующую бюро, и этот методологический подход является неотъемлемой частью модели. Но даже если они не утверждают, что придерживаются методов

, связанных с моделью, этот момент по-прежнему создает проблему для всей их оценки, поскольку кажется, что отчеты политиков и чиновников

нельзя просто принимать за чистую монету. Вам не нужно быть теоретиком рационального выбора

, чтобы думать, что цитату чиновника из отдела эффективности о повышении интереса государственных служащих к менеджменту

следует рассматривать в контексте миссии этого подразделения по внедрению такой практики.34 Должностные лица подразделения

были вынуждены представить свою деятельность как успешную. 3S Использование MSR такой узкой формы доказательства

вызывает разочарование, поскольку доступны другие данные.

MSR характеризует доказательства, которые предпочитают теоретики рационального выбора как совокупные бюджетные данные.36 Однако достоверность

бюджетной информации может быть поставлена ​​под угрозу из-за стратегического искажения акторами, например, для завышения

стоимости реализации программы, чтобы получить больше ресурсы в будущих раундах бюджета.Но в контексте оценки модели формирования бюро

данные образуют ненавязчивый индикатор в «бюрометрическом» смысле. Исследователям не нужно взаимодействовать с должностными лицами

, чтобы иметь данные, собранные специально для этой цели, что снижает вероятность стратегического искажения

. MSR признает, что «такие [совокупные] данные актуальны» и, похоже, не имеет методологических

или теоретических возражений против использования таких материалов38. Но они не используют эту форму доказательства.В отличие от этого, исследование, в котором

использовало сочетание интервью и альтернативных форм доказательств, обнаружило значительную поддержку моделей.39 Существует

свидетельств того, что после реформы значительные бюджеты и рутинные рабочие задачи были переданы агентствам, которые занимают самые высокие должности.

служащих (5 разрядов и выше в старой системе оценок) находились в отделах, а не в агентствах, и что

Группа эффективности учитывала мнения ведомственных чиновников при составлении планов реформы, которая будет

встретить широкое одобрение высших должностных лиц. 4o

В своем заключении MSR выдвигает общую критику применимости рационального выбора в этой области, проблемы

, которые, как предполагается, отражает модель. Однако эта критика, по всей видимости, лишь косвенно связана с основной частью статьи

, которая представляет собой попытку задействовать модель формирования бюро, а не подвергать критике фундаментальные предположения рационального выбора

. Они комментируют:

33 См. Кейт Даудинг, «Выявленные предпочтения и внешние ссылки», «Рациональность и общество», 14 (2002),

257-82, где представлена ​​защита выявленных предпочтений и рационального выбора в этом отношении.

34 МСР, п. 468.

3S Джеймс, исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

36 МСР, стр. 465.

37 Кристофер Худ и Эндрю Дансайр, Бюрометрика (Фарнборо, Хантс: Гауэр, 1983).

38 МСР, стр. 465, хотя это, кажется, противоречит их «социальной конструкции» позиции реальности.

39 Джеймс, исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

40 Джеймс, Исполнительное агентство Revolution в Уайтхолле.

Управление динамикой электронов путем формирования фемтосекундных лазерных импульсов в микро / нанопроизводстве: моделирование, метод, измерение и применение

1

Малинаускас М., Жукаускас А., Хасегава С., Хаясаки Ю., Мизейкис В. и др. .Сверхбыстрая лазерная обработка материалов: от науки к промышленности. Light Sci Appl 2016; 5 : e16133 doi: 10.1038 / lsa.2016.133 ..

Статья Google ученый

2

Sugioka K, Cheng Y. Сверхбыстрые лазеры — надежные инструменты для современной обработки материалов. Light Sci Appl 2014; 3 : e149 doi: 10.1038 / lsa.2014.30 ..

ADS Статья Google ученый

org/Book»> 3

Гамалы Э.Г. Взаимодействие фемтосекундного лазера с веществом: теория, эксперименты и приложения . Бока-Ратон: CRC Press; 2011.

Google ученый

4

Levis RJ, Menkir GM, Rabitz H. Селективная диссоциация и перегруппировка связей с помощью оптимально настроенных сильнопольных лазерных импульсов. Science 2001; 292 : 709–713.

ADS Статья Google ученый

5

Rezaei S, Li JZ, Herman PR.Генератор пакетной последовательности фемтосекундных лазерных импульсов высокой энергии для создания эффекта накопления тепла во время микрообработки. Opt Lett 2015; 40 : 2064–2067.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 6

Gattass RR, Mazur E. Фемтосекундная лазерная микрообработка прозрачных материалов. Nat Photon 2008; 2 : 219–225.

ADS Статья Google ученый

7

Jiang L, Tsai HL.Повторяемые наноструктуры в диэлектриках с помощью серий фемтосекундных лазерных импульсов. Appl Phys Lett 2005; 87 : 151104.

ADS Статья Google ученый

8

Хан С., Хонг С., Хэм Дж., Йео Дж., Ли Дж. и др. . Быстрая плазмонная лазерная наносварка для сети перколяции Cu-нанопроволоки для гибких прозрачных проводников и растягиваемой электроники. Adv Mater 2014; 26 : 5808–5814.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 9

Фанг Р.Р., Воробьев А, Го ЦЛ. Прямая визуализация полной эволюции структурной динамики поверхности металлов, индуцированной фемтосекундным лазером. Light Sci Appl 2017; 6 : e16256 doi: 10.1038 / lsa.2016.256 ..

ADS Статья Google ученый

10

Fan PX, Bai BF, Long JY, Jiang DF, Jin GF et al .Широкополосные высокоэффективные инфракрасные просветляющие нанопроволоки, легко выращиваемые на сверхбыстрой лазерной структурированной поверхности Cu. Nano Lett 2015; 15 : 5988–5994.

ADS Статья Google ученый

11

Лю XQ, Yu L, Chen QD, Sun HB. Построение трехмерных кремниевых структур без масок путем сухого травления с использованием прямой записи фемтосекундным лазером в полутоновом режиме. Appl Phys Lett 2017; 110 : 0

.

ADS Статья Google ученый

12

Чхве И., Чон Х.Й., Шин Х., Кан Г., Бьюн М. и др. . Лазерное фазовое разделение карбида кремния. Nat Commun 2016; 7 : 13562.

ADS Статья Google ученый

13

Poumellec B, Lancry M, Desmarchelier R, Hervé E, Bourguignon B. Нарушение четности при создании хиральных структур при воздействии фемтосекундного лазера в кварцевом стекле? Light Sci Appl 2016; 5 : e16178.

ADS Статья Google ученый

14

Chen YC, Salter PS, Knauer S, Weng LY, Frangeskou AC et al . Лазерная запись когерентных центров окраски в алмазе. Nat Photon 2016; 11 : 77–80.

ADS Статья Google ученый

15

Wu D, Xu J, Niu LG, Wu SZ, Midorikawa K et al . Внутриканальная интеграция проектируемых микрооптических устройств с использованием микротехнологий фемтосекундного лазера на плоских каркасах для подсчета оптико-жидкостных клеток без связи. Light Sci Appl 2015; 4 : e228.

Артикул Google ученый

16

Li DW, Zhou YS, Huang X, Jiang L, Silvain JF et al . In situ визуализация и управление послойным фемтосекундным лазерным утонением графена. Nanoscale 2015; 7 : 3651–3659.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 17

Chen XD, Xin W, Jiang WS, Liu ZB, Chen YS и др. .Высокоточный двухслойный и трехслойный графен с контролируемым скручиванием. Adv Mater 2016; 28 : 2563–2570.

Артикул Google ученый

18

Coleman C, Erasmus R, Bhattacharyya S. Наноразмерные деформации графена при лазерном отжиге. Appl Phys Lett 2016; 109 : 253102.

ADS Статья Google ученый

19

Руссо П., Лян Р., Джабари Е., Марзбанрад Е., Тойсеркани Е. и др. .Одностадийный синтез квантовых точек графена с помощью фемтосекундной лазерной абляции дисперсий оксида графена. Наноразмер 2016; 8 : 8863–8877.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 20

Квон Х.Дж., Чанг С., Джанг Дж., Григоропулос С.П. Прямая лазерная запись и струйная печать для транзистора MoS2 с длиной канала менее 2 мкм и электродами высокого разрешения. Нанотехнологии 2016; 27 : 405301.

