Geum.ru

Компьютеры, программирование

  • 2041. Задача про транспортную систему. Подбор вариантов проезда с учетом кол-ва пересадок, длительности, в...
    Курсовой проект пополнение в коллекции 09.12.2008
  • 2042. Задачи автоматизации процесса проектирования
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Определяющим этапом проектирования является постановка общей задачи, при которой формулируется служебное назначение (функция) технической системы и вырабатывается концепция проекта на основе анализа системной модели будущего технического средства как элемента подсистемы более высокого уровня иерархии. Адекватное описание такой модели возможно только при всестороннем рассмотрении проблемы, для решения которой создается новое техническое средство. Например, для решения проблемы комплексной механизации и автоматизации механосборочного производства необходимо создание целого ряда машин и механизмов, в том числе металлорежущих станков, сборочных агрегатов, транспортных средств, загрузочных устройств, информационно-измерительных систем, систем инструментального обеспечения и др. Следовательно, системная модель технологической машины, например, должна отражать взаимосвязи объекта не только с подобными машинами по структуре технологического процесса, но и с загрузочными, транспортными, измерительными и другими элементами всего производственного комплекса.

  • 2043. Задачи автоматизации, хранения и обработки информации на предприятии
    Дипломная работа пополнение в коллекции 07.05.2011
  • 2044. Задачи графических преобразований в приложениях моделирования с использованием ЭВМ
    Информация пополнение в коллекции 09.12.2008

    Одним из примеров реализации данного подхода может служить следующий. Каждый объект, в простейшем случае, представляет собой параллелепипед и хранится в памяти размерами по трем осям. Также в его структуру входит набор специальных точек, отвечающих за соединение блоков в пространстве. В общем случае, это точка привязки и исходная точка. В целом, получается гибкая графическая модель, которая позволяет изменять размеры блоков практически мгновенно. Таким образом, появляется возможность осуществить простейший графический редактор трехмерных объектов. При этом все блоки будут изменяться, создавая общую графическую модель. Имея дело с графической моделью, можно реализовать вращение совокупности трехмерных объектов. Это осуществляется с помощью набора функций, которые производят вращение объектов. Для вращения каждого объекта существует алгоритм, который разбивает объект (в простейшем случае параллелепипед) на набор точек, каждая из которых вращается, используя простейшие преобразования в пространстве путем умножения матрицы радиус-вектора на матрицы преобразований в пространстве. Рассмотрим более подробно данный подход с формальной стороны.

  • 2045. Задачи исследования защищённости информации от утечки по каналу ПЭМИН
    Курсовой проект пополнение в коллекции 14.09.2012

