Ответы на билеты по информатике МПФ / 17

Билет №17

1. Назначение баз данных. Текстографические и фактографические базы данных. Реляционные базы данных. Транзакции, откаты транзакций.

База данных (БД) - совместно используемый набор логически связанных данных (и их описание), предназначенный для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

Основные задачи БД:

- Ввод и редактирование данных

- Обеспечение сохранности данных

- Поиск данных

По степени структурированности БД делятся на: текстографические, в которых данные хранятся в виде текстов на естественном языке, и фактографические, которых данные более жестко структурированы и хранятся в виде набора записей (или фактов).

В реляционных базах данных данные собраны в таблицы, которые в свою очередь состоят из столбцов и строк, на пересечении которых расположены ячейки. Запросы к таким базам данных возвращает таблицу, которая повторно может участвовать в следующем запросе. Данные в одних таблицах, как правило, связаны с данными других таблиц, откуда и произошло название "реляционные".

Транзакция— группа логически объединённых последовательных операций по работе с данными, обрабатываемая или отменяемая целиком.

Откат. Системы обработки транзакций обеспечивают целостность базы данных при помощи записи промежуточного состояния базы данных перед её изменением, а затем, используя эти записи, восстанавливают базу данных до известного состояния, если транзакция не может быть совершена. Например, копии информации в базе данных до ее изменения транзакцией, делаются системой перед транзакцией, которая может сделать любые изменения (иногда это называют before image). Если какая-либо часть транзакции не удается до ее совершения, эти копии используются для восстановления базы данных в состояние, в котором она находилась до начала транзакции.

2. Математические модели. Детерминированные и стохастические динамические модели. Критерии адекватности моделей.

В математических моделях объект задается как набор чисел. Например, в механике для исследования движения тел используют «материальную точку», которая задается массой, положением и скоростью.

Математические модели делят на аналитические, в которых объект описывается в виде функции, и численные, в которых объект задают как набор чисел.

Чаще всего исследуются «динамические системы», т.е. объекты, состояние которых меняется с течением времени. В этом случае законы, управляющие системой, чаще всего задаются в виде систем дифференциальных уравнений.

Например для материально точки m ее текущее состояние задается координатами X и скоростью V, а динамика – уравнениями:{ dX/dt=V; dV/dt=FM – *система уравнений.

Модель, хорошо воспроизводящая основные закономерности исследуемого явления, называется АДЕКВАТНОЙ.

В качестве критерия адекватности берется – точное воспроизведение исследуемого объекта.

Внедрение математики позволяет сформулировать язык (систему точных однозначно понимаемых понятий и терминов), на котором говорит данная наука.

Кроме того математические модели позволяют уточнить теорию, на которой они основаны. Их можно рассматривать как продолжение техники «мысленных экспериментов».

Детерминированная динамическая система – та, в которой текущее состояние однозначно определяет дальнейшее состояние системы.

Стохастическая динамическая система – та, в которой в изменении состояния есть элемент случайности.

Модель нужна для того, чтобы:

- понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром (понимание);

- научиться управлять объектом (или процессом)  и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (управление);

- прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект (прогнозирование).

Процедура оценки основана на сравнении измерений на реальной системе и результатов экспериментов на модели и может проводиться различными способами. Наиболее распространенные из них:

- по средним значениям откликов модели и системы;

- по дисперсиям отклонений откликов модели от среднего значения откликов системы;

- по максимальному значению относительных отклонений откликов модели от откликов системы.