Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем (Понятие вычислительной системы)

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы курсовой работы состоит в том, что в последнее время программирование расширяет сферу применения в нашей жизни, однако это приводит также и к росту стоимости программного обеспечения и сложности программ. Это делает актуальным применение методов программной инженерии для упрощения и снижения стоимости разрабатываемых программ.

В силу важности разработки программного обеспечения для вычислительных систем наиболее важными являются аспекты информационного и математического обеспечения, которые и рассматриваются в данной работе. Для того, чтобы понимать особенности информационного и математического обеспечения, нами также будут рассмотрены понятия состава и свойства вычислительных систем.

Итак, целью нашей работы является анализ особенностей информационного и математического обеспечения современных вычислительных систем. Для достижения данной цели нами поставлены следующие задачи:

Дать понятие вычислительной системы и описать наиболее важные свойства таких систем.
Охарактеризовать наиболее важные виды и особенности информационного обеспечения вычислительных систем.
Выявить основные разновидности математического обеспечения вычислительных систем.

Таким образом, предметом курсовой работы является информационное и математическое обеспечение вычислительных систем, а объектом – вычислительные системы и их свойства.

В силу специфики темы исследования в работе использовались как общедоступные источники сети Интернет, которые включают в себя документацию по вычислительным системам, базам данных, языкам программирование, а также теоретические работы таких исследователей как В.П. Агальцов, К. Дейт, И.Г. Семакин, С.В. Русаков, Л.В. Шестакова, Смирнова Г. Н., Сорокин А. А., Тельнов Ю. Ф. и других, в том числе и иностранных. Данная литература содержит теоретические описания вычислительных систем и применяемых информационных и математических моделей, в связи с чем она важна для раскрытия темы нашей работы. Так как эти книги написаны специалистами в рассматриваемых областях, изложенную в них информацию следует признать надежной.

Глава 1. Состав и свойства вычислительных систем

1.1 Понятие вычислительной системы

Вычислительная машина определяется в ГОСТ 15971-90 как совокупность технических средств (оборудования), которые позволяют обрабатывать информацию. ЭВМ, или компьютер – это вычислительная машина на электронных компонентах.

По мере развития ЭВМ появились многопроцессорные системы и сети, объединяющие большое количество отдельных процессоров и вычислительных машин, программные системы, реализующие параллельную обработку данных на многих вычислительных узлах. В результате появился термин «вычислительные системы»[3].

Для понимания этого термина следует знать также следующие понятия:

Система (от греч. systema — целое, составленное из частей соединение) — это совокупность элементов (объектов), взаимодействующих друг с другом, образующих определенную целостность, единство [4].

Объект (от лат. objectum — предмет) — это термин, используемый для обозначения элементов системы.

Вычислительная система определяется, таким образом, как система ЭВМ, а также периферийного оборудования и различных видов обеспечения вычислительной системы. Смысл данной системы, образующий ее целостность, заключается в обработке информации. Отличие вычислительной системы (ВС) от отдельной ЭВМ заключается в наличии нескольких вычислительных центров, что позволяет обрабатывать информацию параллельно, ускоряя тем самым ключевые процессы ее обработки и повышая надежность и достоверность осуществляемых вычислений.

Формально отличие ВС от ВМ выражается в количестве вычислительных средств. Множественность этих средств позволяет реализовать в ВС параллельную обработку.

Таким образом, вычислительная система является результатом интеграции аппаратных средств и программного обеспечения, функционирующих в единой системе и предназначенных для совместного выполнения информационно-вычислительных процессов. Важнейшими структурными компонентами ВС являются аппаратные средства и программное обеспечение [5].

Аппаратное средство (hardware) включает в себя все внешние и внутренние физические компоненты компьютерной системы (из п. 3.7.2 ГОСТ Р 53394-2009).

Программное обеспечение (software) по ГОСТ Р 53394-2009 — это совокупность информации (данных) и программ, которые обрабатываются компьютерной системой.

С технической точки зрения вычислительная система — это комплекс вычислительных средств, объединенных в информационновычислительную сеть.

Основной отличительной чертой вычислительных систем по отношению к ЭВМ является наличие в них нескольких вычислителей, реализующих параллельную обработку. Точного различия между вычислительными машинами и вычислительными системами определить невозможно, так как вычислительные машины даже с одним процессором обладают разными средствами распараллеливания, а вычислительные системы могут состоять из традиционных вычислительных машин или процессоров.

Необходимо понимать разницу между компьютерами и информационной системой: компьютеры оснащены специальными программными системами, являются технической базой и инструментом для информационных систем.

Информационная система — это организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы [1, ст. 2] (из п. 3.1.7 ГОСТ Р 54089-2010) [7].

