The representation problem of causal relationships in complex systems modeling
Kompleks sistemlerin modellenmesinde nedensel ilişkilerin temsili problemi
- Tez No: 509755
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AZİZ FEVZİ ZAMBAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Felsefe, Philosophy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Felsefe Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 111
Özet
An adequate representation for causal relations of a phenomenon offers (i) an explanatory architecture of the phenomenon; (ii) a basis for modeling the phenomenon; and thus, (iii) a way to make predictions about similar events. However, the criterion of the 'right' way to represent causation is highly disputed among econometrists and computer scientists as well as philosophers. Each representational framework may bear different ontological commitments concerning the nature of the causal connection. In this thesis, it is argued that the current representations embrace an ontology bound to linearity and will remain inadequate to represent complex systems as long as linearity is presumed. To characterize the relation between cause and effect in those systems it is needed that a representational framework for nonlinearly interacting complex phenomena. As a conclusion, the major obstacle in the way of representing nonlinear causation addressed as an ontological problem
Özet (Çeviri)
Bir fenomenin temsil edilmiş nedensel ilişkileri fenomene dair (i) açıklayıcı yapısını (ii) modelleme için altyapısını, ve (iii) benzer durumlar hakkında öngörüde bulun- mayı sunar. Ancak, nedensel ilişkileri 'doğru' temsil etme biçemleri filozoflar kadar ekonometristler ve bilgisayar bilimciler tarafından da çokça tartışmalı bir konu olmuştur. Mevcut temsil yapılarında nedensel bağıntının doğasına dair farklı ontolojik bağlanımlar bulunabilir. Bu temsil yapılarının lineerliğe dayalı bir ontolojisi olduğunu ve bu lineerlik varsayıldığı sürece söz konusu temsillerin kompleks sistemleri temsil etmede yetersiz kalmaya devam edeceklerini iddia edilmiştir. Kompleks sistemlerdeki neden-sonuç arasındaki ilişkinin betimlenmesi için, lineer olmayan yollarla etkileşen kompleks fenomenlerin temsilini veren bir“lineer-olmayan nedensel açıklama”ya ihtiyaç duyulmaktadır. Sonuç olarak, lineer-olmayan nedenselliği temsil etmedeki en büyük engelin ontolojik bir sorun olduğuna işaret edilmiştir.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile personel geri bildirimlerinin sınıflandırılması ve analizi
Classification and analysis of employee feedback with deep learning algorithms
GÖKHAN YİĞİDEFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP ÇAKAR KAMAN
- Endüstri etkisinde bir kentsel sistemin dinamik büyüme modeli
Dynamic growth model of an urban system under the in fluence of industrial growth
GÜLDEN ERKUT
- Girişimcilik maaş desteğinin makroekonomik etkilerinin sistem dinamiği ve geometrik uzlaşık programlama yaklaşımıyla analizi
Analysis of macroeconomic effects of entrepreneurship wage subsidies using the system dynamics and geometric compromise programming approach
YUSUF ZİYA GÖVCE
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER UYGUN
- Advanced approaches to fuzzy cognitive mapping for enhancing convergence, learning, and prediction
Yakınsama, öğrenme ve tahmin performansının iyileştirilmesi için bulanık bilişsel haritalarda ileri yaklaşımlar
MİRAÇ MURAT
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Okunabilir kopyalama algoritmalı DSM sisteminin gerçeklenmesi
Başlık çevirisi yok
ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN