एंटीफ्राजिलिटी: Difference between revisions

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== एंटीफ्रैगाइल विरुद्ध अनुकूली/संज्ञानात्मक ==
== एंटीफ्रैगाइल विरुद्ध अनुकूली/संज्ञानात्मक ==
[[अनुकूली प्रणाली]] वह है जो उपयोग के समय उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपने व्यवहार को बदलती है (जैसा कि प्रणाली डिज़ाइन के समय व्यवहार को परिभाषित करने के विपरीत)। इस विशेषता को कभी-कभी संज्ञानात्मक कहा जाता है। जबकि अनुकूली प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों (अक्सर प्रणाली डिज़ाइन के समय अज्ञात) के अंतर्गत मजबूती की अनुमति देती हैं, वे आवश्यक रूप से एंटीफ्रैगाइल नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, अनुकूली और एंटीफ्रैजाइल के बीच का अंतर ऐसी प्रणाली के बीच का अंतर है जो अस्थिर वातावरण/परिस्थितियों के अंतर्गत मजबूत है और जो पहले अज्ञात वातावरण में मजबूत है।
[[अनुकूली प्रणाली]] वह है जो उपयोग के समय उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपने व्यवहार को बदलती है (जैसा कि प्रणाली डिज़ाइन के समय व्यवहार को परिभाषित करने के विपरीत)। इस विशेषता को कभी-कभी संज्ञानात्मक कहा जाता है। जबकि अनुकूली प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों (अधिकांशतः प्रणाली डिज़ाइन के समय अज्ञात) के अंतर्गत मजबूती की अनुमति देती हैं, वे आवश्यक रूप से एंटीफ्रैगाइल नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, अनुकूली और एंटीफ्रैजाइल के बीच का अंतर ऐसी प्रणाली के बीच का अंतर है जो अस्थिर वातावरण/परिस्थितियों के अंतर्गत मजबूत है और जो पहले अज्ञात वातावरण में मजबूत है।


== गणितीय अनुमानी ==
== गणितीय अनुमानी ==
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<math>H = \frac{f(a-\Delta)+f(a+\Delta)}{2}-f(a)</math>.
<math>H = \frac{f(a-\Delta)+f(a+\Delta)}{2}-f(a)</math>.


संक्षेप में, अनुमानी एक मॉडल इनपुट को उच्च और निम्न समायोजित करना है। यदि समायोजन के बाद मॉडल का औसत परिणाम मॉडल बेसलाइन से काफी खराब है, तो उस इनपुट के संबंध में मॉडल नाजुक है।
संक्षेप में, अनुमानी एक मॉडल इनपुट को उच्च और निम्न समायोजित करना है। यदि समायोजन के बाद मॉडल का औसत परिणाम मॉडल बेसलाइन से बहुत खराब है, तो उस इनपुट के संबंध में मॉडल नाजुक है।


== अनुप्रयोग ==
== अनुप्रयोग ==

Revision as of 18:10, 13 May 2023

एंटीफ्रैगिलिटी प्रणाली का गुण है जिसमें वे तनाव, झटके, अस्थिरता, शोर, गलतियों, दोषों, हमलों या विफलताओं के परिणामस्वरूप पनपने की क्षमता में वृद्धि करते हैं। अवधारणा को नसीम निकोलस तालेब ने अपनी पुस्तक एंटीफ्रैजाइल (पुस्तक)पुस्तक) और तकनीकी पत्रों में विकसित किया था।[1][2] जैसा कि तालेब ने अपनी पुस्तक में बताया है, एंटीफ्रैगिलिटी मूल रूप से लचीलापन (यानी विफलता से उबरने की क्षमता) और मजबूती (यानी, विफलता का विरोध करने की क्षमता) की अवधारणाओं से अलग है। अवधारणा को जोखिम विश्लेषण में प्रयुक्त किया गया है[3][4] भौतिक विज्ञान[5] आणविक जीव विज्ञान,[6][7] परिवहन योजना,[8] इंजीनियरिंग[9] अभियांत्रिकी,[10][11] एयरोस्पेस नासा[1] और कंप्यूटर विज्ञान।[11][12][13][14]

तलेब ने प्रकृति (पत्रिका) को लिखे पत्र में इसे इस प्रकार परिभाषित किया है, जो उस पत्रिका में अपनी पुस्तक की पिछली समीक्षा का जवाब दे रहे है:

