15. Прецедент: Прямая покупка имущества

Имя прецедента: Прямая покупка имущества Сводка: Ломбард осуществляет прямую покупку объекта у клиента по фиксированной цене, минуя процедуру оформления займа под залог. Актёр: Клиент Зависимость: Расширяет прецедент «Регистрация залога», включает прецедент «Авторизация» Предусловие: Клиент авторизован в системе и выбирает опцию продажи имущества вместо его залога. Основной поток:

1. Включить прецедент «Авторизация».

2. Включить прецедент «Регистрация залога»: у клиента есть выбор не оформлять займ под залог, а сразу продать имеющуюся вещь.

3. Клиент заходит в профиль.

4. После успешного входа клиент может подать заявку на регистрацию залога.

5. Клиент выбирает опцию прямой покупки имущества в личном кабинете.

6. Система предлагает форму для ввода информации об объекте (характеристики, состояние, бренд и т.д.).

7. Клиент заполняет форму и отправляет запрос на прямую покупку.

8. Оператор проводит оценку объекта и определяет фиксированную цену для покупки.

9. Система отображает клиенту предложенную цену.

10. Клиент подтверждает согласие на продажу по указанной цене.

11. Оператор оформляет договор купли-продажи, фиксируя продажу объекта ломбарду.

Альтернативный поток:

1. Если клиент не согласен с предложенной ценой, процесс прямой покупки отменяется, и клиент может выбрать оформление залога.

Постусловие: Имущество продано ломбарду, и договор купли-продажи оформлен.

ПРИМЕР РАСЧЁТА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СВЯЗНОСТИ

Рассмотрим некоторую модель и исходные данные функциональной связности данных

Рис.2 – Модель функциональной связности данных

Частота активизации процессов Fp 1/сек

Fp = || 10 1 1||

Рассчитать функциональную связность:

D1, D2, D3, D4, D5

(D1, D2, D3, D4), D5

((D1, D2), D3), D4, D5

KS = W(S)/ N**2

KSin = W(Si,i)/N**2

KSOin = KSin / KS = W(Si,i)/ W(S)

Произведем расчет.

Матрица B (связи между процессами P1-P3 и данными D1-D5):

Матрица C (совместных использований данных другими процессами):

Строка 1 1 0 1 1: D1 D1 совместно используются P1

D1 D2 совместно используются P1

D1 D3 совместно не используются

D1 D4 совместно используются P1

D1 D5 совместно используются P1

Строка 1 1 0 1 1: D2 D1 совместно используются P1

D2 D2 совместно используются P1 или P3

D2 D3 совместно не используются

D2 D4 совместно используются P1 или P3

D2 D5 совместно используются P1 или P3

Строка 0 0 1 1 0: D3 D1 совместно не используются

D3 D2 совместно не используются

D3 D3 совместно используются P2

D3 D4 совместно используются P2

D3 D5 совместно не используются

Строка 1 1 1 1 1: D4 D1 совместно используются P1

D4 D2 совместно используются P1 или P3

D4 D3 совместно используются P2

D4 D4 совместно используются P1 или P2 или P3

D4 D5 совместно используются P1 или P3

Строка 1 1 0 1 1: D5 D1 совместно используются P1

D5 D2 совместно используются P1 или P3

D5 D3 совместно не используются

D5 D4 совместно используются P1 или P3

D5 D5 совместно используются P1 или P3

Чтобы учесть число процессов P1-P3, использующих совместно данные D1-D5, необходимо перемножить матрицы B и B^T стандартным образом:

Матрица A в графическом виде:

Рис.3 – Матрица А в графическом виде

Строка 1 1 0 1 1: D1 D1 совместно используются 1 процессом

D1 D2 совместно используются 1 процессом

D1 D3 совместно не используются

D1 D4 совместно используются 1 процессом

D1 D5 совместно используются 1 процессом

Строка 1 2 0 2 2: D2 D1 совместно используются 1 процессом

D2 D2 совместно используются 2 процессами

D2 D3 совместно не используются

D2 D4 совместно используются 2 процессами

D2 D5 совместно используются 2 процессами

Строка 0 0 1 1 0: D3 D1 совместно не используются

D3 D2 совместно не используются

D3 D3 совместно используются 1 процессом

D3 D4 совместно используются 1 процессом

D3 D5 совместно не используются

Строка 1 2 1 3 2: D4 D1 совместно используются 1 процессом

D4 D2 совместно используются 2 процессами

D4 D3 совместно используются 1 процессом

D4 D4 совместно используются 3 процессами

D4 D5 совместно используются 2 процессами

Строка 1 2 0 2 2: D5 D1 совместно используются 1 процессом

D5 D2 совместно используются 2 процессами

D5 D3 совместно не используются

D5 D4 совместно используются 2 процессами

D5 D5 совместно используются 2 процессами

Матрица A_F частот использования данных D1-D5:

,

где операция ** – операция поразрядного умножения каждой строки матрицы B на вектор-строку F_p.

1. D1, D2, D3, D4, D5

Матрица S, определяющая относительную частоту совместного использования данных путем нормирования матрицы A_F. Для этого на каждый диагональный элемент необходимо разделить элементы соответствующих строк:

Тогда:

Матрица в графическом виде:

Рис.4 - Матрица S в графическом виде D1, D2, D3, D4, D5.

