Количество информации. Синтаксическая, семантическая и прагматическая меры информации. Кодирование графической информации. Синтаксическая мера информации

Метод количественной оценки информации: статистический, семантический, прагматический и структурный

Для того чтобы оценить и измерить количество информации в соответствии с изложенными аспектами, применяются различные подходы. Среди них выделяются статистический, семантический, прагматический и структурный. Исторически наибольшее развитие получил статистический подход.

Согласно статистическому подходу было введено понятие «количество информации» как меры неопределенности состояния системы, снимаемой при получении информации. Количественно выраженная неопределенность состояния получила название «энтропия». При получении информации уменьшается неопределенность, т.е. энтропия, системы. Очевидно, что чем больше информации получает наблюдатель, тем больше снимается неопределенность, и энтропия системы уменьшается, т.е. энтропия системы может рассматриваться как мера недоста­ющей информации. При энтропии, равной нулю, о системе имеется полная информация, и наблюдателю она представляется целиком упорядоченной. Таким образом, получение информации связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии этой системы.

Следует отметить, что статистический метод определения количества информации практически не учитывает семантического и прагматического аспектов информации.

Семантический подход определения количества информации является наиболее трудно формализуемым и до сих пор окончательно не определившимся.

Наибольшее признание для измерения смыслового содержания информации получила тезаурусная мера. Для понимания и использования информации ее получатель должен обладать определенным запасом знаний.

Если индивидуальный тезаурус потребителя (S n) отражает его знания о данном предмете, то количество смысловой информации (I с), содержащееся в некотором сообщении, можно оценить степенью изменения этого тезауруса, произошедшего под воздействием данного сообщения. Очевидно, что количество информации (I с) нелинейно зависит от состояния индивидуального тезауруса пользователя, и хотя смысловое содержание сообщения постоянно, пользователи, имеющие различные тезаурусы, будут получать неодинаковое количество информации. Например, если индивидуальный тезаурус получателя информации близок к нулю (S n = 0), то в этом случае и количество воспринятой информации равно нулю (I c = 0). Например, при прослушивании сообщения на неизвестном иностранном языке извлечь из него информацию, не владея языком, невозможно.

Количество семантической информации (I с) в сообщении также будет равно нулю, если пользователь информации абсолютно все знает о предмете, т.е. его тезаурус (S n) и сообщение не дают ему ничего нового.

Прагматический подход определяет количество информации как меры, способствующей достижению поставленной цели. Этот подход рассматривает количество информации как приращение вероятности достижения цели.

При оценке количества информации в семантическом и прагматическом аспектах необходимо учитывать и временную зависимость информации (так как информация, особенно в системах управления экономическими объектами, имеет свойство стареть, т.е. ее ценность со временем падает).

Структурный подход связан с проблемами хранения, реорганизации и извлечения информации и по мере увеличения объемов накапливаемой информации приобретает все большее значение.

При структурном подходе абстрагируются от субъективности, относительной ценности информации и рассматривают логические и физические структуры организации информации.

Структура соц-трудовой информации: показатели, реквизиты и документы

В 160 Конвенции Международной организации труда (МОТ) «О статистике труда» и в 170 Рекомендации МОТ «О статистике труда» /1985 г./ определены основные направления сбора и анализа социально-трудовой информации на макроэкономическом уровне:

Экономически активное население, занятость, безработица и неполная занятость;

Заработная плата и продолжительность рабочего времени;

Индексы цен на потребительские товары;

Стоимость рабочей силы;

Расходы и доходы домашних хозяйств;

Производственный травматизм и профессиональные заболевания;

Трудовые конфликты;

Производительность труда

Показатель - обобщающая характеристика св-в обьекта или процесса. Показатель выступает методологическим инструментом, обеспечивающим возможность проверки теоретических положений с помощью эмпирических данных.

1)качеств фиксирующие наличие или отсутсвие опред. св-ва
2)колличеств. Фиксирующие меру выраженности, развития, определенные св-ва

Трудовые показатели котоые используются для исчисления кол-ва затраченного труда и выражаются в единицу времени. С их помощью рассчитываются: ПТ, ЗП, и т.д.

Соц. показатели кач. или колличеств характеристика отдельных св-в и состояний соц объектов и процессов, отражает особенности в статистике и динамике

Билет номер 2

Билет номер 3

Информационные модели: описательные и формальные

Описательные информационные модели - это модели, созданные на естественном языке (то есть на любом языке общения между людьми: английском, русском, китайском, мальтийском и т. п.) в устной или письменной форме.

Формальные информационные модели - это модели, созданные на формальном языке (то есть научном, профессиональном или специализированном). Примеры формальных моделей: все виды формул, таблицы, графы, карты, схемы и т. д.

Хроматические (информационные) модели - это модели, созданные на естественном языке семантики цветовых концептов и их онтологических предикатов (то есть на языке смыслов и значений цветовых канонов, репрезентативно воспроизводившихся в мировой культуре). Примеры хроматических моделей: «атомарная» модель интеллекта (АМИ), межконфессиональная имманентность религий (МИР), модель аксиолого-социальной семантики (МАСС) и др., созданные на базе теории и методологии хроматизма.

Виды информационных моделей

Табличные – объекты и их свойства представлены в виде списка, а их значения размещаются в ячейках прямоугольной формы. Перечень однотипных объектов размещен в первом столбце (или строке), а значения их свойств размещаются в следующих столбцах (или строках).

Иерархические – объекты распределены по уровням. Каждый элемент высокого уровня состоит из элементов нижнего уровня, а элемент нижнего уровня может входить в состав только одного элемента более высокого уровня.

Сетевые – применяют для отражения систем, в которых связи между элементами имеют сложную структуру.

Билет номер 4. Задачи и функции Информационных систем. Типология информационных систем по их масштабу, области применения, характеру решаемых задач, совокупности выполняемых функций, степени их автоматизации, виду информации и т.п.

Информационная система - это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации для достижения цели управления.

ü Цель функционирования – удовлетворение конкретных информационных потребностей в рамках определенной предметной области

ü Результатом функционирования – информационная продукция - документы, информационные массивы, базы данных и информационные услуги

Билет номер 5

Технологическое обеспечение АСУ: (обеспечивающие подсистемы информационных технологий) информационное, лингвистическое, техническое, программное, математическое, организационное и эргономическое. Правовое обеспечение.

Технологическое обеспечение - EDP (Electronic Data Processing) - это со-вокупность методов и средств сбора, хранения, передачи, обработки и защиты информации на базе вычислительной техники и средств коммуникаций.

Билет номер 6

Назначение и виды АРМ

Использование АРМ в современном офисе максимально облегчает работу специалиста, высвобождая время и усилия, которые ранее расходовались на выполнение рутинных операций сбора данных и сложных расчетов, для творческой научно-обоснованной деятельности в решении профессиональных задач. Целью внедрения является улучшение следующих показателей:

Автоматизация труда, использование трудосберегающих технологий (например, использование компьютеров); повышение безопасности производства (при использовании в промышленности); более быстрое принятие управленческих решений; мобильность работников; повышение производительности труда

Для характеристики АРМ можно выделить основные составные части информационной технологии , его реализующей. К ним относятся:1. технические и аппаратные средства обеспечения (компьютеры, принтеры, сканеры, кассовые аппараты и другое дополнительное оборудование);2. прикладные программные средства и операционные системы (ОС);3. информационное обеспечение (стандарты документов и унифицированных форм, стандарты представления показателей, классификаторы и справочная информация);4. сетевые и коммуникационные устройства (локальные и корпоративные сети, электронная почта).

Характеристики этих составляющих и определяют уровень АРМ, его назначение и особенности. АРМ предназначены для обеспечения условий комфортной, высокопроизводительной и качественной работы специалиста и должны удовлетворять следующим требованиям:

Пользовательский интерфейс должен быть прост, удобен и доступен даже неподготовленному пользователю. Он должен содержать систему подсказок, желательно в демонстрационной форме (видео, звуковой, анимационной);

Необходимо обеспечивать безопасность специалиста и выполнение всех эргономических требований (комфортность, цветовую и звуковую гамму, соответствующие наилучшему восприятию, удобство расположения информации и доступность всех необходимых для работы средств, единый стиль выполнения операций и т.д.);

Пользователь АРМ должен выполнять все действия, не выходя из системы, поэтому требуется оснащенность всеми необходимыми операциями;

Обеспечение бесперебойности работы АРМ должно гарантировать пользователю своевременное выполнение задач, в соответствии с графиком работы. Сбои в производстве недопустимы;

Рациональная организация труда специалиста создает комфортные условия для работы и повышает производительность труда специалиста;

Программное обеспечение АРМ должно быть совместимо с другими системами и информационными технологиями, поэтому наиболее ценными являются технологии, объединяющие несколько АРМ.

