Состав и свойства вычислительных систем. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем (Классификация вычислительных систем)

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

Наиболее распространенными видами использования компьютерной системы в бизнесе являются управление базами данных, управление финансами и бухгалтерский учет, а также обработка текстов. Компании используют системы управления базами данных, чтобы отслеживать изменение информации в базах данных по таким темам, как клиенты, поставщики, сотрудники, запасы, расходные материалы, заказы продукции и запросы на обслуживание. Финансовые и бухгалтерские системы используются для различных математических расчетов на больших объемах числовых данных, будь то в основных функциях компаний, предоставляющих финансовые услуги, или в бухгалтерской деятельности фирм. В то же время компьютеры, оснащенные программным обеспечением для управления электронными таблицами или базами данных, используются отделами кредиторской и дебиторской задолженности, а также отделами расчета заработной платы для обработки и составления таблиц финансовых данных и анализа ситуации с денежными потоками.

Основным направлением совершенствования ЭВМ является неуклонный рост производительности (быстродействия) и интеллектуальности вычислительных средств. Наиболее перспективным и динамичным направлением увеличения скорости решения прикладных задач является широкое внедрение идей параллелизма в работу вычислительных систем (ВС).

Дальнейшее поступательное развитие вычислительной техники напрямую связано с переходом к параллельным вычислениям, с идеями построения многопроцессорных систем и сетей, объединяющих большое количество отдельных процессоров и ЭВМ.

Термин вычислительная система появился в начале 60-х гг. при появлении ЭВМ III поколения. Это время знаменовалось переходом на новую элементную базу - интегральные схемы. Следствием этого явилось появление новых технических решений: разделение процессов обработки информации и ее ввода-вывода, множественный доступ и коллективное использование вычислительных ресурсов в пространстве и во времени. Появились сложные режимы работы ЭВМ - многопользовательская и многопрограммная обработка. Отражая эти новшества, и появился термин “вычислительная система”, т.е. возможность построения параллельных ветвей в вычислениях, что не предусматривалось классической структурой ЭВМ. Создание ВС преследует следующие основные цели: повышение производительности системы за счет ускорения процессов обработки данных, повышение надежности и достоверности вычислений, предоставление пользователям дополнительных сервисных услуг и т.д.

Наличие нескольких вычислителей в системе позволяет совершенно по-новому решать проблемы надежности, достоверности результатов обработки, резервирования, централизации хранения и обработки данных, децентрализации управления и т.д.

Цель: изучить состав и свойства вычислительных систем и информационное и математическое обеспечение.

Объект исследования: вычислительные системы, информационное и математическое обеспечение вычислительных систем

Предмет исследования: различия информационного и математического обеспечения вычислительных систем.

Задачи курсовой работы:

1. Дать основные понятия, используемые при изучении ВС

2. Сделать классификация вычислительных систем

3. Описать структурную организацию ВС

4. Описать математическое и информационное обеспечение ВС

Глава 1. СОСТАВ И СВОЙСТВА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

Основные понятия, используемые при изучении вычислительных систем

Вычислительная система (далее по тексту ВУ) - это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих процессоров или ЭВМ, периферийного оборудования и программного обеспечения, предназначенную для подготовки и решения задач пользователей. Отличительной особенностью ВС по отношению к ЭВМ является наличие в них нескольких вычислителей, реализующих параллельную обработку. потоковый параллельный вычислитель

Структура ВС - это совокупность комплексируемых элементов и их связей. В качестве элементов ВС выступают отдельные ЭВМ и процессоры. В ВС, относящихся к классу больших систем, можно рассматривать структуры технических, программных средств, структуры управления и т.д. [4]

Основные понятия, используемые в ВС, - это ЭВМ, центральный процессор (ЦП), программное обеспечение (ПО), канал ввода-вывода, устройство управления внешними устройствами (УУВУ) и периферийные устройства.

В настоящее время под словом ЭВМ обычно понимают цифровые электронные машины, предназначенные для автоматизации процесса обработки информации. ЭВМ часто называют компьютером. Термин компьютер означает вычислитель, т.е. устройство для вычислений. Это связано с тем, что первые ЭВМ создавались только для вычислений, т.е. должны были заменить механические вычислительные устройства (арифмометры). Современные ЭВМ делятся на основные классы: суперЭВМ, миниЭВМ, микроЭВМ [4].

ЦП обеспечивает непосредственное преобразование данных по заданной программе и осуществляет управление взаимодействием всех устройств ЭВМ. В состав ЦП входит центральное устройство управления, арифметико-логическое (операционное) устройство (АЛУ), внутренняя память процессора (регистровая, сверхоперативная, кэш-память) [22].

ПО - совокупность программ, процедур и правил вместе со связанной с этими компонентами документацией, позволяющей использовать ЭВМ для решения различных задач. ПО позволяет усовершенствовать организацию работы ВС с целью максимального использования ее возможностей; повысить производительность и качество труда пользователя; адаптировать программы пользователя к ресурсам конкретной ВС; расширить ПО ВС.

Каналы ввода-вывода предназначены для выполнения операций ввода-вывода и обеспечивают все двусторонние связи между оперативной памятью и процессором, с одной стороны, и множеством различных периферийных устройств, с другой [15].

УУВУ обеспечивает управление периферийными устройствами через селекторные (быстрые) и мультиплексные (медленные) каналы ввода-вывода. УУВУ бывают одиночные (управляющие работой одного внешнего устройства) и групповые (обсуживающие несколько однотипных внешних устройств, причем в каждый момент времени они обслуживают лишь одно внешнее устройство).

Периферийные устройства, такие как внешние запоминающие устройства (ВЗУ), обеспечивают хранение больших массивов информации. Наиболее широкое распространение получили ВЗУ на магнитных носителях (лентах и дисках) [15].

Компьютерная система - это компьютер, объединенный с периферийным оборудованием и программным обеспечением, чтобы он мог выполнять нужные функции. Часто термины «компьютер» и «компьютерная система» используются взаимозаменяемо, особенно когда периферийные устройства встроены в тот же блок, что и компьютер, или когда система продается и устанавливается как пакет. Термин «компьютерная система», однако, может также относиться к конфигурации аппаратного и программного обеспечения, предназначенного для конкретной цели, такой как система управления производством, система автоматизации библиотек или система учета [9]. 

Или это может относиться к сети из нескольких компьютеров, соединенных вместе, чтобы они могли совместно использовать программное обеспечение, данные и периферийное оборудование [22].

Компьютеры, как правило, классифицируются по размеру и мощности, хотя достижения в вычислительной мощности компьютеров стирают различия между традиционными категориями. На мощность и скорость влияет размер внутренних блоков памяти компьютера, называемых словами, которые определяют объем данных, которые он может обрабатывать за один раз, и измеряются в битах (двоичные цифры). Скорость компьютера также определяется его тактовой частотой, которая измеряется в мегагерцах. Кроме того, объем основной памяти, которую имеет компьютер, измеряемый в байтах (или, точнее, килобайтах, мегабайтах или гигабайтах) оперативной памяти (оперативной памяти), играет роль в определении объема данных, которые он может обрабатывать. Объем памяти, который могут содержать вспомогательные запоминающие устройства, также определяет возможности компьютерной системы [1].

Термин «персональный компьютер» (ПК) был придуман IBM с запуском своего ПК в 1981 году. Эта модель стала мгновенным успехом и установила стандарт для микрокомпьютерной индустрии. К началу 1990-х годов персональные компьютеры стали самой быстрорастущей категорией компьютеров. Во многом это было связано с принятием их использования на предприятиях всех размеров. Доступность этих небольших недорогих компьютеров принесла компьютерные технологии даже на самые маленькие предприятия [13].

