Основные понятия баз данных ( БД ) Информатика Лекция 6 Тема 1

Определения БД :48 БД и основные пронятия моделирования 2

Определения :48 БД и основные пронятия моделирования 3 База данных ( БД ) это организованная структура, предназначенная для хранения информации. Данные и информация понятия взаимосвязанные, но не тождественные. Причины этого несоответствия чисто исторические. В те годы, когда формировалось понятие баз данных, в них действительно хранились только данные. Однако сегодня большинство систем управления базами данных ( СУБД ) позволяют размещать в своих структурах не только данные, но и методы ( то есть программный код ), с помощью которых происходит взаимодействие с потребителем или с другими программно - аппаратными комплексами. Таким образом, можно говорить, что в современных базах данных хранятся отнюдь не только данные, но и информация.

Определения :48 БД и основные пронятия моделирования 4 Это утверждение легко пояснить, если, например, рассмотреть базу данных крупного банка. В ней есть все необходимые сведения о клиентах, об их адресах, кредитной истории, состоянии расчетных счетов, финансовых операциях и т. д. Доступ к этой базе имеется у достаточно большого количества сотрудников банка, но среди них вряд ли найдется такое лицо, которое имеет доступ ко всей базе полностью и при этом способно единолично вносить в нее произвольные изменения. Кроме данных, база содержит методы и средства, позволяющие каждому из сотрудников оперировать только с теми данными, которые входят в его компетенцию. В результате взаимодействия данных, содержащихся в базе, с методами, доступными конкретным сотрудникам, образуется информация, которую они потребляют и на основании которой в пределах собственной компетенции производят ввод и редактирование данных.

Определения Реляционные БД представляют связанную между собой совокупность таблиц - сущностей базы данных ( ТБД ). Связь между таблицами может находить свое отражение в структуре данных, а может только подразумеваться, то есть присутствовать на неформализованном уровне. Каждая таблица БД представляется как совокупность строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы - атрибутам ( признакам, характеристикам, параметрам ) объекта, события, явления :485 БД и основные пронятия моделирования

Определения При практической разработке БД таблицы - сущности зовутся таблицами, строки - экземпляры - записями, столбцы - атрибуты - полями ТБД. Одно из важнейших достоинств реляционных баз данных состоит в том, что можно хранить логически сгруппированные данные в разных таблицах и задавать связи между ними, объединяя их в единую базу. Такая организация данных позволяет уменьшить избыточность хранимых данных, упрощает их ввод и организацию запросов и отчетов :486 БД и основные пронятия моделирования

Классификации СУБД :48 БД и основные пронятия моделирования 7

Классификации СУБД. По модели данных :48 БД и основные пронятия моделирования 8 Примеры : Иерархические Сетевые Реляционные Объектно - ориентированные Объектно - ориентированные Объектно - реляционные Объектно - реляционные

Классификации СУБД. По степени распределённости :48 БД и основные пронятия моделирования 9 Локальные СУБД ( все части локальной СУБД размещаются на одном компьютере ) Распределённые СУБД ( части СУБД могут размещаться на двух и более компьютерах ).

Классификации СУБД. По способу доступа к БД :48 БД и основные пронятия моделирования 10 Файл - серверные Файл - серверные Клиент - серверные Клиент - серверные Встраиваемые

Классификации СУБД. По способу доступа к БД :48 БД и основные пронятия моделирования 11 Файл - серверные Файл - серверные В файл - серверных СУБД файлы данных располагаются централизованно на файл - сервере. СУБД располагается на каждом клиентском компьютере ( рабочей станции ). Доступ СУБД к данным осуществляется через локальную сеть. Синхронизация чтений и обновлений осуществляется посредством файловых блокировок. Преимуществом этой архитектуры является низкая нагрузка на процессор файлового сервера. Недостатки : потенциально высокая загрузка локальной сети ; затруднённость или невозможность централизованного управления ; затруднённость или невозможность обеспечения таких важных характеристик как высокая надёжность, высокая доступность и высокая безопасность. файл - сервере локальную сеть централизованного управления надёжность высокая доступность безопасность