Билет номер 7

Билет номер 8

Билет номер 9

Сл3Разработка

13 января 1988 года в Нью-Йорке состоялась пресс-конференция, на которой было объявлено о союзе Ashton-Tate и Microsoft для разработки нового продукта, получившего название Ashton-Tate/Microsoft SQL Server. В этот же день был выпущен совместный пресс-релиз с анонсом нового продукта, основанного на разработках Sybase. Что касается ролей компаний в разработке и продвижении продукта, то согласно пресс-релизу Ashton-Tate должна была отвечать за контроль разработки в области баз данных (а также предоставить собственные разработки в этой области), а Microsoft же была отведена аналогичная роль в области технологий для работы в локальных сетях. После выхода SQL Server Ashton-Tate должна была получить лицензию на продукт у Microsoft и заняться розничными продажами по всему миру,а Microsoft - поставлять продукт для OEM-производителей аппаратного обеспечения .

Выход

29 апреля 1989 года началась официальная продажа Ashton-Tate/Microsoft SQL Server 1.0. Члены команды, занимавшейся SQL Server, на специальном мероприятии по сертификации команд, проходившем в Торрансе, надели майки с надписью «Ashton-Tate SQL Server: сделал вовремя и горжусь этим» (англ. Ashton-Tate SQL Server: On-Time and Proud of it ) .

Профильная пресса отзывалась достаточно положительно о новом продукте, тем не менее продажи были весьма невысокими.

К 1990 году ситуация лучше не стала. Планы по совместному продвижению продукта, в результате чего SQL Server должен был завоевать позиции в большом сообществе dBASE-разработчиков, провалились. В результате, Ashton-Tate, двумя годами ранее занимавшая лидирующие позиции на рынке СУБД для домашних ПК, ныне была вынуждена бороться за своё существование, что в свою очередь вынудило её вновь переключиться на свой основной продукт dBASE. Microsoft же тем временем запустила в продажу OS/2 LAN Managerпод собственной торговой маркой. Всё это привело к принятию решения о прекращении совместного продвижения SQL Server, после чего данный продукт был немного изменён и представлен уже как Microsoft SQL Server.

SQL Server 1.11 (1991)

В 1991 году Microsoft выпустила промежуточную версию - SQL Server 1.11. Данный выпуск был обусловлен тем, что список пользователей к тому моменту уже значительно расширился. Несмотря на то, что клиент-серверная архитектура по-прежнему не была широко распространенной, клиенты всё же постепенно переходили на неё. Но, несмотря на положительную критику от профильной прессы, продажи SQL Server по-прежнему оставляли желать лучшего.(на слайде схема)

Сл5 История выпусков на слайде.

Билет номер 10

Функциональность

Microsoft SQL Server в качестве языка запросов использует версию SQL, получившую название Transact-SQL (сокращённо T-SQL), являющуюся реализацией SQL-92 (стандарт ISO для SQL) с множественными расширениями. T-SQL позволяет использовать дополнительный синтаксис для хранимых процедур и обеспечивает поддержку транзакций (взаимодействие базы данных с управляющим приложением). Microsoft SQL Server и Sybase ASE для взаимодействия с сетью используют протокол уровня приложения под названием Tabular Data Stream (TDS, протокол передачи табличных данных). Протокол TDS также был реализован в проекте FreeTDS с целью обеспечить различным приложениям возможность взаимодействия с базами данных Microsoft SQL Server и Sybase.

Microsoft SQL Server также поддерживает Open Database Connectivity (ODBC) - интерфейс взаимодействия приложений с СУБД. Версия SQL Server 2005 обеспечивает возможность подключения пользователей через веб-сервисы, использующие протокол SOAP. Это позволяет клиентским программам, не предназначенным для Windows, кроссплатформенно соединяться с SQL Server. Microsoft также выпустила сертифицированный драйвер JDBC, позволяющий приложениям под управлением Java (таким как BEA и IBM WebSphere) соединяться с Microsoft SQL Server 2000 и 2005.

SQL Server поддерживает зеркалирование и кластеризацию баз данных. Кластер сервера SQL - это совокупность одинаково конфигурированных серверов; такая схема помогает распределить рабочую нагрузку между несколькими серверами. Все сервера имеют одно виртуальное имя, и данные распределяются по IP-адресам машин кластера в течение рабочего цикла. Также в случае отказа или сбоя на одном из серверов кластера доступен автоматический перенос нагрузки на другой сервер.

SQL Server поддерживает избыточное дублирование данных по трем сценариям:

Снимок: Производится «снимок» базы данных, который сервер отправляет получателям.

История изменений: Все изменения базы данных непрерывно передаются пользователям.

Синхронизация с другими серверами: Базы данных нескольких серверов синхронизируются между собой. Изменения всех баз данных происходят независимо друг от друга на каждом сервере, а при синхронизации происходит сверка данных. Данный тип дублирования предусматривает возможность разрешения противоречий между БД.

Редакции MS SQL Server 2000

Было доступно два типа SQLServer в различных редакциях:

· 2000 - SQL Server 2000 32-bit, кодовое название Shiloh (версия 8.0);

· 2003 - SQL Server 2000 64-bit, кодовоеназвание Liberty.

Доступны различные редакции SQLServer 2000, способные удовлетворить самые разные требования заказчиков (организаций и отдельных лиц) к производительности, исполняющей среде и стоимости.

EnterpriseEdition. Эта редакция - полный вариант SQLServer, наиболее часто предлагаемый организациям. EnterpriseEdition отличается развитыми возможностями масштабируемости и надежности, необходимыми для решения важных задач интерактивного ведения бизнеса и Интернет-приложений, в том числе распределенными секционированными представлениями, портированием журнала и улучшенными возможностями кластеризации. Эта редакция также в полном объеме использует преимущества наиболее совершенного аппаратного обеспечения, поддерживая до 32 процессоров и 64 Гб ОЗУ. Кроме того, SQLServer 2000 EnterpriseEdition включает дополнительные функции анализа.

StandardEdition. Этот вариант могут позволить себе средние и небольшие организации, которым не требуются сложные возможности масштабируемости и доступности, а также полный набор функций анализа, которые имеются в SQLServer 2000 EnterpriseEdition. StandardEdition применяют в симметричных многопроцессорных системах, в которых установлено до 4 процессоров и до 2 Гб ОЗУ.

PersonalEdition. В эту редакцию входит полный набор инструментов управления и большая часть функциональности StandardEdition, но она оптимизирована для персонального использования. PersonalEdition работает не только под управлением серверных ОС корпорации Microsoft, но и их персональных редакций, к числу которых относятся Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 и Windows 98. Поддерживаются двухпроцессорные системы. Хотя эта редакция поддерживает базы данных любого объема, ее производительность оптимизирована для одиночных пользователей и небольших рабочих групп: она снижается при загруженности, возникающей при одновременной работе более чем пяти пользователей.

DeveloperEdition. Этот вариант SQLServer позволяет разработчикам создавать приложения любых типов, функционирующие совместно с SQLServer. В эту редакцию входит вся функциональность EnterpriseEdition, но со специальным лицензионным соглашением конечного пользователя (EULA), которое допускает разработку и тестирование, но запрещает развертывание в эксплуатационных целях.

DesktopEngine (MSDE). В эту редакцию входят базовые функции механизма баз данных SQLServer 2000, однако не входят пользовательский интерфейс, управляющие инструменты, функции анализа, поддержка репликации сведением, лицензии на доступ клиентов, библиотеки разработчика и электронная документация. Здесь также ограничен размер базы данных и уровень загруженности при работе с пользователями. Редакция DesktopEngine требует меньше всего ресурсов по сравнению с остальными редакциями SQLServer 2000, поэтому она идеально подходит для реализации автономного хранилища данных.

WindowsCEEdition. Эта редакция представляет собой версию SQLServer 2000 для устройств под управлением WindowsCE. Она программно совместима с другими редакциями SQLServer 2000. Это позволяет разработчикам с помощью уже имеющихся у них навыков и приложений расширять функциональность реляционного хранилища данных решениями, работающими на новых классах устройств.

Возможности SQL Server 2000

MicrosoftSQL Server 2000 обладает рядом возможностей, обеспечивающих легкость установки, развертывания и эксплуатации, а также поддерживающих масштабируемость, создание хранилищ данных и системную интеграцию с другим серверным ПО.