Самая последняя категория микрокомпьютеров для входа в мир бизнеса - это портативные компьютеры. Эти маленькие и легкие, но все более мощные компьютеры обычно называют ноутбуками или ноутбуками. Портативные компьютеры обладают той же мощностью, что и настольные персональные компьютеры, но они построены более компактно и используют мониторы с плоским экраном, обычно с жидкокристаллическим дисплеем, которые складываются, образуя тонкий блок, который помещается в портфель и обычно весят менее 15 фунтов. Ноутбук - это тот, который весит менее 6 фунтов и может иметь или не иметь полноразмерную клавиатуру. Карманный компьютер - это портативный компьютер размером с калькулятор. Персональный цифровой помощник - это карманный компьютер, который использует для ввода ручку и планшет, имеет факс / модемную карту и сочетается с возможностями сотового телефона для удаленной передачи данных [3].

Сегодня большинство компьютерных систем «открыты» - совместимы с компьютерным оборудованием и программным обеспечением разных производителей. В прошлом все компоненты компьютерной системы происходили от одного производителя. Не было общеотраслевых стандартов. В результате принтеры, мониторы и другое периферийное оборудование одного производителя не будут работать при согласовании с компьютером другого производителя. Что еще более важно, программное обеспечение могло работать только на той компьютерной марке, для которой оно было разработано. Сегодня, однако, «открытые системы», в которых различное оборудование разных производителей может быть согласовано друг с другом, распространены. Открытые системы особенно популярны среди владельцев малого бизнеса, поскольку они позволяют предприятиям проще и дешевле модернизировать или расширять свои компьютерные системы [19].

Классификация вычислительных систем

В настоящее время накоплен большой практический опыт в разработке и использовании ВС самого разнообразного применения. Эти системы очень сильно отличаются друг от друга своими возможностями и характеристиками. Существует большое количество признаков, по которым классифицируют ВС: по целевому назначению и выполняемым функциям, по типам и числу ЭВМ или процессоров, по архитектуре системы, режимам работы, методам управления элементами системы, степени разобщенности элементов ВС и др. [24]

Однако основными из них являются признаки структурной и функциональной организации ВС.

По назначению ВС делят на универсальные, проблемно-ориентированные и специализированные. Универсальные предназначаются для решения широкого класса задач. Проблемно-ориентированные используются для решения определенного круга задач в сравнительно узкой сфере. Специализированные ориентированы на решение узкого класса задач. Специализация ВС может устанавливаться различными средствами:

· во-первых, сама структура системы (количество параллельно работающих элементов, связи между ними и т.д.) может быть ориентирована на определенные виды обработки информации: матричные вычисления, решение алгебраических, дифференциальных и интегральных уравнений и т.п. Практика разработки ВС типа супер ЭВМ показала, чем выше их производительность, тем уже класс эффективно решаемых ими задач;

· во-вторых, специализация ВС может закладываться включением в их состав специального оборудования и специальных пакетов обслуживания техники.

По типу ВС различаются на многомашинные и многопроцессорные. Многомашинные (ММС) появились исторически первыми. Уже при использовании ЭВМ первых поколений возникали задачи повышения производительности, надежности и достоверности вычислений [6].

При этом одна из машин выполняла вычисления, а другая находилась в “горячем” или “холодном” резерве, т.е. в готовности заменить основную ЭВМ. Положение 2 ЭК соответствовало случаю, когда обе машины обеспечивали параллельный режим вычислений. Здесь возможны две ситуации:

а) обе машины решают одну и ту же задачу и периодически сверяют результаты решения. Тем самым обеспечивался режим повышенной достоверности, уменьшалась вероятность появления ошибок в результатах вычислений [2];

б) обе машины работают параллельно, но обрабатывают собственные потоки заданий. Возможность обмена информацией между машинами сохраняется. Этот вид работы относится к режиму повышенной производительности. Она широко используется в практике организации работ на крупных вычислительных центрах, оснащенных несколькими ЭВМ высокой производительности. Схема, представленная на рис.1a, была неоднократно повторена в различных модификациях при проектировании разнообразных специализированных ММС. Основные различия ММС заключаются, как правило, в организации связи и обмена информацией между ЭВМ комплекса. Каждая из них сохраняет возможность автономной работы и управляется собственной операционной системой [12].

Любая другая подключаемая ЭВМ комплекса рассматривается как специальное периферийное оборудование. В зависимости от территориальной разобщенности ЭВМ и используемых средств сопряжения обеспечивается различная оперативность их информационного взаимодействия [12].

Многопроцессорные (МПС) строятся при комплексировании нескольких процессоров. В качестве общего ресурса они имеют общую оперативную память (ООП). Параллельная работа процессоров и использование ООП обеспечиваются под управлением единой общей операционной системы. По сравнению с ММС здесь достигается наивысшая оперативность взаимодейственные комплексы; б - многопроцессорные системы вычислителей-процессоров. Многие исследователи считают, что использование МПС является основным магистральным путем развития вычислительной техники новых поколений. Однако МПС имеют и существенные недостатки. Они в первую очередь связаны с использованием ресурсов общей оперативной памяти [17].

При большом количестве комплексируемых процессоров возможно возникновение конфликтных ситуаций, когда несколько процессоров обращаются с операциями типа “чтение” и “запись” к одним и тем же областям памяти. Помимо процессоров к ООП подключаются все каналы (процессоры ввода-вывода), средства измерения времени и т.д. Поэтому вторым серьезным недостатком МПС является проблема коммутации абонентов и доступа их к ООП. От того, насколько удачно решаются эти проблемы, и зависит эффективность применения МПС. Это решение обеспечивается аппаратурно-программными средствами. Процедуры взаимодействия очень сильно усложняют структуру ОС МПС. Накопленный опыт построения подобных систем показал, что они эффективны при небольшом числе комплексируемых процессоров [8].

По типу ЭВМ или процессоров, используемых для построения ВС, различают однородные и неоднородные системы. Однородные предполагают комплексирование однотипных ЭВМ (процессоров), неоднородные - разнотипных. В однородных системах значительно упрощаются разработка и обслуживание технических и программных (в основном ОС) средств. В них обеспечивается возможность стандартизации и унификации соединений и процедур взаимодействия элементов системы. Упрощается обслуживание систем, облегчаются модернизация и их развитие. Вместе с тем существуют и неоднородные ВС, в которых комплексируемые элементы очень сильно отличаются по своим техническим и функциональным характеристикам. Обычно это связано с необходимостью параллельного выполнения многофункциональной обработки [16].

Так, при построении ММС, обслуживающих каналы связи, целесообразно объединять в комплекс связанные, коммуникационные машины и машины обработки данных. В таких системах коммуникационные ЭВМ выполняют функции связи, контроля получаемой и передаваемой информации, формирования пакетов задач и т.д. ЭВМ обработки данных не занимаются не свойственными им работами по обеспечению взаимодействия в сети, а все их ресурсы переключаются на обработку данных. Неоднородные системы находят применение и в МПС. Многие ЭВМ, в том числе и ПЭВМ, могут использовать сопроцессоры: десятичной арифметики, матричные и т.п. [4]

По степени территориальной разобщенности вычислительных модулей ВС делятся на системы совмещенного (сосредоточенного) и распределенного (разобщенного) типов. Обычно такое деление касается только ММС. Многопроцессорные системы относятся к системам совмещенного типа. Более того, учитывая успехи микроэлектроники, это совмещение может быть очень глубоким. При появлении новых сверхбольших интегральных схем (СБИС) появляется возможность иметь в одном кристалле несколько параллельно работающих процессоров [5].

