Щур лесенка методика: Страница не найдена | Stotestov.ru

Автор: | 19.05.2021

Содержание

Методика «Лесенка» для Дошкольников (Тест

Существует простая и эффективная методика самооценки «Лесенка», разработанная В.Г. Щур. Она применяется для диагностики детей дошкольного и младшего школьного возрастов. Эти две возрастные категории отличаются, поэтому для дошкольников применяется свой вариант теста «Лесенка». В этой статье как раз и рассмотрим, как проводится методика «Лесенка для дошкольников».


 

Содержание:

 

Зачем изучать самооценку?

Что понадобится?

Как проводится тест Лесенка для дошкольников

Делаем выводы

 


 

 

 

 

Зачем изучать самооценку?

 

Самооценка является очень важным показателем в развитии личности. Это то, как человек оценивает себя, свои качества, способности.

 

Самооценка формируется в процессе общения и деятельности, она влияет на поведение и действия человека в той или иной ситуации.

 

В дошкольном возрасте ребенок только начинает узнавать себя, в основном из оценок и мнений окружающих, которые могут быть не всегда правильными и соответствующими действительности. Отсюда формируется неадекватная самооценка, которая может быть как заниженной, так и завышенной.

Любые искажения влекут за собой трудности в дальнейшем общении и деятельности, поэтому их важно вовремя отслеживать и корректировать. Одним из способов изучения самооценки является методика «Лесенка» В.Г. Щур.

 

 

 

Что понадобится?

 

Методика «Лесенка» не требует сложной подготовки.

 

Стимульный материал – лист бумаги с нарисованными 7 ступеньками и бумажная фигурка мальчика/девочки в зависимости от пола исследуемого ребенка.

 

 

 

 

Как проводится тест Лесенка для дошкольников

 

Ребенку показывают лесенку и рассказывают, что от него требуется. Важно расположить к себе дошкольника, доброжелательно и понятно донести до него смысл задания.

В инструкции нужно объяснить, что на средней ступеньке находятся ни плохие, ни хорошие дети, самые хорошие на самой верхней, а на самой нижней ступеньке — самые плохие.

Бумажная фигурка – это он сам. Нужно убедиться, что ребенок понял инструкцию, и при необходимости повторить. Затем взрослый спрашивает, на какую ступеньку ребенок поставил бы свою фигурку, на какую ее поместила бы мама, папа, воспитатель.

В ходе беседы нужно задавать уточняющие вопросы и обращать внимание на то, как дошкольник выполняет задание: его мимика, эмоции, паузы и т.д.

 

 

 

 

Делаем выводы

 

После проведения теста, следует интерпретация полученных данных. Прежде всего, смотрят, на какую ступеньку поставил себя ребенок.

 

  • Первая, самая высокая, чаще всего говорит о завышенной самооценке. Особенно если при этом ребенок никак не аргументирует свой выбор, а просто считает, что он самый лучший, потому что мама так сказала. Хотя нужно понимать, что для детей дошкольного возраста завышенная самооценка считается нормальной, потому что они еще не способны адекватно оценить себя и в основном полагаются на мнение взрослых, которые обычно в этом возрасте относятся к ним с обожанием вне зависимости от их успехов или неудач.
  • Если ребенок ставит себя на вторую или третью ступеньку лесенки, значит, у него адекватная самооценка. Он хорошо к себе относится и может даже привести примеры своих заслуг и хороших поступков.
  • Четвертую ступеньку выбирают дети со слегка заниженной самооценкой. Важно выяснить, почему они делают такой выбор. Возможно, существуют проблемы, которые волнуют ребенка. Либо четвертая, средняя ступенька, может быть способом продемонстрировать свое нежелание выполнять задание, или они просто не понимают, что нужно делать.
  • На пятую и шестую ступеньки свою фигурку ставят дети с низкой самооценкой. Взрослому обязательно следует побеседовать с малышом, чтобы понять, является ли выявленная самооценка ситуативной, временной, связанной с каким-то недавним неприятным событием, либо ребенок действительно негативно к себе относится. Знание причин позволяет работать над проблемой.
  • И наконец, выбор самой нижней, седьмой ступеньки говорит о резко заниженной самооценке. Это сигнал о неблагополучии ребенка, о его негативном отношении к себе, неуверенности, дезадаптации. Значит, ситуация в садике, дома, или и там, и там неблагоприятная. Этим детям в первую очередь требуется помощь.

 

 

Не меньшее значение для интерпретации имеют те позиции, на которые их поставили бы взрослые, по их мнению. Эта информация покажет картину взаимоотношений дошкольника с близкими взрослыми. Если кто-то из них ставит его на самую высокую ступеньку, значит, ребенок чувствует, что его любят. Если ниже, то нужно разбираться, в чем проблема, и работать над ней совместно с родителями и воспитателями.

Наиболее важными считаются отношения матери и ребенка, поэтому при обработке данных диагностики обращают внимание на это соотношение позиций. Если мнение ребенка о себе выше, чем мнение мамы, то это значит, что он не чувствует ее любви и поддержки.

Спорная ситуация, когда фигурка и «за себя», и «за маму» оказывается на одной ступеньке лестницы. Иногда так делают дети, которые чувствуют не очень благоприятное отношение матери, но не хотят в этом признаться, поэтому выдают желаемое за действительное.

Но, возможно, дошкольник это сделал просто так и не может объяснить, как на самом деле себя оценивает он и окружающие. Поэтому очень важно проводить беседу, задавать вопросы, разбираться в каждой конкретной ситуации.

 

 

Но самым лучшим вариантом, по мнению самого автора методики, является случай, когда мама поставила бы фигурку на самую высокую ступеньку, а сам ребенок несколько ниже – на одну-две позиции. Отсюда видны позитивное отношение матери и объективный взгляд на себя ребенка. Он чувствует любовь близкого человека, уверенность в том, что он хороший, хотя и видит некоторые свои недостатки.

По окончании диагностики составляется справка по проведенной методике, которая покажет наличие проблем с самооценкой у дошкольников и поможет определить план дальнейших действий.


 

Умный ребенок: корректируем самооценку дошкольников — видео

 

Методика «Лесенка Щур» : Диагностика социального развития ребенка

(после 4-х лет)

Цель: диагностика уровня самооценки, особенностей ее идентификации

и оценки детьми других людей.

Методика используется в модифицированном варианте — вместо 10 бе-

рем 5 ступенек.

Ход эксперимента.

Ребенку предлагается лесенка из 5 ступенек разного цвета, адекватного

оценке. Лесенка может быть нарисована на листе бумаги, плоскостная, вырезанная из картона или плотной бумаги, объемная. Испытуемому предла-

гается фигурка ребенка (мальчика или девочки) — плоская или объемная.

Экспериментатор говорит: «Это как будто бы ты. Хорошо? А вот лесенка,

и на ней разные ступеньки. Поставь, пожалуйста, себя на одну из них. Но

учти, что вот эта, самая нижняя — черная ступенька — для детей, которые

часто ведут себя плохо; коричневая — вторая ступенька — для детей, иногда

совершающих плохие поступки; третья — синяя ступенька - принимает де-

тей, которые поступают хорошо; а пятая, красного цвета, - самая верхняя

ступенька — для самых замечательных детей, которые всегда поступают

очень хорошо! Выбери ту ступеньку, на которую ты можешь поставить се-

бя». Воспитатель-экспериментатор кратко повторяет значение ступенек.

Принято считать, что самооценка ребенка соответствует тому уровню,

на которую он себя поставил: 1-2 ступеньки — низкий, 3 - средний, 4-5 — вы-

сокий уровень.

Но эксперимент следует повторить через 2-3 недели для чистоты ре-

зультата. Ни в коем случае не проводить эксперимент, если ребенок в пло-

хом настроении или недавно получил очень негативную или очень поло-

жительную оценку со стороны взрослых или детей.

Аналогично предлагается ребенку поставить по ступенькам маму, папу,

других детей, друзей, воспитателей — в зависимости от целей изучения.

Оценить ребенка можно предложить его родителям и воспитателям.

Это позволит определить, с чьей оценкой идентифицируется ребенок в са-

мооценке. Чтобы посмотреть, чья оценка является для ребенка наиболее

значимой, можно предложить ребенку поставить себя на ту ступеньку, на

которую его поставила бы мама, папа, бабушка, дедушка, воспитатели. Как

правило, ребенок сам себя оценивает так, как оценивает его один из зна-

чимых для него взрослых. Кроме того, по тому, куда поставит себя от име-

ни кого-либо из взрослых, можно видеть, как ребенок расценивает отно-

шение взрослого к себе, считает ли себя принятым им.

Результаты, эмоции и поведенческие реакции каждого ребенка фикси-

руются в протоколе.

Дата проведения ____.

№ Имя Ф. Воз- Оценка с позиции

раст

Ступень

самооценки

Аргументация

высказывания

Оценка

других детей

Аргументация

Мамы

Папы

Бабушки

Воспитателя

Аргументации,

поведенческие

реакции

(после 4-х лет)

Цель: диагностика уровня самооценки, особенностей ее идентификации

и оценки детьми других людей.

Методика используется в модифицированном варианте — вместо 10 бе-

рем 5 ступенек.

Ход эксперимента.

Ребенку предлагается лесенка из 5 ступенек разного цвета, адекватного

оценке. Лесенка может быть нарисована на листе бумаги, плоскостная, вырезанная из картона или плотной бумаги, объемная. Испытуемому предла-

гается фигурка ребенка (мальчика или девочки) — плоская или объемная.

Экспериментатор говорит: «Это как будто бы ты. Хорошо? А вот лесенка,

и на ней разные ступеньки. Поставь, пожалуйста, себя на одну из них. Но

учти, что вот эта, самая нижняя — черная ступенька — для детей, которые

часто ведут себя плохо; коричневая — вторая ступенька — для детей, иногда

совершающих плохие поступки; третья — синяя ступенька - принимает де-

тей, которые поступают хорошо; а пятая, красного цвета, - самая верхняя

ступенька — для самых замечательных детей, которые всегда поступают

очень хорошо! Выбери ту ступеньку, на которую ты можешь поставить се-

бя». Воспитатель-экспериментатор кратко повторяет значение ступенек.

Принято считать, что самооценка ребенка соответствует тому уровню,

на которую он себя поставил: 1-2 ступеньки — низкий, 3 - средний, 4-5 — вы-

сокий уровень.

Но эксперимент следует повторить через 2-3 недели для чистоты ре-

зультата. Ни в коем случае не проводить эксперимент, если ребенок в пло-

хом настроении или недавно получил очень негативную или очень поло-

жительную оценку со стороны взрослых или детей.

