- •Материалы к вопросам Автор-составитель: Миняйлова Елена Леонидовна
- •1 Диссертация как документ-контейнер сложной структуры
- •2 Способы систематизации научной информации средствами информационных технологий
- •3 Способы автоматизации работы с понятийным аппаратом в научно-исследовательской деятельности (словарь-тезаурус, ссылки на источники литературы и т.П.)
- •4 Понятия информации и информационных технологий.
- •5. Информатизация и компьютеризация
- •6 Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности
- •7. Информационные технологии сбора, хранения и быстрой обработки научной информации
- •8 Вычислительная техника, классификация компьютеров по применению
- •9 Проблемы и риски внедрения информационных технологий в общественной практике
- •10. Периферийные устройства. Электронная оргтехника
- •11. Техническое и программное обеспечение современных процедур научной деятельности.
- •12.Понятие модели. Основные принципы и этапы моделирования.
- •13. Компьютерное моделирование
- •14. Математическое обеспечение информационных технологий
- •15. Пакеты прикладных программ по статистическому анализу данных
- •16. Возможности и особенности пакета Statgraphics
- •17. Пакет Statgraphics. Одномерный статистический анализ: оценка числовых характеристик, подбор закона распределения случайных величин
- •18. Пакет Statgraphics. Сравнение нескольких случайных величин: сравнение числовых характеристик и законов распределения
- •19. Пакет Statgraphics. Анализ зависимостей между величинами: регрессионный и корреляционный анализ. Анализ временных рядов
- •20. Пакет Statgraphics. Многомерный анализ: метод главных компонент, кластерный, дискриминантный анализ
- •21. Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей
- •22. Имитационные эксперименты. Язык имитационного моделирования gpss - возможности, структура
- •23. Назначение и состав универсальной интегрированной компьютерной математики matlab
- •24.Интерфейс системы, основные объекты и форматы чисел matlab.
- •25.Операторы и функции в matlab.
- •26. Матричные вычисления в MathCad
- •27. Построение графиков
- •28. Основы программирования в MathCad
- •29. Текстовые и табличные процессоры
- •30. Анализ данных средствамиExcel
- •31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
- •1. Общие сведения
- •2. Основные встроенные статистические функции
- •3. Анализ выборок и совокупности
- •4. Инструмент анализа Описательная статистика
- •5. Инструмент Гистограмма
- •6. Ранг и Персентиль
- •32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
- •7. Генерирование случайных чисел
- •8. Построение выборок из генеральной совокупности
- •9. Вычисление скользящего среднего
- •10. Линейная и экспоненциальная регрессии
- •33. Корреляционно-регрессионный анализ в msExcel
- •Однофакторный регрессионный анализ с применением инструмента регрессии
- •34 Поиск корней уравнения с помощью подбора параметра в ms Excel
- •35 Поиск решения. Решение задач оптимизации средствами ms Excel
- •36. Системы подготовки презентаций.
- •37 Основы web-дизайна
- •38 Основы использования языка html
- •Раздел 1
- •Раздел 2
- •Раздел 1
- •Раздел 2
- •39. Сервисные инструментальные средства.
- •40. Основы компьютерной графики.
- •41 Возможности и назначение AutoCad.
- •42 Разработка проекта в системе Autocad
- •43 Модели представления данных. Типы, структуры данных.
- •44 Базы и банки данных. Основы проектирования баз данных.
- •45 Реляционные сетевые и иерархические базы данных
- •46. Системы управления базами данных субд
- •47. Объекты ms Access
- •48. Построение различных типов запросов в ms Access
- •1 Создание запроса на выборку при помощи мастера
- •2 Создание запроса на выборку без помощи мастера
- •3. Создание запроса с параметрами, запрашивающего ввод условий отбора при каждом запуске
- •49. Формы и отчеты в ms Access
- •50. Основы программирования на языке Visual Basic for Applications
- •51. Базы знаний
- •52. Компьютерные сети: Локальные, корпоративные, региональные, глобальные.
- •53. Службы сети Интернет
- •54. Работа с почтовым клиентом.
- •55 Планирование совместной деятельности в корпоративной сети с помощью почтовых программ.
- •56. Работа со средствами навигации в www
- •57 Методы и средства поиска информации в Интернет
- •1 Поисковые системы
- •3. Каталоги интернет-ресурсов
- •58. Деловые интернет-технологии
- •59. Проблемы защиты информации.
- •60. Организационные методы защиты информации
- •61. Технические и программные методы защиты локальных данных
- •62.Технические и программные методы защиты распределённых данных.
- •1) Служба www
- •2) Электронная цифровая подпись (эцп)
- •63 Тенденции развития информационных технологий
- •64. Пути решения проблемы информатизации общества
- •65. Новые технические средства и программные продукты, интеллектуализация средств
- •66. Внедрение информационных технологий (ит) в образование
- •Глава 1 общие положения
- •Глава 2 государственное регулирование и управление в области информации, информатизации и защиты информации
- •Глава 3 правовой режим информации
- •Глава 4 распространение и (или) предоставление информации
- •Глава 5 информационные ресурсы
- •Глава 6 информационные технологии, информационные системы и информационные сети
- •Глава 7 защита информации
- •Глава 8 права и обязанности субъектов информационных отношений. Ответственность за нарушение требований законодательства об информации, информатизации и защите информации
- •Глава 9 заключительные положения
- •9 Августа 2010 г. № 1174
- •Глава 1 общие положения
- •Глава 2 состояние развития информационного общества
- •Глава 3 цель, задачи и условия развития информационного общества
- •Глава 4 факторы развития информационного общества
- •Глава 5 приоритетные направления развития информационного общества
- •Глава 6 показатели системы мониторинга
- •Глава 7 механизм реализации настоящей стратегии
- •Глава 8 ожидаемые результаты от реализации настоящей стратегии
14. Математическое обеспечение информационных технологий
В основе любого инструмента информационных технологий лежат математические модели, методы и алгоритмы – математическое обеспечение.