Пусть W(S) – сумма всех элементов матрицы S:

Коэффициент связности структуры K_S:

Коэффициенты внутренней и внешней связностей (K_Sin и K_Sout):

где W(S_ii) – сумма диагональных элементов S, W(S_ij) – сумма элементов S кроме диагональных

Относительные коэффициенты внутренней и внешней связностей (K_{S_Oin} и K_{S_Oout}):

2. (D1, D2, D3, D4), D5

Рис.5 - Матрица S в графическом виде D1, D2, D3, D4, D5 с выделением блоков.

S_1234,5 = (S_1,5 + S_2,5 + S_4,5) / 3 = (1 + 1 + 0.92) / 3  0.97

S_5,1234 = (S_5,1 + S_5,2 + S_5,4) / 3 = (0.91 + 1 + 1) / 3  0.97

S_1234,1234 = (S_1,1 + S_2,2 + S_3,3 + S_4,4 + S_1,2 + S_2,1 + S_1,4 + S_4,1 + S_2,4 + S_4,2 + S_3,4 + S_4,3)/ 2⁴ = (1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0.91 + 1 + 0.83 + 1 + 0.92 + 1 + 0.08) / 16  0.67

Получившаяся диаграмма:

Рис.6 – Матрица S в графическом виде (D5), (D1, D2, D3, D4)

3. ((D1, D2), D3), D4, D5

Рис.7 - Матрица S в графическом виде D1, D2, D3, D4, D5 с выделением блоков.

S_12,5 = (S_1,5 + S_2,5) / 2 = (1 + 1) / 2 = 1

S_12,4 = (S_1,4 + S_2,4) / 2 = (1 + 1) / 2 = 1

S_5,12 = (S_5,1 + S_5,2) / 2 = (0.91 + 1) / 2 = 0.96

S_4,12 = (S_4,1 + S_4,2) / 2 = (0.83 + 0.92) / 2  0.88

S_12,12 = (S_1,1 + S_2,2 + S_1,2 + S_2,1) / 2² = (1 + 1 + 1 + 0.91) / 4  0.98

Диаграмма после первого пересчёта:

Рис.8 – Матрица S в графическом виде (D1, D2), D3, D4, D5.

S_123,5 = S_12,5 / 1 = 1

S_123,4 = (S_12,4 + S_3,4) / 2 = (1 + 1) / 2 = 1

S_5,123 = S_5,12 / 1 = 0.96

S_4,123 = (S_4,12 + S_4,3) / 2 = (0.88 + 0.08) / 2 = 0.48

S_123,123 = (S_12,12 + S_3,3) / 2² = (0.98 + 1) / 4  0.5

Получившаяся диаграмма:

Рис.9 – Матрица S в графическом виде (D1, D2, D3), D4, D5.

Вывод:

№	Вид объединения	KS	KSin	KSout	KS_Oin	KS_Oout
1	D1, D2, D3, D4, D5	0.7	0.2	0.5	0.29	0.71
2	(D1, D2, D3, D4), D5	0.9	0.42	0.49	0.47	0.54
3	((D1, D2), D3), D4, D5	0.87	0.28	0.6	0.32	0.69

Наилучшим с точки зрения показателя K_{S_Oin} является второе объединение (K_{S_Oin} = 0.47), он также характеризуется наилучшим значением коэффициента внутренней связанности K_Sin = 0.42.

ПРИМЕР РАСЧЁТА ИНФОРМАЦИОННОЙ СВЯЗНОСТИ

Имеются следующие исходные данные:

Рис.10 - Исходные данные для расчёта информационной связности.

Составим матрицу B – матрицу связей между процессами P1-P4 и данными D1-D4:

Для того, чтобы учесть количество данных, совместно используемых процессами P1-P4, перемножим матрицы и стандартным образом:

=

=

Изобразим матрицу в графическом виде:

Рис.11 – Матрица А в графическом виде

Далее найдём матрицу :

где операция " " – поразрядное умножение матрицы на вектор-строку

*

=

1. P1,P2,P3,P4

Построим матрицу S относительных частот совместного использования процессов данными путём нормирования матрицы . Для этого разделим элементы каждой строки матрицы на диагональный элемент с соответствующем номером:

Теперь изобразим матрицу в графическом виде:

Рис.12 - Матрица S в графическом виде P1, P2, P3, P4.

Коэффициент связности структуры K_S рассчитаем по следующей формуле:

Также мы можем найти коэффициенты внутренней и внешней связностей – и :

где – сумма диагональных элементов матрицы , а – сумма оставшихся элементов. Итак, получаем следующие значения:

Отсюда мы можем получить относительные коэффициенты внутренней ( ) и внешней ( ) связей:

2) P1,(P2,P3),P4

Остальные связи остануться таким же, так как P3 взаимодействует только с собой.

Рис.13 - Матрица S в графическом виде P1, (P2, P3), P4

S =

3) P1,((P2,P3),P4)

Рис.14 - Матрица S в графическом виде P1, (P2, P3, P4)

S =