Аналогично предлагается ребенку поставить по ступенькам маму, папу,

других детей, друзей, воспитателей — в зависимости от целей изучения.

Оценить ребенка можно предложить его родителям и воспитателям.

Это позволит определить, с чьей оценкой идентифицируется ребенок в са-

мооценке. Чтобы посмотреть, чья оценка является для ребенка наиболее

значимой, можно предложить ребенку поставить себя на ту ступеньку, на

которую его поставила бы мама, папа, бабушка, дедушка, воспитатели. Как

правило, ребенок сам себя оценивает так, как оценивает его один из зна-

чимых для него взрослых. Кроме того, по тому, куда поставит себя от име-

ни кого-либо из взрослых, можно видеть, как ребенок расценивает отно-

шение взрослого к себе, считает ли себя принятым им.

Результаты, эмоции и поведенческие реакции каждого ребенка фикси-

руются в протоколе.

Дата проведения ____.

№ Имя Ф. Воз- Оценка с позиции

раст

Ступень

самооценки

Аргументация

высказывания

Оценка

других детей

Аргументация

Мамы

Папы

Бабушки

Воспитателя

Аргументации,

поведенческие

реакции

Методика лесенка | Раннее развитие ребенка

Самооценка — это один из важнейших компонентов самосознания человека. Самооценка — это то, как человек оценивает себя, свои способности, личные качества и внешний вид. Как и характер самооценка не является врождённым качеством личности, она формируется в процессе жизнедеятельности, в процессе воспитания. Самооценка по степени адекватности разделяется на два вида: адекватная и неадекватная. Адекватная говорит о правильном и соответствующем действительности представлении о себе. Соответственно неадекватная — наоборот.

Самым благоприятным периодом для формирования адекватной самооценки является младший школьный возраст. Так именно от того, как сложится школьная жизнь ребёнка в начальных классах зачастую зависит не только его собственное отношение к себе, но и его успехи в обучении, его отношения с одноклассниками, а также способность реализовать свои возможности.

Методика лесенка В.Щур и С. Якобсона

Одной из самых распространённых методик диагностики самооценки детей дошкольного и младшего школьного возраста является тест «Лесенка». Он проводится как в групповой, так и в индивидуальной форме. Использовать для диагностики его могут психологи детских дошкольных учреждений, школьные психологи, педагоги, воспитатели и родители. Существует несколько модификаций данной методики. Например «Лесенка» В. Щура и С. Якобсона насчитывает семь ступенек и к ней прилагаются фигурки мальчика и девочки, вырезанных из бумаги или картона. Этот вариант методики направлен не только на исследование уровня самооценки ребёнка, но и на выявление личных притязаний. Модификация методики авторов М. Лисина и Я. Коломенский представляет собой лист бумаги с изображённой на нём лесенкой, состоящей из шести ступенек, фигура мальчика и девочки, вырезанных из бумаги также имеется в наличии.

Самый популярный вариант теста «Лесенка», который родители могут использовать для диагностики самооценки своего ребёнка:

Стимульный материал:
  • Белый лист бумаги А4 с нарисованной лесенкой, состоящей из шести ступеней.
  • Простой карандаш или ручка.

Для детей дошкольного возраста понадобится фигурка человека, соответствующая полу ребёнка, участвующего в исследовании.

Инструкция для дошкольника:

«Посмотри на эту лесенку. На первой ступеньке сидят (стоят) самые хорошие и добрые дети. На второй — хорошие. На третьей — ни хорошие, ни плохие. На четвёртой — не очень хорошие дети. На пятой — плохие. На шестой сидят самые плохие дети».

Попросите ребёнка повторить только что сказанное вами, чтобы убедиться, что он понял и запомнил значение ступеней. Затем объясните, что кукла, находящаяся у него в руках, это он сам. Попросите поставить её на ту ступеньку лесенки, где бы он хотел стоять.

Инструкция для младшего школьника:

«Посмотри на эту лесенку. На первой ступеньке сидят (стоят) самые хорошие и добрые дети. На второй — хорошие. На третьей — ни хорошие, ни плохие. На четвёртой сидят не очень хорошие дети. На пятой — плохие. На шестой сидят самые плохие дети. Возьми в руки карандаш (ручку) и нарисуй кружок на той ступеньке, на которую ты хочешь себя поставить».

Методика Лесенка — интерпретация результатов :

После тестирования необходимо провести беседу с ребёнком. Попросить рассказать, почему он поставил себя на ту или иную ступень. Бывает, что дети неправильно понимают задание и из-за этого неверно выполняют его.

Кроме того, оценивание себя ребёнком бывает ситуативным. Например, если незадолго до начала тестирования произошла ссора с другом, то ребёнок может поставить себя на четвёртую и пятую ступень просто потому, что считает в данный момент времени себя плохим (обидел друга).

  • Ребёнок поставил себя на первую ступень: завышенная самооценка. Для детей младшего школьного возраста и для дошкольников является нормой. Дошкольники часто ещё не способны адекватно оценивать себя и свои поступки. Дети же младшего школьного возраста оценивают себя подобным образом, исходя из своих достижений: «Я очень хороший, потому что получаю хорошие оценки».
  • Ребёнок поставил себя на вторую ступень: адекватная самооценка.
  • Ребёнок поставил себя на третью ступень: адекватная самооценка.
  • Ребёнок поставил себя на четвёртую ступень: заниженная самооценка. Является крайним вариантом нормы. Здесь важно то, как ребёнок объясняет постановку себя на данную ступень.
  • Ребёнок поставил себя на пятую ступень: низкая самооценка.
  • Ребёнок поставил себя на шестую ступень: крайне низкая самооценка. Ребёнок находится в ситуации дезадаптации, наблюдаются личностные и эмоциональные проблемы.

Если результат теста «Лесенка» выявил заниженный, низкий или крайне низкий уровень самооценки вашего ребёнка, рекомендуем обратиться за консультацией к специалисту в случае невозможности самостоятельно скорректировать ситуацию.

Как провести с помощью методики «Лесенка» диагностику самооценки среди младших школьников

Дата: 19 мая 2016 Автор: Наталья Василишин Рубрика: Школьная жизнь

Младший школьный возраст — это период становления личности, когда закладываются самооценка и адекватное определение своего места среди сверстников. Постоянно находясь в школьном коллективе, важно, чтобы ребёнку было комфортно в нём, а значит, задача учителя — приложить все усилия для создания благоприятных условий. Однако педагогу очень важно знать, с каким уровнем личной самооценки малыш попал в школу и как изменились эти параметры за определённый отрезок времени. В этом поможет методика диагностики младших школьников «Лесенка».

Суть диагностики младших школьников по Дембо-Рубинштейн

«Лесенка» позволяет выявить уровень сформированности самооценки младших школьников

Методика психодиагностики «Лесенка» – это способ выявить у ребёнка уровень способности критически оценивать себя и окружающих. Эта шкала оценки была предложена американским психологом русского происхождения Т. В. Дембо в начале 60-х годов ХХ века. Первоначально техника была направлена на выяснение отношения людей к понятию «счастье». Но в 70-е годы советский психолог С. Я. Рубинштейн дополнила диагностические карты, которые используются и в наши дни, причём для работы с младшими школьниками. «Лесенка» представляет собой набор для оценки особенностей своей личности, состоящий из 9 карточек с 9 ступеньками на каждой, которые обозначают выраженность важнейших составных качеств личности:

  • здоровья;
  • умственного развития;
  • красоты;
  • роста;
  • смелости;
  • доброты;
  • принятия в классе;
  • черт характера;
  • счастья.

Например, блок счастья представляется следующим образом:

  1. Самый счастливый.
  2. Очень счастливый.
  3. Счастливый.
  4. Счастливый более или менее.
  5. Средне счастливый.
  6. Более или менее несчастный.
  7. Несчастный.
  8. Очень несчастливый.
  9. Самый несчастный.

Задача малыша — выбрать ту ступеньку, а соответственно, и качество, которое, как кажется самому испытуемому, обозначает степень проявления этой черты. «Лесенка» помогает:

  • выявить самооценку детей, устойчивость в социальной среде;
  • вовремя принять меры по социальной адаптации ребёнка в случае необходимости;
  • научиться работать не только индивидуально, но и в группах;
  • развить умение распределять обязанности в мини-группах, а также нести личную и общую ответственность за поступки каждого члена коллектива.

В чём вклад в методику «Лесенка» психолога Щур

Психолог В. Г. Щур несколько упростила методику проведения теста, адаптировав его под дошколят и первоклассников. В результате стало меньше блоков (5–6, касающихся здоровья, умственного развития, доброты, черт характера, принятия в классе) и меньше вопросов (около 3 на каждой карточке). Например, карточка о чертах характера:

  1. Я очень трудолюбивый.
  2. Я трудолюбивый.
  3. Я ни трудолюбивый, ни ленивый.
  4. Я ленивый.
  5. Я очень ленивый.

Как правильно провести

Ребёнок должен условно поставить себя на ступень, соответствующую уровню проявления у него определённого качества

От правильности проведения «Лесенки» зависит, насколько правдивыми будут результаты.

  1. Ребёнку даётся набор карточек с изображением деток (животных, героев мультфильмов).
  2. Учитель объясняет задание: нужно представить себе, что поднимаешься по лестнице. Наверху — самый здоровый (как карточке «Здоровье»), самый добрый (на карточке «Доброта»), а внизу — самый больной, скорее больной, а не здоровый, больной, тяжело больной.
  3. Малышу предлагается карандашом отметить своё место на этой шкале.
  4. Затем ребёнок делает пометки на других шкалах, отвечая на вопросы: «Каким ты хочешь стать?», «На какую ступеньку поставила бы тебя мама (папа, бабушка)?», «Как бы оценила тебя твоя учительница?»

В процессе составления такого рейтинга малыша нужно спрашивать: «Ты на самом деле такой или хочешь таким казаться?», чтобы избавить ребёнка от долгих раздумий и колебаний.

Виды тестирования

Групповая диагностика важна для определения уровня сформированности личностных качеств каждого члена классного коллектива

Тест «Лесенка» может проводиться в двух видах.

Инструкция:

  1. Дети в классе получают бланки для ответов и карандаши.
  2. Учитель на доске рисует ступеньки лестницы.
  3. Педагог объясняет, например, что на верхней ступеньке стоят самые добрые ребята (при этом взрослый указывает на 1 ступеньку). Затем — добрые (показывает на 2, 3 ступеньки). Далее – ни добрые, ни злые (4 ступенька). Потом злые (5, 6 ступеньки). На 7 ступени — самые злые.
  4. Каждый из испытуемых должен представить себя на этой шкале и обозначить своё место на лесенке кружочком.
  • Индивидуально. Процедура проведения такая же, только каждый выбор ребёнка следует попросить прокомментировать.