Артикул Google ученый

21

Dumitru G, Romano V, Weber HP, Sentis M, Marine W. Фемтосекундная абляция сверхтвердых материалов. Appl Phys A 2002; 74 : 729–739.

ADS Статья Google ученый

22

Sun YL, Dong WF, Niu LG, Jiang T, Liu DX и др. . Мягкая микрооптика на белковой основе, изготовленная методом прямой записи фемтосекундного лазера. Light Sci Appl 2014; 3 : e129 doi: 10.1038 / lsa.2014. 10 ..

Статья Google ученый

23

He H, Li SY, Wang SY, Hu ML, Cao YJ et al . Манипулирование клеточным светом зеленого флуоресцентного белка с помощью фемтосекундного лазера. Nat Photon 2012; 6 : 651–656.

ADS Статья Google ученый

24

Park H, Wang X, Nie S, Clinite R, Cao J.Механизм когерентной генерации акустических фононов в неравновесных условиях. Phys Rev B 2005; 72 : 100301.

ADS Статья Google ученый

25

Юодказис С., Нисимура К., Танака С., Мисава Х., Гамали Е.Г. и др. . Лазерный микровзрыв, заключенный в объеме сапфирового кристалла: свидетельство многомегабарного давления. Phys Rev Lett 2006; 96 : 166101.

ADS Статья Google ученый

26

Сундарам СК, Мазур Э. Индуцирование и исследование нетепловых переходов в полупроводниках с помощью фемтосекундных лазерных импульсов. Nat Mater 2002; 1 : 217–224.

ADS Статья Google ученый

27

Сакакура М., Теразима М. Начальные временные и пространственные изменения показателя преломления, вызванные сфокусированным фемтосекундным импульсным лазерным излучением внутри стекла. Phys Rev B 2005; 71 : 024113.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 28

Zhang N, Zhu XN, Yang JJ, Wang XL, Wang MW. Временные теневые изображения выброса материала при интенсивной фемтосекундной лазерной абляции алюминия. Phys Rev Lett 2007; 99 : 167602.

ADS Статья Google ученый

29

Hu HF, Wang XL, Zhai HC, Zhang N, Wang P.Генерация множественных волн напряжения в кварцевом стекле при фемтосекундной лазерной абляции высокой плотности энергии. Appl Phys Lett 2010; 97 : 061117.

ADS Статья Google ученый

30

Чжао Х, Шин Ю. Кулоновский взрыв и ранняя генерация плазмы при фемтосекундной лазерной абляции кремния при высокой плотности энергии излучения. J Phys D Appl Phys 2013; 46 : 335501.

Артикул Google ученый

31

Domke M, Rapp S, Schmidt M, Huber HP.Сверхбыстрая накачка-зондовая микроскопия с высоким временным динамическим диапазоном. Опт Экспресс 2012; 20 : 10330–10338.

ADS Статья Google ученый

32

Гулиельмакис Э., Ло З.Х., Вирт А., Сантра Р., Рорингер Н. и др. . Наблюдение за движением валентных электронов в реальном времени. Природа 2010; 466 : 739–743.

ADS Статья Google ученый

33

Смирнова О., Майрес Ю., Патчковский С., Дудович Н., Вильнев Д. и др. .Высшая гармоническая интерферометрия многоэлектронной динамики в молекулах. Nature 2009; 460 : 972–977.

ADS Статья Google ученый

34

Improta R, Santoro F, Blancafort L. Квантово-механические исследования по фотофизике и фотохимии нуклеиновых кислот и нуклеиновых оснований. Chem Rev 2016; 116 : 3540–3593.

Артикул Google ученый

35

Чжан В.К., Маркевич Б.Н., Дёрксен Р.С., Смит А.Б. III, Гай Ф.C≡N-валентное колебание 5-цианотриптофана как инфракрасный зонд локального окружения белка: что определяет его частоту? Phys Chem Chem Phys 2016; 18 : 7027–7034.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 36

Auböck G, Chergui M. Фотоиндуцированный спиновый кроссовер на частоте менее 50 фс в [Fe (bpy) 3] ²⁺ . Nat Chem 2015; 7 : 629–633.

Артикул Google ученый

37

Краус П.М., Толстихин О.И., Байкушева Д., Рупенян А., Шнайдер Дж. и др. .Наблюдение лазерно-индуцированной электронной структуры в ориентированных многоатомных молекулах. Нац Коммуна 2015; 6 : 7039.

Артикул Google ученый

38

Ван Х.Н., Чжан С.Дж., Рана Ф. Сверхбыстрая динамика дефектной электронно-дырочной рекомбинации в монослое MoS2. Nano Lett 2014; 15 : 339–345.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 39

Pogna EAA, Marsili M, De Fazio D, Dal Conte S, Manzoni C et al .Фотоиндуцированная перенормировка запрещенной зоны определяет сверхбыстрый отклик однослойного MoS2. САУ Нано 2016; 10 : 1182–1188.

Артикул Google ученый

40

Hong XP, Kim J, Shi SF, Zhang Y, Jin CH и др. . Сверхбыстрый перенос заряда в атомарно тонких гетероструктурах MoS2 / WS2. Nat Nanotechnol 2014; 9 : 682–686.

ADS Статья Google ученый

41

Zewail AH.Фемтохимия: динамика химической связи на атомном уровне. J. Phys Chem A 2000; 104 : 5660–5694.

Артикул Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 42

Dantus M, Bowman RM, Zewail AH. Фемтосекундные лазерные наблюдения за колебаниями и вращением молекул. Nature 1990; 343 : 737–739.

ADS Статья Google ученый

43

Zewail AH.Лазерная фемтохимия. Science 1988; 242 : 1645–1653.

ADS Статья Google ученый

44

Zewail AH. Фемтохимия: последние достижения в изучении динамики и управления реакциями и их переходными состояниями. J Phys Chem 1996; 100 : 12701–12724.

Артикул Google ученый

45

Barwick B, Flannigan DJ, Zewail AH. Фотонно-индуцированная электронная микроскопия в ближнем поле. Nature 2009; 462 : 902–906.

ADS Статья Google ученый

46

Carbone F, Kwon OH, Zewail AH. Динамика химической связи, отображаемая с помощью 4D электронной микроскопии с энергетическим разрешением. Наука 2009; 325 : 181–184.

ADS Статья Google ученый

47

Sheng CX, Zhang C, Zhai YX, Mielczarek K, Wang WW et al .Сравнение фотогенерации экситонов и свободных носителей в металлоорганических перовскитах из тригалогенидов, исследованных с помощью широкополосной сверхбыстрой поляризационной памяти. Phys Rev Lett 2015; 114 : 116601.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 48

Hockett P, Bisgaard CZ, Clarkin OJ, Stolow A. Визуализация с временным разрешением чисто валентно-электронной динамики во время химической реакции. Nat Phys 2011; 7 : 612–615.

Артикул Google ученый

49

Конар А., Шу Ю.Н., Лозовой В.В., Джексон Дж. Э., Левин Б.Г. и др. . Многоатомные молекулы при интенсивном фемтосекундном лазерном облучении. J Phys Chem A 2014; 118 : 11433–11450.

Артикул Google ученый

50

Sansone G, Kelkensberg F, Pérez-Torres JF, Morales F, Kling MF et al .Локализация электронов после аттосекундной фотоионизации молекул. Природа 2010; 465 : 763–766.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 51

Хесслер С., Кайлат Дж., Буту В., Джованетти-Тейшейра С., Ручон Т. и др. . Аттосекундная визуализация молекулярных электронных волновых пакетов. Nat Phys 2010; 6 : 200–206.

Артикул Google ученый

52

Ван Чж, Цзэн Б., Ли Г.Х., Се HQ, Чу В. и др. .Теневые изображения с временным разрешением переходной плазмы, индуцированной пространственно-временными фокусированными фемтосекундными лазерными импульсами в стекле из плавленого кварца. Opt Lett 2015; 40 : 5726–5729.

