1 (1.1)Понятие модели. Материальные модели и их краткая характеристика.

2(1.2) Понятие модели. Абстрактные модели и их краткая характеристика

3(1.3) Понятие моделирование. Цели моделирования. Виды моделирования.

4(1.4) Основные понятия компьютерного моделирования.

5(1.5) Основные этапы компьютерного моделирования.

11. (2.2) виды моделей данных и их структурные элементы

12. (2.3) Реляционная база данных: основные термины, определения и требования к её разработке

13. (2.4) Общие принципы проектирования баз данных.

14.(2.5) Системы управления базой данных: определения и её функции. Основные объекты СУБД: таблица, форма, отчет, запрос. Виды запросов.

15.(3.1) Понятие алгоритма. Свойства алгоритмов. Способы представления алгоритмов. Блоки, используемые для построения блок-схем и их функции.

16 (3.2).Базовые алгоритмические конструкции. Базовая структура "следование" (линейная структура).

17(3.3). Базовая структура "ветвление"

18(3.4) Базовая структура "цикл"

19(3.5) Понятие стиля программирования и проектирования программ.

20(3.6) Объектно-ориентированное проектирование: понятия объекта, свойства, метода, события, класса. Методика объектно-ориентированного проектирования.

1 (1.1)Понятие модели. Материальные модели и их краткая характеристика.

Модель-это объект, который замещает оригинал и отражает наиболее важные для данного исследования свойства оригинала.

Материальные(натурные)-это модели, основанные на чем-то объективном, сущ. независимо от человеческого сознания:

а) физические(глобус, автомодель и т.п.)

б) аналоговые - основанные на процессах аналогичных изучаемому (например, процессы в эл. цепях явл. аналогичными многим хим., биологическим и физ. И могут быть использованы для их моделирования).

2(1.2) Понятие модели. Абстрактные модели и их краткая характеристика

Модель-это объект, который замещает оригинал и отражает наиболее важные для данного исследования свойства оригинала.

Абстрактные(идеальные)-это модели связанные с человеческим мышлением,воображением,восприятием:

а) вербальные(текстовый)-представляет собой последовательность предложений естественного языка для описания той или иной области действительности (н-р ПДД).

б) мат.модели-знаковые модели,использующие мат.методы (н-р, модель планеты,представленная в виде сложной системы ур-ий,которая описывает некий процесс.)

в) информационные-модели описывающие инф.процессы в системе самой разнообразной природы.

3(1.3) Понятие моделирование. Цели моделирования. Виды моделирования.

Моделирование-это один из основных методов познания,явл. формой отражения действительности и заключается в воспроизведении св-в реальных объектов,процессов или с помощью абстрактного описания.

Цели моделирования

1. Изучение поведения объекта,на примере укрупненной или уменьшенной модели.

2. Прогнозирование будущего состояния или поведения системы.

3. Постановка экспериментов над моделью с последующей интерпритацией их результатов применительно к моделируемой системе.

4. Обучение специалистов.

Виды моделирования

1. Концептуальное моделирование. Совокупность известных представлений об исследуемом объекте, истолковывается с помощью спец. Знаков,символов,операций над ними или с помощью естественных и искусственных языков.

2. Физическое моделирование. Модель и моделируемый объект представлют с собой реальные объекты или процессы единой или различной природы. Причем между процессами в объекте-оригинале и в модели выполняется соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений.

3. Структурно-функциональное моделирование. Моделями являются схемы (блок-схемы),графики, чертежи, диаграммы, таблицы дополненные спец. Правилами их объединения и преобразования.

4. Математическое моделирование. Построение модели, осущ. средствами математики и логики.

5. Имитационное(компьютерное)моделирование. Логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера. Усугубляет недостатки математического моделирования, но практически свободно от ограничений на класс решаемых задач. Сфера применения - сложные случайные процессы.