Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Разработано Воробьевым А.В., Воробьевой Т.В.
Рецензент Костин Г.А., канд. техн. наук
Ведущий рецензент Суханов А.А., канд. техн. наук
Рекомендовано Министерством образова ния Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений
В данном учебном пособии вводится понятие информатики и рассматриваются некоторые теоретические аспекты информатики: информация и ее измерение, представление чисел в различных системах счисления, устройства обработки информации, теория алгоритмов и абстрактные автоматы. Кроме того, описываются этапы информационного процесса в автоматизированных системах.
ОГЛАВЛЕНИЕ
|
[1] ИНФОРМАТИКА [2] ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАТИКИ [3] КУРС: ИНФОРМАТИКА |
ДИДАКТИЧЕСКИЙ ПЛАН
Основные понятия информатики. Информационный ресурс. История развития информатики. Место информатики в ряду других фундаментальных наук. Информационные технологии. Социально-экономические аспекты информационных технологий. Правовые и этические аспекты информационных технологий. Понятие информации. Носители информации. Сигналы. Измерение информации. Количество информации. Энтропия. Свойства информации. Абстрактные автоматы и понятие алгоритма. Программное управление (теория алгоритмов, формализация). Обработка аналоговой и цифровой информации. Кодирование информации. Системы счисления. Методы перевода чисел из одной системы счисления в другую. Устройства обработки данных и их характеристики. Классификация АИС. Информационный процесс в автоматизированных системах. Фазы информационного цикла и их модели.
ЛИТЕРАТУРА
Базовая
1. Информатика. Под ред. Н.В.Макаровой. – М., 2000.
Дополнительная
2. А.В.Могилев, Н.И.Пак, Е.К.Хеннер. Информатика. – М., 2000.
3. Информатика. Базовый курс. Под ред.Симоновича.– С-Пб., 2001.
4. В.А.Острейковский. Информатика. – М., 2001.
5. А.Я.Савельев. Основы информатики. – М., 2001.
6. И.П.Норенков, В.А.Трудоношин. Телекоммуникационные технологии и сети. – М., 2000.
7. В.Н.Петров. Информационные системы. – С-Пб., 2002.
ПЕРЕЧЕНЬ УМЕНИЙ
|
№ п/п |
Умение |
Алгоритм |
|
1 |
Определить энтропию системы при условии, что ее состояния имеют равные вероятности. |
|
|
2 |
Определить энтропию системы при условии, что ее состояния имеют разные вероятности. |
|
|
3 |
Перевести целое десятичное число в другую систему счисления. |
|
|
4 |
Перевести дробное двоичное число в десятичную систему счисления. |
|
|
5 |
Перевести правильную десятичную дробь в двоичную систему счисления. |
|
|
6 |
Перевести двоичное число в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления. |
|
|
7 |
Перевести восьмеричное и шестнадцатеричное числа в двоичную систему счисления. |
|
|
8 |
Перевести целое десятичное число в двоичную систему счисления методом вычитания степеней. |
1. Вычитаем из заданного числа максимально допустимую степень числа 2. 2. Повторяем п.1, пока в результате вычитаний не получим 0. 3. Составляем число, проставляя 1 в позициях, соответствующих степеням 2, входящим в заданное число. |
|
9 |
Составить программу для решения задач на машине Поста. |
1. Описать алгоритм. 2. Для каждого шага алгоритма составить элементы программы. |
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
(Жирным шрифтом выделены новые понятия, которые необходимо усвоить. Знание этих понятий будет проверяться при тестировании).
1. ИНФОРМАТИКА КАК НАУКА И КАК ВИД ПРАКТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1.1. Основные понятия информатики. Информационный ресурс
1.1.1. Объект и предмет информатики
Информатика – научная дисциплина, изучающая вопросы, связанные с поиском, сбором, хранением, преобразованием и использованием информации в самых различных сферах человеческой деятельности. Генетически информатика связана с вычислительной техникой, компьютерными системами и сетями, так как именно компьютеры позволяют порождать, хранить и автоматически перерабатывать информацию в таких количествах, что научный подход к информационным процес сам становится одновременно необходимым и возможным.
Объектом информатики выступают как сами ЭВМ (компьютеры), так и основанные на них и телекоммуникационной технике информационные систе мы (ИС) различного класса и назначения. Информатика изучает все сто роны их разработки, проектирования, создания, анализа и использова ния на практике. Информационные технологии (ИТ) – это машинизи рованные способы обработки информации, которые реализуются посредством автоматизиро ванных информационных систем (АИС).
Понятие технологии вообще включает комплекс научных и инженер ных знаний, воплощенных в приемах труда, наборах материальных, тех нических, энергетических, трудовых факторов производства, способов их соединения для создания продукта или услуги, отвечающих опреде ленным требованиям, стандартам. В таком понимании термин технология неразрывно связан с машинизацией производственного или непроиз водственного (социального) процесса. Последнее важно подчеркнуть для обозначения точных исторических границ информатики: информатики не могло быть в домашинный период обработки и представления зна ний, когда не было ИТ. Переработка информации с помощью ЭВМ и выработка новых знаний, соотнесенных с целями пользователей, – функциональное назначение ИТ.
Информатизация общества в части материально-технической базы, математического и программного обеспечения ИТ изучается раз личными науками: кибернетикой, системотехникой, теорией информа ции, а в части формирования функциональных подсистем – раз личными общественными науками: экономикой, правоведением, психо логией. В формировании ИТ участвуют и науки, относящиеся к той или иной автоматизируемой области: медицина, когда речь идет о внедрении ЭВМ в здравоохранение; педагогика (компьютеризация учебного про цесса); военные науки (использование ЭВМ в военном деле); экономика и т.д. Каждая из указанных наук рассматривает компьютеризацию со своей стороны, прилагает к ней свои законы и принципы.
А какую же сторону рассматриваемого объекта выбирает информа тика, делая ее своим предметом? Она выбирает содержательную, смы словую сторону создания и функционирования информационных систем и технологий, связанную с их сущностью, социальной отдачей, полезно стью, местом в общественных системах, историческим значением как фактора радикального прогресса и выхода общества на качественно но вые исторические рубежи.
Информационные технологии и выступили новым средством пре вращения знаний в информационный ресурс (ИР) общества, его новым движущим фактором, стали средством его эффективного использования. Информационный ресурс стал основным ресурсом человечества, глав ной ценностью современной цивилизации. Но возникли и сложные про блемы, относящиеся к роли, механизму функционирования, социальным последствиям использования ИР. Для их решения и появилась новая наука – информатика.
Предметом информатики как новой фундаментальной науки выступа ет ИР – его сущность, законы функционирования, механизмы взаимо действия с другими ресурсами общества и воздействия на социальный прогресс. Переход на уровень ИР в его содержательной трактовке оз начает переход к изучению внутренних связей и закономерностей соци альной динамики, основанной на использовании ИТ.
Таким образом, предметом информатики является информационный ресурс как симбиоз знания и информации. Он выступает в качестве пред мета новой науки и с содержательной, и с формально-математической, и с технической сторон. Необходимо разграничивать предмет информа тики как фундаментальной науки, ее объект и инструментарий: осно ванные на ЭВМ вычислительные системы, программы, сети связи и т.д. Без ЭВМ нет информатики, но нельзя объявлять информатику наукой об ЭВМ. Конечно, практическая необходимость в информатике возникла в связи с использованием ЭВМ. Но, “оттолкнувшись от ЭВМ”, информа тика во главу угла ставит новые понятия – ИР и его социальную полез ность, отдачу.
Важная особенность информатики – широчайшие приложения, охватывающие почти все виды человеческой деятельности: производство, управле ние, науку, образование, проектные разработки, торговлю, финансовую сферу, медицину, криминалистику, охрану окружающей среды и др. И, может быть, главное из них – совершенствование социального управления на основе новых информационных технологий.
Как наука информатика изучает общие закономерности, свойственные информа ционным процессам (в самом широком смысле этого понятия). Когда разрабатыва ются новые носители информации, каналы связи, приемы кодирования, визуального отображения информации и многое другое, конкретная природа этой информации почти не имеет значения. Для разработчика системы управления базами данных (СУБД) важны общие принципы организации и эффективность поиска данных, а не то, какие конкретно данные будут затем заложены в базу многочисленными пользо вателями. Эти общие закономерности есть предмет информатики как науки.
Перечислим наиболее важные реализации информационных технологий.
АСУ – автоматизированные системы управления – комплекс технических и программных средств, которые во взаимодействии с человеком организуют управление объектами в производстве или общественной сфере. Например, в образовании используются системы АСУ-ВУЗ.
АСУТП – автоматизированные системы управления технологическими процес сами. Например, такая система управляет работой станка с числовым программным управлением (ЧПУ), процессом запуска космического аппарата и т.д.
АСНИ – автоматизированная система научных исследований – программно-аппаратный комплекс, в котором научные приборы сопряжены с компьютером, вводят в него данные измерений автоматически, а компьютер производит обработ ку этих данных и представление их в наиболее удобной для исследователя форме.
АОС – автоматизированная обучающая система. Есть системы, помогающие учащимся осваивать новый материал, производящие контроль знаний, помогающие преподавателям готовить учебные материалы и т.д.
САПР-система автоматизированного проектирования – программно-аппарат ный комплекс, который во взаимодействии с человеком (конструктором, инжене ром-проектировщиком, архитектором и т.д.) позволяет максимально эффективно проектировать механизмы, здания, узлы сложных агрегатов и др.
Упомянем также диагностические системы в медицине, системы организации продажи билетов, системы ведения бухгалтерско-финансовой деятельности, систе мы обеспечения редакционно-издательской деятельности – спектр применения информационных технологий чрезвычайно широк.
С развитием информатики возникает вопрос о ее взаимосвязи и разграничении с кибернетикой. При этом требуется уточнение предмета кибернетики, более строгое его толкование. Информатика и кибернетика имеют много общего, основанного на концепции управления, но имеют и объективные различия. Один из подходов разграничения информатики и кибернетики – отнесение к области информатики исследований информационных технологий не в любых кибернетических системах (биологических, технических и т.д.), а только в социальных системах. В то время как за кибернетикой сохраняются исследования общих законов движения информа ции в произвольных системах, информатика, опираясь на этот теоретический фундамент, изучает конкретные способы и приемы переработки, передачи, исполь зования информации.
1.1.2. Структура современной информатики
Каждая из составных частей информатики может рас сматриваться как относительно самостоятельная научная дисциплина; взаимоот ношения между ними примерно такие же, как между алгеброй, геометрией и мате матическим анализом в классической математике – все они хоть и самостоятельные дисциплины, но, несомненно, части одной науки.
Теоретическая информатика – часть информатики, включающая ряд математиче ских разделов. Она опирается на математическую логику и включает такие разделы, как теория алгоритмов и автоматов, теория информации и теория кодирования, теория формальных языков и грамматик, исследование операций и другие. Этот раздел информатики использует математические методы для общего изучения процессов обработки информации.
Вычислительная техника – раздел, в котором разрабатываются общие принципы построения вычислительных систем. Речь идет не о технических деталях и элек тронных схемах (это лежит за пределами информатики как таковой), а о принципи альных решениях на уровне так называемой архитектуры вычислительных (компью терных) систем, определяющей состав, назначение, функциональные возможности и принципы взаимодействия устройств. Примеры принципиальных, ставших классиче скими, решений в этой области – неймановская архитектура компьютеров первых поколений, шинная архитектура ЭВМ старших поколений, архитектура параллельной (многопроцессорной) обработки информации.
Программирование – деятельность, связанная с разработкой систем программного обеспечения. Здесь отметим лишь основные разделы современного программирова ния: создание системного программного обеспечения и создание прикладного про граммного обеспечения. Среди системного – разработка новых языков программиро вания и компиляторов к ним, разработка операционных систем (пример – общеизве стная операционная оболочка и система Windows). Среди прикладного программного обеспечения общего назначения самые популярные – системы обработки текстов, электронные таблицы (табличные процессоры), системы управления базами данных. В каждой области предметных приложений информатики существует множество специализированных прикладных программ более узкого назначения.
Информационные системы – раздел информатики, связанный с решением вопро сов по анализу потоков информации в различных сложных системах, их оптимиза ции, структурировании, принципах хранения и поиска информации. Информаци онно-справочные системы, информационно-поисковые системы, гигантские совре менные глобальные системы хранения и поиска информации (включая широко известный Internet) в последнее десятилетие XX века привлекают внимание все большего круга пользователей. Без теоретического обоснования принципиальных решений в океане информации можно просто захлебнуться. Известным примером решения проблемы на глобальном уровне может служить гипертекстовая поисковая система WWW, а на значительно более низком уровне – справочная система, к услугам которой мы прибегаем, набрав телефонный номер 09.
Искусственный интеллект – область информатики, в которой решаются слож нейшие проблемы, находящиеся на пересечении с психологией, физиологией, лингвистикой и другими науками. Как научить компьютер мыслить подобно человеку? Поскольку мы далеко не все знаем о том, как мыслит человек, исследова ния по искусственному интеллекту, несмотря на полувековую историю, все еще не привели к решению ряда принципиальных проблем. Основные направления разра боток, относящихся к этой области, – моделирование рассуждений, компьютерная лингвистика, машинный перевод, создание экспертных систем, распознавание образов и другие. От успехов работ в области искусственного интеллекта зависит, в частности, решение такой важнейшей прикладной проблемы, как создание интел лектуальных интерфейсных систем взаимодействия человека с компьютером, благодаря которым это взаимодействие будет походить на межчеловеческое и станет более эффективным.
1.1.3. Информационные ресурсы
Ресурс – запасы, источники чего-нибудь. Такая трактовка приведена в “Словаре русского языка” С.И. Ожегова.
В индустриальном обществе, где большая часть усилий направлена на материальное производство, известно несколько основных видов ресурсов, ставших уже классическими экономическими категориями:
· материальные ресурсы – совокупность предметов труда, предназначенных для использования в процессе производства общественного продукта, например сырье, мате риалы, топливо, энергия, полуфабрикаты, детали и т.д.;
· природные ресурсы – объекты, процессы, условия природы, используемые обще ством для удовлетворения материальных и духовных потребностей людей;
· трудовые ресурсы – люди, обладающие общеобразовательными и профессио нальными знаниями для работы в обществе;
· финансовые ресурсы – денежные средства, находящиеся в распоряжении госу дарственной или коммерческой структуры;
· энергетические ресурсы – носители энергии, например уголь, нефть, нефте продукты, газ, гидроэнергия, электроэнергия и т.д.
Одним из ключевых понятий при информатизации общества стало понятие «информа ционные ресурсы», толкование и обсуждение которого велось с того момента, когда начали говорить о переходе к информационному обществу. Этому вопросу посвящено довольно много публикаций, в которых отразились и разные мнения и определения, и разные науч ные школы, рассматривающие эти понятия.
Информационные ресурсы – отдельные документы и отдельные масси вы документов, документы и массивы документов в информационных сис темах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах).
Надо понимать, что документы и массивы информации не существуют сами по себе. В них в разных формах представлены знания, которы ми обладали люди, создававшие их. Таким образом, информационные ресурсы – это зна ния, подготовленные людьми для социального использования в обществе и зафиксированные на материальном носителе.
Информационные ресурсы общества, если их понимать как знания, отчуждены от тех людей, которые их накапливали, обобщали, анализировали, создавали и т.п. Эти знания ма териализовались в виде документов, баз данных, баз знаний, алгоритмов, компьютерных программ, а также произведений искусства, литературы, науки.
В настоящее время не разработана методология количественной и качественной оцен ки информационных ресурсов, а также прогнозирования потребностей общества в них. Это снижает эффективность информации, накапливаемой в виде информационных ресурсов, и увеличивает продолжительность переходного периода от индустриального общества к информацион ному. Кроме того, неизвестно, какой объем трудовых ресурсов должен быть за действован в сфере производства и распространения информационных ресурсов в информационном обществе. Несомненно, в будущем эти проблемы будут решены.
Информационные ресурсы страны, региона, организации должны рассматриваться как стратегические ресурсы, аналогичные по значимости запасам сырья, энергии, ископаемых и прочим ресурсам.
1.2. История развития информатики
До настоящего времени толкование термина “информатика” (в том смысле как он используется в современной научной и методической литературе) еще не является установившимся и общепринятым. Обратимся к истории вопроса, восходящей ко времени появления электронных вычислительных машин.
После второй мировой войны возникла и начала бурно развиваться кибернетика как наука об общих закономерностях в управлении и связи в различных системах: искусственных, биологических, социальных. Рождение кибернетики принято связы вать с опубликованием в 1948 г. американским математиком Норбертом Винером ставшей знаменитой книги “Кибернетика или управление и связь в животном и машине”. В этой работе были показаны пути создания общей теории управления и заложены основы методов рассмотрения проблем управления и связи для различных систем с единой точки зрения. Развиваясь одновременно с развитием электронно-вычислительных машин, кибернетика со временем превращалась в более общую науку о преобразовании информации. Под информацией в кибернетике понимается любая совокупность сигналов, воздействий или сведений, которые некоторой систе мой воспринимаются от окружающей среды (входная информация X), выдаются в окружающую среду (выходная информация Y), а также хранятся в себе (внутренняя, внутрисистемная информация Z) (рис. 1.1).
Развитие кибернетики в нашей стране встретило идеологические препятствия. Как писал академик А.И.Берг, “... в 1955–57 гг. и даже позже в нашей литературе были допущены грубые ошибки в оценке значения и возможностей кибернетики. Это нанесло серьезный ущерб развитию науки в нашей стране, привело к задержке в разработке многих теоретических положений и даже самих электронных машин”. Достаточно сказать, что еще в философском словаре 1959 года издания кибернетика характеризовалась как “буржуазная лженаука”. Причиной этому послужили, с одной стороны, недооценка новой бурно развивающейся науки отдельными учены ми “классического” направления, с другой – неумеренное пустословие тех, кто вмес то активной разработки конкретных проблем кибернетики в различных областях спекулировал на полуфантастических прогнозах о безграничных возможностях кибернетики, дискредитируя тем самым эту науку.
Дело к тому же осложнялось тем, что развитие отечественной кибернетики на протяжении многих лет сопровождалось серьезными трудностями в реализации круп ных государственных проектов, например, создания автоматизированных систем управления (АСУ). Однако за это время удалось накопить значительный опыт создания информационных систем и систем управления технико-экономическими объектами. Требовалось выделить из кибернетики здоровое научное и техническое ядро и консолидировать силы для развития нового движения к давно уже стоящим глобальным целям.
|
Рис. 1.1. Общая схема обмена информацией между системой и внешней средой |
Подойдем сейчас к этому вопросу с терминологической точки зрения. Вскоре вслед за появлением термина “кибернетика” в мировой науке стало использо ваться англоязычное “Computer Science”, а чуть позже, на рубеже шестидесятых и семидесятых годов, французы ввели получивший сейчас широкое распростране ние термин “Informatique”. В русском языке раннее употребление термина “информатика” связано с узко-конкретной областью изучения структуры и общих свойств научной информации, передаваемой посредством научной литературы. Эта информационно-аналитическая деятельность, совершенно необходимая и сегодня в библиотечном деле, книгоиздании и т.д., уже давно не отражает совре менного понимания информатики. Как отмечал академик А.П.Ершов, в совре менных условиях термин информатика “вводится в русский язык в новом и куда более широком значении – как название фундаментальной естественной науки, изучающей процессы передачи и обработки информации. При таком толковании информатика оказывается более непосредственно связанной с философскими и общенаучными категориями, проясняется и ее место в кругу «традиционных» академических научных дисциплин”.
Попытку определить, что же такое современная информатика, сделал в 1978 г. Международный конгресс по информатике: “Понятие информатики охватывает области, связанные с разработкой, созданием, использованием и материально-техническим обслуживанием систем обработки информации, включая машины, оборудование, математическое обеспечение, организационные аспекты, а также комплекс промышленного, коммерческого, административного и социального воздействия”.
1.3. Место информатики в ряду других фундаментальных наук
Рассмотрим место науки информатики в традиционно сложившейся системе на ук (технических, естественных, гуманитарных и т.д.).
Напомним, что по определению А.П.Ершова информатика – “фундаментальная естественная наука”. Академик Б.Н.Наумов определял информатику “как естест венную науку, изучающую общие свойства информации, процессы, методы и средства ее обработки (сбор, хранение, преобразование, перемещение, выдача)”.
Уточним, что такое фундаментальная наука и что такое естественная наука. К фундаментальным принято относить те науки, основные понятия которых носят общенаучный характер, используются во многих других науках и видах деятель ности. Нет, например, сомнений в фундаментальности столь разных наук как математика и философия. В этом же ряду и информатика, так как понятия “информация”, “процессы обработки информации” несомненно имеют общена учную значимость.
Естественные науки – физика, химия, биология и другие – имеют дело с объек тивными сущностями мира, существующими независимо от нашего сознания. Отнесение к ним информатики отражает единство законов обработки информации в системах самой разной природы – искусственных, биологических, общественных.
Рис. 1.2. К вопросу о месте информатики в системе наук
Однако многие ученые подчеркивают, что информатика имеет характерные чер ты и других групп наук – технических и гуманитарных (или общественных).
Черты технической науки придают информатике ее аспекты, связанные с созда нием и функционированием машинных систем обработки информации. Так, академик А.А.Дородницын определяет состав информатики как “три неразрывно и существенно связанные части: технические средства, программные и алгорит мические”. Науке информатике присущи и неко торые черты гуманитарной (общественной) науки, что обусловлено ее вкладом в развитие и совершенствование социальной сферы. Таким образом, информатика является комплексной, междисциплинарной отраслью научного знания, как это изображено на рис. 1.2.
1.4. Информационные технологии
Информационная технология – процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной инфор мации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).
Цель информационной технологии – производство информации для ее анализа чело веком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.
Информационная технология является наиболее важной составляющей процесса использо вания информационных ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определялась главным образом развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки информации. В современном обществе основным техническим средством технологии переработки ин формации служит персональный компьютер, который существенно повлиял как на концеп цию построения и использования технологических процессов, так и на качество результатной информации.
Внедрение персонального компьютера в информационную сферу и применение телекоммуникационных средств связи определили новый этап разви тия информационной технологии и, как следствие, изменение ее названия за счет присоеди нения одного из синонимов: «новая», «компьютерная» или «современная».
Инструментарий информационной технологии – один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа ком пьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленную пользователем цель.
В качестве инструментария можно использовать следующие распространенные виды программных продуктов для персонального компьютера: текстовый процессор (редактор), настольные издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами дан ных, электронные записные книжки, электронные календари, информационные системы функционального назначения (финансовые, бухгалтерские, для маркетинга и пр.), экспертные системы и т.д.
Информационная технология является процессом, состоящим из четко регламентиро ванных правил выполнения операций, действий, этапов разной степени сложности над дан ными, хранящимися в компьютерах. Основная цель информационной технологии – в результате целенаправленных действий по переработке первичной информации получить необходимую для пользователя информацию.
Информационная технология тесно связана с информационными системами, которые явля ются для нее основной средой.
Информационная система является средой, составляющими элементами которой явля ются компьютеры, компьютерные сети, программные продукты, базы данных, люди, раз личного рода технические и программные средства связи и т.д. Основная цель информационной системы – организация хранения и передачи информации. Информа ционная система представляет собой человеко-компьютерную систему обработки инфор мации.
На рис. 1.3 технологический процесс переработки информации представлен в виде иерархической структуры по уровням.
Рис.1.3. Представление информационной технологии в виде иерархической структуры, состоящей из этапов, действий, операций
Необходимо понимать, что освоение информационной технологии и дальнейшее ее использование должны свестись к тому, что вы должны сначала хорошо овладеть набором элементарных операций, число которых ограничено. Из этого ограниченного числа элемен тарных операций в разных комбинациях составляется действие, а из действий, также в раз ных комбинациях, составляются операции, которые определяют тот или иной технологический этап. Совокупность технологических этапов образует технологический процесс (технологию).
Информационная технология, как и любая другая, должна отвечать следующим требо ваниям:
· обеспечивать высокую степень расчленения всего процесса обработки информации на этапы (фазы), операции, действия;
· включать весь набор элементов, необходимых для достижения поставленной цели;
· иметь регулярный характер. Этапы, действия, операции технологического процесса могут быть стандартизированы и унифицированы, что позволит более эффективно осуществлять целенаправленное управление информационными процессами.
1.5. Социально-экономические аспекты информационных технологий
Термин “социальные аспекты” применительно к большей части наук, тем более фундаментальных, звучит странно. Вряд ли фраза “Социальные аспекты математи ки” имеет смысл. Однако информатика – не только наука. Вспомним цитированное выше определение: “... комплекс промышленного, коммерческого, административ ного и социального воздействия”.