Информационная система немыслима без персонала, взаимодействующего с компьютерами и телекоммуникациями.

Информационная система с технической точки зрения — это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемых для хранения, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели.

Структуру ВС можно представить в виде пирамиды, в качестве уровней которой выступают [3]:

Аппаратные средства, то есть физически представленное в системе оборудование.
Средства управления аппаратными средствами.
Средства управления логическими устройствами, а именно программы. Они не зависят от аппаратных средств, поэтому описываются как логические устройства.
Системное программное обеспечение ВС – обеспечивает работу вычислительной системы. Сюда также входят системы, позволяющие разрабатывать программы (системы программирования).
Прикладное программное обеспечение – программы, которые решают уже конкретные задачи какой-либо предметной области.

Более подробно уровни, связанные с программами, будут описаны во второй и третьей главе нашей работы

1.2 Свойства вычислительных систем

Охарактеризуем отдельные признаки, по которым вычислительные системы классифицируются.

По назначению ВС выделяются универсальные системы, которые решают широкий класс задач, и специализированные системы, целью которых является решение узкого класса специализированных задач.

По типу построения выделяют многомашинные ВС, в состав которых входят несколько компьютеров, и многопроцессорные ВС, в которых имеется один компьютер, но несколько процессоров.

Исторически первыми были именно многомашинные системы, в которых каждый компьютер имеет свою собственную ОС. Взаимодействие между компьютерами в многомашинной ОС возможно на уровне процессоров (через регистры процессорной памяти, довольно сложный по реализации вариант), на уровне оперативной памяти (требует специальных функций ОС для управления общей памятью системы), а также на уровне каналов связи (наиболее простой вариант, осуществляется через драйверы).

В многопроцессорных системах несколько процессоров работают с одной и той же ОС в рамках одного компьютера. Это гораздо проще, необходимо управление общей памятью для всех процессоров, которое и осуществляет ОС, имеющая драйверы для поддержки нескольких процессоров. Таким образом, производительность таких систем выше, но требуется специальное системное программное обеспечение для их функционирования. Основным недостатком таких систем является возможность конфликтов памяти при обращении нескольких процессоров к памяти одновременно. Эффективными являются только системы до десяти процессоров, дальше производительность существенно замедляется из-за конфликтов.

По типу используемых ЭВМ различаются [13]:

Однородные ВС – компьютеры одного типа, используются стандартные средства их связи.
Неоднородная ВС – несколько различных типов компьютеров либо процессоров в них. Обслуживание такой системы достаточно сложно в связи с наличием в них средств с различными техническими и функциональными характеристиками.

По признаку наличия различных методов управления элементами ВС различаются:

Централизованные ВС. Управление осуществляется из одного центра, который распределяет задания элементам системы и ресурсы между ними. Наиболее простой с точки зрения организации операционной системы вариант.
Децентрализованные ВС. Отдельные ЭВМ в системе автономны, обмениваются сигналами между собой. Данный тип систем довольно интенсивно развивается.
Вычислительные системы со смешанным управлением. Имеется как центр, так и обмен сигналами между звеньями системы.

По режиму работы вычислительной системы различаются системы с оперативным режимом, которые работают в реальном времени, и системы с неоперативным режимом, которые могут откладывать свои решения и не связаны жесткими временными рамками, как в первом случае.

Таким образом, по итогам исследования в первой главе можно сделать следующие выводы:

Вычислительная система определяется, как система ЭВМ, а также периферийного оборудования и различных видов обеспечения вычислительной системы. Смысл данной системы, образующий ее целостность, заключается в обработке информации. Отличие вычислительной системы (ВС) от отдельной ЭВМ заключается в наличии нескольких вычислительных центров, что позволяет обрабатывать информацию параллельно, ускоряя тем самым ключевые процессы ее обработки и повышая надежность и достоверность осуществляемых вычислений.
Основные свойства ВС связаны с их типологией. По назначению ВС выделяются универсальные системы, которые решают широкий класс задач, и специализированные системы, целью которых является решение узкого класса специализированных задач. По типу построения выделяют многомашинные ВС, в состав которых входят несколько компьютеров, и многопроцессорные ВС, в которых имеется один компьютер, но несколько процессоров. Кроме того, различаются однородные и неоднородные ВС, централизованные и нецентрализованные системы, а также системы с оперативным и неоперативным временным режимом.

Глава 2. Информационное обеспечение вычислительных систем

2.1 Понятие информационного обеспечения и базы данных

Информационное обеспечение ВС является совокупностью той информации, которую ВС обрабатывает, а также форм и способов ее хранения. Функции информационного обеспечения ВС [8]:

Предоставление информации пользователям.
Хранение и обработка информации.
Автоматизация доступа к информации.
Обеспечение разных уровней доступа к информации.
Обеспечение ввода информации в систему.
Обеспечение связи между подсистемами и обмена информацией между ними.