Обработка и интерпретация результатов теста

Некоторые ответы ребёнка, связанные с проявлением особенностей характера, могут зависеть от настроения в момент проведения теста

Анализ готовой «Лесенки» довольно прост. Необходимо подсчитать, какое количество ответов ребёнок расположил на той или иной ступени. Результат будет зависеть от того, каких позиций оказалось больше.

  • 1-я ступенька. У малыша явно завышенная самооценка. Но для учащихся 1-х классов она является нормой. Сами дети объясняют свой выбор так: «Мама говорит, что я самый лучший», «Я себя очень люблю» и т. д. Однако чаще всего испытуемые никак не объясняют свой выбор, так как в этом возрасте у них ещё слабая способность к рефлексии и анализу своей личности. Кстати, именно поэтому первоклассникам нельзя ставить баллы за учебную работу, так как малыш оценивает себя через призму полученного поощрения: «Я хороший, потому что у меня 3 «солнышка», «звёздочки». Или «Я плохой, потому что у меня сегодня «тучка» по чтению».
  • 2-я, 3-я ступени. Адекватное оценивание себя. Малыш обладает уже сформированным позитивным отношением к собственной личности. Он умеет объяснить оценку: «Я хорошая, потому что помогаю родителям в работе по дому». Такое развитие самооценки является нормальным вариантом.
  • 4-я ступенька. Самооценка занижена. Такая позиция связана с тем, что у ребёнка нарушены эмоциональные связи со взрослыми, имеющими для него ключевое значение — мамой, учительницей. «Я ни хороший, ни плохой, плохой, потому что у меня не получается красиво писать буквы, а мама ругает за плохие оценки. Но я быстро читаю, поэтому по чтению у меня уже 2 «солнышка» за неделю».
  • 5-я, 6-я ступеньки. У ребёнка явно занижена самооценка, но это явление ситуативное: «Я плохая, потому что на перемене забрала у Тани куклу, и она от обиды расплакалась». Обычно через 1–2 дня на этот же вопрос у малыша уже будет совершенно другой ответ, с адекватной самооценкой. Правда, если таких ответов у малыша большинство, то есть смысл задуматься, ведь подобная картина может означать, что у ребёнка нарушена мотивация. И опасность такой ситуации в том, что негативное оценивание собственной личности может сохраниться на всю жизнь.

Французский писатель В. Гюго говорил: «Начала, заложенные в детстве человека, похожи на вырезанные на коре молодого дерева буквы, растущие вместе с ним, составляющие неотъемлемую часть его».

В этой ситуации важно узнать причину ответа. Это могут быть ссоры с родителями («Я нарисую свой кружок на нижней ступеньке, потому что папа говорит, что я очень невнимательный, некрасиво и с ошибками пишу в тетрадях»). В любом случае необходимо разговаривать с родителями, объясняя им, что у каждого малыша свой темп и особенности процесса обучения.

  • 7-я ступень. Критически заниженная самооценка. Такие результаты показывают те дети, которые находятся в эмоциональном неблагополучии. То есть в школьном коллективе и среди родных они получают стабильно отрицательную оценку. В этом случае необходимо проводить беседы с родными малыша на предмет создания для него ситуаций успеха, а также создавать благоприятные условия для общения с одноклассниками (привлекать к общественно полезному коллективному труду, задействовать во внеклассной и внешкольной работе).

Тестирование младших школьников с помощью методики «Лесенка» позволяет вовремя распознать проблемы, связанные с самооценкой малышей. Таким образом, у педагога есть возможность повлиять на формирование и коррекцию основополагающих для личностного роста качеств. И всё это возможно при оптимистическом, одобряющем и положительном отношении к детям, постоянном контакте с той средой, в которой воспитывается каждый конкретный ребёнок в классе.

Высшее филологическое образование, 11 лет стажа преподавания английского и русского языков, любовь к детям и объективный взгляд на современность — ключевые линии моей 31-летней жизни. Сильные качества: ответственность, желание узнавать новое и самосовершенствоваться. Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

Метки:

Исследование самооценки дошкольника (методика «Лесенка»)


Большое значение для благополучного развития личности ребенка играет наличие адекватной, правильной самооценки, а также чувство принятия его ближайшим окружением, защищенности, ощущение любви к нему близких людей.

Выявить самооценку ребенка-дошкольника, отношение к себе, его представление о том, как относятся к нему окружающие,  поможет диагностическая методика «Лесенка» (автор В. Г. Щур). 

Данная методика (в предлагаемом варианте) хорошо подойдет детям старшего дошкольного возраста.

Диагностическая методика «Лесенка» (автор В. Г. Щур)

Материал, необходимый для проведения обследования

Изображение лесенки с семью ступеньками (смотрите рисунок в начале статьи) и фигурка ребенка (мальчика или девочки). Фигурку ребенка можно вырезать из плотной бумаги.

Порядок проведения диагностической методики «Лесенка»




Перед ребенком кладут рисунок лесенки. Фигурку ребенка располагают на средней ступеньке. Обследуемому ребенку объясняют, что на ступеньке лесенки стоит мальчик (девочка). На ступеньку выше ставят хороших детей, еще выше — очень хороших. На самую верхнюю – самых хороших детей. На ступеньку ниже ставят не очень хороших детей, еще ниже – плохих. На самую нижнюю ставят самых плохих детей.

Далее взрослый уточняет у ребенка: правильно ли он понял объяснение. Если понял не совсем верно, разъясняет еще раз.

После этого взрослый задает вопросы, регистрируя ответы ребенка. На какую ступеньку ты сам себя поставишь? На какую ступеньку тебя поставит воспитательница? Мама? Папа? Бабушка? Состав лиц, о которых спрашивает ребенка взрослый, зависит от его ближайшего значимого окружения.

Могут быть также заданы дополнительные вопросы, которые помогут взрослому сделать более полные и объективные выводы. Например, почему ты так решил?

Оценка результатов проводимого обследования




Для детей данного возраста размещение себя на верхних ступеньках и оценка как «хороших», «очень хороших» или даже «самых хороших» является нормой.

Требует пристального внимания ситуация, когда ребенок размещает себя на нижних ступеньках, особенно на самой нижней. Это говорит, скорее всего, не об адекватной самооценке и критическом отношении к себе и своим поступкам. Возможно, ребенок совершенно не уверен в себе, отрицательно относится в целом к своей личности, что может быть обусловлено слишком жестким стилем воспитания в семье, постоянной критикой в его адрес со стороны родителей.К подобным результатам может привести и равнодушное отношение к ребенку, безразличие родителей к процессу воспитания.

В обоих случаях ребенок сомневается в себе, в ценности своей  личности, не чувствует любви и принятия со стороны самых близких людей. Все это мешает развиваться личности ребенка в положительном ключе. Может способствовать как психологическому неблагополучию (неврозы), так и развитию асоциальности.

Наиболее усугубляет ситуацию, говорит не только о низкой самооценке, но и неблагополучии взаимоотношений в семье, вариант ответов, когда ребенок считает, что его родители, все члены  его семьи ставят его на нижние ступеньки «лесенки».


Если ребенок действительно ведет себя не лучшим образом, при этом считает, что воспитательница поставила бы его на одну из нижних ступенек, говорит скорее об адекватной самооценке.

Для нормального, благополучного развития личности ребенка большое значение имеет наличие чувства  защищенности, принятия, безусловной любви к себе самых родных и важных людей в его жизни, уверенность ребенка в том, что мама (папа) его любит при любых обстоятельствах. Это понимание, ощущение выражается в том, что один из взрослых (по мнению ребенка), а может быть и все родители, ставят его на самую высокую ступеньку (на одну из самых высоких).

Данную методику, с некоторыми изменениями, можно использовать для оценки отдельных качеств ребенка, а также для выявления взаимоотношений в детском коллективе.

Для проведения обследования памяти ребенка рекомендую несложную в организации диагностическую методику «Десять слов»,  для обследования мышления –  методику «Самое непохожее», восприятия – методику «Пирамидка».

Измерение уровня самооценки дошкольников старшего возраста по методике «Лесенка» (по В.Г. Щур)

В статье рассматриваются основные характеристики самооценки детей старшего дошкольного возраста. Рассматривается процесс развития самооценки в условиях социальной среды ребенка, факторы, влияющие на ее становление. Приводятся результаты диагностики уровня самооценки дошкольников старшего возраста по методике «Лесенка» (по В.Г. Щур).

Самооценка один из ключевых компонентов в становлении личности человека. Она дает представление человеку о важности собственной личности, своих качеств, возможностей, а также своего места в обществе. Изучение формирования самооценки не утратило своей актуальности, потому что каждое поколение людей вводит особенности на этапе формирования самой личности.

Формирование самооценки происходит у детей в возрасте трех или четырех лет. Когда дети начинают различать понятия «хороший» и «плохой», «я могу» и «я не знаю как». [1]

Общество, семья и среда обитания детей оказали большое влияние на развитие многих качеств личности и заложили основу для формирования и развития самооценки детей.

Отношение ребенка к себе складывается из того, как общество относится к нему, и поведение близких. Поэтому можно сказать, что отношение к ребенку предшествует развитию его собственного «я» и отношения к себе. [2]

Адекватная самооценка играет важную роль в успешном развитии индивидуальности детей. Для этого существует метод диагностики В. Г. Шура «Лесенка», которая поможет определить уровень самооценки дошкольников.

В дошкольном возрасте заложены основы личности и сформирована структура мотивации: необходимо быть уважаемым у взрослых и сверстников, желать стать взрослым. Старшие дошкольники активно занимаются формами групповой деятельности, имеют желание быть первым в играх и других видах деятельности. Дети в возрасте 5-7 лет способны действовать в соответствии с правилами и положениями, у них существует косвенная мотивация, которая является основой добровольного поведения. Дети старшего дошкольного возраста изучают социальные ценности, этику и правила поведения, а дети знают, как подавлять свои желания и действовать как «положено».

У детей старшего дошкольного возраста появляется потребность отличать себя и свое положение в других людях, обращая внимание на свои истинные способности и желания. Дети хотят занять новый взрослый статус в своей жизни, иметь важность не только для себя, но и для других. [3]

Целью нашего исследования является выявления самооценки ребенка, определение уровня, и понятие отношения ребенка к самому себе. Что ребенок думает о своей личности, как его оценивают окружающие и близкие люди, родители и сверстники.

Результаты данного исследования помогут родителям понять своего ребенка, изменить свое отношение к ребенку. В случае искажения адекватной самооценки ребенка, сменить тактику воспитания, помочь себе и своему ребенку наладить отношения внутри семьи и в обществе.

