
- •7. Разработка эффективных алгоритмов: методы «Разделяй и влавствуй» и динамическое программирование.
- •2. Общие принципы код-я информации и формы ее представления в эвм
- •5. Анализ алгоритмов сортировки: обменная сортировка методом «пузырька», метод «простого выбора».
- •17. Анализ алг-мов поиска: послед-ый поиск в неупорядоч .Массиве, бинарный поиск в упорядоч. Массиве.
- •6. Разработка эффективных алгоритмов: методы «Разделяй и влавствуй» и «Балансировки».
- •8. Разработка эффективных алгоритмов: методы жадные алгоритмы. Задача о выборе заявок. Принцип жадного выбора.
- •Задача о выборе заявок
- •9. Алгоритм: содержательный и формализованный подходы к понятию «алгоритм». Свойства алгоритма и способы его описания.
- •21. Классификация ппо. Текстовые редакторы, издательские системы. Технологии обработки текстовой информации.
- •10.Линейность, ветвление и цикл. Их реализация в языках программирования.
- •4. Задача сортировки. Алгоритмы сортировки. Сортировка и индексирование.
- •12. Логические яп. Декларативность программ. Решение логических задач.
- •13. Функц яп. Декларативность прогтамм. Лямбда-исчислениею
- •29. Накопители инф-ции, принципы их действия. Физ. И лог. Стр-ра диска.
- •14. Языки программирования. Основные элементы. Обзор и классификация. Методологии программирования.
- •15. Понятие типа данных. Простые (базовые) типы данных. Ссылочный тип.
- •16. Структурированные типы данных (массивы, записи, множества, файлы)
- •18. Объектно-ориентированное программирование. Инкапсуляция. Наследование. Полиморфизм.
- •19. Программное обеспечение эвм. Операционные системы. Развитие ос. Оболочки ос.
- •20. Программное обеспечение эвм. Сервисные программы (антивирусы, архиваторы, дефрагментаторы, диагностика и отладка).
- •22. Классификация ппо. Табличная организация информации. Табличные модели. Табличные процессоры.
- •11. Подпрограммы. Их реализ. В яп. Рекурсия, модул. Пр-ние
- •23. Классификация ппо. Базы данных. Проектирование баз данных. Субд.
- •25. Реляционная алгебра. Операции над таблицами.
- •26. Эвм как средство обработки информации. Класс-кация эвм. Перспективы раз-ия вт
- •45. Нейр. Сети. Одн. Перцептр. Актив. Ф-ия. Лог. Операц. На основе прст. Перцептр.
- •27. Понятие архитектуры эвм. Центральные устройства эвм, их наз-е и характеристики
- •28. Устройства ввода и вывода информации, их назначения и функции.
- •30. Базовая эталонная модель взаимодействия открытых систем международной организации стандартизации и ее значение в развитии телекоммуникации.
- •Взаимодействие уровней модели osi
- •31. Протоколы общения компьютеров в сети (ip, tcp, udp, ftp, smpt, http, nntp) и интерфейсы. Области взаимодействия открытых сетей.
- •32. Принципы функционирования локальных вычислительных сетей. Основные компоненты и типы лвс. Одноранговые сети. Сети на основе сервера. Комбинированные сети.
- •33. Основные типы кабельных сред передачи данных. Узкополосная и широкополосная передача сигналов. Асинхронная передача и автоподстройка. Сетевой адаптер.
- •34. Беспроводные сети. Передача "точка-точка". Инфракрасные лазерные лвс. Беспроводные лвс с радиопередачей. Мобильные сети.
- •35. Классификация моделей. Моделирование физических процессов. Понятие вычислительного эксперимента, его этапы и фазы. Области применения вычислительного эксперимента.
- •36. Моделирование стохастических систем. Моделирование случайных величин с равномерным распределением. Методы проверки случайности данных.
- •37. Приближенное число. Абсолютная и относительная погрешности. Виды, основные источники, способы устранения погрешностей.
- •38. Решение уравнений методами бисекций и итераций.
- •40. Постан. З-чи интер-ния. Интер-ный многоч. Сплайны.
- •43. Обработка результатов наблюдений. Уточнение параметров методом средних и методом наименьших квадратов.
- •44. Нечеткая логика. Ф. Принадлежности. Ф. Ограничения. Основные операции в нечеткой логике.
- •46. Нейр. Сети. Обуч. С пом-ю алгор. Обр. Распр.
- •54. Алгебра высказываний. Нормальные формы. Совершенные нормальные формы. Теорема существования нормальной формы. Приложение алгебры высказываний к логико-математической практике.
- •47. Знания. Классификация. Экспертные системы. Искусственный интеллект
- •48. Представление знаний (логическая модель, семантические сети, фреймы, продукции).