И действительно, мало какие факторы так влияют на социальную сферу обществ (разумеется, находящихся в состоянии относительно спокойного развития, без войн и катаклизмов), как информатизация. Информатизация общества – процесс про никновения информационных технологий во все сферы жизни и деятельности общества. Многие социологи и политологи полагают, что мир стоит на пороге информационного общества. В.А. Извозчиков предлагает следующее определение: “Будем понимать под термином “информационное” (“компьютеризированное”) общество то, во все сферы жизни и деятельности членов которого включены компьютер, телематика, другие средства информатики в качестве орудий интеллек туального труда, позво ляющих с огромной скоростью проводить вычисления и перерабатывать любую информацию, моделировать реальные и прогнозируемые события, процессы, явления, управлять производством, автоматизировать обучение и т.д.”. Под “телематикой” в приведенной цитате понимаются службы обработки информации на расстоянии (кроме традиционных телефона и телеграфа).
Последние полвека информатизация является одной из причин перетока людей из сферы прямого материального производства в так называемую информацион ную сферу. Промышленные рабочие и крестьяне, составлявшие в середине XX века более 2/3 населения, сегодня в развитых странах составляют менее 1/3. Все больше тех, кого называют “белые воротнички”, – людей, не создающих материальные ценности непосредственно, а занятых обработкой информации (в самом широком смысле): это и учителя, и банковские служащие, и программисты, и многие другие категории работников. Появились и новые пограничные специальности. Можно ли назвать рабочим программиста, разрабатывающего программы для станков с числовым программным управлением? По ряду параметров можно, однако его труд не физический, а интеллектуальный.
Информатизация сильнейшим образом влияет на структуру экономики ведущих в экономическом отношении стран. Среди лидирующих отраслей промышлен ности традиционные добывающие и обрабатывающие отрасли оттеснены макси мально наукоемкими производствами электроники, средств связи и вычислительной техники (так называемой сферой высоких технологий). В этих странах постоянно растут капиталовложения в научные исследования, включая фундаментальные науки. Темпы развития сферы высоких технологий и уровень прибылей в ней превышают в 5-10 раз темпы развития традиционных отраслей производства.
Такая политика имеет и социальные последствия – увеличение потребности в высокообразованных специалистах и связанный с этим прогресс системы высшего образования. Информатизация меняет и облик традиционных отраслей промыш ленности и сельского хозяйства. Промышленные роботы, управляемые ЭВМ, станки с ЧПУ стали обычным оборудованием. Новейшие технологии в сельскохо зяйственном производстве не только увеличивают производительность труда, но и облегчают его, вовлекают более образованных людей.
Казалось бы, компьютеризация и информационные технологии несут в мир одну лишь благодать, но социальная сфера столь сложна, что последствия любо го, даже гораздо менее глобального процесса редко бывают однозначными. Рассмотрим, например, такие социальные последствия информатизации, как рост производительности труда, интенсификацию труда, изменение условий труда. Все это, с одной стороны, улучшает условия жизни многих людей, повышает степень материального и интеллектуального комфорта, стимулирует рост числа высоко образованных людей, а с другой – является источником повышенной социальной напряженности. Например, появление на производстве промышленных роботов ведет к полному изменению технологии, которая перестает быть ориентирован ной на человека. Тем самым меняется номенклатура профессий. Значительная часть людей вынуждена менять либо специальность, либо место работы – рост миграции населения характерен для большинства развитых стран. Государство и частные фирмы поддерживают систему повышения квалификации и переподго товки, но не все люди справляются с сопутствующим стрессом. Прогрессом информатики порожден и другой достаточно опасный для демократического общества процесс – все большее количество данных о каждом гражданине сосре доточивается в разных (государственных и негосударственных) банках данных. Это данные о профессиональной карьере (базы данных отделов кадров), здоро вье (базы данных учреждений здравоохранения), имущественных возможностях (базы данных страховых компаний), перемещении по миру и т.д. (не говоря уже о тех, которые копят специальные службы). В каждом конкретном случае создание банка может быть оправдано, но в результате возникает система невиданной раньше ни в одном тоталитарном обществе прозрачности личности, чреватой возможным вмешательством государства или злоумышленников в частную жизнь. Одним словом, жизнь в “информационном обществе” легче, по-видимому, не становится, а вот то, что она значительно меняется, – несомненно.
1.6. Правовые и этические аспекты информационных технологий
Деятельность программистов и других специалистов, работающих в сфере ин форматики, все чаще выступает в качестве объекта правового регулирования. Некоторые действия при этом могут быть квалифицированы как правонарушения (преступления).
Необходимо отметить, что регулирование в сфере, связанной с защитой инфор мации, программированием и т.д., является для российского законодательства принципиально новым, еще слабо разработанным направлением. В 1992 году был принят Закон Российской Федерации “О правовой охране программ для электронных вычислительных машин и баз данных”, содержащий обширный план приведения российского законодательства в сфере информатики в соответствие с мировой практикой. Действие этого Закона распространяется на отношения, связанные с созданием и использованием про грамм для ЭВМ и баз данных. Также предусматривалось внести изменения и дополнения в Гражданский кодекс РФ, в Уголовный кодекс РФ, другие законода тельные акты, связанные с вопросами правовой охраны программ для электрон ных вычислительных машин и баз данных, привести решения Правительства РФ в соответствие с Законом, обеспечить пересмотр и отмену государственными ведомствами и другими организациями РФ их нормативных актов, противореча щих указанному Закону, обеспечить принятие нормативных актов в соответствии с указанным Законом и т.д.
Главное содержание данного Закона – юридическое определение понятий, свя занных с авторством и распространением компьютерных программ и баз данных, таких как Авторство, Адаптация, База данных, Воспроизведение, Декомпилирование, Использование, Модификация и т.д., а также установление прав, возникающих при создании программ и баз данных, – авторских, имущественных, на передачу, защиту, регистрацию, неприкосновенность и т.д.
Авторское право распространяется на любые программы для ЭВМ и базы дан ных (как выпущенные, так и не выпущенные в свет), представленные в объективной форме, независимо от их материального носителя, назначения и достоинства. Авторское право распространяется на программы для ЭВМ и базы данных, являю щиеся результатом творческой деятельности автора. Творческий характер деятель ности автора предполагается до тех пор, пока не доказано обратное.
Авторское право на программы для ЭВМ и базы данных возникает в силу их соз дания. Для признания и осуществления авторского права на программы для ЭВМ и базы данных не требуется опубликования, регистрации или соблюдения иных фор мальностей. Авторское право на базу данных признается при условии соблюдения авторского права на каждое из произведений, включенных в базу данных.
Автором программы для ЭВМ и базы данных признается физическое лицо, в результате творческой деятельности которого они созданы.
Автору программы для ЭВМ или базы данных или иному правообладателю принадлежит исключительное право осуществлять и (или) разрешать осуществление следующих действий:
· выпуск в свет программы для ЭВМ и базы данных;
· воспроизведение программы для ЭВМ и базы данных (полное или частичное) в любой форме, любыми способами;
· распространение программы для ЭВМ и баз данных;
· модификацию программы для ЭВМ и базы данных, в том числе перевод про граммы для ЭВМ и базы данных с одного языка на другой;
· иное использование программы для ЭВМ и базы данных.
В настоящее время уголовное законодательство РФ не в полной мере учитывает все возможные компьютерные преступления. Вообще же, в законодательной прак тике многих стран отмечены различные виды компьютерных преступлений и разработаны методы борьбы с ними.
Компьютерные преступления условно можно разделить на две большие категории:
1) преступления, связанные с вмешательством в работу компьютеров;
2) преступления, использующие компьютеры как необходимые технические средства.
Можно выделить следующие виды компьютерной преступности 1-го вида:
· несанкционированный доступ в компьютерные сети и системы, банки дан ных с целью шпионажа или диверсии (военного, промышленного, экономиче ского), с целью так называемого компьютерного хищения или из хулиганских побуждений;
· ввод в программное обеспечение так называемых “логических бомб”, сраба тывающих при определенных условиях (логические бомбы, угрожающие уничтоже нием данных, могут использоваться для шантажа владельцев информационных систем или выполнять новые, не планировавшиеся владельцем программы, функции при сохранении работоспособности системы; известны случаи, когда программисты вводили в программы финансового учета команды, переводящие на счета этих программистов денежные суммы или скрывающие денежные суммы от учета, что позволяло незаконно получать их);
· разработку и распространение компьютерных вирусов;
· преступную небрежность в разработке, изготовлении и эксплуатации про граммно-вычислительных комплексов, приведшую к тяжким последствиям;
· подделку компьютерной информации (продукции) и сдачу заказчикам нерабо тоспособных программ, подделку результатов выборов, референдумов;
· хищение компьютерной информации (нарушение авторского права и права владения программными средствами и базами данных).
Для современного состояния правового регулирования сферы, связанной с ин форматикой, в России в настоящее время наиболее актуальными являются вопросы, касающиеся нарушения авторских прав. Большая часть программного обеспече ния, использующегося отдельными программистами и пользователями и целыми организациями, приобретена в результате незаконного копирования, т.е. хищения. Назрела потребность узаконить способы борьбы с этой порочной практикой, поскольку она мешает, прежде всего, развитию самой информатики.
Далеко не все правила, регламентирующие деятельность в сфере информатики, можно свести к правовым нормам. Очень многое определяется соблюдением непи саных правил поведения для тех, кто причастен к миру компьютеров. Впрочем, в этом отношении информатика ничуть не отличается от любой другой сферы деятельности человека в обществе.
Морально-этические нормы в среде информатиков отличаются от этики повсе дневной жизни несколько большей открытостью, альтруизмом. Большинство нынешних специалистов-информатиков сформировались и приобрели свои знания и квалификацию благодаря бескорыстным консультациям и содействию других специалистов. Очевидно, поэтому они готовы оказать бескорыстную помощь, дать совет или консультацию, предоставить компьютер для выполнения каких-либо манипуляций с дискетами и т.д. Ярким примером особой психологической атмо сферы в среде информатиков является расширяющееся международное движение программистов, предоставляющих созданные ими программные средства для свободного распространения.
Особую остроту этические проблемы приобретают при работе в глобальных телекоммуникационных сетях. Вскрыть защиту чужой базы данных – уголовное преступление. А можно ли позволять себе нецензурные выражения? Коммерческую рекламу в некоммерческой телеконференции? Независимо от того, предусмотрено за это законом возмездие или нет, порядочный человек этого делать не станет.
Этика – система норм нравственного поведения человека. Порядочный человек не прочтет содержимое дискеты, забытой соседом на рабочем месте, не потому, что это грозит ему наказанием, а потому, что это безнравственный поступок. Он не скопирует программу в отсутствие ее хозяина не потому, что на него могут подать в суд, а потому, что этот поступок осудят его коллеги. Всякий раз, собираясь совершить сомнительный поступок в сфере профессиональной деятельности, человек должен задуматься, соответствует ли он этическим нормам, сложившимся в профессиональ ном сообществе.
2. ИНФОРМАЦИЯ
2.1. Понятие информации. Носители информации. Сигналы
Термин “информация” имеет много определений. В широком смысле информация – отражение реального мира. Существует определение тер мина в узком смысле: информация – любые сведения, являющиеся объек том хранения, передачи и преобразования. Оба определения важны для по нимания процессов функционирования вычислительной машины.
Все, что нас окружает и с чем мы сталкиваемся ежедневно, относится либо к физическим телам, либо к физическим полям. Из курса физики мы знаем, что состояния абсолютного покоя не существует и физические объекты находятся в состоянии непрерывного движении и изменения, которое сопровождается обменом энергией и ее переходом из одной формы в другую.
Все виды энергообмена сопровождаются появлением сигналов, то есть все сигналы имеют в своей основе материальную энергетическую природу. При взаимодействии сигналов с физическими телами в последних возникают определенные изменения свойств – это явление называется регистрацией сигналов. Такие изменения можно наблюдать, измерять или фиксировать иными способами – при этом возникают и регистрируются новые сигналы, то есть образуются данные. При этом физический метод регистрации может быть любым: механическое перемещение физических тел, изменение их формы или пара метров качества поверхности, изменение электрических, магнитных, оптических характеристик, химического состава и (или) характера химических связей, изменение состояния электронной системы и многое другое. В соответствии с методом регистра ции данные могут храниться и транспортироваться на носителях различных видов.
Самым распространенным носителем данных, хотя и не самым экономичным, по-видимому, является бумага. На бумаге данные регистрируются путем изменения опти ческих характеристик ее поверхности. Изменение оптических свойств (изменение коэффициента отражения поверхности в определенном диапазоне длин волн) исполь зуется также в устройствах, осуществляющих запись лазерным лучом на пластмассо вых носителях с отражающим покрытием (CD-ROM). В качестве носителей, исполь зующих изменение магнитных свойств, можно назвать магнитные ленты и диски. Регистрация данных путем изменения химического состава поверхностных веществ носителя широко используется в фотографии. На биохимическом уровне происхо дит накопление и передача данных в живой природе.
Носители данных интересуют нас не сами по себе, а постольку, поскольку свойства информации весьма тесно связаны со свойствами ее носителей. Любой носитель можно характеризовать параметром разрешающей способности (количеством данных, записанных в принятой для носителя единице измерения) и динамическим диапа зоном (логарифмическим отношением интенсивности амплитуд максимального и минимального регистрируемого сигналов). От этих свойств носителя нередко зави сят такие свойства информации, как полнота, доступность и достоверность. Так, например, мы можем рассчитывать на то, что в базе данных, размещаемой на компакт-диске, проще обеспечить полноту информации, чем в аналогичной по назначению базе данных, размещенной на гибком магнитном диске, поскольку в первом случае плотность записи данных на единице длины дорожки намного выше. Для обычного потребителя доступность информации в книге заметно выше, чем той же инфор мации на компакт-диске, поскольку не все потребители обладают необходимым оборудованием. И, наконец, известно, что визуальный эффект от просмотра слайда в проекторе намного больше, чем от просмотра аналогичной иллюстрации, напеча танной на бумаге, поскольку диапазон яркостных сигналов в проходящем свете на два-три порядка больше, чем в отраженном.
Задача преобразования данных с целью смены носителя относится к одной из важней ших задач информатики. В структуре стоимости вычислительных систем устройства для ввода и вывода данных, работающие с носителями информации, составляют до половины стоимости аппаратных средств.
2.2. Измерение информации. Энтропия. Количество информации
Информационные меры, как правило, рассматриваются в трех аспек тах: структурном, статистическом и семантическом.
В структурном аспекте рассматривается строение массивов информа ции и их измерение простым подсчетом информационных элементов или комбинаторным методом. Структурный подход применяется для оценки возможностей информационных систем вне зависимости от условий их применения.
При статистическом подходе используется понятие энтропии как ме ры неопределенности, учитывающей вероятность появления и информа тивность того или иного сообщения. Статистический подход учитывает конкретные условия применения информационных систем.
Семантический подход позволяет выделить полезность или ценность информационного сообщения.
2.2.1. Структурная мера информации
Информация всегда представляется в виде сообщения. Элементарная единица сообщений – символ. Символы, собранные в группы, – слова. Сообщение, оформленное в виде слов или отдельных символов, всегда пе редается в материально-энергетической форме (электрический, световой, звуковой сигналы и т. д.).
Различают информацию непрерывную и дискретную.
|
Рис. 2.1. Способы представления информации |
Функция x(t), изображенная на рис. 2.1, а, может быть представлена в непрерывном (рис. 2.1, б) и дискретном (рис. 2.1, в) видах. В непрерывном виде эта функция может принимать любые вещественные значения в дан ном диапазоне изменения аргумента t, т. е. множество значений непрерыв ной функции бесконечно. В дискретном виде функция x(t) может прини мать вещественные значения только при определенных значениях аргумента. Какой бы малый интервал дискретности (т. е. расстояние между соседними значениями аргумента) ни выбирался, множество значений дис кретной функции для заданного диапазона изменений аргумента (если он не бесконечный) будет конечно (ограничено).
При использовании структурных мер информации учитывается толь ко дискретное строение сообщения, количество содержащихся в нем ин формационных элементов, связей между ними. При структурном подходе различаются геометрическая, комбинаторная и аддитивная меры инфор мации.
Геометрическая мера предполагает измерение параметра геометриче ской модели информационного сообщения (длины, площади, объема и т. п.) в дискретных единицах. Например, геометрической моделью информации может быть линия единичной длины (рис 2.2,а – одноразрядное слово, принимающее значение 0 или 1), квадрат (рис. 2.2,б– двухразрядное сло во) или куб (рис 2.2,в – трехразрядное слово). Максимально возможное количество информации в заданных структурах определяет информацион ную емкость модели (системы), которая определяется как сумма дискрет ных значений по всем измерениям (координатам).
В комбинаторной мере количе ство информации определяется как число комбинаций элементов (симво лов). Возможное количество инфор мации совпадает с числом возмож ных сочетаний, перестановок и размещений элементов. Комбиниро вание символов в словах, состоящих только из 0 и 1, меняет значения слов. Рассмотрим две пары слов 100110 и 001101, 011101 и 111010. В них проведена перестановка крайних разрядов (изменено местоположение знакового разряда в числе – перене сен слева направо).
Аддитивная мера (мера Хартли), в соответствии с которой количество информации измеряется в двоичных единицах (битах), наиболее рас пространена. Вводятся понятия глубины q и длины n числа.
Глубина числа q – количество символов (элементов), принятых для представления информации. В каждый момент времени реализуется только один какой-либо символ. Глубина числа соответствует основанию системы счисления.
Длина числа n – количество позиций, необходимых и достаточных для представления чисел заданной величины. Длина числа соответствует разрядности системы счисления.
|
Рис. 2.2. Геометрическая модель информации |
При заданных глубине и длине числа коли чество чисел, которое можно представить, N = qn. Величина N неудобна для оценки информационной емкости. Хартли ввел аддитивную двоичную логарифмическую меру, по зволяющую вычислять количество информации в двоичных единицах – битах:
I = log2N = n log2 q (2.1)
При n = 1, q = 2 I = log2 2 = 1 бит. Это и есть единица информации по Хартли.
Следовательно, 1 бит информации соответствует одному элементарно му событию, которое может произойти или не произойти. Такая мера коли чества информации удобна тем, что она обеспечивает возможность опери ровать мерой как числом. Количество информации при этом эквивалентно количеству двоичных символов 0 или 1. При наличии нескольких источников информации общее количество информации:
(2.2)
где I(qk) – количество информации от источника k.
Логарифмическая мера информации позволяет измерять количество информации и используется на практике.
2.2.2. Статистическая мера информации
В статистической теории информации вводится более общая мера ко личества информации, в соответствии с которой рассматривается не само событие, а информация о нем. Этот вопрос глубоко проработан К. Шенноном в работе “Избранные труды по теории информации”. Если появляется сообщение о часто встречающемся событии, вероятность появления которого близка к единице, то такое сообщение для получателя малоинформативно. Столь же малоинформативны сообщения о событиях, ве роятность появления которых близка к нулю.
События можно рассматривать как возможные исходы некоторого опыта, причем все исходы этого опыта составляют полную группу событий. К. Шеннон ввел понятие неопределенности ситуации, воз никающей в процессе опыта, назвав ее энтропией. Энтропия полной группы событий есть количественная мера ее неопределенности и, следовательно, информатив ности, количественно выражаемая как средняя функция множества вероят ностей каждого из возможных исходов опыта. Иными словами, количество информации, получаемое в результате проведения опыта, равно снятой во время этого опыта неопределенности.
Для понимания вероятностного подхода лучше всего рассмотреть несложный пример, связанный с бросанием правильной иг ральной кости, имеющей N граней (наиболее распространенным является случай шестигранной кости: N = 6). Результатом данного опыта может быть выпадение грани с одним из следующих знаков: 1, 2,... N.
Введем в рассмотрение численную величину, измеряющую неопределенность -энтропию (обозначим ее Н). Величины N и Н связаны между собой некоторой функциональной зависимостью:
, (2.3)
а сама функция f является возрастающей, неотрицательной и определенной (в рассматриваемом нами примере) для N = 1, 2,... 6.
Рассмотрим процедуру бросания кости более подробно:
1) готовимся бросить кость; исход опыта неизвестен, т.е. имеется некоторая не определенность; обозначим ее Н1;
2) кость брошена; информация об исходе данного опыта получена; обозначим количество этой информации через I;
3) обозначим неопределенность данного опыта после его осуществления через H2.
За количество информации, которое получено в ходе осуществления опыта, примем разность неопределенностей “до” и “после” опыта:
(2.4)
Очевидно, что в случае, когда получен конкретный результат, имевшаяся неоп ределенность снята (H2=0), и, таким образом, количество полученной информации совпадает с первоначальной энтропией. Иначе говоря, неопределенность, заклю ченная в опыте, совпадает с информацией об исходе этого опыта. Заметим, что значение H2 могло быть и не равным нулю, например, в случае, когда в ходе опыта следующей выпала грань со значением, большим трех.
Следующим важным моментом является определение вида функции f в формуле (2.3). Если варьировать число граней N и число бросаний кости (обозначим эту величину через М), общее число исходов (векторов длины М, состоящих из знаков 1, 2,..., N) будет равно N в степени М:
(2.5)
Так, в случае двух бросаний кости с шестью гранями имеем: Х=62=36. Фактически каждый исход Х есть некоторая пара (X1, X2), где Х1 и X2 – соответственно исходы первого и второго бросаний (общее число таких пар – X).
Ситуацию с бросанием М раз кости можно рассматривать как некую сложную систему, состоящую из независимых друг от друга подсистем – “однократных бросаний кости”. Энтропия такой системы в М раз больше, чем энтропия одной системы (так называемый “принцип аддитивности энтропии”):
(2.6)
Из приведенных формул выводится мера Хартли:
(2.7)
Важным при введении какой-либо величины является вопрос о том, что прини мать за единицу ее измерения. Очевидно, H будет равно единице при N = 2. Иначе говоря, в качестве единицы измерения информации принимается количество информации, связанное с проведением опыта, состоящего в получении одного из двух равновероятных исходов (примером такого опыта может служить бросание монеты при котором возможны два исхода: “орел”, “решка”). Такая единица количества информации называется бит.
В случае, когда вероятности различных исходов опыта не равновероятны (а имеют вероятности Pi), меру энтропии вычисляют по формуле Шеннона:
(2.8)
В качестве примера определим количество информации, связанное с появлением каждого символа в сообщениях, записанных на русском языке. Будем считать, что русский алфавит состоит из 33 букв и знака “пробел” для разделения слов. По формуле (2.7) получаем: Н » 5 бит.
Однако, в словах русского языка (равно как и в словах других языков) различ ные буквы встречаются неодинаково часто. Для учета данного обстоятельства воспользуемся для подсчета Н вероятностными частотами употребления различных знаков русского алфавита, полученных на основе анализа очень больших по объему текстов. По формуле (2.8) получаем: Н » 4.72 бит. Полученное значе ние Н, как и можно было предположить, меньше вычисленного ранее. Величина Н, вычисляемая по формуле (2.7), является максимальным количеством информации, которое могло бы приходиться на один знак.
2.2.3. Семантическая мера информации
Вычислительные машины обрабатывают и преобразуют информацию разного содержания – от числовых данных до сочинения музыки и стихов. Вся эта информация изображается соответствующими символами. Оценка содержания разнохарактерной информации – весьма сложная проблема.
Среди семантических мер наиболее распространены содержатель ность, логическое количество, целесообразность и существенность ин формации.
Содержательность события i выражается через функцию меры m(i) – содержательности его отрицания. Оценка содержательности осно вана на математической логике, в которой логические функции истинно сти m(i) и ложности m(о) имеют формальное сходство с функциями ве роятностей события p(i) и антисобытия q(i) в теории вероятностей.
Как и вероятность, содержательность события изменяется в пределах 0< m(i)< 1.
Логическое количество информации Inf, сходное со статистическим количеством информации, вычисляется по выражению:
Inf = log2 [1/m(i)] = – log2 m(о)
Отличие статистической оценки от логической состоит в том, что в первом случае учитываются вероятности реализации тех или иных собы тий, что приближает к оценке смысла информации.
Если информация используется в системах управления, то ее полез ность целесообразно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат управления.
Мера целесообразности информации определяется как изменение ве роятности достижения цели при получении дополнительной информации. Полученная информация может быть пустой, т. е. не изменять вероятности достижения цели, и в этом случае ее мера равна нулю. В других случаях полученная информация может изменять положение дела в худшую сторо ну, т. е. уменьшить вероятность достижения цели, и тогда она будет дезин формацией, измеряющейся отрицательным значением количества инфор мации. Наконец, в благоприятном случае получается добротная информация, которая увеличивает вероятность достижения цели и измеря ется положительной величиной количества информации.