Все эти функции в настоящее время реализуются с использованием технологии баз банных, к характеристике которой мы и приступим далее. База данных (БД) – может быть определена как логически связанный набор данных, целью которого является реализация определенных информационных потребностей. Система по управлению базами данных (СУБД) – это программное обеспечение, при помощи которого пользователями может определяться, создаваться и поддерживаться база данных, а также они могут получать к базе данных контролируемый доступ [5, с. 123]. Таким образом, база данных – это объект, которым СУБД управляет.

Возможна различная классификация СУБД. Например, по видам их пользователей:

Локальные, то есть реализуемые на одном компьютере (такие как Clarion, Clipper, FoxPro, Paradox, dBase, Microsoft Access).
Групповые базы – предназначены для работы групп пользователей, обычно реализуются через архитектуру клиент-сервер (Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, Inter Base, Sybase, Informix).
Корпоративные базы – принадлежат большим предприятиям, доступ распределен территориально, могут быть многочисленные уровни доступа к данным и сложная иерархия устройства СУБД и управления ей. В качестве серверов могут выступать: Oracle, DB2, Microsoft SQL Server [5, с. 76].

Виды СУБД по технологии хранения данных:

Фактографические – аналог бумажных карточек, характеризуются фиксированными форматами данных.
Документальные – аналог архива документов, важную роль играет поиск, так как содержат множество графических объектов и текстовых документов неопределенной структуры [12, с. 156].

Различаются также централизованные БД (хранение данных на одном компьютере, обычно на сервере при клиент-серверной архитектуре) и распределенные БД (данные хранятся на разных компьютерах). Группы баз данных по специализации могут быть различными и зависят от объекта хранения – графические (хранят графику), исторические, научные, мультимедийные, бухгалтерские. Наиболее важными для функционирования информационного обеспечения являются модели баз данных, которые будут охарактеризованы в следующем параграфе.

2.2 Модели баз данных

Модель данных вообще представляет собой абстракцию, описывающую структуру и логические взаимосвязи данных внутри базы.

Сейчас известны следующие модели БД, которые мы ниже охарактеризуем подробнее:

сетевая,
иерархическая,
реляционная,
объектно-ориентированная,
объектная.

Иерархическая модель данных – элементы, связанные иерархическими отношениями по структуре перевернутого дерева. Основные ее элементы [20. c. 90]:

Уровень иерархической модели.
Узел (совокупность атрибутов, описывающих некоторый объект). Образуют вершины графа, где каждый узел низшего уровня связан с узлом более высокого уровня.
Связи между узлами.

Вершина дерева является первым уровне иерархии, ниже расположены зависимые узлы низших уровней. К каждому уровню есть только один путь от корня дерева. Поиск в такой модели ведется от корневой вершины и задачей поиска является определить путь от корня до нужной вершины.

Структура СУБД состоит в данном случае из управляющей части и структурной части. В составе структурной части определяется поле (наименьшая единица данных), сегмент (более высокая по иерархии единица с единым типом данных для полей).

Иерархическая модель оптимально использует ресурсы ЭВМ и поэтому отличается высокой скоростью работы. С другой стороны, связи данных могут быть достаточно громоздкими, и переводить данные в такую структуру может быть довольно проблематично. Поэтому сейчас такие модели используются редко. Из устаревших систем в этой области можно упомянуть зарубежные системы PC / Focus, IMS, Data Edge и Team-Up, а также отечественные системы МИРИС, ИНЭС, Ока [20. c. 21].

Сетевая модель данных расширяет иерархическую, и предполагает свободу связей между элементами: любой элемент может быть связан с любым другим. Записи типизированы, как и в иерархической модели. К достоинствам в данном случае относятся – память также используется эффективно и скорость доступа соответственно высокая. Возможности по образованию связей гораздо выше, чем в иерархической модели.

Однако есть и недостатки – схема базы данных становится очень сложной и трудной для обработки непрофессионалом. К этому типу СУБД относятся: db _ VistaIII, IDMS, СЕТОР, СЕТЬ и КОМПАС.

Объектную модель базы данных в основном используют при создании высокого уровня абстракции и для работы с объектными данными - такими музыка, видео, изображение, различный текст, в настоящее время более распространена объектно-ориентированная модель [20, c. 22].

Суть объектно-ориентированной модели – во включении как данных (объектов), так и методов (действий с ними). При этом отдельные записи базы данных могут идентифицироваться, а механизм взаимодействия организуется через события, сообщения и прочие механизмы объектно-ориентированного программирования.