В состав входит множество инструментов и функций, упрощающих процесс установки, развертывания, управления и использования баз данных. SQL Server 2000 предоставляет администраторам баз данных полный набор инструментов, необходимых для тонкой настройки SQL Server 2000 в составе промышленных онлайновых систем. SQL Server 2000 также эффективно работает в небольших однопользовательских системах, при этом издержки на администрирование минимальны.

Установка или обновление происходит под управлением приложения с графическим интерфейсом (GUI-приложения), которое направляет действия пользователя при вводе сведений, необходимых программе установки. Программа установки автоматически определяет наличие ранней версии SQL Server. После завершения установки SQL Server 2000 она спрашивает пользователя, не желает ли он запустить мастер обновления SQL Server 2000 (SQL Server 2000 Upgrade wizard), под руководством которого будет быстро выполнен процесс обновления. Таким образом, весь процесс установки или обновления завершается быстро, причем пользователю приходится вводить минимум информации.

SQL Server 2000 автоматически и динамически меняет свою конфигурацию в процессе работы. По мере роста числа пользователей, подключенных к SQL Server 2000, он может динамически выделять необходимые ресурсы, например память. При снижении загруженности SQL Server 2000 освобождает ресурсы и возвращает их системе. Если на сервере одновременно запускаются другие приложения, SQL Server 2000 обнаружит выделение для них дополнительной виртуальной памяти и уменьшит объем используемой им виртуальной памяти, чтобы снизить издержки на подкачку страниц. SQL Server 2000 также способен автоматически увеличивать или уменьшать размер базы данных по мере добавления или удаления информации.

SQL Server 2000 работает с другими программными продуктами, образуя стабильное и безопасное хранилище информации для Интернета и интрасетей:

· SQL Server 2000 работает с механизмами безопасности и шифрования Windows 2000 Server и Windows NT Server, реализуя безопасное хранилище информации;

· SQL Server 2000 является высокопроизводительной службой хранения данных для Web-приложений, работающих по управлением Microsoft Internet Information Services;

· SQL Server 2000 можно использовать вместе с Site Server для обслуживания больших и сложных Web-сайтов электронной коммерции;

· поддержка TCP/IP Sockets позволяет интегрировать SQL Server 2000 с Microsoft Proxy Server для реализации безопасной связи через Интернет и в интрасетях.

Производительность SQL Server 2000 можно довести до уровня, необходимого для работы огромных Интернет-узлов. Кроме того, в механизме баз данных SQL Server 2000 есть встроенная поддержка XML, а мастер Web Assistant помогает генерировать страницы HTML (Hypertext Markup Language) на основе данных SQL Server 2000 и публиковать эти данные для доступа по протоколам HTTP (Hypertext Transport Protocol) и FTP (File Transfer Protocol).

SQL Server поддерживает аутентификацию Windows, что позволяет применять в качестве учетных записей SQL Server 2000 пользовательские и доменные учетные записи Windows NT и Windows 2000.

Аутентификацию пользователей при подключении к сети осуществляет Windows 2000. При соединении с SQL Server, клиентское ПО запрашивает доверенное соединение, которое может быть предоставлено, только если пользователи прошли аутентификацию Windows NT или Windows 2000. Таким образом, SQL Server сам не выполняет проверку пользователей, а пользователям не требуются отдельные имена и пароли для подключения к каждой системе SQL Server SQL Server 2000 может посылать и получать электронную почту и пейджинговые сообщения от Microsoft Exchange или других почтовых серверов, совместимых с MAPI (Message Application Programming Interface). Эта функция обеспечивает отсылку почты с помощью пакетов, хранимых процедур и триггеров SQL Server 2000. События и уведомления SQL Server 2000 можно настроить так, чтобы в случае возникновения серьезных проблем или даже при риске их возникновения администратор сервера автоматически получал уведомления по электронной почте или на пейджер.

Инструменты SQL Server 2000

Enterprise Manager

SQL Server Enterprise Manager - основной инструмент администрирования SQL Server 2000, поддерживающий пользовательский интерфейс, совместимый с MMC (Microsoft Management Console) и позволяющий решать ряд административных задач:

· определять группы серверов, работающих под управлением SQL Server;

· регистрировать отдельные серверы в группе;

· настраивать любые параметры SQL Server для всех зарегистрированных серверов;

· создавать и администрировать любые базы данных, объекты, идентификаторы пользователей, учетные имена и права доступа к SQL Server на каждом из зарегистрированных серверов;

· определять и исполнять все административные задачи SQL Server на каждом зарегистрированном сервере;

· интерактивно конструировать и тестировать операторы SQL, пакеты и сценарии, вызывая SQL Query Analyzer;

· вызывать различные мастера SQL Server.

MMC поддерживает общий интерфейс для управления различными серверными приложениями в сети Microsoft Windows. В состав серверных приложений входит такой компонент, как оснастка, который предоставляет пользователям MMC интерфейс для управления серверным приложением. SQL Server Enterprise Manager являетсяоснасткой MMC для Microsoft SQL Server 2000.

SQL Server Agent

SQL Server Agent работает на сервере, который функционирует под управлением экземпляра SQL Server 2000 или более ранних версий SQL Server. SQL Server Agent отвечает за решение следующих задач:

· запуск заданий SQL Server, запланированных для исполнения в определенное время или по истечении определенного периода времени;

· определение особых условий, при наступлении которых необходимо выполнить заданное администратором действие, например предупредить кого-нибудь, отправив сообщение на пейджер или по электронной почте, или запустить задачу, соответствующую этим условиям;

· запуск определенных администраторами задач, выполняющих репликацию.

SQL Profiler

SQL Profiler - это инструмент для записи событий SQL Server 2000. События сохраняются в файле трассировки, который в последствии можно проанализировать или использовать для повтора некоторой последовательности действий при диагностировании возникшей проблемы. SQL Profiler применяется для:

· пошагового исполнения проблемных запросов и определения источника проблемы;

· поиска и диагностики медленных запросов;

· записи последовательностей SQL-операторов, приводящих к возникновению проблем;

· мониторинга производительности SQL Server и регулирования его загруженности.

SQL Profiler также поддерживает аудит действий, выполненных с экземплярами SQL Server. Информация о действиях, имеющих отношение к безопасности, сохраняется для последующего просмотра администратором, отвечающим за безопасность.

Service Manager

SQLServerServiceManager предназначен для запуска, остановки и приостановки серверных компонентов SQLServer 2000. Эти компоненты работают как службы в Microsoft Windows NT или Windows 2000, а в Windows 95 и Windows 98 - как отдельные исполняемые программы.

SQL Server. Реализует механизм баз данных SQL Server. Для каждого экземпляра SQL Server, работающего на компьютере, существует по одной службе SQL Server.

SQL Server Agent. Реализует агент, который запускает запланированные административные задачи SQL Server. Для каждого экземпляра SQL Server, работающего на компьютере, имеется по одной службе SQL Server Agent.

Microsoft Search (толькодля Windows NT и Windows 2000). Реализует механизм полнотекстового поиска. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

MSDTC (только для Windows NT и Windows 2000). Управляет распределенными транзакциями. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

MSSQLServerOLAPService (толькодля Windows NT и Windows 2000). Реализует Analysis Services. Существует в единственном экземпляре, независимо от числа экземпляров SQL Server на компьютере.

Окно Service Manager может быть скрыто и представлено значком в системной области панели задач. Чтобы вывести меню со списком задач, которые поддерживает Service Manager, щелкните правой кнопкой значок на панели задач.

SQL Query Analyzer

SQL Query Analyzer - это инструмент с графическим интерфейсом, предназначенный для решения множества различных задач:

· создания запросов и сценариев SQL, а также исполнения их с базами данных SQL Server;

· создания часто используемых объектов баз данных в стандартных сценариях;

· копирования существующих объектов баз данных;

· исполнения хранимых процедур без задания их параметров;

· отладки хранимых процедур;

· отладки запросов, имеющих проблемы с производительностью;

· поиска объектов в базах данных, а также просмотра и работы с объектами;

· добавления, обновления и удаления строк в таблице;

· определения комбинаций клавиш для запуска часто используемых запросов;добавления часто используемых команд в меню Tools.

SQL Query Analyzer запускают непосредственно из меню Start илив SQL Server Enterprise Manager. Его также можно запустить, введя в командной строке команду isqlw.

Билет номер 11

Большие объекты

DB2/2 и DB2/6000 предоставляют пользователю такие новые типы данных, как большие бинарные объекты (BLOBS) и большие текстовые объекты (CLOBS).

BLOBS позволяют хранить данные любого вида размером до двух гигабайт.