Совмещенные и распределенные ММС сильно различаются оперативностью взаимодействия в зависимости от удаленности ЭВМ. Время передачи информации между соседними ЭВМ, соединенными простым кабелем, может быть много меньше времени передачи данных по каналам связи. Как правило, все выпускаемые в мире ЭВМ имеют средства прямого взаимодействия и средства подключения к сетям ЭВМ. Для ПЭВМ такими средствами являются нуль модемы, модемы и сетевые карты как элементы техники связи [13].

По методам управления элементами ВС различают централизованные, децентрализованные и со смешанным управлением. Помимо параллельных вычислений, производимых элементами системы, необходимо выделять ресурсы на обеспечение управления этими вычислениями. В централизованных за это отвечает главная, или диспетчерская, ЭВМ (процессор). Ее задачей являются распределение нагрузки между элементами, выделение ресурсов, контроль состояния ресурсов, координация взаимодействия. Централизованный орган управления в системе может быть жестко фиксирован или эти функции могут передаваться другой ЭВМ (процессору), что способствует повышению надежности системы. Централизованные системы имеют более простые ОС [11].

В децентрализованных функции управления распределены между ее элементами. Каждая ЭВМ (процессор) системы сохраняет известную автономию, а необходимое взаимодействие между элементами устанавливается по специальным наборам сигналов. С развитием ВС и, в частности, сетей ЭВМ интерес к децентрализованным системам постоянно растет. В системах со смешанным управлением совмещаются процедуры централизованного и децентрализованного управления. Перераспределение функций осуществляется в ходе вычислительного процесса исходя из сложившейся ситуации [12].

По принципу закрепления вычислительных функций за отдельными ЭВМ (процессорами) различают системы с жестким и плавающим закреплением функций. В зависимости от типа ВС следует решать задачи статического или динамического размещения программных модулей и массивов данных, обеспечивая необходимую гибкость системы и надежность ее функционирования.

По режиму работы ВС различают системы, работающие в оперативном и неоперативном временных режимах. Первые, как правило, используют режим реального масштаба времени. Этот режим характеризуется жесткими ограничениями на время решения задач в системе и предполагает высокую степень автоматизации процедур ввода-вывода и обработки данных. Наибольший интерес у исследователей всех рангов (проектировщиков, аналитиков и пользователей) вызывают структурные признаки ВС. От того, насколько структура ВС соответствует структуре решаемых на этой системе задач, зависит эффективность применения ЭВМ в целом [7].

Структурные признаки, в свою очередь, отличаются многообразием: топология управляющих и информационных связей между элементами системы, способность системы к перестройке и перераспределению функций, иерархия уровней взаимодействия элементов. В наибольшей степени структурные характеристики определяются архитектурой системы [7].

Разработка микропроцессора, процессора на одной интегральной микросхеме, впервые позволила разработать доступные однопользовательские микрокомпьютеры. Однако медленная вычислительная мощность первых микрокомпьютеров делала их привлекательными только для любителей, а не для бизнес-рынка. Однако в 1977 году индустрия персональных компьютеров получила широкое распространение, представив готовые домашние компьютеры трех производителей [9].

Структурная организация вычислительных систем

Упрощенная схема вычислительного процесса может быть описана следующим образом. По указанию устройства управления (УУ) управляющая информационная (команда) считывает из запоминающего устройства, передается в УУ и расшифровывается. Она определяет, какая операция и над какими данными должна выполняться в АЛУ. Получив соответствующие указания и адреса, запоминающее устройство выдает требуемые числа в АЛУ, где они преобразуются. Результаты обработки пересылаются в ОЗУ на хранение. Окончательная результатная информация из ОЗУ с помощью устройств вывода поступает на дисплей, печатающее устройство или на машинный носитель. Вычислительные системы имеют многоуровневую информационную организацию [4].

На I уровне системы располагаются ЦП, в состав которых входят АЛУ, центральные устройства управления и внутренняя память процессоров (иногда сверхоперативная память СОП). Процессоров может быть несколько. Они могут быть универсальными и специализированными и отличаться своими функциональными возможностями. На этом же уровне находятся модули ОЗУ [4].

II уровень составляют процессоры ввода-вывода (каналы ввода - вывода), которые предназначены для выполнения операций ввода - вывода и обеспечивают все двусторонние связи между ОП и процессором, с одной стороны, и множеством различных периферийных устройств - с другой. Каналы ввода - вывода позволяют осуществлять параллельную работу высокоскоростного ЦП и сравнительно медленно действующих устройств ввода - вывода с различными техническими характеристиками. Благодаря такому построению исключает "жесткое " подключение периферийных устройств к ЦП [20].

Канал ввода-вывода представляет собой самостоятельное в логическом отношении устройство, работающее по собственной программе, хранимой в памяти машины. Каналы ввода - вывода универсальных ВС в зависимости от пропускной способности канала, режима его работы и характеристик подключаемых периферийных устройств делятся на быстрые (селекторные - КС) и медленные (мультиплексные - КМ) [14].

Селекторный канал обладает высокой пропускной способностью и управляет обменом информации с ВЗУ. Этот канал позволяет только одному из присоединенных к нему устройств ввода - вывода осуществлять в данный момент операцию ввода - вывода.

Мультиплексный канал обеспечивает связь медленнодействующих устройств ввода-вывода с ЦП и допускает параллельное подключение нескольких устройств. Этот канал включает в свой состав несколько подканалов и может одновременно выполнять по одной операции в каждом подканале. Подканалом являются средства канала, необходимые для осуществления операции ввода - вывода и связи с одним периферийным устройством. Информационные магистрали канала, по которым происходит обмен информацией, попеременно обслуживаются параллельно работающими устройствами ввода - вывода. Устройства ввода - вывода подключается к каналу на короткое время, необходимое для передачи или приема информации. Адаптер "канал - канал " предназначен для обмена информацией между процессорами и различными модулями ОП и обеспечивает создание МПС или ММС вычислительного комплекса [10].

На III уровне находятся интерфейс ввода - вывода (устройство сопряжения) и УУВУ. Связь ЦП с внешними устройствами, как через селекторный, так и через мультиплексный каналы выполняется по универсальному стандартному принципу, заключающемуся в наличии определенного набора сигналов и одной и той же временной диаграммы взаимодействия для всех внешних устройств независимо от их типа [13]. Благодаря наличию стандартного сопряжения последовательность управляющих сигналов одинакова для всех устройств, связанных с одним каналом.

Возможность изменения конфигурации системы ввода- вывода достигается использованием различных типов УУВУ: одиночных, группового и разделенного [2].

Одиночные УУВУ применяются для управления работой только одного внешнего устройства, например, устройства вывода на печать. Групповое УУВУ (ГрУУВУ) обслуживает несколько однотипных внешних устройств, причем в каждый момент времени оно обслуживает только одно ВУ, например, ВЗУ на магнитном диске. Разделенное УУВУ может быть подсоединено к двум каналам, однако на все время выполнения заданной операции ввода- вывода оно работает только с одним каналом.

ГрУУВУ конструктивно расположено в отдельной стойке, поэтому необходим малый интерфейс, унифицированная система связей и сигналов между УУВУ и соответствующими внешними запоминающими устройствами. Одиночное УУВУ, которое управляет работой одного устройства ввода-вывода, обычно размещается конструктивно в одной стойке с этим внешним устройством [2].

Интерфейс обеспечивает:

· стандартную организацию выполнения операций ввода-вывода;

· простоту программирования операций ввода-вывода;

· возможность обмена информацией с несколькими ЭВМ;

· возможность наращивания мощности по вводу-выводу.