Мера целесообразности в общем виде может быть аналитически выра жена в виде соотношения:
(2.8)
где p0 и p1 – начальная (до получения информации) и конечная (после получения информации) вероятности достижения цели.
Следует различать: существенность самого события; существенность времени совершения события или его наблюдения (рано–поздно–момент); существенность координаты совершения события.
Измерение некоторого параметра Х можно характеризовать несколь кими функциями величины х: вероятностью р(х), погрешностью измере ния е(х) и существенностью с(х). Каждой из этих функций можно поста вить в соответствие определенную меру информации. Мерой Хартли оценивается функция погрешности е при фиксированных значениях функ ции вероятности (р = const) и существенности (с = const). Мерой Шеннона оценивается функция вероятности (р = var) при фиксированных значениях функций погрешности (е = const) и существенности (с = const). Мера су щественности относится к ситуации с фиксированными функциями по грешности (е = const) и вероятности (р = const).
2.3. Свойства информации
Информация является динамическим объектом, образующимся в момент вза имодействия объективных данных и субъективных методов. Как и всякий объект, она обладает свойствами (объекты различимы по своим свойствам). Характерной особенностью информации, отличающей ее от других объектов природы и обще ства, является отмеченный выше дуализм: на свойства информации влияют как свойства данных, составляющих ее содержательную часть, так и свойства методов, взаимодействующих с данными в ходе информационного процесса. По окончании информационного процесса свойства информации переносятся на свойства новых данных, то есть свойства методов могут переходить на свойства данных.
Можно привести немало разнообразных свойств информации. Каждая научная дисциплина рассматривает те свойства информации, которые ей наиболее важны. Рассмотрим наиболее важные свойства информации с позиций изучаемой дисциплины.
Объективность и субъективность информации. Понятие объективности информации является относительным. Это понятно, если учесть, что методы являются субъек тивными. Более объективной принято считать ту информацию, в которую методы вносят меньший субъективный элемент. Так, например, принято считать, что в результате наблюдения фотоснимка природного объекта или явления образуется более объективная информация, чем в результате наблюдения рисунка того же объекта, выполненного человеком. В ходе информационного процесса степень объективности информации всегда понижается. Это свойство учитывают, например, в правовых дисциплинах, где по-разному обрабатываются показания лиц, непосред ственно наблюдавших события или получивших информацию косвенным путем (посредством умозаключений или со слов третьих лиц). В не меньшей степени объективность информации учитывают в исторических дисциплинах. Одни и те же события, зафиксированные в исторических документах разных стран и народов, выглядят совершенно по-разному. У историков имеются свои методы для тестирования объективности исторических данных и создания новых, более достоверных данных путем сопоставления, фильтрации и селекции исходных данных. Обратим внимание на то, что здесь речь идет не о повышении объективности данных, а о повышении их достоверности (это совсем другое свойство).
Полнота информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем шире диапа зон методов, которые можно использовать, тем проще подобрать метод, вносящий минимум погрешностей в ход информационного процесса.
Адекватность информации – это степень соответствия информации, полученной в информационном процессе, реальному объективному состоянию дела. Неадекватная информация может образовываться при создании новой информации на основе неполных или недостоверных данных. Однако и полные, и достоверные данные могут приводить к созданию неадекватной информации в случае применения к ним неадекватных методов.
Доступность информации – мера возможности получить ту или иную информа цию. На степень доступности информации влияют одновременно как доступность данных, так и доступность адекватных методов для их интерпретации. Отсутствие доступа к данным при наличии адекватных методов обработки данных приводят к одинаковому результату: информация оказывается недоступной. Отсутствие адекват ных методов для работы с данными во многих случаях приводит к применению неадекватных методов, в результате чего образуется неполная, неадекватная или недостоверная информация.
Актуальность информации – это степень соответствия информации текущему моменту времени. Нередко с актуальностью, как и с полнотой, связывают коммер ческую ценность информации. Поскольку информационные процессы растянуты во времени, то достоверная и адекватная, но устаревшая информация может приво дить к ошибочным решениям. Необходимость поиска (или разработки) адекватного метода для работы с данными может приводить к такой задержке в получении инфор мации, что она становится неактуальной и ненужной. На этом, в частности, осно ваны многие современные системы шифрования данных с открытым ключом. Лица, не владеющие ключом (методом) для чтения данных, могут заняться поиском ключа, поскольку алгоритм его работы доступен, но продолжительность этого поиска столь велика, что за время работы информация теряет актуальность и, соответственно, связанную с ней практическую ценность.
Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п. Для информации, отображаемой цифровым кодом, известны четыре классификационных понятия точности:
· формальная точность, измеряемая значением единицы младшего разряда числа;
· реальная точность, определяемая значением единицы последнего разряда числа, вер ность которого гарантируется;
· максимальная точность, которую можно получить в конкретных условиях функциони рования системы;
· необходимая точность, определяемая функциональным назначением показателя.
Достоверность информации определяется ее свойством отражать реально суще ствующие объекты с необходимой точностью. Измеряется достоверность информации дове рительной вероятностью необходимой точности, т.е. вероятностью того, что отображаемое информацией значение параметра отличается от истинного значения этого параметра в пре делах необходимой точности.
Устойчивость информации отражает ее способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности. Устойчивость информации, как и репрезентативность, обусловлена выбранной методикой ее отбора и формирования.
Своевременность информации означает ее поступление не позже заранее на значенного момента времени, согласованного со временем решения поставленной задачи.
3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
3.1. Абстрактные автоматы и понятие алгоритма. Программное управление
3.1.1. Понятие алгоритма
Су ществует много определений термина “алгоритм”. Например, по определе нию академика А. Н. Колмогорова, алгоритм или алгорифм – это всякая система вычислений, выполняемых по строго определенным правилам, кото рая после какого-либо числа шагов заведомо приводит к решению поставленной задачи.
В инженерной практике часто используется следующее определение: алгоритм – конечная совокупность точно сформулированных правил ре шения какой-то задачи.
Само слово “алгоритм” происходит от algorithmi – латинской формы написания имени великого математика IX века аль-Хорезми, который сформулировал правила выполнения арифметических действий. Первоначально под алгоритмами и понима ли только правила выполнения четырех арифметических действий над многознач ными числами.
По форме задания алгоритмы могут быть словесными и математиче скими. Пример словесной формы алгоритма – алгоритм Евклида для на хождения наибольшего общего делителя двух чисел а и b приводится ниже.
1. Обозревая два числа а и b, переходи к следующему пункту.
2. Сравни обозреваемые числа (а равно b, а меньше, больше b) и пере ходи к следующему пункту.
3. Если а и b равны, то прекрати вычисление: каждое из чисел дает ис комый результат. Если числа не равны, то переходи к следующему пункту.
4. Если первое число меньше второго, то переставь их местами и пере ходи к следующему пункту.
5. Вычти второе число из первого и сделай обозрение двух чисел: вы читаемого и остатка; переходи к п. 2.
По указаниям этого алгоритма можно найти наибольший общий дели тель для любой пары целых чисел.
Характеристиками алгоритма являются:
· детерминированность, определяющая однозначность результата решения задачи при заданных исходных данных;
· дискретность определяемого алгоритмом процесса, означающая расчлененность его на отдельные элементарные шаги;
· массовость, позволяющая применять один и тот же алгоритм для некоторого множества однотипных задач.
Эти характеристики не дают точного описания алгоритма, а лишь объ ясняют смысл этого термина в математике.
Пример алгебраической формы алгоритма – любая математическая формула для нахождения какой-то величины. Однако для того, чтобы реализовать математическую форму алгоритма, требуется дать еще ряд словесных указаний, показать область применения алгоритма.
Детерминированный алгоритм – алгоритм, имеющий место при чет кой и ясной системе правил и указаний и однозначных действиях.
Случайный алгоритм – алгоритм, предусматривающий возможность случайного выбора тех или иных правил.
Алгоритм должен обеспечивать получение результата через конечное число шагов для любой задачи определенного класса. В противном случае задача неразрешима. Нахождение алгоритма решения задачи называется ал горитмизацией.
Процесс выполнения алгоритма называется алгоритмическим процес сом. Для некоторых исходных данных он заканчивается получением иско мого результата после конечного числа шагов. Однако возможны случаи, когда искомый результат не достигается или безрезультатно обрывается. Тогда говорят, что к таким исходным данным алгоритм неприменим.
Таким образом, алгоритм дает возможность ответить на вопрос “что делать?” в каждый момент времени, однако создать алгоритм не всегда возможно.
Численный алгоритм – алгоритм, соответствующий решению постав ленной задачи с помощью арифметических действий.
Логический алгоритм – алгоритм, используемый в случае, если при решении задачи приходится применять некоторые логические действия.
Процесс решения задачи на ЭВМ прежде всего должен быть выражен каким-то алгоритмом. Разработка алгоритмов решения задач – задача про граммиста, а разработка алгоритмов функционирования цифрового автома та для решения поставленных задач – задача инженера-разработчика.
3.1.2. Формализация алгоритма. Абстрактные автоматы
Алгоритмы являются объектом систематического исследования пограничной между математикой и информатикой научной дисциплины, примыкающей к математической логике, – теории алгоритмов.
Как фундаментальное научное понятие алгоритм требует более обстоятельного изучения. Оно невозмож но без уточнения понятия “алгоритм”, более строгого его описания или, как еще говорят, без его формализации.
Одним из подходов к формализации понятия “алгоритм” является теория конечных и бесконечных автоматов.
Рассмотрим формализацию понятия алгоритма в теории автоматов на примере машин Поста, Тьюринга, а также нормальных алгоритмов Маркова.
Машина Поста. Абстрактные (т.е. существующие не реально, а лишь в воображении) машины Поста и Тьюринга, предназначенные для доказательств различных утверждений о свойствах программ для них, были предложены независимо друг от друга (и прак тически одновременно) в 1936 г. американским математиком Эмилем Постом и английским математиком Алланом Тьюрингом. Эти машины представляют собой универсальных исполнителей, являющихся полностью детерминированными, позволяющих “вводить” начальные данные и после выполнения программ “читать” результат. Машина Поста менее популярна, хотя она значительно проще машины Тьюринга.
Абстрактная машина Поста представляет собой бесконечную ленту, разделен ную на одинаковые клетки, каждая из которых может быть либо пустой, либо заполненной меткой “V”, и головку, которая может перемещаться вдоль ленты на одну клетку вправо или влево, наносить в клетку ленты метку, если этой метки там ранее не было, стирать метку, если она была, или проверять наличие в клетке метки. Информация о заполненных метками клетках ленты характеризует состояние ленты, которое может меняться в процессе работы машины. В каждый момент времени головка (“–”) находится над одной из клеток ленты и, как говорят, обозре вает ее. Информация о местоположения головки вместе с состоянием ленты харак теризует состояние машины Поста (рис. 3.1).
Рис. 3.1. Абстрактная машина Поста
Команда машины Поста имеет следующую структуру:
n Km ,
где n – порядковый номер команды, K-действие, выполняемое головкой, m- номер следующей команды, подлежащей выполнению.
Существует всего шесть команд машины Поста (рис. 3.2).
Ситуации, в которых головка должна наносить метку там, где она уже имеется, или, наоборот, стирать метку там, где ее нет, являются аварийными (недопустимыми).
Программой для машины Поста будем называть непустой список команд, такой что:
1) на n-м месте команда с номером n;
2) номер m каждой команды совпадает с номером какой-либо команды списка.
С точки зрения свойств алгоритмов, изучаемых с помощью машины Поста, наи больший интерес представляют причины останова машины при выполнении программы:
1) останов по команде “стоп”; такой останов называется результативным и ука зывает на корректность алгоритма (программы);
2) останов при выполнении недопустимой команды; в этом случае останов назы вается безрезультативным;
3) машина не останавливается никогда; в этом и в предыдущем случае мы имеем дело с некорректным алгоритмом (программой).
Рис. 3.2. Команды машины Поста
Будем понимать под начальным состояние головки против пустой клетки левее самой левой метки на ленте.
Рассмотрим реализацию некоторых типичных элементов программ машины Поста.
1. Пусть задано исходное состояние головки и требуется на пустой ленте написать две метки: одну в секцию под головкой, вторую справа от нее. Это можно сделать по следующей программе (справа от команды показан результат ее выполнения) (рис. 3.3):
Рис. 3.3. Пример элемента программы машины Поста
2. Покажем, как можно воспользоваться командой условного перехода для ор ганизации циклического процесса. Пусть на ленте имеется запись из нескольких меток подряд и головка находится над самой крайней меткой справа. Требуется перевести головку влево до первой пустой позиции.
Программа будет иметь следующий вид:
Команда условного перехода является одним из основных средств организации циклических процессов, например, для нахождения первой метки справа (или слева) от головки, расположенной над пустой клеткой; нахождение слева (или справа) от головки пустой клетки, если она расположена над меткой и т.д.
3. Остановимся на представлении чисел на ленте машины Поста и выполнении операций над ними.
Число k представляется на ленте машины Поста идущими подряд k + 1 метками (одна метка означает число “0”). Между двумя числами делается интервал как минимум из одной пустой секции на ленте. Например, запись чисел 3 и 5 на ленте машины Поста будет выглядеть так:
Используемая в машине Поста система записи чисел яв ляется непозиционной.
Составим программу для прибавления к произвольному числу единицы. Пред положим, что на ленте записано только одно число и головка находится над одной из клеток, в которой находится метка, принадлежащая этому числу:
Для решения задачи нужно добавить одну метку с любой стороны. Ее можно добавить, переместив головку влево (или вправо) до первой пустой клетки, а затем нанести метку.
Программа, добавляющая к числу метку слева, имеет вид:
Программа, добавляющая к числу метку справа, имеет вид:
4. Приведем программу для сложения целых неотрицательных чисел a и b на ма шине Поста, когда головка находится над числом a, а число b находится правее числа а на некоторое число клеток. Эта программа реализует следующий алгоритм: первое число постепенно придвигается ко второму до их слияния, а потом стирается одна метка (иначе результат оказался бы на единицу больше правильного).
Машину Поста можно рассматривать как упрощенную модель ЭВМ. В самом деле, как ЭВМ, так и машина Поста имеют:
· неделимые носители информации (клетки – биты), которые могут быть за полненными или незаполненными;
· ограниченный набор элементарных действий – команд, каждая из которых выполняется за один такт (шаг).
Обе машины работают на основе программы. Однако в машине Поста инфор мация располагается линейно и читается подряд, а в ЭВМ можно читать информа цию по адресу; набор команд ЭВМ значительно шире и выразительнее, чем коман ды машины Поста, и т.д.
Машина Тьюринга. Машина Тьюринга подобна машине Поста, но функционирует несколько иначе.
Машина Тьюринга (МТ) состоит из счетной ленты (разделенной на ячейки и ограниченной слева, но не справа), читающей и пишущей головки, лентопротяжно го механизма и операционного исполнительного устройства, которое может находиться в одном из дискретных состояний q0,q1,...,qs, принадлежащих некото рой конечной совокупности (алфавиту внутренних состояний). При этом q0 называ ется начальным состоянием.
Читающая и пишущая головка может читать буквы рабочего алфавита А=[а0,а1,...,аt}, стирать их и печатать. Каждая ячейка ленты в каждый момент времени занята буквой из множества А. Чаще всего встречается буква a0 – “пробел”. Головка находится в каждый момент времени над некоторой ячейкой ленты – текущей рабочей ячейкой. Лентопротяжный механизм может перемещать ленту так, что головка оказывается над соседней ячейкой ленты. При этом возможна ситуация выхода за левый край ленты (ЛК), которая является аварийной (недопустимой), или машинного останова (МО), когда машина выполняет предписание об остановке.
Порядок работы МТ (с рабочим алфавитом а0,а1,...,аt и состояниями q0,q1,...,qs) описывается таблицей машины Тьюринга. Эта таблица является матрицей с че тырьмя столбцами и (s+1)(t+1) строками. Каждая строка имеет вид:
qi aj vij qij, где 0 I s, 0 j t, qij {q0,q1,...,qs}.
Здесь через vij обозначен элемент объединения алфавита {а0,а1,...,аt} и множест ва предписаний для лентопротяжного механизма: g – переместить ленту влево, r -переместить ленту вправо, s – остановить машину; vij – действие МТ, состоящее либо в занесении в ячейку ленты символа алфавита а0,а1,...,аt, либо в движении головки, либо в останове машины; qij является последующим состоянием.
МТ работает согласно следующим правилам: если МТ находится в состоянии qi, головка прочитывает символ aj в рабочей ячейке. Пусть строка qi aj vij qij, начинаю щаяся с символов qi aj, встречается только один раз в таблице. Если vij – буква рабочего алфавита, то головка стирает содержимое рабочей ячейки и заносит туда эту букву. Если vij – команда r или g для лентопротяжного механизма, то лента сдвигается на одну ячейку вправо или влево (если не происходит выхода за левый край ленты) соответственно. Если vij = s, то происходит машинный останов.
Машина Тьюринга начинает работу из некоторой начальной конфигурации, включающей в себя начальное состояние (обычно q0) и положение считывающе-записывающей головки над определенной ячейкой ленты, содержащей один из символов рабочего алфавита А.
Наличие разнообразных символов в рабочем алфавите МТ позволяет представлять на ленте произвольную текстовую и числовую информацию, а переходы управляющего центра МТ в различные состояния моделируют запоминание машиной Тьюринга промежуточных результатов работы. Таблица, определяющая порядок работы МТ, не является в прямом смысле слова программой (ее предписания выпол няются не последовательно, одно за другим, а описывают преобразования символов некоторого текста, находящегося на ленте). Таблицу МТ часто называют схемой машины Тьюринга или попросту отождествляют с самой машиной Тьюринга.
Рассмотрим примеры нескольких схем машины Тьюринга.
1. Алгоритм прибавления единицы к числу n в десятичной системе счисления.
Дана десятичная запись числа n (т.е. представление натурального числа n в деся тичной системе счисления); требуется получить десятичную запись числа n+1.
Очевидно, что внешний алфавит МТ должен состоять из десяти цифр 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 и символа пробела _. Эти цифры записывают по одной в ячейке (подряд, без пропусков).
Оказывается достаточным иметь два внутренних состояния машины: q1 и q2.
Предположим, что в начальный момент головка находится над одной из цифр числа, а машина находится в состоянии q1. Тогда задача может быть решена в два этапа: движения головки к цифре единиц числа (во внутреннем состоянии q1) и замене этой цифры на единицу большую (с учетом переноса 1 в следующий разряд, если это 9, во внутреннем состоянии q2). Соответствующая схема МТ может иметь вид:
|
ai |
qi |
|
|
q1 |
q2 |
|
|
0 |
0 П q1 |
1 С q2 |
|
1 |
1 П q1 |
2 С q2 |
|
2 |
2 П q1 |
3 С q2 |
|
3 |
3 П q1 |
4 С q2 |
|
4 |
4 П q1 |
5 С q2 |
|
5 |
5 П q1 |
6 С q2 |
|
6 |
6 П q1 |
7 С q2 |
|
7 |
7 П q1 |
8 С q2 |
|
8 |
8 П q1 |
9 С q2 |
|
9 |
9 П q1 |
0 С q2 |
|
_ |
_ Л q1 |
1 С q2 |
2. Алгоритм записи числа в десятичной системе счисления.
Дана конечная последовательность меток, записанных в клетки ленты подряд, без пропусков. Требуется записать в десятичной системе число этих меток (пересчитать метки).
Суть алгоритма может состоять в том, что к числу 0, записанному на ленте в начале работы машины, машина добавляет 1, стирая метку за меткой, так что вместо нуля возникает число 0+k.
Легко могут быть построены алгоритмы сложения чисел, их перемножения, на хождения наибольшего общего делителя и т.д. Однако, главная цель введения машин Поста и Тьюринга не программирование для них, а изучение свойств алгоритмов и проблемы алгоритмической разрешимости задач.
Нормальные алгоритмы Маркова. Для формализации понятия алгоритма российский математик А.А.Марков предложил использовать ассоциативные исчисления.
Рассмотрим некоторые понятия ассоциативного исчисления. Пусть имеется ал фавит (конечный набор различных символов). Составляющие его символы будем называть буквами. Любая конечная последовательность букв алфавита (линейный их ряд) называется словом в этом алфавите.
Рассмотрим два слова N и М в некотором алфавите А. Если N является частью М, то говорят, что N входит в М.
Зададим в некотором алфавите конечную систему подстановок N-М, S-Т,..., где N, М, S, Т,... – слова в этом алфавите. Любую подстановку N-М можно приме нить к некоторому слову К следующим способом: если в К имеется одно или не сколько вхождений слова N, то любое из них может быть заменено словом М, и, наоборот, если имеется вхождение М, то его можно заменить словом N.
Например, в алфавите А = {а, b, с} имеются слова N=ab, М=bcb, К=аbсbсbаb. Заменив в слове К слово N на М, получим bcbcbcbab или abcbcbbcb, и, наоборот, заменив М на N, получим aabcbab или abcabab.
Подстановка ab-bcb недопустима к слову bacb, так как ни ab, ни bcb не входит в это слово. К полученным с помощью допустимых подстановок словам можно снова применить допустимые подстановки и т.д. Совокупность всех слов в данном алфавите вместе с системой допустимых подстановок называют ассоциа тивным исчислением. Чтобы задать ассоциативное исчисление, достаточно задать алфавит и систему подстановок.
Слова P1 и P2 в некотором ассоциативном исчислении называются смежными, если одно из них может быть преобразовано в другое однократным применением допустимой подстановки.
Последовательность слов Р, P1, Р2,..., М называется дедуктивной цепочкой, веду щей от слова Р к слову М, если каждое из двух рядом стоящих слов этой цепочки – смежное.
Слова Р и М называют эквивалентными, если существует цепочка от Р к М и обратно.
Пример:
Алфавит Подстановки
{а, b,с,d, е} ас – са; abac – abace;
ad – da; eca – ae;
bc – cb; eda – be;
bd – db; edb – be.
Слова abcde и acbde – смежные (подстановка bc – cb). Слова abcde – cadbe эквива лентны.
abcde acbde cabde cadbe
(bc-cb) (ac-ca) (bd-db)
Может быть рассмотрен специальный вид ассоциативного исчисления, в кото ром подстановки являются ориентированными: N®М (стрелка означает, что подстановку разрешается производить лишь слева направо). Для каждого ассоциа тивного исчисления существует задача: для любых двух слов определить, являются ли они эквивалентными или нет.
Любой процесс вывода формул, математические выкладки и преобразования так же являются дедуктивными цепочками в некотором ассоциативном исчислении. Построение ассоциативных исчислений является универсальным методом детермини рованной переработки информации и позволяет формализовать понятие алгоритма.
Введем понятие алгоритма на основе ассоциативного исчисления: алгоритмом в алфавите А называется понятное точное предписание, определяющее процесс над словами из А и допускающее любое слово в качестве исходного. Алгоритм в алфавите А задается в виде системы допустимых подстановок, дополненной точным предписанием о том, в каком порядке нужно применять допустимые подстановки и когда наступает остановка.
Пример:
Алфавит: Система подстановок В:
А = {а, b, с} cb-cc
сса – ab
ab – bса
Предписание о применении подстановок: в произвольном слове Р надо сделать возможные подстановки, заменив левую часть подстановок на правую; повторить процесс с вновь полученным словом.
Так, применяя систему подстановок В из рассмотренного примера к словам babaac и bcacabc, получаем:
babaac bbcaaac остановка, т.к. в полученном слове больше нет допустимых подстановок;
bcacabc bcacbcac bcacccac bcacabc бесконечный процесс (остановки нет), так как мы получили исходное слово.
Предложенный А.А.Марковым способ уточнения понятия алгоритма основан на понятии нормального алгоритма, который определяется следующим образом. Пусть задан алфавит А и система подстановок В. Для произвольного слова Р подстановки из В подбираются в том же порядке, в каком они следуют в В. Если подходящей подстановки нет, то процесс останавливается. В противном случае берется первая из подходящих подстановок и производится замена ее правой частью первого вхождения ее левой части в Р. Затем все действия повторяются для получившегося слова P1. Если применяется последняя подстановка из системы В, процесс останавливается.
Такой набор предписаний вместе с алфавитом А и набором подстановок В опре деляют нормальный алгоритм. Процесс останавливается только в двух случаях: 1) когда подходящая подстановка не найдена; 2) когда применена последняя под становка из их набора. Различные нормальные алгоритмы отличаются друг от друга алфавитами и системами подстановок.
