WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 35 |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ИНСТИТУТ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ОБРАЗОВАНИЯ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. В.Г. БЕЛИНСКОГО ОБЩЕСТВО «ЗНАНИЕ» РОССИИ ПРИВОЛЖСКИЙ ДОМ ЗНАНИЙ VIII Всероссийская научно-техническая конференция ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ В ОБРАЗОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ, ЭКОНОМИКЕ И ТЕХНИКЕ Сборник статей 19 – 20 ноября 2008 г.

Пенза УДК 004 ББК 32.81я43+74.263.2+65.050.2я43 П781 ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ В ОБРАЗОВАНИИ, П781 УПРАВЛЕНИИ, ЭКОНОМИКЕ И ТЕХНИКЕ :

сборник статей VIII Всероссийской научно-технической конференции. – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2008. – 292 с.

ISBN 978-5-8356-0785-3 Под редакцией В.И. Горбаченко, доктора технических наук, профессора;

В.В. Дрождина, кандидата технических наук, доцента ISBN 978-5-8356-0785-3 © Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, 2008 г.

© АНОО «Приволжский Дом знаний», 2008 г.

2 I. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАТИКА ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ КАК СУБЪЕКТИВНАЯ ПРОЕКЦИЯ СИСТЕМЫ А.А. Масленников Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, г. Пенза При описании различных философских, научных и прикладных задач, а также при определении путей их решения, широко используются (как формально, так и неформально) термины «предметная область» и «система». В информатике и программировании, например, исследователи, аналитики и разработчики оперируют понятиями «информационная система», «предметная область», «программная система» и т.д., при этом рассматривая предметную область как систему взаимосвязанных и взаимодействующих объектов.

Понятия «предметная область» и «система» (особенно в значении «система объектов») часто употребляются как синонимы, однако терминологическое соотношение этих двух понятий требует разъяснения.

Предметная область – это взгляд субъекта познания на систему как на объект познания. Формирование предметной области происходит в результате интерпретации системы субъектом. В отсутствие субъекта не существует и предметной области.

Система состоит из элементов. Предметная область состоит из объектов. Система нейтральна по отношению к субъекту познания и, следова тельно, объективна. Предметная область интерпретируется субъектом познания и, следовательно, субъективна.

Предметную область можно определить как субъективную проекцию системы. Однако, в свою очередь, предметную область допустимо рассматривать как систему в границах неидентифицируемого субъекта. При этом объекты предметной области можно рассматривать как элементы такой системы.

Таким образом, система и предметная область соотносятся как «объективное – субъективное» (проецирование). Система – это предметная область в границах высшего (неидентифицируемого в предметной области) субъекта. Предметная область – это субъективная проекция объективной системы. Субъект рассматривает систему как предметную область и интерпретирует элементы этой системы как объекты.

Субъективность предметной области является ее системообразующим признаком и определяет границы предметной области как системы. Ограниченность по отношению к внешней среде – это принципиальное свойство любой системы. Система существует внутри своих границ. Вне своих границ система не существует.

За границами системы существует (или может существовать) внешняя среда, с которой система взаимодействует (или может взаимодействовать). При этом внешняя среда (или часть внешней среды) может соотноситься с рассматриваемой системой как «абстрактное – конкретное» (конкретизация), «общее – частное» (специализация), «идеальное – реальное» (инстанцирование), «простое – сложное» (декомпозиция) или «целое – часть» (сепарация). В последнем случае рассматриваемая система будет представлять собой элемент более широкой системы. В любом случае можно говорить, что производная система в качестве подсистемы входит (включается) в первообразную систему как в метасистему. В то же время с точки зрения субъекта познания любая система вне зависимости от уровня абстракции, степени общности, плана реальности, порядка и широты представляет собой предметную область.

Осознание соотношения «предметности» и «системности» позволит с более глубоким пониманием подходить к описанию и решению различных задач. В частности, в сфере программирования это может проявиться при создании новых технологий программирования, а также в процессе разработки программного обеспечения, особенно на этапах анализа требований и проектирования.

АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕШЕНИЯ НАУЧНЫХ ЗАДАЧ С ПРИМЕНЕНИЕМ СУБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ А.А. Масленников, О.Е. Ячменева Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, г. Пенза Эффективное решение сложных научных задач, особенно связанных с применением вычислительной математики, невозможно без использования современных информационных технологий. В ходе научных исследований часто возникает необходимость обработки различной информации об одних и тех же объектах предметной области (исследуемых объектах). Поэтому потребность в комплексной автоматизации решения научных задач в настоящее время приобретает все большую актуальность.