ADS Статья Google ученый

53

Höhm S, Rosenfeld A, Krüger J, Bonse J. Фемтосекундная дифракционная динамика лазерно-индуцированных периодических поверхностных структур на плавленом кварце. Appl Phys Lett 2013; 102 : 054102.

ADS Статья Google ученый

54

Мерфи Р.Д., Торралва Б., Адамс Д.П., Ялисово С.М. Накачка-зондирование лазерно-индуцированных периодических поверхностных структур после сверхбыстрого облучения Si. Appl Phys Lett 2013; 103 : 141104.

ADS Статья Google ученый

55

Хаясаки Ю., Ивата К., Хасегава С., Такита А., Юодказис С.Осевой вид с временным разрешением пробоя диэлектрика при жесткой фокусировке в стекле. Opt Mater Express 2011; 1 : 1399–1408.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 56

Papazoglou DC, Tzortzakis S. Поточная голография для характеристики сверхбыстрой лазерной филаментации в прозрачных средах. Appl Phys Lett 2008; 93 : 041120.

ADS Статья Google ученый

57

Temnov VV, Sokolowski-Tinten K, Zhou P, El-Khamhawy A, von der Linde D.Многофотонная ионизация в диэлектриках: сравнение круговой и линейной поляризации. Phys Rev Lett 2006; 97 : 237403.

ADS Статья Google ученый

58

Duocastella M, Arnold CB. Бесселевые и кольцевые балки для обработки материалов. Laser Photon Ред. 2012 г .; 6 : 607–621.

ADS Статья Google ученый

org/ScholarlyArticle»> 59

Папазоглу Д.Г., Сунцов С., Абдоллахпур Д., Цорзакис С.Настраиваемые интенсивные лучи Эйри и специальные фемтосекундные лазерные нити. Phys Rev A 2010; 81 : 061807.

ADS Статья Google ученый

60

Матис А., Курвуазье Ф, Фроели Л., Фурфаро Л., Жако М. и др. . Микрообработка по кривой: фемтосекундная лазерная микрообработка криволинейных профилей в алмазе и кремнии с использованием ускоряющих пучков. Appl Phys Lett 2012; 101 : 071110.

ADS Статья Google ученый

61

ukauskas A, Malinauskas M, Brasselet E. Монолитные генераторы псевдодифрагирующих оптических вихревых пучков на микромасштабе. Appl Phys Lett 2013; 103 : 181122.

ADS Статья Google ученый

62

Bhuyan MK, Velpula PK, Colombier JP, Olivier T., Faure N и др. .Однократное массовое наноструктурирование плавленого кварца с высоким соотношением сторон с использованием сверхбыстрых лазерных лучей Бесселя с чирпом. Appl Phys Lett 2014; 104 : 021107.

ADS Статья Google ученый

63

Bandres MA, Rodríguez-Lara BM. Недифрагирующие ускоряющие волны: волны Вебера и параболический импульс. Новый J Phys 2013; 15 : 013054.

MathSciNet Статья Google ученый

64

Ветцель В, Се С, Лакур, Пенсильвания, Дадли Дж. М., Курвуазье Ф.Фемтосекундное лазерное изготовление микро- и нанодисков в однослойном графене с использованием вихревых бесселевых пучков. Appl Phys Lett 2013; 103 : 241111.

ADS Статья Google ученый

65

Тойода К., Миямото К., Аоки Н., Морита Р., Омацу Т. Использование оптического вихря для контроля хиральности скрученных металлических наноструктур. Nano Lett 2012; 12 : 3645–3649.

ADS Статья Google ученый

66

Брикснер Т., Гербер Г.Формирование фемтосекундного поляризационного импульса. Opt Lett 2001; 26 : 557–559.

ADS Статья Google ученый

67

Хан В., Ян Ю.Ф., Ченг В., Чжан К.В. Векторный генератор оптического поля для создания полей произвольной сложности. Опт Экспресс 2013; 21 : 20692–20706.

ADS Статья Google ученый

68

Каммель Р., Акерманн Р., Томас Дж., Гётте Дж., Скупин С. и др. .Повышение точности обработки материалов с помощью fs-лазера за счет одновременной пространственной и временной фокусировки. Light Sci Appl 2014; 3 : e169 doi: 10.1038 / lsa.2014.50 ..

Статья Google ученый

69

Одулов С., Шумелюк А., Бадоррек Х, Нолте С., Войт К.М. и др. . Интерференция и голография с помощью фемтосекундных лазерных импульсов разного цвета. Нац Коммуна 2015; 6 : 5866.

Артикул Google ученый

70

Rabitz H, de Vivie-Riedle R, Motzkus M, Kompa K.Где будущее управления квантовыми явлениями? Science 2000; 288 : 824–828.

ADS Статья Google ученый

71

Brif C, Chakrabarti R, Rabitz H. Управление квантовыми явлениями: прошлое, настоящее и будущее. New J Phys 2010; 12 : 075008.

Артикул Google ученый

72

Colombier J-P, Combis P, Rosenfeld A, Hertel IV, Audouard E et al .Оптимизированная энергетическая связь на сверхбыстрых металлических поверхностях, облученных лазером, за счет настройки диапазонов интенсивности: последствия для удаления материала с образцов алюминия. Phys Rev B 2006; 74 : 224106.

ADS Статья Google ученый

73

Линдингер А., Лупулеску С., Плевики М., Веттер Ф., Мерли А. и др. . Изотопно-селективная ионизация путем оптимального управления с помощью сформированных фемтосекундных лазерных импульсов. Phys Rev Lett 2004; 93 : 033001.

ADS Статья Google ученый

74

Яу YY, Ханкин А., Китинг Т., Deutsch IH, Biedermann G. Запутывание атомных спинов с помощью блокады с переворачиванием вращения в стиле Ридберга. Nat Phys 2016; 12 : 71–74.

Артикул Google ученый

75

King PDC, Wei HI, Nie YF, Uchida M, Adamo C et al . Управление конкурирующими электронными фазами в ультратонком LaNiO3 на атомном уровне. Nat Nanotechnol 2014; 9 : 443–447.

ADS Статья Google ученый

76

Wienholdt S, Hinzke D, Nowak U. ТГц переключение антиферромагнетиков и ферримагнетиков. Phys Rev Lett 2012; 108 : 247207.

ADS Статья Google ученый

77

Кампфрат Т., Танака К., Нельсон К.А. Резонансное и нерезонансное управление материей и светом с помощью интенсивных терагерцовых переходных процессов. Nat Photon 2013; 7 : 680–690.

ADS Статья Google ученый

78

Михайловский Р.В., Хендри Э., Секки А., Ментинк Дж. Х., Экштейн М. и др. . Сверхбыстрая оптическая модификация обменных взаимодействий в оксидах железа. Нац Коммуна 2015; 6 : 8190.

Артикул Google ученый

79

Baierl S, Hohenleutner M, Kampfrath T, Zvezdin AK, Kimel AV et al .Нелинейное управление спином с помощью терагерцовых полей анизотропии. Nat Photon 2016; 10 : 715–718.

ADS Статья Google ученый

80

Kampfrath T, Sell A, Klatt G, Pashkin A, Mahrlein S et al . Когерентное терагерцовое управление антиферромагнитными спиновыми волнами. Nat Photon 2011; 5 : 31–34.

ADS Статья Google ученый

81

Renard M, Hertz E, Lavorel B, Faucher O.Управление вращательной динамикой молекул в основном состоянии с помощью сформированных фемтосекундных лазерных импульсов. Phys Rev A 2004; 69 : 043401.

ADS Статья Google ученый

82

Мур К., Рабиц Х. Лазерное управление: манипулирование молекулами. Nat Chem 2012; 4 : 72–73.

Артикул Google ученый

83

Ассион А, Баумерт Т., Бергт М., Брикснер Т., Кифер Б. и др. .Управление химическими реакциями с помощью фазовых фемтосекундных лазерных импульсов с оптимизацией обратной связи. Science 1998; 282 : 919–922.

ADS Статья Google ученый

84

Corrales ME, González-Vázquez J, Balerdi G, Solá IR, De Nalda R et al . Управление сверхбыстрой фотодиссоциацией молекул с помощью потенциалов лазерного поля. Nat Chem 2014; 6 : 785–790.

