- •Оглавление
- •Информационные технологии
- •Программное обеспечение: понятие, структура системного и прикладного по.
- •Характеристики оценки прикладных программ: стандартные, технические, технологические, инструментальные, взаимодействие с другими пакетами, функциональные.
- •Понятия данных и знаний. Взаимосвязь информации, данных и знаний (пример).
- •Olap-технологии: определение, назначение, особенности применения.
- •Принципы проектирования хранилищ данных.
- •Системология
- •Принципы системного подхода.
- •Неформализуемые этапы системного анализа.
- •Формулирование и классификация проблем.
- •Выявление целей и формирование критериев.
- •Генерирование альтернатив: источники альтернатив, способы увеличения и сокращения числа альтернатив.
- •Вычислительные машины, системы и сети
- •Понятия о функциональной, структурной организации и архитектуре вм; основные характеристики вм, методы оценки.
- •Классификация вычислительных систем (вс) по способу организации обработки. Многопроцессорные и многомашинные комплексы.
- •Особенности архитектуры локальных сетей ( стандарты ieee 802).
- •Сеть Internet, доменная организация, семейство протоколов tcp/ip. Информационно-вычислительные сети и распределенная обработка информации.
- •Операционные системы
- •Обзор современных операционных систем и операционных оболочек.
- •Машинно-зависимые свойства операционных систем.
- •Машинно-независимые свойства операционных систем.
- •Динамические, последовательные и параллельные структуры программ.
- •Способы построения операционных систем.
- •Мультимедиа-технологии
- •Классификации и области применения мультимедиа
- •Звуковые файлы: музыка, речь и звуковые эффекты.
- •Графика (растровая, векторная, трехмерная, фрактальная и др.) и анимация
- •Линейный, нелинейный и смешанный монтаж для видео.
- •Виртуальная и расширенная реальности.
- •Моделирование систем
- •Модели и моделирование.
- •Математическое моделирование
- •Имитационное моделирование.
- •Динамическое моделирование по Дж. Форрестеру.
- •Индивидуальное имитационное моделирование объектов.
- •Надёжность, эргономика и качество асоиу, Управление проектами
- •Показатели надёжности
- •Факторы надёжности информационных систем
- •Принципы управления проектами
- •Методология управления проектами
- •Автоматизация управления проектами
- •Интеллектуальные информационные системы
- •Основные понятия и принципы организации хранилищ данных.
- •Классификация искусственных нейронных сетей. Самоорганизующиеся карты Кохонена.
- •Модель искусственного нейрона. Активационная функция.
- •Блок-схема и основные операторы генетических алгоритмов.
- •Нечеткие множества.
- •Онтологии. Основные понятия и типы онтологий.
- •Представление знаний
- •Классификация моделей представления знаний.
- •Архитектура экспертной системы. Типы экспертных систем.
- •Классификация методов извлечения знаний.
- •Инструментальные средства и стадии разработки эс.
- •Состав и структура сппр.
- •Сппр. Критерии принятия решений и их шкалы.
- •Сппр. Основные составляющие задачи принятия решения.
- •Сппр. Генерация решений: формирование когнитивной карты.
- •Психологические основы проектирования интерфейсов
- •Принципы проектирования и критерии эффективности интерфейсов.
- •Организация пространства при компоновке интерфейса.
- •Элементы дизайна при проектировании интерфейса: шрифты, эффекты, цвета.
- •Средства повышения эффективности работы пользователя. Сочетания цветов.
- •Виды диалога при организации интерфейсов. Метафоры и терминология.
- •Управление данными
- •Классификация моделей данных
- •Понятие базы данных. Основные характеристики баз данных
- •Методика проектирования баз данных. Этапы проектирования баз данных
- •Реляционная модель данных. Основные понятия
- •Нормальные формы отношений
- •Модели доступа к данным в архитектуре «клиент-сервер».
- •Понятие транзакций. Свойства, обработка, блокировки транзакций.
- •Субд. Понятие, основные функции, требования к серверу баз данных.
- •Анализ бизнес-процессов
- •Развитие взглядов на улучшение бизнес-процессов. Шесть фаз процесса улучшения бизнес-процессов и их характеристика.
- •Характеристика 3-х основных подходов к построению новой бизнес модели компаний, используемых в Российской практике
- •Подходы к улучшению деятельности организации (Методика быстрого анализа решений, бенчмаркинг процесса, перепроектирование процесса, реинжиниринг процесса)
- •Формы представления документов при проведении анализа бизнес-процессов. Структура и классы документов. Рекомендации по использованию методик схематического изображения.
- •Основы теории управления
- •Передаточные функции последовательного и параллельного соединения звеньев.
- •Передаточная функция замкнутой системы.
- •Устойчивость линейных систем (вывод).
- •Критерий устойчивости Михайлова (вывод - случай вещественных корней).