В состав интерфейса входят совокупность унифицированных шин для передачи информации и система унифицированных сигналов, электронных схем и алгоритмов управления обменом информацией.

IV уровень составляет периферийные устройства. К ним относятся ВЗУ и устройства ввода-вывода [9].

В современных вычислительных системах можно выделить V уровень, который составляют абонентские пункты, аппаратура передачи данных и каналы связи. Этот уровень необходим при использовании ВС в системах распределенной обработки данных, вычислительных центрах коллективного пользования, вычислительных сетях.

В описанной многоуровневой структуре реализуется классическая фон- неймановская организация ВС и предполагает последовательную обработку информации по заранее составленной программе.

Вывод по первой главе: повышение производительности ВС классической организации сдерживалась ограниченными возможностями элементной базы.

ЭВМ пятого поколения предполагает создание параллельных систем, имеющих их отличную от представленной выше структуру. Основой таких систем является большое количество элементарных процессоров, которые могут работать параллельно в различном сочетании. Подобные структуры получили название потоковых. Отдельные ЭВМ включаются в ВС без проводов (с помощью радиоволн), что значительно расширило возможности их использования.

Модели машин пятого поколения ориентированы на потоковую архитектуру, на реализацию интеллектуального человеко-машинного интерфейса, обеспечивающего не только системное решение задач, но и способность машины к логическому мышлению, к самообучению, ассоциативной обработке информации и получению логических выводов. Таким образом, современные тенденции развития ВС приводит к коренной перестройке технологии производства практически во всех отраслях промышленности, коммерческой и финансово-кредитной деятельности и, как следствие, к повышению производительности и улучшению условий труда людей. Именно поэтому современный специалист должен владеть теоретическими знаниями в области информатики и практическими навыками использования вычислительной техники, систем связи и передачи информации, знать основы новых информационных технологий, уметь оценивать точность и полноту информации, влияющей на принятие управленческих решений.

Глава 2. Информационное и математическое обеспечение вычислительных систем

2.1. Математическое обеспечение

Математическое программное обеспечение - это программное обеспечение, используемое для моделирования, анализа или вычисления числовых, символических или геометрических данных. 

Это тип прикладного программного обеспечения, которое используется для решения математических задач или математических исследований. Существуют различные взгляды на то, что такое математика, поэтому существуют различные взгляды на категорию математического программного обеспечения, которое использовалось для них, от узкого к широкому смыслу [3].

Тип математического программного обеспечения ( математическая библиотека ) также используется встроенной частью другого научного программного обеспечения .  Наиболее первичные из них (например, для вычисления элементарной функции с помощью арифметики с плавающей запятой ) могут относиться к категории математического программного обеспечения, обычно они встроены в системы общего назначения в качестве промежуточного программного обеспечения . Так сказать, математическое программное обеспечение - это не только прикладное программное обеспечение, но и основа другого научного программного обеспечения, и это является одной из характеристик математического программного обеспечения, как такового [14]. 
Некоторые математические программы часто имеют хороший пользовательский интерфейс для образовательных. Но основные части решателя из них напрямую зависят от алгоритмических знаний. Поэтому может быть здравым смыслом, что он не обрабатывается, если, по крайней мере, не решен по математической конструкции . (Существует физическое ограничение аппаратного обеспечения .) Это типичное отличие математического программного обеспечения для другого прикладного программного обеспечения [5].  

Коллекция компьютерных программ, которые могут решать уравнения или выполнять математические манипуляции. Разработка математических уравнений, описывающих процесс, называется математическим моделированием. После того, как эти уравнения разработаны, они должны быть решены, и решения уравнений затем анализируются, чтобы определить, какую информацию они дают о процессе. Многие открытия были сделаны путем изучения того, как решать уравнения, моделирующие процесс, и путем изучения полученных решений [12].

До появления компьютеров эти математические уравнения обычно решались с помощью математических манипуляций. Часто для решения уравнений приходилось открывать новые математические методы. В других случаях можно было определить только свойства растворов. В тех случаях, когда решения не могут быть получены, решения должны быть аппроксимированы с помощью численных расчетов, включающих только сложение, вычитание, умножение и деление. Эти методы называются численными алгоритмами. Эти алгоритмы часто просты, но они обычно утомительны и требуют большого количества вычислений, обычно слишком много для человека, чтобы выполнить. Есть также много случаев, когда есть слишком много уравнений, чтобы записать [12].

Появление компьютеров и высокоуровневых компьютерных языков позволило многим из утомительных вычислений быть выполненными машиной. В тех случаях, когда существует слишком много уравнений, были написаны компьютерные программы для управления уравнениями. Численный алгоритм, выполненный компьютерной программой, может быть применен к этим уравнениям для аппроксимации их решений. Математическое программное обеспечение обычно делится на две категории: среду численных вычислений и среду символьных вычислений. Однако существует много программных пакетов, которые могут выполнять как числовые, так и символьные вычисления [7].

Математическое программное обеспечение, которое выполняет численные вычисления, должно быть точным, быстрым и надежным. Точность зависит как от алгоритма, так и от машины, на которой выполняется программное обеспечение. Большинство математических программ использует самые передовые численные алгоритмы. Надежность означает, что программное обеспечение проверяет, чтобы убедиться, что пользователь вводит разумные данные, и предоставляет информацию во время выполнения алгоритма о сходимости вычисленных чисел к ответу. Математические программные пакеты позволяют аппроксимировать решения широкого круга задач математики, включая матричные уравнения, нелинейные уравнения, обыкновенные и дифференциальные уравнения в частных производных, интегрирование и оптимизацию. Библиотеки математического программного обеспечения содержат большие коллекции подпрограмм, которые могут решать задачи в широком диапазоне математики. Эти подпрограммы могут быть легко включены в более крупные программы [21].

Ранние компьютеры использовались главным образом для выполнения численных вычислений, в то время как математические символические манипуляции все еще выполнялись людьми. Теперь доступно программное обеспечение для выполнения этих математических манипуляций. Большинство математических программных пакетов, выполняющих символические манипуляции, также могут выполнять численные вычисления. Программное обеспечение может быть написано в пакете для выполнения численных вычислений, или вычисления могут быть выполнены после символических манипуляций, помещая числа в символические формулы. Математическое программное обеспечение, написанное для решения конкретной задачи с использованием численного алгоритма, обычно вычислительно более эффективно, чем эти программные среды. Однако эти программные среды могут выполнять почти все обычно используемые числовые и символьные математические манипуляции [17].

Параллельные компьютеры имеют несколько процессоров, которые могут работать над одной и той же проблемой одновременно. Параллельные вычисления позволяют распределить большую проблему по процессорам. Это позволяет решить проблему за меньший промежуток времени. Многие численные алгоритмы были преобразованы для работы на параллельных компьютерах.

Все методы формализации задач управления, в том числе и те, на основе которых строится рациональная эксплуатация технического обеспечения информационных систем, принято называть математическим обеспечением.

Математическое обеспечение - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов обработки информации, используемых при решении задач в информационной системе (функциональных и автоматизации проектирования информационных систем). К средствам математического обеспечения относятся:

- средства моделирования процессов управления;

- типовые задачи управления;

- методы математического программирования, математической статистики, теории массового обслуживания и др [17].

Математическое обеспечение является составной частью программного обеспечения ИС. Прикладные и обеспечивающие программы формируются, прежде всего, на базе математических методов. В тех случаях, когда для решения той или иной актуальной задачи не удается подобрать математический метод, используются эвристические алгоритмы [17].