В качестве базы исследования выступили воспитанники МБДОУ «Д/с №34 «Чебурашка» города Альметьевск. Выборку составили 27 детей старшего дошкольного возраста.

Нарисуйте 10-уровневую лестницу на листе бумаги. Предложите ребенку назначить на первые три ступени положительные качества, при условии, что чем выше ступень, тем лучше ребенок, хороший, очень хороший, лучший. На трех нижних ступенях ребенок помещает плохого ребенка, по той же схеме, то есть плохой ребенок, очень плохой и худший ребенок. На средних ступенях размещаются дети с нейтральными качествами. Мы попросили показать, какую ступень предпримет ребенок, и объяснить, почему он так считает. Вы должны спросить ребенка, кто он на самом деле, кем он хочет быть, и попросить его оставить отметку о том, что он хочет и как есть на самом деле.

При таком подходе важно учитывать, как ребенок выполняет задание. Ребенок может колебаться, размышлять, спорить или не давать никаких объяснений. Но при необходимости вам нужно помочь своему ребенку с важными вопросами.

Результаты проведенной методики показали:

  • 1-3 ступеньки — низкий уровень самооценки,
  • 4-7 ступеньки — средний уровень самооценки (адекватная),
  • 8-10 ступеньки — высокий уровень самооценки.

Результаты проведенной методики представлены в таблице 1.

Таблица 1. Результаты проведенной методики

Уровни самооценки детей

Уровни самооценки

Количественный показатель

Высокий

8

Средний

15

Низкий

4

При работе с «Лесенкой» мы получили следующие результаты данных. 8 детей имеют завышенную самооценку и думают, что они лучше других, и стараются общаться со сверстниками. Кроме того, эти дети считают должным полное подчинение себе и своим правилам. Стоит отметить, что для тех, кто не хочет поддаваться ему, Рома Х. (9 баллов) имеет особенно агрессивное отношение. Выявлены дети пассивные, подозрительные, с повышенной уязвимостью, чувствительностью, отсутствием успехов в классе, в общении со сверстниками, медленностью. Эти качества имеют 4 человека. Например, Костя В. и Ляйсан М. не решаются встать на какую любо ступеньку, не проявляют инициативу и осторожны при принятии самых очевидных решений — это типичный ребенок с заниженной самооценкой. Они не хотят участвовать в играх, потому что боятся быть хуже других. Также были найдены дети с адекватной самооценкой, это большинство детей — 15 человек. С точки зрения поведения, эта особенность заключается в следующем. Они с удовольствием участвуют в игре, активны, остроумны, энергичны и общительны. Эти дети стремятся узнавать что-то новое и открыты к себе — это характеристики детей с полной адекватной самооценкой.

Наше исследование показывает, что дети старшего дошкольного возраста в возрасте от 5 до 7 лет имеют адекватный уровень самооценки.

Поэтому на формирование самооценки могут влиять следующие факторы: общение со взрослыми и общение со сверстниками. Чтобы получить адекватный уровень самооценки, важной особенностью является самовосприятие, основанное на информации, получаемой от окружающих взрослых и детей, то есть партнеров по общению. Чем старше ребенок, тем более правильную самооценку он приобретает. Самоуважение может лучше всего отражать его способности. [4]

Адекватная самооценка является одним из факторов, определяющих самоопределение в жизни. Это может дать людям чувство морального удовлетворения.

Если отношение к себе достаточно положительно, то это приведет к духовной гармонии, разумной уверенности в себе, а если нет, то будут постоянные конфликты с собой и другими.

Методика «Лесенка»: для дошкольников

Самооценка – представление человека о важности своей личности среди других людей. От этого критерия зависит не только формирование характера человека, но и его успешность в будущем. Ребенок с заниженной самооценкой всегда будет оставаться в тени своих сверстников, стесняться отвечать перед аудиторией, высказывать свою точку зрения и прочее.

 

Цель и характерные особенности графической методики

Над формированием самооценки можно и нужно работать. Часто достаточно внешне взглянуть на ребенка или взрослого, чтобы понять, что происходит с его самооценкой. Но иногда не все так просто. Человек может чувствовать себя комфортно и непринужденно в компании знакомых, родных людей и совершенно теряться перед незнакомой аудиторией. Все потому, что он чувствует себя хуже, менее успешным или еще по каким-то субъективным причинам не достойным остальных.

Чтобы вовремя распознать такие отклонения в формировании самооценки у ребенка и помочь ему справиться с этой проблемой, среди дошкольников периодически устраивают психологические тестирования.

Исследование самооценки ребенка с помощью методики «Лесенка»

Для благополучного развития личности ребенка большую роль играет наличие правильной и адекватной самооценки. Поэтому для того чтобы выявить самооценку ребенка-дошкольника, узнать его отношение к самому себе и понять как, по его мнению, относятся к нему его ровесники, существует диагностическая методика «Лесенка».

Различают два вида данной методики:

  1. Диагностика детей дошкольного возраста;
  2. Диагностика детей младшего школьного возраста.

Целью исследования является определение особенности самооценки ребенка, то есть отношение к самому себе. Представление ребенка о том, как его видят и оценивают сверстники, родители, а также другие люди.

Для проведения данной методики нужны самые обыденные канцелярские принадлежности: лист бумаги и карандаш. На листе необходимо нарисовать лесенку с 7 ступеньками и фигурку человека, которую можно вырезать из более плотной бумаги. Все ступеньки имеют одинаковый размер, кроме 3 – она более широкая.

Процедура исследования самооценке заключается в беседе с ребенком. Ему предъявляют рисунок с изображением лесенки, поместив фигурку обследуемого ребенка на среднюю самую широкую ступень. Объясняют, что данной фигуркой является он. На ступеньке выше ставят хороших детей. На самую высокую ставят самых лучших ребят. И в обратном направлении. На самой нижней ступеньки стоят плохие дети, а те, что повыше — не очень хорошие. Задание может быть непонятно ребенку, поэтому необходимо повторить еще раз условия его выполнения.

Некоторые педагоги немного меняют правила исследования. Например, ребенку самостоятельно дают право выбрать ступеньку. И очень часто дети ставят фигурку «себя» на высшую ступень. Это считается нормой дошкольного возраста. Намного хуже обстоят дела, когда ребенок преднамеренно ставит себя на самые низшие ступени, или вовсе на последнюю. Результат в таком случае говорит наличии отрицательного отношения самому к себе. Данное заключение является серьезным нарушением структуры личности.

Порой это состояние ведет к депрессивному и нервозному поведению у дошкольников. В таких случаях дети думают, что родители их любят за хорошее поведение. А дети не могут быть постоянно хорошими, при этом еще и не соответствуя идеальным взглядам родителей. В таких семьях дети сомневаются в силе любви родителей.

Такая же ситуация просматривается, когда с ребенком не занимаются дома, не уделяют должного внимания. Опека и чрезвычайный контроль, крайний авторитаризм и пренебрежение ребенком и приводит именно к таким результатам. Конечно, для уточнения результатов, ребенку задаются вопросы. И куда будут обстоять дела хуже, если ребенок посчитал, что именно родители ставят его на эти «низкие» ступени.

Инструкция к проведению тестирования

Самооценка ребенка с помощью диагностической методики «Лесенка» подразумевает определенное количество простых вопросов. Взрослыми задаются вопросы, которые он регистрирует сразу в своем блокноте. Данные вопросы раскрывают тайну отношений родителей к ребенку с точки зрения самого дошкольника. Например, куда на лесенке тебя поставят тебя взрослые – мама, папа, бабушка, воспитатель. В ответах ребенка важно, чтобы кто-то из близких людей определил ему место на самых верхних ступенях лестницы. Такой ответ будет считаться проявлением комфортного самоощущения, которое напрямую связано с чувством защищенности.

«Лесенку» можно проводить как в дошкольных учреждениях, так и дома. При необходимости выявить самооценку ребенка и отношения к нему сверстников проводят исследования в домашних условиях, с теми же правилами. Также проводить данную методику можно как индивидуально, так и групповым составом, например, группой в детском саду.

Исследование самооценки ребенка проводят, когда ребенок находится в хорошем настроении и позитивно настроен на работу. При работе с ребенком важно использовать простые слова антиподы. Слова «хорошие» и «плохие» заменяют на «добрые» и «злые».

Инструкция выполнения при индивидуальном занятии.

Ребенка просят представить следующую ситуацию и ответить на вопросы.

«Перед тобой лесенка. Если рассадить на ней ребят, то на трех верхних ступеньках будут сидеть самые лучшие и добрые ребята. Они очень послушны и не хвастливы, а еще они добрые, сильные и умные. Чем выше ступенька, тем лучше они проявляют себя. А вот на трех нижних сидят не очень хорошие дети, особенно на самой нижней ступени.

Ребята здесь расположились балованные, глупые, злые и завистливые. Они плохи, самые плохие и очень плохие. На самой широкой части лесенки находятся и не плохие и не хорошие дошкольники. Куда бы ты поставил себя? (если, согласно другой методике, ребенку определили место на средней ступени, то вопрос последний не задается). Почему ты принял именно такое решение? А куда бы ты поставил папу, маму, брата?»

Все это время необходимо фиксировать, как ребенок справляется с поставленной целью, какие аргументы он учитывает и учитывает ли их вообще? Если по каким-либо причинам ребенок не дает поясняющих ответов самостоятельно, необходимо ему подсказывать, задавать наводящие вопросы: «Почему ты сюда не поставил? Как так произошло?»

Инструкция выполнения при групповом занятии

Инструкция выполнения при групповом занятии похожа на предыдущий вариант изучения самооценки. Разница заключается в том, что «Лесенку» рисуют на доступных всем участникам зонах видимости, например, на настенной доске. Важно, что ни в том, ни в другом случае номера ступенькам не присваивают. Групповые занятия показывают степень важности каждого человека в участии самооценки дошкольником. Такие «беседы» проводят в детских садах.

При групповых занятиях исключается возможность работы более детально с каждым обследуемым. Иногда по результатам групповых вариантов исследования отбирают кандидатов на индивидуальные беседы.

Интерпретация результатов тестирования

Для интерпретации результатов используют следующую таблицу типа самооценки.

1. Неадекватно завышенная самооценка (Самая верхняя ступень). Ребенок, не задумываясь, поставил себя. Аргументирует свой выбор мнение взрослого. Считает себя только хорошим.
2. Завышенная самооценка. Несколько раздумывал перед выбором варианта. Считает, что имеет недостатки и промахи, связанные с независящими от него факторами. Мнение окружающих может быть ниже своего собственного.
3. Адекватная самооценка. Обдумывает задание, объясняет свои действия, ссылаясь на реальные ситуации. Оценка взрослого  совпадает с собственной оценкой.
4. Немного заниженная самооценка. При выборе данной ступени обосновывает решение, словами взрослого по отношению к себе, скрывая свое несогласие.
5. Заниженная самооценка Самооценка порой связана со сложившейся ситуацией
6. Низкая самооценка Ребенок считает себя плохим. Опасность заключается в том, что низкая самооценка остается на всю жизнь.
7. Резко заниженная самооценка. (Самая нижняя ступень).