सीधे शब्दों में, एंटीफ्रैगिलिटी को उत्तल के रूप में परिभाषित किया गया है जो एक तनाव या हानि के स्रोत (विभिन्नता की कुछ सीमा के लिए) की प्रतिक्रिया है, जिससे अस्थिरता (या परिवर्तनशीलता, तनाव, परिणामों का फैलाव) में वृद्धि के लिए सकारात्मक संवेदनशीलता हो जाती है। या अनिश्चितता, पदनाम "विकार क्लस्टर") के अंतर्गत क्या समूहीकृत है)। इसी तरह नाजुकता को तनाव के प्रति अवतल संवेदनशीलता के रूप में परिभाषित किया जाता है, जिससे अस्थिरता में वृद्धि के लिए नकारात्मक संवेदनशीलता हो जाती है। भंगुरता, उत्तलता, और संवेदनशीलता के बीच विकार के संबंध गणितीय है, प्रमेय द्वारा प्राप्त किया गया है, अनुभवजन्य डेटा खनन या कुछ ऐतिहासिक कथा से प्राप्त नहीं हुआ है। यह प्राथमिकता और पश्चतारी प्राथमिकता है।

— तालेब, एन एन, दर्शन: गणितीय विचार के रूप में 'एंटीफ्रागिलिटी'। नेचर, 2013 फरवरी 28; 494(7438), 430-430

एंटीफ्रैगाइल विरुद्ध मजबूत/लचीला

तालेब ने अपनी किताब में एंटीफ्रैजाइल और मजबूत/लचीले के बीच के अंतर पर जोर दिया है। एंटीफ्रैगिलिटी लचीलापन या मजबूती से परे है। लचीला झटके का प्रतिरोध करता है और वही रहता है; एंटीफ्राजाइल अच्छा हो जाता है।[1] अवधारणा को अब कठोर विधि से पारिस्थितिक तंत्र पर प्रयुक्त किया गया है।[15] अपने काम में, लेखक सूचना सिद्धांत दृष्टिकोण से पारिस्थितिकी तंत्र की अखंडता के संबंध में पारिस्थितिकी तंत्र लचीलापन की अवधारणा की समीक्षा करते हैं। यह कार्य लचीलापन की अवधारणा को इस तरह से सुधारता है और बनाता है जो गणितीय रूप से व्यक्त किया जाता है और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में अनुमान लगाया जा सकता है: उदाहरण के लिए, पारिस्थितिक तंत्र एंटीफ्रैगिलिटी लेखक यह भी प्रस्तावित करते हैं कि सामाजिक-पारिस्थितिक तंत्र शासन, नियोजन या सामान्य रूप से, किसी भी निर्णय लेने के परिप्रेक्ष्य के लिए, लचीलेपन की आकांक्षा की तुलना में एंटीफ्रैगिलिटी मूल्यवान और अधिक वांछनीय लक्ष्य हो सकता है। उसी तरह, पिनेडा और सहकर्मी[16] गड़बड़ी जोड़ने से पहले और बाद में "संतुष्टि" (यानी नेटवर्क जटिलता) के परिवर्तन के आधार पर, और इसे यादृच्छिक बूलियन नेटवर्क (आरबीएन) पर प्रयुक्त करने के आधार पर, एंटीफ्रैगिलिटी का सरल गणना योग्य उपाय प्रस्तावित किया है। वे यह भी दिखाते हैं कि अरबीडोफिसिस थालीआना सेल-चक्र जैसे कई प्रसिद्ध जैविक नेटवर्क अपेक्षित एंटीफ्रागाइल हैं।

एंटीफ्रैगाइल विरुद्ध अनुकूली/संज्ञानात्मक

अनुकूली प्रणाली वह है जो उपयोग के समय उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपने व्यवहार को बदलती है (जैसा कि प्रणाली डिज़ाइन के समय व्यवहार को परिभाषित करने के विपरीत)। इस विशेषता को कभी-कभी संज्ञानात्मक कहा जाता है। जबकि अनुकूली प्रणालियाँ विभिन्न प्रकार के परिदृश्यों (अधिकांशतः प्रणाली डिज़ाइन के समय अज्ञात) के अंतर्गत मजबूती की अनुमति देती हैं, वे आवश्यक रूप से एंटीफ्रैगाइल नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, अनुकूली और एंटीफ्रैजाइल के बीच का अंतर ऐसी प्रणाली के बीच का अंतर है जो अस्थिर वातावरण/परिस्थितियों के अंतर्गत मजबूत है और जो पहले अज्ञात वातावरण में मजबूत है।

गणितीय अनुमानी

तलेब ने साधारण अनुमान का प्रस्ताव रखा[17] नाजुकता का पता लगाने के लिए अगर का कोई मॉडल है , तब नाजुकता उपस्थित होती है जब , मजबूती तब उपस्थित होती है जब , और एंटीफ्रैगिलिटी तब उपस्थित होती है जब , जहाँ

.