Приведем пример нормального алгоритма, описывающего сложение натураль ных чисел (представленных наборами единиц).
Пример:
Алфавит: Система подстановок В:
А= {+, 1} 1 + + 1
+ 1 1
1 1
Слово Р: 11+11+111.
Последовательная переработка слова Р с помощью нормального алгоритма Маркова проходит через следующие этапы:
Р = 11+11+111 Р5 = +1+111111
Р1 = 1+111+111 Р6 = ++1111111
Р2 = +1111+111 Р7 = +1111111
Р3 = +111+1111 Р8 = 1111111
Р4 = +11+11111 Р9 = 1111111
С Р по Р5 переработка осуществляется с помощью первой подстановки. В Р6, Р7 используется вторая подстановка, т.к. первые подстановки исчерпаны. В Р8, Р9 применяется последняя подстановка и процесс останавливается.
Нормальный алгоритм Маркова можно рассматривать как универсальную форму задания любого алгоритма. Универсальность нормальных алгоритмов декларируется принципом нормализации: для любого алгоритма в произвольном конечном алфави те A можно построить эквивалентный ему нормальный алгоритм над алфавитом А.
Разъясним последнее утверждение. В некоторых случаях не удается построить нормальный алгоритм, эквивалентный данному в алфавите А, если использовать в подстановках алгоритма только буквы этого алфавита. Однако, можно построить требуемый нормальный алгоритм, производя расширение алфавита А (добавляя к нему некоторое число новых букв). В этом случае говорят, что построенный алго ритм является алгоритмом над алфавитом А, хотя он будет применяться лишь к словам в исходном алфавите А.
Если алгоритм N задан в некотором расширении алфавита А, то говорят, что N есть нормальный алгоритм над алфавитом A.
Условимся называть тот или иной алгоритм нормализуемым, если можно по строить эквивалентный ему нормальный алгоритм, и ненормализуемым в против ном случае. Принцип нормализации теперь может быть высказан в видоизмененной форме: все алгоритмы нормализуемы.
Данный принцип не может быть строго доказан, поскольку понятие произволь ного алгоритма не является строго определенным и основывается на том, что все известные в настоящее время алгоритмы являются нормализуемыми, а способы композиции алгоритмов, позволяющие строить новые алгоритмы из уже известных, не выходят за пределы класса нормализуемых алгоритмов. Ниже перечислены способы композиции нормальных алгоритмов.
· Суперпозиция алгоритмов. При суперпозиции двух алгоритмов А и В выходное слово первого алгоритма рассматривается как входное слово второго алгоритма В; результат суперпозиции С может быть представлен в виде С(р) = В(А(р)).
· Объединение алгоритмов. Объединением алгоритмов А и В в одном и том же алфавите называется алгоритм С в том же алфавите, преобразующий любое слово р, содержащееся в пересечении областей определения алгоритмов А и В, в записан ные рядом слова А(р) и В(р).
· Разветвление алгоритмов. Разветвление алгоритмов представляет собой ком позицию D трех алгоритмов А, В и С, причем область определения алгоритма D является пересечением областей определения всех трех алгоритмов А, В и С, а для любого слова, р из этого пересечения D(p) = А(р), если С(р) = е, D(p) = B(p), если С(р) = е, где е – пустая строка.
· Итерация алгоритмов. Итерация (повторение) представляет собой такую композицию С двух алгоритмов А и В, что для любого входного слова р соответст вующее слово С(р) получается в результате последовательного многократного применения алгоритма А до тех пор, пока не получится слово, преобразуемое алгоритмом В.
Нормальные алгоритмы Маркова являются не только средством теоретических построений, но и основой специализированного языка программирования, приме няемого как язык символьных преобразований при разработке систем искусствен ного интеллекта. Это один из немногих языков, разработанных в России и полу чивших известность во всем мире.
Существует строгое доказательство того, что по возможностям преобразования нормальные алгоритмы Маркова эквивалентны машинам Тьюринга.
3.2. Обработка аналоговой и цифровой информации. Кодирование информации
Объект передачи и преобразования в вычислительных системах (ма шинах) – информация. В этом смысле вычислительную машину (систе му) можно называть информационной, в отличие, например, от энергети ческой системы, где объект передачи и преобразования – энергия. Все процессы, происходящие в вычислительной системе, связаны непосред ственно с различными физическими носителями информационных со общений, и все узлы и блоки этой системы являются физической средой, в которой осуществляются информационные процессы. Специфика ин формационных процессов состоит не только в передаче информационных сообщений посредством заданной физической среды, но и в преобразова нии, переработке и хранении информации.
Информация определяет многие процессы в вычислительной машине. В самой общей форме процесс решения задачи на вычислительной машине проходит через следующие этапы:
· ввод информации или установка исходных данных;
· переработка или преобразование введенной информации;
· определение результатов и вывод переработанной информации.
Вычислительная машина получает информацию, запоминает ее, обра батывает по заданным алгоритмам и направляет потребителю (пользовате лю) или в другие системы обработки. Ниже приводятся некоторые необходимые понятия.
Аналоговый сигнал – сигнал, принимающий бесконечное число значений и заданный в непрерывном времени (определен для любого момента времени).
Дискретный сигнал – сигнал, принимающий бесконечное число значений и заданный в дискретном времени (определен только в моменты времени, кратные периоду дискретизации Т).
Цифровой сигнал – сигнал, принимающий конечное число значений, заданный в дискретном времени и представленный в виде цифровых кодов.
Цифровой сигнал может быть получен из аналогового путем его дискретизации по времени (выполняется на основании теоремы отсчетов), квантования по уровню (выполняется с учетом динамического диапазона исходного аналогового сигнала) и кодирования.
Под дискретизацией понимают переход от непре рывного сигнала к близкому (в определенном смысле) диск ретному сигналу, описываемому разрывной функцией вре мени. Пример дискретного сигнала – последовательность коротких импульсов с изменяющейся амплитудой (послед няя выступает в данном случае в качестве информативного параметра).
Обработка и передача дискретной инфор мации имеет ряд преимуществ по сравнению с информа цией, заданной в непрерывном виде. Дискретные сигналы в меньшей степени подвержены искажениям в процессе передачи и хранения, они легко преобразуются в двоичный цифровой код и обрабатываются с помощью цифровых вычислительных устройств.
Процесс дискретизации состоит обычно из двух этапов: дискретизации по времени и дискретизации (кванто вания) по уровню.
Дискретизация аналогового сигнала по времени – процесс формирования выборки аналогового сигнала в моменты времени, кратные периоду дискретизирующей последовательности t.
Дискретизирующая последовательность – периодическая последовательность отсчетов времени, задающая сетку дискретного времени.
Период дискретизации t – интервал времени между двумя последовательными отсчетами аналогового сигнала (шаг дискретизации по времени).
При выборе частоты дискретизации по времени можно воспользоваться теоремой В.А. Котельникова.
Теорема отсчетов (теорема Котельникова) – теорема, определяющая выбор периода дискретизации Дt аналогового сигнала в соответствии с его спектральной характеристикой.
Согласно теореме, всякий непрерывный сигнал, имеющий ограниченный частотный спектр, полностью определяется своими дискрет ными значениями в моменты отсчета, отстоящие друг от друга на интервалы времени t = l/(2Fmax) , где Fmax – макси мальная частота в спектре сигнала. Иначе, дискретизация по времени не связана с потерей информации, если частота дискретизации fдискр = 1/t в два раза выше указанной верх ней частоты сигнала Fmax.
Согласно теореме Котельникова, нет необходимости пе редавать бесконечное множество всех значений непрерывного сигнала x(t), достаточно передавать лишь те его значения (рис. 3.4), которые отстоят друг от друга на расстоянии t = l/(2Fmax). Для восстановления сигнала x(t) на вход идеального фильтра низких частот, имеющего полосу про пускания частот от 0 до Fmax, необходимо подать последо вательность узких импульсов с амплитудой, соответствую щей дискретным отсчетам сигнала x(ti) в моменты времени ti=it.
|
Рис. 3.4. Дискретные отсчеты сигнала |
Поскольку теорема отсчетов (теорема Котельникова) сформулирована для сигнала с ограниченным спектром, а реальные сигналы имеют неограниченную спектральную плотность, то при расчетах t=1/(2Fmax) используют приближенное значение Fmax (например, активную ширину спектра, определенную по амплитудному критерию, по критерию 90%-ного содержания энергии или средней мощности сигнала). Кроме того, и идеальный фильтр низких частот, необходимый для восстановления сигнала в соответствии с теоремой, явля ется физически нереализуемым, так как предъявляемые к нему требования (идеально прямоугольная форма ампли тудно-частотной характеристики, отсутствие фазового сдвига в рассматриваемой полосе частот от 0 до Fmax) оказы ваются противоречивыми и могут выполняться лишь с определенной погрешностью. Учитывая сказанное, частоту дискретизации по времени обычно принимают в 1,5–2,5 раза больше значения, рассчитанного по теореме Котельникова, т.е.
fдискр = (3 – 5)Fmax.
Существуют и другие способы выбора частоты дискрети зации сигнала (с учетом времени корреляции передаваемого сообщения, значения наибольшего или среднеквадратичного отклонения процесса и т. д.). Так, в соответствии с критерием Н.А.Железнова, который выполняется для случайных сигналов, имеющих конечную длительность Тс и неограни ченный частотный спектр, рекомендуется принимать шаг дискретизации Дt, равный максимальному интервалу корре ляции сигнала ф0. Предполагается, что параметр ф0, характеризует такой промежуток времени, в пределах которого отдельные значения случай ного процесса можно считать статистически зависимыми (коррелированными), причем ф0“Тс. Таким образом, исход ный непрерывный сигнал заменяется совокупностью N = Тс/ф0 некоррелированных отсчетов (импульсов), следующих с частотой fдискр=1/t=1/ф0. При этом восстановление сигнала x(t) осуществляется с помощью линейного прогнози рующего фильтра со среднеквадратической ошибкой, сколь угодно мало отличающейся от нуля в промежутке времени, равном интервалу корреляции ф0.
Более полно учитывая свойства реальных сигналов (ко нечная длительность, неограниченность спектра), критерий Железнова тем не менее исходит из допущения о равенстве нулю корреляционной функции сигнала Kx(ф) вне интервала [–ф0; ф0], что на практике выполняется с определенной погрешностью.
В тех случаях, когда имеется более подробная инфор мация о законе изменения сигнала, выбор частоты дискре тизации можно осуществлять исходя из допустимой погреш ности аппроксимации функции x(t) на каждом из интер валов дискретизации. На рис. 3.5 дан пример кусочно-линейной аппроксимации, когда соседние отсчеты функции x(t), взятые в дискретные моменты времени ti, и ti+1, сое диняются отрезками прямых.
|
Рис. 3.5. Кусочно-линей ная аппроксимация |
Рассмотренные способы равномерной дискретизации (при t = const) иногда могут приводить к получению избыточ ных отсчетов, не оказывающих существенного влияния на процесс восстановления исходного сообщения. Например, если функция x(t) мало изменяется на некотором, доста точно протяженном интервале времени Т0, то соответствующие дискретные отсчеты сигнала практически не отличаются друг от друга и, следовательно, нет необходимости использовать все указанные отсчеты для хранения или передачи информации по линии связи. Сокращение избыточной информации возможно на основе способов адаптивной (неравномерной) дискретизации, обеспечивающих выбор интервала t между соседними отсчетами с учетом фактического изменения характеристик сигнала (в частности, скорости его изменения).
Квантование (дискретизация) сигнала по уровню – процесс отображения бесконечного множества значений аналогового сигнала на некоторое конечное множество (определяемое числом уровней квантования).
Отличительной особенностью дискретизации по уровню является замена непрерывной шкалы уровней сигнала x(t) дискретной шкалой x.i(I = 1, 2,...,m), в которой различные значения сигнала отличаются между собой не менее чем на некоторое фиксированное (или выбираемое в процессе квантования) значение Дx, называемое шагом кванто вания.
Шаг квантования – величина, равная интервалу между двумя соседними уровнями квантования (определена только для случая равномерного квантования).
Необходимость квантования вызвана тем, что цифровые вычислительные устройства могут оперировать только с числами, имеющими конечное число разрядов. Таким образом, квантование представляет собой округление передаваемых значений с заданной точностью. При равномерном квантовании (x=const) число разрешенных диск ретных уровней xi составляет:
где xmax и xmin – соответственно верхняя и нижняя границы диапазона изменения сигнала.
Ошибка квантования – величина, определяемая как (х) = x – x.i, где x – кодируемая дискретная величина, x.i – дискретизированный сигнал.
Шум квантования – случайная функция времени, определяемая как зависимость ошибки квантования от времени.
Чем меньше значение x, тем меньше получаемая ошибка. Если в результате квантования любое из значений сиг нала х(t), попавшее в интервал (х.i – х/2; х.i + х/2), округ ляется до х, то возникающая при этом ошибка (х) не превышает половины шага квантования, т.е. max| (х)|=0,5x. На практике шаг квантования x выбирают исходя из уровня помех, в той или иной форме присут ствующих при измерении, передаче и обработке реальных сигналов.
Если функция x(t) заранее неизвестна, а шаг квантова ния х достаточно мал по сравнению с диапазоном изме нения сигнала (xmax–xmin), то принято считать ошибку квантования (х) случайной величиной, подчиняющейся равномерному закону распределения. Тогда, как показано на рис. 3.6, плотность вероятности f1() для случайной величины , принимает значение 1/(х) внутри интервала (–х/2; +х/2) и равна нулю вне этого интервала. В дан ном случае дисперсию D[] ошибки квантования , нахо дят как
Рис. 3.6. Равномерный закон распределения ошибки кван тования
При х=const относитель ная погрешность квантования x = (х)/x существенно зависит от текущего значения сигнала x(t). В связи с этим при необ ходимости обработки и переда чи сигналов, изменяющихся в широком диапазоне, нередко используется неравномерное (нелинейное) квантование, ког да шаг х принимается малым для сигналов низкого уровня и увеличивается с ростом соответствующих значений сигнала (например, х выбирают пропорционально логарифму значения |x(t)|). Выбор шага хi=x.i–x.i-1 осуществляется еще и с учетом плотности распределения случайного сигнала (для более вероятных значений сигнала шаг квантования выбирают меньшим, для менее вероятных – большим). Таким образом удается обес печить высокую точность преобразования при ограниченном (не слишком большом) числе разрешенных дискретных уровней сигнала x(t).
Процесс преобразо вания дискретного сигнала в цифровой называют коди рованием информации, а множество различных кодовых комбинаций, получаемых при данном правиле кодирова ния, – кодом. Важной характеристикой кода является осно вание (или значность) кода m, т. е. число возможных зна чений, которые могут принимать элементы кодовой комбинации. Пусть требуется передать сигнал, уровень которого изменяется от 0 до 10 В. Если шаг квантования данных составляет 10 мВ, то каждый отсчет сигнала можно рассматривать как одно из 1000 возможных сообщений. Для передачи этой информации можно предложить различные способы:
а) каждому сооб щению поставить в соответствие определенный уровень напряжения, при этом основание кода m=1000, а длина кодовой комбинации (слова) принимает минимальное значение n=1;
б) можно воспользоваться двоичным (бинарным) представлением амплитуды сигнала с m=2, но тогда потребуется комбинация длины n=10 (210=1024, так что некоторые комбинации здесь не использованы).
Примером двоичного кода является запись натурального числа А в позиционной двоичной системе счисления, осу ществляемая по следующему правилу:
Здесь символы а1, а2, …, an принимают значения 0 или 1, n – число разрядов в коде. Предполагается, что символ a1, расположенный в старшем разряде кодовой комбина ции, имеет наибольший вес 2n-1, тогда как вес символа an в младшем разряде является минимальным и равен 20=1.
Для представления дробных чисел, значения которых не превышают единицы, обычно используют запись в следую щем виде:
,
т. е. веса разрядов кодовой комбинации а1, а2, …, an здесь равны 2-1, 2-2, ..., 2-n. В тех случаях, когда число А может принимать очень большие или же очень малые значения, удобнее использовать представление числа в форме с плавающей запятой. При этом каждое десятичное число определяется мантиссой, принимающей дробные значения от 0,1 до 1, и порядком – показателем степени числа 10. Например, число 50 представляется как 0,5·102, а число 0,00105 записывается в виде 0,105·10-2. Соответственно представление в двоичном коде для числа А должно про изводиться отдельно – для мантиссы и для порядка числа А.
Возможны и промежуточные варианты. Поэтому целесообразно поставить вопрос об определении оптимальной пары значений m и n.
В качестве критерия оптимальности S примем минимум произведения числа требуемых символов (уровней) m на длину кодовой комбинации n, необходимой для представле ния заданного числа сообщений N. Тогда можно записать
S=min(mn)=min(m log2 N/ log2 m)
3.3. Системы счисления. Методы перевода чисел из одной системы счисления в другую
3.3.1. Основные понятия
Система счисления – совокупность приемов и правил для записи чи сел цифровыми знаками или символами.
Все системы счисления можно разделить на два класса: позиционные и непозиционные. В классе позиционных систем для записи чисел в различных системах счисления используется некоторое количество отличных друг от друга знаков. Число таких знаков в позиционной системе счисления называется основанием системы счисления. Ниже приведена табл. 3.1, содержащая наименования некоторых позиционных систем счисления и перечень знаков (цифр), из которых образуются в них числа.
Таблица 3.1
Некоторые системы счисления
|
Основание |
Система счисления |
Знаки |
|
2 3 4 5 8 10 12 16 |
Двоичная троичная Четверичная Пятиричная Восьмеричная Десятичная Двенадцатеричная Шестнадцатеричная |
0, 1 0, 1, 2 0, 1, 2, 3 0, 1, 2, 3, 4 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, D, E, F |
В позиционной системе счисления относительной позиции цифры в числе ставится в соответствие весовой множитель, и число может быть представлено в виде суммы произведений коэффициентов на соответствующую степень основания системы счисления (весовой множитель):
AnAn-1An-2...A1A0 , A-1A-2...= Аn · Вn + Аn-1 · Вn-1 +…+ А1 · В1 + А0 · В0 + А-1 · В-1+ + А-2 · В-2 +…
(знак “,” отделяет целую часть числа от дробной. Таким образом, значе ние каждого знака в числе зависит от позиции, которую занимает знак в записи числа. Именно поэтому такие системы счисления называют позиционными).
Позиционная система счисления – система, в которой величина числа определяется значениями входящих в него цифр и их относительным положением в числе.
Приме ры (десятичный индекс внизу указывает основание системы счисления):
23,4310 = 2 · 101 + 3 · 100 + 4 · 10-1 + 3 · 10-2
(в данном примере цифра 3 в одном случае означает число единиц, а в другом – число сотых долей единицы);
69210 = 6 · 102 + 9·101 + 2.
(692 с формальной точки зрения представляется в виде “шесть умножить на десять в степени два, плюс девять умножить на десять в степени один, плюс два”).
11012 = 1 · 23 + 1 · 22 + 0 · 21 + 1·20 = 1310;
1123 = 1 · 32 + 1 · 31 + 2 · 30 = 1410;
341,58 = 3 · 82 + 4 · 81 + 1 · 80 + 5 · 8-1 = 225,12510;
A1F,416 = A · 162 + 1 · 161 + F · 160 + 4 · 16-1 = 2591,62510.
При работе с компьютерами приходится параллельно использовать несколько позиционных систем счисления (чаще всего двоичную, десятичную, восьмеричную и шестнадцате ричную), поэтому большое практическое значение имеют процедуры перевода чисел из одной системы счисления в другую. Заметим, что во всех приведенных выше приме рах результат является десятичным числом, и, таким образом, способ перевода чисел из любой позиционной системы счисления в десятичную уже продемонстрирован.
В общем случае, чтобы перевести целую часть числа из десятичной системы в систему с основа нием В, необходимо разделить ее на В. Остаток даст младший разряд числа. Полученное при этом частное необходимо вновь разделить на В – остаток даст следующий разряд числа и т.д. Для перевода дробной части ее необходимо умножить на В. Целая часть полученного произведения будет первым (после запятой, отделяющей целую часть от дробной) знаком. Дробную же часть произ ведения необходимо вновь умножить на В. Целая часть полученного числа будет следующим знаком и т.д. Конкретные примеры перевода чисел будут рассмотрены ниже.
Кроме рассмотренных выше позиционных систем счисления сущест вуют такие, в которых значение знака не зависит от того места, которое он занимает в числе. Такие системы счисления называются непозиционными. Наиболее известным примером непозиционной системы является римская. В этой системе используется 7 знаков (I, V, X, L, С, D, М), которые соответствуют следующим величинам:
I(1) V(5) X(10) L(50) С (100) D(500) М(1000).
Примеры: III (три), LIX (пятьдесят девять), DLV (пятьсот пятьдесят пять). Недостатком непозиционных систем, из-за которых они представляют лишь ис торический интерес, является отсутствие формальных правил записи чисел и, соответственно, арифметических действий над ними (хотя по традиции римскими числами часто пользуются при нумерации глав в книгах, веков в истории и др.).
3.3.2. Двоичная система счисления
Особая значимость двоичной системы счисления в информатике определяется тем, что внутреннее представление любой информации в компьютере является двоичным, т.е. описываемым наборами только из двух знаков (0 и 1).
Конкретизируем описанный выше способ в случае перевода чисел из десятичной системы в двоичную. Целая и дробная части переводятся порознь. Для перевода целой части (или просто целого) числа необходимо разделить ее на основание системы счисления и продолжать делить частные от деления до тех пор, пока частное не станет равным 0. Значения получившихся остатков, взятые в обратной последовательности, образуют искомое двоичное число. Например:
Остаток
25/2=12 (1),
12/2=6 (0),
6/2=3 (0),
3/2=1 (1),
1/2=0 (1).
Таким образом: 2510=110012.
Для перевода дробной части (или числа, у которого “0” целых) надо умножить ее на 2. Целая часть произведения будет первой цифрой числа в двоичной системе. Затем, отбрасывая у результата целую часть, вновь умножаем на 2 и т.д. Заметим, что конечная десятичная дробь при этом вполне может стать бесконечной (периодической) двоичной. Например:
0,73·2=1,46 (целая часть 1),
0,46·2 = 0,92 (целая часть 0),
0,92·2 = 1,84 (целая часть 1),
0,84·2 = 1,68 (целая часть 1) и т.д.
В итоге: 0,7310=0,10112.
Над числами, записанными в любой системе счисления, можно производить различные арифметические операции. Так, для сложения и умножения двоичных чисел необходимо использовать табл. 3.2
Таблица 3.2
Заметим, что при двоичном сложении 1 + 1 возникает перенос единицы в стар ший разряд – как и в десятичной арифметике:
1001 1001
+ 11 * 11
1100 1001
+ 1001
11011
3.3.3. Восьмеричная и шестнадцатеричная системы счисления
С точки зрения изучения принципов представления и обработки информации в компьютере, обсуждаемые в этом пункте системы представляют большой интерес. Хотя компьютер “знает” только двоичную систему счисления, часто с целью уменьшения количества записываемых на бумаге или вводимых с клавиатуры компьютера знаков бывает удобнее пользоваться восьмеричными или шестнадца теричными числами, тем более что, как будет показано далее, процедура взаимного перевода чисел из каждой из этих систем в двоичную очень проста – гораздо проще переводов между любой из этих трех систем и десятичной.
Перевод чисел из десятичной системы счисления в восьмеричную производится (по аналогии с двоичной системой счисления) с помощью делений и умножений на 8. Например, переведем число 58,3210:
58/8 = 7 (2 в остатке),
7/8 = 0 (7 в остатке).
0,32·8 = 2,56,
0,56·8 = 4,48,
0,48·8=3,84,...
Таким образом, 58,3210 = 72,243... 8=7·81+2·82+2·8-1+4·8-2+3·8-3
(из конечной дроби в одной системе может получиться бесконечная дробь в другой).
Перевод чисел из десятичной системы счисления в шестнадцатеричную произво дится аналогично.
С практической точки зрения представляет интерес процедура взаимного преоб разования двоичных, восьмеричных и шестнадцатеричных чисел. Для этого вос пользуемся табл. 3.3 чисел от 0 до 15 (в десятичной системе счисления), представ ленных в других системах счисления.
Таблица 3.3
Соответствие чисел в различных системах счисления
|
Десятичная |
Шестнадцатеричная |
Восьмеричная |
Двоичная |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
|
2 |
2 |
2 |
10 |
|
3 |
3 |
3 |
11 |
|
4 |
4 |
4 |
100 |
|
5 |
5 |
5 |
101 |
|
6 |
6 |
6 |
110 |
|
7 |
7 |
7 |
111 |
|
8 |
8 |
10 |
1000 |
|
9 |
9 |
11 |
1001 |
|
10 |
A |
12 |
1010 |
|
11 |
B |
13 |
1011 |
|
12 |
C |
14 |
1100 |
|
13 |
D |
15 |
1101 |
|
14 |
E |
16 |
1110 |
|
15 |
F |
17 |
1111 |
Для перевода любого целого двоичного числа в восьмеричное необходимо разбить его справа налево на группы по 3 цифры (самая левая группа может содержать менее трех двоичных цифр), а затем каждой группе поставить в соответствие ее восьме ричный эквивалент. Например:
11011001 = 11 011 001, т.е. 110110012 =3318.
3 3 1
Заметим, что группу из трех двоичных цифр часто называют “двоичной триадой”. Перевод целого двоичного числа в шестнадцатеричное производится путем раз биения данного числа на группы по 4 цифры – “двоичные тетрады”:
1100011011001 = 1 1000 1101 1001, т.е. 11000110110012 = 18D916.
8 D 9
Для перевода дробных частей двоичных чисел в восьмеричную или шестнадцатеричную системы аналогичное разбиение на триады или тетрады производится от точки вправо (с дополнением недостающих последних цифр нулями):
0,11000111012 = 0,110 001 110 100 = 0,61648,
6 1 6 4
0,11000111012 = 0,1100 0111 0100 = 0,C7416.
С 7 4
Перевод восьмеричных (шестнадцатеричных) чисел в двоичные производится обратным путем – сопоставлением каждому знаку числа соответствующей тройки (четверки) двоичных цифр.
Преобразования чисел из двоичной в восьмеричную и шестнадцатеричную сис темы и наоборот столь просты (по сравнению с операциями между этими тремя системами и привычной нам десятичной) потому, что числа 8 и 16 являются целыми степенями числа 2. Этой простотой и объясняется популярность восьмеричной и шестнадцатеричной систем в вычислительной технике и программировании.
Арифметические действия с числами в восьмеричной и шестнадцатеричной сис темах счисления выполняются по аналогии с двоичной и десятичной системами. Для этого необходимо воспользоваться соответствующими таблицами. Для примера табл. 3.4 иллюстрирует сложение и умножение восьмеричных чисел.
Таблица 3.4
Таблицы сложения и умножения в восьмеричной системе
Рассмотрим еще один возможный способ перевода чисел из одной позиционной системы счисления в другую – метод вычитания степеней. В этом случае из числа последовательно вычитается максимально допустимая степень требуемого основа ния, умноженная на максимально возможный коэффициент, меньший основания; этот коэффициент и является значащей цифрой числа в новой системе. Например, число 11410:
114 – 26 = 114 – 64 = 50,
50 – 25 = 50 – 32 = 18,
18 – 24 = 2,
2 – 21 = 0.
Таким образом, 11410 = 11100102.
114 – 1 · 82 = 114 – 64 = 50,
50 – 6 · 81 = 50 – 48 = 2,
2 – 2 · 80 = 2 – 2 = 0.
Итак, 11410 =1628.
3.4. Устройства обработки информации и их характеристики
3.4.1. Краткая история развития устройств обработки информации
Все началось с идеи научить машину считать или хотя бы складывать многоразрядные целые числа. Еще около 1500 г. великий деятель эпохи Просвещения Леонардо да Винчи разработал эскиз 13-разрядного суммирующего устройства, что явилось первой дошедшей до нас попыткой решить указанную задачу. Первую же действующую суммирующую машину построил в 1642 г. Блез Паскаль – знамени тый французский физик, математик, инженер. Его 8-разрядная машина сохранилась до наших дней.
От замечательного курьеза, каким восприняли современники машину Паскаля, до создания практически полезного и широко используемого агрегата – арифмометра (механического вычислительного устройства, способного выполнять 4 арифметических действия) – прошло почти 250 лет. Уже в начале XIX века уро вень развития ряда наук и областей практической деятельности (математики, механики, астрономии, инженерных наук, навигации и др.) был столь высок, что они требовали выполнения огромного объема вычислений, выходящих за пределы возможностей человека, не вооруженного соответствующей техникой. Над ее созданием и совершенствованием работали как выдающиеся ученые с мировой известностью, так и сотни людей, имена многих из кото рых до нас не дошли, посвятивших свою жизнь конструированию механических вычислительных устройств.
Еще в 70-х годах нашего века на полках магазинов стояли механические арифмометры и их “ближайшие родственники”, снабженные электрическим приводом -электромеханические клавишные вычислительные машины. Они довольно долго соседствовали с техникой совершенно иного уровня – автоматическими цифровыми вычислительными машинами (АЦВМ), которые в просторечии чаще называют ЭВМ (хотя, строго говоря, эти понятия не совсем совпадают). История АЦВМ восходит еще к первой половине прошлого века и связана с именем замечательного английского математика и инженера Чарльза Бэббиджа. Им в 1822 г. была спроектирована и почти 30 лет строилась и совершенствовалась машина, названная вначале “разностной”, а затем, после многочисленных усовершенствований проекта, “аналитической”. В “анали тическую” машину были заложены принципы, ставшие фундаментальными для вычислительной техники.
1. Автоматическое выполнение операций.
Для выполнения расчетов большого объема существенно не только то, как быстро выполняется отдельная арифметическая операция, но и то, чтобы между операциями не было “зазоров”, требующих непосредственного человеческого вмешательства. Например, большинство современных калькуляторов не удовлетворяют этому требованию, хотя каждое доступное им действие выполняют очень быстро. Необходимо, чтобы операции следовали одна за другой безостановочно.
2. Работа по вводимой “на ходу” программе.
Для автоматического выполнения операций программа должна вводиться в исполнительное устройство со скоростью, соизмеримой со скоростью выполнения операций. Бэббидж предложил использовать для предварительной записи программ и ввода их в машину перфокарты, которые к тому времени применялись для управ ления ткацкими станками.
3. Необходимость специального устройства – памяти – для хранения данных (Бэббидж назвал его “складом”).
Эти революционные идеи натолкнулись на невозможность их реализации на основе механической техники, ведь до появления первого электромотора остава лось почти полвека, а первой электронной радиолампы – почти век. Они настолько опередили свое время, что были в значительной мере забыты и переоткрыты в следующем столетии.
Впервые автоматически действующие вычислительные устройства появились в середине XX века. Это стало возможным благодаря использованию наряду с механическими конструкциями электромеханических реле. Работы над релейными машинами начались в 30-е годы и продолжались с переменным успехом до тех пор, пока в 1944 г. под руководством Говарда Айкена – американского математика и физика – на фирме IBM (International Business Machines) не была запущена машина “Марк-1”, впервые реализовавшая идеи Бэббиджа (хотя разработчики, по-видимому, не были с ними знакомы). Для представления чисел в ней были исполь зованы механические элементы (счетные колеса), для управления – электромехани ческие. Одна из самых мощных релейных машин РВМ-1 была в начале 50-х годов построена в СССР под руководством Н.И.Бессонова; она выполняла до 20 умно жений в секунду с достаточно длинными двоичными числами.
Подлинная революция в вычислительной технике произошла в связи с примене нием электронных устройств. Работа над ними началась в конце 30-х годов одно временно в США, Германии, Великобритании и СССР. К этому времени электрон ные лампы, ставшие технической основой устройств обработки и хранения цифро вой информации, уже широчайшим образом применялись в радиотехнических устройствах.
Первой действующей ЭВМ стал ENIAC (США, 1945 – 1946 гг.). Его название по первым буквам соответствующих английских слов означает “электронно-числовой интегратор и вычислитель”. Руководили ее созданием Джон Моучли и Преспер Эккерт, продолжившие начатую в конце 30-х годов работу Джорджа Атанасова. Машина содержала порядка 18 тысяч электронных ламп, множество электромеха нических элементов. Ее энергопотребление равнялось 150 кВт, что вполне достаточно для обеспечения небольшого завода.
Практически одновременно велись работы над созданием ЭВМ в Великобритании. С ними связано прежде всего имя Аллана Тьюринга – математика, внесшего также большой вклад в теорию алгоритмов и теорию кодирования. В 1944 г. в Великобритании была запущена машина “Колосс”.
Эти и ряд других первых ЭВМ не имели важнейшего с точки зрения конструкто ров последующих компьютеров качества – программа не хранилась в памяти машины, а набиралась достаточно сложным образом с помощью внешних комму тирующих устройств.
Огромный вклад в теорию и практику создания электронной вычислительной техники на начальном этапе ее развития внес один из крупнейших американских математиков Джон фон Нейман. В историю науки навсегда вошли “принципы фон Неймана”. Совокупность этих принципов породила классическую (фон-неймановскую) архитектуру ЭВМ. Один из важнейших принципов – принцип хранимой программы – требует, чтобы программа закладывалась в память машины так же, как в нее закладывается исходная информация. Первая ЭВМ с хранимой программой (EDSAC) была построена в Великобритании в 1949 г.
В нашей стране вплоть до 70-х годов создание ЭВМ велось почти полностью самостоятельно и независимо от внешнего мира. Дело в том, что электронная вычислительная техника с самого момента своего первоначального создания рассматривалась как сверхсекретный стратегический продукт, и СССР приходилось разрабатывать и производить ее самостоятельно. Постепенно режим секретности смягчался, но и в конце 80-х годов наша страна могла покупать за рубежом лишь устаревшие модели ЭВМ (а самые современные и мощные компьютеры ведущие производи тели – США и Япония – и сегодня разрабатывают и производят в режиме секрет ности).
Первая отечественная ЭВМ – МЭСМ (“малая электронно-счетная машина”) была создана в 1951 г. под руководством Сергея Александровича Лебедева, круп нейшего советского конструктора вычислительной техники, впоследствии академи ка, лауреата государственных премий, руководившего созданием многих отечест венных ЭВМ. Рекордной среди них и одной из лучших в мире для своего времени была БЭСМ-6 (“большая электронно-счетная машина, 6-я модель”), созданная в середине 60-х годов и долгое время бывшая базовой машиной в обороне, космиче ских исследованиях, научно-технических исследованиях в СССР. Кроме машин серии БЭСМ выпускались и ЭВМ других серий – “Минск”, “Урал”, М-20, “Мир” и другие, созданные под руководством И.С.Брука и М.А.Карцева, Б.И.Рамеева, В.М.Глушкова, Ю.А.Базилевского и других отечественных конструкторов и теоретиков информатики.
3.4.2. Классическая архитектура ЭВМ
Основы учения об архитектуре вычислительных машин заложил выдающийся американский математик Джон фон Нейман. Он подключился к созданию первой в мире ламповой ЭВМ ENIAC в 1944 г., когда ее конструкция была уже выбрана. В процессе работы во время многочисленных дискуссий со своими коллегами Г.Голдстайном и А.Берксом фон Нейман высказал идею принципиально новой ЭВМ. В 1946 г. ученые изложили свои принципы построения вычислительных машин в ставшей классической статье “Предварительное рассмотрение логической конструкции электронно-вычислительного устройства”. С тех пор прошло полвека, но выдвинутые в ней положения сохраняют актуальность и сегодня.
В статье убедительно обосновывается использование двоичной системы для представления чисел (ранее все вычислительные машины хранили обрабатываемые числа в десятичном виде). Авторы убедительно проде монстрировали преимущества двоичной системы для технической реализации, удобство и простоту выполнения в ней арифметических и логических операций. В дальнейшем ЭВМ стали обрабатывать и нечисловые виды информации – тексто вую, графическую, звуковую и другие, но двоичное кодирование данных по-прежнему составляет информационную основу любого современного компьютера.
Еще одной поистине революционной идеей является предложенный Нейманом принцип “хранимой программы”. Перво начально программа задавалась путем установки перемычек на специальной коммутационной панели. Это было весьма трудоемким занятием: например, для изменения программы машины ENIAC требовалось несколько дней (в то время как собственно расчет не мог продолжаться более нескольких минут – выходили из строя лампы). Нейман первым догадался, что программа может также храниться в виде набора нулей и единиц, причем в той же самой памяти, что и обрабатываемые ею числа. Отсутствие принципиальной разницы между программой и данными дало возможность ЭВМ самой формировать для себя программу в соответствии с результатами вычислений.
Фон Нейман не только выдвинул основополагающие принципы логического устройства ЭВМ, но и предложил ее структуру, которая воспроизводилась в течение первых двух поколений ЭВМ. Основными блоками, по Нейману, являются устройство управления (УУ) и арифметико-логическое устройство (АЛУ) (обычно объеди няемые в центральный процессор), память, внешняя память, устройства ввода и вывода. Схема устройства такой ЭВМ представлена на рис. 3.7.
Устройство управления и арифметико-логическое устройство в современных компьютерах объединены в один блок – процессор, являющийся преобразователем информации, поступающей из памяти и внешних устройств (сюда относятся выбор ка команд из памяти, кодирование и декодирование, выполнение различных, в том числе и арифметических, операций, согласование работы узлов компьютера).
Рис. 3.7. Архитектура ЭВМ, построенной на принципах фон Неймана.
(Сплошные линии со стрелками указывают направление потоков информации, пунктирные – управляющих сигналов от процессора к остальным узлам ЭВМ).
Память (ЗУ) хранит информацию (данные) и программы. Запоминающее уст ройство у современных компьютеров “многоярусно” и включает оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), хранящее ту информацию, с которой компьютер работает непосредственно в данное время (исполняемая программа, часть необхо димых для нее данных, некоторые управляющие программы), и внешние запоми нающие устройства (ВЗУ) гораздо большей емкости, чем ОЗУ, но с существенно более медленным доступом. На ОЗУ и ВЗУ классификация устройств памяти не закан чивается – определенные функции выполняют и СОЗУ (сверхоперативное запоми нающее устройство), и ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), и другие подвиды компьютерной памяти.
Внешняя память отличается от устройств ввода и вывода тем, что данные в нее заносятся в виде, удобном компьютеру, но недоступном для непосредственного восприятия человеком. Так, накопитель на магнитных дисках относится к внешней памяти, а клавиатура – устройство ввода, дисплей и печать – устройства вывода.
Для построения запоминающих устройств в качестве физических эле ментов используют электронные схемы, ферритовые магнитные материалы, магнитные ленты и диски, оптические запоминающие элементы и т. д.
В построенной по описанной схеме ЭВМ происходит последовательное считы вание команд из памяти и их выполнение. Номер (адрес) очередной ячейки памяти, из которой будет извлечена следующая команда программы, указывается специаль ным устройством – счетчиком команд в УУ. Его наличие также является одним из характерных признаков рассматриваемой архитектуры.
Подавляющее большинство вычислительных машин на сегодняшний день – фон-неймановские машины. Исключение составляют лишь отдельные разновидности систем для параллельных вычислений, в которых отсутствует счетчик команд, не реализована классическая концепция переменной и имеются другие существенные принципиальные отличия от классической модели (примерами могут служить потоковая и редукционная вычислительные машины).
3.4.3. Характеристика основных блоков ЭВМ
ЭВМ включает три основных устройства: системный блок, клавиа туру и дисплей (монитор). Однако для расширения функциональных возможностей ЭВМ можно подключить различные дополнительные периферийные устройства, в частности: печатающие устройства (прин теры), накопители на магнитной ленте (стримеры), различные манипу ляторы (мышь, джойстик, трекбол, световое перо), устройства оп тического считывания изображений (сканеры), графопостроители (плот теры) и др.
ЭВМ, как правило, имеет модульную структуру (рис. 3.8). Все модули связаны с системной магистралью (шиной).
Системный блок. Главный блок ЭВМ включает в свой со став центральный микропроцессор, сопроцессор, модули оперативной и постоянной памяти, контроллеры, накопители на магнитных дисках и другие функциональные модули. Набор модулей определяется типом ЭВМ. Пользователи по своему желанию могут изменять конфигура цию ЭВМ, подключая дополнительные периферийные устройства.
В системный блок может быть встроено звуковое устройство, с по мощью которого пользователю удобно следить за работой машины, во время обращать внимание на возникшие сбои в отдельных устройствах или на возникновение необычной ситуации при решении задачи на ЭВМ. Со звуковым устройством часто связан таймер, позволяющий вести отсчет времени работы машины, фиксировать календарное время, указывать на окончание заданного промежутка времени при выполне нии той или иной задачи.
Микропроцессор (МП). Центральный микропроцессор является ядром любой ЭВМ. Он выполняет функции обработки информации и управ ления работой всех блоков ЭВМ. В состав МП входят:
· арифметико-логическое устройство,
· центральное устройство управления,
· внутренняя регистровая память,
· кэш-память,
· схема обращения к оперативной памяти,
· схемы управления системной шиной и др.
Рис 3.8. Структурная схема ЭВМ с периферийными устройствами. (АЛУ– арифметико-логическое устройство, УУ– устройство управления, ПП – постоянная память, ОП – оперативная память, ВУ– внешнее устройство, НГМД – накопитель на гибких магнитных дисках, НЖМД – накопитель на жестких маг нитных дисках, НМЛ – накопитель на магнитной ленте, ПУ– печатающее устройство).
Рассмотрим структуру и функционирование микропроцессора на примере разработанной модели фирмы Intel.
Арифметико-логическое устройство (АЛУ) – функциональная часть ЭВМ, которая выполняет логические и арифметические действия, необходи мые для переработки информации, хранящейся в памяти. Оно характеризует ся: временем выполнения элементарных операций; средним быстродействи ем, т.е. количеством арифметических или логических действий (операций), выполняемых в единицу времени (секунду); набором элементарных дейст вий, которые оно выполняет. Важной характеристикой АЛУ является также система счисления, в которой осуществляются все действия.
АЛУ выполняет логические операции, а также арифметические опе рации в двоичной системе счисления и в двоично-десятичном коде, причем арифметические операции над числами, представленными в форме с плавающей точкой, реализуются в специальном блоке. В некоторых конфигурациях с этой целью используется арифметический сопро цессор. Он имеет собственные регистры данных и управления, работает параллельно с центральным МП, обрабатывает данные с плавающей точкой.
Память микропроцессора состоит из функциональных регистров: регистры обще го назначения, указатель команд, регистр флагов и регистры сегментов.
Регистр – внутренне запоминающее устройство процессора для временного хранения обрабатываемой или управляющей информации и быстрого доступа к ней.
Регистры общего назначения используются для хранения данных и адресов. Они обеспечивают работу с данными и адресами. Каж дый из таких регистров имеет свое имя.
Указатель команд содержит смещение при определении адреса следующей команды.
Регистр флагов указывает признаки результата выполнения команды.
Регистры сегментов содержат значения селекторов сегментов, опре деляющих текущие адресуемые сегменты памяти.
Кроме того, регистровая память МП содержит регистры процессора обработки чисел с плавающей точкой, системные и некото рые другие регистры.
Производительность микропроцессора значительно повышается за счет буферизации часто используемых команд и данных во внутренней кэш-памяти, при этом сокращает ся число обращений к внешней памяти. Кэш-память – сверхоперативная буферная память, предназначенная для промежуточного хранения наиболее часто используемых процессором данных. Внутренняя кэш-память имеет несколько режимов работы, что обеспечивает гибкость отладки и вы полнения рабочих программ.
Устройство управления микропроцессорного типа обеспечивает конвейерную обработку данных с помощью блока предварительной вы борки (очереди команд).
Устройство управления МП обеспечивает многозадачность. Много задачность – способ организации работы ЭВМ, при котором в ее па мяти одновременно содержатся программы и данные для выполнения нескольких задач. В составе современных МП имеются аппаратно-программные средства, позволяющие эффективно организовать многозадачный ре жим, в том числе системы прерывания и защиты памяти.
Система прерываний обрабатывает запросы на прерывание как от внешних устройств, так и от внутренних блоков МП. Прерывание – временное прекращение выполнения команд программы с сохранением информации о ее текущем состоянии и передачей управления специальной программе – обработчику прерываний. Поступление за проса на прерывание от внутреннего блока МП свидетельствует о воз никновении исключительной ситуации, например о переполнении раз рядной сетки. Внешнее прерывание может быть связано с обслуживани ем запросов от периферийных устройств. Требуя своевременного обслу живания, внешнее устройство посылает запрос прерывания МП. МП в ответ приостанавливает нормальное выполнение текущей программы и переходит на обработку этого запроса, чтобы в дальнейшем выполнить определенные действия по вводу-выводу данных. После совершения та ких действий происходит возврат к прерванной программе.
Защита памяти от несанкционированного доступа в многозадачном режиме осуществляется с помощью системы привилегий, регулирующих доступ к тому или иному сегменту памяти в зависимости от уровня его защищенности и степени важности.
Обмен информацией между блоками МП происходит через магист раль микропроцессора, включающую шину адреса, двунаправленную шину данных и шину управления. Шина – устройство, служащее для передачи данных и управляющих сигналов между компонентами компьютера. Шина состоит из линий электрических соединений.
Шина адреса используется для передачи адресов ячеек памяти и реги стров для обмена информацией с внешними устройствами.
Шина данных обеспечивает передачу информации между МП, памя тью и периферийными устройствами. Шина двунаправленная, т.е. позволяет осуществлять пересылку данных как в прямом, так и в обратном на правлении.
Шина управления предназначена для передачи управляющих сигна лов – управления памятью, управления обменом данных, запросов на прерывание и т.д.
Системная магистраль выполняется в виде совокупности шин (кабелей), используемых для передачи данных, адресов и управляющих сигналов. Количество линий в адресно-информационной шине определя ется разрядностью кодов адреса и данных, а количество линий в шине управления – числом управляющих сигналов, используемых в ЭВМ.
Внутренняя память ЭВМ состоит из оперативной памяти и посто янной памяти.
Оперативная память (ОП) (или оперативное запоминающее устройство – ОЗУ) – функциональная часть ЭВМ, предназначенная для хранения и (или) выдачи входной информации, про межуточных и окончательных результатов, вспомогательной информации. В памяти машины находятся также программы решения задач, через ко манды которых осуществляется управление работой всей машины. Каждая ячейка памяти имеет свой адрес, который выражается числом. Оперативная память является энергозависимой: при отключении питания информация в ОП теряется.
С точки зрения физического принципа действия различают дина мическую память и статическую память. Ячейки динамической памяти можно представить в виде микроконденсаторов, способных накапливать заряд на своих обкладках. Недостатком этого типа является то, что заряды ячеек имеют свойство рассеи ваться в пространстве. Для этого в компьютере происходит постоянная регенерация (освежение, подзарядка) ячеек оперативной памяти. Регенерация осуществляется несколько десятков раз в секунду и вызывает непроизводительный расход ресурсов вычислительной системы. Ячейки статической памяти можно представить как электронные микро элементы – триггеры, состоящие из нескольких транзисторов. В триггере хранится не заряд, а состояние (включен/выключен), поэтому этот тип памяти обеспечивает более высокое быстродействие, хотя технологически он сложнее и, соответственно, дороже.
Основные параметры, характеризующие память, – емкость и время обращения к памяти.
Емкость памяти – количество байт информации, которое можно за писать в памяти. При этом словом является упорядоченная последователь ность символов алфавита конечной длины. Ячейка памяти – часть памяти, содержащая слово.
Емкость памяти можно выразить количеством содержащихся в ней слов или ячеек. Длина ячейки памяти измеряется количеством битов (один бит равен одному двоичному разряду) или байтов (один байт содержит во семь битов). Ячейка памяти может вмещать информацию разной длины или разного формата. Формат измеряется словом, двойным словом или полусловом в зависимости от принятого для данной ЭВМ способа представле ния информации.
Время обращения – интервал времени между началом и окончанием ввода (вывода) информации в память (из памяти). Оно характеризует затра ты времени на поиск места и запись (чтение) слова в память (из памяти).
Постоянная память (ПП). Эта память предназначена только для чтения. Она не является энергозависимой, ис пользуется для хранения системных программ, в частности так называе мой базовой системы ввода-вывода (BIOS – Basic Input and Output System), вспомогательных программ и т.п. Программы, хранящиеся в ПП, предназначены для постоянного использования МП.
Контроллеры (К) служат для управления внешними устройствами (ВУ). Каждому ВУ соответствует свой контроллер. Электронные моду ли-контроллеры реализуются на отдельных печатных платах, вставляе мых внутрь системного блока. Такие платы часто называют адаптерами ВУ (от адаптировать – приспосабливать). После получения команды от МП контроллер функционирует автономно, освобождая МП от выпол нения специфических функций, требуемых для того или другого кон кретного ВУ.
