V anglicky mluvících zemích se používá termín computer science - computer science.

Teoretickým základem informatiky je skupina základních věd jako: teorie informace, teorie algoritmů, matematická logika, teorie formálních jazyků a gramatik, kombinatorická analýza atd. Kromě nich informatika zahrnuje takové sekce jako architektura počítačů, operační systémy, teorie databází, programovací technologie a mnoho dalších. Důležité pro definování informatiky jako vědy je, že se na jedné straně zabývá studiem zařízení a principů fungování výpočetní techniky a na druhé straně systematizací technik a metod práce s programy, které ovládat tuto technologii.

Informační technologie je soubor specifických hardwarových a softwarových nástrojů, které slouží k provádění nejrůznějších operací zpracování informací ve všech sférách našeho života a činností. Informační technologie jsou někdy označovány jako výpočetní technika nebo aplikovaná informatika.

Informace analogové a digitální.

Termín "informace" pochází z latinských informací, – vysvětlení, výklad, uvědomění.

Informace lze klasifikovat různými způsoby a různé vědy to dělají různými způsoby. Například ve filozofii rozlišujte mezi objektivními a subjektivními informacemi. Objektivní informace odrážejí jevy přírody a lidské společnosti. Subjektivní informace jsou vytvářeny lidmi a odrážejí jejich pohled na objektivní jevy.

V informatice se analogové informace a digitální informace posuzují odděleně. To je důležité, protože člověk je díky svým smyslům zvyklý pracovat s analogovými informacemi, zatímco výpočetní technika naopak pracuje především s digitálními informacemi.

Člověk vnímá informace prostřednictvím smyslů. Světlo, zvuk, teplo jsou energetické signály a chuť a vůně jsou výsledkem expozice chemickým sloučeninám, které jsou rovněž založeny na energetické podstatě. Člověk zažívá energetické dopady nepřetržitě a nikdy se nemusí setkat s jejich stejnou kombinací dvakrát. Na jednom stromě nejsou dva stejné zelené listy a dva naprosto identické zvuky – to je analogová informace. Pokud přiřadíte čísla různým barvám a poznámky různým zvukům, pak lze analogové informace změnit na digitální informace.

Hudba při poslechu nese analogové informace, ale když je notována, stává se digitální.

Rozdíl mezi analogovou informací a digitální informací spočívá především v tom, že analogová informace je spojitá, zatímco digitální informace je diskrétní.

Mezi digitální zařízení patří osobní počítače - pracují s informacemi prezentovanými v digitální podobě, digitální jsou i hudební přehrávače laserových kompaktních disků.

Kódování informací.

Kódování informací je proces vytváření určité reprezentace informace. .

V užším slova smyslu je pojem „kódování“ často chápán jako přechod od jedné formy prezentace informace k jiné, vhodnější pro ukládání, přenos nebo zpracování.

Počítač může zpracovávat pouze informace prezentované v číselné formě. Všechny ostatní informace (zvuky, obrázky, údaje z přístrojů atd.) je nutné převést do číselné podoby pro zpracování v počítači. Například pro kvantifikaci hudebního zvuku lze měřit intenzitu zvuku na určitých frekvencích v krátkých intervalech, přičemž výsledky každého měření jsou prezentovány v číselné formě. Pomocí počítačových programů je možné transformovat přijímané informace, například „překrývat“ zvuky z různých zdrojů na sebe.

Podobně lze textové informace zpracovávat na počítači. Při zadávání do počítače je každé písmeno zakódováno určitým číslem a při výstupu na externí zařízení (obrazovka nebo tisk) se pro lidské vnímání vytvářejí obrázky písmen pomocí těchto čísel. Korespondence mezi sadou písmen a čísel se nazývá kódování znaků.

Všechna čísla v počítači jsou zpravidla reprezentována nulami a jedničkami (a nikoli deseti číslicemi, jak je u lidí zvykem). Jinými slovy, počítače obvykle pracují v binárním systému číselný systém, protože v tomto případě jsou zařízení pro jejich zpracování mnohem jednodušší.

Jednotky měření informace. Bit. Byte.

Bit je nejmenší jednotka reprezentace informace. Byte - nejmenší jednotka zpracování a přenosu informací .

Při řešení různých problémů člověk využívá informace o světě kolem nás. Člověk často slýchá, že zpráva nese málo informací, nebo naopak obsahuje vyčerpávající informace, zatímco různí lidé, kteří obdrží stejnou zprávu (například po přečtení článku v novinách), odhadují množství informací v ní obsažených různě. To znamená, že znalosti lidí o těchto událostech (jevech) před přijetím zprávy byly různé. Množství informací ve zprávě tak závisí na tom, jak nová je zpráva pro příjemce. Pokud je v důsledku přijetí zprávy dosaženo úplného vyjasnění daného problému (tj. zmizí nejistota), říkají, že byly přijaty vyčerpávající informace. To znamená, že k tomuto tématu není potřeba dalších informací. Naopak, pokud po přijetí zprávy zůstala nejistota stejná (nahlášená informace byla buď již známá, nebo nepodstatná), pak nebyla přijata žádná informace (nulová informace).

Házení mincí a sledování jejího pádu poskytuje určité informace. Obě strany mince jsou si „rovné“, takže obě strany se stejně pravděpodobně objeví. V takových případech se říká, že událost nese informaci v 1 bitu. Vložíme-li do sáčku dvě kuličky různých barev, tak slepým nakreslením jedné kuličky získáme v 1 bitu také informaci o barvě kuličky.

Jednotka měření informace se nazývá bit (bit) - zkratka pro anglická slova binární číslice, co znamená binární číslice.

Ve výpočetní technice trochu odpovídá fyzickému stavu nosiče informace: zmagnetizovaný - nezmagnetizovaný, je tam díra - není díra. V tomto případě je jeden stav obvykle označen číslem 0 a druhý číslem 1. Výběr jedné ze dvou možných možností také umožňuje rozlišovat mezi logickou pravdou a nepravdou. Sekvence bitů může kódovat text, obrázek, zvuk nebo jakoukoli jinou informaci. Tento způsob prezentace informací se nazývá binární kódování. (binární kódování) .

V informatice se často používá veličina zvaná bajt a rovná se 8 bitům. A pokud vám bit umožňuje vybrat jednu možnost ze dvou možných, pak je bajt 1 z 256 (2 8). Spolu s bajty se k měření množství informací používají větší jednotky:

1 kB (jeden kilobajt) = 2\up1210 bajtů = 1024 bajtů;

1 MB (jeden megabajt) = 2\up1210 kB = 1024 kB;

1 GB (jeden gigabajt) = 2\up1210 MB = 1024 MB.

Například kniha obsahuje 100 stran; 35 řádků na stránku, 50 znaků na řádek. Objem informací obsažených v knize se vypočítá takto:

Stránka obsahuje 35 × 50 = 1750 bajtů informací. Objem všech informací v knize (v různých jednotkách):

1750 × 100 = 175 000 bajtů.

175 000 / 1024 = 170,8984 kB.

170,8984 / 1024 = 0,166893 MB.

Soubor. Formáty souborů.

Soubor je nejmenší jednotka úložiště informací, která obsahuje sekvenci bajtů a má jedinečný název.

Hlavním účelem souborů je ukládat informace. Jsou také navrženy pro přenos dat z programu do programu a ze systému do systému. Jinými slovy, soubor je úložiště stabilních a mobilních dat. Ale soubor je víc než jen úložiště dat. Soubor obvykle má jméno, atributy, čas modifikace a čas vytvoření.

Souborová struktura je systém pro ukládání souborů na úložné zařízení, jako je disk. Soubory jsou organizovány do adresářů (někdy nazývaných adresáře nebo složky). Každý adresář může obsahovat libovolný počet podadresářů, z nichž každý může ukládat soubory a další adresáře.

Způsob, jakým jsou data organizována do bajtů, se nazývá formát souboru. .

Abyste mohli číst soubor, například tabulku, musíte vědět, jak bajty představují čísla (vzorce, text) v každé buňce; pro čtení souboru textového editoru je nutné vědět, které bajty představují znaky a které fonty nebo pole a další informace.

Programy mohou ukládat data do souboru způsobem zvoleným programátorem. Často se však očekává, že soubory budou používat různé programy, takže mnoho aplikačních programů podporuje některé z běžnějších formátů, takže jiné programy mohou datům v souboru porozumět. Softwarové společnosti (které chtějí, aby se jejich programy staly „standardy“) často zveřejňují informace o formátech, které vytvářejí, aby je bylo možné použít v jiných aplikacích.

Všechny soubory lze podmíněně rozdělit na dvě části - textovou a binární.

Textové soubory jsou nejběžnějším typem dat ve světě počítačů. Pro uložení každého znaku je nejčastěji přidělen jeden bajt a textové soubory jsou kódovány pomocí speciálních tabulek, ve kterých každý znak odpovídá určitému číslu nepřesahujícímu 255. Soubor pro kódování, který používá pouze 127 prvních čísel, se nazývá ASCII- soubor (zkratka pro American Standard Code for Information Intercange - Americký standardní kód pro výměnu informací), ale takový soubor nemůže obsahovat jiná písmena než latinku (včetně ruštiny). Většinu národních abeced lze zakódovat pomocí osmibitové tabulky. Pro ruský jazyk jsou v současnosti nejoblíbenější tři kódování: Koi8-R, Windows-1251 a tzv. alternativní (alt) kódování.

Jazyky jako čínština obsahují výrazně více než 256 znaků, takže ke kódování každého znaku se používá více bajtů. Pro úsporu místa se často používá následující trik: některé znaky jsou kódovány pomocí jednoho bajtu, zatímco jiné používají dva nebo více bajtů. Jedním z pokusů o zobecnění tohoto přístupu je standard Unicode, který ke kódování znaků používá rozsah čísel od nuly do 65 536. Takto široký rozsah umožňuje numerickou reprezentaci symbolů jazyka libovolného koutu planety.

Ale čistě textové soubory jsou stále vzácnější. Dokumenty často obsahují obrázky a diagramy a používají se různá písma. V důsledku toho se objevují formáty, které jsou různými kombinacemi textových, grafických a jiných forem dat.

Binární soubory, na rozdíl od textových souborů, nejsou tak snadné prohlížet a obvykle neobsahují známá slova - pouze mnoho nejasných znaků. Tyto soubory nejsou určeny k přímému čtení pro lidi. Příklady binárních souborů jsou spustitelné programy a grafické soubory.

Příklady binárního kódování informací.

Mezi rozmanitostí informací zpracovávaných na počítači tvoří významnou část informace číselné, textové, grafické a zvukové. Pojďme se seznámit s některými způsoby kódování těchto typů informací v počítači.

Kódování čísel.

Existují dva hlavní formáty pro reprezentaci čísel v paměti počítače. Jeden z nich slouží ke kódování celých čísel, druhý (tzv. zobrazení čísla s plovoucí desetinnou čárkou) slouží k určení určité podmnožiny reálných čísel.

Množina celých čísel, která mohou být reprezentována v paměti počítače, je omezená. Rozsah hodnot závisí na velikosti oblasti paměti použité k uložení čísel. V k-bitová buňka může uložit 2 k různé hodnoty celých čísel .

Chcete-li získat vnitřní reprezentaci kladného celého čísla N uloženy v k-bit machine word, potřebujete:

1) přeložit číslo N do binární číselné soustavy;

2) získaný výsledek je vlevo doplněn nevýznamnými nulami až do k číslic.

Například pro získání vnitřní reprezentace celého čísla 1607 ve 2bajtové buňce se číslo převede na binární: 1607 10 = 11001000111 2 . Vnitřní reprezentace tohoto čísla v buňce je: 0000 0110 0100 0111.

K zápisu vnitřní reprezentace záporného celého čísla (–N) potřebujete:

1) získejte vnitřní reprezentaci kladného čísla N;

2) získejte návratový kód tohoto čísla, nahraďte 0 1 a 1 0;

3) přidejte 1 k přijatému číslu.

Vnitřní reprezentace záporného celého čísla je -1607. Pomocí výsledku předchozího příkladu se zapíše vnitřní reprezentace kladného čísla 1607: 0000 0110 0100 0111. Reverzní kód se získá invertováním: 1111 1001 1011 1000. Jedno se přidá: 1111 1001 1011 toto je vnitřní 10 binární reprezentace čísla -1607.

Formát s plovoucí desetinnou čárkou používá reprezentaci reálných čísel R jako produkt mantisy m na základě číselného systému n do určité míry p, která se nazývá objednávka: R=m * np.

Reprezentace čísla ve formě s plovoucí desetinnou čárkou je nejednoznačná. Platí například následující rovnosti:

12,345 \u003d 0,0012345 × 10 4 \u003d 1234,5 × 10 -2 \u003d 0,12345 × 10 2

Počítače nejčastěji používají normalizovanou reprezentaci čísla ve formě s plovoucí desetinnou čárkou. Mantisa v tomto znázornění musí splňovat podmínku:

0,1 p J m p . Jinými slovy, mantisa je menší než 1 a první platná číslice není nula ( p je základem číselné soustavy).

V paměti počítače je mantisa reprezentována jako celé číslo obsahující pouze platné číslice (0 celých čísel a čárka nejsou uloženy), takže pro číslo 12.345 bude číslo 12.345 uloženo v paměťové buňce určené pro uložení mantisy. jedinečně obnovit původní číslo, zbývá pouze uložit jeho pořadí, v tomto příkladu je 2.

Kódování textu.

Sada znaků používaných k psaní textu se nazývá abeceda. Počet znaků v abecedě se nazývá její mohutnost.

Pro znázornění textové informace v počítači se nejčastěji používá abeceda s kapacitou 256 znaků. Jeden znak z takové abecedy nese 8 bitů informací, protože 2 8 \u003d 256. Ale 8 bitů tvoří jeden bajt, proto binární kód každého znaku zabírá 1 bajt počítačové paměti.

Všechny znaky takové abecedy jsou číslovány od 0 do 255 a každé číslo odpovídá 8bitovému binárnímu kódu od 00000000 do 11111111. Tento kód je pořadové číslo znaku v binární číselné soustavě.

Pro různé typy počítačů a operačních systémů se používají různé kódovací tabulky, které se liší pořadím umístění abecedních znaků v kódovací tabulce. Již zmíněná kódovací tabulka ASCII je mezinárodním standardem na osobních počítačích.

Princip sekvenčního kódování abecedy spočívá v tom, že v tabulce kódů ASCII jsou latinská písmena (velká a malá písmena) uspořádána v abecedním pořadí. Uspořádání čísel je také uspořádáno ve vzestupném pořadí hodnot.

V této tabulce je standardních pouze prvních 128 znaků, tedy znaky s čísly od nuly (binární kód 00000000) do 127 (01111111). To zahrnuje písmena latinské abecedy, čísla, interpunkční znaménka, závorky a některé další symboly. Zbývajících 128 kódů, počínaje 128 (binární kód 10000000) a konče 255 (11111111), se používá ke kódování písmen národních abeced, pseudografiky a vědeckých symbolů.

Kódování grafických informací.

Videopaměť obsahuje binární informace o obrazu zobrazeném na obrazovce. Téměř všechny obrázky vytvořené, zpracované nebo prohlížené pomocí počítače lze rozdělit na dvě velké části – rastrovou a vektorovou grafiku.

Rastrové obrázky jsou jednovrstvá mřížka bodů nazývaná pixely (pixel, z anglického picture element). Kód pixelu obsahuje informace o jeho barvě.

U černobílého obrázku (bez polotónů) může pixel nabývat pouze dvou hodnot: bílé a černé (svítí - nesvítí) a k jeho zakódování stačí jeden bit paměti: 1 - bílá, 0 - Černá.

Pixel na barevném displeji může mít různé barvy, takže jeden bit na pixel nestačí. Ke kódování 4barevného obrázku jsou zapotřebí dva bity na pixel, protože dva bity mohou nabývat 4 různých stavů. Například lze použít tuto možnost barevného kódování: 00 - černá, 10 - zelená, 01 - červená, 11 - hnědá.

Na RGB monitorech se veškerá škála barev získává kombinací základních barev - červená (Red), zelená (Green), modrá (Blue), ze kterých můžete získat 8 základních kombinací:

Samozřejmě, pokud máte možnost ovládat intenzitu (jas) záře základních barev, pak se zvyšuje počet různých možností jejich kombinací, generujících různé odstíny. Množství různých barev - Na a počet bitů k jejich zakódování - N jsou propojeny jednoduchým vzorcem: 2 N = Na.

Na rozdíl od rastrové grafiky vektorový obrázek vrstvený. Každý prvek vektorového obrázku – čára, obdélník, kruh nebo fragment textu – je umístěn ve své vlastní vrstvě, jejíž pixely jsou nastaveny nezávisle na ostatních vrstvách. Každý prvek vektorového obrázku je objekt, který je popsán pomocí speciálního jazyka (matematické rovnice přímek, oblouků, kružnic atd.) Složité objekty (přerušované čáry, různé geometrické tvary) jsou reprezentovány jako množina elementárních grafických objektů.

Objekty vektorového obrázku, na rozdíl od rastrové grafiky, mohou měnit svou velikost bez ztráty kvality (zrnitost se zvětšuje při zvětšování rastrového obrázku).

Zvukové kódování.

Ten zvuk známe z fyziky jsou vibrace vzduchu. Pokud převedete zvuk na elektrický signál (například pomocí mikrofonu), můžete vidět napětí, které se plynule mění v průběhu času. Pro počítačové zpracování musí být takový analogový signál nějak převeden na sekvenci binárních čísel.

To se provádí například takto - napětí se měří v pravidelných intervalech a výsledné hodnoty se zapisují do paměti počítače. Tento proces se nazývá vzorkování (neboli digitalizace) a zařízení, které jej provádí, se nazývá analogově-digitální převodník (ADC).

Pro reprodukci takto zakódovaného zvuku je třeba provést inverzní konverzi (k tomu se používá digitálně-analogový převodník). - DAC) a poté vyhlaďte výsledný krokový signál.

Čím vyšší je vzorkovací frekvence a čím více bitů je přiděleno každému vzorku, tím přesněji bude zvuk reprezentován, ale také se zvětší velikost zvukového souboru. Proto se v závislosti na povaze zvuku, požadavcích na jeho kvalitu a množství obsazené paměti volí některé kompromisní hodnoty.

Popsaný způsob kódování zvukové informace je zcela univerzální, umožňuje reprezentovat jakýkoli zvuk a různými způsoby jej transformovat. Ale jsou chvíle, kdy je výhodnější jednat jinak.

Dlouho se používal poměrně kompaktní způsob reprezentace hudby – notový zápis. Speciálními symboly označuje, jakou výšku má zvuk, na jaký nástroj a jak hrát. Ve skutečnosti to může být považováno za algoritmus pro hudebníka, napsaný ve speciálním formálním jazyce. V roce 1983 přední výrobci počítačů a hudebních syntezátorů vyvinuli standard, který definoval takový systém kódů. Říká se tomu MIDI.

Takový kódovací systém samozřejmě umožňuje zaznamenat ne každý zvuk, hodí se pouze pro instrumentální hudbu. Má ale i nepopiratelné výhody: extrémně kompaktní nahrávku, přirozenost pro muzikanta (téměř každý MIDI editor umožňuje pracovat s hudbou v podobě běžných not), snadnost střídání nástrojů, změna tempa a tóniny melodie.

Existují i ​​jiné, čistě počítačové, formáty pro nahrávání hudby. Patří mezi ně formát MP3, který umožňuje velmi kvalitní a kompresní kódování hudby, přičemž místo 18–20 hudebních skladeb je na standardní kompaktní disk (CDROM) umístěno cca 200. Jedna skladba zabírá přibližně 3,5 Mb, což umožňuje Uživatelé internetu si snadno vyměňují hudební skladby.

Počítač je univerzální informační stroj.

Jedním z hlavních účelů počítače je zpracování a ukládání informací. S příchodem počítačů bylo možné pracovat s dříve nemyslitelnými objemy informací. Knihovny obsahující vědeckou a beletristickou literaturu se převádějí do elektronické podoby. Staré foto a filmové archivy dostávají nový život v digitální podobě.

Anna Chugainová

INFORMACE (anglická informatika), nauka o získávání informací ze zpráv, vytváření informačních zdrojů, programování chování strojů a dalších entit souvisejících s konstrukcí a používáním prostředí člověk-stroj pro řešení problémů modelování, navrhování, interakce, učení, atd. Studuje vlastnosti informací, metody pro jejich extrakci ze zpráv a jejich prezentaci v dané formě; vlastnosti, metody a prostředky interakce informací; vlastnosti informačních zdrojů, způsoby a prostředky jejich tvorby, prezentace, ukládání, akumulace, vyhledávání, přenosu a ochrany; vlastnosti, metody a prostředky konstrukce a využití programovatelných strojů a prostředí člověk-stroj pro řešení problémů.

Vědecká produkce informatiky

Vědecká produkce informatiky slouží jako metodický základ pro konstrukci prostředí člověk-stroj pro řešení problémů (obr. 1) souvisejících s různými oblastmi činnosti.

Výsledky studií entit (ve vědě obvykle nazývaných objekty) jsou reprezentovány jejich symbolickými a/nebo fyzikálními modely. Symbolické modely jsou popisy získaných znalostí [viz. Symbolické modelování(s-modeling)], a fyzické jsou prototypy studovaných objektů, odrážející jejich vlastnosti, chování atd. Vědeckým výsledkem je model znalostního systému (nebo komponenta dříve definovaného a publikovaného modelu), který popisuje soubor objektů, včetně zkoumaného objektu a vztahů mezi nimi . Popis modelu je prezentován ve formě zprávy navržené pro uznání a interpretaci vědeckou komunitou. Hodnota výsledku závisí na prediktivní síle, reprodukovatelnosti a použitelnosti modelu a také na vlastnostech zprávy obsahující její popis.

Příklady výsledků, které sehrály význačnou roli v metodické podpoře budování prostředí člověk-stroj pro řešení problémů, mohou být: model digitálního elektronického stroje vynalezený J. von Neumannem s programovými instrukcemi a daty uloženými ve sdílené paměti [ známý jako von Neumannův model] a von Neumannova architektura] ; vynalezený tvůrcem webu (srov. Celosvětový web) T. Berners Lee HTTP protokol (angl. Hypertext transfer protocol - hypertext transfer protocol), což je protokol na aplikační úrovni, který definuje pravidla pro přenos zpráv v hypermediálních (viz Multimedia) systémech, a jednotný identifikátor zdroje URI (ang. Uniform Resource Identifier), který se stal standardem pro záznam adresy zdroje zveřejněné na internetu. Těžko dnes (2017) najít obor činnosti, kde se neuplatňují vědecké produkty informatiky. Na jeho základě vznikl email, web, vyhledávače, IP telefonie, internet věcí a další internetové služby (viz Internet); Digitální audio, foto a video záznam; Počítačem podporované konstrukční systémy (CAD); počítačové simulátory a roboty (viz. Počítačové modelování), digitální komunikační systémy, navigační systémy, 3D tiskárny atd.

Základní pojmy

Pokračující formování informatiky je doprovázeno rozvojem jejího pojmového aparátu a zpřesňováním předmětu zkoumání. V roce 2006 byla v Ústavu pro problémy informatiky Ruské akademie věd (IPI RAS) vytvořena nová oblast výzkumu - symbolické modelování libovolných objektů v prostředí člověk-stroj (zkráceně- S symbolická simulace nebo s-simulace). Jeden z prvních vědeckých projektů v této oblasti byl věnován metodice konstrukce symbolického modelu systému znalostí informatiky v prostředí člověk-stroj. . V teorii symbolického modelování (s-modeling) vytvořené v roce 2009 byla navržena další verze symbolického modelu jádra systému pojmů informatiky, která zahrnuje následující pojmy.

Zpráva(anglická zpráva) je považována za konečný uspořádaný soubor symbolů (vizuální, zvukový atd.; viz Symbol v informatice) nebo jeho kód (viz Kód v informatice), který vyhovuje protokolu interakce mezi zdrojem a příjemcem. Existence zprávy předpokládá existenci zdroje zprávy, příjemce, nosiče, přenosového média, doručovacího prostředku a protokolu pro interakci mezi zdrojem a příjemcem. V prostředí člověk-stroj pro řešení problémů (s-environment) lidé pomocí programovatelných strojů (s-machines) tvoří zprávy, prezentují je v dotazovacích jazycích, programování atd.; provádět různé převody (např. z analogového na digitální a naopak; z nekomprimovaného na komprimovaný a naopak; z jedné formy reprezentace dokumentu do jiné); rozpoznat, používat zprávy ke konstrukci nových zpráv (programů, dokumentů atd.); interpretovat na modelech pojmových systémů (které jsou uloženy v paměti interpreta i ve formě zpráv); výměna zpráv pomocí systémů pravidel implementovaných softwarem a hardwarem (síťové protokoly, viz níže). Počítačová síť); ukládat a hromadit zprávy (tvorbou elektronických knihoven, encyklopedií a dalších informačních zdrojů), řešit problémy s vyhledáváním a ochranou zpráv.

Tlumočník zpráv je studován jako stavitel výstupní zprávy podle vstupu v souladu s daným systémem interpretačních pravidel. Nezbytnou podmínkou pro konstrukci tlumočníka zpráv je existence modelů vstupních a výstupních jazyků a také modelů koncepčních systémů, na kterých by měly být zprávy napsané ve vstupních a výstupních jazycích interpretovány.

Data(angl. data) - zpráva nezbytná k řešení určitého problému nebo souboru problémů, prezentovaná ve formě určené k rozpoznání, transformaci a interpretaci řešitelem (programem nebo osobou). Člověk vnímá data (text, obrázky atd.) v symbolické podobě, zatímco počítačový program nebo počítačové zařízení (smartphone, digitální fotoaparát atd.) je vnímá v kódu.

