
- •Информатика Учебно-методическое пособие
- •Часть 1
- •Режим доступа к электронному аналогу печатного издания: http://www.Libdb.Sssu.Ru
- •Содержание
- •Предисловие
- •11. Основные требования фгос впо и структура дисциплины
- •2Основные понятия информатики
- •2.1. Понятие информации
- •2.2. Свойства информации
- •Понятие количества информации
- •2.4. Предмет и задачи информатики
- •2.5. Представление (кодирование) данных
- •3. Системы счисления и представление информации в эвм
- •3.1. Понятие об основных системах счисления
- •3.2. Перевод чисел из одной системы счисления в другую
- •Представление чисел в различных системах счисления
- •3.3. Двоичная арифметика
- •3.4. Представление чисел в эвм
- •Примеры представления целых чисел в шестнадцатиразрядных двоичных кодах
- •Представление десятичных чисел в четырёхразрядном коде Грея
- •3.5. Кодирование информации в эвм
- •Базовая таблица кодировки ascii
- •4. Логические основы построения эвм
- •4.1. Основы алгебры логики
- •4.2. Операции сравнения
- •4.3. Логические операции
- •Основные логические операторы
- •4.4. Основы элементной базы эвм
- •4.5. Элементы теории множеств
- •4.6. Элементы теории графов
- •3Технические средства реализации информационных процессов
- •5.1. История развития эвм
- •5.2. Классификация эвм
- •5.3. Архитектура эвм
- •5.4. Состав персонального компьютера
- •5.5. Внешние устройства
- •6. Программное обеспечение эвм
- •6.1. Базовые понятия ос
- •6.2. Классификация операционных систем
- •6.3. Файловая структура эвм
- •6.4. Файловые системы Microsoft Windows
- •6.5. Драйверы устройств
- •6.6. Служебные программы
- •6.7. Обзор операционных систем unix и Linux
- •6.8. Обзор операционных систем Windows
- •Команды ms-dos и их описание
- •7. Прикладное и инструментальное программное обеспечение
- •7.1. Прикладное программное обеспечение общего назначения
- •7.2. Прикладное программное обеспечение специального назначения
- •7.3. Инструментальное по 1
- •7.4. Нумерация версий программ
- •7.5. Правовой статус программ
- •7.6. Текстовые редакторы и процессоры
- •8. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •8.1. Моделирование как метод познания
- •8.2. Классификация моделей
- •8.3. Компьютерное моделирование
- •8.4. Информационные модели
- •8.5. Примеры информационных моделей
- •8.6. Базы данных
- •8.7. Искусственный интеллект
- •9. Основы алгоритмизации
- •9.1. Понятие алгоритма
- •9.2. Свойства алгоритма
- •9.3. Исполнители алгоритмов
- •9.4. Способы описания алгоритмов 1
- •Обозначения, название и функциональное назначение
- •9.5. Основные алгоритмические конструкции
- •9.6. Структурный подход к разработке алгоритмов
- •10. Тематика практических занятий
- •11. Темы, выносимые на зачёт, и примеры тестовых заданий
- •Библиографический список
- •Часть 1
- •3 46500, Г. Шахты, Ростовская обл., ул. Шевченко, 147
8.5. Примеры информационных моделей
Определим информационную модель как связанную совокупность информационных объектов, описывающих информационные процессы в исследуемой предметной области. Существующие информационные модели разделим на универсальные и специализированные. Специализированные модели предназначены для описания конкретных систем, являются уникальными по своим возможностям, более дорогостоящими. Универсальные модели предназначены для использования в различных предметных областях, к ним относятся: базы данных и системы управления базами данных, автоматизированные системы управления, базы знаний, экспертные системы.
Модели конечных автоматов представляют собой перечень ограниченного числа состояний объекта и условия перехода из одного состояния в другое (эти условия могут быть однозначно заданы – детерминированный конечный автомат или включать «бросание жребия» – вероятностный автомат). Такие модели хорошо подходят для задач оперативного управления, например, выбора момента переключения светофора в зависимости от ситуации на перекрёстке или выбора модели, запускаемой на сборочный конвейер в зависимости от наличия комплектующих.
Модели графов, представляющие из себя множество вершин (узлов) и соединяющих некоторые из вершин линий (ребер, дуг). Эти модели позволяют описывать планирование строительства (сетевые графики) и задачи логистики (маршрутизации потоков), например, классическую «задачу коммивояжёра» – выбора наиболее короткого и неповторяющегося маршрута развозки товара.
Модели интеллектуальных систем, основанные на имитации рассуждений экспертов при решении сложных задач, – в компьютере формируется набор правил логического вывода, который опирается на знание эксперта в конкретной предметной области и позволяет перейти от описания исходной ситуации к заключению о наилучшем из нескольких возможных вариантов действия. Такой подход оказывается эффективным при решении задач планирования, требующих перебора огромного числа вариантов, очень быстро (по экспоненте) растущего с ростом размерности задачи (такие задачи называют экспоненциальными).
Модели эволюции используют генетические алгоритмы, которые имитируют действующие в живой природе механизмы случайной генерации наследуемых изменений с последующим естественным отбором. Такие модели перспективны для решения широкого класса задач прогнозирования развития и отбора лучших вариантов, что подтверждается впечатляющими результатами эволюции в природе.
Рассмотрим некоторые универсальные модели.
8.6. Базы данных
Базы данных представляют связанную совокупность структурированных данных, относящихся к определённому процессу или явлению, в конкретной предметной области.
Система управления базами данных представляет собой программный комплекс для создания, организации необходимой обработки, хранения и передачи баз данных.
Ядром любой БД является модель представления данных. Модель данных представляет множество структур данных и взаимосвязи между ними. Различают иерархическую, сетевую и реляционную модели данных.
Иерархическая модель представляет связи между объектами (данными) в виде дерева.
К основным понятиям иерархической модели относятся:
узел – набор атрибутов данных, описывающих объект;
связь – линия, связывающая узлы нижнего уровня с одним узлом вышележащего уровня. При этом узел вышележащего уровня называют предком для соответствующих ему узлов нижнего уровня, в свою очередь, узлы нижнего уровня называют потомками связанного с ними вышележащего узла (например, на рисунке 16 узел В1 – предок для узлов С1, С2, а узлы С1, С2 – потомки узла В1);
уровень – номер слоя узлов, отсчитанный от корня (рис. 16).
Рис. 16. Иерархическая модель данных
Количество деревьев в БД определяется числом корневых записей. К каждому узлу существует единственный путь от корня.
Сетевая структура имеет те же составляющие, что и иерархическая, но каждый узел может быть связан с любым другим узлом (рис. 17). Сетевой подход к организации данных является расширением иерархического. В иерархических моделях запись отомок должна иметь только одного предка; в сетевых – потомок может иметь любое число предков.
Рис. 17. Сетевая модель данных
Обе эти модели не получили широкого распространения из-за сложности реализации графов в виде машинных структур данных, кроме того, в них сложно осуществить операции поиска информации.
Набольшее распространение получила третья модель данных – реляционная, она может также описывать иерархическую и сетевую модель. Реляционная модель ориентирована на организацию данных в виде двумерных таблиц и будет подробно рассмотрена во второй части данного пособия.