Моделирование новых матриц Y>m6,Z>m6, соответствующих найденному выше многосмысловому уравнению проведено по математической модели, где отдельно моделировались матрицы U>m6 и Y>m6 такие, что (1/m) U>T>m6U>m6=I>66,Y>m6=U>m6Λ>1/2>nn, затем моделирова лась матрица Z>m6=Y>m6C>т>66. Матрицы Z>m6 и Y>m6 содержат модельные значения неизмеряемых изменчивостей (отклонений от 0), соответствующих неизмеряемым значениям семантических (смысловых) переменных, характеризующих явление «ложное соавторство». Визуализация знаний о весах и z-, y- изменчивостях в случае их зависимости от «стимулирования активности научой работы в вузе» адекватно отражает познающую способность модели.
Только 6-ое смсловое уравнение смысл (y>6) =смысл (z>1) *0.4231Åсмысл (z>2) * (-0.2435) Åсмысл (z3) *0.4000+смысл (z>4) *0.1826Åсмысл (z>5) *0.2300Åсмысл (z>6) *0.2600 с семантическими переменными является имеющим практически смысл решением Когнитивной Моделью Ситуации с Ложным Соавторством. Найдем модельные значения y- и z—отклонений, являющихся числовыми переменными математической модели, соответствующей своему смысловому уравнению смысл (y>i6) =смысл (z>i1) *0.4231Åсмысл (z>i2) * (-0.2435) Åсмысл (z>i3) *0.4000Åсмысл (z>i4) * 0.1826Åсмысл (z>i5) *0.2300 Åсмысл (z>i6) *0.2600 со своими семантическими 7 переменными смысл (z>i1),…,смысл (z>i6), смысл (y>i6), i=1,…,m. Смысли z—отклонений заданы в исходных данных решаемой задачи, смысл y-отклонений смысл (y>i6) мы конструировали выше. Математическая модель состоит из матриц U>m6 и Y>m6 таких, что (1/m) U>T>m6U>m6=I>66,Y>m6=U>m6Λ>1/2>nn, Z>m6=Y>m6C>т>66. При этом верны равенства Λ>66= (1/m) Y>T>m6Y>m6, C>66= (1/m) Z>T>m6Y>m6, где матрица C>66 по построению (после решения решения Оптимизационной задачи 2) является матрицей псевдособственных векторов: CC>т=I>nn, >CтC¹I>nn. Матрица Y> (t)> m6, t=1,…,µ, обеспечивает случайность будущих значений y- и z—отклонений из матриц Y> (t)> m6. Z> (t)> m6. В матрице Y>m6 элементы j—го столбца y>1j,y>2j,…,y>mj (j-ая y-переменная, j=1,…,6) имеют среднее арифметическое, равное нулю: (1/m) (y>1j+y>2j+ …+y>mj) =0, и дисперсию равную λ>j: (1/m) (y>2>1j+y>2>2j+ …+y>2>mj) =λ>j, при этом сумма дисперсий равна 6: λ>1+…+λ>6=6. Матрицы Y>m6,Z>m6=Y>m6C>T>66,, приведены в Таблицах 5.7 и 5.8. Из 6 вновь выявленных модельных смысловых уравнений, образующих систему, практическую ценность имеет только смысловое уравнение вида смысл (y>i6) =смысл (z>i1) *0.4231Åсмысл (z>i2) * (-0.2435) Å смысл (z>i3) *0.4000Åсмысл (z>i4) *0.1826Åсмысл (z>i5) *0.2300Åсмысл (z>i6) *0.2600. Остальные уравнения из системы проанализируем в отдельном исследовании. В нашем уравнении y-фактор y>6 влияет на 6 модельные «веса» 0.4231, (-0.2435), 0.4000, 0.1826, 0.2300,0.2600. они отражают их относительные силы воздействия на y-фактор y>6 (при 16 исходных индикаторах).
Для семантической переменной смысл (y>6) с исходным смыслом смысл (y>6) =«стимулирование активности научой работы (в т. ч. „публикации в Скопусе“) студентов, магистрантов» нами получено смысловое уравнение с модельными параметрами. Они и смысли изменчивостей дали, как показано выше, уравнение с известными смыслами и слчайными значениями z>k проявлений смыслов смысл (z>k), k=1,…,6, k-ых z-переменных z>k. Уравнение состоит из слагаемых вида: z>ik*с>kj, i=1,…,m; j=1,….,6, i – номер момента времени измерения, j – номер z-переменной.
Далее моделируются случайные матрицы значений y-изменчивостей Y>m6. z-изменчивостей Z>m6. соответствующих своим системам многосмысловым уравнениям с известными и неизвестными семантическими (смысловыми) переменными. При моделировании Y>m6 моделируется (после преобразования матрицы V