Артикул Google ученый

85

Андреев А.А., Limpouch J, Искаков А.Б., Накано Х.Усиление рентгеновского излучения плазмы за счет коротких высокоинтенсивных лазерных двойных импульсов. Phys Rev E 2002; 65 : 026403.

ADS Статья Google ученый

86

Fazeli R, Mahdieh MH. Сравнение линейчатого рентгеновского излучения сплошных и пористых мишеней с нанослойным покрытием, облученных двойными лазерными импульсами. Phys Plasmas 2015; 22 : 113303.

ADS Статья Google ученый

87

Фазели Р.Усиленное рентгеновское излучение лазерной золотой плазмы за счет двойного импульсного облучения нанопористых мишеней. Phys Lett A 2017; 381 : 467–471.

ADS Статья Google ученый

88

Esser D, Rezaei S, Li JZ, Herman PR, Gottmann J. Временная динамика филаментации импульсного цуга при обработке стекол фемтосекундным лазером. Opt Express 2011; 19 : 25632–25642.

ADS Статья Google ученый

89

Karimelahi S, Abolghasemi L, Herman PR.Быстрая микрообработка отверстий с высоким соотношением сторон в стекле из плавленого кварца с помощью пикосекундного лазера с высокой частотой повторения. Appl Phys A 2014; 114 : 91–111.

ADS Статья Google ученый

90

Керсе С., Калайджиоглу Х., Элахи П., Четин Б., Кесим Д.К. и др. . Удаление материала с абляционным охлаждением сверхбыстрыми импульсами. Природа 2016; 537 : 84–88.

ADS Статья Google ученый

91

Wu AQ, Xu XF Когерентное возбуждение фононов сверхбыстрыми сериями импульсов 2007.Первая международная конференция по интеграции и коммерциализации МИКРО и наносистем; 10–13 января 2007 г .; Санья, Хайнань, Китай . Санья, Хайнань, Китай: ASME; 2007, pp955 – pp957.

Google ученый

92

Ван Дж. Л., Го Л., Лю Ч., Сюй Х, Чен Ю. Ф. Влияние когерентного оптического фонона на сверхбыструю релаксацию энергии. Appl Phys Lett 2015; 107 : 063107.

ADS Статья Google ученый

93

Шеппард CJR, Уилсон Т.Теория гауссова пучка линз с кольцевой апертурой. IEE J Microw Opt Acoustics 1978; 2 : 105–112.

Артикул Google ученый

94

Марцинкявичюс А., Юодказис С., Мацуо С., Мизейкис В., Мисава Х. Применение пучков Бесселя для изготовления диэлектриков с помощью фемтосекундного лазера. Jpn J Appl Phys 2001; 40 : L1197 – L1199.

ADS Статья Google ученый

95

Courvoisier F, Lacourt PA, Jacquot M, Bhuyan MK, Furfaro L et al .Нанопроцессинг поверхности недифрагирующими фемтосекундными бесселевыми пучками. Opt Lett 2009; 34 : 3163–3165.

ADS Статья Google ученый

96

Bhuyan MK, Courvoisier F, Lacourt PA, Jacquot M, Salut R et al . Обработка наноканалов с высоким соотношением сторон с использованием одиночных фемтосекундных пучков Бесселя. Appl Phys Lett 2010; 97 : 081102.

ADS Статья Google ученый

97

Рапп Л., Мейер Р., Джуст Р., Фурфаро Л., Жако М. и др. .Микровзрывы с высоким коэффициентом удлинения в объеме сапфира, генерируемые фемтосекундными пучками Бесселя. Sci Rep 2016; 6 : 34286.

ADS Статья Google ученый

98

Ван Ц., Цзян Л., Ван Ф, Ли Х, Юань Ю.П. и др. . Расчеты из первых принципов динамики электронов при взаимодействии материалов серии фемтосекундных лазерных импульсов. Phys Lett A 2011; 375 : 3200–3204.

ADS Статья Google ученый

99

Ван Ц., Цзян Л., Ван Ф, Ли Х, Юань Ю.П. и др. . Первопринципное моделирование управления электронной динамикой алмаза при воздействии серии фемтосекундных лазерных импульсов. J Phys Condens Matter 2012; 24 : 275801.

Артикул Google ученый

100

Ван Ц., Цзян Л., Ван Ф, Ли Х, Юань Ю.П. и др. .Моделирование нестационарной локализованной динамики электронов при фемтосекундной лазерной туннельной ионизации алмаза. Phys Lett A 2012; 376 : 3327–3331.

ADS Статья Google ученый

101

Ван Ц., Цзян Л., Ли Х, Ван Ф, Юань Ю.П. и др. . Частотная зависимость динамики электронов при фемтосекундной лазерной резонансной фотоионизации кластера Li4. J Appl Phys 2013; 114 : 143105.

ADS Статья Google ученый

102

Ван Ц., Цзян Л., Ли Х, Ван Ф, Юань Ю.П. и др. . Зависимость поглощения энергии в алмазе под действием фемтосекундного лазерного излучения от нелинейного механизма ионизации. J Appl Phys 2013; 113 : 143106.

ADS Статья Google ученый

103

Yu D, Jiang L, Wang F, Li X, Qu LT и др. .Электронная ионизация и управление спиновой поляризацией графена, адсорбированного атомом Fe, облученного фемтосекундным лазером. Phys Lett A 2015; 379 : 2615–2618.

ADS Статья Google ученый

104

Ю Д, Цзян Л., Ван Ф, Цюй LT, Лу Ю. Ф. Из первых принципов расчет сечения многофотонного поглощения α-кварца при облучении фемтосекундным лазером. Appl Phys A 2016; 122 : 494.

ADS Статья Google ученый

105

Су GS, Jiang L, Wang F, Qu LT, Lu YF. Моделирование из первых принципов возбуждения токов в линейных углеродных цепочках под действием фемтосекундного лазерного импульса. Phys Lett A 2016; 380 : 2453–2457.

ADS Статья Google ученый

106

Гао Л., Ван Ф., Цзян Л., Цюй ЛТ, Лу Ю.Ф.Управление процессом возбуждения свободных электронов фемтосекундным эллиптически поляризованным лазером. Int J Modern Phys B 2015; 29 : 1550033.

ADS Статья Google ученый

107

Gao LL, Wang F, Jiang L, Qu LT, Lu YF. Оптически индуцированный электрический ток в алмазе, переключаемый фемтосекундными-аттосекундными лазерными импульсами, с помощью моделирования ab initio. J Phys D Appl Phys 2015; 49 : 025102.

ADS Статья Google ученый

108

Li X, Jiang L, Tsai H-L. Механизмы фазового перехода при абляции серии фемтосекундных лазерных импульсов тонких пленок никеля. J Appl Phys 2009; 106 : 064906.

ADS Статья Google ученый

109

Ли Х, Цзян Л. Управление распределением размеров металлических наночастиц с помощью серии фемтосекундных лазерных импульсов: моделирование молекулярной динамики. Appl Phys A 2012; 109 : 367–376.

ADS Статья Google ученый

110

Yuan YP, Jiang L, Li X, Wang C, Xiao H et al . Механизмы формирования субволновых пульсаций при обработке диэлектриков последовательности фемтосекундных лазерных импульсов. J Phys D Appl Phys 2012; 45 : 175301.

ADS Статья Google ученый

111

Yuan YP, Jiang L, Li X, Wang C, Lu YF.Регулировка формы абляции и субволновой ряби на основе управления динамикой электронов путем создания последовательностей фемтосекундных лазерных импульсов. J Appl Phys 2012; 112 : 103103.

ADS Статья Google ученый

112

Yuan YP, Jiang L, Li X, Wang C, Qu LT и др. . Моделирование подстройки волнистой структуры на основе локализованного управления динамикой электронов с помощью фемтосекундных лазерных импульсов. Appl Phys A 2013; 111 : 813–819.

ADS Статья Google ученый

113

Чжан К.Х., Цзян Л., Ли Х, Ши XS, Ю Д и др. . Фемтосекундный лазерный импульсный пробой в плавленом кварце: роль затравочных электронов. J Phys D Appl Phys 2014; 47 : 435105.