Informace(anglické informace) jsou studovány jako výsledek interpretace sdělení na modelu systému pojmů [viz. Symbolické modelování(s-simulace)]. Pro extrakci informací ze zprávy je nutné, aby byla přijatá zpráva prezentována ve formě navržené tak, aby byla příjemcem zprávy rozpoznána a interpretována; modely pojmového systému uložené v paměti tlumočníka, mezi nimiž je jeden nezbytný pro interpretaci přijaté zprávy; mechanismy hledání potřebného modelu, interpretace sdělení, prezentace výsledku interpretace ve formě určené pro příjemce (obr. 2).

Například výsledkem interpretace zprávy ma , prezentované v jazyce a , přijaté překladatelem (člověkem nebo robotem) ve formě zprávy mb v jazyce b , je informace extrahovaná ze zprávy ma .

Programovatelný úkol(s-problem) je považováno za množinu (Formul , Rulsys , Alg , Prog ), kde Formule je zadání problému; Rulsys - soubor systémů povinných a orientačních pravidel pro řešení problému, v souladu s Formulí; Alg je spojení sad algoritmů, z nichž každý odpovídá jednomu prvku z Rulsys ; Prog je spojení sad programů, z nichž každý je přiřazen jednomu z prvků Alg . Každý prvek z Rulsys , Alg a Prog musí mít popis aplikace. Popisy použití prvků Rulsys zahrnují specifikaci typu řešitele problémů (autonomní s-machine, síťová spolupráce s-machine, spolupráce člověk-s-stroj atd.), požadavky na bezpečnost informací atd. režimy provozu řešení problémů ( automatické místní, automatické distribuované, interaktivní místní atd.), požadavky na získaný výsledek atd. Popisy aplikace programů zahrnují údaje o implementačních jazycích, operačních systémech atd.

Algoritmus– formalizovaný popis konečné množiny kroků pro řešení problému, odpovídající jednomu z prvků Rulsysu a umožňující individuální shodu s danou množinou vstupních dat s výslednou množinou výstupních dat.

Program– algoritmus implementovaný ve vysokoúrovňovém programovacím jazyce, strojově orientovaném jazyce a/nebo v systému strojových instrukcí. Prezentováno ve formě zprávy, která definuje chování řešitele problémů s-machine s danými vlastnostmi. Existuje v symbolických, kódových a signálních inkarnacích, spojených překladovými vztahy (viz Kompilátor v informatice).

Symbol(anglický symbol) - náhražka přírodního nebo vynalezeného předmětu, označující tento předmět a je prvkem určitého systému pro konstrukci symbolických zpráv (texty, hudební notace atd.), které jsou určeny k vnímání osobou nebo robotem. Například ruská abeceda je systém textových symbolů; písmeno A v tomto systému je symbol, který nahrazuje odpovídající zvuk ze systému řečových zvukových symbolů ruského jazyka; Písmeno A odpovídá hmatovému texturnímu symbolu (vnímanému dotykem prstů) v systému textových zpráv pro nevidomé známém jako Braillovo písmo (viz obr. Braillovo písmo). Sada vizuálních, zvukových a dalších symbolů vybraných pro vytváření zpráv určitého typu je považována za sadu elementárních konstruktivních objektů, z nichž každý je vybaven sadou atributů a sadou povolených operací. Vytváření struktur z prvků této množiny je dáno systémem pravidel pro konstrukci symbolických modelů [blíže viz článek Symbol v informatice (s-symbol)].

Kód(anglický kód) - náhrada za symbol nebo symbolickou zprávu, která se používá k jejich reprezentaci v počítačích, chytrých telefonech a dalších programovatelných strojích a je určena k vytváření, ukládání, přenosu a interpretaci symbolických zpráv [podrobnosti viz článek Kód v počítačové vědě ( s-kód)].

Signál(anglický signál) je optický, zvukový nebo jiný dopad vnímaný lidskými smysly nebo strojovými senzory nebo znázornění kódu ve formě frekvence elektromagnetického záření, složení hodnot elektrického napětí nebo jiného, ​​určeného k vnímání hardware stroje (například centrální procesorová jednotka počítače, mikroprocesor automobilový navigátor). Symboly, kódy a signály jsou vzájemně propojeny transformačními vztahy. Každému symbolu a symbolické konstrukci, navržené pro vnímání člověkem nebo robotem, lze přiřadit individuální korespondenci s kódy určenými k manipulaci s nimi pomocí počítačového softwaru a počítačových zařízení.

Koncepční model systému. S-model Cons systému pojmů je považován za pár (ConsSet , ConsRel ), kde ConsSet je množina pojmů; ConsRel je rodina vztahů definovaných na ConsSet . Definice systému pojmů - popis jeho modelu s uvedením rozsahu. Popis je prezentován ve formě sdělení určeného pro interpretaci příjemcem, prezentaci, uložení, distribuci, akumulaci a vyhledávání v prostředí člověk-stroj intelektuální činnosti. Systém pojmů považovaných za určité by neměl zahrnovat pojmy, které nemají definice (a zároveň nesouvisí s pojmy-axiomy). Stanovení rozsahu použitelnosti modelu - popis typů korespondentů (komu je definice určena), cíl v procesu dosahování, jehož definice dává smysl (třídy úloh, při jejichž studiu může být definice užitečná), fáze, ve které je vhodné definici použít (koncept, metodika řešení atd.) d.).

Model znalostního systému. Pojem „vědět“ v s-modelování [viz. Symbolické modelování(s-simulation)] je definován jako stav příjemce zprávy, kdy je výstupní zpráva získaná jako výsledek interpretace vstupní zprávy rozpoznána jako již známá a nevyžaduje změny v modelech koncepčních systémů uložených v paměti příjemce zpráv. Pojem "znalosti" je definován jako komplexní schopnost extrahovat informace ze zpráv obsahujících podmínky úloh určité třídy (může se jednat o úlohy rozpoznávání vzorů, překlad z jednoho jazyka do druhého nebo jiné třídy úloh). S-model znalostního systému je považován za triádu (Cons , Lang , Interp ), kde Cons je s-model pojmového systému; Lang je s-model sady jazyků zpráv interpretovaných na záporech; Interp je s-model kolekce tlumočníků na záporech zpráv složených v jazycích od Lang.

Interpretace zprávy na modelu záporů zahrnuje:

1) sestavení výstupní zprávy (extrakce informací) podle dané vstupní zprávy (zprávy jsou prezentovány v jazycích ze sady Lang);

2) analýza výstupní zprávy (zda jsou nutné změny v modelu záporů);

3) v případě potřeby změňte model záporů; pokud ne, konec.

Například mozkovým centrem moderního systému počítačově podporovaného navrhování (CAD) je znalostní systém. Produktivita designu závisí na tom, jak dobře je postaven.

Programovatelný stroj(s-machine) je softwarová a hardwarová struktura pro řešení problémů. Superpočítače, sálové počítače, osobní počítače, notebooky, chytré telefony, navigátory, digitální fotoaparáty a videokamery, to všechno jsou auta typu S. Klávesnice, myši, trackbally, touchpady a další vstupní zařízení jsou součásti s-machines, které převádějí znaky na kódy akceptované ovladači (viz Ovladač v informatice) příslušných zařízení. Monitory osobních počítačů, displeje notebooků, navigátory atd. převádějí kódy generované video ovladači do symbolických kompozic určených pro lidský vizuální kanál.

(s-environment) - sdružení počítačových sítí a jednotlivých programovatelných strojů sloužících k řešení různých problémů. Prostředky informatizace různých druhů činností. S-prostředí musí poskytovat reprezentaci digitálních kódů symbolických modelů a manipulaci s takovými kódy pomocí s-strojů. Jádrem moderních digitálních komunikačních technologií, počítačově podporovaného designu atd. je myšlenka, která je pozoruhodná z hlediska důsledků její implementace – zredukovat veškerou symbolickou rozmanitost na digitální kódy [a každý z nich na jediný kód (stále mají binární kód)] a instruují práci s kódy programovatelným strojům, spojeným do prostředí člověk-stroj pro řešení problémů.

Informační interakce v s-médiu(obr. 3) je studován jako soubor rozhraní jako "člověk - člověk", "člověk - program", "člověk - hardware programovatelného stroje", "program - program", "program - hardware" (viz Rozhraní Port v informatice). Vstupní analogové signály (světlo, zvuk atd.) člověk vnímá pomocí zrakových, sluchových a dalších vstupních zařízení biointeligence (biologického systému, který zajišťuje fungování intelektu). Signály, které ho zajímají, převádí do symbolických vizuálních, zvukových a dalších konstrukcí používaných v procesech myšlení. Výstupní signály biointeligence jsou realizovány pomocí gest (používá se např. při zadávání z klávesnice a myši), řeči apod. . Vstupem a výstupem programů jsou vstupní data a výsledné kódy (viz obr. Kód v informatice) a vstupem a výstupem hardwaru jsou signály. Vstupní analogové signály jsou převedeny na digitální signály pomocí analogově-digitální převodníky(ADC) a výstup pomocí digitálního na analogový digitálně-analogové převodníky(DAC).

V moderním (2017) s-prostředí jsou přirozené prostředky vnímání, zpracování a uchovávání lidských signálů doplněny vynalezenými: digitálními fotoaparáty a videokamerami, chytrými telefony atd. Známou část informačních interakčních technologií představují rychle se rozvíjející Internetové služby. Používá se k interakci s lidmi E-mailem(anglický e-mail), různé typy připojení k internetu [ Internetová telefonie(IP-telefonie); například implementováno v internetové službě Skype; messenger (anglický messenger - připojen); např. internetová služba Telegram), sociální sítě (anglické sociální sítě) atd. Pro interakci věcí používaných lidmi (osvětlovací systémy, udržování teploty atd.) mezi sebou a s vnějším prostředím slouží informační technologie „ Internet věcí“ (viz. Internet ).

Třídy základních úloh

Na základě studia vlastností a vzorů symbolické modelování(s-simulace) jsou definovány následující třídy základních počítačových problémů.

Reprezentující libovolné objektové modely, navržený pro lidské vnímání a programovatelné stroje, je spojen s vynálezem jazyků zpráv, které splňují určité požadavky. Tato třída studuje systémy symbolů a kódů používané v lidsky a strojově orientovaných jazycích. První zahrnuje jazyky specifikace, programování, dotazy, druhý - systémy strojových instrukcí. Tato třída také zahrnuje úlohy prezentace dat. Zahrnuje úkoly reprezentovat modely pojmových systémů, na kterých jsou zprávy interpretovány. Na nejvyšší úrovni hierarchie úkolů této třídy je reprezentace modelů znalostních systémů.

Převod typů a forem zobrazení symbolických modelů umožňuje navázat korespondenci mezi modely. Úlohy převodu typů (například řeči na text a naopak) a forem (například analogové na digitální a naopak; nekomprimované na komprimované a naopak; *.doc na *.pdf) jsou nezbytným doplňkem k úlohy reprezentovat modely.

Rozpoznávání zpráv znamená, že je nutné jej prezentovat ve formátu známém příjemci. Když je tato podmínka splněna, pro rozpoznání zprávy jsou vyřešeny úlohy porovnávání s modely modelů nebo porovnávání vlastností rozpoznaného modelu s vlastnostmi modelů modelů. Například v úloze biometrické identifikace osoby jsou její biometrické údaje (vstupní zpráva) porovnávány s biometrickým vzorkem z databáze biometrického systému.

Vytváření modelu pojmové systémy, znalostní systémy, interpreti zpráv na modelech pojmových systémů; modely úloh, technologie programování, interakce v s-prostředí; modely architektury s-machines, počítačové sítě, architektury orientované na služby; modely zpráv a prostředky jejich konstrukce, dokumenty a workflow. Na nejvyšší úrovni hierarchie této třídy jsou úkoly konstrukce modelů s-prostředí a technologií symbolického modelování.

Interpretace zpráv(extrakce informací) předpokládá existenci přijaté zprávy, model systému pojmů, na kterém by měla být interpretována, a mechanismus interpretace. Řešením problémů v prostředí člověk-stroj je interpretace počátečních dat (vstupní zprávy) na modelu systému pojmů prezentovaných v algoritmu. Výsledkem řešení je výstupní zpráva (informace extrahovaná ze vstupní zprávy). Pokud je interpretem spustitelný program, pak zdrojová data, program a výsledek řešení problému jsou reprezentovány odpovídajícími kódy (viz Kód v informatice). Pro mikroprocesor programovatelného stroje jsou zprávy, které mají být interpretovány, a výsledky interpretace reprezentovány signály odpovídajícími strojovým instrukcím a datovým kódům. Například při fotografování digitálním fotoaparátem působí zpráva (ve formě světelného signálu) na fotocitlivou matrici, je jí rozpoznána a poté převedena na kód digitálního obrazu, který je interpretován programem, který zlepšuje obraz. kvalitní. Výsledný výsledek je převeden a zaznamenán (na vestavěné úložiště fotoaparátu nebo na paměťovou kartu) jako grafický soubor.

Výměna zpráv:úkoly konstrukce rozhraní typu "člověk - člověk", "člověk - program", "člověk - hardware programovatelného stroje", "program - program", "program - hardware" (viz Rozhraní v informatice), " hardware – hardware“ (viz Port v informatice); úkoly zasílání zpráv v prostředí člověk-stroj pro řešení problémů (s typizací odesílatelů a příjemců; prostředky odesílání, odesílání a přijímání zpráv; prostředí zasílání zpráv). Jsou vynalezeny systémy pravidel pro výměnu zpráv (síťové protokoly); síťové architektury; systémy pro správu dokumentů. Zprávy jsou například vyměňovány mezi procesy operační systémy(OS), programy s-machine v počítačové síti, uživatelé elektronické pošty atp.

Ukládání, shromažďování a vyhledávání zpráv: paměťová a paměťová zařízení, jejich řídící mechanismy jsou studovány a typizovány; formy konzervace a akumulace; média, způsoby uchovávání, akumulace a vyhledávání; databáze a softwarové knihovny. Jsou studovány modely předmětu hledání (podle modelu, podle vlastností, podle popisu vlastností) a metody vyhledávání.

Ochrana informací: studována je problematika prevence a detekce zranitelností, řízení přístupu, ochrany proti průnikům, malwaru, zachycení zpráv a neoprávněnému použití.

Oblasti výzkumu

Nejdůležitější vědecké myšlenky ovlivňující rozvoj informatiky jsou vtěleny do metodologické podpory konstrukce nástrojů pro podporu procesů poznávání, interakce informací a automatizovaného řešení různých problémů. V současné fázi (2017) rozvoje informatiky jsou relevantní následující vzájemně propojené komplexy výzkumných oblastí.

Automatizace výpočtů(výpočetní práce s pomocí programovatelných strojů): studují se modely, architektury a příkazové systémy programovatelných strojů; algoritmizace programovatelných úloh [algoritmy a datové struktury, distribuované algoritmy (Distributed Algorithms), randomizované algoritmy (Randomized Algorithms) atd.]; distribuované výpočty (Distributed Computing), cloud computing (Cloud Computing); složitost a náročnost výpočtů.

Programování: studují se systémy textových symbolů a kódů; programovací jazyky a specifikace úloh; překladatelé; programové knihovny; programování systému; Operační systémy; Instrumentální programovací systémy; systémy pro správu databází; programovací technologie; online služby pro řešení problémů atd.

Prostředí člověk-stroj pro řešení problémů(s-prostředí): studují se modely, metody a nástroje pro konstrukci s-prostředí, počítačové sítě, digitální komunikační sítě, internet.

Vnímání a prezentace zpráv, interakce v s-prostředí: studují se modely, metody a prostředky vnímání a prezentace vizuálních, zvukových, hmatových a jiných sdělení; počítačové vidění, sluch a jiné umělé senzory; tvorba zvukových, vizuálních, hmatových a jiných zpráv (včetně kombinovaných) určených pro osobu a partnerského robota; rozpoznávání zvukových, obrazových a jiných zpráv (řeč, gesta atd.); zpracování obrazu, počítačová grafika, vizualizace atd.; výměna zpráv (modely zpráv, způsoby a prostředky jejich příjmu a přenosu); rozhraní uživatele, programy, hardware, programy s hardwarem; služby online interakce (messengery, sociální sítě atd.).

Informační zdroje a systémy pro řešení problémů v s-prostředí: studují se modely, metody a prostředky vytváření, reprezentace, ukládání, akumulace, vyhledávání, přenosu a ochrany informačních zdrojů; správa elektronických dokumentů; elektronické knihovny a jiné informační systémy; web (viz Celosvětový web).

Informační bezpečnost a kryptografie: studují se metody prevence a detekce zranitelnosti; Řízení přístupu; ochrana informačních systémů před průniky, malwarem, zachycováním zpráv; neoprávněné používání informačních zdrojů, softwaru a hardwaru.

Umělá inteligence: studují se modely, metody a nástroje pro stavbu inteligentních robotů využívaných jako lidští partneři (pro řešení bezpečnostních problémů, situační řízení atd.); expertní metody rozhodování.

Symbolické modelování: studují se systémy vizuálních, zvukových, hmatových a dalších symbolů, které jsou považovány za konstruktivní objekty pro vytváření modelů libovolných entit určených pro člověka (systémy pojmů a znalostní systémy, objekty prostředí a objekty vynalezené lidmi); systémy kódů, uvedené do souladu se systémy symbolů, které jsou určeny pro konstrukci kódových ekvivalentů symbolických modelů, určených pro manipulaci pomocí programů; jazyky pro popis symbolických modelů; typizace symbolických modelů a jejich kódových ekvivalentů; metody pro konstrukci symbolických modelů pojmových systémů a znalostních systémů (včetně znalostních systémů o programovatelných úlohách) [blíže viz článek Symbolické modelování(s-simulace)].

Vznik informatiky

Symbolické modelování studovaných objektů dlouhodobě slouží jako hlavní nástroj pro prezentaci získaných znalostí. Vynález symbolů (gestických, grafických atd.) a z nich vybudovaných modelů symbolických sdělení, reprezentace a hromadění takových modelů ve vnějším prostředí se staly klíčovými prostředky pro utváření a rozvoj intelektuálních schopností. Dominantní role symbolických modelů v intelektuální činnosti je dána nejen jejich kompaktností a expresivitou, ale také tím, že neexistují žádná omezení pro typy médií používaných k jejich uložení. Médiem může být lidská paměť, list papíru, matrice digitálního fotoaparátu, paměť digitálního hlasového záznamníku nebo něco jiného. Náklady na stavbu, kopírování, přenášení, ukládání a hromadění symbolických modelů jsou nesrovnatelně nižší než podobné náklady spojené s nesymbolickými modely (například modely lodí, budov atd.). Bez symbolických modelovacích nástrojů je těžké si představit rozvoj vědy, inženýrství a dalších aktivit.

V raných fázích vývoje modelování byla rozmanitost modelovaných objektů omezena na to, co se běžně nazývá objekty prostředí, a modely těchto objektů byly fyzické. Ke zlepšení mechanismů poznávání, vzájemného porozumění a učení přispěl rozvoj zvuku, gesta a dalších prostředků symbolického modelování významů, vyvolaný nutností hlásit nebezpečí, umísťováním loveckých předmětů a dalších předmětů pozorování. Začaly se tvořit jazyky zpráv, včetně zvukových a gestických symbolů. Touha modelovat chování (včetně vlastního) přinesla nové výzvy. Dá se předpokládat, že zpočátku byla tato touha spojena s výukou racionálního chování na lovu, v každodenním životě, při přírodních katastrofách. V určité fázi přemýšleli o vytvoření takových modelovacích nástrojů, které by umožňovaly stavět modely umožňující jejich ukládání, kopírování a přenos.

Touha zvýšit účinnost výkladů doprovázejících představení vedla ke zdokonalení pojmového aparátu a prostředků jeho ztvárnění řeči. Vývoj symbolických modelů v podobě grafických schémat a zdokonalení řeči vedly ke grafickému modelu řeči. Bylo vytvořeno psaní. Stala se nejen důležitou etapou ve vývoji symbolického modelování, ale také mocným nástrojem v rozvoji intelektuální činnosti. Nyní by popisy modelovaných objektů a vztahů mezi nimi mohly být reprezentovány kompozicemi textů, diagramů a kreseb. Byla vytvořena sada nástrojů k zobrazení pozorování, úvah a plánů ve formě symbolických modelů, které lze ukládat a přenášet. Aktuální se staly úkoly vymýšlení médií, nástrojů pro psaní a vytváření obrázků, barvicích prostředků atd. Byly to první úkoly na cestě k budování symbolického modelovacího prostředí.

Důležitá etapa v grafickém modelování je spojena s modely schematických obrázků (předchůdci kreseb) - základem designu. Rozhodující roli ve vývoji strojírenství hrálo znázornění trojrozměrného objektu navrženého ve třech dvourozměrných projekcích, které ukazují rozměry a názvy dílů. Na cestě od ručně psaných textů, kreseb a diagramů k typografii a grafickým modelům v designu, od zvukového záznamu, fotografie a rádia k kinu a televizi, od počítačů a lokálních sítí ke globální síti, virtuálním laboratořím a distančnímu vzdělávání, role symbolického modely, které člověk vytváří pomocí strojů.

Produktivita řešitelů problémů je klíčovým problémem produktivity intelektuální činnosti, který je neustále v centru pozornosti vynálezců. Potřeba kvantitativního hodnocení hmotných objektů již dlouho podněcuje vynalézání systémů zvukových, gestických a posléze grafických symbolů. Chvíli si vystačili s pravidlem: každá hodnota má svůj symbol. Počítání pomocí oblázků, tyčinek a dalších předmětů (objektivní počítání) předcházelo vynálezu symbolického počítání (založeného na grafickém znázornění veličin). S rostoucím počtem předmětů, které bylo nutné použít, se stal naléhavější úkol symbolické reprezentace veličin. Vznik pojmu „čísla“ a myšlenka ukládání symbolů při modelování čísel vedly k vynálezu číselných soustav. Zvláštní zmínku si zaslouží myšlenka pozičních číselných soustav, z nichž jedna (binární) ve 20. byl předurčen hrát klíčovou roli ve vynálezu digitálních programovatelných strojů a digitálního kódování modelů postav. Změna významu symbolu se změnou jeho pozice v posloupnosti symbolů je velmi produktivní nápad, který přinesl pokrok ve vynálezu výpočetních zařízení (od počítadla k počítači).

Nástroje pro zvýšení produktivity řešitelů problémů. V letech 1622–33 anglický vědec William Otred navrhl variantu logaritmické pravítko, který se stal prototypem logaritmických pravidel, které inženýři a výzkumníci po celém světě používají již více než 300 let (než byly k dispozici osobní počítače). V roce 1642 vytvořil B. Pascal ve snaze pomoci svému otci ve výpočtech při výběru daní pětimístné sčítací zařízení ("Pascaline" ), postavené na bázi ozubených kol. V následujících letech vytvořil šesti- a osmimístná zařízení, která byla navržena pro sčítání a odčítání desetinných čísel. V roce 1672 německý vědec G.W. Leibniz vytváří digitální mechanickou kalkulačku pro aritmetické operace na dvanáctimístných desetinných číslech. Byla to první kalkulačka, která prováděla všechny aritmetické operace. Mechanismus, nazývaný „Leibnizovo kolo“, až do 70. let 20. století. reprodukovány v různých ručních kalkulačkách. V roce 1821 začala průmyslová výroba sčítacích strojů. V letech 1836–48 C. Babbage dokončil projekt mechanického dekadického počítače (nazývaného jím analytický stroj), který lze považovat za mechanický prototyp budoucích počítačů. Výpočtový program, data a výsledek byly zaznamenány na děrné štítky. Automatické provádění programu zajišťovalo řídicí zařízení. Auto nebylo postaveno. V letech 1934 - 38 K. Zuse vytvořil mechanický binární počítač (délka slova– 22 binárních číslic; Paměť– 64 slov; operace s plovoucí řádovou čárkou). Zpočátku se program a data zadávaly ručně. Přibližně o rok později (po zahájení projektování) bylo vyrobeno zařízení pro zadávání programu a dat z perforované fólie a mechanická početní jednotka (AU) byla nahrazena AU postavenou na telefonních relé. V roce 1941 vytvořil Zuse za účasti rakouského inženýra H. Schreiera první na světě fungující kompletně reléový binární počítač s programovým řízením (Z3). V roce 1942 také Zuse vytvořil první řídicí digitální počítač na světě (S2), který sloužil k řízení projektilových letadel. Vzhledem k utajení Zuseovy práce byly jejich výsledky známy až po skončení 2. světové války. První světový programovací jazyk na vysoké úrovni Plankalkül (německy Plankalkül - kalkulový plán) vytvořil Zuse v letech 1943-45, publikoval v roce 1948. První digitální elektronické počítače, počínaje americkým počítačem ENIAC [(ENIAC - Electronic Numerical Integrator and Computer - elektronický numerický integrátor a kalkulačka); počátek vývoje - 1943, veřejnosti představeny v roce 1946], vznikly jako prostředek automatizace matematických výpočtů.

Vytváření vědy o počítačích s programovatelnými stroji. Všichni R. 20. století začala výroba digitálních počítačů, které se v USA a Velké Británii nazývaly počítače (počítače) a v SSSR - elektronické počítače (počítače). Od 50. let 20. století ve Velké Británii a od 60. let v USA se začala rozvíjet věda o počítačích s pomocí programovatelných strojů, nazývaná Computer Science (computer science). V roce 1953 Univerzita v Cambridge byl vytvořen program v oboru Informatika; v USA byl podobný program zaveden v roce 1962 na Purdue University.