Расстройство личности. Отнеся себя к «плохим парням» накапливается комплекс негативных факторов. Данная самооценка может устойчиво сохраняться у ребенка.

Следует учесть, что если ребенок поставил себя на среднюю ступень, значит, он либо не понял суть задания, либо не желает его выполнять. В возрасте 6-7 лет самооценка приближена к реалистичной и адекватной оценке ситуации.

Для воспитателей и учителей важно знать, какие функции самооценки задействованы в большей и меньшей степени.

Мнение педагогов по поводу методики

Мнение педагогов по поводу диагностической методики «Лесенка» однозначно положительное. Благодаря данному методу раскрываются внутренние проблемы ребенка, отношения в семье. Без причин низкой самооценки дошкольника разобраться с проблемой будет крайне трудно. Для успешного результата проводятся работы с родителями с психологами-педагогами.

Огромную роль играет словесная положительная оценка ребенку. Оценивая ступени «Лесенки», педагоги направляют свои действия на борьбу с повышенной самооценкой, прибегают к помощи родителей, проводят собрания и семинары. Повышенная самооценка провоцирует конфликтность в социуме, не меньше, чем, если она будет занижена. Адекватная оценка поведения и самооценка – залог правильного формирования жизненного восприятия.

(PDF) Применение фильтрации Шура для локального обнаружения повреждений в коробках передач

8 Рышард Маковски, Радослав Зимроз

14. Маковски Р., Зимроз Р. (2011) Моделирование вибрации адаптивных подшипников для диагностики,

Лекционные заметки в комп. Sci. (в конспектах лекций в Art. Intellig.) LNAI 6943: 248-259

15. Зимроз Р., Бартельмус В. (2012) Применение адаптивной фильтрации для восстановления слабого импульсного сигнала

для обнаружения локальных повреждений подшипников в сложных горных механических системах.

tems, работающие в условиях переменной нагрузки Явления твердого тела 180: 250-257

16.Антони Дж., Боннардо Ф., Раад А., Бадауи М. (2004) Циклостационарное моделирование вибрационных сигналов вращающейся машины

Механические системы и сигн. Proc., 18: 1285-1314.

17. Антони Дж. (2009) Циклостационарность на примерах Mechanical Systems and Signal Proc-

essing 23/4: 987-1036

18. Зимроз Р., Бартельмус В. (2009) Оценка состояния коробки передач с использованием цикло-стационарных свойств

вибросигнала, Key Engineering Mater. 413-414: 471-478.

19. Байдар Н., Чен К., Болл А. Kruger U (2001) Обнаружение зарождающегося дефекта зуба в зубчатых передачах heli-

cal с использованием многомерной статистики, Механические системы и обработка сигналов

15/2: 303-321

20. Антони Дж. (2005) Слепое разделение компонентов вибрации: Принципы и демонстрации, Механические системы и обработка сигналов, 19: 1166–1180.

21. Бустани Р., Антони Дж. (2008) Слепое извлечение циклостационарного сигнала с использованием сокращенной циклической регрессии ранга

— унифицирующий подход.Механические системы и процесс обработки сигналов —

ing 22: 520–541

22. Стюарт Р.М. (1977) Некоторые полезные методы анализа данных для диагностики коробки передач, Ap-

слияния анализа временных рядов, ISVR, Университет Саутгемптона.

23. Бри Д., Томчак М., Элманн Х., Ричард А. (1997) Обнаружение трещин в зубчатых колесах с помощью Adap-

демодуляции амплитуды и фазы, механических систем и обработки сигналов

11/1: 149-167.

24. Гельман Л., Зимроз Р. и др. (2005) Технология адаптивного мониторинга состояния вибрации

для локального повреждения зубьев в редукторах.Insight: неразрушающий контроль и проверка состояния

Monitoring 47 (8): 461-464

25. Samuel PD, Pines DJ (2005) Обзор основанных на вибрации методов диагностики передачи вертолета

, Journal of Sound and Vibrat . 282 / 1-2: 475-508.

26. Бартельмус В., Зимроз Р. (2009). Контроль состояния вибрации планетарного редуктора

при переменной внешней нагрузке. Мех. Syst. и Signal Proc. 23/1: 246-257

27. Bartelmus W, Zimroz R (2009) Новая функция для мониторинга состояния коробки передач

в нестационарных условиях эксплуатации.Мех. Syst. и Signal Proc. 23/5: 1528-

1534

28. Бартельмус В., Чаари Ф., Зимроз Р., Хаддар М. (2010). Моделирование динамики коробки передач

при нестационарной работе с изменяющимся временем для распределенного обнаружения и диагностики неисправностей.

sis European Journal of Mechanics — A / Solids 29/4: 637-646

29. Combet F, Zimroz R (2009) Новый метод оценки мгновенного относительного колебания скорости

в сигнале вибрации на основе преобразования временного масштаба,

Механические системы и обработка сигналов 23: 1382 — 139.

30. Zarzycki, J (2004) Многомерная нелинейная параметризация Шура негаузианских

Стохастических сигналов, Часть первая: Постановка проблемы. Многомерные системы и обработка сигналов

15 (3): 217–241

31. Лопатка М., Адам О., Лапланш С., Заржицки Дж., Мотч Дж. Ф. (2005) Эффективный анализ

нестационарных кратковременных сигналов

на основе Адаптивный фильтр Шура. В: IEEE / SP

13-й семинар по статистической обработке сигналов.251–256

32. Ли ДТЛ, Морф М., Фридлендер Б. (1981) Рекурсивная лестничная оценка методом наименьших квадратов al-

горифмов. IEEE Trans. Circuit and Systems 28 (6): 627–641

33. Haykin S (2005) Теория адаптивного фильтра (4-е издание) Прентис Холл

Алгоритм Шура и его приложения

  • 1.

    Schur, I .: ‘Uber Potenzreihen , die in Innern des Einheitskrises Beschränkt Sind ‘, J. Reine Angew. Математика. 147 (1917), 205–232.

    Google Scholar

  • 2.

    Ахиезер Н. И .: Классическая проблема моментов , Хафнер, Нью-Йорк, 1965 (русский оригинал 1961 г.).

    Google Scholar

  • 3.

    Дельсарт П., Генин Ю. и Камп Ю.: «О роли проблемы Неванлинны-Пика в теории схем и систем», Int. J. Теория цепей Appl. 9 (1981), 177–187.

    Google Scholar

  • 4.

    Девильд, П .: «Стохастическое моделирование с ортогональными фильтрами», в И. Д. Ландау (редактор), Математические инструменты и модели для анализа систем управления и обработки сигналов , Публикация CNRS, Париж, 1982 г.

    Google Scholar

  • 5.

    Морф, М .: «Быстрые алгоритмы для многомерных систем», докторская диссертация, кафедра электротехники. Ang., Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, август 1974 г.

  • 6.

    Риссанен Дж .: «Алгоритмы треугольной декомпозиции блочных ганкелевых и теплицевых матриц с приложениями к факторизации положительных матричных плиномов», Math.Comput. 27 (1973), 147–154.

    Google Scholar

  • 7.

    Musicus, B .: «Алгоритмы Левинсона и Быстрого Холецкого для матриц Теплица и почти Теплица», Технический отчет, Исследовательская лаборатория электроники, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, ноябрь 1981 г.

    Google Scholar

  • 8.

    Kailath, T., Levy, B., Ljung, L., and Morf, M .: «Факторизация и представление операторов в алгебре, порожденной операторами Теплица», SIAM J.Прил. Математика. 37 (1979), 467–484.

    Google Scholar

  • 9.

    Робинсон, Э. А .: «Спектральный подход к геофизической инверсии с помощью преобразований Лоренца, Фурье и Радона», Proc. IEEE 70 (1982), 1039–1054.

    Google Scholar

  • 10.

    Абловиц М. Дж. И Сегур Х .: Солитоны и обратное преобразование рассеяния , SIAM, Филадельфия, 1981.

    Google Scholar

  • 11.

    Захаров В.Э., Шабат П.Б .: «Точная теория двумерной самофокусировки и одномерной самомодуляции волн в нелинейных средах», Совет. Phys. ЖЭТФ 34 (1972), 62–69.

    Google Scholar

  • 12.

    Маркел Дж. Д. и Грей А. Х .: Линейное предсказание речи , Springer-Verlag, Нью-Йорк, 1978.

    Google Scholar

  • 13.

    Депреттер, Э. и Девильд, П .: «Ортогональная каскадная реализация реальных многопортовых цифровых фильтров», Int. J. Теория цепей Appl. 8 (1980), 245–272.

    Google Scholar

  • 14.

    Махоул Дж .: «Стабильные и эффективные сеточные методы для линейного прогнозирования», IEEE Trans. Акуст., Речь, Сигнал. ASSP- 25 (1977), 256–261.

    Google Scholar

  • 15.

    Девилд П., Виейра А.С. и Кайлат Т .: «Об обобщенном алгоритме реализации Сего-Левинсона для оптимальных линейных продикторов на основе подхода сетевого синтеза», IEEE Trans. Системы схем CAS- 25 (1978), 663–675.

    Google Scholar

  • 16.

    Девилд П. и Дим Х .: «Рекурсии Шура, формулы ошибок и сходимость рациональных оценок для стационарных стохастических последовательностей», IEEE Trans.Сообщить. Теория ИТ- 29 (1981), 446–461.

    Google Scholar

  • 17.

    Редхеффер, Р .: «О связи теории линий передачи с рассеянием и переносом», J. Math. Phys. 41 (1962), 1–41.

    Google Scholar

  • 18.

    Фаддеев, Л. Д .: «Свойства S -матрицы одномерного уравнения Шредингера», Amer.Математика. Soc. Пер. , Series 2, 65 (1967), 139–166.

    Google Scholar

  • 19.

    Чадан К. и Сабатье П. С., Обратные задачи в квантовой теории рассеяния , Springer-Verlag, New York, Heidelberg, Berlin, 1977.

    Google Scholar

  • 20.

    Брукштейн, А. М., Леви, Б. К. и Кайлат, Т .: «Дифференциальные методы в обратном рассеянии», Технический отчет LIDS-P-1313, Лаборатория систем информации и принятия решений, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс., Август 1983 г.

    Google Scholar

  • 21.