ADS Статья Google ученый

114

Цзян Л., Цай Х.Л.Перенос энергии и удаление материала в материалах с широкой запрещенной зоной с помощью фемтосекундного лазерного импульса. Int J Heat Mass Transfer 2005; 48 : 487–499.

MATH Статья Google ученый

115

Цзян Л., Цай Х.Л. Перенос энергии и наноструктурирование диэлектриков последовательностями фемтосекундных лазерных импульсов. J Heat Transfer 2006; 128 : 926–933.

Артикул Google ученый

116

Цзян Л., Цай Х.Л.Усовершенствованная двухтемпературная модель и ее применение в ультракоротком лазерном нагреве металлических пленок. J Heat Transfer 2005; 127 : 1167–1173.

Артикул Google ученый

117

Цзян Л., Цай Х. Л. Основы энергетического каскада при ультракоротких взаимодействиях лазера с материалом Труды Том 5713, Обработка фотонов в микроэлектронике и фотонике IV; 12 апреля 2005 г .; Сан-Хосе, Калифорния, США .Сан-Хосе, Калифорния, США: SPTE; 2005.

Google ученый

118

Цзян Л., Цай Х.Л. Модель плазмы в сочетании с улучшенным двухтемпературным уравнением сверхбыстрой лазерной абляции диэлектриков. J Appl Phys 2008; 104 : 0.

ADS Статья Google ученый

119

Цзян Л., Лю П.Дж., Ян XL, Ленг Н., Сюй СС и др. .Высокопроизводительное сверление микроканалов в стекле с обратной стороны на основе управления электронной динамикой с помощью фемтосекундных импульсов. Opt Lett 2012; 37 : 2781–2783.

ADS Статья Google ученый

120

Линь Ч., Рао Ч., Цзян Л., Цай В. Дж., Ву PH и др. . Исследования фемтосекундно-наносекундной двухлучевой лазерной абляции диэлектриков. Opt Lett 2010; 35 : 2490–2492.

ADS Статья Google ученый

121

Чжао М.Дж., Ху Дж., Цзян Л., Чжан К.Х., Лю П.Дж. и др. . Управляемое высокопроизводительное высококачественное химическое травление с фемтосекундным лазером путем временного формирования импульсов на основе управления электронной плотностью. Sci Rep 2015; 5 : 13202.

ADS Статья Google ученый

122

Jiang L, Shi XS, Li X, Yuan YP, Wang C и др. .Регулировка субволновых пульсаций на основе управления динамикой электронов с использованием сформированных сверхбыстрых серий лазерных импульсов Опт Экспресс 2012; 20 : 21505–21511.

ADS Статья Google ученый

123

Ши XS, Цзян Л., Ли Х, Ван С.М., Юань Ю.П. и др. . Регулировка периодической структуры с помощью фемтосекундного лазера на основе управления динамикой электронов: от субволновой ряби до структур с двойной решеткой. Opt Lett 2013; 38 : 3743–3746.

ADS Статья Google ученый

124

Цзян Л., Ин DW, Ли X, Лу YF. Изготовление двухэтапной последовательности фемтосекундных лазерных импульсов наноструктурированных подложек для комбинационного рассеяния света с сильным усилением поверхности. Opt Lett 2012; 37 : 3648–3650.

ADS Статья Google ученый

125

Zhang N, Li X, Jiang L, Shi XS, Li C и др. .Фемтосекундное двухимпульсное изготовление иерархических наноструктур на основе управления электронной динамикой для высокого комбинационного рассеяния света с усилением поверхности. Opt Lett 2013; 38 : 3558–3561.

ADS Статья Google ученый

126

Ян QQ, Ли X, Цзян Л., Чжан Н., Чжан GM и др. . Массивы наностолбиков с наночастицами, изготовленными с помощью серии фемтосекундных лазерных импульсов для высокочувствительных SERRS. Opt Lett 2015; 40 : 2045–2048.

ADS Статья Google ученый

127

Цзо П., Цзян Л., Ли Х, Ли Б., Сюй Я. Д. и др. . Наночастицы золота с регулируемой формой — гибриды MoS2, полученные путем настройки краевых активных центров и поверхностных структур MoS2 с помощью фемтосекундных импульсов временной формы. Интерфейсы приложений ACS 2017; 9 : 7447–7455.

Артикул Google ученый

128

Сюй СС, Цзян Л., Ленг Н., Юань Ю.П., Лю П.Дж. и др. .Сверхбыстрая лазерная абляция, регулировка размера и преобразования в диэлектриках на основе управления динамикой электронов путем формирования последовательности импульсов. Chin Opt Lett 2013; 11 : 041403.

ADS Статья Google ученый

129

Ван А.Д., Цзян Л., Ли XW, Лю И, Донг XZ и др. . Формирование рисунка без маски из металлических нанопроволок с высокой проводимостью на открытом воздухе с помощью пространственно модулированных фемтосекундных лазерных импульсов. Adv Mater 2015; 27 : 6238–6243.

Артикул Google ученый

130

Yu YW, Jiang L, Cao Q, Shi XS, Wang QS и др. . Сверхбыстрая визуализация распространения сфокусированного фемтосекундного лазерного импульса в воздухе со скоростью света, динамики его ионизированных электронов и изменения формы импульса, вызванного плазмой. Appl Phys A 2016; 122 : 205.

ADS Статья Google ученый

131

Yu YW, Jiang L, Cao Q, Xia B, Wang QS et al .Визуализация с помощью накачки и зондирования динамики fs-ps-ns во время фемтосекундного лазерного бурения бесселевым пучком в ПММА. Опт Экспресс 2015; 23 : 32728–32735.

ADS Статья Google ученый

132

Xie Q, Li XW, Jiang L, Xia B, Yan XL и др. . Высококачественное микробурение с высоким соотношением сторон за счет контроля электронной плотности с использованием фемтосекундного лазерного бесселевого луча. Appl Phys A 2016; 122 : 136.

ADS Статья Google ученый

133

Ся Б, Цзян Л, Ли XW, Ян XL, Лу ЮФ. Механизм и устранение изгибного эффекта при фемтосекундном лазерном глубоком сверлении. Опт Экспресс 2015; 23 : 27853–27864.

ADS Статья Google ученый

134

Wang MM, Wang SM, Cao ZT, Wang P, Wang C Исследование двухимпульсной фемтосекундной лазерной спектроскопии пробоя полиметилметакрилата (PMMA) Proceedings Volume 9351, Laser-based Micro- and Nanoprocessing IX; 12 марта 2015 г .; Сан-Франциско, Калифорния, США .Сан-Франциско, Калифорния, США: SPIE; 2015.

Google ученый

135

Zhao WW, Li XW, Xia B, Yan XL, Han WN et al. Одноимпульсный фемтосекундный лазерный луч Бесселя, сверление микроотверстий с большим удлинением на основе управления электронной динамикой Proceedings Volume 9296, International Symposium по оптоэлектронным технологиям и приложениям 2014: Передовые технологии отображения; Невизуальная оптика: эффективный дизайн для освещения и концентрации солнечного света; 21 ноября 2014 г .; Пекин, Китай .Пекин, Китай: SPIE; 2014.

Google ученый

136

Лорасо П., Льюис Л.Дж., Менье М. Короткоимпульсная лазерная абляция твердых тел: от фазового взрыва до фрагментации. Phys Rev Lett 2003; 91 : 225502.

ADS Статья Google ученый

137

Sokolowski-Tinten K, Solis J, Bialkowski J, Siegel J, Afonso C et al . Динамика сверхбыстрых фазовых превращений в аморфных пленках GeSb. Phys Rev Lett 1998; 81 : 3679–3682.

ADS Статья Google ученый

138

Sokolowski-Tinten K, Bialkowski J, Cavalleri A, von der Linde D, Oparin A et al . Переходные состояния вещества при короткоимпульсной лазерной абляции. Phys Rev Lett 1998; 81 : 224–227.

ADS Статья Google ученый

139

Girifalco LA, Weizer VG.Применение потенциальной функции Морзе к кубическим металлам. Phys Rev 1959; 114 : 687–690.

ADS Статья Google ученый

140

Хан В.Н., Цзян Л., Ли XW, Ван К.С., Ли Х. и др. . Модуляции анизотропии фемтосекундного лазерного импульса индуцировали периодические поверхностные структуры на кремнии путем настройки двойной задержки импульса. Опт Экспресс 2014; 22 : 15820–15828.

ADS Статья Google ученый

141

Ленг Н., Цзян Л., Ли Х, Сюй С.К., Лю П.Дж. и др. .Фемтосекундная лазерная обработка плавленого кварца и алюминия на основе управления электронной динамикой путем формирования последовательности импульсов. Appl Phys A 2012; 109 : 679–684.

ADS Статья Google ученый

142

Preston JS, Van Driel HM, Sipe JE. Переходы порядок-беспорядок в морфологии расплава кремния, облученного лазером. Phys Rev Lett 1987; 58 : 69–72.

ADS Статья Google ученый

143

Jia TQ, Chen HX, Huang M, Zhao FL, Qiu JR и др. .Формирование нанорешеток на поверхности кристалла ZnSe при облучении фемтосекундными лазерными импульсами. Phys Rev B 2005; 72 : 125429.

ADS Статья Google ученый

144

Bonse J, Munz M, Sturm H. Формирование структуры на поверхности фосфида индия при облучении фемтосекундными лазерными импульсами. J Appl Phys 2005; 97 : 013538.

ADS Статья Google ученый

145

Окамуро К., Хашида М., Миясака Ю., Икута Ю., Токита С. и др. .Зависимость плотности энергии лазера периодических решетчатых структур, формируемых на металлических поверхностях под действием фемтосекундного лазерного импульса. Phys Rev B 2010; 82 : 165417.

ADS Статья Google ученый

146

Тейлор Р.С., Хнатовски К., Симова Е., Рейнер Д.М., Бхардвадж В.Р. и др. . Фемтосекундное лазерное изготовление наноструктур в кварцевом стекле. Opt Lett 2003; 28 : 1043–1045.

ADS Статья Google ученый

147

Шимоцума Ю., Казанский ПГ, Цю Дж. Р., Хирао К. Самоорганизованные нанорешетки в стекле при облучении ультракороткими световыми импульсами. Phys Rev Lett 2003; 91 : 247405.

ADS Статья Google ученый

148

Yuan HC, Yost VE, Page MR, Stradins P, Meier DL et al . Эффективный черный кремниевый солнечный элемент с нанопористой поверхностью с градуированной плотностью: оптические свойства, ограничения производительности и правила проектирования. Appl Phys Lett 2009; 95 : 123501.

ADS Статья Google ученый

149

Li JZ, Ho S, Haque M, Herman PR. Наноразрешенные брэгговские отклики фемтосекундных лазерных записанных оптических волноводов в стекле из плавленого кварца. Opt Mater Express 2012; 2 : 1562–1570.

ADS Статья Google ученый

150

Dusser B, Sagan Z, Soder H, Faure N, Colombier JP et al .Контролируемое формирование наноструктур с помощью сверхбыстрых лазерных импульсов для цветной маркировки. Опт Экспресс 2010; 18 : 2913–2924.

ADS Статья Google ученый

151

Воробьев А.Ю., Го ЦЛ. Окрашивание металлов фемтосекундными лазерными импульсами. Appl Phys Lett 2008; 92 : 041914.

ADS Статья Google ученый

152

Чен JT, Лай WC, Као YJ, Ян YY, Sheu JK.Лазерно-индуцированные периодические структуры для повышения эффективности вывода света из светодиодов на основе GaN. Опт Экспресс 2012; 20 : 5689–5695.

ADS Статья Google ученый

153

Zorba V, Stratakis E, Barberoglou M, Spanakis E, Tzanetakis P et al . Биомиметические искусственные поверхности количественно воспроизводят водоотталкивающие свойства листа лотоса. Adv Mater 2008; 20 : 4049–4054.

Артикул Google ученый

154

Martín-Fabiani I, Rebollar E, Pérez S, Rueda DR, García-Gutiérrez MC et al . Лазерно-индуцированные периодические поверхностные структуры, созданные на основе пленок из поли (триметилентерефталата), покрытых центрифугированием. Langmuir 2012; 28 : 7938–7945.

Артикул Google ученый

155

Le Harzic R, Dörr D, Sauer D, Stracke F, Zimmermann H.Генерация высокочастотной ряби на кремнии при воздействии ультракоротких лазерных импульсов. Appl Phys Lett 2011; 98 : 211905.

ADS Статья Google ученый

156

Шинода М, Гаттасс Р.Р., Мазур Э. Формирование канавок нанометровой ширины на поверхности синтетических монокристаллов алмаза под действием фемтосекундного лазера. J Appl Phys 2009; 105 : 053102.

ADS Статья Google ученый

157

Bonse J, Krüger J.Зависимость от числа импульсов лазерно-индуцированных периодических поверхностных структур при фемтосекундном лазерном облучении кремния. J Appl Phys 2010; 108 : 034903.

ADS Статья Google ученый

158

Bonse J, Rosenfeld A, Krüger J. О роли поверхностных плазмон-поляритонов в формировании лазерно-индуцированных периодических поверхностных структур при облучении кремния импульсами фемтосекундного лазера. J Appl Phys 2009; 106 : 104910.

ADS Статья Google ученый

159

Хуанг М., Чжао, Флорида, Ченг Y, Сюй Н.С., Сюй ЦЗ. Происхождение индуцированной лазером ряби в субсубволновом диапазоне: интерференция между поверхностными плазмонами и падающим лазером. САУ Нано 2009 г .; 3 : 4062–4070.

Артикул Google ученый

160

Ван Л., Сюй Б-Б, Цао Х-В, Ли Кью, Тиан В-Дж и др. .Конкуренция между субволновыми и глубокими субволновыми структурами, аблируемыми ультракороткими лазерными импульсами. Optica 2017; 4 : 637–642.

Артикул Google ученый

161

Reif J, Costache F, Henyk M, Pandelov SV. Снова о рябях: неклассическая морфология на дне фемтосекундных лазерных абляционных кратеров в прозрачных диэлектриках. Appl Surface Sci 2002; 197–198 : 891–895.

ADS Статья Google ученый

162

Ле Харзик Р., Дёрр Д., Зауэр Д., Ноймайер М., Эппле М. и др. . Равномерная высокочастотная рябь большой площади, генерируемая на кремнии с помощью фемтосекундного лазера с наноджоулями и высокой частотой следования. Opt Lett 2011; 36 : 229–231.

ADS Статья Google ученый

163

Даффт Д., Розенфельд А, Дас СК, Грюнвальд Р., Бонсе Дж.Повторный визит к периодическим поверхностным структурам, индуцированным фемтосекундным лазером: сравнительное исследование ZnO. J Appl Phys 2009; 105 : 034908.

ADS Статья Google ученый

164

Borowiec A, Haugen HK. Формирование субволновой пульсации на поверхности сложных полупроводников, облученных фемтосекундными лазерными импульсами. Appl Phys Lett 2003; 82 : 4462–4464.

ADS Статья Google ученый

165

Li XF, Zhang CY, Li H, Dai QF, Lan S и др. .Формирование периодических структур с длиной волны 100 нм на поверхности титана за счет окисления и генерации третьей гармоники, индуцированной фемтосекундными лазерными импульсами. Опт Экспресс 2014; 22 : 28086–28099.

ADS Статья Google ученый

166

Миядзи Г., Миядзаки К. Возникновение периодичности наноструктурирования на поверхности тонких пленок, подвергнутых абляции фемтосекундными лазерными импульсами. Опт Экспресс 2008; 16 : 16265–16271.

ADS Статья Google ученый

167

Hou SS, Huo YY, Xiong PX, Zhang Y, Zhang SA и др. . Формирование длиннопериодических и короткопериодических наночастиц на нержавеющей стали при облучении фемтосекундными лазерными импульсами. J Phys D Appl Phys 2011; 44 : 505401.

ADS Статья Google ученый

168

Bahk SW, Rousseau P, Planchon TA, Chvykov V, Kalintchenko G et al .Генерация и характеристика самых высоких лазерных интенсивностей (10 ²² Вт / см ² . Opt Lett 2004; 29 : 2837–2839.