- •Частотная передаточная функция и частотные характеристики (определения, формы записи, графики).
- •Незаконченные вопросы:
Моделирование систем
Модели и моделирование.
Возможность исследования проектируемой системы путем экспериментирования с более простой и дешевой системой – моделью издавна пользовалась в инженерной практике. Мы под моделированием будем понимать средство изучения системы путём её замены более удобной для исследования системой (моделью), сохраняющей интересующие исследователя свойства.
Иными словами - модель - это объект любой природы, который способен замещать изучаемый объект в интересующих исследователя свойствах, а моделирование - это построение (или выбор) и изучение моделей с получения новых знаний об объектах. Для общей оценки методов моделирования и их практического использования необходимо провести классификацию методов.
В соответствии с данной классификацией выделяют логические, физические, математические и компьютерные (имитационные) модели.
Одним из исторически первых видов моделирования, который использовался человеком, является логическое моделирование. Логические модели создаются на основе рассуждений. Очевидно, что любой человек, прежде чем совершить какое-либо действие, вначале думает, то есть строит некую логическую модель. Ярким примером подобного рода моделей являются различного рода общественно-политические и иные учения социальной направленности. Отличительная особенность логических моделей – своеобразный способ доказательства подобия, адекватности модели модалируемой системе. Главнейшим судьей верности той или иной логической модели является время. Только по прошествии большего или меньшего временного промежутка можно говорить об адекватности логической модели. И не всегда известные нам модели этого вида получили подтверждение. Важным же достоинством логических моделей является их обязательное присутствие во всех иных видах моделей.
Другим, также достаточно давно появившимся видом моделей, являются физические модели. Главное их отличие от других видов моделей является наличие в них именно физического подобия наиболее важных исследуемых свойств. Наиболее яркими примерами физических моделей служат детские игрушки. Иной пример - при проектировании автомобиля дизайнеры строят пластилиновую физическую модель будущего изделия. Достоинство этого вида моделей состоит в высочайшей степени наглядности результатов.
Третьим наиболее мощным видом моделирования является математическое моделирование. Математическая модель - это строго формализованное на языке математики описание исследуемой системы. Зародившись и развиваясь вместе с математикой с математикой, данный вид моделирования в настоящее время является определяющим в системных исследованиях. Самое главное преимущество математических моделей перед другими видами моделей состоит в строгой формализованной доказанности и обоснованности получаемых результатов. Но, к сожалению, математическое моделирование не обеспечивает решение тех задач системных исследований, которые возникли за последние полвека. Ядерная физика, ракетные технологии, бурное развитие компьютерной техники, развитие высоких технологий, другие современные научные и технические достижения поставили перед исследователями задачи такой сложности, которые нельзя было решить, базируясь только на современных достижениях математики. Конечно, с течением времени будут созданы математические модели, обеспечивающие решение таких задач, но результат необходим уже сегодня.
Пусть исследуемая система S состоит из n элементов, взаимосвязи которых описываются так называемой матрицей связей |А|. Предположим, что отдельные элементы или их группы эффективно могут быть исследованы с помощью различных математических моделей. Возникает проблема объединения так разнородных и не стыкуемых аппаратов. Решить ее можно только найдя некое объединяющее свойство. И таковым является информация, передаваемая по связям между элементами. Но, чтобы провести какие-либо исследования, необходимо «запустить» систему, то есть задать исход данные и проигрывать, воспроизводить функционирование элементов, производя расчеты с помощью соответствующих этим элементам логических моделей. Тем самым будет производиться имитация функционирования всей системы – имитационное моделирование.
Обратим внимание на факт взаимопроникновения различных видов моделирования. Во-первых, во всех типах моделей обязательно присутствует логическая составляющая. Во-вторых, имитационные модели, очевидно, могут включать не только математические модели элементов исследуемой системы, но и физические модели. Подтверждением последнего являются имитационные модели в форме тренажеров для подготовки космонавтов, водителей, пилотов, судоводителей.
Отправной точкой при построении модели исследуемой системы будем считать описание объекта моделирования.
Описание - совокупность сведений об исследуемой системе и условиях, при которых необходимо провести исследование. Описание, представляемое в виде схем, текстов, формул, таблиц экспериментальных данных, характеризующих предполагаемую структуру и функционирование системы, содержит также характеристики внешних воздействий и окружающей среды. Таким образом, описание задает предполагаемый алгоритм работы системы и может формально рассматриваться как некоторая функция внешних воздействий.
Модель воспроизводит описание с большими или меньшими упрощениями, зависящими от намерения исследователя и инструментами средств, имеющихся в распоряжении. При этом следует придерживаться компромисса между сложностью используемых средств и точностью получаемых результатов.
Итеративный подход к построению моделей:
Постулирование общего класса моделей
Идентификация пробной модели
Оценка параметров пробной модели
Диагностическая проверка пробной модели (нет – к шагу 2)
Использование модели