К достоинствам данной модели относятся возможность моделирования сложных связей объектов, идентификация отдельной записи и связь данных и их обработки. Недостатки – трудность понимания структуры непрофессионалом, низкая скорость работы из-за высокой сложности системы и несоответствия физическим структурам данных в компьютере. К СУБД данного типа относятся системы фирмы РОЕТ: Software, Versant фирмы Versant Technologies и др.

Перейдем к описанию наиболее распространенного сейчас реляционного типа базы данных. Основной тип хранения данных в данном случае – двумерные таблицы. Они содержат строки (экземпляры объекта), столбцы (атрибуты), значения данных расположены на пересечении строк и столбцов.

Задачам упорядочивания данных служат ключи – прежде всего первичный ключ, который служит упорядочиванию столбцов в таблице. Внешний ключ – средство связи со значениями в другой таблице. Имеются операторы обработки, согласно аппарату реляционной алгебры [19,с. 23].

Различаются связи по следующим критериям:

По типу – идентифицирующие (дочерняя сущность идентифицируется посредством связи с родительской сущностью); неидентифицирующие (первичный ключ родительской сущности входит в не ключевые атрибуты дочерней сущности).
По мощности связи – один к одному (одной строке родительской таблице соответствует одна или ни одной строк дочерней); один ко многим (одной строке родительской таблицы соответствует множество строк дочерней).

Важным процессом, определяющим специфику реляционной модели, является нормализация отношений. Задача этого процесса – поставить в соответствие каждому значению одного атрибута только одно значение второго атрибута.

При нормализации одна таблица может разделяться на несколько в целях поиска соответствия требованиям следующих типов нормальных форм.

Первая нормальная форма: на каждом пересечении строки и столбца имеется только одно атомарное значение.

Вторая нормальная форма: полная функциональная зависимость атрибутов.

Третья нормальная форма – ни один не ключевой столбец не должен зависеть от другого столбца, являющегося не ключевым.

Четвертая нормальная форма – многозначная зависимость между атрибутами каждого отношения, но значения, которые входят в наборы не имеют зависимости друг от друга.

Пятая нормальная форма – соединения не имеют зависимостей (декомпозиция отношения сопровождается генерацией строк во время обратного соединения декомпозированных отношений при помощи операции естественного соединения).

К плюсам данной модели относится ее простота для пользователя, удобство физической реализации и, следовательно, достаточная скорость доступа к данным. К минусам – сложность описания сетевых связей данной моделью, сложность идентификации отдельных записей. Примерами реляционных СУБД являются: DB 2, Paradox, FoxPro, Access, Clarion, Oracle.

Далее нами при моделировании используется именно реляционная модель как наиболее распространенная в наше время.

Помимо проектирования данных необходимо учитывать, в каких файлах будут физически расположены данные и как будет организована связь между файлами. Доступность разбросанной по разным файлам информации ограничена. Избыточность данных может привести к затруднениям при реализации изменений в предметной области.

Это делает необходимым создание специальных программ доступа, которые будут организовывать работу с типизированными файлами данных, которые и называются системами управления баз данных (СУБД). Эти программы обеспечивают распределение прав доступа к данным, обработку данных, контроль за целостностью и структурами данных.

Интересной является также классификация СУБД по степени их универсальности, согласно которой различаются системы общего назначения и специализированные системы. Последние предназначены для решения конкретной задачи, когда функциональности общих систем не хватает, либо она не нужна, так как будет только мешать решению конкретных задач.

Далее мы будем описывать именно СУБД общего назначения. Это достаточно сложные и многофункциональные комплексы. К лидерам на этом рынке относятся следующие программы [15, с. 76]:

Microsoft Access;

Microsoft FoxPro;

Oracle;

MS SQl Server.

При сравнении СУБД, если стоит задача выбора, могут быть оценены такие показатели как:

- время выполнения запросов к БД,

- скорость поиска информации,

- время на импорт из других форматов,

- скорость операций на модификацию данных,

- максимальное число обращений к данным от разных пользователей,

- время выполнения запросов и отчетов.

Производительность зависит как от проектирования БД, так и от структуры СУБД. Целостность данных обычно требует затрат производительности, но позволяет убедиться, что информация является корректной. Кроме того, важными являются операции, которые обеспечивают безопасность:

- операции шифрования скриптов и данных;

- защита данных паролем;

- ограничение уровня доступа к тем или иным данным в зависимости от вида пользователя.

Таким образом, информационное обеспечение ВС является совокупностью той информации, которую ВС обрабатывает, а также форм и способов ее хранения. Все эти функции в настоящее время реализуются с использованием технологии баз банных. База данных (БД) – может быть определена как логически связанный набор данных, целью которого является реализация определенных информационных потребностей. Система по управлению базами данных (СУБД) – это программное обеспечение, при помощи которого пользователями может определяться, создаваться и поддерживаться база данных, а также они могут получать к базе данных контролируемый доступ.