संक्षेप में, अनुमानी एक मॉडल इनपुट को उच्च और निम्न समायोजित करना है। यदि समायोजन के बाद मॉडल का औसत परिणाम मॉडल बेसलाइन से बहुत खराब है, तो उस इनपुट के संबंध में मॉडल नाजुक है।

अनुप्रयोग

अवधारणा को व्यवसाय और प्रबंधन में प्रयुक्त किया गया है,[18] भौतिक विज्ञान,[5] संकट विश्लेषण,[4][19] आणविक जीव विज्ञान,[7][20] परिवहन योजना,[8][21] शहरी नियोजन,[22][23] अभियांत्रिकी,[11][24] एयरोस्पेस (नासा),[25]मेगाप्रोजेक्ट प्रबंधन,[26] कंप्यूटर विज्ञान,[11][12][13][27][28] और जल प्रणाली डिजाइन। [29]

कंप्यूटर विज्ञान में, पारंपरिक प्रणाली डिजाइनों पर प्रतिक्रिया करने के लिए एंटीफ्रैजाइल सॉफ्टवेयर मेनिफेस्टो के लिए संरचित प्रस्ताव है।[30] प्रमुख विचार यह है कि डिज़ाइन द्वारा एंटीफ्रैगिलिटी विकसित की जाए ऐसी प्रणाली का निर्माण किया जाए जो पर्यावरण के इनपुट से अच्छा हो।

यात्रा उद्योग में, एक नए प्रकार के बुकिंग लेनदेन के लिए संरचित प्रस्ताव है जो डिफ़ॉल्ट रूप से परक्राम्य और पुनर्चक्रण योग्य है। भंगुर बुकिंग, या साधारण बुकिंग विरोधी के पीछे प्रमुख विचार है यात्रियों के अनिवार्य हानि से बचने के लिए (अग्रिम भुगतान किया गया पैसा अप्रतिदेय है) जब राजनीतिक, चिकित्सा, आर्थिक या व्यक्तिगत घटनाओं में हड़ताल और यात्रा नहीं की जा सकती है।