ADS Статья Google ученый

169

Натала Ч.С., Аджами А., Ионин А.А., Кудряшов С.И., Макаров С.В. и др. . Экспериментальное исследование индуцированных fs-лазером периодических поверхностных структур на титане с длиной волны менее 100 нм. Опт Экспресс 2015; 23 : 5915–5929.

ADS Статья Google ученый

170

Штрауб М., Афшар М., Фейли Д., Зайдель Н., Кениг К. Поверхностная плазмон-поляритонная модель генерации периодических поверхностных структур в кремнии, индуцированная лазерным излучением высокой пространственной частоты. J Appl Phys 2012; 111 : 124315.

ADS Статья Google ученый

171

Derrien TJY, Krüger J, Itina TE, Höhm S, Rosenfeld A et al .Волнистая область, образованная поверхностными плазмонными поляритонами при двухимпульсном облучении кремния фемтосекундным лазером. Опт Экспресс 2013; 21 : 29643–29655.

ADS Статья Google ученый

172

Derrien TJY, Krüger J, Itina TE, Höhm S, Rosenfeld A et al . Волнистая область, образованная поверхностными плазмонными поляритонами при облучении кремния двумя импульсами фемтосекундным лазером: роль генерации носителей и релаксационные процессы. Appl Phys A 2014; 117 : 77–81.

ADS Статья Google ученый

173

Raether H. Поверхностные плазмоны на гладких и шероховатых поверхностях и на решетках . Гейдельберг: Спрингер; 1988.

Google ученый

174

Clark SE, Emmony DC. Периодические поверхностные структуры, индуцированные ультрафиолетовым лазером. Phys Rev B 1989; 40 : 2031–2041.

ADS Статья Google ученый

175

Стоян Р., Бойл М., Тосс А., Розенфельд А., Корн Г. и др. . Лазерная абляция диэлектриков фемтосекундными импульсами временной формы. Appl Phys Lett 2002; 80 : 353–355.

ADS Статья Google ученый

176

Hommes V, Miclea M, Hergenröder R. Исследование морфологии поверхности кремния после воздействия настроенных фемтосекундных импульсов. Appl Surface Sci 2006; 252 : 7449–7460.

ADS Статья Google ученый

177

Ким Дж., На С, Чо С., Чанг У., Ван К. Поверхностная пульсация изменяется при абляции пленки Cr двойным ультракоротким лазерным импульсом. Opt Lasers Eng 2008; 46 : 306–310.

Артикул Google ученый

178

Розенфельд А, Рохлофф М, Хем С, Крюгер Дж., Бонсе Дж.Формирование лазерно-индуцированных периодических поверхностных структур на плавленом кварце при многократных параллельных поляризованных последовательностях двойных фемтосекундных лазерных импульсов. Appl Surface Sci 2012; 258 : 9233–9236.

ADS Статья Google ученый

179

Barberoglou M, Gray D, Magoulakis E, Fotakis C, Loukakos PA et al . Контроль периодичности пульсаций с помощью двойных фемтосекундных лазерных импульсов с временной задержкой. Опт Экспресс 2013; 21 : 18501–18508.

ADS Статья Google ученый

180

Höhm S, Rosenfeld A, Krüger J, Bonse J. Фемтосекундные лазерно-индуцированные периодические поверхностные структуры на кремнеземе. J Appl Phys 2012; 112 : 014901.

ADS Статья Google ученый

181

Seifert G, Kaempfe M, Syrowatka F, Harnagea C, Hesse D et al .Формирование самоорганизованной структуры на дне кратеров фемтосекундной лазерной абляции в стекле. Appl Phys A 2005; 81 : 799–803.

ADS Статья Google ученый

182

Бен-Якар А., Харкин А., Эшмор Дж., Байер Р.Л., Стоун Х.А. Тепловые и жидкостные процессы тонкой зоны расплава при фемтосекундной лазерной абляции стекла: формирование каймы одиночными лазерными импульсами. J Phys D Appl Phys 2007; 40 : 1447–1459.

ADS Статья Google ученый

183

Ladieu F, Martin P, Guizard S. Измерение тепловых эффектов при фемтосекундном лазерном пробое диэлектриков. Appl Phys Lett 2002; 81 : 957–959.

ADS Статья Google ученый

184

Рихтер С., Генрих М., Деринг С., Тюннерманн А., Нолте С. и др. . Нанорешетки в плавленом кварце: формирование, контроль и применение. J Laser Appl 2012; 24 : 042008.

Артикул Google ученый

185

Рихтер С., Джиа Ф., Генрих М., Деринг С., Пешель У. и др. . Роль автолокализованных экситонов и дефектов в формировании нанорешеток в плавленом кварце. Opt Lett 2012; 37 : 482–484.

ADS Статья Google ученый

186

Дэн Ю.П., Се ХХ, Сюн Х, Ленг YX, Ченг CF и др. .Оптический пробой кремнезема и кремния двойными фемтосекундными лазерными импульсами. Opt Express 2005; 13 : 3096–3103.

ADS Статья Google ученый

187

Liang F, Vallée R, Chin SL. Механизм образования нанорешеток на поверхности плавленого кварца. Опт Экспресс 2012; 20 : 4389–4396.

ADS Статья Google ученый

188

Ли Дж.Ф., Хуанг Ю.Ф., Дин И, Ян З.Л., Ли С.Б. и др. .Рамановская спектроскопия с усилением наночастиц с изолированной оболочкой. Природа 2010; 464 : 392–395.

ADS Статья Google ученый

189

Де Ангелис Ф., Джентиле Ф., Мекарини Ф., Дас Дж., Моретти М. и др. . Преодоление диффузионного предела с помощью супергидрофобной доставки молекул к плазмонным нанофокусирующим структурам SERS. Nat Photon 2011; 5 : 682–687.

ADS Статья Google ученый

190

Линь Ч., Цзян Л., Чай Й. Х., Сяо Х., Чен С.Дж. и др. .Одностадийное изготовление наноструктур с помощью фемтосекундного лазера для поверхностно-усиленного комбинационного рассеяния света. Opt Express 2009; 17 : 21581–21589.

ADS Статья Google ученый

191

Nagpal P, Lindquist NC, Oh SH, Norris DJ. Сверхгладкие металлы с рисунком для плазмоники и метаматериалов. Наука 2009; 325 : 594–597.

ADS Статья Google ученый

192

Le Ru E, Etchegoin P. Принципы поверхностно-усиленной рамановской спектроскопии: и связанные с ними плазмонные эффекты . Амстердам: Эльзевир; 2008.

Google ученый

193

Отто А, Мрозек I, Грабхорн Х, Акеманн В. Рамановское рассеяние света с усилением поверхности. J Phys Condens Matter 1992; 4 : 1143–1212.

ADS Статья Google ученый

194

Paradisanos I, Kymakis E, Fotakis C, Kioseoglou G, Stratakis E.Интенсивное фемтосекундное фотовозбуждение объемного и монослоя MoS2. Appl Phys Lett 2014; 105 : 041108.

ADS Статья Google ученый

195

Ши Х.Й., Ян Р.С., Бертолацци С., Бривио Дж., Гао Б. и др. . Динамика экситонов в подвешенных монослойных и малослойных 2D кристаллах MoS2. САУ Нано 2013; 7 : 1072–1080.

Артикул Google ученый

196

Джерш Дж, Дикманн К.Изготовление наноструктур с помощью усиления лазерного поля в ближней зоне острия сканирующего туннельного микроскопа. Appl Phys Lett 1996; 68 : 868–870.

ADS Статья Google ученый

197

Tarun A, Daza MRH, Hayazawa N, Inouye Y, Kawata S. Изготовление безапертурной оптики ближнего поля с использованием атомно-силового микроскопа на фоторезистах. Appl Phys Lett 2002; 80 : 3400–3402.

ADS Статья Google ученый

198

Ли В., Пружинский С.А., Браун П.В. Многофотонная полимеризация волноводных структур в трехмерных фотонных кристаллах. Adv Mater 2002; 14 : 271–274.

Артикул Google ученый

199

Лю ZW, Wei QH, Zhang X. Нанолитография поверхностной плазмонной интерференции. Nano Lett 2005; 5 : 957–961.