V Německu se informatika nazývala Informatik (informatika). V SSSR byla oblast výzkumu a inženýrství věnovaná konstrukci a aplikaci programovatelných strojů nazývána "počítačová technika". V prosinci 1948 obdrželi I. S. Bruk a B. I. Rameev první autorský certifikát v SSSR na vynález automatického digitálního stroje. V 50. letech 20. století vznikla první generace domácích počítačů (prvková základna - elektronky): 1950 - MESM (první sovětský elektronický počítač, vyvinutý pod vedením S.A. Lebeděv ); 1952 - M-1, BESM (do roku 1953 nejrychlejší počítač v Evropě); 1953 - "Arrow" (první sériově vyráběný počítač v SSSR); 1955 - Ural-1 z rodiny univerzálních digitálních počítačů Ural (hlavní konstruktér B. I. Rameev).

Zdokonalování metod a prostředků automatizace. S rostoucí dostupností počítačů pro uživatele z různých oborů činnosti, která začala v 70. letech 20. století, dochází k poklesu podílu matematických problémů řešených pomocí počítačů (původně vytvořených jako prostředek automatizace matematických výpočtů) a nárůstu podíl nematematických problémů (komunikace, vyhledávání atd.) ..). Když v druhé polovině 60. let. začaly se vyrábět počítačové terminály s obrazovkami, započal vývoj programů obrazovkových editorů pro zadávání, ukládání a opravy textu s jeho zobrazením na celou obrazovku [jeden z prvních obrazovkových editorů byl O26, vytvořený v roce 1967 pro konzolové operátory řady CDC 6000 počítače; v roce 1970 byl vyvinut vi, standardní editor obrazovky pro operační systémy Unix a Linux]. Použití obrazovkových editorů nejen zvýšilo produktivitu programátorů, ale také vytvořilo předpoklady pro výrazné změny v nástrojích pro automatizovanou konstrukci symbolických modelů libovolných objektů. Například využití obrazovkových editorů pro tvorbu textů pro různé účely (vědecké články a knihy, manuály atd.) již v 70. letech 20. století. umožnilo výrazně zvýšit produktivitu tvorby textových informačních zdrojů. V červnu 1975 americký výzkumník Alan Kay [tvůrce objektově orientovaného programovacího jazyka Smalltalk a jeden z autorů myšlenky osobního počítače] v článku „Personal Computing“ (« Osobní výpočetní technika» ) napsal: „Představte si sami sebe jako majitele autonomního znalostního stroje v přenosném pouzdře, který má velikost a tvar běžného notebooku. Jak byste jej používali, kdyby jeho senzory byly lepší než váš zrak a sluch a jeho paměť vám umožnila uložit a v případě potřeby načíst tisíce stran referenčních materiálů, básní, dopisů, receptů, stejně jako kreseb, animací, hudby? , grafiku, dynamické modely a něco dalšího, co byste rádi vytvořili, zapamatovali si a změnili? . Toto prohlášení odráželo obrat, který do té doby nastal v přístupu ke konstrukci a aplikaci programovatelných strojů: od automatizačních nástrojů, především matematických výpočtů, k nástrojům pro řešení problémů z různých oblastí činnosti. V roce 1984 Kurzweil Music Systems (KMS), vytvořený americkým vynálezcem Raymondem Kurzweilem, vyrobil první digitální hudební syntezátor na světě, Kurzweil 250. Byl to první vyhrazený počítač na světě, který převáděl znaky gest zadávané z klávesnice na hudební zvuky.

Zdokonalení metod a prostředků interakce informací. V roce 1962 publikovali američtí vědci J. Licklider a W. Clark zprávu o online interakci člověk-stroj. Zpráva obsahovala odůvodnění účelnosti budování globální sítě jako platformy infrastruktury, která poskytuje přístup k informačním zdrojům hostovaným na počítačích připojených k této síti. Teoretické zdůvodnění přepojování paketů při přenosu zpráv v počítačových sítích bylo uvedeno v práci publikované v roce 1961 americkým vědcem L. Kleinrockem.V roce 1971 R. Tomlinson (USA) vynalezl e-mail, v roce 1972 byla tato služba implementována. Klíčovou událostí v historii vzniku internetu byl vynález v roce 1973 americkými inženýry V. Cerfem a R. Kahnem protokolu pro řízení přenosu - TCP. V roce 1976 předvedli přenos síťového paketu přes protokol TCP. V roce 1983 byla standardizována rodina protokolů TCP/IP. V roce 1984 byl vytvořen Domain Name System (DNS) (viz. Doména v informatice). V roce 1988 byl vyvinut protokol chatu [Internet Real Time Text Messaging Service (IRC - Internet Relay Chat)]. V roce 1989 byl realizován projekt Web (viz. Celosvětový web) vyvinutý T. Berners Lee. 6.6.2012 - významný den v historii internetu: hlavní poskytovatelé internetu, výrobci zařízení pro počítačové sítě a webové společnosti začaly používat protokol IPv6 (spolu s protokolem IPv4), čímž prakticky vyřešily problém nedostatku IP adres (viz Internet). Vysokému tempu rozvoje internetu napomáhá skutečnost, že od jeho vzniku si odborníci zabývající se vědeckými a technickými úkoly budování internetu bez prodlení vyměňují nápady a řešení využívající jeho schopnosti. Internet se stal infrastrukturní platformou pro prostředí člověk-stroj pro řešení problémů. Slouží jako komunikační infrastruktura E-mailem, web, vyhledávače, Internetová telefonie(IP-telefonie) a další internetové služby využívané při informatizaci školství, vědy, ekonomiky, veřejné správy a dalších činností. Elektronické služby vytvořené na bázi internetu umožnily úspěšné fungování různých komerčních i nekomerčních internetových subjektů: internetové obchody, sociální sítě [Facebook (Facebook), VKontakte, Twitter (Twitter) atd.], vyhledávače [Google (Google), Yandex (Yandex) atd.], encyklopedické webové zdroje [Wikipedie (Wikipedie), Webopedie atd.], elektronické knihovny [Světová digitální knihovna (Světová digitální knihovna), Vědecká elektronická knihovna eLibrary atd.], firemní a vládní informační portály atd.

Od roku 2000 intenzivně roste počet internetových řešení - Smart House, Smart Grid atd., ztělesňující koncept internetu věcí. Úspěšně se rozvíjejí řešení M2M (M2M - Machine-to-Machine) založená na informačních technologiích interakce stroj-stroj a určená pro sledování teplotních čidel, elektroměrů, vodoměrů atd.; sledování polohy pohybujících se objektů na základě systémů GLONASS a GPS (viz. Satelitní polohovací systém); řízení přístupu k chráněným objektům atd.

Oficiální registrace informatiky v SSSR. Informatika byla oficiálně formalizována v SSSR v roce 1983, kdy bylo oddělení informatiky, počítačového inženýrství a automatizace vytvořeno jako součást Akademie věd SSSR. Zahrnoval Ústav problémů informatiky Akademie věd SSSR, založený ve stejném roce, stejně jako Ústav aplikované matematiky Akademie věd SSSR, Výpočetní centrum Akademie věd SSSR, Ústav pro přenos informací Problémy Akademie věd SSSR a řady dalších ústavů. V první fázi byl za hlavní považován výzkum v oblasti hardwaru a softwaru pro hromadné výpočty a systémů na nich založených. Získané výsledky se měly stát základem pro vytvoření rodiny domácích osobních počítačů (PC) a jejich aplikace pro informatizaci vědeckých, vzdělávacích a dalších relevantních činností.

Problémy a vyhlídky

Metodická podpora pro budování osobního s-prostředí. V následujících letech bude jednou z aktuálních oblastí metodické podpory zlepšování s-prostředí spojena tvorba personalizovaných systémů pro řešení problémů, jejichž hardware je umístěn ve výbavě uživatele. Rychlosti pokročilých bezdrátových technologií jsou již dostatečné k vyřešení mnoha problémů založených na internetových službách. Očekává se, že do roku 2025 dosáhne rychlost a rozšířenost bezdrátových komunikačních technologií úrovně, při které bude část dnešních drátových rozhraní nahrazena bezdrátovými. Snížení cen za internetové služby také přispěje k podpoře technologií pro personalizaci s-prostředí uživatele. Aktuální problémy spojené s personalizací s-prostředí jsou: vytvoření pokročilejších symbolických a kódovacích systémů; hardwarově-softwarová konverze zvukových a hmatových zpráv zasílaných osobou do grafiky, představované kompozicí textu, hypertextu, speciálních znaků a obrázků; technologické vylepšení a sjednocení bezdrátových rozhraní [především video rozhraní (výstup dle volby uživatele: na speciální brýle, obrazovky monitorů, TV nebo jiné výstupní video zařízení)].

Metodická podpora budování osobního s-prostředí by měla vycházet z výsledků výzkumu v oblasti umělé inteligence zaměřeného na vybudování nikoli strojového simulátoru lidské inteligence, ale inteligentního partnera ovládaného člověkem. Vývoj technologií pro budování osobního s-prostředí zahrnuje zdokonalování metodik pro distanční vzdělávání, interakci atd.

Seznam článků

1. Měření informací - abecední přístup

2. Měření informací - smysluplný přístup

3. Informační procesy

4. Informace

5. Kybernetika

6. Kódování informací

7. Zpracování informací

8. Přenos informací

9. Reprezentace čísel

10. Číselné soustavy

11. Ukládání informací

Hlavními předměty studia vědy informatiky jsou informace a informační procesy. Informatika jako samostatná věda vznikla v polovině 20. století, ale vědecký zájem o informace a výzkum v této oblasti se objevil již dříve.

Na počátku dvacátého století se aktivně rozvíjely technické komunikační prostředky (telefon, telegraf, rádio).
V tomto ohledu se objevuje vědecký směr „Teorie komunikace“. Jeho vývoj dal vzniknout teorii kódování a teorii informace, jejímž zakladatelem byl americký vědec C. Shannon. Informační teorie problém vyřešila Měření informace přenášených komunikačními kanály. Existují dva přístupy k měření informací: smysluplný a abecední.

Nejdůležitějším úkolem teorie komunikace je boj proti ztrátě informací v kanálech přenosu dat. V průběhu řešení tohoto problému vznikla teorie kódování , v rámci kterého byly vynalezeny způsoby prezentace informací, které umožňovaly předat obsah zprávy adresátovi bez zkreslení i za přítomnosti ztrát v přenášeném kódu. Tyto vědecké výsledky mají velký význam i dnes, kdy objem informačních toků v technických komunikačních kanálech vzrostl o mnoho řádů.

Předchůdcem moderní informatiky byla věda „Kybernetika“, založená pracemi N. Wienera koncem 40. – začátkem 50. let. V kybernetice došlo k prohloubení pojmu informace, bylo určeno místo informací v řídicích systémech v živých organismech, v sociálních a technických systémech. Kybernetika prozkoumala principy řízení programů. Kybernetika, která vznikla současně s příchodem prvních počítačů, položila vědecké základy jak pro jejich konstruktivní vývoj, tak pro četné aplikace.

EVM (počítač) - automatické zařízení určené k řešení informačních problémů implementací informačních procesů: úložný prostor, zpracovává se a přenos informací. Popis základních principů a zákonitostí informačních procesů rovněž odkazuje na teoretické základy informatiky.

Počítač nepracuje s obsahem informací, které může vnímat jen člověk, ale s daty představujícími informace. Proto je nejdůležitějším úkolem výpočetní techniky prezentace informací ve formě údajů vhodných pro jejich zpracování. Data a programy jsou kódovány v binární formě. Zpracování jakéhokoli typu dat v počítači se redukuje na výpočty s binárními čísly. Proto se výpočetní technice také říká digitální. Pojem číselné soustavy, o reprezentace čísel v počítači patří k základním pojmům informatiky.

Pojem „jazyk“ pochází z lingvistiky. Jazyk - tohle je systém symbolické reprezentace informací sloužících k jejich ukládání a přenosu. Pojem jazyka je jedním ze základních pojmů informatiky, protože data i programy v počítači jsou reprezentovány jako symbolické struktury. Komunikační jazyk mezi počítačem a člověkem se stále více přibližuje formám přirozeného jazyka.

Teorie algoritmů patří k základním základům informatiky. pojem algoritmus uvedeno v článku „Zpracování informací“. Tomuto tématu se podrobně věnuje pátý oddíl encyklopedie.

1. Měření informací. Abecední přístup

K měření se používá abecední přístup množství informací v textu reprezentovaném jako sekvence znaků nějaké abecedy. Tento přístup nesouvisí s obsahem textu. Množství informací se v tomto případě nazývá informační objem textu, která je úměrná velikosti textu – počtu znaků, ze kterých se text skládá. Někdy se tento přístup k měření informací nazývá volumetrický přístup.

Každý znak textu nese určité množství informací. Je nazýván symbol informační váha. Informační objem textu se tedy rovná součtu informačních vah všech znaků, které text tvoří.

Zde se předpokládá, že text je po sobě jdoucí řetězec očíslovaných znaků. Ve vzorci (1) i 1 označuje informační váhu prvního znaku textu, i 2 - informační váha druhého znaku textu atd.; K- velikost textu, tzn. celkový počet znaků v textu.

Celá sada různých znaků používaných k psaní textů se nazývá abecedně. Velikost abecedy je celé číslo tzv síla abecedy. Je třeba mít na paměti, že abeceda obsahuje nejen písmena určitého jazyka, ale všechny ostatní znaky, které lze v textu použít: čísla, interpunkční znaménka, různé závorky, mezery atd.

Stanovení informačních vah symbolů může probíhat ve dvou aproximacích:

1) za předpokladu stejné pravděpodobnosti (stejné četnosti výskytu) libovolného znaku v textu;

2) zohlednění rozdílné pravděpodobnosti (různé četnosti výskytu) různých znaků v textu.

Aproximace stejné pravděpodobnosti znaků v textu

Pokud předpokládáme, že se všechny znaky abecedy v jakémkoli textu objevují se stejnou frekvencí, pak bude informační váha všech znaků stejná. Nechat N- síla abecedy. Potom je podíl libovolného znaku v textu 1/ Nčást textu. Podle definice pravděpodobnosti (srov. „Měření informací. Obsahový přístup“) tato hodnota je rovna pravděpodobnosti výskytu znaku na každé pozici textu:

Podle vzorce K. Shannona (viz. „Měření informací. Obsahový přístup“), množství informací, které symbol nese, se vypočítá takto:

i = log2(1/ p) = log2 N(bit) (2)

Proto informační váha symbolu ( i) a mohutnost abecedy ( N) jsou propojeny Hartleyho vzorcem (viz „ Měření informací. Obsahový přístup“ )

2 i = N.

Znalost informační váhy jednoho znaku ( i) a velikost textu vyjádřená jako počet znaků ( K), můžete vypočítat informační objem textu pomocí vzorce:

já= K · i (3)

Tento vzorec je konkrétní verzí vzorce (1) v případě, kdy všechny symboly mají stejnou informační váhu.

Ze vzorce (2) vyplývá, že at N= 2 (binární abeceda) informační váha jednoho znaku je 1 bit.

Z hlediska abecedního přístupu k měření informací 1 bit -je informační váha znaku z binární abecedy.

Větší jednotka informací je byte.

1 bajt -je informační váha znaku z abecedy s mocninou 256.

Od 256 \u003d 2 8 pak spojení mezi bitem a bytem vyplývá z Hartleyho vzorce:

2 i = 256 = 2 8

Odtud: i= 8 bitů = 1 bajt

Pro znázornění textů uložených a zpracovávaných v počítači se nejčastěji používá abeceda s kapacitou 256 znaků. Tudíž,
1 znak takového textu "váží" 1 bajt.

Kromě bitu a bajtu se k měření informací používají také větší jednotky:

1 kB (kilobajt) = 2 10 bajtů = 1024 bajtů,

1 MB (megabajt) = 2 10 kB = 1024 kB,

1 GB (gigabajt) = 2 10 MB = 1 024 MB.

Aproximace různé pravděpodobnosti výskytu znaků v textu

Tato aproximace bere v úvahu, že v reálném textu se vyskytují různé znaky s různými frekvencemi. Z toho vyplývá, že pravděpodobnosti výskytu různých postav na určité pozici textu jsou různé a tudíž i jejich informační váhy jsou různé.

Statistická analýza ruských textů ukazuje, že četnost písmene „o“ je 0,09. To znamená, že na každých 100 znaků se písmeno „o“ vyskytuje v průměru 9krát. Stejné číslo označuje pravděpodobnost, že se písmeno „o“ objeví na určité pozici textu: p o = 0,09. Z toho vyplývá, že informační váha písmene „o“ v ruském textu je rovna:

Nejvzácnějším písmenem v textech je písmeno „f“. Jeho frekvence je 0,002. Odtud:

Z toho plyne kvalitativní závěr: informační váha vzácných písmen je větší než váha často se vyskytujících písmen.

Jak vypočítat informační objem textu s ohledem na různé informační váhy symbolů abecedy? To se provádí podle následujícího vzorce:

Tady N- velikost (moc) abecedy; n j- počet opakování čísla znaku j v textu; já j- informační váha čísla symbolu j.

Abecední přístup v kurzu informatiky při založení školy

V rámci informatiky na základní škole se seznamování studentů s abecedním přístupem k měření informací nejčastěji vyskytuje v kontextu počítačové reprezentace informací. Hlavní prohlášení zní takto:

Množství informací se měří velikostí binárního kódu, kterým je tato informace reprezentována.

Vzhledem k tomu, že jakýkoli druh informace je reprezentován v paměti počítače ve formě binárního kódu, je tato definice univerzální. Platí pro symbolické, číselné, grafické a zvukové informace.

Jedna postava ( vybít)nese binární kód 1trochu informací.

Při vysvětlování způsobu měření informačního objemu textu v základním kurzu informatiky je tato problematika odhalena prostřednictvím následujícího sledu pojmů: abeceda-velikost znakového binárního kódu-informační objem textu.

Logika uvažování se odvíjí od konkrétních příkladů k získání obecného pravidla. Nechť jsou v abecedě některého jazyka pouze 4 znaky. Označme je:, , , . Tyto symboly lze zakódovat pomocí čtyř dvoumístných binárních kódů: - 00, - 01, - 10, - 11. Zde jsou využity všechny možnosti umístění dvou znaků po dvou, jejichž počet je 2 2 = 4. A 4-znaková abeceda se rovná dvěma bitům.

Dalším speciálním případem je 8znaková abeceda, jejíž každý znak může být zakódován 3bitovým binárním kódem, protože počet umístění dvou znaků ve skupinách po 3 je 2 3 = 8. Proto je informační váha znak z 8znakové abecedy má 3 bity. Atd.

Zobecněním konkrétních příkladů získáme obecné pravidlo: použití b- bitový binární kód, můžete zakódovat abecedu sestávající z N = 2 b- symboly.

Příklad 1. K psaní textu se používají pouze malá písmena ruské abecedy a k oddělení slov se používá „mezera“. Jaký je informační objem textu skládajícího se z 2000 znaků (jedna tištěná stránka)?

Řešení. V ruské abecedě je 33 písmen. Zmenšením o dvě písmena (například „ё“ a „й“) a zadáním znaku mezery získáme velmi vhodný počet znaků - 32. Pomocí aproximace stejné pravděpodobnosti znaků napíšeme Hartleyho vzorec:

2i= 32 = 2 5

Odtud: i= 5 bitů - informační váha každého znaku ruské abecedy. Potom se informační objem celého textu rovná:

I = 2000 5 = 10 000 bit

Příklad 2. Vypočítejte informační objem textu o velikosti 2000 znaků, v jehož záznamu je použita abeceda počítačové reprezentace textů s kapacitou 256.

Řešení. V této abecedě je informační váha každého znaku 1 bajt (8 bitů). Informační objem textu je tedy 2000 bajtů.

V praktických úlohách na toto téma je důležité rozvíjet dovednosti žáků v převodu množství informací na různé jednotky: bity - bajty - kilobajty - megabajty - gigabajty. Pokud přepočteme informační objem textu z příkladu 2 na kilobajty, dostaneme:

2000 bajtů = 2000/1024 1,9531 kB

Příklad 3. Objem zprávy obsahující 2048 znaků byl 1/512 megabajtu. Jaká je velikost abecedy, kterou je zpráva napsána?

Řešení. Převedeme informační objem zprávy z megabajtů na bity. Za tímto účelem vynásobíme tuto hodnotu dvakrát 1024 (dostaneme bajty) a jednou 8:

I = 1/512 1024 1024 8 = 16384 bitů.

Protože toto množství informací nese 1024 znaků ( Na), pak jeden znak odpovídá:

i = já/K= 16 384/1024 = 16 bitů.

Z toho vyplývá, že velikost (mocniny) použité abecedy je 2 16 = 65 536 znaků.

Objemový přístup v kurzu informatiky na střední škole

Studiem informatiky v ročnících 10-11 na úrovni základního všeobecného vzdělání je možné ponechat znalosti studentů o objemovém přístupu k měření informací na stejné úrovni, jak je popsáno výše, tzn. v kontextu množství binárního počítačového kódu.

Při studiu informatiky na úrovni profilu je třeba objemový přístup posuzovat z obecnějších matematických pozic s využitím představ o četnosti znaků v textu, o pravděpodobností a vztahu pravděpodobností s informačními váhami symbolů.

Znalost této problematiky je důležitá pro hlubší pochopení rozdílu v používání jednotného a nejednotného binárního kódování (viz. "Kódování informací"), abyste pochopili některé techniky komprese dat (viz. "Komprese dat") a kryptografické algoritmy (viz "kryptografie" ).

Příklad 4. V abecedě kmene MUMU jsou pouze 4 písmena (A, U, M, K), jedno interpunkční znaménko (tečka) a k oddělení slov se používá mezera. Bylo spočítáno, že populární román "Mumuka" obsahuje pouze 10 000 znaků, z toho: písmena A - 4000, písmena U - 1000, písmena M - 2000, písmena K - 1500, tečky - 500, mezery - 1000. Kolik informací obsahuje rezervovat?

Řešení. Vzhledem k tomu, že objem knihy je poměrně velký, lze předpokládat, že četnost výskytu v textu každého ze symbolů abecedy z něj vypočítaná je typická pro jakýkoli text v jazyce MUMU. Spočítejme si četnost výskytu každého znaku v celém textu knihy (tedy pravděpodobnost) a informační váhy znaků

Celkové množství informací v knize se vypočítá jako součet součinů informační váhy každého symbolu počtem opakování tohoto symbolu v knize:

2. Měření informací. Obsahový přístup

1) člověk obdrží zprávu o nějaké události; zatímco je předem známo nejistota poznání osobu o očekávané události. Nejistotu znalostí lze vyjádřit buď počtem možných variant události, nebo pravděpodobností očekávaných variant události;

2) v důsledku přijetí zprávy je odstraněna nejistota poznání: z určitého možného počtu možností byla vybrána jedna;

3) vzorec vypočítá množství informací v přijaté zprávě, vyjádřené v bitech.

Vzorec použitý k výpočtu množství informací závisí na situacích, které mohou být dvě:

1. Všechny možné varianty události jsou stejně pravděpodobné. Jejich počet je konečný a rovný N.

2. Pravděpodobnosti ( p) možné varianty akce jsou různé a jsou předem známy:

(pi), i = 1.. N. Tady je pořád N- počet možných variant akce.

Neuvěřitelné události. Pokud je označeno i množství informací ve zprávě, které jeden z N ekvipravděpodobné události, pak množství i a N jsou propojeny Hartleyho vzorcem:

2i=N (1)

Hodnota i měřeno v bitech. Z toho plyne závěr:

1 bit je množství informací ve zprávě o jedné ze dvou stejně pravděpodobných událostí.

Hartleyho vzorec je exponenciální rovnice. Pokud i je neznámá veličina, pak řešení rovnice (1) bude:

i = log 2 N (2)

Vzorce (1) a (2) jsou navzájem shodné. Někdy se v literatuře Hartleyův vzorec nazývá (2).

Příklad 1. Kolik informací obsahuje zpráva, že piková dáma byla odebrána z balíčku karet?

V balíčku je 32 karet. V zamíchaném balíčku je ztráta jakékoli karty stejně pravděpodobnou událostí. Pokud i- množství informací ve zprávě, že konkrétní karta padla (například piková dáma), pak z Hartleyho rovnice:

2 i = 32 = 2 5

Odtud: i= 5 bitů.

Příklad 2. Kolik informací obsahuje zpráva o hodu obličejem s číslem 3 na šestistěnné kostce?

Vzhledem k tomu, že ztrátu jakékoli tváře považujeme za stejně pravděpodobnou událost, napíšeme Hartleyho vzorec: 2 i= 6. Proto: i= log26 = 2,58496 bit.

Nepravděpodobné události (pravděpodobnostní přístup)

Pokud je pravděpodobnost nějaké události p, a i(bit) je množství informací ve zprávě, že k této události došlo, pak tyto hodnoty souvisí podle vzorce:

2 i = 1/p (3)

Řešení exponenciální rovnice (3) vzhledem k i, dostaneme:

i = log 2 (1/ p) (4)

Vzorec (4) navrhl K. Shannon, proto se nazývá Shannonův vzorec.

Diskuse o vztahu mezi množstvím informací ve zprávě a jejím obsahem může probíhat na různých úrovních hloubky.

Kvalitativní přístup

Kvalitativní přístup, kterou lze využít na úrovni propedeutiky základního kurzu informatiky (5.–7. ročník) nebo v základním kurzu (8.–9. ročník).