Контроллер содержит регистры двух типов – регистр состояния (управления) и регистр данных. Эти регистры часто называют портами ввода-вывода. За каждым портом закреплен определенный номер – адрес порта. Через порты пользователь может управлять ВУ, используя ко манды ввода-вывода. Программа, выполняющая по обращению из ос новной выполняемой программы операции ввода-вывода для конкрет ного устройства или группы устройств ЭВМ, входит в состав ядра операционной системы ЭВМ.
Для ускорения обмена информацией между МП и внешними устрой ствами в ЭВМ используется прямой доступ к памяти (ПДП). Контрол лер ПДП, получив сигнал запроса от внешнего устройства, принимает управление обменом на себя и обеспечивает обмен данными с ОП, минуя центральный МП. В это время микропроцессор продолжает без преры вания выполнять текущую программу. Прямой доступ к памяти, с одной стороны, освобождает МП от непосредственного обмена между памятью и внешними устройствами, а с другой стороны, позволяет значительно быстрее по сравнению с режимом прерываний удовлетворять запросы на обмен.
3.4.4. Основной цикл работы ЭВМ
Рассмотрим последовательность действий при вы полнении команды в ЭВМ. Рабочий цикл в общем виде одинаков для всех фон-неймановских машин.
Важной составной частью фон-неймановской архи тектуры является счетчик адреса команд. Этот специальный внутренний регистр процессора всегда указывает на ячейку памяти, в которой хранится следующая команда программы. При включении питания или при нажатии на кнопку сброса (начальной установки) в счетчик аппаратно заносится стартовый адрес находящей ся в ПЗУ программы инициализации всех устройств и начальной загрузки. Даль нейшее функционирование компьютера определяется программой. Таким образом, вся деятельность ЭВМ – это непрерывное выполнение тех или иных программ, причем программы эти могут в свою очередь загружать новые программы и т.д.
Каждая программа состоит из отдельных машинных команд. Каждая машинная команда, в свою очередь, делится на ряд элементарных унифицированных состав ных частей, которые принято называть тактами. В зависимости от сложности команды она может быть реализована за разное число тактов. Например, пересыл ка информации из одного внутреннего регистра процессора в другой выполняется за несколько тактов, а для перемножения двух целых чисел их требуется на порядок больше. Существенное удлинение команды происходит, если обрабатываемые данные еще не находятся внутри процессора и их приходится считывать из ОЗУ.
При выполнении каждой команды ЭВМ проделывает определенные стандарт ные действия:
1) согласно содержимому счетчика адреса команд, считывается очередная ко манда программы (ее код обычно заносится на хранение в специальный регистр УУ, который носит название регистра команд);
2) счетчик команд автоматически изменяется так, чтобы в нем содержался адрес следующей команды (в простейшем случае для этой цели достаточно к текущему значению счетчика прибавить некоторую константу, определяющуюся длиной команды);
3) считанная в регистр команд операция расшифровывается, извлекаются необ ходимые данные и над ними выполняются требуемые действия.
Затем все описанные действия циклически повторяются.
Рассмотренный основной алгоритм работы ЭВМ позволяет шаг за шагом вы полнить хранящуюся в ОЗУ линейную программу. Если же требуется изменить порядок вычислений для реализации развилки или цикла, достаточно в счетчик команд занести требуемый адрес.
В современных компьютерах для ускорения основного цикла выполнения команды используется метод конвейеризации (иногда применяется термин “опережающая выборка”). Идея состоит в том, что несколько внутренних устройств процессора работают парал лельно: одно считывает команду, другое дешифрует операцию, третье вычисляет адреса используемых операндов и т.д. В результате по окончании команды чаще всего оказывается, что следующая уже выбрана из ОЗУ, дешифрована и подготов лена к исполнению. Отметим, что в случае нарушения естественного порядка выполнения команд в программе (например, при безусловном переходе) опере жающая выборка оказывается напрасной и конвейер очищается. Следующая за переходом команда выполняется дольше, так как чтобы конвейер “заработал на полную мощность”, необходимо его предварительно заполнить. Иными словами, в конвейерной машине время выполнения программы может зависеть не только от составляющих ее команд, но и от их взаимного расположения.
3.4.5. Накопители информации
Хранение и накопление информации вызвано многократным ее исполь зованием, применением постоянной информации, необходимостью ком плектации первичных данных до их обработки.
Для хранения информации в ЭВМ используют различного рода накопители, общая емкость которых, как правило, в сотни раз превосходит емкость памяти компьютера.
Внешние запоминающие устройства (ВЗУ) обеспечивают долговременное хране ние программ и данных. Наиболее распространены следующие типы ВЗУ: накопи тели на магнитных дисках (НМД); их разновидности – накопители на гибких магнитных дисках (НГМД) и накопители на жестких магнитных дисках (НЖМД); накопители на магнитных лентах (НМЛ); накопители на оптических дисках.
Соответственно физическими носителями информации, с которыми работают эти устройства, являются магнитные диски (МД), магнитные ленты (МЛ) и оптиче ские диски.
Принцип записи информации на магнитных носителях основан на изменении намагниченности отдельных участков магнитного слоя носителя (диска, ленты). Запись осуществляется с помощью магнитной головки: электрические сигналы, возникающие под управлением электронного блока, возбуждают в ней магнитное поле, воздействующее на носитель и оставляющее намагниченные участки на заранее размеченных дорожках. При считывании информации эти намагниченные участки индуцируют в магнитной головке слабые токи, которые превращаются в двоичный код, соответствующий ранее записанному.
Накопители на магнитных дисках включают в себя ряд систем:
· электромеханический привод, обеспечивающий вращение диска;
· блок магнитных головок для чтения-записи;
· системы установки (позиционирования) магнитных головок в нужное для записи или чтения положение;
· электронный блок управления и кодирования сигналов.
НГМД – устройство со сменными дисками (их часто называют “дискетами”). Несмотря на относительно невысокую информационную емкость дискеты, НГМД продолжают играть важную роль в качестве ВЗУ, поскольку поддерживают ряд функций, которые не обеспечивают другие накопители. Среди них:
· возможность транспортировки информации на любые расстояния;
· обеспечение конфиденциальности информации (дискету можно положить в карман сразу после окончания сеанса работы).
Дискета – гибкий тонкий пластиковый диск с нанесенным (чаще всего на обе стороны) магнитным покрытием, заключенный в достаточно твердый – картонный или пластиковый – конверт для предохранения от механических повреждений. Информация на диск наносится вдоль концентрических окружностей – дорожек. Каждая дорожка разбита на несколько секторов (обычно 9 или 18) – минимально возможных адресуемых участков. Стандартная емкость сектора – 512 байт. На двухсторонней дискете две одинаковые дорожки по обе стороны диска образуют цилиндр. Процедура разметки нового диска – нанесение секторов и дорожек называется форматированием. Иногда приходится прибегать к переформатирова нию диска, на котором уже есть информация; последняя в таком случае практически обречена на уничтожение.
Тип дискеты обычно указывается на ее конверте:
DS (double side) -двухсторонняя;
DD (double density) – двойной плотности;
HD (high density) – высокой плотности.
Возможны сочетания типа DS/DD, DS/HD и др.
Стандартный размер (диаметр) дискет 89 мм (3,5 дюйма). Появились, но пока не получили широко го распространения, дискеты диаметром 51 мм.
Важнейшая, с точки зрения пользователя, характеристика дискеты – информа ционная емкость. Чаще всего она находится в диапазоне от одного до полутора мегабайт, хотя созданы дискеты с емкостью до 10 Мбайт. Специальные дискеты для резервного копирования (так называемые Zip-диски, для работы с которыми нужны особые дисководы) имеют емкость 100 Мбайт и более. Другие важнейшие характе ристики – скорость доступа к определенному участку информации и скорость записи или считывания информации – определяются не столько самой дискетой, сколько возможностями НГМД.
Жесткий диск сделан из сплава на основе алюминия и также покрыт магнитным слоем. Он помещен в неразборный корпус, встроенный в системный блок компью тера. По всем профессиональным характеристикам жесткие диски (и соответствую щие накопители) значительно превосходят гибкие. Однако, жесткий диск не предназначен для транспортировки информации, и это не позволило накопителям на жестких дисках вытеснить НГМД.
Первые накопители на оптических дисках появились в начале 70-х годов, но ши рокое распространение получили значительно позже. Существует несколько разно видностей оптических дисков, предназначенных для устройств, допускающих только чтение (CD-ROM, т.е. Compact Disk Reed Only Memory – компакт-диск только для чтения), для устройств, допускающих хотя бы однократную запись информации на рабочем месте пользователя и для устройств, позволяющих, подоб но накопителям на магнитных дисках, многократную перезапись информации. CD-ROM диск, запись на который производится один раз при его создании и не может быть изменена, представляет собой прозрачную поликарбонатную (вид стекла) пластинку, одна сторона которой покрыта тончайшей алюминиевой пленкой, играющей роль зеркального отражателя, поверх которой нанесен защитный слой лака. Информация на ней представляется подобно тому, как на старых граммофон ных пластинках – чередованием углублений и пиков, однако не в аналоговом, а в цифровом (двоичном) коде. Этот рельеф создается при производстве механическим путем (контактом с твердой пластинкой – матрицей). Информация наносится вдоль тончайших дорожек. Считывание информации осуществляется путем сканирования дорожек лазерным лучом, который по-разному отражается от углублений и пиков (по этому отражению восстанавливается записанный двоичный код). Вдоль дорожек оптического диска со скоростью 200 – 500 раз в минуту пробегает лазерный луч. При создании дисков, позволяющих вести многократную перезапись, доминирует магнито-оптический принцип (CD-МО диски). В основу положен следующий физический принцип: коэффициент отраже ния лазерного луча от по-разному намагниченных участков диска с особым обра зом нанесенным магнитным покрытием различен. Таким образом, запись на МО-диски магнитная, а считывание – оптическое (лазерным лучом).
У оптических дисков емкость записи и скорость доступа к информации того же порядка, что у жестких дисков, а по надежности хранения информации оптические диски превышают жесткие диски.
По мере снижения стоимости оборудования CD-МО диски могут вытеснить гибкие магнитные диски, так как обладая значительно превосходящими профессиональными характеристи ками, обеспечивают все функции ГМД.
Накопители на магнитных лентах имели огромное значение для ЭВМ первых поколений. По мере развития ЭВМ НМЛ оттеснялись на периферию в списке ВЗУ. Ясно, что по скорости доступа к информации НМЛ всегда будут многократно проигрывать дисковым накопителям – ведь для того, чтобы считать информацию на некотором месте ленты, необходимо отмотать предшествующий ее кусок с начала. Однако по-прежнему на лентах хранят большие объемы информации, которая не является оперативной, но требует очень надежного хранения, а также конфиденциальности. На персональных компьютерах иногда используют специальный кассетный накопитель на магнитных лентах, размеры которого совпадают с размерами НГМД и который можно вставить на место последнего – стриммер.
3.4.6. Внешние устройства ЭВМ
Эффективность использования ЭВМ в большой степени определя ется количеством и типами внешних устройств, которые могут приме няться в ее составе. Внешние устройства обеспечивают взаимодействие пользователя с ЭВМ. Широкая номенклатура внешних устройств, раз нообразие их технико-эксплуатационных и экономических характери стик дают возможность пользователю выбрать такие конфигурации ЭВМ, которые в наибольшей мере соответствуют его потребностям и обеспечивают рациональное решение его задач.
Внешние устройства составляют до 80% стоимости ЭВМ и оказы вают значительное (иногда даже решающее) влияние на характеристики машины в целом.
Конструктивно каждая модель ЭВМ имеет так называемый базо вый набор внешних устройств – клавиатуру и дисплей. Пользователь, как правило, сам подбирает желательное ему печатающее устройство. В случае необходимости к ЭВМ могут подключаться также дополнительные внешние устройства, например сканеры, стримеры, плоттеры или диджитайзеры. В последние годы многие фирмы прилагают значительные усилия для разработки совершенно новых видов внешних устройств, ориентированных на стре мительно растущие запросы пользователей, в частности для приложений в области мультимедиа.
Устройства ввода информации. Клавиатура (клавишное устройство) реализует диалоговое об щение пользователя с ЭВМ:
· ввод команд пользователя, обеспечивающих доступ к ресурсам ЭВМ;
· запись, корректировку и отладку программ;
· ввод данных и команд в процессе решения задач.
Центральную часть клавиатуры обычно занимают клавиши букв латинского и русского алфавита, служебных знаков (!, ”, :, % и др.), а также цифровые клавиши. В большинстве случаев одна клавиша ис пользуется для ввода нескольких разных знаков, причем переход меж ду ними производится за счет одновременного нажатия соответствую щей клавиши и одной и/или двух служебных функциональных клавиш (обычно – клавиш Shift, Alt, Ctrl). В большинстве моделей клавиатуры с правой стороны размещается дополни тельная цифровая клавиатура, что создает удобства при необходимо сти частого ввода чисел. По периферии клавиатуры размещаются слу жебные функциональные клавиши: Enter, Esc, Delete, Insert, Tab и др., а также “программируемые” функциональные клавиши (F1 – F12). Функциональные клавиши в программах выполняют в основном спе циальные операции. К примеру, клавиша Esc обычно означает “отмену” или “возврат”, клавиша Insert – “вставку” и т.п. Назначение программируемых функциональных клавиш F1 – F12 более гибко: оно, как правило, определяется в соответствующих программах и приво дится в их документации. Служебные клавиши (Shift, Alt, Ctrl) и инди каторы режимов (Print Screen, Caps Lock, Break) служат для пере ключения назначения алфавитно-цифровых клавиш, вывода “образа экрана дисплея” на принтер, изменения режима работы и прерывания программ. Клавиши управления (<,>,^,v) необходимы для пози ционирования курсора на экране дисплея. Ряд клавиш обеспечивают перемещение курсора в начальную или конечную позицию на строке экрана дисплея (Home, End), а также на страницу вперед или назад (PgUp и PgDn).
Клавиатура ЭВМ передает МП не код символа, а порядковый номер нажатой клавиши и продолжитель ность времени каждого нажатия. Интерпретация смысла нажатой кла виши выполняется программным путем. Таким образом, кодировка кла виши оказывается независимой от кодировки символов, что значительно упрощает работу с клавиатурой.
Общение пользователя с ЭВМ облегчается с помощью различных манипуляторов. Наиболее распространенным из них является так назы ваемая мышь. Мышь представляет собой небольшую коробочку с двумя или тремя клавишами и утопленным свободно вращающимся в любом направлении шариком на нижней поверхности. Коробочка под ключается к компьютеру при помощи специального кабеля. Пользова тель, перемещая мышь по поверхности стола (обычно для этого исполь зуются специальные резиновые коврики), позиционирует указатель мы ши (стрелку, прямоугольник) на экране дисплея, а нажатием клавиш вы полняет определенное действие, связанное с соответствующей клавишей (например, выполняет определенный пункт меню) Мышь требует специальной программной поддержки.
В портативных ЭВМ мышь обычно заменяется особым, встроенным в клавиатуру, шариком на подставке с двумя клавишами по бокам, называемым трекбол. Позиционирование указателя трекбола на экране дисплея производится вращением этого шарика. Клавиши трекбола имеют то же значение, что и клавиши мыши. Несмотря на наличие трекбола, пользователь портативной ЭВМ может использовать и обычную мышь, подключив ее к соответствующему порту.
Для непосредственного считывания графической информации с бу мажного или иного носителя в ЭВМ применяются оптические сканеры. Сканеры бывают настольные, позволяющие обрабатывать весь лист бу маги или пленки целиком, а также ручные. Ручные сканеры проводят над нужными рисунками или текстом, обеспечивая их считывание. Вве денный при помощи сканера рисунок распознается ЭВМ с помощью специального программного обеспечения. Рисунок может быть не толь ко сохранен, но и откорректирован по желанию пользователя соответст вующими графическими пакетами программ.
Для той же цели, т.е. для ввода рисунков в ЭВМ, может использо ваться также световое перо и различные диджитайзеры.
К ручным манипуляторам относится и джойстик, представ ляющий собой подвижную рукоять с одной или двумя кнопками, при по мощи которой можно позиционировать указатель на экране дисплея. Кноп ки имеют то же назначение, что и клавиши мыши. Джойстик использу ется в первую очередь для игровых применений.
Устройства вывода информации. Самым популярным из устройств вывода информации является дисплей – уст ройство визуального отображения текстовой и графической информации. Дисплей относится к числу неотъемлемых принадлежностей компьютера. Есть и параллель ные термины, обозначающие почти то же самое, – “видеотерминал”, “видеомонитор” (хотя есть и смысловые оттенки: “монитор” – устройство управления чем-то, “терминал” – удаленное устройство доступа).
Дисплеи классифицируются по нескольким разным параметрам, отражающим их назначение в конкретной компьютерной системе и возможности. Бывают дисплеи монохромные и цветные. Монохромный дисплей производит отображе ние в двух цветах – черном и белом, либо зеленом и черном и т.д. Высококачест венный цветной дисплей может воспроизводить десятки основных цветов и тысячи оттенков.
Бывают дисплеи графические и алфавитно-цифровые (последние, спо собные отображать лишь ограниченный набор основных символов используемого алфавита, почти исчезли из обычного обихода). Графический дисплей может отображать как символы, так и любое изображение, которое можно построить из отдельных точек в пределах разрешающей способности.
По физическим принципам, лежащим в основе конструкций дисплеев, подав ляющее большинство их относится к дисплеям на базе электронно-лучевых трубок и к жидкокристаллическим дисплеям (последние особенно часто встречаются у портативных компьютеров). У первых формирование изображения производится на внутренней поверхности экрана, покрытого слоем люминофора – вещества, светя щегося под воздействием электронного луча, генерируемого специальной “электронной пушкой” и управляемого системами горизонтальной и вертикальной развертки. Жидкокристаллический экран состоит из крошечных сегментов, запол ненных специальным веществом, способным менять отражательную способность под воздействием очень слабого электрического поля, создаваемого электродами, подходящими к каждому сегменту.
При выводе на экран любого изображения, независимо от того, в растровом или векторном форматах оно зафиксировано в графических файлах, в видеопамяти формируется информация растрового типа, содержащая сведения о цвете каждого пиксела, задающего наиболее мелкую деталь изображения. Каждый пиксел одно значно связан с долей видеопамяти – несколькими битами, в которых программным путем задается яркость (и, при цветном экране, цветность) свечения этого пиксела. Специальная системная программа десятки раз в секунду считывает содержимое видеопамяти и обновляет содержимое каждого пиксела, тем самым создавая и поддерживая на экране изображение.
Основные характеристики дисплеев с точки зрения пользователя таковы: разрешающая способность, число воспроизводимых цветов (для цветного дисплея) или оттенков яркости (для монохромного).
В настоящее время начался промышленный выпуск плазмен ных дисплеев. В основе – возможность управлять возникновением электрических разрядов в некоторых газах и сопровождающим их свечением. Такие дисплеи обладают высоким качеством изображения и могут иметь значительно большие, чем у привычных компьютеров, размеры экранов при небольшой толщине (экран с диагональю около 1 м при толщине 8-10 см).
Огромную роль при выводе информации играют разнообразные печатающие устройства – принтеры. Наличие дисплея на современных компьютерах позволяет, работая в интерактивном режиме, экономить огромное количество бумаги, но все равно наступает, как правило, момент, когда необходима так называемая “твердая копия” информации – текст, данные, рисунок на бумаге. В процессе эволюции принтеры прошли следующий путь. Первые копировали пишущую машинку, имея ударные клавиши с буквами, цифрами и т.д. Под управлением процессора та или иная клавиша наносила удар по красящей ленте, оставляющей след на бумаге. Таких принтеров давно нет, их прямые наследники – точечно-матричные принтеры ударного типа – располагают перемещающейся вдоль строки печатающей голов кой, содержащей от 9 до 24 игл, каждая из которых может независимо от остальных наносить удар по ленте. Это позволяет формировать изображения как букв и цифр, так и любых других символов, а также достаточно сложные рисунки и чертежи. Для хранения и подачи ленты используют специальную пластмассовую коробочку – картридж. Принтеры стали “интеллектуальными”, т.е. имеют собственное ОЗУ и электронный блок управления для того, чтобы разгрузить основное ОЗУ и не отнимать в процессе печати время у центрального процессора.
Особенность современного принтера – возможность поддержки многих шриф тов. Часть шрифтов “прошита” в памяти принтера и задается нажатием клавиш на его панели. Еще больше шрифтов являются “загружаемыми”, т.е. задаются той программой, которая обращается к устройствам печати. При печати “собственными” шрифтами принтер обычно работает быстрее, так как комбинации ударов игл выбираются из знакогенерато ра принтера. Загружаемые шрифты требуют дополнительного времени на загруз ку до начала печати соответствующей программы – знакогенератора; самая медленная печать осуществляется в графическом режиме, который требует посто янной пересылки в принтер информации о текущем режиме работы каждой иглы. Последний (графический) режим с появлением системы “Windows” стал очень распространенным; он не включает предварительной пересылки шрифтов в память принтера.
Приведем названия наиболее распространенных шрифтов, чаще всего “прошитых” в принтерах: roman – шрифт пишущей машинки, bold-face – полужир ный, italic – курсив, condenced – сжатый.
Качество печати текста определяется не только шрифтом и классом принтера, но и числом точек, из которых формируется символ. Наиболее быстрый режим с минимально возможным числом точек и весьма невысоким качеством печати – режим черновой печати (draft), наиболее высококачественный – режим SLQ (Super Letter Quality). На одном и том же принтере соотношение скоростей печати в разных режимах может достигать 1:10.
Все чаще на рабочих местах пользователей персональных компьютеров появля ются вместо точечно-матричных струйные или лазерные принтеры. Струйные принтеры вместо головки с иглами имеют головку со специальной краской и микросоплом, через которую эта краска “выстреливается” струйкой на бумагу (и быстро сохнет). Для формирования изображения либо струйка краски может отклоняться специально созданным электрическим полем (так как она электризует ся в момент выхода из сопла), либо (чаще) головка имеет столбец из нескольких сопел – наподобие матрицы игл точечно-матричного принтера.
Струйные принтеры могут быть цветными, они смешивают на бумаге красители, порознь распыляемые разными соплами. Изображение, формируемое струйными принтерами, по качеству превосходит аналогичное, получаемое на точечно-матричных. Дополнительное достоинство при этом – меньший уровень шума при работе.
Самые высококачественные изображения на бумаге на сегодняшний день дают лазерные принтеры. Один из основных узлов лазерного принтера – вращающийся барабан, на внешней поверхности которого нанесен специальный светочувстви тельный материал. Управляемый электронным блоком луч лазера оставляет на поверхности барабана наэлектризованную “картинку”, соответствующую фор мируемому изображению. Затем на барабан наносится специальный мелкодис персный порошок – тонер, частички которого прилипают к наэлектризованным участкам поверхности. Вслед за этим к барабану прижимается лист бумаги, на который переходит тонер, после чего изображение на бумаге фиксируется (“прижигается”) в результате прохождения через горячие валки. Все это происходит с огромной быстротой, благодаря чему лазерные принтеры значительно превосходят обсуждавшиеся выше по скорости работы. Лазерные принтеры – рекордсмены по части количества воспроизводимых шрифтов и качеству рисунков благодаря высочайшей разрешающей способности. Существуют как черно-белые, так и цветные лазерные принтеры. Лазерный принтер работает почти бесшумно. Единственный, но, увы, очень важный параметр, по которому они существенно уступают принтерам ранее описанных типов – стоимость; далеко не всякий может себе позволить приобрести принтер, по стоимости превосходящий точечно-матричный аналог в несколько раз.
Лидирующая фирма в производстве струйных и лазерных принтеров – “Hewlett-Packard” (HP), США, хотя в этой области действуют и другие фирмы.
Существуют и принтеры, работающие на других физических принципах, но по распространенности они значительно уступают тем, которые обсуждались выше.
К принтерам близки по назначению плоттеры – специализированные устройст ва для вывода на бумагу чертежей и рисунков. Рисунок исполняется специальным пером, управляемым электронным блоком; для цветного плоттера необходимо несколько перьев. Плоттер необходим как часть автоматизированного рабочего места (АРМ) проектировщика, инженера-конструктора, архитектора. В силу специализированности и высокой стоимости плоттеры не являются устройствами массового распространения.
4. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ (АИС)
4.1. Классификация АИС
Под системой понимают любой объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах достижения поставленных целей совокупность разнородных элементов.
В информатике понятие «система» широко распространено и имеет множество смысловых значений. Чаще всего оно используется применительно к набору технических средств и программ. Системой может называться аппаратная часть компьютера. Системой может также считаться множество программ для решения конкретных прикладных задач, дополненных процедурами ведения документации и управления расчетами.