При этом следует помнить, что каждый из методов может быть применен для решения различных по специфике задач пользователей. И наоборот: одна и та же задача может решаться с помощью различных методов. Весь набор математических алгоритмов, использующихся для решения экономических задач, принято называть экономико-математическими методами.

Важнейшие экономико-математические методы представлены в виде некоторых укрупненных группировок:

Линейное программирование - линейное преобразование переменных в системах линейных уравнений. Сюда следует отнести: симплекс-метод, распределительный метод, метод разрешающих множителей, статический матричный метод решения материальных балансов [19].

Дискретное программирование представлено двумя классами методов: локализационные и комбинаторные методы. К локализационным относятся методы линейного целочисленного программирования. К комбинаторным - метод ветвей и границ, который используется для построения графиков производства и т.п [16].

Математическая статистика применяется для корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализов экономических явлений и процессов. Корреляционный анализ применяется для установления тесноты связи между двумя или более стохастически независимыми явлениями или процессами.

Регрессионный анализ устанавливает зависимость случайной величины от неслучайного аргумента. Дисперсионный анализ используется для установления зависимости результатов наблюдений от одного или нескольких факторов в целях выявления важнейших. Методы математической статистики используются также для прогностических экономических расчетов.

Динамическое программирование применяется для планирования и анализа экономических процессов во времени. Динамическое программирование представляется в виде многошагового вычислительного процесса с последовательной оптимизацией целевой функции. Сюда следует отнести и имитационное моделирование [3].

Теория игр представляется рядом методов, использующихся для определения стратегии поведения конфликтующих сторон. Известные методы можно разделить на два класса - точные и приближенные (итеративные). Условно точная игра может, например, реализовываться на основе линейного программирования путем определенного упорядоченного перебора матрицы-игры. Реализация игры на основе приближенных методов имеет несколько вариантов, но каждый из методов основан на аналитическом осмыслении стратегии на каждом шаге (в каждой партии) с целью совершенствования поведения на последующих шагах (в следующих партиях) [18].

Теория массового обслуживания (и родственное ей направление - теория управления запасами) включает большой класс экономических задач, где на основе теории вероятностей оценивается, например, мощность или количество агрегатов, обслуживающих какой-либо производственный процесс, численность ремонтных рабочих, запасы ресурсов и т.п. в зависимости от характера спроса на них. При этом многие задачи управления запасами формализуются как задачи массового обслуживания и алгоритмически представляются как эвристические модели.

Параметрическое программирование является разновидностью линейного программирования, где коэффициенты при переменных линейного функционала, или коэффициенты при переменных системы линейных уравнений, или те и другие коэффициенты зависят от некоторого параметра. К этому направлению может быть отнесен динамический матричный метод решения материальных балансов [14].

Стохастическое программирование делится на статистическое и динамическое. В статистических задачах исследуемые параметры являются случайными величинами на определенном этапе. В динамических задачах имеют дело со случайными последовательностями. Большинство статистических задач сводится к задачам линейного программирования. Динамические задачи являются предметом так называемого Марковского программирования [5].

Нелинейное программирование относится к наименее изученному (применительно к экономическим явлениям и процессам) математическому направлению. Большинство изученных численных методов нелинейного программирования посвящено решению задач квадратичного программирования на основе симплекс-метода [6].

Теория графов - направление математики, где на основе определенной символики представляется формальное (схематическое) описание взаимосвязанности и взаимообусловленности множества работ, ресурсов, затрат и т.п. Набольшее практическое применение получил так называемый сетевой график (сетевой метод). На основе этой формализации с помощью эвристических или математических методов осуществляется исследование выделенного множества на предмет установления оптимального времени производства работ, оптимального распределения запасов и т.п. Одним из методов формализованного исследования являются эвристические алгоритмы систем ПЕРТ и ДЕРЕВО, а также линейное и нелинейное программирование на базе симплекс-метода [6].

Система программирования - обеспечивает трансляцию программы решения задачи, выраженной на удобном для человека формализованном языке, на машинный язык, её отладку, редактирование и включение в пакет программ для обработки. В систему программирования входят описания языков программирования, комплекс трансляторов, библиотека стандартных подпрограмм, программы редактирования связей, наборы программ, осуществляющих преемственность (программную) ЭВМ различных типов.

Кроме того, система программирования обычно содержит в своём составе набор программ, облегчающих взаимодействие пользователя с машиной и позволяющих системе программирования развиваться в зависимости от характера задач, решаемых потребителем [2].

Операционные системы - обеспечивают функционирование всех устройств ЭВМ в требуемых режимах и выполнение необходимой последовательности заданий на реализацию различных процедур управления. Операционные системы, как правило, являются неотъемлемой составной частью тех вычислительных средств, которые входят в состав АСУ.

Однако в ряде случаев при проектировании АСУ приходится расширять операционные системы для обеспечения специальных системных требований (например, при подключении к системе специфичных для управляемого процесса регистраторов и систем отображения, при организации диалоговых режимов между терминалами и центральным вычислительным комплексом). В этой связи очень важной составной частью операционной системы АСУ является т. н. генератор систем [18].

Генератор систем - программа, которая не входит в состав активной части управляющих программ и не связана непосредственно с процессом вычислений, но с помощью которой можно автоматически генерировать комплекс управляющих программ для системы любой конфигурации. Такой метод оказывается особенно эффективным при использовании ЭВМ в широком диапазоне АСУ на различных уровнях и на различных объектах, когда состав ЭВМ и состав решаемых задач может быть существенно различным.

Общесистемный комплекс - охватывает набор программ, управляющих работой вычислительной системы и периферийных устройств (регистраторов, средств отображения результатов обработки данных и т.д.). Этот комплекс содержит программы совместной работы нескольких ЭВМ, комплексируемых по различным уровням запоминающих устройств, программы обслуживания каналов связи, дистанционные решения задач в режиме разделения времени, разграничения доступа к информационным массивам и др [10].

К общесистемным комплексам относят также информационно-поисковые системы, осуществляющие целенаправленный поиск требуемых массивов (или формирование необходимых массивов из фрагментов данных), их редактирование и выдачу потребителю в заданной форме (либо передачу этих массивов в запоминающее устройство для использования очередными рабочими программами) [4].

К ним же относят программы обслуживания средств, работающих в реальном масштабе времени, а также обслуживания терминальных устройств и средств отображения информации [11].

Пакеты типовых прикладных модулей (стандартных подпрограмм) могут использоваться в различных комбинациях при решении той пли иной функциональной задачи. Типовыми, например, являются прикладные модули сортировки данных, статистической обработки информации, обработки сетевых графиков планирования и управления, моделирования реальных процессов и др. К математическому обеспечению АСУ часто относят также программы функционального анализа системы, обеспечивающие удобство эксплуатации и совершенствования системы.

2.2.  Информационное обеспечение

Информационное обеспечение - совокупность форм документов, классификаторов, нормативной базы и реализованных решений по объемам, размещению и формам существования информации, применяемой в ВС при ее функционировании. ИО регламентирует потоки и подготовку информации в АСУП, организацию выполнения информационных процессов в ИВЦ предприятий и организаций [9]. При разработке ТЗ для информационного обеспечения системы приводят требования:

- к составу, структуре и способам организации данных в системе;

- к информационному обмену между компонентами системы;

- к информационной совместимости со смежными системами;

- по использованию общесоюзных и зарегистрированных республиканских, отраслевых классификаторов, унифицированных документов и классификаторов, действующих на данном предприятии;

- по применению систем управления базами данных [9];

- к структуре процесса сбора, обработки, передачи данных в системе и представлению данных;

- к защите данных от разрушений при авариях и сбоях в электропитании системы;

- к контролю, хранению, обновлению и восстановлению данных;

- к процедуре придания юридической силы документам, продуцируемым техническими средствами ВС (в соответствии с ГОСТ 6.10.4) [9].