- •49. Представление задачи оптимизации в канонической, стандартной и матричной форме. Постановка задачи линейного программирования. Математическая модель все типов задач линейного программирования.
- •50. Решение задач линейного программирования графическим методом.
- •1. Система огранич-й представл. В канонич. Видет
- •2. Пусть система огр-ий злп представлена в виде:
- •3. Пусть система ограничений злп представлена в виде
- •52. Элементы теории двойственности. Прямая и двойственная задачи линейного программирования. Основные теоремы двойственности. Применение двойственного симплексного метода.
- •53. Основные понятия теории графов. Степень вершины графа. Ориентированные графы, связные графы и компоненты связности. Понятие взвешенного графа. Способы задания графа.
26. Эвм как средство обработки информации. Класс-кация эвм. Перспективы раз-ия вт
Осн. назн-ие ЭВМ – хр-ие и обраб-ка инф-ии. Поэтому необ-мы знания не только об арх-ре ЭВМ, но и об устр-ве и р-те его процессора, о предст-ииинф-ии в памяти ЭВМ, о языке команд процессора. Слово «к-р» озн-ет «вычислитель». Но к-ры в отличии от арифмометров позв-ют проводить без участия чел-ка сложные послед-сти выч. операццй по заранее заданной инструкции – программе. Для хран-ия данных и рез-тов выч-ий к-ры сод-т память. К-ры созд-сь для числен. расчетов, но оказалось, что они м. обраб-ть и др. виды инф., т.к. практически все они м. быть предст-ны в числ. форме. Для обраб-ки разл. инф-ии на ЭВМ необх. иметь ср-ва для преобр-ия нужного вида инф. в числ. форму и обр-но. В данное время ЭВМ превр-сь в универс. ср-во для обраб-ки всех фидов инф-ии, исп. чел-ком. Для обраб-ки на ЭВМ инф-ии, отличной от числовой исп-ся кодировка символов (соотв-ие м/у символом и числом). ЭВМ обычно р-ет в двоичной СС, а единицей инф. в к-ре явл-ся 1 бит – двоичный разряд, кот. приним. зн-ие 0 или1. Класс-ия ЭВМ По поколениям (нестрогая кл-ия по степени раз. аппаратных и прогр. ср-в): 1) 1946 – вакуумно-ламповые технологии, память на ртутных линиях зад-ки барабанах эл-луч. трубках. Ввод/вывод: перфоленты, перфокарты, магн. ленты, печат. устр-ва. Впервые реализ. концепция хранимой прог-ммы. 2) 1955 – замена лампы на транзисторы, возросло быстродействие, снизилось потребление энергии, память – на магнит. сердечниках,, исп-ие первых ЯП высокого уровня. 3) 1964 – микросхемы малой и сред. спени интеграции, возн. пон-ие арх-ры ЭВМ, появилась кэш-память 4) 1975 - большие и сверхбольшие инт. схемы, исп-сь быстродейств. с-мы памяти на инт. схемах. По мощности (условно): малые, средние, большие, суперЭВМ. По области прим.: универс., специализир-ые. По пр-пу действия: цифровые (раб-ют с дискрет. сигналами), аналоговые. По степени параллелизма в обраб. инф. 1) послед-ые (! процессор), 2) с параллельн. вводом/выводом: по быстродейств. внеш. устр-в: быстрые (селекторные), медленные (мультиплексные) 3) параллельные (неск. центр. проц). По взаимод-ию центр. проц. и внутр. памяти: одиноч. поток ком-д – один. поток данных (ОКОД); ОКМД; МКОД, МКМД. Что впереди? В 1990-х гг. микроэлектроника подошла к пределу, разрешенному физическими законами. Фантастически высока плотность упаковки компонентов в интегральных схемах и почти предельно велика возможная скорость их работы. В совершенствовании будущих ЭВМ видны два пути. На физическом уровне это переход к использованию иных физических принципов построения узлов ЭВМ — на основе оптоэлектроники, использующей оптические свойства материалов, на базе которых создаются процессор и оперативная память, и криогенной электроники, использующей сверхпроводящие материалы при очень низких температурах. На уровне совершенствования интеллектуальных способностей машин, отнюдь не всегда определяемых физическими принципами их конструкций, постоянно возникают новые результаты, опирающиеся на принципиально новые подходы к программированию. Уже сегодня ЭВМ выигрывает шахматные партии у чемпиона мира, а ведь совсем недавно это казалось совершенно невозможным. Создание новейших информационных технологий, систем искусственного интеллекта, баз знаний, экспертных систем продолжатся. Наконец, уже сегодня огромную роль играют сети ЭВМ, позволяющие разделить решение задачи между несколькими компьютерами. В недалеком будущем и сетевые технологии обработки информации станут, по-видимому, доминировать, существенно потеснив персональные компьютеры (точнее говоря, интегрировав их в себя).