    ЭтапОсновной результатОсобенности использовании полученных результатов1.Выявление информативных составляющих ПЭМИН для разных блоков СВТСписок частот информативных составляющих ПЭМИН Полученный список частот определяет те составляющие ПЭМИН, интенсивность которых будет оцениваться на этапе 3; список передается для расчета в СМО-ПРИЗ (колонка, помеченная символом А на (рис.12)2.Определение параметров тестовых сигналовПараметры тестовых сигналовНайденные параметры вносятся оператором в СМО-ПРИЗ3.Определение опасных направлений и измерение интенсивностей составляющих ПЭМИН для блоков СВТ Измерение интенсивностей: смеси составляющих ПЭМИН и фонового шума; интенсивности фонового шума в полосах составляющих ПЭМИН Найденные опасные направления в таблицы не заносятся, они используются при измерении интенсивностей составляющих ПЭМИН; результаты измерений передаются в СМО-ПРИЗ и отображаются на форме СМО-ПРИЗ в колонках B - D (рис. 12)4.Измерение реальных коэффициентов затухания сигналов в направлениях возможного размещения средств разведки напряженности поля радиосигналов вблизи тестируемого СВТ на частотах информативных составляющих, формируемых вспомогательным генератором; напряженности поля радиосигналов, регистрируемых при наблюдении тех же сигналов на границе контролируемой зоны или в иной достаточно удаленной точкерезультаты измерений напряженности поля передаются в СМО-ПРИЗ, где по ним рассчитываются коэффициенты реального затухания сигналов; итоги измерений отображаются в СМО-ПРИЗ в колонках Е, Р (рис. 12) 5.Измерение напряжений, наводимых в различных линиях утечки при работе блоков СВТ наведенные напряжения: смеси составляющих ПЭМИН и фонового шума; фонового шума в полосах составляющих ПЭМИНрезультаты измерений передаются в СМО-ПРИЗ, где по ним рассчитываются сигнальные составляющие наводок с поправкой на погрешности измерений; итоги измерений размещаются в колонках В - Э (рис. 13)6.Измерение коэффициентов затухания сигналов в исследуемой линии утечки напряжения, индуцированные вспомогательным генератором в линии на частотах составляющих ПЭМИН; напряжения, наблюдаемые в линии для тех же сигналов от вспомогательного генератора на границе контролируемой зонырезультаты измерений напряжений передаются в СМО-ПРИЗ, где по ним рассчитываются величины коэффициентов затухания; итоги измерений размещаются в СМО-ПРИЗ в колонке К (рис. 13)7.Оценка действующей высоты случайной антенны для тестируемых линий утечки информации напряжения, индуцируемые вспомогательным генератором в линии в точке, максимально близкой к тестируемому СВТ, на наборе контрольных частот; напряженность поля, наблюдаемая для тех же сигналов вспомогательного генератора вблизи тестируемой линиирезультаты измерений напряжений и напряженности поля передаются в СМО-ПРИЗ, где по ним рассчитывается действующая высота антенны на контрольных частотах 8.Расчет показателей защищенности информацииотношения сигнал/шум, наблюдаемые на границе контролируемой зоныотображаются в колонках, отмеченной на рис. 12, 13 символами (3, Н, и автоматически вносятся в отчет испытаний

  • 2046. Задачи линейного программирования
    Методическое пособие пополнение в коллекции 30.09.2010

    Каждый человек время от времени оказывается в ситуации, когда достижение некоторого результата может быть осуществлено не единственным способом. В таких случаях приходится отыскивать наилучший способ. Однако в различных ситуациях наилучшим могут быть совершенно различные решения. Все зависит от выбранного или заданного критерия. Пусть, например, ученик живет далеко от школы и может добраться до школы на трамвае за 30 минут или же часть пути проехать на трамвае, а потом пересесть на троллейбус и затратить при этом всего 20 минут. Оценим оба решения. Очевидно, второе решение будит лучшим, если требуется попасть в школу за минимальное время, т.е. оно лучше по критерию минимизации времени. По другому критерию (например, минимизации стоимости или минимизации числа пересадок) лучшим является первое решение. На практике оказывается, что большинство случаев понятие "наилучший" может быть выражено количественными критериями - минимум затрат, минимум отклонений от нормы, максимум скорости, прибыли и т.д. Поэтому возможна постановка математических задач отыскания оптимального (optimum - наилучший) результат, так как принципиальных различий в отыскании наименьшего или наибольшего значения нет. Задачи на отыскание оптимального решения называются оптимизационными задачами. Оптимальный результат, как правило, находиться не сразу, а в результате процесса, называемого процессом оптимизации. Применяемые в процессе оптимизации методы получили название методов оптимизации. В простейших случаях мы сразу переводим условие задачи на математический язык и получаем ее так называемую математическую формулировку. Однако на практике процесс формализации задачи достаточно сложен. Пусть, например, требуется распределить различные виды обрабатываемые в данном цехе изделий между различными типами оборудования таким образом, чтобы обеспечить выполнение заданного плана выпуска изделий каждого вида с минимальными затратами. Весь процесс решения задачи представляется в виде следующих этапов:

    1. Изучение объекта. При этом требуется понять происходящий процесс, определить необходимые параметры (например, число различных и взаимозаменяемых типов оборудования, его производительность по обработке каждого вида изделий и т.д.).
    2. Описательное моделирование - установление и словесная фиксация основных связей и зависимостей между характеристиками процесса с точки зрения оптимизируемого критерия.
    3. Математическое моделирование - перевод описательной модели на формальный математический язык. Все условия записываются в виде соответствующей системы ограничений (уравнения и неравенства). Любое решение этой системы называется допустимым решением. Критерий записывается в виде функции, которую обычно называют целевой. Решение задачи оптимизации состоит в отыскании на множестве решений системы ограничений максимального или максимального значения целевой функции.
    4. Выбор (или создание) метода решения задачи. Так как задача уже записана в математической форме, ее конкретное содержание нас не интересует. Дело в том, что совершенно разные по содержанию задачи часто приводятся к одной и той же формальной записи. Поэтому при выборе метода решения главное внимание обращается не на содержание задачи, а на полученную математическую структуру. Иногда специфика задачи может потребовать какой - либо модификации уже известного метода или даже разработки нового.
    5. Выбор или написание программы для решения задачи на ЭВМ. Подавляющая часть задач, возникающих на практике, из-за большого числа переменных и зависимости между ними могут быть решены в разумные строки только с помощью ЭВМ. Для решения задачи на ЭВМ прежде всего следует составить (или использовать уже готовую, если аналогичная задача уже решалась на ЭВМ) программу, реализующую выбранный метод решения.
    6. Решение задачи на ЭВМ. Вся необходимая информация для решения задачи на ЭВМ вводится в память машины вместе с программой. В соответствии с программой решения ЭВМ производит необходимую обработку в веденной числовой информации, получает соответствующие результаты, которые выдает человеку в удобной для него форме.
    7. Анализ полученного решения. Анализ решения бывает двух видов: формальный (математический), когда проверяется соответствие полученного решения построенной математической модели (в случае несоответствия проверяются программа, исходные данные, работа ЭВМ и т.д.), и содержательный (экономический, технологический и т.п.), когда проверяется соответствие полученного решения тому объекту, который моделировался. В результате такого анализа в модель могут быть внесены изменения или уточнения, после чего весь разобранный процесс повторяется. Модель считается построенной и завершенной, если она с достаточной точностью характеризует деятельность объекта по выбранному критерию. Только после этого модель может быть использована для расчета.
  • 2047. Задачи линейного программирования. Алгоритм Флойда
    Контрольная работа пополнение в коллекции 09.09.2010

    Несмотря на многообразие задач математического программирования, при их решении можно выделить некоторую общую последовательность этапов, через которые проходит любое операционное исследование. Как правило, это:

    1. Постановка задачи.
    2. Построение содержательной (вербальной) модели рассматриваемого объекта (процесса). На данном этапе происходит формализация цели управления объектом, выделение возможных управляющих воздействий, влияющих на достижение сформулированной цели, а также описание системы ограничений на управляющие воздействия.
    3. Построение математической модели, т. е. перевод сконструированной вербальной модели в ту форму, в которой для ее изучения может быть использован математический аппарат.
    4. Решение задач, сформулированных на базе построенной математической модели.
    5. Проверка полученных результатов на их адекватность природе изучаемой системы, включая исследование влияния так называемых внемодельных факторов, и возможная корректировка первоначальной модели.
    6. Реализация полученного решения на практике.
  • 2048. Задачи на длинную арифметику
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Диапазон представления целых чисел (Integer, Word, LongInt) ограничен, о чем не раз уже говорилось (впрочем, для действительных величин это замечание тоже актуально). Поэтому при решении задач всегда приходится действовать с оглядкой, как бы не допустить возникновения ошибки выхода за диапазон или переполнения. Например, вычисляя факториал (n!=1*2*3*…*n), в диапазоне представления величин типа Integer удастся правильно получить только 7!=5040, а в диапазоне представления типа LongInt 12!=479001600. Для больших значений, конечно, можно использовать действительные типы данных, но это уже не гарантирует точного результата. Поэтому полезно для получения точных значений при действиях с многозначными числами разработать другие способы представления таких чисел, алгоритмы выполнения арифметических и других операций, процедуры ввода и вывода результатов и т.д.

  • 2049. Задачи операционной системы по управлению файлами и устройствами
    Дипломная работа пополнение в коллекции 24.06.2011
  • 2050. Задачи оптимизации
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Условия неотрицательности также определяют полуплоскости соответственно с граничными прямыми . Будем считать, что система неравенств совместна, тогда полуплоскости, пересекаясь, образуют общую часть, которая является выпуклым множеством и представляет собой совокупность точек, координаты которых являются решением данной системы это множество допустимых решений. Совокупность этих точек (решений) называется многоугольником решений. Он может быть точкой, лучом, многоугольником, неограниченной многоугольной областью. Таким образом, задача линейного программирования состоит в нахождении такой точки многоугольника решений, в которой целевая функция принимает максимальное (минимальное) значение. Эта точка существует тогда, когда многоугольник решений не пуст и на нем целевая функция ограничена сверху (снизу). При указанных условиях в одной из вершин многоугольника решений целевая функция принимает максимальное значение. Для определения данной вершины построим прямую (где h некоторая постоянная). Чаще всего берется прямая . Остается выяснить направление движения данной прямой. Это направление определяется градиентом (антиградиентом) целевой функции

  • 2051. Задачи по моделированию с решениями
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    анализ корней для уяснения величины их модуля не потребуется, и в качестве корня окончательного выражения вида брать любой из корней . В этом можно убедится, подставив в уравнение вместо значения корней. Действительно, уравнение обращается в тождество при .

  • 2052. Задачи по схемотехнике
    Вопросы пополнение в коллекции 12.01.2009

    а) Принцип работы счетчика: асинхронные входы установлены в положение синхронной загрузки с входов D,C. На входе D установлено значение инвертированного выхода Q, поэтому при появлении на тактовом входе С положительного перепада в триггер записывается значение входа D, а на выходе устанавливается инвертированное значение входа. В случае счетчика типа делителя на два на выходе устанавливается сигнал того же уровня после подачи на вход С двух импульсов. Для переключения следующего счетчика из одного уровня в тот же самый необходимо подать четыре импульса и т. д., счет составляет 2 n где n количество триггеров, в данном случае 23=8 импульсам на входе. У данного счетчика есть одна особенность, при включении выходы Q кроме первого принимают значения 1, поэтому после включения счетчик необходимо обнулить, подав на вход R импульс.

  • 2053. Задачи по теме "Строковые величины"
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Дан массив, содержащий команды на машинном языке в восьмеричном коде. В каждой строке массива одна команда. Написать программу-дизассемблер, которая для каждой команды, введенной в машинном коде, выводит ее изображение в мнемокоде. Для команды останова использовать мнемонику HALT; для пересылки мнемонику MOV, а для команды сложения ADD. Дизассемблирование продолжается до первой встреченной команды останова. Если введена некорректная машинная команда, то должно выдаваться соответствующее сообщение об ошибке.

  • 2054. Задачи синтеза систем регулирования
    Контрольная работа пополнение в коллекции 10.05.2012
  • 2055. Задачі сигналів та критерії оптимальності рішень
    Информация пополнение в коллекции 16.01.2011

    При вирішенні вказаних задач обробки сигналів припускається відомою інформація про вид корисного сигналу та статичні характеристики завади (щільність ймовірності розподілу, кореляційна функція, математичне сподівання, дисперсія та ін.). Окрім того вважається заданим критерій оптимальності вирішення задачі обробки сигналів. Оскільки сигнали, що поступають на вхід приймального пристрою, носять випадковий характер, то при отриманні оптимальних методів обробки сигналів необхідно використовувати основні положення математичної статистики та теорії прийняття статистичних рішень. Математична статистика одержує певні висновки з експериментальних даних. Тому припускається, що відома реалізація прийнятого сигналу, яка використовується безпосередньо або у вигляді деяких її відліків.