Опыт, практика создания и использования автоматизированных информационных систем (АИС) в различных сферах деятельности позволяет дать более широкое и универсальное определение, которое полнее отражает все аспекты их сущности.

Под информационной системой в дальнейшем понимается организованная совокупность программно-технических и других вспомогательных средств, технологических процессов и функционально-определенных групп работников, обеспечивающих сбор, представление и накопление информационных ресурсов в определенной предметной области, поиск и выдачу сведений, необходимых для удовлетворения информационных потребностей установленного контингента пользователей - абонентов системы [12].

Исторически первыми видами информационных систем являются архивы и библиотеки. Им присущи все атрибуты информационной системы. Они обеспечивают в какой-либо предметной области сбор данных, их представление и хранение в определенной форме (книги, архивохранилища, каталоги и т. д.), в них определяется порядок использования информационных фондов (т. е. определены абоненты, режимы и способы выдачи информации -- абонементы, читальные залы и т. п.) [13].

Информационные системы, в которых представление, хранение и обработка информации осуществляются с помощью вычислительной техники, называются автоматизированными, или сокращенно АИС (или по другому АСУ). Автоматизированные информационные системы в настоящее время являются неотъемлемой частью современного инструментария информационного обеспечения различных видов деятельности и наиболее бурно развивающейся отраслью индустрии информационных технологий.

Таким образом, информационные системы являются основным средством, инструментарием решения задач информационного обеспечения, а соотношение понятий, связанных с информационным обеспечением [11].

Технологическое и организационно-штатное воплощение информационного обеспечения в большинстве случаев осуществляется в трех формах:

- служба документационного обеспечения управления (СлДОУ);

- информационная служба;

- экспертно-аналитическая служба.

Одними из фундаментальных понятий, непосредственно связанных с АСУ, является система управления базами данных (СУБД) и файловая система.

В настоящее время развитие СУБД как специального вида программного обеспечения для создания и эксплуатации АС приводит к более широким санкциям СУБД, которая по ГОСТу определяется как «совокупность программ и языковых средств, предназначенных для управления данными в базе данных, ведения базы данных и обеспечения взаимодействия ее с прикладными программами» [23].

Ввиду этого в расширенном толковании СУБД можно определить как комплекс программных средств, реализующих создание баз данных, их поддержание в актуальном состоянии, а также обеспечивающих различным категориям пользователей возможность получать из БД необходимую информацию.

Совокупность конкретной базы данных, СУБД, прикладных компонентов АС (набор входных и выходных форм, типовых запросов для решения информационно-технологических задач в конкретной предметной области), а также комплекса технических средств, на которых они реализованы, образуют банк данных (БнД), или иначе автоматизированный банк данных [8].

По характеру представления и логической организации хранимой информации в ВС разделяются на фактографические, документальные и геоинформационные [7].

Фактографические ВС накапливают и хранят данные в виде множества экземпляров одного или нескольких типов структурных элементов (информационных объектов). Каждый из таких экземпляров структурных элементов или некоторая их совокупность отражают сведения по какому-либо факту, событию и т. д., отделенному (вычлененному) от всех прочих сведений и фактов (отсюда и название - «фактографические системы».). Структура каждого типа информационного объекта состоит из конечного набора реквизитов, отражающих основные аспекты и характеристики сведений для объектов данной предметной области. К примеру, фактографическая ВС, накапливающая сведения по лицам, каждому конкретному лицу в базе данных ставит в соответствие запись, состоящую из определенного набора таких реквизитов, как фамилия, имя, отчество, год рождения, место работы, образование и т. д.

Комплектование информационной базы в фактографических ВС включает, как правило, обязательный процесс структуризации входной информации из документального источника. Структуризация при этом осуществляется через определение (выделение, вычленение) экземпляров информационных объектов определенного типа, информация о которых имеется в документе, и заполнение их реквизитов [5].

В документальных ВС единичным элементом информации является нерасчлененный на более мелкие элементы документ и информация при вводе (входной документ), как правило, не структурируется, или структурируется в ограниченном виде. Для вводимого документа могут устанавливаться некоторые формализованные позиции -- дата изготовления, исполнитель, тематика и т. д. Некоторые виды документальных АСУ обеспечивают установление логической взаимосвязи вводимых документов -- соподчиненность по смысловому содержанию, взаимные отсылки по каким-либо критериям и т. п. [7] Определение и установление такой взаимосвязи представляет собой сложную многокритериальную и многоаспектную аналитическую задачу, которая не может в полной мере быть формализована [13].

В геоинформационных ВС данные организованы в виде отдельных информационных объектов (с определенным набором реквизитов), привязанных к общей электронной топографической основе (электронной карте). Геоинформационные системы применяются для информационного обеспечения в тех предметных областях, структура информационных объектов и процессов в которых имеет пространственно-географический компонент, например маршруты транспорта, коммунальное хозяйство и т. п.

Разработка и проектирование автоматизированной системы управления начинаются с построения концептуальной модели ее использования.

Концептуальная модель использования системы определяет, прежде всего, круг конкретных задач и функций, обеспечиваемых созданием и эксплуатацией информационной системы, а также систему сбора, накопления и выдачи информации [5].

Поэтому другим критерием классификации ВС являются функции и решаемые задачи, основными из которых могут являться:

- справочные;

- поисковые;

- расчетные;

- технологические.

Файловая система-- регламент, определяющий способ организации, хранения и именования данных на носителях информации.

Она определяет формат физического хранения информации, которую принято группировать в виде файлов. Конкретная файловая система определяет размер имени файла (папки), максимальный возможный размер файла и раздела, набор атрибутов файла. Некоторые файловые системы предоставляют сервисные возможности, например, разграничение доступа или шифрование файлов [5].

Файловая система связывает носитель информации с одной стороны и API для доступа к файлам - с другой.

Представим себе, что имеется некоторый носитель информации определенной емкости, устройство для чтения-записи на этот носитель в режиме произвольного доступа и прикладные программы, которые используют конкретный носитель для ввода-вывода информации во внешнюю память. В этом случае, каждая прикладная программа должна знать, где и в каком месте хранятся необходимые данные. Так как прикладных программ больше, чем носителей информации, то несколько прикладных программ могут использовать один накопитель. Что произойдет, если одной из прикладных программ потребуется дозаписать свои данные на диск? Может произойти наложение: ситуация в которой данные одной программы будут перезаписаны другой программой [8].

Важным шагом в развитии информационных систем явился переход к использованию централизованных систем управления файлами. С точки зрения прикладной программы, файл - именованная область внешней памяти, в которую можно записывать данные, и из которой можно их считывать. Для того чтобы была возможность считать информацию из какой либо области внешней памяти необходимо знать имя этого сектора (имя файла), размер самой области и его физическое расположение. Сама система управления файлами выполняет следующие функции:

- распределение внешней памяти;

- отображение имеет файлов в соответствующие адреса во внешней памяти; обеспечение доступа к данным [14].

Рассмотрение особенностей реализации отдельных систем управления файлами выходит за рамки данной темы. На данном этапе достаточно знать, что прикладные программы видят файл как линейную последовательность записей и могут выполнить над ним ряд операций:

- создать файл (определенного типа и размера);

- открыть ранее созданный файл [14];

- прочитать из файла определенную запись;

- изменить запись;

- добавить запись в конец файла.