Для автоматизации решения научных задач могут использоваться программные продукты, ориентированные на решение задач определенных категорий, например, системы MATLAB, Mathematica, Simulink, Stateflow. Однако в ряде случаев (особенно в случае комплексной автоматизации) возможностей, предоставляемых такими программными продуктами, недостаточно для полного удовлетворения потребностей пользователя (исследователя). Это обстоятельство влечет за собой необходимость разработки специализированного программного обеспечения для автоматизации решения научных задач.



Автоматизация решения отдельных научных задач традиционно осуществляется с применением процедурного подхода к разработке программного обеспечения. Однако комплексная автоматизация решения научных задач предполагает создание сложной программной системы, разработку которой целесообразно вести в терминах объектноориентированного программирования. Объектно-ориентированный подход по сравнению с процедурным подходом обеспечивает более высокую эффективность процессов разработки и сопровождения сложных программных приложений [3].

В системе комплексной автоматизации при решении различных научных задач могут рассматриваться одни и те же объекты исследования. Однако каждая отдельная задача формирует свой субъективный взгляд на эти объекты и манипулирует, таким образом, не самими объектами, а их индивидуальными проекциями на решаемую задачу, т.е. так называемыми субъектами. Учитывая это обстоятельство, для создания систем комплексной автоматизации решения научных задач может быть естественным об разом использован субъектно-ориентированный подход [4], представляющий собой своеобразную надстройку над объектно-ориентированным подходом к разработке программного обеспечения.

Субъективность исходных данных для автоматизируемых научных задач определяется следующими четырьмя факторами.

1. Неоднозначность природы объектов исследования. Например, такой объект исследования, как свет, обладает корпускулярно-волновыми свойствами, т.е. в одних условиях обнаруживает сходство с потоком частиц, а в других условиях – с поперечными волнами [1]. Это означает, в частности, что задачи, связанные с проявлением фотоэффекта, и задачи, связанные с эффектами дифракции, интерференции, дисперсии и т.д., рассматривают один и тот же объект исследования (свет) по-разному (субъективно).

2. Неоднозначность отношений между одними и теми же объектами исследования. Например, между элементарными частицами существует четыре типа взаимодействия: гравитационное, электромагнитное, сильное и слабое [1]. Это означает, что один и тот же композитный объект, описывающий взаимодействие между элементарными частицами, по-разному (субъективно) проецируется на различные задачи, связанные с конкретными типами взаимодействия.

3. Неоднозначность представления одних и тех же объектов исследования в рамках различных научных направлений и дисциплин. Например, одно и то же вещество для задач, связанных с химией, и задач, связанных с физикой, представляется по-разному (субъективно). В частности, такое вещество, как вода, в уравнениях химических реакций представляется иначе, чем при расчетах архимедовой силы или поверхностного натяжения.

4. Неоднозначность интерпретации эмпирических данных об одних и тех же объектах исследования в контексте различных теорий [2]. Например, эмпирические данные о таком объекте исследования, как атом, интерпретируются по-разному (субъективно) с позиций теорий, базирующихся на различных моделях атома, в частности, на модели атома Резерфорда (планетарной модели) и модели атома Бора [1].

С точки зрения субъектно-ориентированного программирования любой объект исследования концептуально представляется в виде совокупности субъектов, каждый из которых является индивидуальной проекцией объекта исследования на конкретную научную задачу. При этом в субъектно-ориентированной программе каждый объект исследования соотносится с определенным программным объектом.

В процессе эксплуатации субъектно-ориентированной системы комплексной автоматизации решения научных задач отдельные научные задачи могут динамически добавляться в систему или удаляться из нее. Добавление новой научной задачи в комплекс решаемых задач влечет за собой включение в соответствующие программные объекты новых субъектов, представляющих эти объекты в рассматриваемой задаче. Удаление научной задачи из комплекса решаемых задач влечет за собой исключение соответствующих субъектов из соответствующих программных объектов.

Использование субъектно-ориентированного программирования позволит естественным образом и с высокой степенью эффективности осуществлять комплексную автоматизацию решения научных задач. Представление объекта исследования как совокупности его индивидуальных проекций на решаемые научные задачи позволит значительно упростить процедуру добавления новой задачи в существующую автоматизированную систему.

Библиографический список 1. Кабардин, О.Ф. Физика : Справ. материалы : учеб. пособие для учащихся. – М. : Просвещение, 1991.

2. Ушаков, Е.В. Введение в философию и методологию науки : учебник. – М. : КНОРУС, 2008.

3. Фаулер, М. Архитектура корпоративных программных приложений; пер. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006.

4. Subject-oriented programming. http://www.research.ibm.com/sop/ АВТОНОМНЫЙ КОМПОНЕНТ ОРГАНИЗАЦИИ ДАННЫХ В.В. Дрождин, А.М. Володин Пензенский государственный педагогический университет им. В.Г. Белинского, г. Пенза Организация и обработка больших объемов информации на современном этапе является очень важной проблемой. Поэтому разработка специализированных компонентов, учитывающих особенности конкретных данных и методов их обработки, является актуальной задачей.