Na této úrovni studia se diskutuje o následujícím řetězci pojmů: informace - zpráva - informativnost sdělení.

originální balení: informace- to jsou znalosti lidí, které přijímají z různých zpráv. Další otázka zní: co je to zpráva? Zpráva- jedná se o informační tok (datový tok), který se v procesu přenosu informace dostává k subjektu, který je přijímá. Poselstvím je jak řeč, kterou posloucháme (rozhlasová zpráva, výklad učitele), tak vizuální obrazy, které vnímáme (film v televizi, semafor), a text knihy, kterou čteme atd.

otázka o informativní zpráva Měl bych diskutovat o příkladech nabízených učitelem a studenty. Pravidlo: informativnízavolejmezpráva, která doplňuje lidské vědění, tzn. nese pro něj informace. Pro různé lidi se může stejné sdělení z hlediska jeho informativnosti lišit. Pokud jsou informace „staré“, tzn. člověk to již ví, nebo obsah sdělení člověku není jasný, pak pro něj toto sdělení není informativní. Informativní je zpráva, která obsahuje nové a srozumitelné inteligence.

Příklady neinformativních sdělení pro žáka 8. ročníku:

1) „Hlavní město Francie – Paříž“ (není nové);

2) „Koloidní chemie studuje disperzní stavy systémů s vysokým stupněm fragmentace“ (není jasné).

Příklad informativní zprávy (pro ty, kteří to nevěděli): „Eiffelova věž má výšku 300 metrů a váží 9000 tun.“

Zavedení pojmu „informativnost sdělení“ je prvním přístupem ke studiu problematiky měření informace v rámci obsahového pojetí. Pokud sdělení není pro člověka informativní, pak se množství informací v něm z pohledu tohoto člověka rovná nule. Množství informací v informativní zprávě je větší než nula.

Kvantitativní přístup v aproximaci ekvipravděpodobnosti

Tento přístup lze studovat buď v pokročilé verzi základního kurzu na základní škole, nebo při studiu informatiky v 10.–11. ročníku na základní úrovni.

Zvažuje se následující řetězec pojmů: ekvipravděpodobné události - znalostní nejistota - bit jako jednotka informace - Hartleyho vzorec - řešení exponenciální rovnice pro N rovné celočíselným mocninám dvou.

Odhalení konceptu ekvipravděpodobnost, je třeba stavět na intuitivní reprezentaci dětí a doložit ji příklady. Události jsou stejně pravděpodobnépokud žádný z nich nemá výhodu nad ostatními.

Po zavedení konkrétní definice bitu, která byla uvedena výše, by měla být zobecněna:

Zpráva, která snižuje nejistotu znalostí o faktor 2, nese 1 bitinformace.

Tuto definici podporují příklady zpráv o jedné události ze čtyř (2 bity), z osmi (3 bity) a tak dále.

Na této úrovni nemůžete diskutovat o možnostech hodnot N, nerovnající se celočíselným mocninám dvou, abychom nenarazili na problém počítání logaritmů, které ještě nebyly v matematice studovány. Pokud mají děti otázky, například: „Kolik informací obsahuje zpráva o výsledku házení šestistěnnou kostkou“, lze vysvětlení postavit následovně. Z Hartleyho rovnice: 2 i= 6. Od 2. 2< 6 < 2 3 , следовательно, 2 < i < 3. Затем сообщить более точное значение (с точностью до пяти знаков после запятой), что i= 2,58496 bitů. Všimněte si, že s tímto přístupem lze množství informace vyjádřit jako zlomkovou hodnotu.

Pravděpodobnostní přístup k měření informací

Lze jej studovat v 10.–11. ročníku v rámci všeobecně vzdělávacího kurzu na specializované úrovni nebo ve volitelném kurzu matematických základů informatiky. Zde je třeba zavést matematicky správnou definici pravděpodobnosti. Dále by studenti měli znát logaritmickou funkci a její vlastnosti, umět řešit exponenciální rovnice.

Při představení pojmu pravděpodobnost je třeba uvést, že pravděpodobnost události je hodnota, která může nabývat hodnot od nuly do jedné. Pravděpodobnost nemožné události je nulová(například: „zítra slunce nevystoupí nad obzor“), pravděpodobnost určité události je rovna jedné(například: „Zítra slunce vyjde nad obzor“).

Následující ustanovení: pravděpodobnost nějaké události se zjišťuje vícenásobným pozorováním (měřením, zkouškami). Taková měření se nazývají statistická. A čím více měření se provádí, tím přesněji se určuje pravděpodobnost události.

Matematická definice pravděpodobnosti je: pravděpodobnostse rovná poměru počtu výsledků, které upřednostňují tuto událost, k celkovému počtu stejně možných výsledků.

Příklad 3. Na zastávce zastavují dvě autobusové linky: č. 5 a č. 7. Žák dostane za úkol: určit, kolik informací obsahuje zpráva, že autobus č. 5 se přiblížil k zastávce a kolik informace je ve zprávě, že autobus č. 5 se přiblížil k 7.

Student provedl výzkum. Za celý pracovní den spočítal, že se autobusy k zastávce přiblížily 100x. Z toho autobus číslo 5 se přiblížil 25krát a autobus číslo 7 se přiblížil 75. Za předpokladu, že autobusy jezdí se stejnou frekvencí i v jiné dny, student vypočítal pravděpodobnost autobusu číslo 5 na zastávce: p 5 = 25/100 = 1/4 a pravděpodobnost spawnování autobusu č. 7 je: p 7 = 75/100 = 3/4.

Množství informací ve zprávě o autobusu číslo 5 je tedy: i 5 = log 2 4 = 2 bity. Množství informací ve zprávě o autobusu číslo 7 je:

i 7 \u003d log 2 (4/3) \u003d log 2 4 - log 2 3 \u003d 2 - 1,58496 \u003d 0,41504 bit.

Všimněte si následujícího kvalitativního výstupu: čím nižší je pravděpodobnost události, tím větší je množství informací ve zprávě o ní. Množství informací o určité události je nulové. Například zpráva „Zítra ráno přijde“ je spolehlivá a její pravděpodobnost je rovna jedné. Ze vzorce (3) vyplývá: 2 i= 1/1 = 1. Proto i= 0 bit.

Hartleyho vzorec (1) je speciální případ vzorce (3). Pokud je k dispozici N stejně pravděpodobné události (výsledek hodu mincí, kostkou atd.), pak se pravděpodobnost každé možné varianty rovná p = 1/N. Dosazením do (3) opět získáme Hartleyho vzorec: 2 i = N. Pokud by v příkladu 3 autobusy č. 5 a č. 7 zastavily 100krát, každý 50krát, pak by se pravděpodobnost, že se každý z nich objeví, rovnala 1/2. Množství informací ve zprávě o příjezdu každého autobusu je tedy i= log 2 2 = 1 bit. Došli jsme ke známé variantě vypovídací hodnoty sdělení o jedné ze dvou stejně pravděpodobných událostí.

Příklad 4. Zvažte jinou verzi problému sběrnice. Na zastávce staví autobusy č. 5 a 7. Hlášení, že autobus č. 5 dojel na zastávku, obsahuje 4 bity informace. Pravděpodobnost, že se na zastávce objeví autobus číslo 7, je dvakrát menší než pravděpodobnost, že se objeví autobus číslo 5. Kolik bitů informace nese zpráva o autobusu číslo 7, který se objeví na zastávce?

Stav problému zapíšeme v následujícím tvaru:

i 5 = 4 bity, p 5 = 2 p 7

Připomeňte si vztah mezi pravděpodobností a množstvím informace: 2 i = 1/p

Odtud: p = 2 –i

Dosazením do rovnosti z podmínky problému dostaneme:

Ze získaného výsledku vyplývá závěr: 2násobné snížení pravděpodobnosti události zvyšuje informační obsah zprávy o ní o 1 bit. Obrácené pravidlo je také zřejmé: dvojnásobné zvýšení pravděpodobnosti události snižuje informační obsah zprávy o ní o 1 bit. Se znalostí těchto pravidel by mohl být předchozí problém vyřešen „v mysli“.

3. Informační procesy

Předmětem studia vědy informatiky je informace a informační procesy. Protože neexistuje jediná obecně uznávaná definice informace (srov. "Informace"), nepanuje jednota ani ve výkladu pojmu „informační procesy“.

Přistupme k chápání tohoto pojmu z terminologické pozice. Slovo proces znamená nějaká událost probíhající v čase: soudní spory, výrobní proces, vzdělávací proces, proces růstu živých organismů, proces rafinace ropy, proces spalování paliva, proces letu kosmické lodi atd. Každý proces je s nějakým spojen akce prováděné člověkem, přírodními silami, technickými zařízeními i v důsledku jejich vzájemného působení.

Každý proces má předmět vlivu Klíčová slova: obžalovaný, studenti, ropa, palivo, vesmírná loď. Pokud je proces spojen s cílevědomou činností osoby, lze takovou osobu povolat vykonavatel procesu: soudce, učitel, kosmonaut. Pokud se proces provádí pomocí automatického zařízení, pak je vykonavatelem procesu: chemický reaktor, automatická vesmírná stanice.

Pochopitelně v informačních procesech předmětem vlivu jsou informace. V učebnici S.A. Bešenková, E.A. Rakitina uvádí následující definici: „V nejobecnější podobě je informační proces definován jako soubor po sobě jdoucích akcí (operací) prováděných na informacích (ve formě dat, informací, faktů, myšlenek, hypotéz, teorií atd.) získat jakýkoli výsledek (úspěchy). cíle)“.

Další analýza pojmu „informační procesy“ závisí na přístupu k pojmu informace, na odpovědi na otázku: „Co je to informace?“. Pokud přijmete atributivní pohled na informace (srov. "Informace"), pak je třeba uznat, že informační procesy probíhají jak v živé, tak v neživé přírodě. Například v důsledku fyzikální interakce mezi Zemí a Sluncem, mezi elektrony a jádrem atomu, mezi oceánem a atmosférou. Z pozice funkční pojmové informační procesy probíhají v živých organismech (rostlinách, zvířatech) a v jejich interakci.

Z antropocentrický z pohledu vykonavatele informačních procesů je člověk. Informační procesy jsou funkcí lidského vědomí (myšlení, intelektu). Člověk je může provádět samostatně i pomocí jím vytvořených nástrojů informační činnosti.

Jakákoli, libovolně složitá informační činnost člověka je redukována na tři hlavní typy akcí s informacemi: ukládání, příjem / přenos, zpracování. Obvykle místo „příjem-přenos“ jednoduše říkají „přenos“, přičemž tento proces chápou jako dvousměrný: přenos od zdroje k přijímači (synonymum „přeprava“).

Ukládání, přenos a zpracování informací jsou hlavní typy informačních procesů.

Realizace těchto akcí s informacemi je spojena s jejich prezentací ve formě dat. K ukládání, zpracování a přenosu se používají všechny druhy nástrojů lidské informační činnosti (například: papír a pero, technické komunikační kanály, výpočetní zařízení atd.). data.

Pokud analyzujeme činnost jakékoli organizace (personální oddělení podniku, účetnictví, vědecká laboratoř), která pracuje s informacemi „po staru“, bez použití počítačů, pak jsou zapotřebí tři druhy prostředků k zajištění jejího aktivity:

Papír a psací potřeby (pera, psací stroje, kreslící potřeby) pro fixaci informací za účelem uchování;

Komunikační zařízení (kurýři, telefony, pošta) pro příjem a přenos informací;

Výpočetní nástroje (účty, kalkulačky) pro zpracování informací.

Všechny tyto typy informačních činností jsou v dnešní době prováděny pomocí výpočetní techniky: data jsou ukládána na digitální média, přenos probíhá pomocí elektronické pošty a dalších služeb počítačové sítě, výpočty a další druhy zpracování se provádějí na počítači.

Složení hlavních zařízení počítače je určeno právě tím, že je počítač určen k provádění úložný prostor, zpracovává se a přenos dat. K tomu zahrnuje paměť, procesor, interní kanály a externí vstupní/výstupní zařízení (viz. "Počítač").

Aby se terminologicky oddělily procesy práce s informacemi, které se vyskytují v lidské mysli, a procesy práce s daty, které se vyskytují v počítačových systémech, A.Ya. Friedland navrhuje nazývat je jinak: první - informační procesy, druhý - informační procesy.

Jiný přístup k interpretaci informačních procesů nabízí kybernetika. Informační procesy se vyskytují v různých řídicích systémech, které probíhají ve volné přírodě, v lidském těle, v sociálních systémech, v technických systémech (včetně počítače). Například kybernetický přístup se uplatňuje v neurofyziologii (srov. "Informace"), kde řízení fyziologických procesů v těle zvířete a člověka, probíhající na nevědomé úrovni, je považováno za informační proces. V neuronech (mozkových buňkách) uloženy a zpracováno informace jsou přenášeny nervovými vlákny přenos informace ve formě signálů elektrochemické povahy. Genetika prokázala tuto dědičnou informaci uloženy v molekulách DNA, které tvoří jádra živých buněk. Určuje program pro vývoj organismu (t.j. řídí tento proces), který se realizuje na nevědomé úrovni.

Informační procesy jsou tak v kybernetické interpretaci redukovány na ukládání, přenos a zpracování informací prezentovaných ve formě signálů, kódů různé povahy.

Představy o informačních procesech mají v jakékoli fázi studia informatiky ve škole systematizující metodickou funkci. Studiem zařízení počítače by studenti měli jasně porozumět tomu, jaká zařízení se používají k ukládání, zpracování a přenosu dat. Při studiu programování by studenti měli dbát na to, aby program pracoval s daty uloženými v paměti počítače (jako program samotný), že instrukce programu určují akce procesoru pro zpracování dat a činnost vstupně-výstupních zařízení pro příjem a přenos dat. Při zvládnutí informačních technologií je třeba věnovat pozornost skutečnosti, že tyto technologie jsou také zaměřeny na ukládání, zpracování a přenos informací.

Viz články " Datové úložiště”, “Zpracování dat”, “Přenos informací” 2.

4. Informace

Původ slova "informace"

Slovo „informace“ pochází z latiny informace, což se překládá jako objasnění, prezentace. Ve výkladovém slovníku V.I. Dahl nemá slovo „informace“. Termín „informace“ se v ruské řeči začal používat od poloviny dvacátého století.

Pojem informace vděčí za své rozšíření do největší míry dvěma vědeckým oblastem: teorie komunikace a kybernetika. Výsledkem rozvoje teorie komunikace byla informační teorie založil Claude Shannon. K. Shannon však neuvedl definici informace, zároveň definující množství informací. Teorie informace se věnuje řešení problému měření informace.

Ve vědě kybernetika založil Norbert Wiener, pojem informace je ústřední (srov. "Kybernetika" 2). Obecně se uznává, že to byl N. Wiener, kdo zavedl pojem informace do vědeckého využití. Přesto N. Wiener ve své první knize o kybernetice informace nedefinuje. “ Informace jsou informace, nikoli hmota nebo energie“ napsal Wiener. Pojem informace je tak na jedné straně protikladem k pojmům hmota a energie, na druhé straně je s těmito pojmy z hlediska jejich obecnosti a zásaditosti postaven na roveň. Je tedy alespoň jasné, že informace je něco, co nelze připsat hmotě ani energii.

Informace ve filozofii

Filosofická věda se zabývá chápáním informace jako základního pojmu. Podle jednoho z filozofických konceptů informace je vlastnost všeho, všechny hmotné předměty světa. Tento pojem informace se nazývá atributivní (informace je atributem všech hmotných objektů). Informace ve světě vznikly společně s Vesmírem. V tomto smyslu informace je mírou uspořádanosti, strukturovanosti jakéhokoli hmotného systému. Procesy vývoje světa od počátečního chaosu, který přišel po „Velkém třesku“ až po vznik anorganických systémů, pak organických (živých) systémů jsou spojeny s nárůstem informačního obsahu. Tento obsah je objektivní, nezávislý na lidském vědomí. Kus uhlí obsahuje informace o událostech, které se odehrály v dávných dobách. Tyto informace však může získat pouze zvídavá mysl.

Další filozofický koncept informace je tzv funkční. Podle funkčního přístupu informace se objevily se vznikem života, neboť jsou spojeny s fungováním složitých samoorganizujících se systémů, mezi které patří živé organismy a lidská společnost. Můžete také říci toto: informace je atribut vlastní pouze živé přírodě. To je jeden z podstatných rysů, které oddělují živé od neživé v přírodě.

Třetím filozofickým konceptem informace je antropocentrický, podle kterého informace existuje pouze v lidském vědomí, v lidském vnímání. Informační činnost je vlastní pouze člověku, vyskytuje se v sociálních systémech. Vytvářením informačních technologií si člověk vytváří nástroje pro svou informační činnost.

Můžeme říci, že používání pojmu „informace“ v každodenním životě se vyskytuje v antropocentrickém kontextu. Pro každého z nás je přirozené vnímat informace jako zprávy vyměňované mezi lidmi. Například masová média – masmédia jsou určena k šíření zpráv, zpráv mezi obyvatelstvem.

Informace v biologii

Ve 20. století prostupuje pojem informace vědou všude. Informační procesy v živé přírodě studuje biologie. Neurofyziologie (část biologie) studuje mechanismy nervové činnosti zvířat a lidí. Tato věda vytváří model informačních procesů probíhajících v těle. Informace přicházející zvenčí se přeměňují na signály elektrochemické povahy, které jsou přenášeny ze smyslových orgánů podél nervových vláken do neuronů (nervových buněk) mozku. Mozek předává řídicí informace ve formě signálů stejné povahy do svalových tkání, čímž ovládá orgány pohybu. Popsaný mechanismus je v dobré shodě s kybernetickým modelem N. Wienera (viz. "Kybernetika" 2).

V jiné biologické vědě - genetice se používá koncept dědičné informace zakotvené ve struktuře molekul DNA přítomných v jádrech buněk živých organismů (rostlin, živočichů). Genetika prokázala, že tato struktura je jakýmsi kódem, který určuje fungování celého organismu: jeho růst, vývoj, patologie atd. Prostřednictvím molekul DNA se dědičná informace přenáší z generace na generaci.

Při studiu informatiky na základní škole (základní kurz) by se člověk neměl ponořit do složitosti problému zjišťování informací. Pojem informace je uveden ve smysluplném kontextu:

Informace - to je význam, obsah zpráv, které člověk přijímá z vnějšího světa prostřednictvím svých smyslů.

Pojem informace je odhalen prostřednictvím řetězce:

zpráva - význam - informace - znalost

Člověk vnímá zprávy pomocí svých smyslů (většinou zrakem a sluchem). Pokud člověk rozumí význam uzavřena ve zprávě, pak můžeme říci, že tato zpráva nese osobu informace. Například zpráva v neznámém jazyce neobsahuje informace pro danou osobu, ale zpráva v rodném jazyce je srozumitelná, tudíž informativní. Informace vnímané a uložené v paměti se doplňují znalost osoba. Náš znalost- jedná se o systematizovanou (související) informaci v naší paměti.

Při odhalování pojmu informace z hlediska smysluplného přístupu je třeba vycházet z intuitivních představ o informacích, které děti mají. Je vhodné vést rozhovor formou dialogu, klást žákům otázky, na které jsou schopni odpovědět. Otázky lze například pokládat v následujícím pořadí.

Řekněte nám, odkud čerpáte své informace?

Pravděpodobně uslyšíte zpět:

Z knih, rozhlasových a televizních pořadů .

Ráno jsem v rádiu slyšel předpověď počasí .

Učitel se chopí této odpovědi a vede studenty ke konečnému závěru:

Zpočátku jste tedy nevěděli, jaké bude počasí, ale po poslechu rádia jste to začali vědět. Proto, když jste obdrželi informace, získali jste nové znalosti!

Učitel tedy spolu se studenty dospívá k definici: informacepro člověka jsou to informace, které doplňují znalosti člověka, které získává z různých zdrojů. Dále na mnoha příkladech, které děti znají, by tato definice měla být opravena.

Po vytvoření spojení mezi informacemi a znalostmi lidí nevyhnutelně dojdeme k závěru, že informace jsou obsahem naší paměti, protože lidská paměť je prostředkem k uchovávání znalostí. Takové informace je rozumné nazývat interními, provozními informacemi, které člověk vlastní. Lidé si však informace ukládají nejen do své paměti, ale také do záznamů na papíře, na magnetických médiích apod. Takové informace lze nazvat vnější (ve vztahu k osobě). Aby ji člověk mohl použít (např. připravit pokrm podle receptu), musí si ji nejprve přečíst, tzn. převeďte jej do interní podoby a poté proveďte nějaké akce.

Otázka klasifikace znalostí (a potažmo informací) je velmi složitá. Ve vědě k tomu existují různé přístupy. Této problematice se věnují zejména specialisté v oblasti umělé inteligence. V rámci základního kurzu se stačí omezit na dělení znalostí na deklarativní a procesní. Popis deklarativní znalosti lze začít slovy: „Vím, že…“. Popis procesních znalostí – slovy: „Vím jak...“. Je snadné uvést příklady pro oba typy znalostí a vyzvat děti, aby vymýšlely vlastní příklady.

Učitel by si měl dobře uvědomovat propedeutický význam probírání těchto otázek pro budoucí seznámení žáků se zařízením a obsluhou počítače. Počítač má stejně jako člověk vnitřní – operační – paměť a vnější – dlouhodobou – paměť. Rozdělení znalostí na deklarativní a procedurální lze v budoucnu propojit s rozdělením počítačových informací na data - deklarativní informace a programy - procedurální informace. Využití didaktické metody analogie informační funkce člověka a počítače umožní studentům lépe pochopit podstatu zařízení a fungování počítače.

Na základě pozice „lidské znalosti jsou uložené informace“ učitel informuje žáky, že informace k člověku přenášejí i vůně, chutě a hmatové (hmatové) vjemy. Důvod je velmi jednoduchý: protože si pamatujeme známé vůně a chutě, poznáváme známé předměty dotykem, pak se tyto pocity ukládají do naší paměti, a proto jsou to informace. Z toho plyne závěr: s pomocí všech svých smyslů člověk přijímá informace z vnějšího světa.

Z věcného i metodologického hlediska je velmi důležité rozlišovat mezi významem pojmů „ informace" a " data”. K reprezentaci informace v jakémkoli znakovém systému(včetně těch používaných v počítačích) měl by být použit termín “data". ALE informace- tohle je význam obsažený v datech, vložený do nich osobou a srozumitelný pouze osobě.

Počítač pracuje s daty: přijímá vstupní data, zpracovává je a člověku předává výstupní data – výsledky. Sémantickou interpretaci dat provádí osoba. Přesto se v hovorové řeči v literatuře často říká a píše, že počítač uchovává, zpracovává, vysílá a přijímá informace. To platí v případě, že počítač není oddělen od osoby, protože je považován za nástroj, pomocí kterého osoba provádí informační procesy.

5. Kybernetika

Slovo „kybernetika“ je řeckého původu a doslova znamená umění ovládat.

Ve IV století před naším letopočtem. ve spisech Platóna byl tento termín používán k označení managementu v obecném smyslu. V 19. století A. Ampère navrhl nazývat kybernetiku vědou o řízení lidské společnosti.

V moderním pojetí kybernetika- věda, která studuje obecné zákony řízení a vztahů v organizovaných systémech (stroje, živé organismy, ve společnosti).

Vznik kybernetiky jako samostatné vědy je spojen s vydáním knih amerického vědce Norberta Wienera „Kybernetika nebo řízení a komunikace ve zvířatech a strojích“ v roce 1948 a „Kybernetika a společnost“ v roce 1954.

Hlavním vědeckým objevem kybernetiky bylo odůvodnění jednota zákonů řízení v přírodních a umělých systémech. K tomuto závěru dospěl N. Wiener vybudováním informačního modelu procesů řízení.

Norbert Wiener (1894–1964), USA

Podobné schéma bylo známé v teorii automatického řízení. Wiener jej zobecnil na všechny typy systémů, abstrahoval od konkrétních komunikačních mechanismů, přičemž toto spojení považoval za informační.

Schéma kontroly zpětné vazby

Přímý komunikační kanál přenáší řídící informace - řídící příkazy. Zpětnovazební kanál přenáší informace o stavu řízeného objektu, o jeho reakci na řídící akci a také o stavu vnějšího prostředí, což je často významný faktor řízení.

Kybernetika rozvíjí koncept informace jako obsahu signálů přenášených komunikačními kanály. Kybernetika rozvíjí koncept algoritmu jako řídicí informace, kterou musí mít řídicí objekt, aby mohl vykonávat svou práci.

Ke vzniku kybernetiky dochází současně se vznikem elektronických počítačů. Propojení počítačů a kybernetiky je tak těsné, že tyto pojmy byly v 50. letech často identifikovány. Počítače se nazývaly kybernetické stroje.

Spojení mezi počítači a kybernetikou existuje ve dvou aspektech. Za prvé, počítač je samořízený automat, ve kterém roli manažera hraje řídicí zařízení, které je součástí procesoru, a všechna ostatní zařízení jsou řídicími objekty. Přímá a zpětnovazební komunikace probíhá prostřednictvím informačních kanálů a algoritmus je prezentován ve formě programu ve strojovém jazyce (jazyk „srozumitelný“ procesoru) uloženého v paměti počítače.

Za druhé, s vynálezem počítače se otevřela vyhlídka na použití stroje jako řídicího objektu v různých systémech. Je možné vytvářet složité systémy s programovým řízením, přenášet mnoho druhů lidské činnosti na automatická zařízení.

Rozvoj linie „kybernetika – počítače“ vedl v 60. letech 20. století ke vzniku vědy informatika s rozvinutějším systémem pojmů souvisejících se studiem informací a informačních procesů.

V současné době nabývají obecná ustanovení teoretické kybernetiky ve větší míře filozofického významu. Současně se aktivně rozvíjejí aplikované oblasti kybernetiky související se studiem a tvorbou řídicích systémů v různých předmětových oblastech: technická kybernetika, biomedicínská kybernetika, ekonomická kybernetika. S rozvojem počítačových výukových systémů lze hovořit o vzniku pedagogické kybernetiky.

Existují různé způsoby, jak zařadit otázky kybernetiky do obecného vzdělávacího kurzu. Jeden způsob je přes linii algoritmizace. Algoritmus považován za řídicí informace v kybernetickém modelu řídicího systému. V této souvislosti se odkrývá téma kybernetiky.

Další cestou je zařadit téma kybernetiky do smysluplné linie modelování. Revizí proces řízení jako komplexní informační proces dává představu Schéma N. Wienera jak modely takového procesu. Ve verzi vzdělávacího standardu pro základní školu (2004) je toto téma přítomno v kontextu modelování: „kybernetický model procesů řízení“.

V díle A.A. Kuzněcovová, S.A. Beshenkova et al. „Kontinuální kurz informatiky“ pojmenovali tři hlavní oblasti školního kurzu informatiky: informační modelování, informační procesy a informační základny managementu. Obsahové řádky jsou detaily hlavních směrů. Kybernetickému tématu – tématu managementu, je tak přikládán ještě větší význam než obsahové linii. Toto je mnohostranné téma, které vám umožní dotknout se následujících problémů:

Prvky teoretické kybernetiky: kybernetický model zpětnovazebního řízení;

Prvky aplikované kybernetiky: struktura počítačových systémů automatického řízení (systémy s programovým řízením); jmenování automatizovaných řídicích systémů;

Základy teorie algoritmů.

Prvky teoretické kybernetiky

Když mluvíme o modelu kybernetického řízení, učitel by jej měl ilustrovat na příkladech, které jsou studentům známé a srozumitelné. V tomto případě je třeba zdůraznit hlavní prvky kybernetického kontrolního systému: kontrolní objekt, spravovaný objekt, přímé a zpětnovazební kanály.

Začněme jasnými příklady. Například řidič a auto. Řidič je manažer, auto je řízený objekt. Přímý komunikační kanál - systém ovládání vozu: pedály, volant, páčky, klíče atd. Kanály zpětné vazby: přístroje na ovládacím panelu, pohled z oken, sluch řidiče. Jakákoli akce na ovladačích může být považována za přenášenou informaci: „zvyšte rychlost“, „zpomalte“, „odbočte doprava“ atd. Pro úspěšné řízení jsou také nezbytné informace přenášené prostřednictvím kanálů zpětné vazby. Nabídněte studentům úkol: co se stane, když se vypne jeden z přímých nebo zpětnovazebních kanálů? Diskuse o takových situacích bývá velmi živá.

Volá se kontrola zpětné vazby adaptivní ovládání. Jednání manažera se přizpůsobuje (tedy upravuje) stavu objektu řízení, prostředí.

Nejbližší příklad studentům managementu v sociálním systému: učitel, který řídí proces učení ve třídě. Diskutujte o různých formách kontroly učitele nad žáky: řeč, gesta, mimika, poznámky na tabuli. Nechte studenty uvést různé formy zpětné vazby; vysvětlit, jak učitel přizpůsobuje průběh hodiny na základě výsledků zpětné vazby, uvést příklady takovéto úpravy. Žáci si například neporadili s navrženým úkolem – učitel je nucen opakovat výklad.

Při studiu tohoto tématu na střední škole lze uvažovat o způsobech řízení ve velkých sociálních systémech: řízení podniku správou, řízení země státními orgány atd. Zde je užitečné využít materiál z kurzu sociálních studií. Při analýze mechanismů předávání a zpětné vazby v takových systémech upozorněte studenty na skutečnost, že ve většině případů existuje mnoho kanálů předávání a zpětné vazby. Jsou zdvojeny, aby se zvýšila spolehlivost řídicího systému.

Algoritmy a řízení

Toto téma vám umožní odhalit koncept algoritmu z kybernetického hlediska. Logika rozšíření je následující. Řízení je cílevědomý proces. Musí zajistit určité chování řídicího objektu, dosažení určitého cíle. A k tomu musí existovat plán řízení. Tento plán je implementován prostřednictvím sekvence řídicích příkazů přenášených přes přímé spojení. Taková posloupnost příkazů se nazývá řídicí algoritmus.

Řídicí algoritmus je informační složkou systému řízení. Učitel například vede hodinu podle předem stanoveného plánu. Řidič řídí vůz po předem stanovené trase.

V řídicích systémech, kde roli manažera vykonává osoba, se řídicí algoritmus může v průběhu práce měnit, zpřesňovat. Řidič nemůže předem plánovat každou svou činnost během jízdy; Učitel upravuje plán lekce tak, jak to jde. Pokud je proces řízen automatickým zařízením, pak do něj musí být předem v nějaké formalizované podobě zakomponován podrobný řídicí algoritmus. V tom případě se nazývá manažerský program. Pro uložení programu musí mít automatické řídicí zařízení paměť programu.

Toto téma by mělo prozkoumat koncept samořízený systém. Jedná se o jediný objekt, organismus, ve kterém jsou přítomny všechny výše uvedené složky řídicích systémů: řídicí a řízené části (orgány), přímé a zpětnovazební informace, řídicí informace - algoritmy, programy a paměť pro jejich uložení. Takové systémy jsou živé organismy. Nejdokonalejší z nich je člověk. Člověk se ovládá. Hlavním řídícím orgánem je lidský mozek, ovládaný – všechny části těla. Tady je vědomé řízení(Dělám, co chci) a jím podvědomý(řízení fyziologických procesů). Podobné procesy probíhají u zvířat. Podíl vědomé kontroly u zvířat je však menší než u lidí v důsledku vyšší úrovně lidského intelektuálního rozvoje.

Vytváření umělých samosprávných systémů je jedním z nejobtížnějších úkolů vědy a techniky. Robotika je příkladem takového vědeckotechnického směru. Spojuje mnoho oblastí vědy: kybernetiku, umělou inteligenci, medicínu, matematické modelování atd.

Základy aplikované kybernetiky

Toto téma lze zpřístupnit buď v prohloubené verzi studia základního kurzu informatiky, nebo na profilové úrovni na střední škole.

K úkolům technická kybernetika zahrnuje vývoj a tvorbu systémů technického řízení ve výrobních podnicích, ve výzkumných laboratořích, v dopravě atd. Takové systémy jsou tzv. systémy s automatické ovládání - ACS . Jako řídicí zařízení v ACS se používají počítače nebo specializované ovladače.

Model kybernetického řízení ve vztahu k ACS je znázorněn na obrázku.

Schéma systému automatického řízení

Jedná se o uzavřený technický systém, který funguje bez zásahu člověka. Člověk (programátor) připravil ovládací program a zadal jej do paměti počítače. Poté systém funguje automaticky.

Vzhledem k této problematice by studenti měli věnovat pozornost tomu, že se již setkali s převodem informací z analogové na digitální a naopak (DAC - ADC převod) v jiných tématech nebo se ještě setkají. Na stejném principu funguje modem v počítačových sítích, zvuková karta při vstupu / výstupu zvuku (viz. “ Zvuková prezentace” 2).V tomto systému analogový elektrický signál procházející kanálem zpětné vazby ze snímačů řízeného zařízení používáním analogově-digitální převodník(ADC), se změní na diskrétní digitální data, vstup do počítače. Funguje na přímé lince DAC - digitálně-analogový převodník, který vystupuje zvrátit převod - digitální data přicházející z počítače na analogový elektrický signál přiváděný do vstupních uzlů ovládaného zařízení.

Další směr aplikované kybernetiky: automatizované řídicí systémy (ACS). ACS je systém člověk-stroj. Automatizované řídicí systémy jsou zpravidla zaměřeny na řízení činnosti výrobních týmů a podniků. Jedná se o systémy počítačového sběru, ukládání, zpracování různých informací nezbytných pro chod podniku. Například údaje o finančních tocích, dostupnosti surovin, objemech hotových výrobků, personálních informacích atp. atd. Hlavním účelem takových systémů je rychle a přesně poskytnout manažerům podniku potřebné informace pro rozhodování managementu.

Do oblasti patří úkoly řešené pomocí automatizovaných řídicích systémů ekonomická kybernetika. Technickým základem těchto systémů jsou zpravidla lokální počítačové sítě. ACS využívá různé informační technologie: databáze, počítačovou grafiku, počítačové modelování, expertní systémy atd.

6. Kódování informací

Kód -systém konvenčních znaků (symbolů) pro přenos, zpracování a ukládání informací (zpráv).

Kódování - proces prezentace informací (zpráv) ve formě kódu.

Zavolá se celá sada znaků použitých pro kódování kódovací abeceda. Například v paměti počítače je jakákoliv informace zakódována pomocí binární abecedy obsahující pouze dva znaky: 0 a 1.

Vědecké základy kódování popsal K. Shannon, který studoval procesy přenosu informací přes technické komunikační kanály ( teorie komunikace, teorie kódování). S tímto přístupem kódování chápáno v užším slova smyslu: přechod od reprezentace informace v jednom systému symbolů k jejich reprezentaci v jiném systému symbolů. Například převod psaného ruského textu do morseovky pro přenos telegrafem nebo rádiem. S tímto kódováním je spojena potřeba přizpůsobit kód technickým prostředkům práce s používanými informacemi (viz „ Přenos informací" 2).

dekódování - proces převodu kódu zpět do podoby původního znakového systému, tj. získat původní zprávu. Například: překlad z Morseovy abecedy do psaného textu v ruštině.

Obecněji řečeno, dekódování je proces obnovy obsahu zakódované zprávy. S tímto přístupem lze proces psaní textu pomocí ruské abecedy považovat za kódování a jeho čtení za dekódování.

Účely kódování a metody kódování

Kódování stejné zprávy se může lišit. Například jsme zvyklí psát ruský text pomocí ruské abecedy. Ale totéž lze provést pomocí anglické abecedy. Někdy to musíte udělat zasláním SMS na mobilní telefon, na kterém nejsou ruská písmena, nebo zasláním e-mailu v ruštině ze zahraničí, pokud v počítači není rusifikovaný software. Například věta: "Ahoj, drahý Sašo!" Musím to napsat takto: „Zdravstvui, drahý Sašo!“.

Existují i ​​jiné způsoby kódování řeči. Například, těsnopis - rychlý způsob záznamu mluveného jazyka. Vlastní ho jen pár speciálně vyškolených lidí – stenografů. Stenograf zvládá zapisovat text synchronně s řečí mluvícího člověka. V přepisu jedna ikona označovala celé slovo nebo frázi. Dešifrovat (dekódovat) přepis může pouze stenograf.

Uvedené příklady ilustrují následující důležité pravidlo: ke kódování stejných informací lze použít různé způsoby; jejich výběr závisí na řadě faktorů: účel kódování, podmínky, dostupné finanční prostředky. Pokud potřebujete zapsat text tempem řeči, používáme těsnopis; pokud je nutné přenést text do zahraničí - používáme anglickou abecedu; je-li třeba text podat ve formě srozumitelné pro gramotného ruštinu, zapisujeme jej podle pravidel gramatiky ruského jazyka.

Další důležitá okolnost: volba způsobu kódování informací může souviset se zamýšleným způsobem jejich zpracování. Ukažme si to na příkladu reprezentace čísel - kvantitativní informace. Pomocí ruské abecedy můžete napsat číslo „pětatřicet“. Pomocí abecedy arabského systému desetinných čísel zapíšeme: „35“. Druhá metoda je nejen kratší než první, ale také pohodlnější pro provádění výpočtů. Která položka je pro provádění výpočtů výhodnější: „třicet pět krát sto dvacet sedm“ nebo „35 x 127“? Pochopitelně ten druhý.

Pokud je však důležité zachovat číslo bez zkreslení, pak je lepší jej napsat v textové podobě. Například v peněžních dokumentech je částka často zapsána v textové podobě: „tři sta sedmdesát pět rublů“. místo "375 rublů". V druhém případě zkreslení jedné číslice změní celou hodnotu. Při použití textové formy nemusí význam změnit ani gramatické chyby. Jeden negramotný člověk například napsal: „Tři sta sedmdesát pět rublů“. Význam však zůstal zachován.

V některých případech je potřeba zařadit text zprávy nebo dokumentu tak, aby jej nemohli číst ti, kteří by to neměli číst. To se nazývá ochrana proti neoprávněnému přístupu. V tomto případě je tajný text zašifrován. Ve starověku se šifrování nazývalo kryptografie. Šifrování je proces převodu prostého textu na šifrovaný text a dešifrování- proces inverzní transformace, při kterém je obnoven původní text. Šifrování je také kódování, ale tajnou metodou, kterou zná pouze zdroj a adresát. Šifrovacími metodami se zabývá věda tzv kryptografie(cm . "kryptografie" 2).

Historie technických způsobů kódování informací

S příchodem technických prostředků pro ukládání a přenos informací vznikly nové myšlenky a techniky kódování. Prvním technickým prostředkem přenosu informací na dálku byl telegraf, který v roce 1837 vynalezl Američan Samuel Morse. Telegrafní zpráva je posloupnost elektrických signálů přenášených z jednoho telegrafního přístroje přes dráty do jiného telegrafního přístroje. Tyto technické okolnosti přivedly S. Morse k myšlence použít pouze dva typy signálů – krátký a dlouhý – ke kódování zprávy přenášené telegrafními linkami.

Samuel Finley Breeze Morse (1791-1872), USA

Tato metoda kódování se nazývá Morseova abeceda. V něm je každé písmeno abecedy zakódováno posloupností krátkých signálů (tečky) a dlouhých signálů (čárky). Písmena jsou od sebe oddělena pauzami - absence signálů.

Nejznámější telegrafní zprávou je nouzový signál SOS ( S ave Ó ur S oulové- Spaste naše duše). Zde je návod, jak to vypadá v Morseově abecedě aplikované na anglickou abecedu:

–––

Tři tečky (písmeno S), tři čárky (písmeno O), tři tečky (písmeno S). Dvě pauzy oddělují písmena od sebe.

Obrázek ukazuje Morseovu abecedu ve vztahu k ruské abecedě. Nebyla tam žádná zvláštní interpunkční znaménka. Byly zapsány slovy: „tečka“ - tečka, „spt“ - čárka atd.

Charakteristickým znakem Morseovy abecedy je variabilní délka kódu různých písmen, tak se jmenuje morseovka nerovnoměrný kód. Písmena, která se v textu vyskytují častěji, mají kratší kód než vzácná písmena. Například kód pro písmeno „E“ je jedna tečka a kód pro plný znak se skládá ze šesti znaků. To se provádí za účelem zkrácení délky celé zprávy. Ale kvůli proměnlivé délce kódu písmen je zde problém oddělovat písmena od sebe v textu. Proto je nutné pro separaci použít pauzu (přeskočit). Proto je Morseova telegrafní abeceda trojčlenná, protože používá tři znaky: tečku, pomlčku, mezeru.

Jednotný telegrafní kód vynalezl Francouz Jean Maurice Baudot na konci 19. století. Používal pouze dva různé typy signálů. Nezáleží na tom, jak jim říkáte: tečka a čárka, plus a mínus, nula a jedna. Jedná se o dva různé elektrické signály. Délka kódu všech znaků je stejná a rovná se pět. V tomto případě problém oddělování písmen od sebe nevzniká: každých pět signálů je textový znak. Průchod tedy není vyžadován.

Jean Maurice Emile Baudot (1845-1903), Francie

Baudotův kód je první metodou v historii technologie pro kódování informací v binárním formátu.. Díky této myšlence bylo možné vytvořit telegrafní přístroj s přímým tiskem, který vypadá jako psací stroj. Stisknutí tlačítka s určitým písmenem generuje odpovídající pětipulzní signál, který je přenášen komunikační linkou. Přijímací stroj pod vlivem tohoto signálu vytiskne stejné písmeno na papírovou pásku.

Moderní počítače také používají jednotný binární kód pro kódování textů (viz „ Systémy textového kódování" 2).

Téma kódování informací lze prezentovat v učebních osnovách na všech stupních studia informatiky ve škole.

V propedeutickém kurzu jsou studentům často nabízeny úkoly, které nesouvisejí s počítačovým kódováním dat a jsou v jistém smyslu herní formou. Například na základě tabulky Morseovy abecedy je možné navrhnout jak úlohy kódování (kódování ruského textu pomocí Morseovy abecedy), tak úlohy dekódování (dešifrování textu kódovaného pomocí Morseovy abecedy).

Provádění takových úkolů lze interpretovat jako práci kryptografa, který nabízí různé jednoduché šifrovací klíče. Například alfanumerické, které nahradí každé písmeno jeho pořadovým číslem v abecedě. Kromě toho by měla být do abecedy přidána interpunkční znaménka a další symboly, aby byl text plně zakódován. Nechte studenty, aby přišli na způsob, jak rozlišovat malá a velká písmena.

Při provádění takových úkolů by studenti měli věnovat pozornost skutečnosti, že je vyžadován oddělovací znak - mezera, protože kód se ukáže jako nerovný: některá písmena jsou zašifrována jednou číslicí, některá dvěma.

Vyzvěte studenty, aby se zamysleli nad tím, jak se obejít bez oddělování písmen v kódu. Tyto odrazy by měly vést k myšlence jednotného kódu, ve kterém je každý znak zakódován dvěma desetinnými číslicemi: A - 01, B - 02 atd.

Soubory úloh pro kódování a šifrování informací jsou k dispozici v řadě učebnic pro školu.

V základním kurzu informatiky pro hlavní školu je téma kódování spojeno spíše s tématem reprezentace různých typů dat v počítači: čísla, texty, obrázky, zvuky (viz „ Informační technologie” 2).

Ve vyšších třídách se obsah všeobecného nebo volitelného předmětu může podrobněji zabývat problematikou teorie kódování vyvinuté K. Shannonem v rámci teorie informace. Je zde řada zajímavých úloh, jejichž pochopení vyžaduje zvýšenou úroveň matematické a programátorské průpravy studentů. Jedná se o problematiku ekonomického kódování, univerzálního kódovacího algoritmu, kódování pro opravu chyb. Mnohé z těchto problémů jsou podrobně rozebrány v učebnici „Matematické základy informatiky“.

7. Zpracování informací

Zpracování dat - proces systematické změny obsahu nebo formy prezentace informací.

Zpracování informací provádí v souladu s určitými pravidly nějaký subjekt nebo objekt (například osoba nebo automatické zařízení). Zavoláme mu vykonavatel zpracování informací.

Z ní přijímá zpracovatel, který interaguje s vnějším prostředím vstupní informace která se zpracovává. Výsledkem zpracování je otisk přenášeny do vnějšího prostředí. Vnější prostředí tedy působí jako zdroj vstupních informací a konzument výstupních informací.

Zpracování informací probíhá podle určitých pravidel známých interpretovi. Pravidla zpracování, která jsou popisem posloupnosti jednotlivých kroků zpracování, se nazývají algoritmus zpracování informací.

Procesor musí obsahovat procesorovou jednotku, kterou budeme nazývat procesor, a paměťový blok, ve kterém jsou uloženy jak zpracovávané informace, tak pravidla (algoritmus) zpracování. Vše výše uvedené je schematicky znázorněno na obrázku.

Schéma zpracování informací

Příklad. Student, řešící problém v hodině, provádí zpracování informací. Vnějším prostředím je pro něj atmosféra lekce. Vstupní informací je stav úkolu, který hlásí učitel vedoucí lekce. Žák si zapamatuje stav problému. Pro usnadnění zapamatování může využít poznámky v sešitu – externí paměti. Z výkladu učitele se dozvěděl (zapamatoval si) způsob řešení problému. Procesor je mentální aparát žáka, pomocí kterého k řešení problému dostává odpověď – výstupní informaci.

Schéma znázorněné na obrázku je obecným schématem zpracování informací, které nezávisí na tom, kdo (nebo co) je vykonavatelem zpracování: živý organismus nebo technický systém. Právě toto schéma je implementováno technickými prostředky v počítači. Můžeme tedy říci, že počítač je technickým modelem „živého“ systému zpracování informací. Zahrnuje všechny hlavní součásti systému zpracování: procesor, paměť, vstupní zařízení, výstupní zařízení (viz „ Počítačové zařízení” 2).

Volají se vstupní informace prezentované v symbolické formě (znaky, písmena, čísla, signály). vstupní data. V důsledku zpracování interpretem, výstup. Vstupní a výstupní data mohou být množinou hodnot - jednotlivých datových prvků. Pokud zpracování spočívá v matematických výpočtech, pak vstupní a výstupní data jsou sady čísel. Následující obrázek X: {X 1, X 2, …, xn) označuje množinu vstupních dat a Y: {y 1, y 2, …, ym) - sada výstupních dat:

Schéma zpracování dat

Zpracování má transformovat soubor X do množství Y:

P( X) Y

Tady R označuje pravidla zpracování používaná umělcem. Pokud je vykonavatelem zpracování informací osoba, pak pravidla zpracování, podle kterých jedná, nejsou vždy formální a jednoznačná. Člověk často jedná kreativně, nikoli formálně. I stejné matematické problémy lze řešit různými způsoby. Práce novináře, vědce, překladatele a dalších specialistů je kreativní prací s informacemi, které se neřídí formálními pravidly.

K označení formalizovaných pravidel, která určují posloupnost kroků zpracování informací, používá informatika koncept algoritmu (viz „ Algoritmus" 2). Pojem algoritmu v matematice je spojen se známou metodou pro výpočet největšího společného dělitele (GCD) dvou přirozených čísel, která se nazývá Euklidův algoritmus. Ve verbální formě to lze popsat takto:

1. Pokud jsou dvě čísla stejná, vezměte jejich společnou hodnotu jako GCD, jinak přejděte ke kroku 2.

2. Pokud se čísla liší, nahraďte větší z nich rozdílem mezi větším a menším z čísel. Vraťte se ke kroku 1.

Zde jsou vstupem dvě přirozená čísla - X 1 a X 2. Výsledek Y je jejich největším společným dělitelem. Pravidlo ( R) je Euklidův algoritmus:

Euklidův algoritmus ( X 1, X 2) Y

Takový formalizovaný algoritmus lze snadno naprogramovat pro moderní počítač. Počítač je univerzálním vykonavatelem zpracování dat. Formalizovaný algoritmus zpracování je prezentován ve formě programu umístěného v paměti počítače. Pro počítač pravidla zpracování ( R) - Tento program.

Směrnice

Při vysvětlování tématu „Zpracování informací“ je třeba uvést příklady zpracování, a to jak související se získáváním nových informací, tak související se změnou formy prezentace informací.

První typ zpracování: zpracování spojené se získáváním nových informací, nového obsahu znalostí. Tento typ zpracování zahrnuje řešení matematických úloh. Stejný typ zpracování informací zahrnuje řešení různých problémů aplikací logického uvažování. Například vyšetřovatel na základě určitého souboru důkazů najde zločince; osoba, která analyzuje okolnosti, rozhoduje o svém dalším jednání; vědec řeší záhadu starověkých rukopisů atd.

Druhý typ zpracování: zpracování spojené se změnou formy, ale neměnící obsah. Tento typ zpracování informací zahrnuje například překlad textu z jednoho jazyka do druhého: mění se forma, ale obsah musí být zachován. Důležitým typem zpracování pro informatiku je kódování. Kódování- tohle je transformace informací do symbolické podoby vhodné pro jejich uložení, přenos, zpracování(cm. " Kódování” 2).

Strukturování dat lze také klasifikovat jako druhý typ zpracování. Strukturování je spojeno se zavedením určitého řádu, určité organizace do úložiště informací. Uspořádání dat v abecedním pořadí, seskupení podle některých kritérií klasifikace, použití tabulkového nebo grafického znázornění jsou příklady strukturování.

Zvláštním typem zpracování informací je Vyhledávání. Úkol vyhledávání je obvykle formulován takto: existuje určité úložiště informací - informační pole(telefonní seznam, slovník, jízdní řád vlaků atd.), musíte v něm najít potřebné informace splňující určité hledané výrazy(telefonní číslo této organizace, překlad tohoto slova do angličtiny, čas odjezdu tohoto vlaku). Algoritmus vyhledávání závisí na způsobu organizace informací. Pokud jsou informace strukturované, pak je vyhledávání rychlejší, lze jej optimalizovat (viz „ Vyhledávání dat” 2).

V kurzu propedeutické informatiky jsou problémy „černé skříňky“ oblíbené. Zpracovatel je považován za „černou skříňku“, tzn. systém, jehož vnitřní organizaci a mechanismus neznáme. Úkolem je uhodnout pravidlo zpracování dat (P), které interpret implementuje.

Prováděcí program vypočítá průměrnou hodnotu vstupních hodnot: Y = (X 1 + X 2)/2

Na vstupu - slovo v ruštině, na výstupu - počet samohlásek.

K nejhlubšímu zvládnutí problematiky zpracování informací dochází při studiu algoritmů pro práci s veličinami a programování (na základní a střední škole). Vykonavatelem zpracování informací je v tomto případě počítač a všechny schopnosti zpracování jsou zabudovány do programovacího jazyka. Programování tady je popis pravidel pro zpracování vstupních dat za účelem získání výstupních dat.

Studenti by měli dostat dva typy úkolů:

Přímý úkol: vytvořit algoritmus (program) pro řešení problému;

Inverzní problém: daný algoritmus je povinen určit výsledek jeho provedení sledováním algoritmu.

Při řešení inverzního problému se student staví do pozice zpracovatele, který krok za krokem provádí algoritmus. Výsledky provádění v každém kroku by se měly odrazit v tabulce trasování.

8. Přenos informací

Komponenty procesu přenosu informací

K přenosu informace dochází od zdroje k příjemci (příjemci) informace. zdroj informací může být cokoli: jakýkoli předmět nebo fenomén živé nebo neživé přírody. Proces přenosu informací probíhá v nějakém hmotném prostředí, které odděluje zdroj a příjemce informace, což je tzv kanál přenos informací. Informace jsou přenášeny kanálem ve formě určité sekvence signálů, symbolů, znaků, které se nazývají zpráva. Příjemce informace je objekt, který přijímá zprávu, v důsledku čehož dochází k určitým změnám v jeho stavu. Vše výše uvedené je schematicky znázorněno na obrázku.

