일원 분산분석 예제

1999년, 가브리엘 살로몬은 분배 인식의 두 가지 클래스가 있다고 밝혔다: 공유 인식 및 오프로딩[인용 필요]. 공유 인식은 다른 사람의 반응에 따라 인식의 지속적인 변화가 대화와 같은 일반적인 활동을 통해 사람들 사이에서 공유되는 것입니다. 오프로드의 예는 산술을 수행하거나 쇼핑을 갈 때 식료품 목록을 만드는 계산기를 사용하는 것입니다. 그런 의미에서, 인지 의무는 물질적 물체에 오프로드된다. 확정 프레임을 분석하는 것은 프레임을 별도의 멤버로 분할해야 한다는 점을 제외하면 확정 빔을 분석하는 것과 매우 유사합니다(각각 개별적으로 빔으로 분석). 또한 경사 멤버의 복잡성과 분석에서 축력의 포함이 추가되어 빔을 분석할 때 이전에 는 무시했습니다. 수준은 의식적인 이해와 계획이 필요한 행동으로 구성됩니다. 작업은 수행해야 하는 목표에 의해 수행됩니다. 예를 들어, 화면 잠금을 해제하는 것이 목표입니다. 분산 인식은 Hollan과 Hutchins에 의해 인간과 컴퓨터 상호 작용의 분야에서 도입 된 개념입니다.

“분산 인식의 이론, 어떤 인지 이론 처럼, 인지 시스템의 조직을 이해 하고자 합니다.” [2]. 하나는 이것이 인간의 인식에 관련된 모든 이론이 달성하려고 무엇을 주장 할 수있다. 인지 처리를 모델링하는 전통적인 시스템은 물리적 환경을 고려하지 않고 개별 메모리가 어떻게 작동하는지 설명하려고 합니다. 분산 된 인식은 개인의 인간의 뇌에 내부 요인뿐만 아니라 또한 환경 고려 서로 상호 작용하는 여러 인지 시스템을 수반하는 프레임 워크를 설명하려고 영향. 고정 지원에서 배포 계수를 0으로 간주하는 이유를 보여 주는 예입니다. A의 고정 된 지원으로 이월되는 모든 순간은 거기에 머물며 다른 회원에게 다시 배포되지 않습니다. 분석에서 노드 A에서 수정잠금을 해제하려고 해도 고정 된 지원의 순간을 연결된 멤버에 배포 할 수 없습니다.

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