Данные – это информация, представленная в формализованной форме, пригодной для последующей обработки, хранения и передачи.





Структура данных – это взаимосвязанная совокупность элементов данных, между которыми существуют структурные отношения. Элемен тами данных могут быть как простые данные, так и сложные структуры данных.

Формально структуру данных можно представить в виде:

S = , где D – множество элементарных данных; R – множество отношений между элементами данных; Z – ограничения на структуру данных (множество законов композиции).

В качестве примера элементарных данных D можно привести элементы массива, хранящие значения данных простого типа (скаляры), а также элементы связного списка, содержащие значения данных и указатели на другие элементы.

Структурные отношения R задают устойчивые (структурные) взаимосвязи между элементами и отражают упорядоченность элементов (отношение непосредственного следования, строгого и нестрогого порядка), направления переходов от одних элементов к другим, отношение иерархии и др. Операции добавления новых элементов, изменения или удаления существующих элементов могут приводить к нарушению этих отношений.

Поэтому необходимо либо вызыват методы, восстанавливающие структурные отношения (путем реструктуризации данных), либо запрещаются любые операции, нарушающие отношения.

Законы композиции Z – это ограничения на количество элементов, тип и число связей между элементами структуры, уникальность (наличие или отсутствие дубликатов) и иные логические ограничения. Так, структура «АВЛ-дерево» требует, чтобы для каждого узла высота его правого поддерева отличалась от высоты левого не более чем на единицу. Операции обработки данных также могут приводить к нарушению этих ограничений.

Различают абстрактные и физические структуры данных. Абстрактные (логические) структуры данных ориентированы на адекватное отражение реального мира. Эти структуры носят абстрактный характер (не учитывается их реализация на компьютере), хорошо формализованы и, как правило, имеют точное математическое описание.

Физические структуры данных отражают не только логические взаимосвязи между данными, но также определяют способ представления данных в памяти компьютера и реализацию методов их обработки. Поэтому физические структуры данных ориентированы прежде всего на эффективную обработку данных.

Вследствие различия между логическими и физическими структурами данных необходимо наличие методов, позволяющих отображать логические структуры в физические и наоборот.

Фундаментальными физическими структурами данных являются структуры данных, реализованные в языках программирования. Причем из простых структур могут строиться структуры с более сложной организацией данных. К статическим структурам относятся массивы, строки, записи (структуры) и др. Динамические структуры формируются путем использования указателей, позволяющих строить связные списки с различной структурой.

Физические структуры во внешней памяти представлены файлами с различной внутренней организацией данных. К ним относятся файлы данных с простой структурой (содержат записи фиксированной длины), файлы со сложной внутренней организацией (содержат записи разной структуры, могут быть разделены на блоки одинакового или разного размера).

По способу организации записей различают файлы с физически смежной организацией данных и связные списки.

При разработке программного обеспечения большую роль играет выбор структур данных. От этого часто зависят сложность реализации и эффективность исполнения программ. Различные виды структур данных имеют свои особенности и подходят для различных приложений. Некоторые из них имеют узкую специализацию для определённых задач. Например, Б-деревья наиболее часто применяются для баз данных, в то время как хеш-таблицы используются повсеместно для создания различного рода словарей, например, для отображения доменных имён в Интернет адреса компьютеров. При выборе структуры данных необходимо ориентироваться на эффективное выполнение тех операций, которые применяются с высокой интенсивностью к подавляющему большинству элементов структуры. Кроме этого, необходимо учитывать такие факторы, как надежность, изменчивость, независимость данных, минимизацию избыточности, способность к восстановлению информации после сбоев и др.

Многие известные структуры данных представлены в стандартных библиотеках языков программирования. Широко используются стандартная библиотека шаблонов STL языка C++, Java Collection Framework, Apache Common Collection, Google Collection, написанные на Java, и др.

Классические подходы к организации данных основываются на предположении, что доступ ко всем элементам структуры данных является равновероятным. Однако часто такое предположение оказывается неверным. Так, одна из операций обработки данных (например, поиск) может применяться с разной интенсивностью к различным элементам некоторого множества данных. Свойства структур данных могут изменяться в процессе их использования. Как показывает практика, физические структуры, являющиеся оптимальными в определенных условиях, являются непригодными в других условиях.

В силу недостаточности знаний и изменчивости среды, в которой будет использоваться структура данных, попытки разработать структуру, эффективную во всех необходимых ситуациях, не представляются возможными.

Существующие реализации структур данных – это пассивные компоненты [1], использующие универсальные алгоритмы обработки данных.

Такие компоненты достаточно слабо или вообще не учитывают особенности хранимых данных, их количество и интенсивность выполняемых операций над конкретными элементами данных.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 35 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.