Поиск наилучшего варианта реализации взаимодействия математического и информационного обеспечения проведем в виде схемы.

Реляционная база данных - база данных, основанная на реляционной модели данных. Для работы с реляционными БД применяют реляционные СУБД.

Объектно-ориентированная база данных (ООБД) - база данных, в которой данные оформлены в виде моделей объектов, включающих прикладные программы, которые управляются внешними событиями. Результатом совмещения возможностей (особенностей) баз данных и возможностей объектно-ориентированных языков программирования являются Объектно-ориентированные системы управления базами данных (ООСУБД). ООСУБД позволяет работать с объектами баз данных также, как с объектами в программировании в ООЯП. ООСУБД расширяет языки программирования, прозрачно вводя долговременные данные, управление параллелизмом, восстановление данных, ассоциированные запросы и другие возможности [10].

Технологии ИИ, особенно ЭС и искусственные нейронные сети (ИНС), могут сделать доступ и манипуляции в сложных БД проще. Одним из путей является усиление роли СУБД в обеспечении этого, совместно со способностью выведения заключений, что в результате получило общее название интеллектуальная БД.

Распределённые базы данных (РБД) - совокупность логически взаимосвязанных баз данных, распределённых в компьютерной сети [8].

По выведенной нами схеме мы можем сказать что, наиболее удачное для нас будет применение файловой системы с использованием типизированных файлов [8].

В настоящее время нет единой классификации информационных систем. Это связано с тем, что разные направления (SOD, AIS и ACS, ASNTI) долгое время развивались относительно независимо, и поэтому классификации по каждому направлению также предлагались независимыми.

В классификации ACS и AIS используются различные характеристики классификации: степень автоматизации (форма участия человека в системе при выполнении функций управления), назначение системы (тип автоматизированного процесса), степень использования технических средств (ТС) человеком для принятия управленческих решений, система проблем, степень централизации обработки информации, уровень управления.

По степени автоматизации АСУ и АИС делятся   а автоматизированные и автоматические [9].

В автоматизированных системах управления ТК используются для сбора, передачи, обработки информации и принятия управленческих решений. Окончательное решение принадлежит человеку. ТЦ выполняет весь комплекс заранее прописанных действий. Контрольная информация напрямую передается исполнительным механизмам, регулирующим их работу без участия человека. Позади человека есть функция контроля исправности транспортного средства.

Следующие типы ACS и AIS различаются по назначению системы (характер использования): автоматизированные системы управления процессами , системы организационного или административного управления (ASOU), автоматизированные исследовательские системы (ASNI), автоматизированное проектирование (CAD) [11].

По степени использования TS человеком для принятия управленческих решений ACS и AIS делятся:

• в информации, которая обеспечивает сбор и частичную систематизацию первичной информации;

• менеджеры, которые также обеспечивают разработку некоторых управленческих решений, которые передаются непосредственно сотрудникам или исполнительным механизмам в соответствии с заранее определенными программами [11].

Информационные системы, в свою очередь, делятся на справочные, которые выполняют задачу обеспечения управления необходимыми справочными данными для запросов и предоставления информации, в которой, помимо сбора, передачи и обработки информации, рекомендации, используемые при принятии решений готовы [7].

Системы управления подразделяются на информационные системы управления, системы управления с запрограммированными командами, в которых выполняются задачи управления (например, системы управления), саморегулирующиеся и самообучающиеся системы, функционирование которых варьируется в зависимости от воздействия внешней среды.

При классификации IP можно учитывать структурированность проблем.

Задачи, решаемые в системе, можно считать структурированными, если их решения носят периодический характер (учет материалов, расчет заработной платы и т. Д.). Часть АИС предназначена для решения таких проблем. Плохо структурированные задачи - это задачи, характер решения которых не полностью определен. Информационные системы, используемые для их решения, подразделяются на системы, ориентированные на обработку данных и формирование специальных управленческих отчетов, и системы, в которых информация из отчетов используется для принятия решений на основе предложенных альтернатив [14].

По степени централизации обработки информации - системы с несколькими уровнями обработки информации (характерно для крупных объектов), системы с централизованной обработкой информации (типичные для средних объектов), совместно используемые системы (типичные для небольших объектов).

На уровне управления выделяются следующие системы:

• до самого низкого уровня управления (для уровня предприятий и организаций, АСОУ, АСУТП и т. д.) [9];

• средний уровень управления (ОАСУ - отраслевые автоматизированные системы управления, РАСУ - республиканские и региональные АСУ или ТАСУ - АСУ территориальных органов и т. Д.);

• контроль более высокого уровня (OGAS - общенациональная автоматизированная система) [9].

Возможны более подробные классификации: по уровню охвата пользователей (индивидуальный, корпоративный, региональный и т. Д.), По назначению (управленческий, офисный, исследовательский, редакционный), по характеру операции (ИС в реальном времени, стратегическая ИС). планирование), уровень организации наборов данных и т. д. [16]

Для различных научно-технических информационных систем также были разработаны различные классификации.

По уровням ASNTI (национальные, отраслевые, региональные, предприятия и организации ONTI и BTI).

На основе типов документально-информационных систем информационно-поисковые системы прошли следующие этапы развития: собственно информационно-поисковые системы (IG1S), информационно-логические системы (ILS), информационно-семантические системы (ISS).

В режимах информационного обслуживания: по стандартным запросам (SOC), системе избирательного распространения информации (IRI), дифференцированному управлению услугами (DOR), ретроспективному поиску (RP) по произвольным запросам [5].

IPI и, соответственно, IPS без грамматики и с грамматикой различаются по видам . IPA классифицируется и более глубоко - по парадигматическим отношениям, языковой лексике и синтагматическим отношениям [5].

Так как лексика и синтагматические отношения характеризуют текст, описанный в конкретном IPN, а парадигматические отношения представляют собой вне-текстовые семантические отношения между лексическими единицами МПГ, которые устанавливаются на основе потребностей в поиске информации, тогда IPS классифицируется в соответствии с развитием парадигматических отношений МПГ [12].

IPS различают в соответствии с типами критериев поиска (критериями семантического соответствия), тематическим профилем сбора, формами носителей информации, уровнями интеграции словарного запаса и другими характеристиками (характерными для IPS STI).

По типам конструкций различают:

• Иерархическая структура IPS , в которой все лексические единицы МПГ связаны сильными парадигматическими отношениями (подчинение и подчинение) и образуют иерархическую классификацию. Иерархические классификации имеют форму древовидного графа или дерева понятий. На практике они представлены в табличной форме;

• IPS структуры фасетов, где лексические единицы МПГ предварительно группируются в фасеты, а внутри фасетов устанавливаются иерархические отношения. Фасеты, следующие друг за другом в определенной последовательности, образуют классификацию фасетов. Преимущество структуры фасетов по сравнению с иерархической структурой заключается в многоаспектности, поскольку количество фасетов и подфасетов в принципе не ограничено. Важной особенностью многомерной классификации является то, что последовательность атрибутов и, соответственно, фасетов, может быть произвольной;

• Неиерархическая структура IPS , в которой лексические единицы МПГ упорядочены по внешним атрибутам, например, в алфавитном порядке.

Если иерархические и граненые классификации построены в основном по заранее определенной схеме, неиерархические языки эмпирически получают путем индексации документов, введенных в IPS [17].

Следует иметь в виду, что атрибуты, по которым системы управления были классифицированы выше, являются независимыми, поэтому каждая система, назначенная одному классу по одной характеристике, может соответствовать нескольким классам в соответствии с остальными характеристиками [21].

Другие классификации были также предложены.