Вариант 1: функция имеет прямой доступ к БД, что позволяет достичь максимальной производительности, но представляет собой потенциальную угрозу работоспособности сервера и целостности данных

Вариант 2: функция выполняется как отдельный от сервера БД процесс, что обеспечивает защиту данных и СУБД, но снижает производительность

Плюсы

Есть хорошая бесплатная версия

Хорошая бесплатная техподдержка

Есть возможность получить платную поддержку производителя, что позволяет применять в Entrprise секторе бизнеса

С конфигурациями

Хорошая производительность

Лучше обрабатывает ситуации вроде "не хватает памяти для сервера 1С"

Нет ограничения на 256 таблиц, что расширяет возможности при работе с RLS

Минусы

Мало специалистов

Небольшая распространенность

Размер баз больше, чем в других субд

Автоподстройка системы есть, но неполная

Некоторые сообщения платформой могут не верно обрабатываться

Билет номер 12

Билет номер 14

Билет номер 15.

Windows Open Services Architecture (WOSA)-набор открытых стандартов взаимодействия прикладных систем

В Windows поддерживается семейство стандартов, облегчающих написание и обеспечивающих вертикальную открытость приложений. Общее название этих стандартов - WOSA (Windows Open Services Architecture .

(WOSA) предоставляет набор открытых стандартов взаимодействия компонент прикладных систем на серверных и клиентских сторонах.

Семейство подразделяется на три категории:

— стандарты общего назначения;

— коммуникационные стандарты;

— стандарты для финансовых приложений и сервисов.

В группу стандартов общего назначения входят:

— Open Database Connectivity (ODBC) -доступ к базам данных

— Messaging Application Programming Interface (MAPI)- пересылка сообщений

— Telephony Application Programming Interface (TAPI) -доступ по телефонной линии

В группу коммуникационных
стандартов входят следующие элементы:

— Windows SNA API-интерфейс связи хостов

— Windows Sockets-интерфейс связи на основ протокола TCP/IP

— Microsoft Remote Procedure Call (RPC) -интерфейс удаленного вызова процедур

В группу стандартов для финансовых приложений и сервисов входят два элемента

— Расширение WOSA для оперативных рыночных данных (WOSA/ XRT)

— Расширение WOSA для финансовых сервисов (WOSA/XFS)

Каждый из стандартов семейства WOSA описывает архитектуру, включающую в себя следующие основные компоненты:

Прикладной программный интерфейс (API)

Интерфейс с сервером (SPI)

Менеджер группы приложений/сервисов

База данных для регистрации приложений/сервисов.

Билет номер 16

Рис. 1. Движение информации от базы данных к приложению

Из рисунка видно, что при разработчике приложения-СУБД программист работает с наборами компонентов, предназначенных для обмена информацией с базами данных и ее отображения. В зависимости от выбранного механизма доступа к базе данных некоторые наборы компонентов могут не использоваться, однако все они, вне зависимости от особенностей используемой базы данных и механизма доступа к ней, имеют схожие свойства и методы.

ODBC (Open Database Connectivity – открытый доступ к базам данных) – разработанный компанией Microsoft универсальный интерфейс программирования приложенийдля доступа к базам данных .

Основной целью разработки протокола ODBC считается стандартизация механизмов взаимодействия с различными СУБД. Основная проблема, связанная с разработкой приложений, взаимодействующих с базами данных на основе специальных SQL API, состояла в том, что каждая СУБД имела собственный программный интерфейс доступа, каждый из них имел свои особенности и функционировал не совсем так, как другие. В связи с этим разработка приложения существенно зависела от используемой СУБД. Компания Microsoft сделала важный шаг для решения этой проблемы. Основная идея заключалась в разработке универсального интерфейса на уровне семейства операционных систем Windows, который мог бы быть поддержан в разных СУБД.

Рассмотрим кратко структуру программного обеспечения ODBC:

· интерфейс вызовов функций ODBC : это так называемый верхний уровень ODBC, содержащий API, который и используется непосредственно приложениями. Данный API реализован в виде библиотеки динамической компоновки Dll и входит в состав операционной системы Windows;

· драйверы ODBC : это так называемый нижний уровень ODBC, содержащий набор драйверов для СУБД, поддерживающих протокол ODBC. В рамках технологии для каждой СУБД может быть разработан соответствующий ODBC-драйвер, который будет являться промежуточным звеном между прикладной программой и СУБД, транслируя вызовы функций СУБД в вызовы внутренних специализированных функций СУБД. Таким образом решается проблема стандартизации. Для многих современных СУБД существуют специализированные драйверы ODBC, отдельно устанавливаемые в операционную систему;

· диспетчер драйверов ODBC : данный программный механизм представляет средний уровень ODBC, управляя процессом загрузки необходимых драйверов.

Схема выполнения программы с использованием протокола ODBC для доступа к данным приводится на рис.2.

Рис. 2. Схема выполнения программы с использованием протокола ODBC для доступа к данным

Операционная система Windows имеет в своем составе несколько механизмов доступа к базам данных: ODBC ,OLE DB иADO .

Технология ODBC (от англ.Open Database Connectivity – открытый механизм доступа к базам данных1 ) - это компонент операционной системыWindows , предназначенный для унификации доступа к информации, хранящейся вбазах данных различных видов.ODBC состоит из набора драйверов, осуществляющих операции обмена с определеннымибазами данных , и менеджера драйверов, осуществляющего передачу запросов от приложения к драйверу и передачу информации от драйвера к приложению (рис. 3).

Рис. 3. Движение информации между приложением и БД при использовании ODBC

Для получения и изменения данных используется язык запросов SQL , вне зависимости от того, поддерживается ли он базой данных, к которой обращается приложение. Если база данных не поддерживает языкSQL , то доступ к ней не отличается от доступа кБД , поддерживающимSQL . В этом и заключается унификация доступа к базам данных системойODBC – приложение указывает название драйвера, который должен использоваться для подключения к базе данных, и передает запрос, в котором описан состав требуемой информации. Далее механизмODBC выполняет все необходимые операции по получению информации, скрывая от приложения специфику работы с конкретной базой данных. Доступ приложений кODBC осуществляется черезAPI -функции, реализованные в динамических библиотеках.

Уровни и структура экономической информации. Синтаксический, семантический и прагматический уровни экономической информации. Структурные элементы экономической информации - реквизиты, показатели, составные единицы информации (СЕИ), документы, массивы и базы данных

Предметом рассмотрения настоящего курса является маркетинговая информация как составная часть экономической информации.

Экономическая информация – это совокупность сведений, характеризующих производственные отношения в обществе. Эти сведения можно фиксировать, хранить, передавать, обрабатывать и использовать в процессах планирования, учета, контроля и анализа экономической системы или процесса.

Экономическая информация включает различные сведения о составе и значениях трудовых, материальных и финансовых ресурсов и состоянии объекта управления на некоторый момент времени. Экономическая информация позволяет получить сведения о деятельности предприятий и организаций через различные экономические показатели. Сведения из любой предметной области обладают рядом характерных свойств.

Отметим особенности экономической информации :

1. Многомерность – большое количество и объем данных, без которых невозможно качественное управление экономическими процессами.

2. Численное отображение - экономическая информация, как правило, отражает производственно-хозяйственную деятельность с помощью системы натуральных и стоимостных показателей. Они выражаются с помощью числовых данных, поэтому при работе с экономической информацией очень широко используются числовые типы данных и методы работы с этими типами.

3. Периодичность – для большинства производственных и хозяйственных процессов характерна циклическая повторяемость составляющих их стадий (месяц, квартал, год), и соответственно характерна повторяемость информации, отражающей на этих стадиях процессы.

4. Графическое и табличное представление экономической информации. Экономические документы имеют чаще всего вид таблиц и графиков, поэтому для обработки экономической информации очень широко используются табличные процессоры.

5. Многообразие источников и потребителей.

Эти особенности экономической информации предопределяют научно-техническую необходимость и экономическую целесообразность использования средств информационных технологий при ее сборе, накоплении, передаче и обработке, что в свою очередь требует от специалистов умения определять структуру и объемы перерабатываемой информации.

В процессе использования в экономических и управленческих системах информация проходит несколько фаз существования :

Ассимилированная информация - представление сообщений в сознании человека, наложенное на систему его понятий и оценок;

Документированная информация - сведения, зафиксированные в знаковой форме на каком-либо физическом носителе;

Передаваемая информация - сведения, рассматриваемые в момент их передачи от источника к приемнику получения. В процессе передачи информация проходит через ряд преобразователей: кодирующие и декодирующие устройства, вычислительные машины, ведущие обработку информации, коммуникационные системы, вычислительные сети и т. п.

Информация представляет собой данные, которые циркулируют между отдельными структурными элементами экономической системы или между самими системами. Выделяют различные уровни рассмотрения информации: синтаксический, семантический и прагматический.