Добавление к понятию «система» слова «информационная» отражает цель ее создания и функционирования. Информационные системы обеспечивают сбор, хранение, обработку, поиск, выдачу информации, необходимой в процессе принятия решений задач из любой об ласти. Они помогают анализировать проблемы и создавать новые продукты.
Информационная система – взаимосвязанная совокупность средств, ме тодов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи ин формации в интересах достижения поставленной цели.
Современное понимание информационной системы предполагает использование персонального компью тера в ка честве основного технического средства переработки информации. Компьютеры, оснащенные специализированными программными средствами, являются технической базой и инструментом для информационных систем. Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями.
Автоматизированная система в отличие от автоматической подразумевает использование человеческого звена (операторов, управленческого аппарата и др.) в качестве своей органической составной части.
Автоматизиро ванная информационная система (АИС) базируется на использовании средств и возможностей вычислительной техники, но не сводит ся к простому использованию ЭВМ в управлении. Если простое использование ЭВМ в управлении – это решение с их помощью отдельных задач управления, что определяется обычно не акту альностью такого решения, а степенью его подготовленности к реализации на ЭВМ, то автоматизированные информационные системы распространяются на все этапы и работы, относящиеся к процессу информационного обеспечения.
Автоматизированные информационные систе мы различного класса и назначения в настоящее время получили широчайшее распространение. Классификация АИС осуществляется по ряду признаков, и в зависимо сти от решаемой задачи можно выбрать разные признаки классифика ции. При этом одна и та же АИС может характеризоваться одним или несколькими признаками. В качестве признаков классификации АИС используются: масштаб, область применения, охватываемая территория, органи зация информационных процессов, направление деятельности, на значение, структура и др.
По масштабу информационные системы подразделяются на следующие группы (рис. 4.1): одиночные, групповые и корпоративные.
Рис. 4.1. Деление информационных систем по масштабу
Одиночные информационные системы реализуются, как правило, на автономном персональном компьютере (сеть не используется). Такая система может содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитана на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создаются с помощью так называемых настольных или локальных систем управления базами данных (СУБД). Среди локальных СУБД наиболее известными являются FoxPro, Paradox, Microsoft Access.
Групповые информационные системы ориентированы на коллективное использова ние информации членами рабочей группы и чаще всего строятся на базе локальной вычислительной сети. При разработке таких приложений используются серверы баз данных (называемые также SQL-серверами) для рабочих групп. Существует доволь но большое количество различных SQL-серверов как коммерческих, так и свобод но распространяемых. Среди них наиболее известны такие серверы баз данных, как Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, InterBase, Sybase, Informix.
Корпоративные информационные системы являются развитием систем для рабо чих групп, они ориентированы на крупные компании и могут поддерживать тер риториально разнесенные узлы или сети. В основном они имеют иерархическую структуру из нескольких уровней. Для таких систем характерна архитектура кли ент-сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. При разработке таких систем могут использоваться те же серверы баз данных, что и при разработке групповых информационных систем. Однако в крупных информа ционных системах наибольшее распространение получили серверы Oracle, DB2 и Microsoft SQL Server.
Классификация АИС по направлению деятельно сти показана на рис. 4.2.
Рис 4.2. Классификация АИС по направлению деятельности
Автоматизированные системы управления (АСУ). Современные АСУ предназначены оказывать помощь специалистам, руководителям, принимающим решения, в получении ими своевременной, достоверной, в необходимом количестве информации (центральным техническим вопросом разработки автоматизированных систем является организация, хранение и комплексное использование данных). Учитывая наиболее широкое применение и разнообразие этого класса систем, часто любые АС понимают именно в данном толковании. К этому классу относятся АСУ как промышленными фирмами, так и непромышленными объектами: гостиницами, банками, торговыми фирмами и др.
Основными функциями подобных систем являются: оперативный контроль и регули рование, оперативный учет и анализ, перспективное и оперативное планирование, бухгал терский учет, управление сбытом и снабжением и другие экономические и организационные задачи.
Автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) служат для автоматизации функций производственного персонала. Они широко используются при ор ганизации поточных линий, изготовлении микросхем, на сборке, для поддержания техноло гического процесса в металлургической и машиностроительной промышленности.
В АСУ ТП за работой технологического комплекса следят многочисленные датчики-приборы, измеря ющие параметры технологического процесса (например, тем пературу и толщину прокатываемого металлического листа), контролирующие состояние оборудования (например, температуру под шипников турбины) или определяющие состав исходных мате риалов и готового продукта. Таких приборов в одной сис теме может быть от нескольких десятков до нескольких ты сяч.
Датчики постоянно выдают сигналы, меняющиеся в со ответствии с измеряемым параметрам (аналоговые сигналы), в устройство связи с объектом (УСО) ЭВМ. В УСО сигналы преобразуются в цифровую форму и затем по определенной программе обрабатываются вычислительной машиной. ЭВМ сравнивает полученную от датчиков информацию с заданными результатами работы агрегата и вырабатывает управляющие сигналы, которые через другую часть УСО пос тупают на регулирующие органы агрегата. Например, если датчики подали сигнал, что лист прокатного стана выходит толще, чем предписано, то ЭВМ вычислит, на какое рассто яние нужно сдвинуть валки прокатного стана, и подаст со ответствующий сигнал на исполнительный механизм, который переместит валки на требуемое расстояние.
Одним из важнейших свойств АСУ ТП является обеспе чение безаварийной работы сложного технологического комплекса. Для этого в АСУ ТП предусматривается возмож ность диагностирования технологического оборудования. На основе показаний датчиков система определяет текущее состояние агрегатов и тенденции к аварийным ситуациям и может дать команду на введение облегченного режима работы или остановку вообще. При этом оператору представляются данные о характере и местоположении аварийных участков.
Таким образом, АСУ ТП обеспечивают лучшее использо вание ресурсов производства, повышение производительнос ти труда, экономию сырья, материалов и энергоресурсов, исключение тяжелых аварийных ситуаций, увеличение межре монтных периодов работы оборудования.
Системы автоматизированного проектирования (САПР) предназначены для автоматизации функций инженеров-проектировщиков, конструкторов, архитекторов, дизайнеров при создании новой техники или технологии. Основными функциями подобных систем являются: инженерные расчеты, создание графической документации (чертежей, схем, планов), создание проектной документации, моделирование проектируемых объектов.
Процесс проектирования представляет собой не только процедуру создания разработчиком некоторой новой информации, в него входит анализ данной проблемы, включающий изучение целей проектирования, наличествующих данных, объектов-аналогов и т.п., выяснение критических параметров и учет существующих факторов, выбор предположительных путей достижения поставленных целей, собственно проектирование, расчет и оптимизацию узлов и компонентов, моделирование отдельных процессов, представление результатов в той или иной форме. Все эти стадии составляют содержание автоматизированного проектирования.
Экспертная система – программная система, которая использует экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения задач в узкой предметной области.
Экспертные системы – один из немногих видов систем искусственного интеллекта – получили широкое распространение и нашли практическое применение. Цели создания экспертных систем – компьютерная поддержка решения задач. Задачи экспертных систем – моделирование человеческого интеллекта, выработка новых знаний в конкретной предметной области, обеспечение процессов принятия решений.
Существу ют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информа тике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широ кое распространение.
Автоматизированные системы для научных исследований (АСНИ) представляют собой программно-аппаратные комплексы, обрабатывающие данные, поступающие от различного рода экспериментальных установок и измерительных приборов, и на основе их анализа облегчающие обнаружение новых эффектов и закономерностей.
Блок связи с измерительной аппаратурой преобразует к нужному виду информацию, поступающую от измерительной аппаратуры. В базе данных хранится информация, поступившая из блока связи с измерительной аппаратурой, а также заранее введенная с целью обеспечения работоспособности системы. Расчетный блок, выполняя программы из пакета прикладных программ, производит все математические расчеты, в которых может возникнуть потребность в ходе научных исследований. Расчеты могут выполняться по требованию самого исследователя или блока имитационного моделирования. При этом на основе математических моделей воспроизводится процесс, происходящий во внешней среде. Экспертная система моделирует рассуждения специалистов данной предметной области. С ее помощью исследователь может классифицировать наблюдаемые явления, диагностировать течение исследуемых процессов.
АСНИ получили широкое распространение в молекулярной химии, минералогии, биохимии, физике элементарных частиц и многих других науках.
В промышленной сфере превалирует отраслевой характер иерархии АИС. По территориальному признаку классификация АИС приведена на рис. 4.3.
Рис 4.3. Классификация АИС по территории
В зависимости от организации информационных про цессов АИС делятся на два больших класса: управляющие и инфор мационные. В информационных системах управление отсутствует (автоматизированные системы научных исследований – АСНИ, “Библиотека”, системы автоматизированного проектирования – САПР, экспертные системы – ЭС и др.).
По сфере применения АИС классифицируются следующим образом: административные, производственные, учебные, медицинские, военные, метеорологические, экологические, криминалистические и др. Назначение и структура построения АИС характеризуются наличием соответствующих подсистем (рис. 4.4). Этот класс АИС является исто рически одним из первых на производстве.
Перечислим наиболее важные задачи, решаемые с помощью АИС на предприятии.
Бухгалтерский учет. Это классическая область применения информационных систем и наиболее ча сто реализуемая на сегодняшний день задача. Такое положение вполне объяснимо. Во-первых, ошибка бухгалтера может стоить очень дорого, поэтому очевидна выго да использования возможностей автоматизации бухгалтерии. Во-вторых, задача бух галтерского учета довольно легко формализуется, так что разработка систем авто матизации бухгалтерского учета не представляет технически сложной проблемы.
Рис. 4.4. Классификация АИС на предприятии
Управление финансовыми потоками. Внедрение информационных систем в управление финансовыми потоками так же обусловлено критичностью этой области управления предприятия к ошибкам. Неправильно построив систему расчетов с поставщиками и потребителями, можно спровоцировать кризис наличности даже при налаженной сети закупки, сбыта и хоро шем маркетинге. И наоборот, точно просчитанные и жестко контролируемые условия финансовых расчетов могут существенно увеличить оборотные средства фирмы.
Управление складом, ассортиментом, закупками. Здесь можно автоматизировать процесс анализа движения товара, тем самым от следив и зафиксировав те двадцать процентов ассортимента, которые приносят восемьдесят процентов прибыли. Это же позволит ответить на главный вопрос – как получать максимальную прибыль при постоянной нехватке средств? “Заморозить” оборотные средства в чрезмерном складском запасе – самый про стой способ сделать любое предприятие, производственное или торговое, потен циальным инвалидом. Можно просмотреть перспективный товар, вовремя не вло жив в него деньги.
Управление производственным процессом. Управление производственным процессом представляет собой очень трудоемкую задачу. Основными механизмами здесь являются планирование и оптимальное управление производственным процессом. Автоматизированное решение подобной задачи дает возможность грамотно пла нировать, учитывать затраты, проводить техническую подготовку производства, оперативно управлять процессом выпуска продукции в соответствии с производ ственной программой и технологией. Очевидно, что чем крупнее производство, тем большее число бизнес-процессов участвует в создании прибыли, а значит, использование информационных систем жизненно необходимо.
Управление маркетингом. Управление маркетингом подразумевает сбор и анализ данных о фирмах-конкурен тах, их продукции и ценовой политике, а также моделирование параметров внешне го окружения для определения оптимального уровня цен, прогнозирования прибы ли и планирования рекламных кампаний. Решения большинства этих задач могут быть формализованы и представлены в виде информационной системы, позволяю щей существенно повысить эффективность управления маркетингом.
Документооборот. Документооборот является очень важным процессом деятельности любого пред приятия. Хорошо отлаженная система учетного документооборота отражает ре ально происходящую на предприятии текущую производственную деятельность и дает управленцам возможность воздействовать на нее. Поэтому автоматизация документооборота позволяет повысить эффективность управления.
Оперативное управление предприятием. Информационная система, решающая задачи оперативного управления предпри ятием, строится на основе базы данных, в которой фиксируется вся возможная информация о предприятии. Такая информационная система является инструмен том для управления бизнесом и обычно называется корпоративной информаци онной системой. Информационная система оперативного управления включает в себя массу программ ных решений автоматизации бизнес-процессов, имеющих место на конкретном пред приятии. Одно из наиболее важных требований, предъявляемых к таким информаци онным системам, – гибкость, способность к адаптации и дальнейшему развитию.
4.2. Информационный процесс в автоматизированных системах. Фазы информационного цикла и их модели
4.2.1. Этапы информационного процесса в АИС
Информационная технология решения задач включает важнейшие процедуры, которые могут быть сгруппированы по функ ционально-временным стадиям.
Процессы, обеспечивающие работу информационной системы любого назначения, условно можно представить в виде схемы (рис. 4.5), состоящей из блоков:
· сбор информации из внешних или внутренних источников и преобразование;
· передача информации;
· обработка входной информации на ЭВМ и представление ее в удобном виде;
· хранение информации;
· вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему.
Как правило, информация подвергается всем процедурам преобразо вания, но в ряде случаев некоторые процедуры могут отсутствовать. По следовательность их выполнения также бывает различной, но при этом некоторые процедуры могут повторяться. Состав процедур преобразо вания и особенности их выполнения во многом зависят от объекта, для которого осуществляется автоматизированная обработка информа ции.
Рис. 4.5. Основные этапы технологического процесса в информационных системах
Технология обработки информации с применением комплекса технических средств вызывает необходимость манипулировать с отдельными информационными эле ментами, обеспечивать их изучение и формализованное описание, иден тификацию для удобства обработки, хранения и передачи. Информация, представленная в формализованном виде, получила название “данные”.
Информация, являясь сложным по структуре образованием, разме щается на физических носителях (бумажных или магнитных документах, в виде сигналов, передаваемых по каналам связи) и может находиться в статичном или динамичном состояниях. Статичное состояние информа ции связано с ее более или менее длительным организованным хранени ем, накоплением в информационных фондах и базах данных (БД). Под базой данных понимается вся необходимая для решения задач конкрет ной области совокупность данных, организованная по определенным правилам, позволяющим обеспечить независимость данных от приклад ных программ, удобство хранения, поиска, манипулирования данными, которые записаны на машинных носителях. При этом каждый элемент строго идентифицируется для автоматизации процесса поиска, пополне ния, обновления данных. Динамичное состояние – постоянное движение в виде потоков – присуще информации, реализующей в человеко-машинных, автоматизированных системах функцию обмена сведениями с помощью знаковых символов. Приведенные особенности информации тщательно изучаются при создании систем автоматизированной обработ ки в процессе ее синтаксического, семантического и прагматического ана лизов.
Синтаксический анализ устанавливает важнейшие параметры ин формационных потоков, включая необходимые количественные харак теристики, для выбора комплекса технических средств сбора, регистра ции, передачи, обработки, накопления и хранения информации.
Семан тический анализ позволяет изучить информацию с точки зрения смысло вого содержания ее отдельных элементов, находить способы языкового соответствия (язык человека, язык ЭВМ) при однозначном распознава нии вводимых в систему сообщений.
Прагматический анализ проводится с целью определения полезности информации, выявления практической значимости сообщений. Учитывая, что полезность информации является функцией времени и что одна и та же информация в разное время может быть по лезной либо бесполезной в зависимости от того, сколько новых сообще ний об управляемом объекте она несет пользователю, принятые крите рии оценки увязываются с достоверностью и своевременностью посту пающих сообщений.
Совокупность сведений, отражающих какую-либо сущ ность, называют информационной совокупностью. Дан ные о поставщике, например, включают его имя и адрес, номенклатуру поставляемой продукции, условия поставки, фактические сведения о про изведенных поставках и т.д.
Информационная совокупность, неделимая далее на более мел кие смысловые единицы, получила название реквизита по аналогии с рек визитом документа как наиболее часто используемым в работе носителем информации. Синонимами термина “реквизит” являют ся слово, элемент данных, атрибут, которыми пользуются при описании информационных систем и для определения объемов ин формации в качестве единиц измерения.
Различают два вида реквизитов: реквизиты-признаки и реквизиты-основания. Первые характеризуют качественные свойства отражаемых сущностей. Вторые представляют собой количественные величины, ха рактеризующие данную сущность.
Сочетание одного реквизита-основания с одним или несколькими со ответствующими ему реквизитами-признаками образует показатель. По казатель – качественно определенная величина, дающая количественную характеристику отображаемому объекту (явлению, предмету, процессу). Показатель является информационной совокупностью наименьшего состава, достаточной для образования самостоятельного сообщения или формирования документа. Например, информационная совокупность “500 т стали” состоит из реквизита-основания “500” и реквизитов-признаков – “т” и “сталь”, что вполне отражает смысл сообщения и потому является показателем. В любом документе каждый реквизит помимо его значения имеет определенное наименование.
Умение определить количество и состав реквизитов в документе по зволяет оценить его уровень информативности, рассчитать при необ ходимости объемы информации. Зная максимальную разрядность ка ждого реквизита, легко определить объем информации в документе; зная число таких документов, можно рассчитать общий объем инфор мации.
Информацию, поступающую в информационную систему, называют входящей. Информационная система, обрабатывая входящие данные, порождает новую – результатную информацию (сводную). Передавае мая за пределы данной информационной системы информация называ ется исходящей. Если сведения поступают в информационную систему от объектов управления, то такая информация будет входящей внутренней, если из внешнего мира (например, для предприятий из министерства, от других организаций), информация называется входящей внешней.
По отношению к процессам обработки и хранения различают сле дующие виды информации: исходную, хранимую без обработки, результатную, промежуточную.
Важное значение имеет подразделение информации в зависимости от степе ни стабильности на постоянную (условно-постоянную) и переменную. Первая остается без изменений или же подвергается незначительным корректировкам в течение более или менее длительного периода вре мени. Это различные справочные сведения, нормативы и т.п. Переменная информация, как правило, участвует в одном технологическом цикле машинной об работки.
Для оценки уровня стабильности информации используют коэффи циент стабильности Кст, рассчитываемый по формуле:
где ИСобщ – общее число информационных совокупностей; ИСизм – число информационных совокупностей, изменивших свои значения за рассматриваемый период (год).
Обычно, если значение коэффициента стабильности не ниже 0,85 (Кст і 0,85), информационную совокупность принято считать условно-постоянной.
Большую часть условно-постоянной информации при использовании вычислительной техники рекомендуется хранить на машинных носителях. При этом отпадает необходимость включать эти реквизиты в состав пока зателей первичного документа, за счет чего можно значительно упростить их формы, сократить трудоемкость заполнения. Использование массивов условно-постоянной информации в технологии автоматизированной об работки данных обеспечивает повышение достоверности результатной информации, позволяет дополнять ее необходимыми справочными сведе ниями и тем самым более углубленно и разносторонне охарактеризовать объект, процесс, явление.
4.2.2. Сбор и преобразование информации
Система сбора ин формации может представлять собой сложный программно-аппаратный комплекс. Как правило, современные системы сбора информации не только обеспечивают кодирование информации и ее ввод в ЭВМ, но и выполняют предварительную (первичную) обработку этой информации. Сбор информации – это процесс получения информации из внешнего мира и приведение ее к виду, стандартному для данной информационной системы. Обмен информацией между воспринимающей информацию системой и окружающей средой осуществляется посредством сигналов.
Сигнал можно определить как средство перенесения информации в пространстве и времени. В качестве носителя сигнала могут выступать звук, свет, электрический ток, магнитное поле и т.п. Подобно живым организмам, воспринимающим сигналы из внешней среды с помощью специальных органов (обоняния, осязания, слуха, зрения), технические системы для приема сигналов из окружающего мира оснащаются специ альными устройствами. Вне зависимости от носителя информации (сигнала) типичный процесс обработки сигнала может быть охарактери зован рядом шагов. На первом шаге исходный (первичный) сиг нал с помощью специального устройства (датчика) преобразуется в эк вивалентный ему электрический сигнал (электрический ток). На втором шаге вторичный (электрический) сигнал в некоторый выделенный мо мент времени оцифровывается специальным устройством – аналого-цифровым преобразователем (АЦП). АЦП значению электрического сигнала ставит в соответствие некоторое число из конечного множества таких чисел. Таким образом, датчик и АЦП, связанные вместе, состав ляют цифровой измерительный прибор. Если этот прибор оснастить не которым устройством для хранения измеренной величины – регистром, то на следующем шаге по команде от ЭВМ можно ввести это число в машину и подвергать затем любой необходимой обработке.
Конечно, не все технические средства сбора информации работают по описанной схеме. Так, клавиатура, предназначенная для ввода алфавитно-цифровой информации от человека, не имеет в своем составе АЦП. Здесь первичный сигнал – нажатие клавиши – непосредственно преобразуется в соответствующий нажатой клавише цифровой код. Но в любом случае, будь то цифровой измерительный прибор, клавиатура или иное устройст во ввода информации в ЭВМ, в конечном счете поступающая в ЭВМ ин формация представлена в виде цифрового кода – двоичного числа.
Сбор и регистрация информации происходят по-разному в различных экономических объектах. Наиболее сложна эта процедура в автоматизированных управленческих процессах промышленных пред приятий, фирм и т.п., где производятся сбор и регистрация первичной учетной информации, отражающей производственно-хозяйственную деятельность объекта.
Сбор информации, как правило, сопровождается ее регистра цией, т.е. фиксацией информации на материальном носителе (документе или машинном носителе). Запись в первичные документы в основном осуществляется вручную, поэтому процедуры сбора и регистрации ос таются пока наиболее трудоемкими. В условиях автоматизации управ ления предприятием особое внимание придается использованию тех нических средств сбора и регистрации информации, совмещающих опе рации количественного измерения, регистрации, накоплению и передаче информации по каналам связи в ЭВМ с целью формирования первичного документа.
4.2.3. Передача информации
Передача информации осуществляется различными способами: с помощью курьера, пересылкой по почте, доставкой транспортными средст вами, дистанционной передачей по каналам связи. Дистанционная пере дача по каналам связи сокращает время передачи данных. Для ее осуще ствления необходимы специальные технические средства. Некоторые технические средства сбора и регистрации, собирая автоматически ин формацию с датчиков, установленных на рабочих местах, передают ее в ЭВМ.
Взаимодействие между территориально удаленными объектами осу ществляется за счет обмена данными. Доставка данных производится по заданному адресу с использованием сетей передачи данных. В современ ных условиях большое распространение получила распределенная об работка информации, при этом сети передачи данных превращаются в информационно-вычислительные сети. Информационно-вычис лительные сети (ИВС) представляют наиболее динамичную и эф фективную отрасль автоматизированной технологии процессов ввода, передачи, обработки и выдачи информации. Важнейшим звеном ИВС является канал передачи данных, структурная схема которого представ лена на рис. 4.6.
Рис 4.6.Структурная схема канала передачи данных
(УПД – устройство подготовки дан ных, НКС – непрерывный канал связи, ДКС – дискретный канал связи, УПДс – устройст во повышения достоверности)
Непрерывный канал связи (НКС) совместно с функционирующими на его концах модемами образует дискретный канал связи (ДКС). В свою очередь, ДКС и устройства повышения достоверности (УПДс) образуют канал передачи данных.
В НКС элементы данных передаются в виде физических сигналов, которые описываются непрерывными функциями времени. Большин ство НКС оказываются непригодными для передачи сигналов, ото бражающих данные, без предварительного их согласования. Для тако го преобразования предусматривают специальные устройства – модемы. Модем представляет собой совокупность модулятора и демоду лятора. С помощью модулятора информационный сигнал воздействует на некоторый параметр сигнала-переносчика, благодаря чему спектр сигнала смещается в область частот, для которых наблюдается наи меньшее затухание в выбранном НКС. Обратную операцию, переход от модулированного сигнала (сигнала-переносчика) к модулирующему (информационному сигналу), осуществляет демодулятор. Понятие ДКС позволяет, отвлекаясь от физической природы процессов, проис ходящих в НКС, представлять совокупность НКС и модемов на его концах как некоторый “черный ящик”, на вход которого подается по следовательность кодовых символов – входное сообщение. Это вход ное сообщение может представлять собой некоторый текст на русском языке, а может быть, и последовательность нулей и единиц. В первом случае говорят, что входной алфавит ДКС – это обычный алфавит русского языка, во втором – двоичный алфавит (или двоичный код). Аналогичным образом можно описать и примеры для выходного ал фавита. В простейшем случае алфавиты на входе и выходе ДКС совпа дают.