ADS Статья Google ученый

200

Harilal SS, Diwakar PK, Hassanein A. Зависимое от времени усиление сигнала электрон-ионной релаксации в сверхбыстрой двухимпульсной лазерной спектроскопии пробоя. Appl Phys Lett 2013; 103 : 041102.

ADS Статья Google ученый

201

Гуо Дж., Ван Т.Ф., Шао Дж. Ф., Сунь Т., Ван Р. и др. .Коэффициент усиления излучения металла, облучаемого фемтосекундным двухимпульсным лазером. Опт Коммуна 2012; 285 : 1895–1899.

ADS Статья Google ученый

202

Axente E, Noël S, Hermann J, Sentis M, Mihailescu IN. Корреляция между расширением плазмы и порогом разрушения при фемтосекундной лазерной абляции плавленого кварца. J Phys D Appl Phys 2008; 41 : 105216.

ADS Статья Google ученый

203

Quentin U, Leitz KH, Deichmann L, Alexeev I, Schmidt M.Оптическая ловушка способствовала лазерному наноструктурированию в ближней зоне микрочастиц. J Laser Appl 2012; 24 : 042003.

Артикул Google ученый

204

He F, Cheng Y, Xu ZZ, Liao Y, Xu J et al . Прямое изготовление гомогенных микрофлюидных каналов в плавленом кварце с помощью фемтосекундного лазера. Opt Lett 2010; 35 : 282–284.

ADS Статья Google ученый

205

Gottmann J, Hermans M, Repiev N, Ortmann J.Селективное лазерное травление прецизионных 3D-компонентов кварцевого стекла для микрофлюидных приложений — увеличение сложности и скорости. Микромашины 2017; 8 : 110.

Артикул Google ученый

206

Чжао X, Шин YC. Фемтосекундное лазерное сверление микроканалов большого формата в стекле. Appl Phys A 2011; 104 : 713–719.

ADS Статья Google ученый

207

Деринг С., Сцилаги Дж., Рихтер С., Циммерманн Ф., Ричардсон М. и др. .Изменение формы и размеров отверстий при глубоком сверлении с использованием коротко- и ультракоротких импульсов лазера. Опт Экспресс 2012; 20 : 27147–27154.

ADS Статья Google ученый

208

Ся Б, Цзян Л., Ли Х, Янь Х, Чжао В. и др. . Высокое соотношение сторон, качественные микроотверстия в ПММА: сравнение фемтосекундного лазерного сверления на воздухе и в вакууме. Appl Phys A 2015; 119 : 61–68.

ADS Статья Google ученый

Модель формирования трафика ATM: кадры с пиковой скоростью передачи

[1]

К. Блондиа и О. Казальс, Статистическое мультиплексирование источников VBR: матрично-аналитический подход, Оценка производительности 16 (1992).

[2]

У. Брием, Т. Таймер и Х. Крёнер, Общая модель организации очередей с дискретным временем: анализ и приложения, в: Proceedings of 13th International Teletraffic Congress , Copenhagen (1991).

[3]

Дж. Гарсиа и О. Казальс, Стохастическая модель механизмов космического приоритета с марковским процессом прибытия, Annals of Operations Research 35 (апрель 1992).

[4]

М. Джонсон, Д. Лю и С. Нараяна, Дескрипторы всплесков для процессов марковского восстановления и марковских процессов прихода, Стохастические модели, чтобы появиться.

[5]

R.A. Кронмал, А.В. Петерсон-младший, О методе псевдонима для генерации случайных величин из дискретного распределения, American Statistician 33 (4) (1979).

[6]

Б. Лагуэ, К. Розенберг и Ф. Гийемин, Обобщение некоторых механизмов полицейской деятельности, в: Proceedings of IEEE INFOCOM (1992).

[7]

Лю Д. Некоторые процедуры формирования трафика для сети ATM, к. Диссертация, Университет Аризоны (август 1993 г.).

[8]

Д. Лю и М.Ф. Neuts, Оценка влияния всплесков прибытия на характеристики очереди, в: Proceedings of 4th IMSIBAC , San Sebastian, Spain (август 1992 г.).

[9]

Д. Лю и М.Ф. Нейтс, Модель организации очередей для схемы управления скоростью ATM, Telecommunication Systems 2 (1994).

[10]

D.M. Лукантони, Новые результаты по очереди с одним сервером с пакетным марковским процессом поступления, Стохастические модели 7 (1991) 1–46.

Google ученый

[11]

D.M. Лукантони, К. Майер-Хельштерн и М.Ф. Neuts, Очередь одного сервера с отпусками серверов и классом процессов поступления без продления, Достижения в прикладной вероятности 22 (1990) 676–705.

Артикул Google ученый

[12]

Х. Мияхара, ATM: наиболее многообещающий метод коммутации, транзакции IEICE по коммуникациям 74 (4) (апрель 1991 г.).

[13]

В. Наумов, У. Кригер и Д. Вагнер, Анализ многосерверной системы задержки-потери с обобщенным марковским процессом поступления, в: Труды Первой международной конференции по матрично-аналитическим методам в стохастических методах (1995).

[14]

С. Нараяна и М.Ф. Neuts, Первые две матрицы моментов отсчетов для марковского процесса прихода, Стохастические модели 8 (3) (1992).

[15]

М.Ф. Нейтс, Универсальные марковские точечные процессы, Журнал прикладной вероятности 16 (4) (1979).

[16]

M.F. Neuts, Структурированные стохастические матрицы типа M / G / 1 и их приложения (Марсель Деккер, Нью-Йорк, 1989).

Google ученый

[17]

М.Ф. Нейтс, Моделирование на основе марковского процесса поступления, IEICE Transactions on Communications 75-B (12) (1992).

[18]

М.Ф. Нейтс, Д. Лю и С. Нараяна, Локальная пуассонификация марковского процесса прибытия, Стохастические модели 8 (1) (1992).

[19]

E.P. Ратгеб, Моделирование и сравнение производительности механизмов контроля для сетей ATM, IEEE Journal on Selected Areas in Communications 9 (3) (апрель 1991).

[20]

Г. Риголио и Л.Фратта, Регулирование входной скорости и присвоение полосы пропускания в сетях ATM: интегрированный подход, в: Proceedings of 13th International Teletraffic Congress , Copenhagen (1991).

[21]

Д. Вагнер, Анализ многосерверной модели конечной емкости с невытесняющими приоритетами и входом без возобновления, в: Proceedings of the First International Conference on Matrix-Analytic Methods in Stochastic Methods (1995) .

[22]

A.M. Уокер, Эффективный метод генерации дискретных случайных величин с общим распределением, Транзакции ACM на математическом программном обеспечении 3 (1977).

KDD 2019 | Формирование обратной связи: подход к моделированию для создания контента

Формирование обратной связи: подход к моделированию для создания контента

Е Ту, Чун Ло, Ипин Юань и Шаунак Чаттерджи

---

Платформы социальных сетей объединяют создателей контента и потребителей контента с помощью рекомендательных систем, таких как лента новостей. До сих пор такие рекомендательные системы фокусировались в первую очередь на моделировании предпочтений потребителей контента и оптимизации их опыта.Однако не менее важно развивать создание контента, отдавая приоритет интересам создателей, поскольку качественный контент формирует основу для устойчивого взаимодействия и общения, привлекая новых потребителей и сохраняя при этом существующих. В этой работе мы предлагаем подход к моделированию, чтобы предсказать, как обратная связь от потребителей контента стимулирует создателей. Затем мы используем эту модель для оптимизации работы с новостной лентой для создателей контента путем изменения распределения обратной связи, что ведет к более активной экосистеме контента.На практике мы обсуждаем, как мы балансируем пользовательский опыт как для потребителей, так и для авторов, и как мы проводим онлайн-тесты A / B с сильными сетевыми эффектами. Мы представляем развернутый вариант использования в ленте новостей LinkedIn, где мы использовали этот подход для значительного улучшения создания контента без ущерба для впечатлений потребителей.

Скачать

Чем мы можем вам помочь?

Мы будем обновлять веб-сайт по мере поступления информации.Если у вас есть вопрос, требующий немедленного внимания, свяжитесь с нами.