यह भी देखें

संदर्भ

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  2. ↑ Taleb, N.N.; Douady, R. (2013). "गणितीय परिभाषा, मानचित्रण, और (विरोधी) नाजुकता का पता लगाना". Quantitative Finance. 13 (11): 1677–1689. arXiv:1208.1189. doi:10.1080/14697688.2013.800219. S2CID 219716527.
  3. ↑ Aven, T (2014). "एंटीफ्रैगिलिटी की अवधारणा और जोखिम विश्लेषण के अभ्यास के लिए इसके प्रभाव". Risk Analysis. 35 (3): 476–483. doi:10.1111/risa.12279. PMID 25263809. S2CID 5537979.
  4. ↑ 4.0 4.1 Derbyshire, J.; Wright, G. (2014). "Preparing for the future: Development of an 'antifragile' methodology that complements scenario planning by omitting causation" (PDF). Technological Forecasting and Social Change. 82: 215–225. doi:10.1016/j.techfore.2013.07.001.
  5. ↑ 5.0 5.1 Naji, A., Ghodrat, M., Komaie-Moghaddam, H., & Podgornik, R. (2014). Asymmetric Coulomb fluids at randomly charged dielectric interfaces: Anti-fragility, overcharging and charge inversion. J. Chem. Phys. 141 174704.
  6. ↑ Danchin, A.; Binder, P. M.; Noria, S. (2011). "जीव विज्ञान (और व्यवसाय में) लचीलेपन में एंटीफ्रैगिलिटी और टिंकरिंग जोखिम को प्रबंधित करने के लिए एक कुशल एपिजेनेटिक तरीका प्रदान करता है". Genes. 2 (4): 998–1016. doi:10.3390/genes2040998. PMC 3927596. PMID 24710302.
  7. ↑ 7.0 7.1 Grube, Martin; Muggia, Lucia; Gostinčar, Cene (2013). "Niches and Adaptations of Polyextremotolerant Black Fungi". पॉलीएक्सट्रीमोफिल्स. Cellular Origin, Life in Extreme Habitats and Astrobiology. Vol. 27. pp. 551–566. doi:10.1007/978-94-007-6488-0_25. ISBN 978-94-007-6487-3.
  8. ↑ 8.0 8.1 Levin, J. S., Brodfuehrer, S. P., & Kroshl, W. M. (2014, March). Detecting antifragile decisions and models lessons from a conceptual analysis model of Service Life Extension of aging vehicles. In Systems Conference (SysCon), 2014 8th Annual IEEE (pp. 285-292). IEEE.
  9. ↑ Isted, R. (2014, August). The use of antifragility heuristics in transport planning. In Australian Institute of Traffic Planning and Management (AITPM) National Conference, 2014, Adelaide, South Australia, Australia (No. 3).
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  11. ↑ 11.0 11.1 11.2 11.3 Jones, K. H. (2014). "Engineering Antifragile Systems: A Change In Design Philosophy". Procedia Computer Science. 32: 870–875. doi:10.1016/j.procs.2014.05.504.
  12. ↑ 12.0 12.1 Ramirez, C. A., & Itoh, M. (2014, September). An initial approach towards the implementation of human error identification services for antifragile systems. In SICE Annual Conference (SICE), 2014 Proceedings of the (pp. 2031-2036). IEEE.
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  16. ↑ Pineda, Omar K.; Kim, Hyobin; Gershenson, Carlos (2019-05-28). "संतुष्टि और यादृच्छिक और जैविक बूलियन नेटवर्क के लिए इसके आवेदन के आधार पर एक उपन्यास एंटीफ्रैगिलिटी उपाय". Complexity. 2019: 1–10. doi:10.1155/2019/3728621. ISSN 1076-2787.
  17. ↑ Taleb, Nassim Nicholas; Canetti, Elie; Kinda, Tidiane; Loukoianova, Elena; Schmieder, Christian (2012-08-01). "A New Heuristic Measure of Fragility and Tail Risks: Application to Stress Testing" (in English). Rochester, NY. SSRN 2156095. {{cite journal}}: Cite journal requires |journal= (help)
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  19. ↑ Aven, Terje (2015). "एंटीफ्रैगिलिटी की अवधारणा और जोखिम विश्लेषण के अभ्यास के लिए इसके प्रभाव". Risk Analysis. 35 (3): 476–483. doi:10.1111/risa.12279. PMID 25263809. S2CID 5537979.
  20. ↑ Antoine Danchin; Philippe M. Binder; Stanislas Noria (2011). "जीव विज्ञान (और व्यवसाय में) में एंटीफ्रैगिलिटी और टिंकरिंग जोखिम को प्रबंधित करने के लिए एक कुशल एपिजेनेटिक तरीका प्रदान करता है". Genes. 2 (4): 998–1016. doi:10.3390/genes2040998. PMC 3927596. PMID 24710302.
  21. ↑ Isted, Richard (August 2014). "परिवहन योजना में एंटी-फ्रैगिलिटी ह्यूरिस्टिक्स का उपयोग" (3). Adelaide, South Australia: Australian Institute of Traffic Planning and Management National Conference. Archived from the original on 2016-03-03. Retrieved 2016-02-01. {{cite journal}}: Cite journal requires |journal= (help)
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  23. ↑ Roggema, Rob (2019-02-21). "Design for Disruption: Creating Anti-Fragile Urban Delta Landscapes". Urban Planning (in English). 4 (1): 113–122. doi:10.17645/up.v4i1.1469. ISSN 2183-7635.
  24. ↑ Verhulsta, E (2014). "एंटीफ्रैगिलिटी के लिए सिस्टम और सुरक्षा इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करना" (PDF). Procedia Computer Science. 32: 842–849. doi:10.1016/j.procs.2014.05.500.
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  26. ↑ Atif Ansar; Bent Flyvbjerg; Alexander Budzier; Daniel Lunn (2016). "Big is Fragile: An Attempt at Theorizing Scale". The Oxford Handbook of Megaproject Management, Oxford University Press. arXiv:1603.01416. Bibcode:2016arXiv160301416A. SSRN 2741198.
  27. ↑ Guang, L.; Nigussie, E.; Plosila, J.; Tenhunen, H. (2014). "सार्वजनिक अवसंरचना पर बादलों के लिए एंटीफ्रैगिलिटी की स्थिति". Procedia Computer Science. 32: 856–861. doi:10.1016/j.procs.2014.05.502.
  28. ↑ Lichtman, Marc (2018). "एंटीफ्रैगाइल संचार". Virginia Tech. 12 (1): 659–670. Bibcode:2018ISysJ..12..659L. doi:10.1109/JSYST.2016.2517164. hdl:10919/72267. S2CID 4339184. Retrieved September 27, 2020.
  29. ↑ Goodwill, Joseph E.; Ray, Patrick; Nock, Destenie; Miller, Christopher M. (2021-12-23). "Emerging investigator series: moving beyond resilience by considering antifragility in potable water systems". Environmental Science: Water Research & Technology (in English). 8 (1): 8–21. doi:10.1039/D1EW00732G. ISSN 2053-1419. S2CID 244063552.
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