Например, чтобы более полно охарактеризовать систему ИППП, были разработаны многогранные классификации. Наиболее развитой из таких классификаций является фасетная классификация А. В. Соколова, в которой признаки классификации определяются семантическими средствами IPS, то есть типами информационно-поисковых языков, методами (правилами, алгоритмами) индексации, методами (правилами, алгоритмы) поиска и запроса.

В последующем взгляды на типы автоматизированных систем развивались. По мере развития вычислительной техники и интернет-технологий, методов и средств поиска информации возникают новые термины, которые более точно характеризуют специфику информационных систем специального назначения. В разработке информационно-консалтинговых и информационно-управляющих систем, систем поддержки принятия решений, экспертных систем оказывалось содействие в принятии решений по проектированию и управлению [14].

Параллельно с информационно-логическими и информационно-семантическими системами, расширяющими интеллектуальные возможности информационно-поисковых систем научно-технической информации, направлено на искусственный интеллект, основанный на кибернетических исследованиях процессов в живых организмах, включая функционирование мозга, и моделирование этих процессов с помощью компьютерных технологий, и на этой основе создаются интеллектуальные информационные системы.

Вывод по второй главе: математическое программное обеспечение используется для решения математических задач или математических исследований. Существуют различные взгляды на то, что такое математика, поэтому существуют различные взгляды на категорию математического программного обеспечения, которое использовалось для них, от узкого к широкому смыслу.

Информационное обеспечение - совокупность форм документов, классификаторов, нормативной базы и реализованных решений по объемам, размещению и формам существования информации. Информационные системы государственного управления на федеральном и муниципальном уровнях, системы экономической, финансовой и научно-технической информации, внешнеэкономической деятельности и другие компьютеры специального назначения развиваются на новой технической базе с использованием современных технологий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Вычислительные системы, как мощные средства обработки заданий пользователей, широко используются не только автономно, но и в сетях ЭВМ в качестве серверов. С увеличением размеров сетей и их развитием возрастают плотности информационных потоков, нагрузка на средства доступа к сетевым ресурсам и на средства обработки заданий. Круг задач, решаемый серверами, постоянно расширяется, становится многообразным и сложным. Чем выше ранг сети, тем более специализированными они становятся.

Администраторы сетей должны постоянно наращивать их мощь и количество, оптимизируя характеристики сети под возрастающие запросы пользователей. Управление вычислительными процессами в ВС осуществляют операционные системы, которые являются частью общего программного обеспечения. В состав ОС включают как программы централизованного управления ресурсами системы, так и программы автономного использования вычислительных модулей. Последнее условие необходимо, поскольку в ВС обычно предусматривается более высокая надежность функционирования, например требование сохранения работоспособности при наличии в ней хотя бы одного исправного модуля. Требование увеличения производительности также предполагает возможность параллельной и даже автономной работы модулей при обработке отдельных заданий или пакетов заданий. В зависимости от структурной организации ВС можно выявить некоторые особенности построения их операционных систем. Операционные системы многомашинных ВС являются более простыми. Обычно они создаются как надстройка автономных ОС отдельных ЭВМ, поскольку здесь каждая ЭВМ имеет большую автономию в использовании ресурсов (своя оперативная и внешняя память, свой обособленный состав внешних устройств и т.д.). В них широко используются программные методы локального (в пределах вычислительного центра) и дистанционного (сетевая обработка) комплексирования. Общим для построения ОС многомашинных комплексов служит тот факт, что для каждой машины ВС другие машины играют роль некоторых внешних устройств, и их взаимодействие осуществляется по интерфейсам, имеющим унифицированное программное обеспечение. Все обмены данными между ЭВМ должны предусматриваться пользователями путем включения в программы специальных операторов распараллеливания вычислений. По этим обращениям ОС ВС включает особые программы управления обменом. При этом ОС должна обеспечивать распределение и последующую пересылку заданий или их частей, оформляя их в виде самостоятельных заданий. Такие ОС, организуя обмен, должны формировать и устанавливать связи, контролировать процессы обмена, строить очереди запросов, решать конфликтные ситуации.

Цель оставлена на курсовую работу достигнута. В курсовой работе решены следующие задачи:

Задачи курсовой работы:

1. Даны основные понятия, используемые при изучении ВС

2. Сделана классификация вычислительных систем

3. Описана структурную организацию ВС

4. Описано математическое и информационное обеспечение ВС

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник для вузов / В.Л. Бройдо, О.П. Ильина. - СПб.: Питер, 2015. - 560 c.

2. Бройдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / В.Л. Бройдо. - СПб.: Питер, 2013. - 688 c.

3. 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.

4. 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, 2018. - 376 c.

5. Гусева, А.И. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник / А.И. Гусева. - М.: Academia, 2016. - 640 c.

6. Гусева, А.И. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник / А.И. Гусева. - М.: Академия, 2016. - 336 c.

7. Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы: Интернет-технологии. Математическое моделирование. Системы управления. Компьютерная графика / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2012. - 96 c.

8. Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2015. - 96 c.

9. Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2011. - 84 c.

10. Замятина, О.М. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. моделирование сетей.: Учебное пособие для магистратуры / О.М. Замятина. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 159 c.

11. Зотов, А.Ф. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации / А.Ф. Зотов. - М.: КноРус, 2012. - 288 c.

12. Калмакова, А.В. Вычислительные машины, системы и сети / А.В. Калмакова, О.Е. Узинцев. - М.: МГИУ, 2018. - 76 c.

13. Канащенков, А.И. Радиолокационные системы многофункциональных самолетов. Т.3. Вычислительные системы РЛС многофунк. / А.И. Канащенков. - М.: Радиотехника, 2017. - 280 c.

14. Ларионов, А.М. Вычислительные комплексы, системы и сети / А.М. Ларионов. - Л.: Энергоатомиздат, 2017. - 288 c.

15. Мелехин, В.Ф. Вычислительные системы и сети: Учебник для студентов учреждений высш. проф. образования / В.Ф. Мелехин, Е.Г. Павловский. - М.: ИЦ Академия, 2013. - 208 c.

16. Мелехин, В.Ф. Вычислительные системы и сети: Учебник / В.Ф. Мелехин. - М.: Academia, 2016. - 136 c.

17. Мелехин, В.Ф. Вычислительные системы и сети: Учебник / В.Ф. Мелехин. - М.: Академия, 2019. - 240 c.

18. Мелехин, В.Ф. Вычислительные машины, системы и сети: Учебник / В.Ф. Мелехин. - М.: Академия, 2018. - 336 c.

19. Мелехин, В.Ф. Вычислительные машины, системы и сети / В.Ф. Мелехин. - М.: Academia, 2017. - 304 c.

20. Митропольский, Ю.И. Мультиархитектурные вычислительные суперсистемы. Перспективы развития / Ю.И. Митропольский. - М.: Техносфера, 2016. - 146 c.

21. Партыка, Т.Л. Электронные вычислительные машины и системы: Учебное пособие / Т.Л. Партыка, И.И. Попов. - М.: Форум, Инфра-М, 2012. - 368 c.

22. Поршнев, С.В. Сборник олимпиадных задач для специальности «вычислительные машины, комплексы, системы и сети» / С.В. Поршнев. - М.: КноРус, 2014. - 224 c.

23. Пятибратов, А.П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации: Учебник / А.П. Пятибратов, Л.П. Гудыно, А.А. Кириченко. - М.: ФиС, Инфра-М, 2008. - 736 c.

24. Рождествина, А.А. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации (для бакалавров) / А.А. Рождествина. - М.: КноРус, 2013. - 376 c.