Přenos informací

Člověk přijímá informace ze všeho, co ho obklopuje, prostřednictvím smyslů: sluch, zrak, čich, hmat, chuť. Člověk přijímá největší množství informací sluchem a zrakem. Zvukové zprávy jsou vnímány sluchem - akustické signály v souvislém médiu (nejčastěji ve vzduchu). Zrak vnímá světelné signály, které nesou obraz předmětů.

Ne každá zpráva je pro člověka informativní. Například zpráva v nesrozumitelném jazyce, i když je předána osobě, neobsahuje pro ni informace a nemůže způsobit adekvátní změny v jejím stavu (viz „ Informace").

Informační kanál může být buď přírodního charakteru (atmosférický vzduch, kterým se přenášejí zvukové vlny, sluneční světlo odražené od pozorovaných objektů), nebo může být uměle vytvořen. V druhém případě hovoříme o technických komunikačních prostředcích.

Technické informační systémy pro přenos

Prvním technickým prostředkem přenosu informací na dálku byl telegraf, který v roce 1837 vynalezl Američan Samuel Morse. V roce 1876 vynalezl Američan A. Bell telefon. Na základě objevu elektromagnetických vln německým fyzikem Heinrichem Hertzem (1886), A.S. Popov v Rusku v roce 1895 a téměř současně s ním v roce 1896 G. Marconi v Itálii bylo vynalezeno rádio. Televize a internet se objevily ve dvacátém století.

Všechny uvedené technické způsoby komunikace informací jsou založeny na přenosu fyzického (elektrického nebo elektromagnetického) signálu na dálku a podléhají určitým obecným zákonům. Studium těchto zákonů je teorie komunikace který se objevil ve 20. letech 20. století. Matematický aparát teorie komunikace - matematická teorie komunikace, kterou vyvinul americký vědec Claude Shannon.

Claude Elwood Shannon (1916–2001), USA

Claude Shannon navrhl model pro proces přenosu informací prostřednictvím technických komunikačních kanálů, reprezentovaný diagramem.

Systém přenosu technických informací

Kódováním se zde rozumí jakákoliv transformace informace přicházející ze zdroje do formy vhodné pro její přenos komunikačním kanálem. Dekódování - inverzní transformace signální sekvence.

Fungování takového schématu lze vysvětlit známým procesem telefonování. Zdrojem informací je mluvící osoba. Kodér je mikrofon sluchátka, který převádí zvukové vlny (řeč) na elektrické signály. Komunikačním kanálem je telefonní síť (dráty, přepínače telefonních uzlů, kterými prochází signál). Dekódovacím zařízením je sluchátko (sluchátka) naslouchající osoby - přijímače informací. Zde je příchozí elektrický signál přeměněn na zvuk.

Na stejném principu fungují i ​​moderní počítačové systémy pro přenos informací – počítačové sítě. Existuje proces kódování, který převádí binární počítačový kód na fyzický signál typu, který je přenášen komunikačním kanálem. Dekódování je zpětná transformace přenášeného signálu na počítačový kód. Například při použití telefonních linek v počítačových sítích vykonává funkce kódování a dekódování zařízení zvané modem.

Kapacita kanálu a rychlost přenosu informací

Vývojáři systémů pro přenos technických informací musí vyřešit dva vzájemně související úkoly: jak zajistit nejvyšší rychlost přenosu informací a jak snížit ztráty informací při přenosu. Claude Shannon byl prvním vědcem, který se chopil řešení těchto problémů a vytvořil na tu dobu novou vědu – informační teorie.

K.Shannon určil metodu měření množství informací přenášených komunikačními kanály. Představili koncept šířka pásma kanálu,jako maximální možnou rychlost přenosu informací. Tato rychlost se měří v bitech za sekundu (stejně jako v kilobitech za sekundu, megabitech za sekundu).

Propustnost komunikačního kanálu závisí na jeho technické realizaci. Například počítačové sítě používají následující komunikační prostředky:

telefonní linky,

Připojení elektrického kabelu,

optické kabely,

Rádiová komunikace.

Propustnost telefonních linek - desítky, stovky Kbps; propustnost optických linek a radiokomunikačních linek se měří v desítkách a stovkách Mbps.

Hluk, ochrana proti hluku

Pojem "šum" označuje různé druhy rušení, které zkresluje přenášený signál a vede ke ztrátě informací. K takovému rušení dochází především z technických důvodů: špatná kvalita komunikačních linek, vzájemná nejistota různých informačních toků přenášených stejnými kanály. Někdy při telefonickém hovoru slyšíme hluk, praskání, které znesnadňují porozumění partnerovi, nebo rozhovor zcela jiných lidí překrývá náš rozhovor.

Přítomnost šumu vede ke ztrátě přenášených informací. V takových případech je nutná ochrana proti hluku.

Především se používají technické metody k ochraně komunikačních kanálů před účinky šumu. Například použití stíněného kabelu místo holého drátu; použití různých druhů filtrů, které oddělují užitečný signál od šumu atd.

Claude Shannon vyvinul teorie kódování, která poskytuje metody pro řešení hluku. Jednou z důležitých myšlenek této teorie je, že kód přenášený po komunikační lince musí být redundantní. Díky tomu lze kompenzovat ztrátu některé části informace při přenosu. Pokud jste například při telefonování špatně slyšet, pak opakováním každého slova dvakrát máte větší šanci, že vám partner správně porozumí.

Redundanci však nemůžete příliš zvětšit. To povede ke zpožděním a vyšším nákladům na komunikaci. Teorie kódování umožňuje získat kód, který bude optimální. V tomto případě bude redundance přenášených informací minimální možná a spolehlivost přijímaných informací maximální.

V moderních digitálních komunikačních systémech se k boji proti ztrátě informací během přenosu často používá následující technika. Celá zpráva je rozdělena na části - balíčky. Pro každý balíček se počítá kontrolní součet(součet binárních číslic), který je přenášen s tímto paketem. V místě příjmu se přepočítá kontrolní součet přijatého paketu a pokud se neshoduje s původním součtem, přenos tohoto paketu se opakuje. To bude pokračovat, dokud se počáteční a konečné kontrolní součty nebudou shodovat.

Směrnice

Vzhledem k předávání informací v kurzech propedeutiky a základů informatiky by toto téma mělo být probráno především z pozice člověka jako příjemce informací. Schopnost přijímat informace z okolního světa je nejdůležitější podmínkou existence člověka. Smyslové orgány člověka jsou informační kanály lidského těla, které provádějí spojení člověka s vnějším prostředím. Na tomto základě se informace dělí na vizuální, sluchové, čichové, hmatové a chuťové. Zdůvodnění toho, že chuť, čich a hmat přenášejí k člověku informace, je následující: pamatujeme si vůně známých předmětů, chuť známého jídla, hmatem rozpoznáváme známé předměty. A obsahem naší paměti jsou uložené informace.

Žákům by mělo být řečeno, že ve světě zvířat je informační role smyslů odlišná od lidské. Čich plní pro zvířata důležitou informační funkci. Zvýšený čich služebních psů využívají orgány činné v trestním řízení k pátrání po zločincích, odhalování drog apod. Zrakové a zvukové vnímání zvířat se liší od lidského. Například je známo, že netopýři slyší ultrazvuk a kočky vidí ve tmě (z lidské perspektivy).

V rámci tohoto tématu by studenti měli být schopni uvést konkrétní příklady procesu přenosu informace, určit pro tyto příklady zdroj, příjemce informace a kanály používané k přenosu informace.

Při studiu informatiky na střední škole by se studenti měli seznámit se základními ustanoveními technické teorie komunikace: pojmy kódování, dekódování, rychlost přenosu informací, kapacita kanálu, hluk, ochrana proti hluku. Tyto otázky lze posuzovat v rámci tématu „Technické prostředky počítačových sítí“.

9. Reprezentace čísel

Čísla v matematice

Číslo je nejdůležitějším pojmem matematiky, který se vyvíjel a vyvíjel po dlouhé období lidských dějin. Lidé pracovali s čísly od pradávna. Zpočátku člověk operoval pouze s kladnými celými čísly, kterým se říká přirozená čísla: 1, 2, 3, 4, ... Dlouhou dobu panoval názor, že existuje největší číslo, „víc než toto dokáže lidská mysl rozumět“ (jak psali ve staroslověnských matematických pojednáních) .

Rozvoj matematické vědy vedl k závěru, že neexistuje žádný největší počet. Z matematického hlediska je řada přirozených čísel nekonečná, tzn. neomezená. S příchodem konceptu záporného čísla v matematice (R. Descartes, XVII. století v Evropě; v Indii mnohem dříve) se ukázalo, že množina celých čísel je neomezená jak „vlevo“, tak „vpravo“. Matematická množina celých čísel je diskrétní a neomezená (nekonečná).

Pojem reálného (neboli reálného) čísla zavedl do matematiky Isaac Newton v 18. století. Z matematického hlediska množina reálných čísel je nekonečná a spojitá. Zahrnuje mnoho celých čísel a nekonečný počet necelých čísel. Mezi libovolnými dvěma body na číselné ose leží nekonečná množina reálných čísel. Pojem reálného čísla je spojen s myšlenkou spojité číselné osy, jejíž jakýkoli bod odpovídá reálnému číslu.

Celočíselná reprezentace

V paměti počítače čísla jsou uložena v binární číselné soustavě(cm. " Číselné soustavy“2). Existují dvě formy reprezentace celých čísel v počítači: celá čísla bez znaménka a celá čísla se znaménkem.

Celá čísla bez znaménka - tohle je množina kladných čísel v rozsahu, kde k- toto je bitová hloubka paměťové buňky přidělené číslu. Pokud je například pro celé číslo alokována paměťová buňka o velikosti 16 bitů (2 bajty), pak největší číslo bude:

V desítkové soustavě to odpovídá: 2 16 - 1 \u003d 65 535

Pokud jsou všechny číslice buňky nuly, bude to nula. Do 16bitové buňky je tedy umístěno 2 16 = 65 536 celých čísel.

Celá čísla se znaménkem je množina kladných a záporných čísel v rozsahu[–2 k–1 , 2 k-jedenáct]. Například kdy k= rozsah reprezentace 16 celých čísel: [–32768, 32767]. Vyšší řád paměťové buňky ukládá znaménko čísla: 0 - kladné číslo, 1 - záporné číslo. Největší kladné číslo 32 767 má toto zastoupení:

Například desetinné číslo 255 po převedení na binární a vložení do 16bitové paměťové buňky bude mít následující vnitřní reprezentaci:

Záporná celá čísla jsou reprezentována dvojkovým doplňkem. Dodatečný kód kladné číslo N- tohle je je jeho binární reprezentace, která po přidání do číselného kódu N dává hodnotu 2 k. Tady k- počet bitů v paměťové buňce. Například dodatečný kód pro číslo 255 by byl:

Toto je vyjádření záporného čísla -255. Přidejme kódy čísel 255 a -255:

Ten v nejvyšším pořadí „vypadl“ z buňky, takže součet se ukázal jako nula. Ale takhle by to mělo být: N + (–N) = 0. Procesor počítače provede operaci odčítání jako sčítání s doplňkovým kódem odečítaného čísla. V tomto případě přetečení buňky (překročení mezních hodnot) nezpůsobí přerušení provádění programu. Tuto okolnost musí programátor znát a vzít v úvahu!

Formát pro reprezentaci reálných čísel v počítači se nazývá formát s plovoucí desetinnou čárkou. reálné číslo R reprezentován jako produkt mantisy m na základě číselného systému n do určité míry p, která se nazývá objednávka: R= m ? np.

Reprezentace čísla ve formě s plovoucí desetinnou čárkou je nejednoznačná. Například pro desetinné číslo 25.324 platí následující rovnosti:

25,324 = 2,5324? 101 = 0,0025324? 10 4 \u003d 2532,4? 10-2 atd.

Aby se předešlo nejasnostem, dohodli jsme se na použití počítače normalizovaná reprezentace čísla ve formě s plovoucí desetinnou čárkou. Mantisa v normalizovaném zobrazení musí splňovat podmínku: 0,1 nm < 1 n. Jinými slovy, mantisa je menší než jedna a první platná číslice není nula. V některých případech je normalizační podmínka přijata následovně: 1 n m < 10 n .

V paměti počítače mantisa reprezentováno jako celé číslo obsahující pouze platné číslice(0 celých čísel a čárek se neukládá). Proto je vnitřní reprezentace reálného čísla redukována na reprezentaci dvojice celých čísel: mantisa a exponent.

Různé typy počítačů používají různé způsoby reprezentace čísel ve formě s plovoucí desetinnou čárkou. Uvažujme jednu z variant vnitřní reprezentace reálného čísla ve čtyřbajtové paměťové buňce.

Buňka musí obsahovat následující informace o čísle: znaménko čísla, exponent a platné číslice mantisy.

Znaménko čísla je uloženo v nejvýznamnějším bitu 1. bajtu: 0 znamená plus, 1 znamená mínus. Zbývajících 7 bitů prvního bajtu obsahuje strojová objednávka. Další tři bajty ukládají významné číslice mantisy (24 bitů).

Binární čísla v rozsahu od 0000000 do 1111111 jsou umístěna v sedmi binárních číslicích.To znamená, že strojové pořadí se pohybuje v rozsahu od 0 do 127 (v desítkové soustavě čísel). Celkem je k dispozici 128 hodnot. Pořadí samozřejmě může být kladné nebo záporné. Je rozumné rozdělit těchto 128 hodnot rovnoměrně mezi kladné a záporné hodnoty: od -64 do 63.

Strojová objednávka zaujatý vzhledem k matematickému a má pouze kladné hodnoty. Offset se volí tak, aby minimální matematická hodnota zakázky odpovídala nule.

Vztah mezi strojovým řádem (Mp) a matematickým řádem (p) v posuzovaném případě vyjadřuje vzorec: Mp = p + 64.

Výsledný vzorec je zapsán v desítkové soustavě. V binární podobě vypadá vzorec takto: Mp 2 = p 2 + 100 0000 2 .

Chcete-li napsat vnitřní reprezentaci reálného čísla, musíte:

1) převést modul daného čísla do binárního číselného systému s 24 platnými číslicemi,

2) normalizovat binární číslo,

3) najděte strojové pořadí v binárním systému,

4) s ohledem na znaménko čísla zapište jeho reprezentaci ve čtyřbajtovém strojovém slově.

Příklad. Napište vnitřní reprezentaci čísla 250,1875 ve formě s plovoucí desetinnou čárkou.

1. Přeložme to na binární číselnou soustavu s 24 platnými číslicemi:

250,1875 10 = 11111010,0011000000000000 2 .

2. Zapišme ve tvaru normalizovaného binárního čísla s pohyblivou řádovou čárkou:

0,111110100011000000000000 H 10 2 1000.

Zde je mantisa, základ číselné soustavy
(2 10 \u003d 10 2) a pořadí (8 10 \u003d 1000 2) jsou zapsány binárně.

3. Vypočítejte strojové pořadí v binární soustavě:

MP2 = 1000 + 100 0000 = 100 1000.

4. Zapišme reprezentaci čísla do čtyřbajtové paměťové buňky s přihlédnutím ke znaménku čísla

Hexadecimální tvar: 48FA3000.

Rozsah reálných čísel je mnohem širší než rozsah celých čísel. Kladná a záporná čísla jsou uspořádána symetricky kolem nuly. Proto jsou maximální a minimální čísla stejná v absolutní hodnotě.

Nejmenší absolutní číslo je nula. Největší číslo s plovoucí desetinnou čárkou v absolutní hodnotě je číslo s největší mantisou a největším exponentem.

Pro čtyřbajtové strojové slovo by toto číslo bylo:

0,1111111111111111111111 10 2 1111111.

Po převodu do desítkové číselné soustavy dostaneme:

MAX = (1 - 2 - 24) 2 63 10 19 .

Pokud je při výpočtu s reálnými čísly výsledek mimo povolený rozsah, pak se provádění programu přeruší. K tomu dochází například při dělení nulou, nebo velmi malým číslem blízkým nule.

Reálná čísla, jejichž bitová délka mantisy přesahuje počet bitů přidělených pro mantisu v paměťové buňce, jsou v počítači reprezentována přibližně (s „zkrácenou“ mantisou). Například racionální desetinné číslo 0,1 v počítači bude reprezentováno přibližně (zaokrouhleno), protože v binárním systému má jeho mantisa nekonečný počet číslic. Důsledkem této aproximace je chyba strojových výpočtů s reálnými čísly.

Počítač provádí výpočty s reálnými čísly přibližně. Chyba takových výpočtů se nazývá chyba zaokrouhlování stroje.

Množina reálných čísel, která mohou být přesně reprezentována v paměti počítače v plovoucí řádové čárce, je omezená a diskrétní. Diskrétnost je důsledkem omezeného počtu číslic mantisy, jak bylo diskutováno výše.

Počet reálných čísel, která mohou být přesně reprezentována v paměti počítače, lze vypočítat pomocí vzorce: N = 2 t · ( U – L+ 1) + 1. Tady t- počet binárních číslic mantisy; U- maximální hodnota matematického řádu; L- minimální hodnota objednávky. Pro možnost reprezentace zvažovanou výše ( t = 24, U = 63,
L= -64) ukazuje se: N = 2 146 683 548.

Směrnice

Téma reprezentace číselné informace v počítači je přítomno jak ve standardu pro ZŠ, tak pro SŠ.

Na základní škole (základní kurz) stačí uvažovat o reprezentaci celých čísel v počítači. Studium této problematiky je možné až po seznámení se s tématem „Číselné soustavy“. Navíc z principů počítačové architektury by si studenti měli uvědomit, že počítač pracuje s binární číselnou soustavou.

S ohledem na reprezentaci celých čísel je třeba věnovat hlavní pozornost omezenému rozsahu celých čísel, spojení tohoto rozsahu s kapacitou přidělené paměťové buňky - k. Pro kladná čísla (bez znaménka): , pro kladná a záporná čísla (se znaménkem): [–2 k–1 , 2 k–1 – 1].

Získání vnitřní reprezentace čísel by mělo být analyzováno na příkladech. Poté by studenti analogicky měli takové problémy řešit samostatně.

Příklad 1 Získejte vnitřní reprezentaci celého čísla 1607 se znaménkem ve dvoubajtovém paměťovém místě.

1) Převeďte číslo do dvojkové soustavy: 1607 10 = 11001000111 2 .

2) Přidáním nul k 16 číslicím vlevo dostaneme vnitřní reprezentaci tohoto čísla v buňce:

Je žádoucí ukázat, jak se používá hexadecimální forma pro komprimovanou formu tohoto kódu, která se získá nahrazením každých čtyř binárních číslic jednou hexadecimální číslicí: 0647 (viz „ Číselné soustavy” 2).

Obtížnější je problém získání vnitřní reprezentace záporného celého čísla (– N) - doplňkový kód. Musíte studentům ukázat algoritmus tohoto postupu:

1) získejte vnitřní reprezentaci kladného čísla N;

2) získejte návratový kód tohoto čísla nahrazením 0 1 a 1 0;

3) k výslednému číslu přičtěte 1.

Příklad 2. Získejte interní reprezentaci záporného celého čísla -1607 ve dvoubajtovém paměťovém místě.

Je užitečné žákům ukázat, jak vypadá vnitřní vyjádření nejmenšího záporného čísla. Ve dvoubajtové buňce je to -32 768.

1) je snadné převést číslo 32 768 do binární číselné soustavy, protože 32 768 = 2 15. V binární podobě je to tedy:

1000000000000000

2) napište obrácený kód:

0111111111111111

3) přičteme k tomuto binárnímu číslu jedničku, dostaneme

Ten v prvním bitu znamená znaménko mínus. Není třeba si myslet, že přijatý kód je mínus nula. To je -32 768 ve formě dvojkového doplňku. Toto jsou pravidla pro strojovou reprezentaci celých čísel.

Po ukázce tohoto příkladu nechte studenty, aby sami prokázali, že sečtením číselných kódů 32767 + (-32768) vznikne číselný kód -1.

Podle normy by se reprezentace reálných čísel měla studovat na střední škole. Při studiu informatiky v 10.–11. ročníku na základní úrovni stačí studentům říci o hlavních vlastnostech počítače s reálnými čísly: o omezeném rozsahu a přerušení programu, když jej překročí; o chybě strojových výpočtů s reálnými čísly, že počítač provádí výpočty s reálnými čísly pomaleji než s celými.

Studium na úrovni profilu vyžaduje podrobnou analýzu toho, jak reprezentovat reálná čísla ve formátu s pohyblivou řádovou čárkou, analýzu vlastností provádění výpočtů na počítači s reálnými čísly. Velmi důležitým problémem je zde odhad chyby výpočtu, varování před ztrátou hodnoty, před přerušením programu. Podrobný materiál o těchto otázkách je k dispozici ve školicí příručce.

10. Číselná soustava

číselná soustava - toto je způsob reprezentace čísel a odpovídající pravidla pro práci s čísly. Různé číselné soustavy, které existovaly dříve a používají se dnes, lze rozdělit na nepoziční a poziční. Znaky používané při psaní čísel, jsou nazývány čísla.

V nepoziční číselné soustavy hodnota číslice nezávisí na její pozici v čísle.

Příkladem nepoziční číselné soustavy je římská soustava (římské číslice). V římském systému se jako čísla používají latinská písmena:

Příklad 1. Číslo CCXXXII se skládá ze dvou set, tří desítek a dvou jednotek a rovná se dvě stě třiceti dvěma.

Římské číslice se píší zleva doprava v sestupném pořadí. V tomto případě se jejich hodnoty sečtou. Pokud je menší číslo napsáno vlevo a velké číslo vpravo, jejich hodnoty se odečítají.

VI = 5 + 1 = 6; IV \u003d 5 - 1 \u003d 4.

MCMXCVIII = 1000 + (-100 + 1000) +

+ (–10 + 100) + 5 + 1 + 1 + 1 = 1998.

V poziční číselné soustavy hodnota označená číslicí v zadání čísla závisí na jeho poloze. Počet použitých číslic se nazývá základ poziční číselné soustavy.

Číselná soustava používaná v moderní matematice je poziční desítková soustava. Její základ je deset, protože Jakákoli čísla se zapisují pomocí deseti číslic:

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

Polohovou povahu tohoto systému lze snadno pochopit na příkladu libovolného vícemístného čísla. Například v čísle 333 první tři znamená tři sta, druhý - tři desítky, třetí - tři jednotky.

Zapsat čísla v poziční soustavě se základem n potřeba mít abeceda z nčíslic. Obvykle pro toto n < 10 используют n první arabské číslice a n> 10 písmen se přidá k deseti arabským číslicím. Zde jsou příklady abeced z několika systémů:

Pokud je požadováno uvést základ systému, ke kterému číslo patří, pak je k tomuto číslu přiřazen dolní index. Například:

1011012, 36718, 3B8F16.

V základním číselném systému q (q-ární číselná soustava) jednotky číslic jsou po sobě jdoucí mocniny čísla q. q jednotky libovolné kategorie tvoří jednotku další kategorie. Chcete-li napsat číslo q-vyžadován číselný systém q různé znaky (čísla) představující čísla 0, 1, ..., q– 1. Psaní čísla q v q-ární číselná soustava má tvar 10.

Rozšířená forma zápisu čísla

Nechat Aq- číslo v základním systému q, ai -číslice daného číselného systému přítomné v zápisu čísla A, n+ 1 - počet číslic celé části čísla, m- počet číslic zlomkové části čísla:

Rozšířený tvar čísla ALE se nazývá záznam ve tvaru:

Například pro desetinné číslo:

Následující příklady ukazují rozšířenou formu hexadecimálních a binárních čísel:

V jakékoli číselné soustavě se její základ zapisuje jako 10.

Pokud jsou v desítkové soustavě uvedeny všechny členy v rozšířeném tvaru nedesítkového čísla a výsledný výraz se vypočítá podle pravidel desítkové aritmetiky, získá se číslo v desítkové soustavě rovné danému. Podle tohoto principu se provádí převod z nedesítkové soustavy na desítkovou. Například převod výše napsaných čísel do desítkové soustavy se provádí takto:

Převod desetinných čísel do jiných číselných soustav

Překlad celého čísla

celé desetinné číslo X je třeba přenést do systému se základnou q: X = (A n A n-1 …A 1 A 0) q. Najděte významné číslice čísla: . Představme si číslo v rozšířené podobě a proveďte identickou transformaci:

Odtud je jasné, že A 0 je zbytek po dělení čísla X za číslo q. Výraz v závorkách je celočíselný podíl tohoto dělení. Označme to jako X 1. Provedením podobných transformací dostaneme:

Tudíž, A 1 je zbytek divize X 1 na q. Pokračováním v dělení se zbytkem získáme posloupnost číslic požadovaného čísla. Číslo an v tomto řetězci divizí bude poslední soukromý, menší q.

Formulujme výsledné pravidlo: pro pro převod celého desetinného čísla na číselnou soustavu s jiným základem potřebujete:

1) vyjádřit základ nové číselné soustavy v desítkové číselné soustavě a provést všechny následné akce podle pravidel desítkové aritmetiky;

2) dané číslo a výsledné parciální podíly postupně dělíme základem nové číselné soustavy, dokud nedostaneme neúplný podíl menší než je dělitel;

3) přijaté zbytky, které jsou číslicemi čísla v nové číselné soustavě, je uvedou do souladu s abecedou nové číselné soustavy;

4) vytvořte číslo v nové číselné soustavě a zapište jej od posledního soukromého čísla.

Příklad 1. Převeďte číslo 37 10 do dvojkové soustavy.