Сейчас известны следующие модели БД:

сетевая,
иерархическая,
реляционная,
объектно-ориентированная,
объектная.

Наиболее популярной в настоящее время является реляционная модель.

Глава 3. Математическое обеспечение вычислительных систем

Общие концепции математического обеспечения вычислительных систем

Наряду с аппаратным и программным обеспечением средств вычислительной техники в некоторых случаях целесообразно рассматривать информационное обеспечение, под которым понимают совокупность программ и предварительно подготовленных данных, необходимых для работы программ. Математическое обеспечение (МО) состоит из фонда программ вычислительных алгоритмов. Одна из классификаций математического обеспечения предполагает деление его на следующие разделы: подпрограммы, пакеты программ, библиотеки программ, системы математического обеспечения.

В состав математического обеспечения входят [3]:

Формализованное описание задач вычислительной системы.
Используемые математические модели.
Применяемые алгоритмы.
Анализ эффективности моделей и алгоритмов.

Математическое обеспечение позволяет реализовывать обработку данных, управлять решением задач, а также оптимизировать их решение. Различают математическое обеспечение конкретной вычислительной системы, а также математическое обеспечение программирования на ЭВМ как такового.

Общее МО реализуется в виде программ операционной системы (ОС) и системы программирования (СП) — для оптимизации процесса программирования и диагностики программ. В состав МО системы входят средства, документация и методы.

К первым относятся средства моделирования, описания задач управления, методы оптимизации моделей и математической статистики. Ко второй относится документация описания задач, заданий на алгоритмическом языке экономико-математической модели, алгоритмов решения задач, контрольных примеров, методов определения типа задач, методов оценки вычислительной сложности алгоритмов, методов оценки решений.

Основным фактором успешного решения задач является научно обоснованная формализация задачи. Наиболее трудным является формализация задач на уровне спецификаций, когда необходимо содержательное представление задачи перевести в формальное описание. Решение формализованной задачи позволяет получить четкие оценки ожидаемых результатов. Формализация успешно осуществляется на основе математического моделирования, которое является неотъемлемой частью науки управления, успешно реализуемой в рамках ИСО [6].

Существует множество различных типов моделей: физические, аналоговые, интуитивные и т. д. Особое место среди них занимают математические модели (ММ), которые, по мнению академика А. А. Самарского, и являются самым большим достижением научно-технической революции XX в.

Модель — это информационный образ реального объекта, воспроизводящий данный объект (систему) с определенной степенью точности и в форме, часто отличной от формы самого объекта.

Назначение модели — поиск значений управляемых переменных, оптимизирующих критерий эффективности операций.

Создание моделей реальных бизнес-проектов и объектов управления является высшей точкой операционного подхода к решению задач информационного управления.

Модель позволяет выявить альтернативы решения задачи и оценить результаты, к которым они приводят, определить данные, необходимые для оценки имеющихся альтернатив. Это обеспечивает получение обоснованных выводов. Модель является средством формирования четкого представления о действительности:

1. Модель может быть физической копией реального объекта. В таких случаях говорят о физическом моделировании, физических моделях (копии самолетов, автомобилей — уменьшенные или увеличенные). Их свойства близки свойствам реального объекта, а стоимость гораздо меньше.

2. Аналоговые модели — аналог исследования объекта, в той или иной форме воспроизводящий функции реального объекта (график, описанная связь между величинами).

3. Математические модели (ММ) — совокупность математических объектов (чисел, символов, множеств и т. д.) и связей между ними, отражающих в символьной форме важнейшие для исследования свойства объекта.

Моделирование — способ системного анализа проектирования, при котором используют математические или физические модели функционирования всей системы или ее части. Полнота и реальность модели зависят от тех вопросов, на которые надо ответить, степени изученности системы, а также среды ее функционирования [6].

Математическое моделирование — важнейший трудоемкий и наукоемкий процесс при создании и сопровождении сложных автоматизированных информационных систем, который позволяет в должной степени оценить вероятности успеха, связанные с этим риски, прибыли и ущербы. В результате правильного моделирования углубляются и моделируются знания о системе, о связи возможных результатов с различными характеристиками этой системы, условиях создания и функционирования, и в конечном итоге устанавливается приемлемая степень достижения целей, которые перед ней ставились. Все вышеперечисленное позволяет заказчику правильно и доказательно сформулировать требования технического задания (ТЗ), разработчику — рационально их выполнить без излишних затрат ресурсов, а пользователю — максимально эффективно реализовать на практике заложенный потенциал системы.