Синтаксический уровень изучает структуру знаков и отношений между ними в информационных сообщениях. На этом уровне анализируется структура символов и знаков в документах, форматах реквизитов, структуре массивов информации и т. п. На синтаксическом уровне используют термин «данные» и объем данных связан с количеством экземпляров документов, числом записей в базе данных и т. п. Полученные входные данные являются основой для обработки информации, получения выходных данных, служащих основой для принятия решения.

Семантический уровень определяет общее смысловое содержание информации, и дает возможность установить взаимосвязи между отдельными элементами информации. Семантикаизучает отношения между знаками и обозначаемыми ими объектами, не касаясь получателя знаков. Она изучает общие закономерности построения любых знаковых систем, рассматриваемых в синтактике. Различают семантику логическую и структурную. Логическая семантика рассматривает знаковые системы как средства выражения смысла, установление зависимости между структурой знакосочетаний и их выразительными возможностями. Структурная семантика - раздел структурной лингвистики, посвященный описанию смысла языковых выражений и операций над ним. Семантический анализ - совокупность операций, служащих для представления смысла текста на естественном языке в виде записи на некотором формализованном семантическом (смысловом) языке. Семантический анализ моделирует процесс понимания текста человеком. Информативность сообщения тем выше, чем более определенной становится состояние системы для получателя информации. На семантическом уровне содержательность информации основана на тезаурусе системы.

Тезаурус (словарь) включает в себя набор основных понятий, терминов, определений, согласованных структур данных логического уровня представления в базах данных и т. п. При этом информативность сообщений во многом зависит от способности получателя расширить свой тезаурус.

Прагматический уровень определяет ценность информации для принятия управленческого решения, для системы управления в целом. Прагматика изучает восприятие осмысленных выражений знаковой системы в соответствии с разрешающими способностями воспринимающего. Теоретическая прагматика рассматривает некоторые гипотезы о свойствах и строении интеллекта, которые формулируются на основе данных нейрофизиологии, экспериментальной психологии, бионики, теории персептронов и т.д. Прикладная прагматика включает в себя исследования, посвященные эмпирическому анализу понимания людьми различных языковых выражений, изучению ритмики и стихосложения, а также разработке информационно-поисковых систем.

Таким образом, выделяют три уровня рассмотрения любого информационного сообщения, три уровня абстрагирования от особенностей конкретных актов обмена информацией. На прагматическом уровне для выявления полезности информации рассматривают все элементы информационного обмена. На семантическом уровне, отвлекаясь от получателя информации, конечной целью изучения является смысловое значение сообщения, его адекватность описываемым объектам. Наиболее узким является синтактический уровень - уровень изучения только самих знаков и соотношений между ними.

Задача экономической информации - давать адекватное описание некоторого состояния рассматриваемой экономической системы или объекта. Поэтому к экономической информации предъявляется ряд требований.

Полнота информации для принятия решений и реализации функций управления. Полнота определяется по отношению к управленческим функциям. Информация может быть неполной по объему и составу сведений. Недостаток информации не позволяет выработать верного управленческого решения.Полнота информации означает ее достаточность для понимания и принятия решений.

Точность и достоверность информации. Данные характеристики определяют степень приближения значения информации к истинному значению. Достоверность отражает вероятностную оценку информации. Существуют определенные уровни точности использовании получаемых данных.

Ценность информации зависит от того, какие задачи решаются с ее помощью.

Актуальность и оперативность. Актуальностьпоказывает степень соответствия реального состояния экономического объекта и состояния информационной системы. Отсутствие своевременных изменений в информации, отражаемой в информационной системе, приводит к нарушению процессов управления. Оперативность определяет скорость внесения в информационную систему изменений информации о состоянии предметной области.Актуальнуюинформацию важно иметь при работе в постоянно изменяющихся условиях.

Воспринимаемость - информация становится ясной и понятной, если она выражена языком, понятным тем объектам, которым она предназначена.

Информации - это что такое? На чем он базируется? Какие цели преследует и задачи выполняет? Обо всём этом мы и поговорим в рамках данной статьи.

Общая информация

В каких случаях применяется семантический способ измерения информации? Используется сущность информации, интересует содержательная сторона полученного сообщения - вот показания для его применения. Но для начала давайте дадим изъяснение того, что он собой представляет. Следует отметить, что семантический способ измерения информации - это трудно формализованный подход, который до сих пор полностью не сформировался. Используется он для того, чтобы измерять количество смысла в данных, которые были получены. Иными словами, какой объем информации из полученной является необходимым в данном случае. Такой подход используется для определения содержательной стороны получаемых сведений. И если мы говорим про семантический способ измерения информации, используется понятие тезауруса, которое неразрывно связано с рассматриваемой темой. Что же оно собой представляет?

Тезаурус

Хочется сделать небольшое введение и дать ответ на один вопрос про семантический способ измерения информации. Кем введен он? Предложил использовать этот метод основатель кибернетики Норберт Винер, но значительное развитие он получил под влиянием нашего соотечественника А. Ю. Шрейдера. Чем же является название используется для обозначения совокупности сведений, которые есть у получателя информации. Если соотнести тезаурус с содержанием сообщения, которое поступило, то можно выяснить, насколько оно снизило неопределённость. Хочется исправить одну ошибку, под влияние которой часто попадает большое количество людей. Так, они считают, что семантический способ измерения информации введен Клодом Шенноном. Неизвестно, как именно возникло это заблуждение, но это мнение неверно. Клод Шеннон ввёл статистический способ измерения информации, «наследником» которого и считается семантический.

Графический подход для определения объема смысловой информации в полученном сообщении

Для чего нужно что-то рисовать? Семантический способ измерения использует такую возможность для наглядного предоставления данных о полезности данных в виде легко понимаемых рисунков. Что же это значит на практике? Для пояснения положения дел строят зависимость в виде графика. Если у пользователя отсутствуют знания о сути сообщения, которое было получено (равняется нулю), то объем семантической информации будет равен этому же значению. Можно ли найти оптимальное значение? Да! Так называется тезаурус, где объем семантической информации максимальный. Давайте рассмотрим небольшой пример. Допустим, пользователю поступило сообщение, написанное на незнакомом иностранном языке, или же человек может прочитать, что там написано, но это для него уже не является новостью, поскольку всё это известно. В таких случаях говорят о том, что в сообщении содержится ноль семантической информации.

Историческое развитие

Вероятно, об этом следовало поговорить немного выше, но наверстать упущенное ещё не поздно. Первоначально семантический способ измерения информации введен Ральфом Хартли в 1928 году. Ранее упоминалось, что в качестве основателя часто упоминают Клода Шеннона. Почему же возникла такая путаница? Дело в том, что, хотя семантический способ измерения информации и был введён Ральфом Хартли в 1928 году, обобщили его в 1948 году именно Клод Шеннон и Уоррен Уивер. После этого основоположник кибернетики Норберт Винер сформировал идею тезаурусного метода, которая получила наибольшее признание в виде меры, разработанной Ю. И. Шнейдером. Следует отметить, что для того чтобы разобраться в этом, необходим достаточно высокий уровень знаний.

Результативность

Что же нам даёт тезаурусный метод на практике? Он является реальным подтверждением тезиса о том, что информация обладает таким свойством, как относительность. При этом следует отметить, что она обладает относительной (или же субъективной) ценностью. Для того чтобы можно было объективно оценивать научную информацию, ввели понятие общечеловеческого тезауруса. Его степень изменения и показывает значительность знаний, которые получает человечество. При этом нельзя точно сказать, какой конечный результат (или же промежуточный) можно будет получить от информации. Возьмём, к примеру, компьютеры. Вычислительная техника создавалась на основе ламповой технологии и битового состояния каждого структурного элемента и первоначально использовалась для осуществления расчетов. Сейчас же почти у каждого человека есть что-то, что работает на основании данной технологии: радио, телефон, компьютер, телевизор, ноутбук. Даже современные холодильники, плиты и умывальники содержат в себе немного электроники, в основе работы которой лежит информация об облегчении использования человеком данных бытовых устройств.

Научный подход

Где же изучается семантический способ измерения информации? Информатика - вот та наука, которая занимается различными аспектами этого вопроса. В чём же заключается особенность? В основу способа положено использование системы «истина/ложь», или же битовая система «единица/ноль». Когда поступает определённая информация, то она разбивается на отдельные блоки, которые именуются подобно единицам речи: слова, слоги и тому подобное. Каждый блок получает определённое значение. Давайте рассмотрим небольшой пример. Рядом стоят два друга. Один обращается ко второму со словами: «Завтра у нас выходной». Когда дни для отдыха - знает каждый. Поэтому ценность этой информации нулевая. Но если второй скажет, что он завтра работает, то для первого это будет неожиданность. Ведь в таком случае может оказаться, что будут нарушены планы, которые строил один человек, например, сходить поиграть в боулинг или же покопаться в мастерской. Каждую часть описанного примера можно описать с помощью единиц и нулей.