K označení čísel v zápisu čísla používáme symboliku: A 5 A 4 A 3 A 2 A 1 A 0

Tedy: 37 10 = l00l0l 2

Příklad 2. Převeďte desetinné číslo 315 na osmičkové a šestnáctkové soustavy:

Odtud plyne: 315 10 = 473 8 = 13B 16. Připomeňme, že 11 10 = B 16 .

Desetinný X < 1 требуется перевести в систему с основанием q: X = (0, A –1 A –2 … A-m+1 A–m) q . Najděte významné číslice čísla: A –1 ,A –2 , …, A-m Číslo znázorníme v rozšířeném tvaru a vynásobíme ho q:

Odtud je jasné, že A–1 X za číslo q. Označit podle X 1 zlomkovou část produktu a vynásobte ji q:

Tudíž, A –2 je tam celá část práce X 1 na číslo q. Pokračujeme-li v násobení, dostaneme posloupnost číslic. Nyní formulujme pravidlo: abyste mohli převést desetinný zlomek na číselnou soustavu s jiným základem, potřebujete:

1) postupně násobte dané číslo a výsledné zlomkové části součinů základem nové soustavy, dokud se zlomková část součinu nerovná nule nebo dokud není dosaženo požadované přesnosti reprezentace čísla v nové číselné soustavě;

2) výsledné celočíselné části součinů, kterými jsou číslice čísla v nové číselné soustavě, je uvedou do souladu s abecedou nové číselné soustavy;

3) vytvořte zlomkovou část čísla v nové číselné soustavě, počínaje celočíselnou částí prvního součinu.

Příklad 3. Převeďte desítkové číslo 0,1875 na binární, osmičkové a šestnáctkové.

Zde je celá část čísel v levém sloupci a zlomková část je v pravém sloupci.

Proto: 0,1875 10 = 0,0011 2 = 0,14 8 = 0,3 16

Překlad smíšených čísel obsahujících celé číslo a zlomkové části se provádí ve dvou fázích. Celé číslo a zlomkové části původního čísla jsou přeloženy samostatně podle odpovídajících algoritmů. V konečném záznamu čísla v novém číselném systému je část celého čísla oddělena od zlomkové čárky (tečky).

Směrnice

Téma „Číselné soustavy“ přímo souvisí s matematickou teorií čísel. Ve školním kurzu matematiky se však zpravidla nestuduje. Potřeba prostudovat toto téma v předmětu informatika souvisí s tím, že čísla v paměti počítače jsou reprezentována v binární číselné soustavě a pro vnější reprezentaci obsahu paměti, adres paměti, se používají hexadecimální nebo osmičkové soustavy. Jedná se o jedno z tradičních témat kurzu informatiky nebo programování. Vzhledem k matematice přispívá i toto téma k základnímu matematickému vzdělávání školáků.

U kurzu informatiky je hlavním zájmem znalost binárního číselného systému. Použití binární číselné soustavy v počítači lze uvažovat ve dvou aspektech: 1) binární číslování, 2) binární aritmetika, tzn. provádění aritmetických výpočtů na binárních číslech.

Binární číslování

S binárním číslováním se studenti setkávají v tématu „Reprezentace textu v paměti počítače“. Když mluvíme o kódovací tabulce, musí učitel žáky informovat, že vnitřním binárním kódem znaku je jeho pořadové číslo v binární číselné soustavě. Například číslo písmene S v ASCII tabulce je 83. Osmimístný binární kód písmene S se rovná hodnotě tohoto čísla v binární soustavě: 01010011.

Binární počítání

Podle principu Johna von Neumanna počítač provádí výpočty ve dvojkové soustavě. V rámci základního kurzu se stačí omezit na výpočty s binárními celými čísly. Chcete-li provádět výpočty s vícemístnými čísly, musíte znát pravidla pro sčítání a pravidla pro násobení jednociferných čísel. Zde jsou pravidla:

Princip permutace sčítání a násobení funguje ve všech číselných soustavách. Techniky pro provádění výpočtů s vícemístnými čísly ve dvojkové soustavě jsou podobné jako v desítkové soustavě. Jinými slovy, procedury sčítání, odčítání a násobení „sloupcem“ a dělení „rohem“ ve dvojkové soustavě se provádějí stejně jako v desítkové soustavě.

Zvažte pravidla pro odčítání a dělení binárních čísel. Operace odečítání je inverzní operace sčítání. Z výše uvedené tabulky sčítání vyplývají pravidla pro odečítání:

0 - 0 = 0; 1 - 0 = 1; 10 - 1 = 1.

Zde je příklad vícemístného odčítání:

Získaný výsledek lze zkontrolovat přidáním rozdílu s podtrahendem. Mělo by to být klesající číslo.

Dělení je inverzní operace násobení.
V žádné číselné soustavě nelze dělit 0. Výsledek dělení 1 se rovná dividendě. Dělení binárního čísla 102 posune desetinnou čárku o jedno místo doleva, stejně jako desetinné dělení deseti. Například:

Dělení 100 posune desetinnou čárku o 2 místa doleva a tak dále. V základním kurzu nelze uvažovat o složitých příkladech dělení vícehodnotových binárních čísel. I když schopní studenti se s nimi mohou vyrovnat, porozuměli obecným principům.

Reprezentace informací uložených v paměti počítače ve skutečné binární podobě je velmi těžkopádná kvůli velkému počtu číslic. To se týká záznamu takových informací na papír nebo jejich zobrazení na obrazovce. Pro tyto účely je obvyklé používat smíšené binárně-osmičkové nebo binárně-hexadecimální systémy.

Mezi binární a hexadecimální reprezentací čísla existuje jednoduchý vztah. Při překladu čísla z jednoho systému do druhého odpovídá jedna hexadecimální číslice čtyřmístnému binárnímu kódu. Tato korespondence se odráží v binárně-hexadecimální tabulce:

Binární hexadecimální tabulka

Takový vztah je založen na skutečnosti, že 16 = 2 4 a počet různých čtyřmístných kombinací číslic 0 a 1 je 16: od 0000 do 1111. převod čísel z hexadecimálních na binární a naopak se provádí formální konverzí pomocí binárně-hexadecimální tabulky.

Zde je příklad překladu 32bitového binárního kódu do hexadecimálního systému:

1011 1100 0001 0110 1011 1111 0010 1010 BC16BF2A

Pokud je zadána hexadecimální reprezentace interní informace, je snadné ji převést do binárního kódu. Výhodou hexadecimálního zobrazení je, že je 4x kratší než binární. Je žádoucí, aby si studenti binárně-hexadecimální tabulku zapamatovali. Pak se pro ně hexadecimální reprezentace stane ekvivalentní binárnímu.

V binární osmičce každá osmičková číslice odpovídá trojici dvojkových číslic. Tento systém umožňuje zmenšit binární kód 3krát.

11. Ukládání informací

Informace si člověk ukládá jak do své paměti, tak ve formě záznamů na různá externí (ve vztahu k člověku) média: na kámen, papyrus, papír, magnetická a optická média atd. Díky takovým záznamům jsou informace přenášeny nejen v prostoru (od člověka k člověku), ale také v čase - z generace na generaci.

Rozmanitost paměťových médií

Informace mohou být uchovávány v různých formách: ve formě textů, ve formě obrázků, diagramů, nákresů; ve formě fotografií, ve formě zvukových záznamů, ve formě filmových nebo videonahrávek. V každém případě se používají jejich nosiče. Dopravce - tohle je hmotné médium používané k záznamu a ukládání informací.

Mezi hlavní charakteristiky informačních nosičů patří: informační objem nebo hustota uložení informací, spolehlivost (trvanlivost) uložení.

Papírová média

Nosič s nejmasovějším využitím je stále papír. Vynalezen ve 2. století našeho letopočtu. v Číně sloužil papír lidem již 19 století.

Pro porovnání objemů informací na různých médiích použijeme univerzální jednotku - byte, za předpokladu, že jeden znak textu "váží" 1 bajt. Kniha obsahující 300 stran s velikostí textu přibližně 2 000 znaků na stránku má informační objem 600 000 bajtů neboli 586 kB. Informační objem středoškolské knihovny, jehož fond je 5000 svazků, je přibližně roven 2861 MB = 2,8 GB.

Pokud jde o trvanlivost skladování dokumentů, knih a dalších papírových výrobků, velmi záleží na kvalitě papíru, na barvivech použitých k psaní textu a na podmínkách skladování. Zajímavostí je, že až do poloviny 19. století (od té doby se začalo jako papírenská surovina používat dřevo) se papír vyráběl z bavlny a textilního odpadu – hadrů. Inkousty byly přírodní barviva. Kvalita ručně psaných dokumentů té doby byla poměrně vysoká a mohly být uloženy po tisíce let. S přechodem na dřevěný podklad, s rozšířením psacích a kopírovacích nástrojů, s používáním syntetických barviv se trvanlivost tištěných dokumentů snížila na 200–300 let.

Magnetická média

Magnetický záznam byl vynalezen v 19. století. Zpočátku se magnetický záznam používal pouze pro zachování zvuku. Vůbec prvním magnetickým záznamovým médiem byl ocelový drát o průměru až 1 mm. Na počátku 20. století se pro tyto účely používala i válcovaná ocelová páska. Kvalitativní vlastnosti všech těchto nosičů byly velmi nízké. Výroba 14hodinového magnetického záznamu ústních prezentací na mezinárodním kongresu v Kodani v roce 1908 si vyžádala 2500 km, tedy asi 100 kg drátu.

Ve 20. letech 20. století se objevil magnetická páska nejprve na papíře, později na syntetické (lavsanové) bázi, na jejíž povrch je nanesena tenká vrstva feromagnetického prášku. Ve druhé polovině 20. století se naučili nahrávat obraz na magnetické pásky, objevily se videokamery a videorekordéry.

Na počítačích první a druhé generace byla magnetická páska používána jako jediný typ vyměnitelného média pro externí paměťová zařízení. Asi 500 Kb informací bylo umístěno na jeden kotouč magnetické pásky, který se používal v páskových mechanikách prvních počítačů.

Od počátku 60. let 20. století počítač magnetické disky: hliníkový nebo plastový disk potažený tenkou vrstvou magnetického prášku o tloušťce několika mikronů. Informace na disku jsou uspořádány podél kruhových soustředných stop. Magnetické disky jsou pevné a flexibilní, vyjímatelné a zabudované do mechaniky počítače. Poslední jmenované se tradičně nazývají pevné disky a vyměnitelné diskety se nazývají diskety.

Pevný disk počítače je balíček magnetických disků umístěných na společné ose. Informační kapacita moderních pevných disků se měří v gigabajtech – desítkách a stovkách GB. Nejběžnější typ diskety o průměru 3,5 palce pojme 2 MB dat. Diskety se v poslední době přestaly používat.

Plastové karty se v bankovním systému rozšířily. Využívají také magnetický princip záznamu informací, se kterým pracují bankomaty a pokladny, propojený se systémem informačního bankovnictví.

Optická média

Použití optické nebo laserové metody záznamu informací začíná v 80. letech 20. století. Jeho vzhled je spojen s vynálezem kvantového generátoru – laseru, zdroje velmi tenkého (tloušťky řádově mikronů) paprsku vysoké energie. Paprsek je schopen vypálit binární kód dat s velmi vysokou hustotou na povrch tavitelného materiálu. Ke čtení dochází v důsledku odrazu od takto „perforovaného“ povrchu laserového paprsku s menší energií („studený“ paprsek). Díky vysoké hustotě záznamu mají optické disky mnohem větší objem informací než jednodisková magnetická média. Informační kapacita optického disku je od 190 do 700 MB. Optické disky se nazývají CD.

V druhé polovině 90. let se objevily digitální všestranné videodisky (DVD). D digitální PROTI všestranný D isk) s velkou kapacitou, měřeno v gigabajtech (až 17 GB). Navýšení jejich kapacity oproti CD je způsobeno použitím laserového paprsku menšího průměru a také dvouvrstvým a oboustranným záznamem. Vzpomeňte si na příklad školní knihovny. Celý její knižní fond lze umístit na jedno DVD.

V současné době jsou nejspolehlivějšími materiálovými nosiči digitálně zaznamenaných informací optické disky (CD - DVD). Tyto typy médií jsou buď pro jeden zápis – pouze pro čtení, nebo přepisovatelné – pro čtení a zápis.

Flash paměť

V poslední době se objevila spousta mobilních digitálních zařízení: digitální fotoaparáty a videokamery, MP3 přehrávače, PDA, mobilní telefony, čtečky elektronických knih, GPS navigace a mnoho dalšího. Všechna tato zařízení vyžadují přenosná paměťová média. Ale protože jsou všechna mobilní zařízení docela miniaturní, mají také speciální požadavky na paměťová média. Musí být kompaktní, mít nízkou spotřebu energie během provozu a být energeticky nezávislé během skladování, mít velkou kapacitu, vysokou rychlost zápisu a čtení a dlouhou životnost. Všechny tyto požadavky jsou splněny flash karty Paměť. Informační objem flash karty může být několik gigabajtů.

Jako externí médium pro počítač se rozšířily flash klíčenky („flash disky“ - hovorově se jim říká), jejichž vydávání začalo v roce 2001. Velké množství informací, kompaktnost, vysoká rychlost čtení a zápisu, snadné použití jsou hlavní výhody těchto zařízení. Flash klíčenka se připojuje k USB portu počítače a umožňuje stahování dat rychlostí asi 10 Mb za sekundu.

"Nanonosiče"

V posledních letech se aktivně pracuje na vytvoření ještě kompaktnějších informačních nosičů pomocí tzv. „nanotechnologií“, pracujících na úrovni atomů a molekul hmoty. Výsledkem je, že jediné CD vyrobené pomocí nanotechnologie může nahradit tisíce laserových disků. Podle odborníků za zhruba 20 let vzroste hustota ukládání informací natolik, že každou vteřinu lidského života lze zaznamenat na médium o objemu asi centimetr krychlový.

Organizace úložišť informací

Informace se ukládají na média, aby je bylo možné prohlížet, vyhledávat potřebné informace, potřebné dokumenty, doplňovat a měnit, mazat data, která ztratila svou relevanci. Jinými slovy, uložené informace potřebuje člověk, aby s nimi pracoval. Pohodlí práce s takovými úložišti informací do značné míry závisí na tom, jak jsou informace uspořádány.

Jsou možné dvě situace: buď data nejsou nijak organizována (tato situace se někdy nazývá halda), nebo data strukturovaný. S narůstajícím množstvím informací se varianta „hromada“ stává stále více nepřijatelnou z důvodu složitosti jejího praktického použití (vyhledávání, aktualizace atd.).

Slova „data jsou strukturovaná“ znamenají přítomnost určitého pořadí dat v jejich úložišti: ve slovníku, rozvrhu, archivu, počítačové databázi. Referenční knihy, slovníky, encyklopedie obvykle používají lineární abecední princip organizace (strukturování) dat.

Knihovny jsou největším úložištěm informací. Zmínky o prvních knihovnách pocházejí již ze 7. století před naším letopočtem. S vynálezem tisku v 15. století se knihovny začaly šířit do celého světa. Knihovnictví má staleté zkušenosti s organizováním informací.

Pro organizování a vyhledávání knih v knihovnách jsou vytvářeny katalogy: seznamy knižního fondu. První knihovní katalog vznikl ve slavné Alexandrijské knihovně ve 3. století před naším letopočtem. Čtenář si pomocí katalogu určí dostupnost knihy, kterou potřebuje v knihovně, a knihovník ji najde v depozitáři knih. Při použití papírenské technologie je katalog uspořádaný soubor kartonových kartiček s informacemi o knihách.

Existují abecední a systematické katalogy. V abecední katalogy, karty jsou seřazeny v abecedním pořadí jmen autorů a tvaru lineární(jednoúrovňový)datová struktura. V systematický katalogové karty jsou systematizovány podle obsahu knih a formy hierarchická datová struktura. Například všechny knihy jsou rozděleny na umělecké, vzdělávací, vědecké. Naučná literatura se dělí na školní a univerzitní. Knihy do školy jsou rozděleny do tříd atd.

V moderních knihovnách jsou papírové katalogy nahrazovány elektronickými. Vyhledávání knih v tomto případě provádí automaticky informační systém knihovny.

Data uložená na počítačových médiích (discích) mají uspořádání souborů. Soubor je jako kniha v knihovně. Podobně jako adresář knihovny vytváří operační systém adresář na disku, který je uložen na vyhrazených stopách. Uživatel vyhledá požadovaný soubor procházením adresáře, poté operační systém najde tento soubor na disku a poskytne jej uživateli. První disková média s malou kapacitou využívala jednoúrovňovou strukturu ukládání souborů. S příchodem velkokapacitních pevných disků se začala používat hierarchická organizační struktura souborů. Spolu s pojmem „soubor“ se objevil pojem složka (viz „ Soubory a souborový systém” 2).

Flexibilnějším systémem pro organizaci ukládání a vyhledávání dat jsou počítačové databáze (viz . “Databáze” 2).

Spolehlivost ukládání informací

Problém spolehlivosti ukládání informací je spojen se dvěma typy ohrožení uložených informací: zničením (ztrátou) informací a krádeží nebo únikem důvěrných informací. Papírovým archivům a knihovnám vždy hrozil fyzický zánik. Zničení Alexandrijské knihovny zmíněné výše v 1. století před naším letopočtem přineslo civilizaci velké škody, protože většina knih v ní existovala v jediném exempláři.

Hlavním způsobem ochrany informací v papírových dokumentech před ztrátou je jejich duplikace. Použití elektronických médií usnadňuje a zlevňuje duplikaci. Přechod na nové (digitální) informační technologie však vytvořil nové problémy informační bezpečnosti. Viz článek " Ochrana dat” 2.

V průběhu studia předmětu informatika studenti získávají určité znalosti a dovednosti související s ukládáním informací.

Studenti se učí pracovat s tradičními (papírovými) zdroji informací. Standard pro základní školu uvádí, že se žáci musí naučit pracovat s nepočítačovými zdroji informací: příručkami, slovníky, katalogy knihoven. K tomu by měli být seznámeni se zásadami organizace těchto zdrojů a s metodami optimálního vyhledávání v nich. Vzhledem k tomu, že tyto znalosti a dovednosti mají velký obecný vzdělávací význam, je žádoucí poskytnout je studentům co nejdříve. V některých programech kurzu propedeutická informatika je tomuto tématu věnována velká pozornost.

Studenti musí ovládat techniky práce s vyměnitelnými počítačovými paměťovými médii. V posledních letech se stále vzácněji používají magnetické diskety, které byly nahrazeny prostornými a rychlými flash médii. Studenti by měli umět určit informační kapacitu média, množství volného místa, porovnat s ním objem uložených souborů. Studenti by měli pochopit, že optické disky jsou nejvhodnější médium pro dlouhodobé ukládání velkého množství dat. Pokud máte vypalovačku CD, naučte je zapisovat soubory.

Důležitým bodem školení je vysvětlení nebezpečí, kterému jsou počítačové informace vystaveny od škodlivých programů – počítačových virů. Děti by se měly naučit základním pravidlům „počítačové hygieny“: provádět antivirovou kontrolu všech nově příchozích souborů; pravidelně aktualizovat antivirové databáze.

12. Jazyky

Definice a klasifikace jazyků

Jazyk - tohle je určitý systém symbolické reprezentace informací. Ve školním počítačovém slovníku sestaveném A.P. Ershov, je uvedena následující definice: „ Jazyk- soubor symbolů a soubor pravidel, která určují, jak z těchto symbolů sestavit smysluplná sdělení". Vzhledem k tomu, že smysluplné sdělení je chápáno jako informace, tato definice se v podstatě shoduje s tou první.

Jazyky se dělí na dvě skupiny: přirozené a formální. přirozené jazyky- tohle je historicky vytvořené jazyky národní řeči. Většina moderních jazyků se vyznačuje přítomností ústních a písemných forem řeči. Analýza přirozených jazyků je většinou předmětem filologických věd, zejména lingvistiky. V informatice je analýza přirozených jazyků prováděna specialisty v oblasti umělé inteligence. Jedním z cílů vývoje počítačového projektu páté generace je naučit počítač rozumět přirozeným jazykům.

Formální jazyky jsou uměle vytvořené jazyky pro profesionální použití. Obvykle mají mezinárodní charakter a mají písemnou formu. Příklady takových jazyků jsou jazyk matematiky, jazyk chemických vzorců, hudební notace - jazyk hudby atd.

S jakýmkoli jazykem jsou spojeny následující pojmy: abeceda - mnoho použitých symbolů; syntax- pravidla pro psaní jazykových konstrukcí(text v jazyce); sémantika - sémantická stránka jazykových konstrukcí; pragmatika - praktické důsledky používání textu v daném jazyce.

Pro formální jazyky vyznačující se příslušností k omezenému předmětová oblast(matematika, chemie, hudba atd.). Účel formálního jazyka - adekvátní popis systému pojmů a vztahů, které jsou vlastní dané tematické oblasti. Proto jsou všechny výše uvedené složky jazyka (abeceda, syntaxe atd.) zaměřeny na specifika předmětné oblasti. Jazyk se může vyvíjet, měnit a doplňovat spolu s rozvojem jeho předmětové oblasti.

Přirozené jazyky nejsou ve své aplikaci omezeny, v tomto smyslu je lze nazvat univerzálními. Ve vysoce specializovaných oblastech však není vždy vhodné používat pouze přirozený jazyk. V takových případech se lidé uchýlí k pomoci formálních jazyků.

Jsou známy příklady jazyků, které jsou v přechodném stavu mezi přirozeným a formálním. Jazyk esperanto byl vytvořen uměle pro komunikaci mezi lidmi různých národností. ALE latinský, kterým ve starověku mluvili obyvatelé Římské říše, se v naší době stal formálním jazykem medicíny a farmakologie, když ztratil funkci mluveného jazyka.

Jazyky informatiky

Informace obíhající v počítači se dělí na dva typy: zpracované informace (data) a informace, které řídí činnost počítače (příkazy, programy, operátoři).

Informace prezentované ve formě vhodné pro ukládání, přenos a zpracování počítačem se nazývají data. Příklady údajů: čísla při řešení matematického problému; znakové sekvence při zpracování textu; obrázek zadaný do počítače skenováním, který má být zpracován. Způsob reprezentace dat v počítači se nazývá jazyk prezentace dat.

Každý datový typ má jinou externí a interní reprezentaci dat. Vnější pohled orientovaný na člověka, určuje typ dat na výstupních zařízeních: na obrazovce, na výtisku. Vnitřní zastoupení- tohle je reprezentace na paměťových médiích v počítači, tj. v paměti, v liniích přenosu informací. Počítač přímo pracuje s informacemi ve vnitřní reprezentaci a vnější reprezentace se používá ke komunikaci s osobou.

V nejobecnějším smyslu můžeme říci, že jazykem pro reprezentaci počítačových dat je jazyk binárního kódu. Z hlediska výše uvedených vlastností, které by měl mít jakýkoli jazyk: abeceda, syntax, sémantika, pragmatika, se však nedá mluvit o jednom společném jazyce binárních kódů. Jediné, co má společné, je binární abeceda: 0 a 1. Ale pro různé datové typy se pravidla syntaxe a sémantiky jazyka vnitřní reprezentace liší. Stejná sekvence binárních číslic pro různé datové typy má zcela odlišný význam. Například binární kód „0100000100101011“ v jazyce reprezentace celého čísla označuje desetinné číslo 16683 a v jazyce reprezentace znakových dat označuje dva znaky – „A+“. Takto, různé datové typy používají různé jazyky interní reprezentace. Všechny mají binární abecedu, ale liší se ve výkladu sekvencí znaků.

Jazyky externí reprezentace dat se obvykle blíží formě známé lidem: čísla jsou reprezentována v desítkové soustavě, při psaní textů se používají abecedy přirozených jazyků, tradiční matematické symboly atd. Při prezentaci datových struktur je používá se vhodná tabulková forma (relační databáze). Ale i v tomto případě vždy platí určitá pravidla syntaxe a sémantiky jazyka, používá se omezená množina platných symbolů.

Interní jazyk pro reprezentaci akcí na datech (jazyk pro řízení provozu počítače) je příkazový jazyk počítačového procesoru. Mezi externí jazyky pro reprezentaci akcí na datech patří programovací jazyky na vysoké úrovni, vstupní jazyky aplikačních balíčků, příkazové jazyky operačního systému, jazyky pro manipulaci s daty v DBMS atd.

Každý programovací jazyk na vysoké úrovni zahrnuje jak prostředky pro reprezentaci dat - datovou sekci, tak prostředky pro reprezentaci akcí na datech - sekci operátora (viz „ Programovací jazyky“2). Totéž platí pro ostatní typy počítačových jazyků uvedené výše.

Mezi formálními jazyky vědy je počítačovým vědám nejblíže jazyk matematiky.
Na druhé straně, z mnoha matematických disciplín, teorie čísel a matematická logika mají největší uplatnění v informatice.
V tomto ohledu lze říci, že témata číselných soustav (jazyk pro reprezentaci čísel) a základy matematické logiky (jazyk logiky) souvisí se základními základy informatiky (viz „ Číselné soustavy" a " Booleovské výrazy” 2).

Směrnice

V kurzech propedeutiky a základní informatiky má konverzace o jazycích ve vztahu k člověku velký vzdělávací význam. Studentům známý pojem „jazyk“ nabývá v jejich myslích nový význam. Kolem tohoto termínu je postaven celý systém vědeckých pojmů. Pojem jazyk je jedním z nejdůležitějších páteřních pojmů kurzu informatiky.

Při studiu každého nového ICT nástroje by měli být studenti upozorněni na to, že pro práci s ním musí uživatel ovládat určitý formalizovaný jazyk, že jeho používání vyžaduje přísné dodržování pravidel jazyka: znalost abecedy, syntaxe , sémantika a pragmatika. Tato přísnost je způsobena skutečností, že formalizované jazyky zpravidla nemají redundanci. Jakékoli porušení pravidel (použití znaku, který není obsažen v abecedě, nesprávné použití oddělovacích znaků, např. čárka místo tečky apod.) tedy vede k chybě.