Математическое моделирование — процесс создания математических моделей и оперирование ими с целью получения требуемых сведений о реальном объекте. Математическая модель должна отражать сущность моделируемой проблемы управления.

Последовательно осуществляют разработку математической модели (ММ) и ее машинную реализацию:

1) построение концептуальной модели;

2) разработку алгоритма модели системы;

3) разработку программы реализации модели системы;

4) проведение машинных экспериментов с моделью системы.

К математическим моделям предъявляются требования универсальности, адекватности и экономичности (меньше затрат ресурсов).

Структурные математические модели отображают структурные свойства объекта, топологические и геометрические.

В топологических моделях отображаются состав и взаимосвязи элементов объекта. Топологические модели могут иметь форму графов, таблиц (матриц), списков и т. п. (в транспортной системе — расписания и т. п.).

Функциональные математические модели предназначены для отображения процессов (физических или информационных), протекающих в объекте при его функционировании или изготовлении. Обычно функции модели содержат алгоритмы, связывающие переменные, внутренние, внешние или выходные параметры. Выделение аспектов описания позволяет выделять комплексы алгоритмов, относящихся к той или иной деятельности объекта, и приводят декомпозицию системы к определенному признаку [3].

Деление объектов на иерархические уровни приводит к определенным уровням моделирования. В зависимости от места и иерархии описаний математические модели делятся на микро-, макро- и метамодели. Эти модели по своей структуре и содержащихся в них математических объектах могут не различаться, что позволяет применять одинаковые алгоритмы их решения. Различие состоит в том, что на более высоком уровне компоненты модели принимают вид сложных совокупностей элементов предыдущего уровня. Этими же аспектами определяется и разделение моделей по степени детализации описаний объектов.

По способу представления свойств объектов выделяют следующие математические модели: аналитические, алгоритмические, имитационные, семантические.

Автоматизированное проектирование оптимальных объектов и систем на основе математических методов с использованием компьютеров содержит две основные задачи [4]:

• разработку математической модели объекта, содержащей все основные технико-экономические требования к создаваемому объекту (работоспособность, технологичность, допустимая стоимость ит. п.);

• организацию такого вычислительного процесса, который автоматизирует выполнение всех требований математической модели.

Одним из важнейших видов математического моделирования является вероятностное (статистическое) моделирование, когда используется вероятностное подобие. Вероятностные модели определяют средний суммарный результат, получающийся от действия многих случайных факторов. В модели с помощью случайных чисел имитируется действие неопределенных и случайных факторов.

Моделирование больших и очень больших систем прежде всего выполняют с помощью алгоритмического моделирования, которое описывает процесс функционирования системы во времени. При этом имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Для разработки укрупненного алгоритма выполняют построение логической схемы алгоритма модели системы с учетом математических соотношений, полученных при формализации задач. При этом выполняются:

• разработка структуры массивов информации;

• определение для каждого массива носителя информации;

• разделение процедуры решения задачи (комплекса задач) на отдельные самостоятельные элементы;

• разработка укрупненного алгоритма из выделенных самостоятельных элементов.

Разработка алгоритмов отдельных элементов МО предполагает построение подробных структурных схем машинной реализации всех составляющих МО. Предусматриваются различные реакции на разные сбойные ситуации.

После алгоритмизации осуществляют программирование с помощью выбранных вычислительных средств, проверку достоверности программы. Достоверность алгоритма проверяют путем реализации его с помощью программ на ЭВМ. Отладка выполняется на конкретном примере. Далее проводят опытную эксплуатацию в различных ситуациях. При необходимости осуществляют доработку МО [6].

Документация на МО должна полностью содержать то, что должен знать заказчик, в ясном и квалифицированном изложении. Поэтому при сдаче системы в эксплуатацию заказчику передают необходимую документацию по МО на машинных носителях с программами обучения персонала работе с документами и системой в соответствии с инструкцией по эксплуатации. При эксплуатации системы ведется авторский надзор, выполняется совместный анализ полученных результатов и устранение ошибок.

Моделирование предметной области

Часто применяемой методологией моделирования является также моделирование предметной области.

Само по себе понятие предметной области трудно определимо, и предполагает, что во внешнем мире имеется некоторый объективный предмет, которую база данных описывает. Таким образом, предметная область – это ограниченный круг внешних явлений, которые данная база данных собственно и описывает.

Синонимом понятия «объект» в данном случае является понятие «сущности». Отдельные объекты базы данных выступают в ее модели как отдельные сущности.

Сущность обычно описывается как имя существительное. Свойства именуются в реляционной модели атрибутами. Связь между сущностями осуществляется именно через их атрибуты. Конкретная реализация сущности – это ее экземпляр. Экземпляры могут быть однозначно идентифицированы в базе данных.