    Бубе, К. П. и Берридж, Р.: «Одномерная проблема отражательной сейсмологии», SIAM Rev. 25 (1983), 497–559.

    Google Scholar

  • 22.

    Беллман Р. и Винг Г. М .: Введение в инвариантное вложение , Wiley, New York, 1975.

    Google Scholar

  • 23.

    Гжевик Б., Нильсен А. и Хойен Дж .: «Попытка инверсии данных отражения», Geophys. Разведка 24 (1976), 492–505.

    Google Scholar

  • 24.

    Сантоза Ф. и Шветлик Х .: «Инверсия профиля акустического импеданса методами характеристик», Волновое движение 4 (1982), 99–110.

    Google Scholar

  • 25.

    Сонди М. М. и Резник Дж. Р .: «Обратная задача для речевого тракта: численные методы, акустические эксперименты и синтез речи», J. Acoust. Soc. Амер. 73 (1983), 985–1002.

    Google Scholar

  • 26.

    Symes, W.W .: «Устойчивое решение задачи обратного отражения для гладко стратифицированной упругой среды», SIAM J. Math. Анальный. 12 (1981), 421–453.

    Google Scholar

  • 27.

    Lamb, G. L.Jr .: Elements of Soliton Theory , Wiley, New York, 1980.

    Google Scholar

  • 28.

    Кей И. и Моисей Х. Э., Документы по обратному рассеянию: 1955–1963 , Math. Sci. Press, Brookline, Mass., 1982.

    Google Scholar

  • 29.

    Дейфт П. и Трубовиц Э.: «Обратное рассеяние на линии», Comm. Pure Appl. Математика. 32 (1979), 121–251.

    Google Scholar

  • 30.

    Гопинатх Б. и Сонди М. М .: «Обращение телеграфного уравнения и синтез неоднородных линий», Proc. IEEE 59 (1971), 383–392.

    Google Scholar

  • 31.

    Гопинатх Б. и Сонди М. М .: «Определение формы голосового тракта человека с помощью акустических измерений», Bell Syst. Tech.J. 49 (1970), 1195–1214.

    Google Scholar

  • 32.

    Kraus, J. and Carver, K .: Electromagnetics , McGraw-Hill, New York, 1973.

    Google Scholar

  • 33.

    Уэр, Дж. А. и Аки, К.: «Непрерывные и дискретные обратные задачи рассеяния в стратифицированной упругой среде I: плоские волны при нормальном падении», J. Acoust. Soc. Амер. 45 (1969), 911–921.

    Google Scholar

  • 34.

    Берриман Дж. Дж. И Грин Р. Р .: «Дискретные обратные методы для упругих волн в слоистых средах», Geophysics 45 (1980), 213–233.

    Google Scholar

  • 35.

    Ньютон Р.Г .: «Инверсия данных отражения для слоистых сред: обзор точных методов», Geophys. Дж.Royal Astron. Soc. 65 (1981), 191–215.

    Google Scholar

  • 36.

    Кэрролл Р. и Сантоза Ф .: «Методы рассеяния для одномерной обратной задачи геофизики», Math. Meth. Прил. Sci. 3 (1981), 145–171.

    Google Scholar

  • 37.

    Коэн, С .: «Профили плотности и сжимаемости слоистой акустической среды по данным прекритического падения», Geophysics 46 (1981), 1244–1246.

    Google Scholar

  • 38.

    Ховард, М. С .: «Обратное рассеяние для слоистой акустической среды с использованием уравнений движения первого порядка», Geophysics 48 (1983), 163–170.

    Google Scholar

  • 39.

    Ягл А. Э. и Леви Б. К. «Применение алгоритма Шура к обратной задаче для слоистой акустической среды», J. Acoust.Soc. Амер. 76 (1984), 301–308.

    Google Scholar

  • 40.

    Девилд, П., Фоккема, Дж. Т., и Видья, И.: «Обратное рассеяние и линейное предсказание, непрерывный во времени случай», М. Хазевинкель и Дж. Виллемс (ред.), Стохастические системы : Математика фильтрации, идентификации и приложений , Д. Рейдел, Дордрехт, 1981, 351–382.

    Google Scholar

  • 41.

    Kailath, T., Vieira, A., and Morf, M .: «Обратные операторы Теплица, инновации и ортогональные многочлены», SIAM Rev. 20 (1978), 106–119.

    Google Scholar

  • 42.

    Рао, С. К. и Кайлат, Т .: «Ортогональные цифровые фильтры для реализации СБИС», IEEE Trans. Схемы Synt. CAS- 31 (1984). 933–945.

    Google Scholar

  • 43.

    Саториус, Э. Х. и Александр, С. Т .: «Выравнивание каналов с использованием алгоритмов адаптивной решетки», IEEE Trans. Commun. COM- 27 (1979), 899–905.

    Google Scholar

  • 44.

    Виггинс Р. и Брантингем Л .: «Трехчиповая система синтезирует человеческую речь», Electronics (31 августа 1978 г.) 109–116.

  • 45.

    Фридлендер, Б .: «Решеточные методы для спектральной оценки», Proc.IEEE 70 (1982), 990–1017.

    Google Scholar

  • 46.

    Jaulent, M .: «Обратная задача рассеяния для линий передачи LCRG», J. Math. Phys. 23 (1982), 2286–2290.

    Google Scholar

  • 47.

    Bultheel, A .: «На пути к анализу ошибок быстрой факторизации Теплица», Tech. Отчет № TW-44, Отделение прикладной математики и программирования, Католический университет Лёвена, Бельгия, май 1979 г.

    Google Scholar

  • 48.

    Ягл А.Э. и Леви Б.К .: «Решение обратной задачи для одномерной упругой среды с разделением слоев», которое появится в Geophysics (1985).

  • 49.

    Кларк, Т. Дж .: «Полная реконструкция слоистой упругой среды по данным P-SV Slant Stack», Geophys. J. Royal Astron. Soc. 78 (1984), 775–793.

    Google Scholar

  • Алгоритм Шура и его приложения

  • 1.

    Schur, I: «Uber Potenzreihen, die in Innern des Einheitskrises Beschränkt Sind», J. Reine Angew. Математика. 147 (1917), 205–232.

    Google Scholar

  • 2.

    Ахиезер Н. И .: Классическая проблема моментов , Хафнер, Нью-Йорк, 1965 (русский оригинал 1961 г.).

    Google Scholar

  • 3.

    Дельсарт П., Генин Ю. и Камп Ю.: «О роли проблемы Неванлинны-Пика в теории схем и систем», Int.J. Теория цепей Appl. 9 (1981), 177–187.

    Google Scholar

  • 4.

    Девильд, П .: «Стохастическое моделирование с ортогональными фильтрами», в И. Д. Ландау (ред.), Математические инструменты и модели для анализа систем управления и обработки сигналов , Публикация CNRS, Париж, 1982.

    Google Scholar

  • 5.

    Морф, М .: «Быстрые алгоритмы для многомерных систем», докторская диссертация, кафедра.компании Elec. Ang., Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, август 1974 г.

  • 6.

    Риссанен Дж .: «Алгоритмы треугольной декомпозиции блочных ганкелевых и теплицевых матриц с приложениями к факторизации положительных матричных плиномов», Math. Comput. 27 (1973), 147–154.

    Google Scholar

  • 7.

    Musicus, B .: «Алгоритмы Левинсона и Быстрого Холецкого для матриц Теплица и почти Теплица», Технический отчет, Исследовательская лаборатория электроники, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, ноябрь.1981.

    Google Scholar

  • 8.

    Kailath, T., Levy, B., Ljung, L., and Morf, M .: «Факторизация и представление операторов в алгебре, порожденной операторами Теплица», SIAM J. Appl. Математика. 37 (1979), 467–484.

    Google Scholar

  • 9.

    Робинсон, Э. А .: «Спектральный подход к геофизической инверсии с помощью преобразований Лоренца, Фурье и Радона», Proc.IEEE 70 (1982), 1039–1054.

    Google Scholar

  • 10.

    Ablowitz, M. J. и Segur, H .: Солитоны и обратное преобразование рассеяния , SIAM, Philadephia, 1981.

    Google Scholar

  • 11.

    Захаров В.Э., Шабат П.Б .: «Точная теория двумерной самофокусировки и одномерной самомодуляции волн в нелинейных средах», Совет.Phys. ЖЭТФ 34 (1972), 62–69.

    Google Scholar

  • 12.

    Маркель, Дж. Д. и Грей, А. Х .: Linear Prediction of Speech , Springer-Verlag, New York, 1978.

    Google Scholar

  • 13.

    Депреттер, Э. и Девильд, П .: «Ортогональная каскадная реализация реальных многопортовых цифровых фильтров», Int. J. Теория цепей Appl. 8 (1980), 245–272.

    Google Scholar

  • 14.

    Махоул Дж .: «Стабильные и эффективные сеточные методы для линейного прогнозирования», IEEE Trans. Акуст., Речь, Сигнал. ASSP- 25 (1977), 256–261.

    Google Scholar

  • 15.

    Девилд П., Виейра А.С. и Кайлат Т .: «Об обобщенном алгоритме реализации Сего-Левинсона для оптимальных линейных продикторов на основе подхода сетевого синтеза», IEEE Trans.Системы схем CAS- 25 (1978), 663–675.

    Google Scholar

  • 16.

    Девилд П. и Дим Х .: «Рекурсии Шура, формулы ошибок и сходимость рациональных оценок для стационарных стохастических последовательностей», IEEE Trans. Сообщить. Теория ИТ- 29 (1981), 446–461.

    Google Scholar

  • 17.

    Редхеффер, Р .: «О связи теории линий передачи с рассеянием и переносом», J.Математика. Phys. 41 (1962), 1–41.

    Google Scholar

  • 18.

    Фаддеев, Л. Д .: «Свойства S -матрицы одномерного уравнения Шредингера», Amer. Математика. Soc. Пер. , Series 2, 65 (1967), 139–166.

    Google Scholar

  • 19.

    Чадан К. и Сабатье П. С., Обратные задачи квантовой теории рассеяния, , Springer-Verlag, Нью-Йорк, Гейдельберг, Берлин, 1977.

    Google Scholar

  • 20.

    Брукштейн, AM, Леви, BC и Кайлат, Т .: «Дифференциальные методы в обратном рассеянии», Технический отчет LIDS-P-1313, Лаборатория систем информации и принятия решений, Массачусетский технологический институт, Кембридж, Массачусетс, август 1983.

    Google Scholar

  • 21.

    Бубе, К. П. и Берридж, Р.: «Одномерная проблема отражательной сейсмологии», SIAM Rev. 25 (1983), 497–559.

    Google Scholar

  • 22.