Математическое обеспечение информационных технологий - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функционирования комплекса технических средств.
К средствам математического обеспечения относятся:
-средства моделирования процессов управления;
-типовые задачи управления;
-методы математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др.
Математической моделью называют систему математических соотношений, описывающих процесс или явление, а операции по составлению и изучению таких моделей называют математическим моделированием. (как пример можно привести MATLAB - это средство математического моделирования, обеспечивающее проведение исследований практически во всех известных областях науки и техники. При этом структура пакета позволяет эффективно сочетать оба основных подхода к созданию модели: аналитический и имитационный. А так же ряд других пакетов, таких как MathCad, Mathematica, Maple, Scilab и др.) Математическое программирование — дисциплина, изучающая теорию и методы решения задачи оптимизации.. К методам математического программирования относят: Линейное программирование, нелинейное программирование, целочисленное программирование, динамическое программирование, теория графов, стохастическое линейное программирование, геометрическое программирование, задачи теории массового обслуживания и др.
Математическое обеспечение (МО) состоит из алгоритмического и программного.
Алгоритмическое обеспечение (АО) - это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов, используемых в системе для решения задач и обработки информации.
Программное обеспечение (ПО) подразделяется на общее и специальное ПО. Общее программное обеспечение (ОПО) - это машинно-ориентированное ПО. Оно реализовано в виде операционной системы, которая управляет работой УВК (супервизор, монитор), тестовых программ и системы программирования, автоматизирующей процесс написания и отладки прикладных программ на языках высокого уровня. Специальное программное обеспечение (СПО) является проблемно-ориентированным и реализуются в виде комплекса программ решения конкретных задач ИС. Оно подразделяется на общесистемное и прикладное программное обеспечения.
Прикладные и обеспечивающие программы формируются, прежде всего, на базе математических методов. В тех случаях, когда для решения той или иной актуальной задачи не удается подобрать математический метод, используются эвристические алгоритмы.
При этом следует помнить, что каждый из методов может быть применен для решения различных по специфике задач пользователей. И наоборот: одна и та же задача может решаться с помощью различных методов. Важнейшие математические методы представлены в виде некоторых укрупненных группировок:
Линейное программирование – линейное преобразование переменных в системах линейных уравнений. Сюда следует отнести: симплекс-метод, распределительный метод, метод разрешающих множителей, статический матричный метод решения материальных балансов.
Дискретное программирование представлено двумя классами методов: локализационные и комбинаторные методы. К локализационным относятся методы линейного целочисленного программирования. К комбинаторным – метод ветвей и границ, который используется для построения графиков производства и т.п.
Математическая статистика применяется для корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализов различных явлений и процессов. Корреляционный анализ применяется для установления тесноты связи между двумя или более стохастически независимыми явлениями или процессами.
Регрессионный анализ устанавливает зависимость случайной величины от неслучайного аргумента. Дисперсионный анализ используется для установления зависимости результатов наблюдений от одного или нескольких факторов в целях выявления важнейших. Методы математической статистики используются также для прогностических экономических расчетов.
Динамическое программирование применяется для планирования и анализа экономических процессов во времени. Динамическое программирование представляется в виде многошагового вычислительного процесса с последовательной оптимизацией целевой функции. Сюда следует отнести и имитационное моделирование.
Теория игр представляется рядом методов, использующихся для определения стратегии поведения конфликтующих сторон. Известные методы можно разделить на два класса – точные и приближенные (итеративные). Условно точная игра может, например, реализовываться на основе линейного программирования путем определенного упорядоченного перебора матрицы-игры. Реализация игры на основе приближенных методов имеет несколько вариантов, но каждый из методов основан на аналитическом осмыслении стратегии на каждом шаге (в каждой партии) с целью совершенствования поведения на последующих шагах (в следующих партиях).
Теория массового обслуживания (и родственное ей направление – теория управления запасами) включает большой класс экономических задач, где на основе теории вероятностей оценивается, например, мощность или количество агрегатов, обслуживающих какой-либо производственный процесс, численность ремонтных рабочих, запасы ресурсов и т.п. в зависимости от характера спроса на них. При этом многие задачи управления запасами формализуются как задачи массового обслуживания и алгоритмически представляются как эвристические модели.
Параметрическое программирование является разновидностью линейного программирования, где коэффициенты при переменных линейного функционала, или коэффициенты при переменных системы линейных уравнений, или те и другие коэффициенты зависят от некоторого параметра. К этому направлению может быть отнесен динамический матричный метод решения материальных балансов.
Стохастическое программирование делится на статистическое и динамическое. В статистических задачах исследуемые параметры являются случайными величинами на определенном этапе. В динамических задачах имеют дело со случайными последовательностями. Большинство статистических задач сводится к задачам линейного программирования. Динамические задачи являются предметом так называемого Марковского программирования.
Нелинейное программирование относится к наименее изученному (применительно к экономическим явлениям и процессам) математическому направлению. Большинство изученных численных методов нелинейного программирования посвящено решению задач квадратичного программирования на основе симплекс-метода.
Теория графов – направление математики, где на основе определенной символики представляется формальное (схематическое) описание взаимосвязанности и взаимообусловленности множества работ, ресурсов, затрат и т.п. Набольшее практическое применение получил так называемый сетевой график (сетевой метод). На основе этой формализации с помощью эвристических или математических методов осуществляется исследование выделенного множества на предмет установления оптимального времени производства работ, оптимального распределения запасов и т.п. Одним из методов формализованного исследования является линейное и нелинейное программирование на базе симплекс-метода.