Атрибут, по которому сущность идентифицируется (однозначно отличается от прочих) является ключом сущности. Кроме набора атрибутов, в сущности ничего нет, по сути таким набором свойств она и является. Идентификаторы, или ключи, могут быть как простыми, так и составными. Может быть и несколько ключей у одной сущности, тогда проектировщик БД определяет ее первичный ключ.

Атрибуты, в свою очередь, определяются доменами (значениями, которые определены для одного атрибута). Домен определяется для каждого атрибута и обозначает его границы.

Все сущности в реляционной модели определенным способом связаны, имея некие отношения, которые обычно выражаются глаголами. Отношение – это связь между двумя и более сущностями, которые должны тем не менее для вступления в отношение иметь уникальные идентификаторы. Сущность может вступать и в отношения сама с собой (рефлексивные). Рефлексивные отношения формируют структуру самой сущности.

Моделирование предметной области и заключается в определении сущностей, атрибутов и отношений между ними. При этом могут использоваться различные методологии, которые будут рассмотрены нами позже [5, с. 12].

В целом же можно сказать, что моделирование предметных областей лежит в основе проектирования информационных систем (ИС) как таковых, поскольку проект ИС должен прежде всего соответствовать реальному объекту и отражать различные аспекты его функционирования. Таким образом, следует отличать предметную область как сферу реальности и модель предметной области как систему, которая имитирует функционирование этого фрагмента действительности. Модель должна быть адекватна репрезентируемому ей объекту.

Важную роль моделирование предметной области играет в сокращении сроков проектирования и повышении качества результата. Без предварительного моделирования будет увеличиваться вероятность ошибок и экономических потерь при функционировании системы. Это делает естественным постоянное применение технологий моделирования предменой области при проектировании ИС.

Основные требования, которые предъявляются к моделям предметных областей [7, с. 34]:

Достаточно высокий уровень формализации при описании структуры.
Доступность модели для понимания заказчика, возможность изобразить ее наглядно и графически.
Возможность практической реализации средствами имеющихся СУБД.
Возможность оценки эффективности модели на основе системы реализуемых и вычисляемых показателей.
Главным критерием является функциональная полнота модели, которая должна реализовать все полезные функции моделируемого объекта.

Поскольку из этих требований вытекает наличие нескольких аспектов в модели (например, структурного и оценочного), что приводит в выделению нескольких подсистем при подобном моделировании.

Структурная модель включает в себя:

Описание объектов.
Выявление функций объектов и их взаимосвязи.
Структура управления предметной областью и входящие в нее бизнес-правила.
Организационная структура воздействия на описываемые моделью процессы.
Техническая структура – расположение и состав технических средств.

Важным требованием к структурной модели является возможность ее репрезентации графически, а также с помощью определенного языка моделирования. Язык моделирования может быть и графическим (как например UML), так как в данном случае имеется в виду любая формализованная нотация, которая описывает объекты предметной области. Так или иначе, графическая репрезентация является максимально удобной для представления решений, позволяет также осуществлять при необходимости декомпозицию отдельных элементов системы [12, с. 192].

Оценочная модель включает в себя систему показателей, по которым оценивается эффективность работы системы:

Время реализации функций.
Финансовые затраты.
Надежность работы системы.
Различные другие показатели эффективности – оборачиваемость капитала, рентабельность, фондоотдача и так далее.

Этапы моделирования предметной области обычно состоят из:

Определение требований (внешний уровень модели).
Спецификация требований (концептуальный уровень).
Реализация требований (внутренний уровень модели).

На всех этапах отличается логическое и физическое проектирование, так как логически правильная модель должна быть еще адаптирована к имеющейся СУБД.

Таким образом, в состав математического обеспечения входят:

Формализованное описание задач вычислительной системы.
Используемые математические модели.
Применяемые алгоритмы.
Анализ эффективности моделей и алгоритмов.

Для баз данных основной формой моделирования является моделирование предметной области. Отдельные объекты базы данных выступают в ее модели как отдельные сущности. Сущность обычно описывается как имя существительное. Свойства именуются в реляционной модели атрибутами. Связь между сущностями осуществляется именно через их атрибуты. Конкретная реализация сущности – это ее экземпляр. Экземпляры могут быть однозначно идентифицированы в базе данных. Для операций с атрибутами широко применяются математические методы, прежде всего реляционная алгебра.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, по поставленным во введении задачам исследования можно сделать следующие выводы.

Вычислительная система определяется, как система ЭВМ, а также периферийного оборудования и различных видов обеспечения вычислительной системы, назначение которой заключается в обработке информации. Основные свойства ВС связаны с их типологией. По назначению ВС выделяются универсальные системы, которые решают широкий класс задач, и специализированные системы, целью которых является решение узкого класса специализированных задач. По типу построения выделяют многомашинные ВС, в состав которых входят несколько компьютеров, и многопроцессорные ВС, в которых имеется один компьютер, но несколько процессоров. Кроме того, различаются однородные и неоднородные ВС, централизованные и нецентрализованные системы, а также системы с оперативным и неоперативным временным режимом.