Оперирование понятиями

Но что же используется ещё, кроме тезауруса? Что ещё нужно знать, чтобы понимать семантический способ измерения информации? Основные понятия, которые дополнительно можно изучить ещё, - это знаковые системы. Под ними понимают средства выражения смысла, вроде правил интерпретации знаков или же их сочетаний. Давайте рассмотрим ещё один пример из информатики. Компьютеры оперируют условными нулями и единицами. По сути, это низкое и высокое напряжение, которое подаётся на компоненты техники. Причем передают они эти единицы и нули без конца и края. Как же делать различие между ними технике? Ответ на это был найден - прерывания. Когда передаётся эта же самая информация, то получаются различные блоки вроде слов, словосочетаний и отдельных значений. В устной человеческой речи для разбивки данных на отдельные блоки тоже используются паузы. Они настолько незаметны, что большинство из них мы замечаем на «автомате». В письме для этой цели служат точки и запятые.

Особенности

Давайте затронем ещё и тему свойств, которые есть у семантического способа измерения информации. Мы уже знаем, что так называется специальный подход, которые оценивает важность информации. Можно ли говорить, что данные, которые будут оцениваться таким способом, будут объективными? Нет, это не верно. Информация является субъективной. Давайте рассмотрим это на примере школы. Есть отличник, который идёт впереди утверждённой программы, и среднестатистический середнячок, который изучает то, что излагается на занятиях. Для первого большинство информации, которую он будет получать в школе, будет представлять достаточно слабый интерес, поскольку он это уже знает и не впервые слышит/читает. Поэтому на субъективном уровне для него это будет не очень ценно (за счёт разве что отдельных замечаний учителя, которые он подметил за время изложения своего предмета). Тогда как середнячок о новой информации что-то слыхал только отдаленно, поэтому для него ценность данных, которые будут излагаться на уроках, на порядок больше.

Заключение

Следует отметить, что в информатике семантический способ измерений информации - это не единственный вариант, в рамках которого можно решать имеющиеся задачи. Выбор должен зависеть от поставленных целей и присутствующих возможностей. Поэтому, если тема заинтересовала или же в ней существует потребность, то можно только настоятельно порекомендовать изучить её более подробно и узнать, какие ещё способы измерения информации, кроме семантического, существуют.

Синтаксическая мера информации

Рис. 1.1. Меры информации

Синтаксическая мера оперирует объемом данных и количеством информации I a , выраженной через энтропию (понятие неопределенности состояния системы).

Семантическая мера оперирует количеством информации, выраженной через ее объем и степень содержательности.

Прагматическая мера определяется ее полезностью, выраженной через соответствующие экономические эффекты.

Синтаксическая мера информации

Эта мера количества информации оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

На сегодняшний день наиболее известны следующие способы количественного измерения информации: объемный, энтропийный, алгоритмический.

Объемный является самым простым и грубым способом измерения информации. Соответствующую количественную оценку информации естественно назвать объемом информации.

Объем информации – это количество символов в сообщении. Поскольку одно и то же число может быть записано многими разными способами, т. е. с использованием разных алфавитов, например двадцать один – 21– XXI– 11001, то этот способ чувствителен к форме представления (записи) сообщения. В вычислительной технике вся обрабатываемая и хранимая информация вне зависимости от ее природы (число, текст, отображение) представлена в двоичной форме (с использованием алфавита, состоящего всего из двух символов "0" и "1").

В двоичной системе счисления единица измерения – бит (bit – binary digit – двоичный разряд).

В теории информации бит – количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений; а в вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд. Это слишком мелкая единица измерения, на практике чаще применяется более крупная единица – байт, – равная 8 бит, необходимых для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256 = 2 8).

Широко используются также еще более крупные производные единицы информации:

1 килобайт (кбайт) = 1024 байт = 2 10 байт;

1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 кбайт = 2 20 байт;

1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 2 30 байт.

В последнее время в связи с увеличением объемов обрабатываемой информации входят в употребление следующие производные единицы:

1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 2 40 байт;

1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 2 50 байт.

В десятичной системе счисления единица измерения – дит (десятичный разряд).

Сообщение в двоичной системе в виде восьмиразрядного двоичного кода 1011 1011 имеет объем данных V Д = 8 бит.

Сообщение в десятичной системе в виде шестиразрядного числа 275 903 имеет объем данных V Д = 6 бит.

В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Получение информации о какой-либо системе всегда связано с изменением степени неосведомлен-ности получателя о состоянии этой системы. Этот способ измерения исходит из следующей модели.

Пусть до получения информации потребитель имеет некоторые предварительные (априорные) сведения о системе α. После получения сообщения b получатель приобрел некоторую дополнительную информацию I(b), уменьшившую его неосведомленность. Эта информация в общем случае недостоверна и выражается вероятностями, с которыми он ожидает то или иное событие. Общая мера неопределенности (энтропия) характеризуется некоторой математической зависимостью от совокупности этих вероятностей. Количество информации в сообщении определяется тем, насколько уменьшится эта мера после получения сообщения.

Так, американский инженер Р. Хартли (1928 г.) процесс получения информации рассматривает как выбор одного сообщения из конечного наперед заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации i, содержащееся в выбранном сообщении, определяет как двоичный логарифм N (формула Хартли):

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: , т. е. сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единицам информации.

Другие примеры равновероятных сообщений:

1) при бросании монеты "выпала решка", "выпал орел";

2) на странице книги "количество букв четное", "количество букв нечетное".

Нельзя ответить однозначно на вопрос, являются ли равновероятными сообщения "первой выйдет из дверей здания женщина" и "первым выйдет из дверей здания мужчина". Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины.

Для задач такого рода американский ученый Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе (формула Шеннона):

где – вероятность того, что именно i-е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

Легко заметить, что если вероятности … равны, то каждая из них равна и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие. Важно помнить, что любые теоретические результаты применимы лишь к определенному кругу случаев, очерченному первоначальными допущениями.

В алгоритмической теории информации (раздел теории алгоритмов) предлагается алгоритмический метод оценки информации в сообщении. Любому сообщению можно приписать количественную характеристику, отражающую сложность (размер) программы, которая позволяет ее произвести.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичности) сообщения определяется отношением количества информации к общему объему полученных данных:

, причем 0 < Y < 1.

С увеличением Y уменьшаются объемы работ по преобразованию информации (данных) в системе. Поэтому необходимо стремиться к повышению информативности, для чего разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

1.4.2.2 Семантическая мера информации

Семантика – наука о смысле, содержании информации.

Для измерения смыслового содержания информации, т. е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, связывающая семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертеж, радиопередача и т. п.) может содержать разное количество информации для разных людей в зависимости от их предшествующих знаний, уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

Для измерения количества семантической информации используется понятие "тезаурус пользователя", т. е. совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S p изменяется количество семантической информации I c , воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Характер такой зависимости показан на рисунке 1. 2.

Рис. 1. 2. Зависимость количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I C = f(S p)

Рассмотрим два предельных случая, когда количество семантической информации I C равно 0:

При пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

При пользователь все знает и поступающая информация ему не нужна.

Максимальное количество семантической информации потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом (), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующие в его тезаурусе) сведения.

Следовательно, количество семантической информации и новых знаний в сообщении, получаемое пользователем, является величиной относительной.

Относительной мерой количества семантической информации может служить коэффициент содержательности С, определяемый как отношение количества семантической информации к ее объему.

Единицы количества информации, определяемые в рамках вероятностного и объемного подходов, представляют собой разновидности синтаксической меры информации, используемой при наиболее общем подходе, когда предметом рассмотрения является не только информация в узком смысле (например, обрабатываемая компьютером), но все ее виды, включая социальную.

Синтаксическая мера оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту. Объем данных в информационном сообщении измеряется количеством символов (разрядов). В различных системах счисления разряды имеют различный вес, соответственно меняются единицы измерения данных. Примерами могут служить бит, нат, трит, дит. В рамках вероятностного подхода синтаксическая мера количества информации определяется степенью изменения неопределенности состояния системы, в рамках объемного подхода характеризует объем информации.