    Беллман Р. и Винг Г. М .: Введение в инвариантное вложение , Wiley, New York, 1975.

    Google Scholar

  • 23.

    Гжевик Б., Нильсен А. и Хойен Дж .: «Попытка инверсии данных отражения», Geophys. Разведка 24 (1976), 492–505.

    Google Scholar

  • 24.

    Сантоза, Ф. и Шветлик, Х .: «Инверсия профиля акустического импеданса методами характеристик», Волновое движение 4 (1982), 99–110.

    Google Scholar

  • 25.

    Сонди М. и Резник Дж. Р .: «Обратная задача для речевого тракта: численные методы, акустические эксперименты и синтез речи», J. Acoust. Soc. Амер. 73 (1983), 985–1002.

    Google Scholar

  • 26.

    Symes, W.W .: «Устойчивое решение задачи обратного отражения для гладко стратифицированной упругой среды», SIAM J. Math. Анальный. 12 (1981), 421–453.

    Google Scholar

  • 27.

    Lamb, G. L.Jr .: Elements of Soliton Theory , Wiley, New York, 1980.

    Google Scholar

  • 28.

    Кей И. и Моисей Х. Э., Документы по обратному рассеянию: 1955–1963 , Math.Sci. Press, Brookline, Mass., 1982.

    Google Scholar

  • 29.

    Дейфт П. и Трубовиц Э.: «Обратное рассеяние на линии», Comm. Pure Appl. Математика. 32 (1979), 121–251.

    Google Scholar

  • 30.

    Гопинатх Б. и Сонди М. М .: «Обращение телеграфного уравнения и синтез неоднородных линий», Proc. IEEE 59 (1971), 383–392.

    Google Scholar

  • 31.

    Гопинатх Б. и Сонди М. М .: «Определение формы голосового тракта человека с помощью акустических измерений», Bell Syst. Tech. J. 49 (1970), 1195–1214.

    Google Scholar

  • 32.

    Kraus, J. and Carver, K .: Electromagnetics , McGraw-Hill, New York, 1973.

    Google Scholar

  • 33.

    Уэр, Дж. А. и Аки, К.: «Непрерывные и дискретные обратные задачи рассеяния в стратифицированной упругой среде I: плоские волны при нормальном падении», J. Acoust. Soc. Амер. 45 (1969), 911–921.

    Google Scholar

  • 34.

    Берриман Дж. Дж. И Грин Р. Р .: «Дискретные обратные методы для упругих волн в слоистых средах», Geophysics 45 (1980), 213–233.

    Google Scholar

  • 35.

    Ньютон, Р.Г .: «Инверсия данных отражения для слоистых сред: обзор точных методов», Geophys. J. Royal Astron. Soc. 65 (1981), 191–215.

    Google Scholar

  • 36.

    Кэрролл Р. и Сантоза Ф .: «Методы рассеяния для одномерной обратной задачи геофизики», Math. Meth. Прил. Sci. 3 (1981), 145–171.

    Google Scholar

  • 37.

    Коэн, С .: «Профили плотности и сжимаемости слоистой акустической среды по данным прекритического падения», Geophysics 46 (1981), 1244–1246.

    Google Scholar

  • 38.

    Ховард, М. С .: «Обратное рассеяние для слоистой акустической среды с использованием уравнений движения первого порядка», Geophysics 48 (1983), 163–170.

    Google Scholar

  • 39.

    Ягл А. Э. и Леви Б. С. «Применение алгоритма Шура к обратной задаче для слоистой акустической среды», J. Acoust. Soc. Амер. 76 (1984), 301–308.

    Google Scholar

  • 40.

    Девилд, П., Фоккема, Дж. Т., и Видья, И.: «Обратное рассеяние и линейное предсказание, непрерывный во времени случай», М. Хазевинкель и Дж. Виллемс (ред.), Стохастические системы : Математика фильтрации и идентификации и приложения , Д.Рейдель, Дордрехт, 1981, 351–382.

    Google Scholar

  • 41.

    Kailath, T., Vieira, A., and Morf, M .: «Обратные операторы Теплица, инновации и ортогональные многочлены», SIAM Rev. 20 (1978), 106–119.

    Google Scholar

  • 42.

    Рао, С. К. и Кайлат, Т .: «Ортогональные цифровые фильтры для реализации СБИС», IEEE Trans.Схемы Synt. CAS- 31 (1984). 933–945.

    Google Scholar

  • 43.

    Саториус, Э. Х. и Александер, С. Т .: «Выравнивание каналов с использованием алгоритмов адаптивной решетки», IEEE Trans. Commun. COM- 27 (1979), 899–905.

    Google Scholar

  • 44.

    Виггинс Р. и Брантингем Л .: «Трехчиповая система синтезирует человеческую речь», Electronics (31 августа 1978 г.) 109–116.

  • 45.

    Фридлендер, Б .: «Решеточные методы для спектральной оценки», Proc. IEEE 70 (1982), 990–1017.

    Google Scholar

  • 46.

    Jaulent, M .: «Обратная задача рассеяния для линий передачи LCRG», J. Math. Phys. 23 (1982), 2286–2290.

    Google Scholar

  • 47.

    Bultheel, A .: «На пути к анализу ошибок быстрой факторизации Теплица», Tech.Отчет № TW-44, Отделение прикладной математики и программирования, Католический университет Лёвена, Бельгия, май 1979 г.

    Google Scholar

  • 48.

    Ягл А.Э. и Леви Б.К .: «Решение обратной задачи для одномерной упругой среды с разделением слоев», которое появится в Geophysics (1985).

  • 49.

    Кларк, Т. Дж .: «Полная реконструкция слоистой упругой среды по данным P-SV Slant Stack», Geophys.J. Royal Astron. Soc. 78 (1984), 775–793.

    Google Scholar

  • фильтров с использованием окон Метод частотной выборки КИХ-конструкции Прямой каскад

    фильтры с использованием окон, Метод частотной дискретизации конструкции КИХ, прямой, каскадный, частотная дискретизация, транспонированная структура [T1, T2] [Нет. часов: 11] БЛОК – III: Реализация систем с дискретным временем: Решетчатые структуры, решетчатые и решетчато-лестничные структуры, тест устойчивости Шура-Кона для БИХ-фильтров; Дискретный Преобразование Гильберта.Кодирование с линейным прогнозированием: Конструкция решетчатого фильтра, метод Левенсиона Дарвина, алгоритм Шура [T1, T2] [Нет. часов: 10] БЛОК – IV: Ошибки квантования в цифровом сигнале Обработка : Представление чисел, Квантование фильтра коэффициенты, эффекты округления в цифровых фильтрах. Многоскоростная цифровая обработка сигналов : Прореживание, интерполяция, преобразование частоты дискретизации в рациональный коэффициент; Характеристика интерполятора и дециматора в частотной области; Полифазный распад. [T1, T2] [Нет. часов: 10] Учебники: [T1] Оппенгейм и Шафер, Цифровая обработка сигналов, последнее издание PHI.[T2] Проакис и Манолакис, цифровая обработка сигналов, публикация PHI Справочная литература: [R1] С. К. Митра, Цифровая обработка сигналов, издание TMH, 2006 г. [R2] Джонни. Р. Джонсон, Введение в цифровую обработку сигналов, последнее издание PHI [R3] Р.Бабу, Цифровая обработка сигналов, Издание Scitech. Схема и учебные планы для B. Tech-EE, 1 ул год (общий для всех веток) w.e.f партия 2014-15 и (2 nd , 3 rd & 4 th годы) w.e.f партия 2013-14 утвержден в 22 nd BOS USET по 30 th Июнь 2014 г. и утвержден в 37 th Заседание Подкомитета АК состоится 10 октября. th Июль 2014 г.ИНСТРУКЦИИ ДЛЯ НАБОРЫ БУМАГИ: МАКСИМАЛЬНЫЕ ЗНАКИ: 75 1. Вопрос № 1 должен быть обязательным и охватывать весь учебный план. Этот вопрос должен иметь объективный или вопросы типа краткого ответа. Он должен быть 25 баллов. 2. Помимо вопроса № 1, остальная часть работы должна состоять из четырех частей согласно программе. Каждая единица должна есть два вопроса. Однако студента могут попросить ответить только на 1 вопрос из каждого блока. Каждый вопрос должно быть 12,5 балла.

    % PDF-1.7 % 600 0 объект > эндобдж xref 600 142 0000000016 00000 н. 0000004109 00000 н. 0000004336 00000 н. 0000004363 00000 п. 0000004412 00000 н. 0000004448 00000 н. 0000005058 00000 н. 0000005171 00000 п. 0000005370 00000 н. 0000005482 00000 н. 0000005593 00000 п. 0000005703 00000 н. 0000005813 00000 н. 0000005924 00000 н. 0000006037 00000 п. 0000006149 00000 н. 0000006261 00000 п. 0000006376 00000 п. 0000006491 00000 н. 0000006603 00000 п. 0000006716 00000 н. 0000006826 00000 н. 0000006937 00000 п. 0000007047 00000 н. 0000007158 00000 н. 0000007268 00000 н. 0000007379 00000 н. 0000007490 00000 н. 0000007600 00000 н. 0000007711 00000 н. 0000007822 00000 н. 0000007933 00000 п. 0000008044 00000 н. 0000008155 00000 н. 0000008270 00000 п. 0000008378 00000 н. 0000008539 00000 н. 0000008688 00000 н. 0000008836 00000 н. 0000008982 00000 п. 0000009146 00000 п. 0000009315 00000 н. 0000009469 00000 н. 0000009549 00000 н. 0000009629 00000 н. 0000009709 00000 н. 0000009788 00000 н. 0000009868 00000 н. 0000009948 00000 н. 0000010028 00000 п. 0000010107 00000 п. 0000010187 00000 п. 0000010266 00000 п. 0000010345 00000 п. 0000010423 00000 п. 0000010503 00000 п. 0000010581 00000 п. 0000010660 00000 п. 0000010740 00000 п. 0000010820 00000 п. 0000010899 00000 п. 0000010977 00000 п. 0000011054 00000 п. 0000011132 00000 п. 0000011212 00000 п. 0000011292 00000 п. 0000011372 00000 п. 0000011453 00000 п. 0000011533 00000 п. 0000011613 00000 п. 0000011693 00000 п. 0000011774 00000 п. 0000011855 00000 п. 0000012128 00000 п. 0000012679 00000 п. 0000013060 00000 п. 0000013163 00000 п. 0000019143 00000 п. 0000019651 00000 п. 0000020034 00000 п. 0000021185 00000 п. 0000021353 00000 п. 0000022294 00000 п. 0000022796 00000 п. 0000023026 00000 п. 0000028422 00000 п. 0000028817 00000 п. 0000029208 00000 п. 0000029484 00000 п. 0000030723 00000 п. 0000032012 00000 н. 0000032158 00000 п. 0000032554 00000 п. 0000032880 00000 п. 0000033239 00000 п. 0000033434 00000 п. 0000036941 00000 п. 0000038188 00000 п. H; Ƴ񈗒dOT: všVnwTu: szM9Nb \ p2 \ I7CS / ~ nTËkhA30vTXWx +} a, D5h &} ~} KS.R # ¬tɁkB3aʄ`154aoɊc | ‘HY @ Li4 & U چ \ Mj! `Ԃ9L

    qf | LO5Ru.o |; a; s | f * Z`u3za) ‘

    Четвертый сценарий «Образца мечты Фрейда» на JSTOR

    Информация о журнале

    American Imago был основан Зигмундом Фрейдом и Хансом Саксом в США в 1939 году как преемник Imago, основанного Фрейдом, Саксом и Отто Ранком в Вене в 1912 году. Отмечая свое столетие в 2012 году, журнал сохраняет свое lustre как ведущий научный журнал психоанализа.В каждом выпуске публикуются передовые статьи, в которых исследуется непреходящая актуальность наследия Фрейда в гуманитарных, художественных и социальных науках.