Под информационным обеспечением ВС подразумеваются средства обработки информации в ВС. Таким образом, информационноетой информации, которую ВС обрабатывает, а также форм и способов ее хранения. Все эти функции в настоящее время реализуются с использованием технологии баз банных. База данных (БД) – может быть определена как логически связанный набор данных, целью которого является реализация определенных информационных потребностей. Наиболее популярной моделью построения систем управления базами данных в настоящее время является реляционная модель.

В состав математического обеспечения ВС входят формализованное описание задач вычислительной системы, используемые математические модели и анализ эффективности моделей и алгоритмов.

Математическое обеспечение позволяет реализовывать обработку данных, управлять решением задач, а также оптимизировать их решение. Для баз данных основной формой моделирования является моделирование предметной области. Отдельные объекты базы данных выступают в ее модели как отдельные сущности. Свойства именуются в реляционной модели атрибутами. Для операций с атрибутами широко применяются математические методы, прежде всего реляционная алгебра.

Литература

Агальцов, В.П. Базы данных. В 2-х т. Т. 2. Распределенные и удаленные базы данных: Учебник / В.П. Агальцов. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 272 c.
Агальцов, В.П. Базы данных. В 2-х т.Т. 1. Локальные базы данных: Учебник / В.П. Агальцов. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 352 c.
Андреев, А.М. Многопроцессорные вычислительные системы / А.М. Андреев. - М.: МГТУ , 2011. - 332 c.
Андреев, А.М. Многопроцессорные вычислительные системы: теоретический анализ, математические модели и применение: Учебное пособие / А.М. Андреев, Г.П. Можаров, В.В. Сюзев. - М.: МГТУ им. Баумана, 2011. - 332 c.
Багриновский К.А. Хрусталев Е.Ю. Новые информационные технологии. – М.: ЭКО, 2014. – 122 С.
Белолипецкий, В.Г. Сборник олимпиадных задач для специальности "Вычислительные машины, комплексы, системы и сети".Учебное пособие для ВУЗов / В.Г. Белолипецкий. - М.: КноРус, 2010. - 277 c.
Бройдо, В. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / В. Бройдо, О.П. Ильина. - СПб.: Питер, 2011. - 560 c.
Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / В.Л. Бройдо. - СПб.: Питер, 2003. - 688 c.
Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник для вузов / В.Л. Бройдо, О.П. Ильина. - СПб.: Питер, 2011. - 560 c.
Горнец, Н.Н. ЭВМ и периферийные устройства. Компьютеры и вычислительные системы: Учебник для студентов учреждений высш. проф. образования / Н.Н. Горнец, А.Г. Рощин.. - М.: ИЦ Академия, 2012. - 240 c.
Гудыно, Л.П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебное пособие / А.П. Пятибратов, Л.П. Гудыно, А.А. Кириченко; Под ред. А.П. Пятибратов. - М.: КноРус, 2013. - 376 c.
Дейт К. Введение в системы баз данных, 8-е издание. – Вильямс, 2016. –725 С.
Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2011. - 84 c.
Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы: Интернет-технологии. Математическое моделирование. Системы управления. Компьютерная графика / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2012. - 96 c.
Информатика и информационно-коммуникационные технологии. Базовый курс: И.Г. Семакин, С.В. Русаков, Л.В. Шестакова. - М: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2014. – 169 С.
Информационные системы и технологии в экономике и управлении : учебник / под ред. Проф. В.В.Трофимова – М.: Высшее образование, 2017. - 408 с.
Компьютерные технологии обработки информации / Под ред. С.В. Назарова. - М.: Финансы и статистика, 2015. –108 С.
Кренке Д. Теория и практика построения баз данных. – Питер, 2015. –206 С.
Мирошниченко Г. Реляционные базы данных. Практические приемы оптимальных решений. – СПб. : БХВ-Петербург, 2016. – 199 С.
Программное обеспечение IBM Rational [Электронный ресурс] .- URL: http://www.viaduk.net/viaduk/web5en.nsf/0/e4eec6efdd3ef320c225739a003ebd4b/$FILE/ibm_rational.pdf
Смирнова Г. Н., Сорокин А. А., Тельнов Ю. Ф. Проектирование экономических информационных систем – М. Финансы и статистика, 2016. – 512 с.

Приложение 1

Рис. 1. Принципиальная схема классификации вычислительных систем.

В Приложение располагаются: рисунки, иллюстрации, таблицы.