Семантическая мера используется для характеристики информации с точки зрения ее смысла. Семантический анализ дает возможность раскрыть содержание информации и показать отношения между смысловыми значениями составляющих ее элементов. В сочетании с понятием «тезаурус» семантическая мера называется тезаурусной мерой информации. Тезаурусная мера была предложена Ю.И.Шнейдером и получила широкое распространение. Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система. Другое определение, не противоречащее первому: тезаурус – полнота систематизированного набора данных о предмете информации. В ходе информационного процесса в зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации и тезаурусом пользователя изменяется количество семантической информации, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус. Максимальное количество семантической информации пользователь получает, когда информация ему понятна и несет ранее неизвестные ему (отсутствующие в тезаурусе) сведения. Приобретенное в ходе информационного процесса количество семантической информации является величиной относительной, так как одно и то же сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным (семантический шум) для некомпетентного. Мерой семантической информации может служить коэффициент содержательности, определяемый как отношение количества семантической информации к общему ее объему.

Прагматическая мера характеризует полезность (ценность) информации для достижения пользователем поставленной цели. Эта мера также является относительной величиной, зависящей от конкретных потребностей пользователя и условий протекания информационного процесса. В технической системе прагматические свойства информации определяют возможность улучшения качества функционирования системы.

Формы представления информации в ЭВМ. Системы счисления

В физической основе работы вычислительной техники лежит генерация, обработка и передача электрических сигналов. Электрические сигналы разделяют на аналоговые (непрерывные) и цифровые (дискретные). В вычислительной технике применяют цифровые сигналы. Каждому уровню напряжения (тока) ставят в соответствие определённую цифру. Соотнесение параметров электрического сигнала с цифрами отражает связь между техникой и математикой. Современные ЭВМ базируются на двоичной системе счисления, в которой имеются только две цифры – 0 и 1. Выбор в пользу этой системы обусловлен тем, что технически реализовать её проще, чем привычную для человека десятичную систему счисления.

Основной элемент электроники ЭВМ – транзистор, работающий в ключевом режиме . В этом режиме транзистор в зависимости от приложенного к нему напряжения реализует по принципу ключа два логических состояния: открыт ‑ закрыт или включён ‑ выключен. Два этих состояния сопоставляют 0 и 1 двоичной системы счисления - тем математическим объектам, с помощью которых кодируется любая информация, обрабатываемая компьютером. На уровне характеристик электрического сигнала «нулю» может, например, соответствовать напряжение минус 5 вольт, а «единице» - плюс 5 вольт. Или – 15 В и + 15 В. Абсолютные значения напряжений, которым сопоставлены логические состояния 0 и 1, для программной обработки информации несущественны и определяются оптимальными условиями функционирования электронных плат. В устройствах хранения данных информационные «нули» и «единицы» могут быть реализованы иначе: например, на магнитном диске состояниям 0 и 1 соответствуют разные направления вектора намагниченности; в накопителях Flash – отсутствие или наличие электрического заряда в данной микроскопической области вещества; в микросхемах ОЗУ – незаряженный или заряженный конденсатор.

Итак, внутреннее представление любой информации в компьютере является двоичным. В программировании также используются восьмеричная и шестнадцатеричная системы счисления. Кроме того, поскольку пользователем компьютера является человек, важна связь упомянутых систем счисления с десятичной.

Система счисления – принятый способ записи чисел – характеризуется количеством цифр, с помощью которых можно выразить любое число. Все системы счисления можно разделить на два класса: позиционные и непозиционные . Позиционные системы счисления – те, в которых вес цифр зависит от их местоположения в записи числа. Количество цифр в позиционной системе называется основанием системы счисления . Ниже в одном блоке собраны важные определения, относящиеся к системам счисления.

Цифры – символы, используемые в записи числа и составляющие некоторый алфавит.

Число – некоторая величина, которая складывается из цифр по определённым правилам.

Система счисления – способ записи чисел с помощью цифр.

Позиционная система счисления – система счисления, в которой вес цифры зависит от ее местоположения в записи.

Разряд – позиция цифры в числе.

Основание – количество цифр, используемых для записи чисел.

В компьютерах используются позиционные системы счисления.

Системы счисления,

получившие наибольшее применение в вычислительной технике

Основание	Система счисления
	двоичная
	восьмеричная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
	десятичная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
	шестнадцатеричная	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F

Примером непозиционной системы счисления является римская. В этой системе используется 7 знаков (I, V, X, L, C, D, M), которые соответствуют следующим величинам: I – 1, V – 5, X – 10, L – 50, C – 100, D – 500, M – 1000. Обычно римскими числами пользуются при нумерации глав в книгах или веков в истории. Недостатком непозиционных систем счисления, исключающим возможность их использования в вычислительной технике, является отсутствие формальных правил записи чисел и, соответственно, невозможность выполнения арифметических действий над ними.

Рассмотрим представление числа в позиционной системе счисления. Начнём с простого примера. Пусть N – целое число. Оно может быть представлено краткой или развёрнутой записью. Краткая запись числа:

N = (a n a n -1 …a 1 a 0) p

Здесь a 0 , a 1 , … , a n -1 , a n – цифры, находящиеся соответственно на нулевой, первой, … , (n-1)-ой, n-ой позициях в записи числа. Нумерация позиций, или разрядов, начинается с нуля и идёт справа налево. 0 – это младший разряд числа, имеющий наименьший вес; n – старший разряд с наибольшим весом. Число p – это основание системы счисления.

Например, в числе N = (6874) 10 цифра 4 представляет нулевой разряд, 7 – первый разряд, 8 – второй разряд, 6 – третий разряд. Вес разрядов увеличивается справа налево, от единиц до тысяч: 4 единицы – 7 десятков – 8 сотен – 6 тысяч . 10 – основание системы счисления – указывает, что это число записано в привычной для человека десятичной системе счисления и читается как шесть тысяч восемьсот семьдесят четыре .

Число N может быть представлено развёрнутой записью:

N = a n p n + a n-1 p n-1 + … + a 1 p 1 + a 0 p 0

Здесь число N выражено в виде суммы, каждое слагаемое которой представляет произведение цифры на основание системы счисления, возведённое в степень, равную номеру позиции (разряду) этой цифры в числе:

цифра  (основание ) номер разряда

Возвращаясь к рассмотренному выше примеру, приведём развёрнутую запись числа N = (6874) 10:

(6874) 10 = 610 3 + 810 2 + 710 1 + 410 0 .

С развёрнутой формой записи числа связан универсальный способ перевода чисел из любой системы счисления в десятичную.

Например, требуется перевести шестнадцатеричное число (E7B) 16 в десятичную систему счисления.

Сначала нумеруем разряды числа – справа налево, от младшего разряда к старшим. Учитываем, что нумерация разрядов начинается с нуля.

Учтём соответствие цифр шестнадцатеричной и десятичной систем счисления: E – 14, B – 11. Тогда

Итак, задача решена: (E7B) 16 = (3707) 10 .

Аналогичным способом выполняется перевод дробных чисел. Цифры, расположенные справа от запятой, соответствуют разрядам с отрицательными номерами.

N = (a n a n-1 …a 1 a 0 ,a -1 a -2 …a -k) p

Рассмотрим перевод дробного восьмеричного числа (725,46) 8 в десятичную систему счисления.

Нумеруем разряды.

Произведём вычисления и получим результат в десятичной системе счисления.

(725,46) 8 = 78 2 + 28 1 + 58 0 + 48 -1 + 68 -2 = 448 + 16 + 5 + 4/8 + 6/64 =

448 + 16 + 5 + 0,5 + 0,09375 = 469,59375

Итак, (725,46) 8 = (469,59375) 10 .

Несколько сложнее выполняется перевод чисел из десятичной в иные системы счисления.

Методика основана на последовательном целочисленном делении с выделением остатков в качестве цифр искомого числа. Исходное число делят на основание системы счисления, в которую осуществляют перевод. Результатом целочисленного деления будет частное, представленное целым числом, и остаток. Этот остаток будет младшим разрядом искомого числа. Полученное на первом шаге частное снова делят на основание требуемой системы счисления, снова получают частное и остаток. Остаток сохраняют в качестве следующего разряда искомого числа. Деление продолжают до тех пор, пока очередное частное не окажется меньше основания требуемой системы счисления. Это частное будет старшим разрядом искомого числа. Из него и остатков, полученных на последнем и предыдущих шагах, формируют искомое число.

Разберём эту методику на примере. Пусть, требуется перевести число (894) 10 в семеричную систему счисления.

894: 7 = 127, остаток 5

127: 7 = 18, остаток 1

18: 7 = 2 , остаток 4

Последнее частное – 2 – меньше основания системы счисления, в которую осуществляется перевод, – 7. Теперь можно записать искомое число: (2415) 7 .

Итак, (894) 10 = (2415) 7 .