Классификации СУБД. По способу доступа к БД :48 БД и основные пронятия моделирования 12 Файл - серверные Файл - серверные Применяются чаще всего в локальных приложениях, которые используют функции управления БД ; в системах с низкой интенсивностью обработки данных и низкими пиковыми нагрузками на БД. На данный момент файл - серверная технология считается устаревшей, а её использование в крупных информационных системах недостатком [2]. [2] Примеры : Microsoft Access, Paradox, dBase, FoxPro, Visual FoxPro.Microsoft AccessParadoxdBaseFoxProVisual FoxPro

Классификации СУБД. По способу доступа к БД :48 БД и основные пронятия моделирования 13 Клиент - серверные Клиент - серверные Клиент - серверная СУБД располагается на сервере вместе с БД и осуществляет доступ к БД непосредственно, в монопольном режиме. Все клиентские запросы на обработку данных обрабатываются клиент - серверной СУБД централизованно. Недостаток клиент - серверных СУБД состоит в повышенных требованиях к серверу. Достоинства : потенциально более низкая загрузка локальной сети ; удобство централизованного управления ; удобство обеспечения таких важных характеристик как высокая надёжность, высокая доступность и высокая безопасность. Примеры : Oracle, Firebird, Interbase, IBM DB2, Informix, MS SQL Server, Sybase Adaptive Server Enterprise, PostgreSQL,MySQL, Caché, ЛИНТЕР.OracleFirebirdInterbaseIBM DB2InformixMS SQL ServerSybase Adaptive Server EnterprisePostgreSQLMySQLCaché ЛИНТЕР

Классификации СУБД. По способу доступа к БД :48 БД и основные пронятия моделирования 14 Встраиваемые Встраиваемая СУБД СУБД, которая может поставляться как составная часть некоторого программного продукта, не требуя процедуры самостоятельной установки. Встраиваемая СУБД предназначена для локального хранения данных своего приложения и не рассчитана на коллективное использование в сети. Физически встраиваемая СУБД чаще всего реализована в виде подключаемой библиотеки. Доступ к данным со стороны приложения может происходить через SQL либо через специальные программные интерфейсы. установки подключаемой библиотекиSQL программные интерфейсы Примеры : OpenEdge, SQLite, BerkeleyDB, Firebird Embedded, Microsoft SQL Server Compact, ЛИНТЕР.OpenEdgeSQLiteBerkeleyDBFirebirdMicrosoft SQL Server Compact ЛИНТЕР

Основные понятия БД :48 БД и основные пронятия моделирования 15

Понятие первичного ключа В каждой таблице БД может существовать первичный ключ. Под первичным ключом понимают поле или набор полей, однозначно ( уникально ) идентифицирующих запись. Первичный ключ должен быть минимально достаточным : в нем не должно быть полей, удаление которых из первичного ключа не отразится на его уникальности. Данные таблицы « Преподаватель » Таб. ФИОУч. степень Уч. звание Код кафедры 101Киселев С.К.Д-р техн. наук Профессор Шишкин В.В.Канд. техн. наук Профессор Шивринский В.Н.Канд. техн. наук Доцент Кандаулов В.М.Канд. техн. наук Ст. преподаватель :4816 БД и основные пронятия моделирования

Понятие первичного ключа В качестве первичного ключа в таблице « Преподаватель » может выступать только « Таб. », значения других полей могут повторяться внутри данной таблицы. Правила хорошего тона при разработке структур баз данных, и чисто практические соображения должны побудить разработчика всегда определять первичный ключ для таблицы базы данных :4817 БД и основные пронятия моделирования

Реляционные отношения ( связи ) между таблицами базы данных Между двумя или более таблицами базы данных могут существовать отношения подчиненности. Отношения подчиненности определяют, что для каждой записи главной таблицы {master, называемой еще родительской } может существовать одна или несколько записей в подчиненной таблице {detail, называемой еще дочерней }. Существует три разновидности связей между таблицами базы данных : « один - ко - многим », « один - к - одному », « многие - ко - многим » :4818 БД и основные пронятия моделирования

Реляционные отношения ( связи ) между таблицами базы данных Отношение « один - ко - многим » имеет место, когда одной записи родительской таблицы может соответствовать несколько записей в дочерней таблице. Связь " один - ко - многим " является самой распространенной для реляционных баз данных. В широко распространенной нотации структуры баз данных IDEF1X отношение « один - ко - многим » изображается путем соединения таблиц линией, которая на стороне дочерней таблицы оканчивается кружком или иным символом. Поля, входящие в первичный ключ для данной ТБД, всегда расположены вверху и отчеркнуты от прочих полей линией :4819 БД и основные пронятия моделирования

Реляционные отношения ( связи ) между таблицами базы данных Отношение « один - к - одному » имеет место, когда одной записи в родительской таблице соответствует одна запись в дочерней таблице. Данное отношение используют, если не хотят, чтобы таблица БД « не распухала » от второстепенной информации :4820 БД и основные пронятия моделирования

Реляционные отношения ( связи ) между таблицами базы данных Отношение « многие - ко - многим » имеет место, когда : а ) записи в родительской таблице может соответствовать больше одной записи в дочерней таблице ; б ) записи в дочерней таблице может соответствовать больше одной записи в родительской таблице. Например, каждой студент изучает несколько дисциплин. Каждая дисциплина изучается несколькими студентами :4821 БД и основные пронятия моделирования

Реляционные отношения ( связи ) между таблицами базы данных Многие СУБД ( в частности Access) не поддерживают связи « многие - ко - многим » на уровне индексов и ссылочной целостности. Считается, что всякую связь « многие - ко - многим » можно заменить на одну или более связей « один - ко - многим ». Например, :4822 БД и основные пронятия моделирования

Ссылочная целостность и каскадные воздействия Рассмотрим наиболее часто встречающуюся в базах данных связь « один - ко - многим ». Как можно заметить, дочерняя и родительская таблицы связаны между собой по общему полю « Шифр группы ». Назовем это поле полем связи :4823 БД и основные пронятия моделирования

Ссылочная целостность и каскадные воздействия Возможны два вида изменений, которые приведут к утере связей между записями в родительской и дочерней таблицах : изменение значения поля связи в записи родительской таблицы без изменения значений полей связи в соответствующих записях дочерней таблицы ; изменение значения поля связи в одной из записей дочерней таблицы без соответствующего изменения значения полей связи в родительской и дочерней таблицах :4824 БД и основные пронятия моделирования

Ссылочная целостность и каскадные воздействия :4825 БД и основные пронятия моделирования

Ссылочная целостность и каскадные воздействия И в первом, и втором случаях наблюдается нарушение целостности базы данных, поскольку информация в ней становится недостоверной. Следовательно, нужно блокировать действия, которые нарушают целостность связей между таблицами, которую называют ссылочной целостностью :4826 БД и основные пронятия моделирования

Ссылочная целостность и каскадные воздействия Чтобы предотвратить потерю ссылочной целостности, используется механизм каскадных изменений. Он состоит в обеспечении следующих требований : необходимо запретить изменение поля связи в записи дочерней таблицы без синхронного изменения полей связи в родительской таблице ; при изменении поля связи в записи родительской таблице, следует синхронно изменить значения полей связи в соответствующих записях дочерней таблицы ; при удалении записи в родительской таблице, следует удалить соответствующие записи в дочерней таблице. Необходимость разрешения или запрещения каскадных изменений обычно реализуется в СУБД при определении связей между таблицами. Собственно, таким образом, и происходит создание ссылочной целостности :4827 БД и основные пронятия моделирования

Понятие внешнего ключа Для обеспечения ссылочной целостности в дочерней таблице создается внешний ключ. Во внешний ключ входят поля связи дочерней таблицы. Для связей типа " один - ко - многим " внешний ключ по составу полей должен совпадать с первичным ключом родительской таблицы :4828 БД и основные пронятия моделирования

Индексы и методы доступа Индексы представляют собой механизмы быстрого доступа к данным в таблицах БД. Сущность индексов состоит в том, что они хранят значения индексных поле ( т. е. полей, по которым построен индекс ) и указатель на запись в таблице. При последовательном методе доступа для выполнения запроса к таблице БД просматриваются все записи таблицы, от первой до последней :4829 БД и основные пронятия моделирования

Индексы и методы доступа При индексно - последовательном методе доступа для выполнения запроса к таблице БД указатель в индексе устанавливается на первую строку, удовлетворяющую условию запроса ( или его части ), и считывается запись из таблицы по хранящемуся на нее в индексе указателю. Определение первичных и внешних ключей таблиц БД приводят к созданию индексов по полям, объявленным в составе первичных или внешних ключей :4830 БД и основные пронятия моделирования

Нормализация таблиц при проектировании БД При проектировании структуры новой БД определяют сущности ( объекты, явления ) предметной области, которые должны найти свое отражение в базе данных. В конечном итоге анализ предметной области должен привести к созданию эскиза БД. Сначала желательно изобразить сущности и связи между ними. Как правило, каждой сущности в БД соответствует таблица. Затем - в эскизе второго порядка - для каждой таблицы БД приводится список атрибутов - полей записи :4831 БД и основные пронятия моделирования

Нормализация таблиц при проектировании БД На этом этапе процесс проектирования структур БД является процессом творческим, неоднозначным, с другой стороны, узловые его моменты могут быть формализованы. Одной из таких формализаций является требование, согласно которому реляционная база данных должна быть нормализована. Процесс нормализации имеет своей целью устранение избыточности данных и заключается в приведении к третьей нормальной форме (3 НФ ) :4832 БД и основные пронятия моделирования

Нормализация таблиц при проектировании БД Первая нормальная форма (1 НФ ) требует, чтобы каждое поле таблицы БД : было неделимым ; не содержало повторяющихся групп. Неделимость поля означает, что значение поля не должно делиться на более мелкие значения. Например, если в поле " Подразделение " содержится название факультета и название кафедры, требование неделимости не соблюдается и необходимо из данного поля выделить или название факультета, или кафедры в отдельное поле. Повторяющимися являются поля, содержащие одинаковые по смыслу значения. Например, если требуется получить статистику сдачи экзаменов по предметам, можно создать поля для хранения данных об оценке по каждому предмету. Однако в этом случае мы имеем дело с повторяющимися группами :4833 БД и основные пронятия моделирования

Нормализация таблиц при проектировании БД Вторая нормальная форма (2 НФ ) требует, чтобы все поля таблицы зависели от первичного ключа, то есть, чтобы первичный ключ однозначно определял запись и не был избыточен. Те поля, которые зависят только от части первичного ключа, должны быть выделены в составе отдельных таблиц. Третья нормальная форма ( ЗНФ ) требует, чтобы значение любого поля таблицы, не входящего в первичный ключ, не зависело от значения другого поля, не входящего в первичный ключ :4834 БД и основные пронятия моделирования

Пример логической модели базы данных « Сессия » :4835 БД и основные пронятия моделирования

МОДЕЛИРОВАНИЕ Информатика Лекция 6 Тема 2

Понятия модели и моделирования Первое, чему уделяют внимание при рассмотрении моделирования, – это его роль в процессе познания. Изучение процесса познания человеком окружающего мира – это предмет раздела философии гносеологии – теории познания, изучающей источники, формы и методы научного познания, условия его истинности и способности человека познавать действительность. Процесс познания очень сложен и разнообразен. В упрощенном виде его можно представить следующим образом. Одна из ролей человека при изучении реальных объектов – это роль пассивного наблюдателя. Во время наблюдения за окружающим миром идет накопление знаний. В качестве объектов могут быть как предметы реального мира, так и процессы ( действия ), происходящие в реальном мире, например, известный из школьного курса круговорот воды в природе :4837 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования В процессе накопления знаний выделяются закономерности, среди разнообразных предметов и явлений выделяются аналоги – нечто, представляющее соответствие другому предмету, явлению или понятию. Аналоги объединяются в классы объектов. Для объединения объектов в классы используется прием, получивший название индукция – логическое умозаключение от частных, единичных случаев к общему выводу, от отдельных фактов к обобщению :4838 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования Изучая новый объект, человек может не получить все характеристики реального объекта, только наблюдая его поведение в естественных условиях. Но используя метод дедукции, то есть, делая логическое умозаключение от общего к частному, от общих суждений к частным или другим общим выводам, может предположить, что, обладая некоторым набором свойств, сходных со свойствами других объектов, изучаемый объект обладает и другими свойствами, присущими его аналогам. То есть, делается гипотеза – научное предположение, выдвигаемое для объяснения какого - либо явления, и требующее проверки на опыте и теоретического обоснования для того, чтобы стать достоверной научной теорией :4839 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования Для доказательства гипотезы нужен эксперимент – научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явления и многократно воспроизводить его при повторении этих условий. В случае, когда на реальном объекте нет возможности реализовать или повторить необходимые условия проведения эксперимента из - за технической сложности или из - за больших затрат, создается объект - аналог, над которым эти условия реализуемы. При этом экспериментатор перестает быть пассивным наблюдателем. Он сам создает объект - аналог и условия для проведения эксперимента. В качестве такого аналога применяется модель. В разной литературе есть множество определений модели :4840 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования Вот два из них : 1. Логические схемы, упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить эксперименты, уточняющие природу явлений, называются моделями. Модель – объект - заместитель объекта оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала [6]. 2. Модель – представление объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от реального существования. Модель – это средство, помогающее в объяснении, понимании или совершенствовании системы. Модель может быть точной копией объекта ( хотя и в другом масштабе, и из другого материала ) или отображать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме [8] :4841 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования Отличительные особенности модели, на которые следует обратить внимание, при рассмотрении определений модели : 1. Модель нужна для проведения эксперимента с целью изучения реального объекта. 2. Модель не обязана передавать внешнее сходство. 3. Модель может не отражать все свойства объекта, но должна содержать существенные характеристики. 4. Выделение существенных признаков необходимо для упрощения анализа реального объекта. 5. Поведение модели в процессе эксперимента должно отражать поведение реального объекта в аналогичных эксперименту реальных условиях. Другими словами, модель должна быть адекватной, то есть быть вполне соответствующей реальному объекту. Адекватность модели напрямую зависит от цели моделирования :4842 БД и основные пронятия моделирования

Понятия модели и моделирования Сам процесс замещения одного объекта другим и исследование объекта модели с целью получения информации о важнейших свойствах объекта оригинала называется моделированием [6]. Еще один из параметров, характеризующих процесс моделирования – это эффективность. Под эффективностью обычно понимается обобщенный технико - экономический показатель. С экономической точки зрения может быть проведено сравнение затрат на изготовление и проведение испытаний опытного образца изделия и его модели :4843 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Любая модель – упрощенное представление объекта реального мира. Если бы модель отражала все свойства реального объекта, то это был бы уже сам объект со всем многообразием его свойств. Поэтому необходимо абстрагироваться от множества несущественных характеристик, то есть мысленно отвлекаться от ряда свойств предметов и отношений между ними с целью выделения существенных их признаков. Таким образом, классификация моделей, как и их адекватность, в первую очередь зависит от целей моделирования. В зависимости от характера предопределенности происходящих процессов модели подразделяют на детерминированные и стохастические :4844 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Под детерминизмом модели подразумевается закономерность ее поведения в определенных условиях и / или в определенный момент времени. Примером может служить вычисление точки падения тела, брошенного под углом к горизонту без учета сопротивления воздуха. Если исходные данные не меняются, то координаты точки приземления будут одни и те же. Стохастический процесс можно описать только с определенной вероятностью, так как в нем учитывается случайная составляющая реального события. Та же самая задача расчета движения тела в пространстве, но с учетом случайного характера изменения направления и скорости ветра, может дать в каждый момент времени отличающие между собой результаты :4845 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей В зависимости от поведения модели во времени различают статические и динамические, дискретные и непрерывные модели. Статические процессы могут зависеть от множества факторов и проходить по разному в зависимости от их изменения, но при этом не зависят от времени начала и завершения опыта. Одним из примеров статической модели может служить вольтамперная характеристика электронного устройства. При этом не учитываются переходные процессы, возникающие при изменении напряжения, а в расчет принимаются только установившиеся значения выходного параметра :4846 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Динамические модели представляют поведение объекта как от множества других факторов, так и от времени. Примером может служить математическая формула, описывающая процесс заряда или разряда конденсатора, где напряжение на обкладках будет функцией емкости конденсатора, величины протекающего через него тока и времени. Здесь, наряду с другими параметрами, становится важным изменение напряжения во времени. Состояние дискретных моделей, как и реальных процессов, может изменяться « скачком » из одного состояния в другое. Примером такого перехода из одного состояния в другое может быть модель работы цифровых схем. Непрерывные во времени процессы – одни из наиболее распространенных в реальном мире. Под эту характеристику подходят практически все реальные процессы, например, тот же процесс заряда конденсатора :4847 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Есть, конечно же, реальные объекты, поведение которых можно представить в одни моменты времени как дискретные, а в другие – как непрерывные. Примером могут служить те же цифровые схемы, у которых момент перехода от одного дискретного состояния к другому не может быть реализован мгновенно, хотя бы по той причине, что каждый из транзисторов, из которых формируется цифровая схема, имеет ограниченное быстродействие. Поэтому в зависимости от цели моделирования они могут быть представлены в одних случаях дискретной моделью, а в других – непрерывной. С точки зрения реализации или формы представления модели принято классифицировать на теоретические и физические [8] :4848 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Под теоретическим моделированием чаще всего подразумевается использование математического или аналогичного ему описания реального объекта исследования. Формы представления могут содержать все многообразие математического аппарата : алгебраические и дифференциальные уравнения, разностные уравнения, графы, матрицы и т. д. Разнообразные формы записи алгоритмов функционирования объекта исследования также могут служить вариантом реализации модели. Функциональная схема, показывающая процесс преобразования информации, также оказывается формой представления модели :4849 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей В среде теоретического моделирования, обычно выделяются кибернетические модели. Среди них наибольшее распространение получило понятие « черного ящика ». « Черный ящик » чаще всего отражает поведенческую сторону объекта и представляет собой функциональную зависимость выходных параметров от входных параметров. Функциональная зависимость, как конечный результат, чаще всего представляется в виде математической формулы и получается в результате экспериментальных исследований. Причем для синтеза математической функции, реализуемой в « черном ящике », используется специальные методы планирования и обработки результатов эксперимента, например, факторный эксперимент, в котором входные параметры ( факторы ) определяются в заданном диапазоне, а по ним определяется набор откликов :4850 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Некоторым подобием « черного ящика » может служить другая форма представления модели – нейронная сеть. Сходство нейронной сети с « черным ящиком » заключается в том, что сеть также может иметь множество входных и выходных параметров, для формирования результата используются экспериментальные данные. Отличия заключаются, в первую очередь, в используемом математическом аппарате и в реализации. В упрощенном виде нейронную сеть можно представить как устройство, решающее систему уравнений. На вход данного устройства поступает множество исходных данных ( вектор входных данных ). Выходом служит вектор выходных данных, получаемый как произведение вектора входных данных на матрицу коэффициентов :4851 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей Матрица коэффициентов формируется в результате обучения нейронной сети. Сам процесс обучения может заключаться в следующем. В результате эксперимента над реальным объектом формируется множество векторов исходных данных и множество соответствующих им выходных данных. Коэффициенты матрицы нейронной сети подбираются таким образом, чтобы при умножении всех векторов исходных данных на матрицу коэффициентов, на выходе были соответствующие им выходные данные. Обычно нейронные данные используются для моделирования процесса распознавания. Для реализации нейронных сетей могут быть использованы специальные устройства :4852 БД и основные пронятия моделирования

Классификация и формы представления моделей При физическом моделировании могут быть использованы другие реальные объекты, которые будут выступать в роли аналогов исследуемому объекту. Конечно же, возможность использования физического аналога предварительно может быть или должна быть доказана в результате теоретических исследований. Примером физической модели реального объекта может служить модель на аналоговой вычислительной машине ( АВМ ). На АВМ реальный процесс, например, перемещение объекта в пространстве, заменяется исследованием электрической схемы, которая реализует решение дифференциальных уравнений, описывающих реальный процесс перемещения в пространстве. Физические модели могут функционировать либо в реальном масштабе времени, либо работать медленнее или быстрее :4853 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования Два наиболее распространенных метода моделирования – ананалитический и имитационный. Эти два понятия практически охватывают весь спектр приемов, используемых при синтезе модели. Аналитический метод используется в том случае, когда есть возможность достаточно полного и точного описания объекта исследования средствами математики. Практически единственным недостатком аналитического метода оказывается сложность представления некоторых объектов и процессов в виде аналитических выражений. Имитационное моделирование заключается в подмене реального объекта или процесса на некоторый аналог, который не отражает самих физических процессов, но поведение его сходно с реальным объектом :4854 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования Самым простым примером имитационного приема служит аппроксимация функциональной зависимости работы реального объекта по результатам экспериментальных исследований. Обычно процесс моделирования содержит несколько этапов : 1. Анализ моделируемого объекта, сбор необходимой информации, выделение проблемной области исследования и постановка задачи. 2. Синтез математической модели объекта или процесса, выбор критериев оценки эффективности и точности моделирования. 3. Разработка имитационной модели, алгоритма ее реализации. 4. Оценка адекватности модели. 5. Анализ результатов моделирования. При этом разработка имитационной модели оказывается совсем не обязательной. Чаще всего она используется в том случае, если задача не может быть представлена в виде простой модели и решена аналитически :4855 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования Два наиболее распространенных метода моделирования – ананалитический и имитационный. Эти два понятия практически охватывают весь спектр приемов, используемых при синтезе модели. Аналитический метод используется в том случае, когда есть возможность достаточно полного и точного описания объекта исследования средствами математики. Несомненным преимуществом аналитического метода является более информативное описание реального объекта, так как даже по виду полученных математических выражений опытный проектировщик может судить о характере поведения модели :4856 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования Практически единственным недостатком аналитического метода оказывается сложность представления некоторых объектов и процессов в виде аналитических выражений, или выделения аналитическими методами нужного параметра из аналитического выражения. Имитационное моделирование заключается в подмене реального объекта или процесса на некоторый аналог, который не отражает самих физических процессов, но поведение его сходно с реальным объектом. Одним из основных преимуществ имитационного подхода является возможность его применения для решения широкого круга задач. Ограничения накладываются только со стороны технической реализации :4857 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования В настоящее время в связи со значительными возможностями вычислительной техники также многократно возросли и возможности имитационного моделирования. Хотя для реализации имитационной модели вычислительная техника может быть и не нужна, так как в основе имитационного подхода могут содержаться аналитические ( математические ) преобразования экспериментальных данных. Самым простым примером имитационного приема служит аппроксимация функциональной зависимости работы реального объекта по результатам экспериментальных исследований :4858 БД и основные пронятия моделирования

Методы моделирования Обычно процесс моделирования содержит несколько этапов : 1. Анализ моделируемого объекта, сбор необходимой информации, выделение проблемной области исследования и постановка задачи. 2. Синтез математической модели объекта или процесса, выбор критериев оценки эффективности и точности моделирования. 3. Разработка имитационной модели, алгоритма ее реализации. 4. Оценка адекватности модели. 5. Анализ результатов моделирования. При этом разработка имитационной модели оказывается совсем не обязательной :4859 БД и основные пронятия моделирования

Вопросы по моделированию : 1. Какой вид модели реализуется в курсовой работе ? 2. Какие существенные стороны объекта выражаются в модели ? 3. Какие критерии эффективности можно определить для разрабатываемой модели ? 4. Как оценить точность моделирования ? 5. Как можно оценить адекватность полученной модели ? 6. Где можно будет использовать модель, полученную в курсовой работе ? 7. Какие цели можно определить в курсовой работе с точки зрения моделирования ? 8. Что можно представить в виде результата моделирования ? 9. Отражает ли структура данных программы структуру объекта ? 10. Какие алгоритмы отражают функционирование модели ? 11. Какие свойства объекта не отражены в модели ? 12. Есть ли математическая модель в курсовой работе ? 13. Насколько алгоритмы функционирования отражают реальный объект ? 14. Какие признаки можно выделить при моделировании индикаторного устройства ? :4860 БД и основные пронятия моделирования

Ссылки : html 6. html content/uploads/2012/11/%D0%93%D0%BE%D0%BB%D0 %B8%D1%86%D1%8B%D0%BD%D0%B0.- %D0%91%D0%B0%D0%B7%D1%8B- %D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85. p df content/uploads/2012/11/%D0%93%D0%BE%D0%BB%D0 %B8%D1%86%D1%8B%D0%BD%D0%B0.- %D0%91%D0%B0%D0%B7%D1%8B- %D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85. p df :4861 БД и основные пронятия моделирования

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 6. Советов, Б. Я. Моделирование систем : учебник для вузов. – 4- е изд., стер./ Б. Я. Советов. – М. : Высш. шк., – 343 с. 8. Шелухин, О. И. Моделирование информационных систем. Учебное пособие./ О. И. Шелухин, А. М. Тенякшев, А. В. Осин. Под редакцией О. И. Шелухина. – М. : Радиотехника, – 368 с :4862 БД и основные пронятия моделирования