УПДс может представлять собой специальную аппаратуру, предна значенную для повышения достоверности передачи данных, а может, осо бенно в современных информационно-вычислительных сетях, представ лять собой специальную программу и ЭВМ, на которой она выполняется, может являться как элементом канала связи, так и элементом системы об работки информации. В качестве простейшего способа повышения досто верности передачи информации может использоваться контроль на четность. Суть этого способа заключается в следующем. На входе в канал связи УПД производит подсчет числа единиц в двоичной кодовой последова тельности – входном сообщении. Если число единиц оказывается нечетным, в хвост передаваемого сообщения добавляется 1, а если нет, то 0. На принимающем конце канала связи УПД производят аналогичный подсчет, и если контрольная сумма (число единиц в принятой кодовой последователь ности) оказывается нечетной, то делается вывод о том, что при передаче произошло искажение информации, в противном случае принятая инфор мация признается правильной (неискаженной). В описанном способе ис пользуется один добавочный контрольный разряд. Это позволяет обна руживать ошибку передачи в случае искажения одного-единственного разряда в сообщении. В тех случаях, когда вероятность искаже ния информации при передаче велика, требуются более изощренные мето ды.
4.2.4. Обработка информации
Обработка информации на ЭВМ производится, как правило, в местах возник новения первичной информации, где организуются автоматизированные рабочие места специалистов той или иной службы (отдела материально-технического снабжения и сбыта, отдела главного технолога, конструкторского отдела, бухгалтерии, планового отдела и т.п.). Автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста включает персональную ЭВМ, работающую автономно или в вычислительной сети, набор программных средств и баз данных для решения функциональных задач.
Технология автоматизированной обработки информации строится на следующих принципах:
· интеграции обработки данных и возможности работы пользовате лей в условиях эксплуатации автоматизированных систем централизо ванного хранения и коллективного использования данных (банков дан ных);
· распределенной обработки данных на базе развитых систем пере дачи;
· рационального сочетания централизованного и децентрализованного управления и организации вычислительных систем;
· моделирования и формализованного описания данных, процедур их преобразования, функций и рабочих мест исполнителей;
· учета конкретных особенностей объекта, в котором реализуется ма шинная обработка информации.
Организация технологии обработки информации на отдельных ее этапах имеет свои особенности, что дает основание для выделения внемашинной и внутримашинной технологии. Внемашинная технология (ее нередко именуют предбазовой) объединяет операции сбора и регистра ции данных, запись данных на машинные носители с контролем. Внутримашинная технология связана с организацией вычислительного про цесса в ЭВМ, организацией данных в памяти и их структури зацией, что дает основание называть ее еще и внутрибазовой.
Внутримашинная технология решения задач на ЭВМ, как правило, реализует следующие типовые процес сы преобразования информации: формирование новых баз данных; упорядочение данных; выборка некоторых частей записи, слияние и разделение данных; внесение изменений в данные; выполнение арифметических действий над реквизитами в пределах записей, над записями. Решение каждой отдельной задачи или комплекса задач требует выполнения следующих операций: загрузка программы машинного решения задачи; ввод исходных данных; логический и арифме тический контроль введенной информации; исправление ошибочных дан ных; компоновка входных массивов и сортировка введенной информации; вычисления по заданному алгоритму; получение выходной информации; редактирование выходных форм; вывод информации на экран и машинные носители; печать таблиц с выходными данными. Выбор того или иного варианта технологии определяется прежде всего объемно-временными особенностями решаемых задач, периодичностью, срочностью, требованиями к быстроте связи пользователя с ЭВМ и режимными воз можностями технических средств – в первую очередь ЭВМ.
Интерактивный режим предусматривает непосредственное взаимо действие пользователя с информационно-вычислительной системой, мо жет носить характер запроса (как правило, регламентированного) или диалога с ЭВМ.
Запросный режим необходим пользователям для взаимодействия с системой. Такая необходимость обусловлена решением оперативных задач справочно-информационного характера, какими являются, на пример, задачи резервирования билетов на транспорте, номеров в гос тиничных комплексах, выдачи справочных сведений и т.п. ЭВМ в по добных случаях реализует систему массового обслуживания, работает в режиме разделения времени, при котором несколько независимых або нентов (пользователей) с помощью устройств ввода-вывода имеют в процессе решения своих задач непосредственный и практически одно временный доступ к ЭВМ. Этот режим позволяет дифференцированно в строго установленном порядке предоставлять каждому пользователю время для общения с ЭВМ, а после окончания сеанса отключать его.
Диалоговый режим открывает пользователю возможность непосред ственно взаимодействовать с вычислительной системой в допустимом для него темпе работы, реализуя повторяющийся цикл выдачи задания, получения и анализа ответа. При этом ЭВМ сама может инициировать диалог, сообщая пользователю последовательность шагов (представле ние меню) для получения искомого результата.
Развитие организационных форм вычислительной техники строится на сочетании централизованной и децентрализованной – смешанной – форм. Предпосылкой появления смешанной формы явилось создание сетей ЭВМ на основе различных средств связи. Сети ЭВМ предполагают объединение в систему с помощью каналов связи вычислительных средств, программных и информационных ресурсов (баз данных, баз знаний). Сетями могут охватываться различные формы использования ЭВМ, причем каждый абонент имеет возможность доступа не только к своим вычислительным ресурсам, но и к ресурсам всех остальных або нентов, что создает ряд преимуществ при эксплуатации вычислительной системы.
Интегрированные информаци онные системы создаются с учетом того, что они должны осуществлять согласованное управление данными в пределах предприятия (организации), координировать работу отдельных подразделений, авто матизировать операции по обмену информацией как в пределах отдель ных групп пользователей, так и между несколькими организациями, от стоящими друг от друга на десятки и сотни километров. Основой для по строения подобных систем служат локальные вычислительные сети (ЛВС). Характерной чертой ЛВС является предоставление возможности пользо вателям работать в универсальной информационной среде с функциями коллективного доступа к данным.
Все больше внимания уделяется развитию не только локальных, но и распределенных сетей, без которых немыслимо решение современных задач информатизации.
ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
1. В следующей таблице в правом столбце запишите, что означают аббревиатуры, приведенные в левом столбце:
|
АСУ |
|
|
АСУП |
|
|
АСУТП |
|
|
АСНИ |
|
|
АОС |
|
|
САПР |
2. Сгруппируйте нижеперечисленные АИС следующим образом:
|
По масштабу |
По направлению деятельности |
По территории |
На предприятии |
АСУ цехом, складов, корпоративные, региона, бухгалтерского учета, одиночные, САПР, снабжения, города, групповые, АСУТП, АСНИ, глобальные, кадров.
3. Преобразуйте аналоговый сигнал x(t) в двоичный вид:
4. Вставьте в текст пропущенные термины:
...................… информации во многом характеризует качество информации и определяет достаточность данных для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. ..............… информации - это степень соответствия реальному объективному состоянию дела. .............................… информации — мера возможности получить ту или иную информа цию. …............................... информации - это степень соответствия информации текущему моменту времени. .......................… информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления и т.п. ............................… информации определяется ее свойством отражать реально суще ствующие объекты с необходимой точностью. ….............................. информации отражает ее способность реагировать на изменения исходных данных без нарушения необходимой точности. ….................... информации означает ее поступление не позже заранее на значенного момента времени, согласованного со временем решения поставленной задачи.
5. Заполните таблицы сложения и умножения в шестеричной системе счисления:
Сложение
Умножение
6. Вычеркните неверные предложения:
· Шум квантования — случайная функция времени, определяемая как зависимость ошибки квантования от величины сигнала.
· От свойств носителя нередко зави сят такие свойства информации, как полнота, доступность и достоверность.
· Любой процессор состоит из набора регистров памяти различного назначения, которые определенным образом связаны между собой и обрабатыва ются в соответствии с некоторой системой правил.
· Мера целесообразности информации определяется как изменение ве роятности достижения цели при получении дополнительной информации.
· Теоретическая информатика – раздел информатики, в котором разрабатываются общие принципы построения вычислительных машин и систем.
· Информация всегда представляется в виде сообщения.
· Особая значимость двоичной системы счисления в информатике определяется тем, что внутреннее представление любой информации в компьютере является двоичным.
· Информационная система – это один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа ком пьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленную пользователем цель.
· Существует строгое доказательство того, что по возможностям преобразования нормальные алгоритмы Маркова эквивалентны машинам Поста.
9. О чем идет речь?
· Одна из форм задания - словесная.
· Одна из характеристик - массовость.
· Пример - математическая формула.
· Дает возможность ответить на вопрос “что делать?”
10. Вставьте в текст пропущенные термины:
Ячейки …................ памяти можно представить в виде микроконденсаторов, способных накапливать заряд на своих обкладках. Недостатком этого типа является то, что заряды ячеек имеют свойство рассеи ваться в пространстве. Для этого в компьютере происходит постоянная …............... Ячейки …........................ памяти можно представить как электронные микро элементы — триггеры, состоящие из нескольких транзисторов. В триггере хранится не заряд, а ….............., поэтому этот тип памяти обеспечивает более высокое быстродействие. …......................... памяти можно выразить количеством содержащихся в ней слов или ячеек. Длина ячейки памяти измеряется количеством ..................… или ............................…
11. О чем идет речь?
· Свидетельствует о воз никновении исключительной ситуации
· Вызывает сохранение информация о текущем состоянии выполняемой программы
· Может быть связано с обслуживани ем запросов от периферийных устройств
12. Вставьте пропущенные названия элементов в схеме:
13. Вставьте пропущенные названия элементов в схеме:
ТРЕНИНГ УМЕНИЙ
1. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 1.
Задание
Определить энтропию системы, состоящей из 5 подсистем, каждая из которых может иметь с равной вероятностью 4 состояния.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Определить число возможных состояний системы. |
Число возможных состояний системы равно: N = 45 |
|
2 |
Записать формулу Хартли для подсчета энтропии. |
Формула Хартли для подсчета энтропии: |
|
3 |
Вычислить значение энтропии. |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 1.1
Определить энтропию системы на примере трехкратного бросания шестигранной кости.
Задание 1.2
Определить энтропию системы на примере слова ЭНТРОПИЯ, считая, что русский алфавит содержит 32 символа с одинаковой частотой появления.
Задание 1.3
Определить энтропию системы на примере слова UNIT, считая, что английский алфавит содержит 26 символов с одинаковой частотой появления.
Задание 1.4
Определить энтропию системы на примере психологического теста, состоящего из 168 вопросов, требующих ответа типа “да” - “нет”.
Задание 1.5
Определить энтропию системы на примере 64 экзаменационных билетов, каждый из которых состоит из 3 вопросов.
2. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 2.
Задание
Определить энтропию системы, которая за свой цикл функционирования (10 часов) находится в следующих состояниях: работа (в среднем – 7 часов), ожидание (в среднем – 2 часа), ремонт (в среднем – 1 час).
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Определить вероятности состояний системы. |
Вероятности состояний системы равны: р(1)=7/10=0,7 р(3)=2/10=0,2 р(3)=1/10=0,1 |
|
2 |
Записать формулу Шеннона для подсчета энтропии. |
Формула Шеннона для подсчета энтропии: |
|
3 |
Вычислить значение энтропии. |
Н = 0,7·log2(1/0,7) + 0,2·log2(1/0,2) + 0,1·log2(1/0,1) = |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 2.1
Определить энтропию системы на примере бросания шестигранной кости, имеющей такие грани, что в половине случаев равновероятно выпадает либо “5”, либо “6”; в другой половине случаев равновероятно выпадают “1”, “2”, “3”, “4”.
Задание 2.2
Определить энтропию системы на примере слова НЕТ, считая, что в русском языке частота появления букв “Н”, “Е”, “Т” равна 0,053; 0,073; 0,053 соответственно.
Задание 2.3
Определить энтропию системы на примере слова UNIT, считая что в английском языке частота появления данных букв равна 0,03; 0,05; 0,05; 0,05 соответственно.
Задание 2.4
Определить энтропию системы на примере вопроса психологического теста, требующего ответа типа “да”-“не знаю”-“нет”, причем частоты вариантов ответов при массовом тестировании оказались равными 0,3; 0,5; 0,2.
Задание 2.5
Определить энтропию системы на примере выбора экзаменационного билета, если из 50 экзаменационных билетов 15 билетов выучены хорошо, 30 билетов – средне, а 5 билетов - плохо.
3. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 3.
Задание
Перевести число A=4410 в двоичную систему счисления.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Разделить исходное число на основание системы счисления, в которую нужно перевести это число. |
Остаток: 44/2=22 0 22/2=11 0 11/2=5 1 5/2=2 1 2/2=1 0 1/2=0 1 |
|
2 |
Повторять деление целого частного на основание системы, пока частное не станет меньше основания системы. |
|
|
3 |
Составить из остатков, расположенных в обратном порядке, новое число. |
А=1011002 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 3.1
Перевести число A=8910 в троичную систему счисления.
Задание 3.2
Перевести число A=3710 в двоичную систему счисления.
Задание 3.3
Перевести число A=61210 в восьмеричную систему счисления.
Задание 3.4
Перевести число A=5010 в двоичную систему счисления.
Задание 3.5
Перевести число A=13710 в четверичную систему счисления.
4. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 4.
Задание
Перевести число A=110101,1012 в десятичную систему счисления.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Запишем представление числа в двоичной системе счисления. |
А2=А5·25+ А4·24+ А3·23+ А2·22+ А1·21+ А0·20+ А-1·2-1+ +А-2·2-2+ А-3·2-3 |
|
2 |
Умножим весовые коэффициенты, соответствующие разрядам числа, на двоичную цифру разряда. |
А2=1·25+ 1·24+0·23+ 1·22+ 0·21+ 1·20+ 1·2-1+0·2-2+1·2-3 |
|
3 |
Подсчитаем сумму. |
А2=53,628 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 4.1
Перевести число A=100010101,112 в десятичную систему счисления.
Задание 4.2
Перевести число A=111000,11012 в десятичную систему счисления.
Задание 4.3
Перевести число A=100100100,12 в десятичную систему счисления.
Задание 4.4
Перевести число A=1100101010,012 в десятичную систему счисления.
Задание 4.5
Перевести число A=10010111,1112 в десятичную систему счисления.
5. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 5.
Задание
Перевести А10=0,231 в двоичную систему счисления (до 5 знаков после запятой).
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Умножаем дробь на 2. Целая часть произведения будет первой цифрой числа в двоичной системе. |
Целая часть 0,231·2=0,462 0 0,462·2=0,924 0 0,924·2=1,848 1 0,848·2=1,696 1 0,696·2=1,392 1 |
|
2 |
Отбрасывая у результата целую часть, умножаем оставшуюся дробную часть на 2 и т.д. до получения заданной точности. |
|
|
3 |
Составим из целых частей новое число. |
А=0,001112 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 5.1
Перевести А10=0,6752 в двоичную систему счисления (до 4 знаков после запятой).
Задание 5.2
Перевести А10=0,119 в двоичную систему счисления (до 6 знаков после запятой).
Задание 5.3
Перевести А10=0,2647 в двоичную систему счисления (до 5 знаков после запятой).
Задание 5.4
Перевести А10=0,4725 в двоичную систему счисления (до 5 знаков после запятой).
Задание 5.5
Перевести А10=0,842 в двоичную систему счисления (до 6 знаков после запятой).
6. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 6.
Задание
Перевести число A=11101010112 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Разбиваем число на триады. |
А= 1 110 101 0112 |
|
2 |
Находим по табл.3.3 (в тексте юниты) восьмеричное число, соответствующее каждой триаде, и составляем восьмеричное число. |
А=16538 |
|
3 |
Разбиваем число на тетрады. |
А= 11 1010 10112 |
|
4 |
Находим по табл.3.3 (в тексте юниты) шестнадцатеричное число, соответствующее каждой тетраде, и составляем шестнадцатеричное число. |
А=3FB16 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 6.1
Перевести число A=101010010112 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
Задание 6.2
Перевести число A=111101011012 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
Задание 6.3
Перевести число A=10000101111102 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
Задание 6.4
Перевести число A=101010101012 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
Задание 6.5
Перевести число A=10110101011012 в восьмеричную и шестнадцатеричную системы счисления.
7. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 7.
Задание
Перевести числа A=7468 и А=3А7416 в двоичную систему счисления.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Для каждой цифры восьмеричного числа находим по табл.3.3 (в тексте юниты) двоичный эквивалент |
78 1112 48 1002 68 1102 |
|
2 |
Составляем двоичное число путем замены соответствующих восьмеричных цифр их двоичным эквивалентом. |
А=1111001102 |
|
3 |
Для каждой цифры шестнадцатеричного числа находим по табл.3.3 (в тексте юниты) двоичный эквивалент |
316 112 А16 10102 716 01112 416 01002 |
|
4 |
Составляем двоичное число путем замены соответствующих шестнадцатеричных цифр их двоичным эквивалентом. |
А=111010011101002 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 7.1
Перевести числа A=2538 и А=7BCD16 в двоичную систему счисления.
Задание 7.2
Перевести числа A=6388 и А=1F6716 в двоичную систему счисления.
Задание 7.3
Перевести числа A=25358 и А=2A9C16 в двоичную систему счисления.
Задание 7.4
Перевести числа A=16248 и А=152E16 в двоичную систему счисления.
Задание 7.5
Перевести числа A=2518 и А=7FD16 в двоичную систему счисления.
8. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 8.
Задание
Перевести число A=7510 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Вычитаем из заданного числа максимально допустимую степень числа 2. |
75-26=75-64=11 11-23=11-8=3 3-21=3-2=1 1=20=1-1=0 |
|
2 |
Повторяем п.1, пока в результате вычитаний не получим 0. |
|
|
3 |
Составляем число, проставляя 1 в позициях, соответствующих степеням 2, входящим в заданное число. |
А=10010112 |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 8.1
Перевести число A=10510 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
Задание 8.2
Перевести число A=8710 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
Задание 8.3
Перевести число A=3810 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
Задание 8.4
Перевести число A=5410 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
Задание 8.5
Перевести число A=3010 в двоичную систему счисления методом вычитания степеней.
9. Пример выполнения упражнения тренинга на умение № 9.
Задание
Составить программу для решения задачи на машине Поста: добавить единицу справа от числа, если головка расположена на расстоянии нескольких клеток слева от числа.
Решение
Предварительно заполните таблицу, подобрав к каждому алгоритму конкретное соответствие из данного задания.
|
№ п/п |
Алгоритм |
Конкретное действие, |
|
1 |
Описать алгоритм. |
|
|
2 |
Для каждого шага алгоритма составить элементы программы. |
Решите самостоятельно следующие задания:
Задание 9.1
Составить программу для машины Поста для задачи: добавить единицу слева от числа, если головка расположена на расстоянии нескольких клеток слева от числа.
Задание 9.2
Составить программу для машины Поста для задачи: добавить единицу справа от числа, если головка расположена на расстоянии нескольких клеток справа от числа.
Задание 9.3
Составить программу для машины Поста для задачи: добавить единицу слева от числа, если головка расположена на расстоянии нескольких клеток справа от числа.
Задание 9.4
Составить программу для машины Поста для задачи: добавить единицу справа от числа, если головка расположена над числом.
Задание 9.5
Составить программу для машины Поста для задачи: добавить единицу слева от числа, если головка расположена над числом.
ГЛОССАРИЙ
|
Новые понятия |
Содержание |
|
Информатика |
научная дисциплина, изучающая вопросы, связанные с поиском, сбором, хранением, преобразованием и использованием информации в самых различных сферах человеческой деятельности |
|
Теоретическая информатика |
часть информатики, включающая ряд математиче ских разделов |
|
Вычислительная техника |
раздел информатики, в котором разрабатываются общие принципы построения вычислительных систем |
|
Программирование |
деятельность, связанная с разработкой систем программного обеспечения |
|
Информационная система |
взаимосвязанная совокупность средств, ме тодов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи ин формации в интересах достижения поставленной цели |
|
Информационные ресурсы |
отдельные документы и отдельные масси вы документов, документы и массивы документов в информационных сис темах (библиотеках, архивах, фондах, банках данных, других информационных системах) |
|
Информационная технология |
процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной инфор мации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта) |
|
Цель информационной технологии |
производство информации для ее анализа чело веком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия |
|
Инструментарий информационной технологии |
один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа ком пьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленную пользователем цель |
|
Информатизация общества |
процесс про никновения информационных технологий во все сферы жизни и деятельности общества |
|
Информация |
любые сведения, являющиеся объек том хранения, передачи и преобразования |
|
Аддитивная мера (мера Хартли) |
мера, в соответствии с которой количество информации измеряется в двоичных единицах — битах |
|
Глубина числа |
количество символов (элементов), принятых для представления информации |
|
Длина числа |
количество позиций, необходимых и достаточных для представления чисел заданной величины |
|
Энтропия полной группы событий |
количественная мера ее неопределенности и, следовательно, информатив ности, количественно выражаемая как средняя функция множества вероят ностей каждого из возможных исходов опыта |
|
Мера целесообразности информации |
мера, определяемая как изменение ве роятности достижения цели при получении дополнительной информации |
|
Алгоритм |
всякая система вычислений, выполняемых по строго определенным правилам, кото рая после какого-либо числа шагов заведомо приводит к решению поставленной задачи |
|
Детерминированный алгоритм |
алгоритм, имеющий место при чет кой и ясной системе правил и указаний и однозначных действиях |
|
Случайный алгоритм |
алгоритм, предусматривающий возможность случайного выбора тех или иных правил |
|
Аналоговый сигнал |
сигнал, принимающий бесконечное число значений и заданный в непрерывном времени (определен для любого момента времени) |
|
Дискретный сигнал |
сигнал, принимающий бесконечное число значений и заданный в дискретном времени (определен только в моменты времени, кратные периоду дискретизации) |
|
Цифровой сигнал |
сигнал, принимающий конечное число значений, заданный в дискретном времени и представленный в виде цифровых кодов |
|
Дискретизация аналогового сигнала по времени |
процесс формирования выборки аналогового сигнала в моменты времени, кратные периоду дискретизирующей последовательности |
|
Теорема отсчетов (теорема Котельникова) |
теорема, определяющая выбор периода дискретизации аналогового сигнала в соответствии с его спектральной характеристикой |
|
Квантование (дискретизация) сигнала по уровню |
процесс отображения бесконечного множества значений аналогового сигнала на некоторое конечное множество (определяемое числом уровней квантования) |
|
Коди рование информации |
процесс преобразо вания дискретного сигнала в цифровой |
|
Код |
множество различных кодовых комбинаций, получаемых при данном правиле кодирова ния |
|
Система счисления |
совокупность приемов и правил для записи чи сел цифровыми знаками или символами |
|
Позиционная система счисления |
система, в которой величина числа определяется значениями входящих в него цифр и их относительным положением в числе |
|
Непозиционная система счисления |
система, для которой значение знака не зависит от того места, которое он занимает в числе |
|
Арифметико- логическое устройство (АЛУ) |
функциональная часть ЭВМ, которая выполняет логические и арифметические действия, необходи мые для переработки информации, хранящейся в памяти |
|
Регистр |
внутренне запоминающее устройство процессора для временного хранения обрабатываемой или управляющей информации и быстрого доступа к ней |
|
Кэш-память |
сверхоперативная буферная память, предназначенная для промежуточного хранения наиболее часто используемых процессором данных |
|
Много задачность |
способ организации работы ЭВМ, при котором в ее па мяти одновременно содержатся программы и данные для выполнения нескольких задач |
|
Прерывание |
временное прекращение выполнения команд программы с сохранением информации о ее текущем состоянии и передачей управления специальной программе – обработчику прерываний. |
|
Шина |
устройство, служащее для передачи данных и управляющих сигналов между компонентами компьютера |
|
Оперативная память (запоминающее устройство) |
функциональная часть ЭВМ, предназначенная для хранения и (или) выдачи входной информации, про межуточных и окончательных результатов, вспомогательной информации |
|
Емкость памяти |
количество байт информации, которое можно за писать в памяти |
|
Время обращения к памяти |
интервал времени между началом и окончанием ввода (вывода) информации в память (из памяти) |
|
Система |
любой объект, который одновременно рассматривается и как единое целое, и как объединенная в интересах достижения поставленных целей совокупность разнородных элементов |
|
Информационная система |
взаимосвязанная совокупность средств, ме тодов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи ин формации в интересах достижения поставленной цели |
|
Автоматизированная система |
система, которая в отличие от автоматической подразумевает использование человеческого звена (операторов, управленческого аппарата и др.) в качестве своей органической составной части |
|
База данных |
вся необходимая для решения задач конкрет ной области совокупность данных, организованная по определенным правилам, позволяющим обеспечить независимость данных от приклад ных программ, удобство хранения, поиска, манипулирования данными, которые записаны на машинных носителях |
|
Сбор информации |
процесс получения информации из внешнего мира и приведение ее к виду, стандартному для данной информационной системы |
PAGE 45