Studenti by měli věnovat pozornost shodnosti některých jazykových konstrukcí používaných v různých technologiích. Například pravidla pro psaní vzorců v tabulkových procesorech a aritmetických výrazech v programovacích jazycích jsou téměř stejná. Existují také rozdíly, kterým byste měli věnovat pozornost. Například v programovacích jazycích jsou logické spojky (NOT, AND, OR) znaky operací a v tabulkových procesorech jsou to názvy funkcí.

Pro zjednodušení práce uživatele v moderním softwaru se často používají různé druhy shellů, které poskytují pohodlné uživatelské rozhraní. Je třeba studentům vysvětlit, že za těmito skořápkami se zpravidla skrývá určitý formalizovaný jazyk. Například za grafickým shellem operačního systému Windows se skrývá příkazový jazyk OS. Další příklad: MS Access DBMS poskytuje uživateli možnost používat návrháře tabulek k vytvoření databáze a návrháře dotazů k vytváření dotazů. Za těmito nástroji na vysoké úrovni se však „skrývá“ SQL – univerzální jazyk pro popis dat a manipulaci s nimi. Přepnutím do příslušného režimu můžete ukázat, jak vypadají SQL příkazy generované jako výsledek práce s konstruktorem.

Bibliografie pro sekci „Teoretické informace“

1. Andreeva E.V.,Bosová L.L.,Falina I.H. Matematické základy informatiky. Volitelný kurz. M.: BINOM. Knowledge Lab, 2005.

2. Bešenkov S.ALE.,Rakitina E.ALE. Informatika. Systematický kurz. Učebnice pro 10. třídu. Moskva: Laboratoř základních znalostí, 2001, 57 s.

3.Wiener N. Kybernetika aneb Řízení a komunikace ve zvířeti a stroji. Moskva: Sovětský rozhlas, 1968, 201 s.

4. Informatika. Sešit-workshop ve 2 svazcích / Ed. I.G. Semakina, E.K. Henner. T. 1. M.: BINOM. Knowledge Lab, 2005.

5. Kuzněcov A.A., Beshenkov S.A., Rakitina E.A., Matveeva N.V., Milokhina L.V. Souvislý kurz informatiky (koncepce, systém modulů, modelový program). Informatika a vzdělávání, č. 1, 2005.

6. Matematický encyklopedický slovník. Rubrika: "Slovník školní informatiky". M.: Sovětská encyklopedie, 1988.

7.Friedland A.já. Informatika: procesy, systémy, zdroje. M.: BINOM. Knowledge Lab, 2003.

Obecný název "dokumentace", který někdy slouží jako synonymum pro výraz "já.". V roce 1931 byl P. Otletem a belgickým právníkem a veřejným činitelem založen Mezinárodní Bibliografický institut. La Fontaine v roce 1895 byla přejmenována na Mezinárodní dokumentační institut a v roce 1938 na Mezinárodní dokumentační federaci, která je i nadále hlavní mezinárodní organizací sdružující specialisty na . a vědecké a informační činnosti (viz Documentation International Federation). V roce 1945 publikoval americký vědec a inženýr W. Bush The Possible Mechanism of Our Thinking, ve kterém byla poprvé široce nastolena otázka potřeby mechanizace získávání informací. Mezinárodní konference o vědeckých informacích (Londýn, 1948; Washington, 1958) znamenaly první etapy ve vývoji I. Velký význam mělo studium vzorců rozptylu prováděných vědeckých publikací. Bradford (Velká Británie, 1948). Až do poloviny 60. let. 20. století byly vyvinuty především principy a metody vyhledávání informací a technické prostředky jejich realizace. W. Batten (Velká Británie), . Muers a. Taube (USA) položil základy pro souřadnicové indexování; . Vickery, . Fosket (Velká Británie), J. Perry, A. Kent, J. Costello, . P. Lun, . Bernier (USA), . C. Garden (Francie) vyvinul základy teorie a metodologie vyhledávání informací; S. Cleverdon (Velká Británie) zkoumal metody pro srovnání technické účinnosti systémů pro vyhledávání informací různých typů; R. Shaw (USA) a J. Samin (Francie) vytvořili první zařízení pro vyhledávání informací na mikrofilmech a diamikrokartách, které sloužily jako prototypy pro mnoho speciálních informačních strojů; K. Muller a C. Carlson (USA) navrhli nové metody reprodukce dokumentů, které tvořily základ moderních reprografických technik. Současná etapa vývoje informací (70. léta) je charakterizována hlubším pochopením obecného vědeckého významu vědecké informační činnosti a stále širšího využívání elektronických počítačů v ní. D. Price (USA), rozvíjející myšlenky J. Bernala (Velká Británie), poukázal na možnost měření rozvoje vědy pomocí ukazatelů a prostředků I.; . Garfield (USA) vyvinul a zavedl nové metody vědecké informační služby; G. Menzel a W. Garvey (USA) studovali informační potřeby vědců a specialistů, význam různých procesů vědecké komunikace. Obecnou teorii I. v zahraničí tvoří práce A. Avramescu (Rumunsko), A. Vysockého a M. Dembovská (Polsko), I. Koblitz (NDR), A. Merta (Československo), I. Polzovič (Maďarsko), . Peach (Německo), A. Rees, R. Taylor, J. Shira (USA), R. Fairthorn (Velká Británie) aj. V SSSR šel rozvoj vědeckých a informačních aktivit ruku v ruce s rozvojem sovětského věda a národní hospodářství. Ve 30. letech. 20. století pracovala komise pro vydávání rejstříků (indexů) vědecké literatury, začaly vycházet abstraktní časopisy Akademie věd SSSR ve fyzikálních a matematických vědách, chemii aj. (viz Bibliografie). Zvláště intenzivně se tato činnost začala rozvíjet od 50. let. Vznik I. jako samostatné vědní disciplíny se datuje koncem 40. a začátkem 50. let. V SSSR byly informace institucionalizovány v roce 1952, kdy byl založen Ústav vědeckých informací Akademie věd SSSR, nyní Všesvazový vědeckotechnický institut informací (VINITI). Od roku 1959 přijala Rada ministrů SSSR řadu rezolucí zaměřených na zlepšení a rozvoj jednotného celostátního systému vědeckých a technických informací. Tři celounijní konference o automatizovaném zpracování vědeckých informací (v roce 1961, 1963 a 1966) byly důležitými etapami ve vývoji informačních technologií v SSSR. Velký význam pro rozvoj teorie I. mělo mezinárodní sympozium členských zemí Rady vzájemné hospodářské pomoci a Jugoslávie o teoretických problémech informatiky (Moskva, 1970), a pro zdokonalování technických prostředků I. - mezinárodní výstavy "Inforga-65" a "Interorgtekhnika-66", které demonstrovaly technické prostředky komplexní mechanizace a automatizace procesů zpracování, ukládání, vyhledávání a šíření vědeckých informací. Mnoho studií ruštiny I. vytvořilo základ pro její další rozvoj: v oblasti obecné teorie I. - práce V. A. Uspenského, Yu. A. Shreidera; konstrukce systémů vyhledávání informací - G. E. Vladutsa, D. G. Lakhuti, E. . Skorochodko, V. P. Čerenina; vědecké problémy I. - G. M. Dobrova, V. V. Nalimova; dokumenty - G. G. Vorobyová, K. R. Simona,. I. Šamurina; vytváření zařízení pro vyhledávání informací a dalších technických prostředků - . I. Gutenmakher, V. A. Kalmanson, B. M. Rakov aj. I. je rozdělena do následujících sekcí: teorie I. (předmět a metody, obsah, struktura a vlastnosti vědeckých informací), vědecká komunikace (neformální a formální procesy, vědecká informační činnost), vyhledávání informací, šíření a využívání vědeckých informací, organizace a historie vědecké informační činnosti. Hlavní teoretické úkoly spočívají v odhalování obecných zákonitostí tvorby vědeckých informací, jejich přeměn, předávání a využití v různých sférách lidské činnosti. I. nestuduje a nevyvíjí kritéria pro posuzování pravdivosti, novosti a užitečnosti vědeckých informací ani metody jejich logického zpracování za účelem získávání nových informací. Aplikovanými úkoly I. je vyvíjet efektivnější metody a prostředky realizace informačních procesů, určovat optimální vědeckou komunikaci jak v rámci vědy, tak mezi vědou a průmyslem. Pro studium konkrétních problémů a řešení aplikovaných problémů informačních technologií se používají samostatné metody: kybernetika (při formalizaci procesů vědecké informační činnosti pro jejich automatizaci, při konstrukci informačně logických strojů atd.); matematická teorie informace (při studiu obecných vlastností informace zajistit její optimální kódování, dlouhodobé uložení, přenos na dálku); matematická logika (pro formalizaci procesů logické inference, vývoj metod pro programování informačních algoritmů atd.); sémiotika (při budování systémů vyhledávání informací, sestavování pravidel překladu z přirozených jazyků do umělých a naopak, vývoj principů indexování, studium transformací struktury textu, které nemění jeho význam atd.); lingvistika (při rozvíjení principů automatického překladu a jazyků vyhledávání informací, indexace a sumarizace, metody transkripce a transliterace, při sestavování tezaurů, zefektivnění terminologie); psychologie (při studiu myšlenkových procesů tvorby a využívání vědeckých informací, povahy informačních potřeb a jejich formulace do dotazů, při vývoji efektivních metod čtení, systémů strojových informačních služeb, navrhování informačních zařízení); bibliologie, knihovnictví, bibliografie, archivnictví (při vytváření optimálních forem vědeckého dokumentu, zdokonalování formálních procesů vědecké komunikace, systém sekundárních publikací); věda (při studiu neformálních procesů vědecké komunikace, rozvíjení organizačních principů systému informačních služeb, předpovídání vývoje vědy, hodnocení její úrovně a tempa, zkoumání různých kategorií spotřebitelů vědeckých informací); technické vědy (zajistit technické prostředky pro procesy vědecké a informační činnosti, jejich mechanizaci a automatizaci). Některé I. metody zase nacházejí uplatnění v knihovnictví a bibliografii (při sestavování katalogů, rejstříků apod.). Vědecké informace odrážejí objektivní zákonitosti přírody, společnosti a myšlení adekvátně současnému stavu vědy a jsou využívány ve společensko-historické praxi. Protože základem procesu poznávání je společenská praxe, zdrojem vědeckých informací je nejen vědecký výzkum, ale také všechny druhy energické činnosti lidí k přeměně přírody a společnosti. Vědecké informace jsou rozděleny do typů podle oblastí jejich příjmu a využití (biologické, politické, technické, chemické, ekonomické atd.), podle účelu (hromadné a speciální atd.). Hypotézy a teorie, které se později ukážou jako mylné, jsou vědeckými informacemi po celou dobu, kdy se v praxi systematicky studuje a ověřuje jejich ustanovení. Kritérium použití ve společensko-historické praxi umožňuje odlišit vědecké informace od obecně známých či zastaralých pravd, sci-fi myšlenek atd. Souhrn procesů prezentace, přenosu a přijímání vědeckých informací tvoří vědeckou komunikaci. Vědci nebo specialisté jsou bez výjimky vždy zapojeni do všech procesů vědecké komunikace. Míra jejich účasti může být různá a závisí na specifikách procesu. Rozlišujte mezi „neformálními“ a „formálními“ procesy. „Neformální“ označuje ty procesy, které provádějí hlavně samotní vědci nebo specialisté: přímý dialog mezi nimi o probíhajícím výzkumu nebo vývoji, návštěva laboratoře jejich kolegů a vědeckých a technických výstav, mluvení s publikem, výměna dopisů a přetisky publikace, příprava výsledků výzkumu nebo vývoje k publikaci. Mezi „formální“ patří: redakční, vydavatelské a tiskové procesy; distribuce vědeckých publikací, včetně knihkupectví, knihovnické a bibliografické činnosti; procesy výměny vědecké literatury; archivace; vlastně vědecká a informační činnost. Všechny „formální“ procesy, kromě posledního, nejsou specifické pro vědeckou komunikaci a jsou zahrnuty do sféry masové komunikace, jejíž hlavními prostředky jsou tisk, rozhlas, televize atd. Rostoucí komplexnost vědecké práce a tzv. potřeba zvýšit jeho efektivitu vede k jeho dalšímu dělení, které probíhá v různých rovinách: na teoretický a experimentální výzkum, na vědecký výzkum, vědecké informace a vědecko-organizační činnost. Informační služby jsou určeny k plnění stále složitějších úkolů výběru a zpracování vědeckých informací, které lze řešit pouze za současného využití výdobytků jak informací, tak teorií a metod konkrétních vědních oborů. Vědecko-informační činnost spočívá ve shromažďování, zpracovávání, uchovávání a vyhledávání vědeckých informací fixovaných v dokumentech a dále v jejich poskytování vědcům a odborníkům za účelem zvýšení efektivity výzkumu a vývoje. Tato činnost je stále více prováděna integrovanými informačními systémy založenými na principu jediného vyčerpávajícího zpracování každého vědeckého dokumentu vysoce kvalifikovanými odborníky, kteří výsledky tohoto zpracování zanesou do strojového komplexu složeného z počítače a fotosazby a znovu je použijí. výsledky k řešení různých informačních problémů: vydávání abstraktů časopisů, bulletinů signálních informací, analytických přehledů, sbírek překladů, pro provádění selektivního šíření informací (viz Informační jazyk), referenční a informační práce, kopírování dokumentů a další typy informačních služeb. Od poloviny 40. let. 20. století první velké časopisy o I. se objevují v různých zemích: Journal of Documentation (L., od roku 1945); "Tidskrift pro dokumentaci" (Stockh., od roku 1945); "Americká dokumentace" (Wash., od roku 1950, od roku 1970 - "Journal of the American Society for Information Science"); "Dokumentace Nachrichten fur" (Fr./M., od 1950); "Dokumentace" (Lpz., od roku 1953, od roku 1969 - "Informatik"). Od října 1961 vycházel v SSSR měsíční sborník Vědecké a technické informace, který od roku 1967 vycházel ve dvou řadách Organizace a metody práce s informacemi a Informační procesy a systémy. Od roku 1963 začal VINITI vydávat nejprve každé 2 měsíce a od roku 1966 - měsíčník abstraktního časopisu „Scientific and Technical Information“, který od roku 1970 vychází pod názvem „Informatika“. Od roku 1967 vychází tento časopis také v angličtině. V zahraničí vycházejí tyto abstraktní časopisy o I.: ve Velké Británii - "Library and Information Science Abstracts" (L., od roku 1969; v letech 1950-68 se jmenoval "Library Science Abstracts"), v USA - "Information Science Abstracts" (Phil. , od roku 1969; v letech 1966-68 se nazýval "Documentation Abstracts"), ve Francii - "Bulletin signaletique. Information scientifique et technology“ (P., od roku 1970). Od roku 1964 vycházejí expresní informace "Teorie a praxe vědeckých informací" a od roku 1965 - sbírky překladů zahraničních publikací o I. Od roku 1969 je v Kyjevě vydáván sborník "Věda a informatika". Výcvik vědeckých pracovníků v I. se uskutečňuje od roku 1959 prostřednictvím postgraduální školy VINITI, příprava personálu pro vědeckou a informační činnost - od roku 1963 na zdokonalovacích kurzech pro přední inženýrské a technicko-vědecké pracovníky (od roku 1972 - Institute for Advanced Studies of Information Workers), školení mladých vědců - budoucích spotřebitelů informací - od roku 1964 na katedře vědeckých informací Moskevské státní univerzity. M. V. Lomonosov, inženýři pro mechanizaci a automatizaci informačních procesů - v řadě polytechnických a strojírenských ústavů. V zahraničí se informační obory vyučují na univerzitách a vyšších odborných školách. Je tendence sjednocovat do jednoho vzdělávacího zaměření komplex problémů I. a výpočetní techniky. Lit.: Michajlov A.I., Cherny A.I., Gilyarevsky R.S., Základy informatiky, 2. vyd., M., 1968; jim, Informační problémy v moderní vědě, M., 1972; Teoretické problémy informatiky. So. Art., M., 1968; Mezinárodní fórum o informatice. So. Art., díl 1-2, M., 1969; Bush V., Jak si můžeme myslet, Atlantic Monthly, 1945, červenec, str. 101-108; Výroční přehled informační vědy a technologie, v. 1-7, N. Y. - a. o., 1966-72; Dembowska M., Dokumentace a vědecké informace, Varšava, 1968. A. I. Michajlov, A. I. Černyj, R. S. Gilyarevskij.

M.: FIZMATLIT, 2006. - 768 s.

Encyklopedický příruční slovník obsahuje více než 18 tisíc ruských a anglických termínů, tematicky systematizovaných do těchto hlavních oddílů: I. Základy informačních technologií; II. Automatizace informačních procesů a automatizovaných systémů (AC); III. Technická podpora AU; IV. AS software; V. Multimédia, hypermédia, virtuální realita, strojové vidění; VI. Síťové technologie pro zpracování a přenos dat; VII. Počítačový a síťový slang; VIII. Piktogramy používané v e-mailu; IX. Zkratky slov a výrazů používaných na internetu.

Slovníková hesla mají rozšířenou povahu a obsahují referenční údaje o předmětech popisu a také odkazy na primární dokumentární zdroje pro úplnější seznámení s nimi pro zainteresované uživatele.

Struktura a obsah slovníku umožňuje jeho použití pro systematické studium materiálů k tematickým sekcím a podsekcím, které čtenáře zajímají, k předběžnému studiu rozhodnutí souvisejících s návrhem heterogenních automatizovaných informačních a telekomunikačních systémů. a také na jejím základě připravovat dokumenty vzdělávací a metodické, revizní, referenční atd.

Slovník je zaměřen na široké spektrum uživatelů, jejichž profesní činnost nebo zájmy souvisí s moderními informačními technologiemi.

Formát: djvu

Velikost: 7,1 Mb

Stažení: yandex.disk

OBSAH
Předmluva k encyklopedickému vydání slovníku ........................ 7
Předmluva ke třetímu vydání slovníku, o příručním slovníku a jeho autorovi... 9
Od autora ................................................. ... ... jedenáct
O používání slovníku ................................................................ 13
I. Základy informačních technologií........................................ 15
1.1. Data, informace, znalosti, logika................................................. 15
1.2. Informační zdroje, teorie informace, informatika 19
1.3. Datové nosiče, dokumenty, dokumentace, publikace...................... 22
1.4. Zásady strukturované reprezentace dokumentů a dat....... 27
1.4.1. Informační prvky a jejich typy ........................ 27
1.4.2. Záznam, soubor, pole, klíč................................................ 30
1.4.3. Struktury, datové modely a související pojmy 34
1.4.4. Formát, datové pole a související termíny ................................. 45
1.5. Informační technologie ................................................ 49
1.5.1. Obecné pojmy a termíny ................................ 49
1.5.2. Manipulace s dokumenty a daty a jejich zpracování................................. 52
1.5.3. Zadávání dokumentů a dat do počítače ................................... 58
1.5.4. Vyhledávání informací ^ obecné pojmy a termíny ............... 63
1.5.5. Indexování, vyhledávání obrázků dokumentů a dotazů 66
1.6. Bezpečnost informačních technologií................................................ 74
1.6.1. Obecné pojmy a pojmy................................. 74
1.6.2. Kódování a dekódování dokumentů a dat............................................ 83
1.6.3. Kryptologie a související pojmy ...................... 87
II. Automatizace informačních procesů a automatizované informační systémy 93
2.1. Obecné pojmy a pojmy ................................................................. 93
2.2. Automatizace informačních a knihovnických procesů....................... 95
2.2.1. Termíny související s automatizací................................. 95
2.3. Automatizované systémy................................................ 98
2.3.1. Obecné pojmy a termíny ............................. 98
2.3.2. Funkčně orientované automatizované systémy..... 106
2.4. Jazyková a informační podpora automatizovaných systémů 117
2.4.1. Jazyková podpora ^ obecné pojmy a termíny ......... 117
2.4.2. Jazyky pro vyhledávání informací a slovníky AIS....... 119
2.4.3. Metadata a formáty AIS 128
2.4.4. Informační podpora AIS ........................ 147
2.5. Zaměstnanci a uživatelé automatizovaných systémů ........................ 153
2.5.1. Vývojáři a zaměstnanci AIS .................................. 153
2.5.2. Uživatelé AIS ................................................... 157
2.5.3. Certifikace specialistů v AIS ................................... 159
2.6. Procesy tvorby a provozu automatizovaných systémů .......... 162
2.6.1. Návrh automatizovaných systémů ............................. 162
2.6.2. Životní cyklus AIS a integrace systému................................................. 165
III. Technická podpora automatizovaných systémů .......... 169
3.1. Počítače, jejich typy a obecné rozdělení 169
3.2. Architektura, konfigurace, počítačová platforma....................... 175
3.3. Osobní počítače (PC) ................................... 178
3.4. Přenosné počítače a samostatná digitální zařízení pro různé účely ... 185
3.4.1. Typy notebooků ................................................ 185
3.4.2. Digitální přehrávací a záznamová zařízení 188
3.5. Systémová jednotka a prvky jejího návrhu ........................ 191
3.5.1. Zpracovatelé, jejich typy a související pojmy....................... 192
3.5.2. Paměť počítače ^ pojmy a pojmy .................................. 202
3.5.3. Funkční zařízení paměti počítače ........................ 208
3.5.4. Adaptéry, rozhraní a související termíny...................... 216
3.5.5. Desky, porty, autobusy, sloty................................................ 224
3.6. Periferní (externí) počítačová zařízení ................................... 233
3.6.1. Externí počítačová paměť, jednotky a související pojmy ..... 233
3.6.2. CD a související termíny................................ 251
3.6.3. Zařízení pro vkládání dat, manipulátory ................................... 260
3.6.4. Výstupní zařízení................................................ 271
3.6.5. Modemy, kodéry, napájecí zdroje....................... 286
3.7. PC karty ................................................ ............... .. 289
3.8. Mikroelektronická počítačová základna ................................... 294
3.9. Optoelektronická zařízení................................ 299
IV. Software pro automatizované systémy .......... 303
4.1. Algoritmy, programy, programování................................................ 303
4.1.1. Obecné pojmy a pojmy 303
4.1.2. Programovací jazyky................................... 307
4.1.3. Termíny související s programováním................................ 319
4.2. Obecný software ............................. 327
4.2.1. Operační systémy.................................. 328
4.2.2. Všeobecné softwarové servisní nástroje 338
4.3. Aplikační software pro automatizované systémy....... 339
4.3.1. Obecné pojmy a termíny................................ 339
4.3.2. Aplikační programy................................... 342
4.3.3. Počítačové viry a antiviry ........................ 346
4.4. Pojmy související s provozem softwarových nástrojů 350
4.4.1. Některé obecné pojmy a pojmy ........................ 350
4.4.2. Archivace, komprese-obnovení datových záznamů............. 352
4.4.3. Přístup, adresa a související podmínky................................ 364
V. Multimédia, hypermédia, virtuální realita, strojové vidění. 372
5.1. Multimediální systémy a související pojmy. ................. 372
5.2. Prostředky zajištění hudebního a řečového doprovodu .......... 375
5.2.1. Obecné pojmy a termíny................................ 375
5.2.2. Zvukové soubory, jejich standardy a formáty ................................... 380
5.3. Strojová (počítačová) grafika ........................ 389
5.3.1. Obecné pojmy a pojmy................................ 389
5.3.2. Grafické soubory a jejich formáty................................ 392
5.3.3. Technologie počítačové grafiky ................................ 400
5.4. Počítačové video, digitální televize a animace ................................... 408
5.4.1. Obecné pojmy a termíny................................ 408
5.4.2. Video technologie ................................................ 412
5.4.3. Technologie animace ................................ 416
5.4.4. Digitální televize 420
5.5. Virtuální realita, paralelní světy. ...................... 424
5.6. Počítačové vidění................................................ 427
VI. Síťové technologie. Prostředky zpracování a přenosu informací 430
6.1. Obecné pojmy a pojmy ................................ 430
6.2. Místní sítě ................................................ 433
6.3. Distribuované výpočetní sítě ................................ 441
6.3.1. Obecné pojmy a termíny................................ 441
6.3.2. Intranet ................................ 450
6.3.3. ETHERNET ................................... 455
6.4. Globální počítačové sítě, Internet ........................ 471
6.4.1. Obecné pojmy a termíny................................ 471
6.4.2. Webová technologie ................................................ 482
6.4.3. Technologie pro přenos dat prostřednictvím internetových kanálů................................. 489
6.4.4. Služby a servisní nástroje na internetu................................. 499
6.4.5. Integrované digitální síťové služby - ISDN ................................... 518
6.4.6. Mobilní komunikace a počítačová telefonie ................................... 520
6.4.7. Telekomunikační zařízení budov ................................... 526
6.4.8. Vývoj technických prostředků a komplexů založených na využití telekomunikačních technologií 532
6.4.9. Subjekty právních vztahů na internetu ................................... 533
6.5. Prostředky a technologie pro ochranu počítačových sítí................................................. 536
6.6. Základní standardy pro datové sítě. ...................... 541
6.6.1. Normy ISO ...................................................... 541
6.6.2. Standardy IEEE ................................ 543
6.6.3. Standardy ITU-T ................................................................ 554
6.6.4. Další standardy a protokoly................................. 560
VII. Počítačový a síťový slang ................................... 565
VIII. Ikony e-mailů a symboly emotikonů.............. 592
IX. Zkratky slov a výrazů používaných na internetu ...... 594
Reference ................................................... 597
Anglický abecední rejstřík ................................................................ 644
Ruský abecední rejstřík ................................................................ ...708