  • 2056. Закон Мура
    Доклад пополнение в коллекции 12.01.2009

    Американский компьютерный инженер и бизнесмен. Родился в Сан-Франциско, получил докторскую степень в области химической физики в Калифорнийском технологическом институте. Некоторое время работал под руководством Вильяма Шокли (William Shockley, 191089), одного из изобретателей транзистора, и занимался изучением полупроводников. Но в характере Шокли начала проявляться эксцентричность, поведение его стало непредсказуемым, и Мур и несколько его коллег уволились. С одним из них, Робертом Нойсом (Robert Noyce, 192790), в 1968 году Мур основал корпорацию Intel (где до сих пор занимает должность почетного председателя совета директоров) и приступил к разработке и производству сложных интегральных схем «чипов», лежащих в основе современных персональных компьютеров. «Закон» Мура впервые был изложен в 1965 году в журнале «Электроника» в комментарии ученого к статье о том, как технология интегральных схем должна привести к снижению стоимости компьютеров.

  • 2057. Закон Мура в действии
    Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

    Многопроцессорные кристаллы (Chip Multiprocessors СМР) содержат несколько процессорных ядер в одной микросхеме, и ожидается, что в следующем десятилетии они получат широкое распространение. Чтобы можно было полностью использовать преимущества этих архитектур, должно появиться множество многопотоковых и многозадачных прикладных программ. Если предположить, что предел развития кремниевой технологии действительно будет достигнут к 2017 г., то в дальней перспективе многопроцессорные конструкции могут отсрочить необходимость перехода на компьютеры экзотической архитектуры. Но, по мнению Хеннесси, для внедрения СМР и сложных многопотоковых программ на массовом рынке потребуется значительное время. Он считает, что первой целью для СМР станет рынок встроенных процессоров. Слейтер полагает, что мы увидим СМР в рабочих станциях и серверах, хотя могут возникнуть проблемы с полосой пропускания канала связи нескольких вычислительных ядер с памятью.

  • 2058. Закономерности движения информации и их влияние на технологию информационного производства
    Информация пополнение в коллекции 05.02.2011

    Исходя из этого, количество информации это степень уменьшенной (снятой) неопределенности в результате передачи сообщений. В случае когда событие может иметь два равновероятных значения, один из возможных двоичных ответов на двоичный вопрос «да» или «нет» представляет собой минимальное количество информации. Этот ответ передается по каналам связи в виде физического сигнала, имеющего одно из двух равновесных значений «0» или «1» (есть импульс или нет). Такому двоичному ответу на один из двоичных вопросов, передаваемому по каналам связи с помощью физического сигнала, и соответствует минимальное количество информации, которое Клод Э. Шеннон назвал «бит» (binary digit двоичная цифра). Содержащееся в сообщении полное количество информации в битах определяется с учетом количества слов естественного языка (в случае социальной информации), количества знаков в каждом слове и количества двоичных символов (0 или 1), необходимых для выражения каждого знака. Двоичная форма кодирования информации, сейчас основная в дискретных системах типа «автомат автомат», служит арифметической основой проектирования и функционирования дискретных средств вычислительной техники.

  • 2059. Законченная программа
    Статья пополнение в коллекции 12.01.2009

    Эти три части скорее всего будут писать разные люди (в разных организациях и в разное время). При этом части будут скорее всего писать именно в указанном порядке с тем осложняющим обстоятельством, что у разработчиков нижнего уровня не будет точного представления, для чего их код в конечном счете будет использоваться. Это отражено в приводимом примере. Чтобы пример был короче, графическая библиотека предоставляет только весьма ограниченный сервис, а сама прикладная программа очень проста. Чтобы читатель смог испытать программу, даже если у него нет совсем никаких графических средств, используется чрезвычайно простая концепция экрана. Не должно составить труда заменить эту экранную часть программы чем-нибудь подходящим, не изменяя код библиотеки фигур и прикладной программы.

  • 2060. Законы Кирхгофа, принцип наложения и эквивалентного источника энергии. Работа в среде MicroCAP
    Контрольная работа пополнение в коллекции 18.03.2011

    В среде MicroCAP ранее при построении схемы можно просто включить «показать узлы» Node Numbers тогда на схеме покажутся все узлы, в нашем случае мне удобнее было переименовать узлы согласно схеме. Это можно сделать двойным щелчком на узле, при этом появится форма в которой номерному узлы присваиваем «имя». На примере, номерному узлу 2 по умолчанию, было присвоено имя « а ». Это гораздо облегчает при рассмотрении схемы без дополнительных перестроений.