Логические основы ЭВМ

Алгебра логики. Логические высказывания

Предшественницей и составной частью алгебры, по правилам которой функционируют цифровые устройства ЭВМ, является алгебра логики. Эта алгебра оперирует логическими высказываниями, содержание которых можно оценить как соответствующее действительности (истина) или несоответствующее действительности (ложь).

Логическое высказывание – это повествовательное предложение, истинность или ложность которого можно оценить.

Примеры истинных высказываний: «вода – это жидкость», «после зимы наступит весна», «число 48 в 8 раз больше числа 6». Примеры ложных высказываний: «река Кама впадает в озеро Байкал», «воробей – это ястреб», «число 2 больше числа 3».

В первом предложении глагол употреблен в повелительном наклонении. Побудительное предложение не может быть логическим высказыванием.

Второе предложение не является логическим высказыванием ввиду абсурдности понятий «площадь отрезка» и «длина куба».

Третье предложение является вопросительным, поэтому оно также не может быть логическим высказыванием.

Логическим высказыванием, причем ложным, является четвертое предложение.

Первое предложение представляет собой логическое высказывание. Оно ложно, так как в реальности ближайшей к Солнцу планетой является Меркурий.

Второе предложение - не повествовательное, а восклицательное, поэтому оно не является логическим высказыванием.

Третье предложение могло бы быть логическим высказыванием, если бы содержащихся в нем сведений было достаточно, чтобы оценить его истинность или ложность. Однако невозможно судить о принадлежности числа X указанному интервалу, так как само это число неизвестно. Поэтому третье предложение также не является логическим высказыванием.

Булева алгебра. Основные логические операции

Логические устройства ЭВМ проектируются на основе математического аппарата булевой алгебры, названной в честь английского математика Джорджа Буля, сформулировавшего ее основные понятия и правила. Это алгебра двоичных переменных, констант и функций, принимающих только два значения – единица (в алгебре логики ей соответствует значение ИСТИНА) и ноль (в алгебре логики – ЛОЖЬ).

Основными операциями булевой алгебры являются инверсия , конъюнкция , дизъюнкция . Их русские названия – соответственно отрицание , логическое умножение , логическое сложение . Иначе - операции НЕ , И , ИЛИ .

Обозначения логических операций булевой алгебры

A и B – логические высказывания.

Для наглядного представления и выполнения логических вычислений используют таблицы истинности.

Ниже приведены таблицы истинности основных логических операций.

Инверсия

Инверсия – функция одного аргумента, которым является логическое высказывание A. Если A ложно, то Ā истинно, и наоборот.

Конъюнкция и дизъюнкция

Конъюнкция и дизъюнкция – функции двух и более аргументов. Их результатом является сложное (составное) логическое высказывание, которое в зависимости от значений аргументов функции принимает значение 1 или 0. Таблица истинности должна включать все возможные комбинации значений аргументов – простых или сложных логических высказываний. Всего таких комбинаций 2 n , где n – число аргументов. В простейшем случае, когда оперируем двумя логическими высказываниями A и B, таблицы истинности выглядят следующим образом.

Конъюнкция Дизъюнкция

Аргументы		Результат			Аргументы		Результат

Для произвольного числа аргументов верны два правила.

1. Если среди аргументов конъюнкции есть хотя бы один, который всегда принимает значение 0 (ЛОЖЬ), то результат конъюнкции вне зависимости от значений других аргументов тоже 0 (ЛОЖЬ).

2. Если среди аргументов дизъюнкции есть хотя бы один, который всегда принимает значение 1 (ИСТИНА), то результат дизъюнкции вне зависимости от значений других аргументов тоже 1 (ИСТИНА).

Приведенные таблицы истинности подтверждают эти правила.

Некоторые высказывания обычного человеческого языка можно сопоставлять логическим функциям. Например, высказывание «Для получения отличной оценки на экзамене требуется как наличие зачета по практике, так и хорошее знание теоретического материала» соответствует конъюнкции. Высказывание «Чтобы кожа приобрела загар, надо несколько дней провести на пляже при жарком солнце или несколько раз посетить солярий» представляет дизъюнкцию. Еще пример дизъюнкции: «Чтобы похудеть, надо больше работать физически и меньше есть.» Проиллюстрируем последнее высказывание таблицей истинности.

Высказываниям, представляющим конъюнкцию, обычно соответствуют конструкции «A и B », «как A ,так и B », «A вместе с B »; представляющим дизъюнкцию – «A или B ». Могут быть исключения: пример – разобранное в конце предыдущей страницы предложение.

Конструкциям типа «или A ,или B », «A либо B », «либо A ,либо B » соответствует функция, называемаястрогой дизъюнкцией . Ее отличие от обычной дизъюнкции заключается в том, что она равна 1 только в том случае, когда значения ее аргументов различны. Обозначение строгой дизъюнкции –A  B, другие ее названия –неравнозначность ,исключающее ИЛИ (XORв языках программирования),сложение по модулю 2 . Ниже приведена таблица истинности строгой дизъюнкции.

Строгая дизъюнкция (неравнозначность)

В современной алгебре логики определены еще две основные операции – эквиваленция и импликация .

Эквиваленция (эквивалентность, равнозначность) – это функция, противоположная строгой дизъюнкции. Она принимает значение ИСТИНА тогда, когда все ее аргументы либо истинны, либо ложны. Ее обозначение: A  B.

Эквиваленция (равнозначность)

Импликация – функция двух логических аргументов. Ее обозначение: A  B. Таблица истинности функции «импликация» выглядит следующим образом.

Импликация

Импликация может быть выражена через основные операции булевой алгебры: A  B = A  B.

В языках программирования эквиваленции соответствует функция EQV, импликации – IMP.

Функции «эквиваленция» и «импликация» также могут быть соотнесены с отдельными высказываниями русского языка. Эквиваленции соответствуют высказывания типа: «A эквивалентно B » ; «A тогда и только тогда, когда B » ; «A необходимо и достаточно для B ». Импликации соответствуют конструкции: «Если A , то B » ; «B , если A » ; «B необходимо для A » ; «A достаточно для B » ; «A только тогда, когда B » ; «B тогда, когда A » . Классическим примером импликации является фраза «Если идет дождь, то на небе тучи». Обозначим A = «Идет дождь», B = «На небе тучи» и составим таблицу истинности.

			«Дождь не идет, на небе нет туч» - ясный солнечный день, составное высказывание истинно
			«Дождь не идет, на небе тучи» - сухой пасмурный день, составное высказывание истинно
			«Идет дождь, на небе нет туч» - такого не бывает, составное высказывание ложно
			«Дождь идет, на небе тучи» - пасмурный дождливый день, составное высказывание истинно

Надо подчеркнуть, что формализация высказываний человеческого языка носит весьма ограниченный характер. Большинство фраз и предложений русского языка, как разговорного, так и литературного, вообще не являются высказываниями с точки зрения алгебры логики. Это связано с наличием множества нюансов письма и речи, которые невозможно охватить в рамках формальной логики, с эмоциональной окраской и субъективностью суждений, а также с непреложностью того факта, что в мире гораздо больше относительных истин, чем абсолютных. Поэтому эксперименты с соотнесением операций формальной логики с высказываниями человеческого языка применимы только к однозначно воспринимаемым предложениям, констатирующим самые общие и простые факты.

Итак, базисом современной алгебры логики являются пять основных логических операций: инверсия, конъюнкция, дизъюнкция, импликация, эквиваленция. Все остальные операции могут быть выражены комбинациями трех операций булевой алгебры: инверсии, конъюнкции и дизъюнкции.

При анализе сложных логических высказываний необходимо помнить о приоритете логических операций: при отсутствии скобок сначала выполняется отрицание, далее в порядке убывания приоритета идут конъюнкция, строгая дизъюнкция, дизъюнкция, импликация и в последнюю очередь – эквиваленция. Скобки могут изменить этот порядок.

В цифровой технике широкое распространение получили микросхемы, построенные на логических элементах И-НЕ и ИЛИ-НЕ. Технологически они реализуются наиболее просто. Предпринимались даже попытки построения компьютеров, состоящих только из этих элементов. С ними связаны еще две двоичные алгебры – алгебра Шеффера и алгебра Пирса. Операция И-НЕ носит название «штрих Шеффера», операция ИЛИ-НЕ – «стрелка Пирса». Обозначения: соответственно A  B и A  B. С позиций булевой алгебры обе эти операции составные.

A  B = A  B	A  B = A  B

Таблицы истинности этих функций:

Штрих Шеффера Стрелка Пирса

Аргументы		Результат			Аргументы		Результат

Обозначения в цифровой технике.