    Информация об издателе

    Одно из крупнейших издательств в Соединенных Штатах, Johns Hopkins University Press объединяет традиционные издательские подразделения книг и журналов с передовыми сервисными подразделениями, которые поддерживают разнообразие и независимость некоммерческих, научных издателей, обществ и ассоциаций. Журналы Пресса является домом для крупнейшей программы публикации журналов в любой стране.С. на базе университетской прессы. Отдел журналов издает 85 журналов по искусству и гуманитарным наукам, технологиям и медицине, высшему образованию, истории, политологии и библиотечному делу. Подразделение также управляет услугами членства более чем 50 научных и профессиональных ассоциаций и обществ. Книги Имея признанные критиками книги по истории, науке, высшему образованию, здоровью потребителей, гуманитарным наукам, классической литературе и общественному здравоохранению, Книжный отдел ежегодно публикует 150 новых книг и поддерживает более 3000 наименований.Имея склады на трех континентах, торговые представительства по всему миру и надежную программу цифровых публикаций, Книжный отдел объединяет авторов Хопкинса с учеными, экспертами, образовательными и исследовательскими учреждениями по всему миру. Проект MUSE® Project MUSE — ведущий поставщик цифрового контента по гуманитарным и социальным наукам, предоставляющий доступ к журналам и книгам почти 300 издателей. MUSE обеспечивает выдающиеся результаты для научного сообщества, максимизируя доходы издателей, обеспечивая ценность для библиотек и предоставляя доступ ученым по всему миру.Услуги Hopkins Fulfillment Services (HFS) HFS обеспечивает печатную и цифровую рассылку для выдающегося списка университетских издательств и некоммерческих организаций. Клиенты HFS пользуются современными технологиями хранения, доступом в режиме реального времени к критически важным бизнес-данным, управлением и сбором дебиторской задолженности, а также беспрецедентным обслуживанием клиентов.

    Улучшенный итерационный метод решения дискретного алгебраического уравнения Риккати

    Дискретное алгебраическое уравнение Риккати имеет широкое применение, особенно в сетевых системах и системах оптимального управления.В этой статье в соответствии с методом затухания Ньютона предлагаются два итерационных алгоритма с параметром размера шага для решения дискретного алгебраического уравнения Риккати, одно из которых является расширением алгоритма (4.1) в Dai and Bai (2011). Численный пример демонстрирует эффект сходимости представленного алгоритма.

    1. Введение и предварительные сведения

    Дискретное алгебраическое уравнение Риккати играет важную роль в инженерии, такой как системы оптимального управления [1], модифицированная фильтрация [2, 3] и сетевые системы [4–7].Рассмотрим следующую линейную систему с дискретным временем: где — переменная состояния, — входная переменная, — входная матрица, — это системная матрица, которая всегда обратима [8]. Оптимальный контроллер с обратной связью по состоянию (1) сводит к минимуму квадратичный показатель эффективности (1) и тесно связан с дискретным алгебраическим уравнением Риккати (DARE): где полуположительно определено, положительно определено и является положительно определенным решением уравнения СМЕЙ (3). Позволять . Согласно матричному тождеству уравнение (3) может быть преобразовано в

    Из-за широкого применения DARE было предложено множество работ для обсуждения DARE.Были предоставлены различные оценки и решения для DARE, такие как верхняя и нижняя границы решения [9–14], оценки суммы и произведения собственных значений [15, 16], определитель решения [17] и существование раствор [18–21]. Однако в оптимальной системе управления нам часто необходимо вычислить решение DARE, чтобы найти оптимальный контроллер с обратной связью по состоянию, который минимизирует квадратичный индекс производительности. Решить ЗАДАЧУ очень сложно, особенно при больших размерах матриц коэффициентов.Итак, многие исследователи предлагают множество итерационных методов для решения этого уравнения. Komaroff представляет итерационный алгоритм с фиксированной точкой, который должен вычислять двойное обращение матрицы на каждом шаге [22]. Методом Ньютона Гуо вывел максимальное симметричное решение DARE в [23]. Алгоритмы удвоения с сохранением структуры обсуждаются в [24–27]. Метод Шура принят для решения алгебраических уравнений Риккати [28]. Недавно Дай и Бай предложили итерационный алгоритм, который частично избегает вычисления обращения матриц за счет использования итерации Шульца [29].

    В разделе 2 мы предлагаем два итерационных алгоритма с параметром шага для решения DARE с помощью затухающего метода Ньютона. Один из итерационных алгоритмов является расширением алгоритма 4.1 из [29]. Численный пример приведен в разделе 3, чтобы продемонстрировать эффект сходимости наших алгоритмов.

    Сначала мы познакомимся с некоторыми условными обозначениями. обозначает поле действительных чисел. обозначает набор вещественных матриц. Для, пусть,, и обозначают транспонированную, обратную, спектральную норму и минимальное собственное значение матрицы, соответственно.Неравенство означает, что X — симметричная положительная (полу) определенная матрица; а средство неравенства представляет собой симметричную положительно (полу) определенную матрицу. Идентификационная матрица с соответствующими размерами представлена ​​как.

    Лемма 1. (см. [30]). Если — симметричные положительно определенные матрицы, то

    Лемма 2. (см. [31]). Позвольте и быть эрмитовыми матрицами того же порядка и пусть. Тогда

    Лемма 3. (см. [32]). Пусть — симметричные положительно определенные матрицы.Затем

    2. Улучшенные итерационные алгоритмы для решения DARE

    Чтобы найти положительно определенное решение DARE (5), Дай и Бай в [29] предложили алгоритм, который частично избегает вычисления обращения матрицы следующим образом .

    Алгоритм 1. (см. [29]). Брать . Для, compute В этом разделе мы предлагаем два итерационных алгоритма для решения DARE (5), которые основаны на затухающем методе Ньютона [33] и методах из [34, 35]. Напомним метод затухающего Ньютона, чтобы найти корень: где — параметр размера шага.Если исходная матрица близка к решению задачи, можно принять единичный размер шага в локальном методе Ньютона. Однако нецелесообразно выбирать, если исходная матрица далека от решения задачи [33].
    DARE (5) можно перевести на, whereLet и. Затем, чтобы найти корень эквивалентно нахождению корня, мы можем решить DARE (5), построив итерационную схему. Согласно (10), мы представляем следующие итерационные алгоритмы для DARE (5).

    Алгоритм 2. Шаг 1: установите, и. Шаг 2: вычислить

    Алгоритм 3. Шаг 1: установить, и. Шаг 2: computeAbout Алгоритмы 2 и 3, мы получили следующие результаты.

    Теорема 1. Позвольте быть положительно определенное решение DARE (5) и. Итерационные последовательности и генерируются алгоритмом 2 с помощью; затем

    Доказательство. Сначала докажем и монотонно возрастаем по индукции. Поскольку является положительно определенным решением ДАРЕ (5), то Таким образом,.(i) Поскольку тогда по лемме 1 получаем Из (17) также получаем; то по лемме 2 и (20) имеем По (20) и лемме 1, тем самым получаем, В силу (21) получаем Таким образом, из вышеупомянутого доказательства имеем (ii) Предположим, что Из (26) , мы получили ; тогда Таким образом, согласно (28) и (29), имеем Итак, получаем Таким образом, индукция доказана. Более того, поскольку и монотонно возрастают и ограничены, то и существуют. Принятие ограничений в алгоритме 2 дает и.

    Теорема 2. Позвольте быть положительно определенное решение DARE (5).После шагов итерации алгоритма 2 мы имеем; затем

    Доказательство. Согласно (15), тогда по алгоритму 2, лемме 3 и (34) получаем из-за.
    Поскольку метод доказательства аналогичен теореме 1, мы перечисляем монотонность и сходимость алгоритма 3 без доказательства.

    Теорема 3. Позвольте быть положительно определенное решение DARE (5) и. Итерационные последовательности и генерируются алгоритмом 3 с и начинаются с и; то монотонно возрастает и сходится к, и монотонно возрастает и сходится к.

    Замечание 1. Для алгоритмов 2 и 3 мы обнаружили, что шаги итерации для алгоритма 2 меньше, чем для алгоритма 3, а скорость сходимости алгоритма 2 выше, чем для алгоритма 3 из численных примеров. Поэтому в следующем примере мы обсуждаем только превосходство и эффективность алгоритма 2.

    3. Числовые примеры

    В этом разделе мы представляем следующий числовой пример, чтобы показать эффективность наших результатов. Мы также обсуждаем производительность алгоритма 2 с разными значениями.Весь процесс выполняется на Matlab 7.1 и точность.

    Пример 1. Рассмотрим дискретную систему (1) с В [29], Дай и Бай выбирают стартовую матрицу. После 17 шагов итерации получается требуемая точность, а невязка равна.
    Для алгоритма 2 мы выбираем и даем шаги итерации и остаток в виде таблицы 1 с другим параметром, когда процесс останавливается с требуемой точностью. Когда он близок к 1, мы обнаруживаем, что шаги итерации меньше, чем [29].Особенно, когда для сходимости алгоритма 2 к итерационному решению требуется всего 10 шагов: с невязкой, а алгоритм 2 имеет более высокую скорость сходимости, чем алгоритм 1 на рисунке 1. Более того, из таблицы 1 мы видим, что алгоритм 2 более эффективен. эффективен, когда. Хотя мы доказываем сходимость алгоритма 2 только тогда, когда в этой статье алгоритм 2 хорошо работает в практических вычислениях, когда.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *