Информатика и программирование - готовые работы

Транспьютер может одновременно обрабатывать любое число параллельных процессов. Он имеет специальный планировщик, который производит распределение времени между ними. В любой момент времени параллельные процессы делятся на два класса: активные процессы (выполняются или готовы к выполнению) и неактивные процессы (ожидают ввода-вывода или определенного времени).
Активные процессы, ожидающие выполнения, помещаются в планировочный список. Планировочный список является связным списком рабочих областей этих активных процессов в памяти и задается значениями двух регистров, один из которых указывает на первый процесс в списке, а другой - на последний. Состояние процесса, готового к выполнению, сохраняется в его рабочей области. Состояние определяется двумя словами - текущим значением указателя инструкций и указателем на рабочую область следующего процесса в планировочном списке. В ситуации, изображенной на (рис. 2), имеется четыре активных процесса, причем процесс S выполняется, а процессы P, Q и R ожидают выполнения в планировочном списке.
Команда транспьютера start process создает новый активный процесс, добавляя его в конец планировочного списка. Перед выполнением этой команды в A-регистр вычислительного стека должен быть загружен указатель инструкций этого процесса, а в B-регистр - указатель его рабочей области. Команда start process позволяет новому параллельному процессу выполняться вместе с другими процессами, которые транспьютер обрабатывает в данное время.
Команда end process завершает текущий процесс, убирая его из планировочного списка. В Оккаме конструкция PAR - параллельного запуска процессов может закончиться только тогда, когда завершатся все ее компоненты параллельного процесса. Каждая команда start process увеличивает их число, а end process уменьшает. В транспьютере предусмотрен специальный механизм учета числа незавершившихся компонент данной параллельной конструкции (необходимо учитывать как активные, так и неактивные процессы). [ 3 ]

Введение
Документ является основным способом представления информации на любом современном предприятии. Неоспорима важность сохранности и умелого использования информационных ресурсов предприятия для успешного ведения бизнеса. Способность принять верное решение и вовремя отреагировать на ситуацию, гибко реагировать на все изменения рынка зависит не только от таланта и опыта руководителей. Эффективность управления предприятием зависит и от того, насколько разумно в нем организовано управление документооборотом. Фактически, малоэффективное использование накопленной информации (или, еще хуже, ее утрата) может привести к потере всего бизнеса. Ведь вовремя не полученная информация или документ — это, прежде всего, потерянные деньги, время и упущенные возможности. Вследствие этого, на любом предприятии, где ведется активная работа с различными документами, рано или поздно встает проблема систематизации, обработки и безопасного хранения значительных объемов информации. Важную роль в оптимизации деятельности предприятия любого размера и профиля деятельности играют современные системы электронного документооборота, которым и посвящена данная статья.
По данным Delphi Consulting Group, в настоящее время только в США ежедневно создается более 1 млрд страниц документов, а в архивах хранится уже более 1,3 трлн различных документов. В то же время, по данным журнала ASAP, в мире ежегодно появляется около 6 млрд новых документов, а среднестатистический служащий тратит каждый год до 150 часов на поиск утерянной информации. Значительную часть своего рабочего времени специалисты предприятий тратят как на поиск необходимой им информации, так и на создание и отправку документов. Существуют оценки, что секретарь-референт тратит до 75% своего времени на работу с документами, у руководителей на работу с документами уходит до 45% рабочего времени, а у рядовых сотрудников предприятия — до 30% времени.
Следует отметить, что потоки корпоративной бизнес-информации чрезвычайно разнообразны по источникам и формам ее представления. Однако их можно условно классифицировать по форме хранения: на электронные документы и бумажные. Существует мнение, что в настоящее время только около 30% всей корпоративной информации хранится в электронном виде (как в структурированном — в базах данных, так и в неструктурированном). Вся остальная информация (около 70%) хранится на бумаге, создавая немалые трудности при ее поиске. Тем не менее, это соотношение постепенно меняется в пользу электронной формы хранения (в частности, через развитие электронных архивов). По данным Delphi Consulting Group, объем корпоративной электронной текстовой информации удваивается каждые 3 года. По прогнозу того же журнала ASAP к 2005 году только около 20% корпоративной информации останется в бумажном виде, а 80% информации будет храниться в электронном виде. Вряд ли, конечно, когда-нибудь все документы станут только электронными, однако, несомненно, что электронная форма хранения документов будет преобладать. При этом под термином «электронный документ» в рассматриваемом контексте обычно понимается текстовый файл, документ MS Word, электронная таблица MS Excel, графический, видео или аудио файл, несколько взаимосвязанных файлов разных форматов (так называемый составной документ) и др.
В настоящее время на большинстве российских предприятий корпоративная информация (договоры, прайс-листы, приказы, деловая переписка, финансовая документация и др.) хранится как в бумажном, так и в электронном виде (часто неупорядоченно на файл-сервере). При этом практически неизбежно возникает дублирование информации, а также не обеспечивается поддержка разных версий документов и безопасность их хранения. То есть, и при преобладании электронной формы хранения документов, они не всегда используются эффективно. Потребность в эффективном управлении электронными документами и привела к созданию систем электронного документооборота (первые из которых появились еще в 1980-е гг.). Эти системы еще называют Electronic Document Management Systems (EDMS).
EDMS-системы являются неотъемлемой частью мирового рынка ПО управления электронным документооборотом и содержимым информационных систем, так называемого DCT (document and content technologies) рынка. Аналитики IDC выделяют следующие сегменты DCT-рынка: системы электронного документооборота; системы управления содержимым на порталах предприятий и системы управления содержимым для электронной коммерции. Рост потребности предприятий в повышении эффективности групповой работы с корпоративными документами неизбежно ведет к дальнейшему развитию данного рынка. По прогнозу IDC (отчет «Document and Content Technologies Applications Forecast and Analysis, 2000-2004»), объем мирового DCT рынка должен увеличиться с $1,1 млрд в 1999 г. до почти $4,4 млрд в 2004 г. (с ежегодными темпами роста в 32%). Развитию рынка способствуют также распространение электронной коммерции и рост потребности предприятий в Web-совместимых интегрированных инструментальных средствах доступа к информации. При этом особенно быстро растет спрос потребителей на инструментальные средства сбора, поиска и анализа информации, с помощью которых возможно более оперативно обрабатывать разнородные собрания текстовых файлов, графических файлов, видео- и аудиофайлов. По оценке IDC в настоящее время продажи систем электронного документооборота формируют основу доходов на DCT-рынке. Однако сегмент приложений для электронной коммерции развивается все же быстрее. В 2003 г. объем данного сегмента вырос на 143,1%. Для сравнения, объем сегмента систем электронного документооборота в рассматриваемый период увеличился только на 19,5%, а объем сегмента приложений для порталов предприятий — на 64,6%.
Тем не менее, по оценкам аналитиков, важность внедрения эффективных систем электронного документооборота для успешного ведения бизнеса сохранилась, и в обозримом будущем их значимость будет только усиливаться.

Современные системы автоматики, телемеханики и связи (АТ и С) имеют преимущественно электронное, микроэлектронное и микропроцессорное исполнение. Подавляющее большинство выпускаемых промышленностью и разрабатываемых систем АТ и С являются дискретными.
Поэтому для успешного усвоения принципов их функционирования и анализа работы необходимы знания в области теории дискретных устройств (ТДУ). ТДУ – это дисциплина, изучающая принципы анализа и синтеза уст-ройств, построенных на базе дискретных элементов (ДЭ). Под дискретным элементом понимается минимальная совокупность деталей, объединенных в общую схему для выполнения заданной функции и меняющих свое выходное значение скачкообразно при определенном изменении входной величины. К простейшим ДЭ относятся реле, диоды, транзисторы, тиристоры и т.д.
Данное пособие дает основные навыки по применению основных аксиом и законов алгебры логики в ТДУ, что позволяет в конечном итоге реализовывать схемы дискретных устройств наиболее оптимальным образом.

Первыми устройствами для простейших вычислений служили абаки и счёты: с их помощью выполняли арифметические операции — сложение и вычитание. Эти инструменты избавляли человека от необходимости помнить таблицу сложения и записывать промежуточные результаты вычислений, т.к. в те времена бумага (или её аналог) и пишущие инструменты были редкостью. Важным шагом в развитии вычислительных устройств явилось изобретение Б. Паскалем суммирующей машины (1641, по др. данным — 1643). В машинах Паскаля каждой цифре соответствовало определённое положение разрядного колеса, разделённого на 10 секторов. Сложение в такой машине осуществлялось поворотом колеса на соответствующее число секторов. Идея использовать вращение колеса для выполнения операции сложения (и вычитания) предлагалась и до Паскаля (например, профессором Тюбингенского университета В. Шиккардом, 1623), но важнейшим элементом в машинах Паскаля был автоматический перенос единицы в следующий, высший разряд при полном обороте колеса предыдущего разряда (так же, как при обычном сложении десятичных чисел в старший разряд числа переносят десятки, образовавшиеся в результате сложения единиц, сотни — от сложения десятков и т.д.). Именно это давало возможность складывать многозначные числа без вмешательства человека в работу механизма. Этот принцип использовался в течение почти трёхсот лет (середина 17 — начало 20 вв.) при построении арифмометров (приводимых в действие от руки) и электрических клавишных вычислительных машин (с приводом от электродвигателя).

Учебнику присуждено первое место по разделу «Информатика» на конкурсе вузовских учебников Министерства образования Рос¬сийской Федерации в 1999 году.
В пособии излагаются теоретические основы информатики, а также техника работы на персональных компьютерах и передачи информации в сети Интернет. Рассмотрены принципы работы сис¬тем искусственного интелекта и методы обработки данных на ЭВМ. Приведено большое число задач с примерами решения.
Может использоваться для подготовки к экзаменам по инфор¬матике в вузах и школах, а также в системах и учереждениях дис¬танционного и дополнительного образования.

Рекомендовано в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Документоведение и документационное обеспечение управления».

Изложены основные понятия и принципы работы с локальными компьютерными сетями и глобальной сетью Интернет. Рассмотрены вопросы поиска информации и правильной формулировки запросов. Практические задачи и вопросы на повторение пройденного материала позволяют приобрести необходимые навыки работы с компьютерными сетями.

І. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ.
1.1. Метод наименьших квадратов
Линейная регрессия (теоретическое линейное уравнение регрессии) представляет собой линейную функцию между условным математическим ожиданием зависимой переменной Y и одной объ¬ясняющей переменной X ( – значения независимой перемен¬ной в i-ом наблюдении, ).
. (1.1)
Для отражения того факта, что каждое индивидуальное значение отклоняется от соответствующего условного мате¬матического ожидания, необходимо ввести в последнее соотношение случайное слагаемое .
(1.1)
Это соотношение называется теоретической линейной регрессионной моделью, и – теоретическими парамет¬рами (теоретическими коэффициентами) регрессии, – слу¬чайным отклонением.
Следовательно, индивидуальные значения представляют¬ся в виде суммы двух компонент – систематической и случайной , причина появления которой достаточно под¬робно рассмотрена ранее. В общем виде теоретическую линейную регрессионную модель будем представлять в виде:
. (1.2)
Для определения значений теоретических коэффициентов регрессии необходимо знать и использовать все значения пере¬менных X и Y генеральной совокупности, что практически не¬возможно.
Таким образом, задачи линейного регрессионного анализа состоят в том, чтобы по имеющимся статистическим данным для переменных X и Y:
а) получить наилучшие оценки неизвестных параметров и ;
б) проверить статистические гипотезы о параметрах модели;
в) проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными (адекватность модели данным на¬блюдений).
Следовательно, по выборке ограниченного объема мы смо¬жем построить так называемое эмпирическое уравнение рег¬рессии
(1.3)
где – оценка условного математического ожидания ; и – оценки неизвестных параметров и , называе¬мые эмпирическими коэффициентами регрессии. Следователь¬но, в конкретном случае:
(1.4)
где отклонение – оценка теоретического случайного откло¬нения .
Параметры уравнения и находят методом наименьших квадратов (метод решения систем уравнений, при котором в качестве решения принимается точка минимума суммы квадратов отклонений), то есть в основу этого метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных от выравненных :
. (1.5)
Эта функция является квадратичной функцией двух параметров и . Условием существования минимума функции двух переменных является равенство нулю ее частных производных:

Разделив оба уравнения системы на n, получим:
,
где (1.6)
1.2. Метод итерации.
Дана непрерывная функция f(x), которая содержит единственный корень на отрезке [a,b], где b>a. Определить корень с точностью ε.
Суть метода
Дано f(x)=0 (1)
Заменим уравнение (1) равносильным уравнением
x=φ(x) (2)
Выберем грубое, приближенное значение x0 , принадлежащее[a,b], подставим его в правую часть уравнения (2), получим:
x1= φ(x0) (3)
далее подставим х1 в правую часть уравнения (3) получим:
x2= φ(x1) (4)
x3= φ(x2) (5)
Проделаем данный процесс n раз получим xn=φ(xn-1)
Если эта последовательность является сходящейся т.е. существует предел
x* =lim xn , то данный алгоритм позволяет определить искомый корень.
Выражение (5) запишем как
x*= φ(x*) (6)
Выражение (6) является решением выражения (2), теперь необходимо рассмотреть в каких случаях последовательность х1…хn является сходящейся.
Условием сходимости является если во всех токах x принадлежит [a,b] выполняется условие:

ЗАДАЧА №1
Составить схему алгоритма и программу на алгоритмическом языке программирования Бейсик для вычисления функции:

Для произвольного значения .
РЕШЕНИЕ:
Программа:
CLS
INPUT "x = ", x
PRINT
IF x < -1 THEN y = (x + 1) / (3 + 2 * x ^ 3)
IF x >= -1 AND x < 1 THEN y = x ^ 2 - 1
IF x >= 1 THEN y = (x - 1) / (3 + 4 * x ^ 3)
PRINT "y = "; y
END
Блок – схема алгоритма:

ВВЕДЕНИЕ
Математика как наука возникла в связи с необходимостью решения прак-тических задач: измерений на местности, навигации и т.д. Вследствие этого ма-тематика была численной математикой, ее целью являлось получение решения в виде числа.
Численное решение прикладных задач всегда интересовало математиков. Крупнейшие представители прошлого сочетали в своих исследованиях изуче-ния явлений природы, получение их математического описания, как иногда го-ворят, математической модели явления, и его исследование. Анализ усложнен-ных моделей потребовал создания специальных, как правило, численных или асимптотических методов решения задач. Названия некоторых из таких мето-дов – методы Ньютона, Эйлера, Лобачевского, Гаусса, Чебышева, Эрмита, Крылова – свидетельствуют о том, что их разработкой занимались крупнейшие ученые своего времени.
Задача решения обыкновенных дифференциальных уравнений сложнее задачи вычисления однократных интегралов, и доля задач, интегрируемых в явном виде, здесь существенно меньше.
Когда говорят об интегрируемости в явном виде, имеют в виду, что ре-шение может быть вычислено при помощи конечного числа «элементарных» операций: сложения, вычитания, умножения, деления, возведения в степень, логарифмирования, потенцирования, вычисления синуса и косинуса и т.п. Уже в период, предшествовавший появлению ЭВМ, понятия «элементарной» опера-ции претерпели изменение. Решения некоторых частных задач настолько часто встречаются в приложения, что пришлось составить таблицы их значений, в ча-стности таблицы интегралов Френеля, функций Бесселя и ряда других, так на-зываемых специальных функций. При наличии таких таблиц исчезает принци-пиальная разница между вычислением функций , … и специальных функций. В том и другом случаях можно вычислять значения этих функций при помощи таблицы, и те и другие функции можно вычислять, приближая их мно-гочленами, рациональными дробями и т.д. Таким образом, в класс задач, интег-рируемых в явном виде, включились задачи, решения которых выражаются че-рез специальные функции. Однако и этот, более широкий, класс составляет от-носительно малую долю задач, предъявляемых к решению. Существенное рас-ширение класса реально решаемых дифференциальных уравнений, а, следова-тельно, и расширение сферы применения математики произошло с разработкой численных методов и активным повсеместным использованием ЭВМ.
Настоящее время характерно резким расширением приложений матема-тики, во многом связанным с созданием и развитием средств вычислительной техники. В результате появления ЭВМ с программным управлением менее чем за пятьдесят лет скорость выполнения арифметических операций возросла от 0,1 операции в секунду при ручном счете до 1012 операций на современных се-рийных ЭВМ, т.е. примерно в 1013 раз.
Распространенное мнение о всемогуществе современных ЭВМ часто по-рождает впечатление, что математики избавились почти от всех хлопот, свя-занных с численным решением задач, и разработка новых методов для их ре-шения уже не столь существенна. В действительности дело обстоит иначе, по-скольку потребности эволюции, как правило, ставят перед наукой задачи, нахо-дящиеся на грани ее возможностей. Расширение возможностей приложения ма-тематики обусловило математизацию химии, экономики, биологии, геологии, географии, психологии, экологии, метеорологии, медицины, конкретных разде-лов техники и др. Суть математизации состоит в построении математических моделей процессов и явлений и в разработке методов их исследования.
Применение ЭВМ и расширение математического образования резко уве-личило возможности построения и исследования математических моделей. Все чаще результаты расчетов позволяют обнаруживать и предсказывать ранее ни-когда не наблюдавшиеся явления; это дает основания говорить о математиче-ском эксперименте. В некоторых исследованиях доверие к результатам числен-ных расчетов так велико, что при расхождении между результатами расчетов и экспериментов в первую очередь ищут погрешность в результатах эксперимен-тов.
Требование численного решения новых задач привело к появлению большого количества новых методов. Наряду с этим последние полвека проис-ходило интенсивное теоретическое переосмысливание и старых методов, а также систематизация всех методов. Эти теоретические исследования оказыва-ют большую помощь при решении конкретных задач и играют существенную роль в наблюдаемом сейчас широком распространении сферы приложений ЭВМ и математики вообще.
Итак, целью исследования является демонстрация применения различных методов систем дифференциальных уравнений.
Из определения целей вытекают задачи исследования: изучить алгоритмы решения систем дифференциальных уравнений.
Предметом исследования являются численные методы. Объектом исследо-вания является содержание дисциплины.