Вектор выходных параметров системы

Достоинства: эффективное использование затрат памяти (ресурсы) при манипулировании данными; использовать для решения многих задач из–за различных связей.

Недостатки: сложность физической реализации; жесткость связи между элементами данных накладывает ряд ограничений на удобство манипуляции данными; ослаблен контроль целостности связей между записями.

 

Реляционная модель данных

Эти модели характеризуются  простотой структуры данных, удобными для пользователя табличным представлением и возможностью использования формального аппарата алгебры отношений и реляционного исчисления для обработки данных. Реляционная модель ориентирована на организацию данных виде двумерных таблиц.

Каждая реляционная  таблица представляет собой двумерный  массив и обладает следующими свойствами: все столбцы в таблице – однородные (имеют одинаковый тип); каждый столбец имеет уникальное имя; одинаковые строки в таблице отсутствуют; порядок следования строк и столбцов может быть произвольным. Отношения представлены в виде таблиц, строки которых соответствуют кортежам или записям, а столбцы – атрибутам отношений, доменам, полям.

Поле, каждое значение которого однозначно определяет соответствующую  запись, называется простым ключом (ключевым полем). Если записи однозначно определяются значениями нескольких полей, то такая таблица БД имеет составной ключ. Чтобы связать две реляционные таблицы, необходимо ключ первой таблицы ввести в состав ключа второй таблицы (возможно совпадение ключей), в противном случае нужно ввести в структуру первой таблицы внешний ключ – ключ второй таблицы.

Достоинства: простота моделирования и физическая реализация, высокая эффективность обработки данных.

Недостатки: отсутствие стандартных средств идентификации каждой отдельной записи.

Реляционный подход приносит относительную простоту работы разработчику информационной системы, поскольку прикладная область часто описывается в терминах таблиц достаточно естественно.

 

Постреляционная модель данных

Классическая реляционная  модель предлагает неделимость данных хранящихся в полях записей таблиц.

Постреляционная модель данных представляет собой расширенную  реляционную модель, снимающая ограничение  неделимости данных хранящихся в  записях таблицы. Постреляционная  модель допускает многозначные поля, т.е. поля значение которых состоит  из подзначений. Многозначными значениями полей может быть еще одна таблица, которая встроена в основную.

В этой модели, в отличие  от реляционной, данные хранятся более  эффективно и не требуется выполнять  операции соединения двух таблиц.

Достоинства: обеспечивает высокую наглядность представления информации и повышенную эффективность ее обработки.

Недостатки: трудоемкий процесс обеспечения целостности и непротиворечивости данных, которые хранятся в базе данных.

 

Объектно–ориентированная  модель

Моделью данных, привлекающей нарастающее внимание с конца 80-х гг., является объектная, или объектно-ориентированная модель. Основные понятия, с которыми оперирует эта модель:

-объекты, обладающие  внутренней структурой и однозначно  идентифицируемые уникальным внутрисистемным ключом;

-классы, являющиеся, по сути, типами объектов;

-операции над объектами одного или разных типов, называемые «методами»;

-инкапсуляция структурного и функционального описания объектов, позволяющая разделять внутреннее и внешнее описания;

-наследуемость внешних свойств объектов на основе соотношения «класс–подкласс».

Данная модель связана  с развитием Интернет–технологий. Эта модель характеризуется следующими свойствами: базовыми примитивами являются объекты и литералы; каждый объект имеет уникальный идентификатор, а литерал его не имеет; объекты и литералы различаются по типу; объект на который можно установить ссылку называется экземпляром и хранит определенный набор данных; состояние объекта определяется набором значений; поведение объекта определяется набором операций, которые могут быть выполнены над ними. Также к свойствам можно отнести инкапсуляция, полиморфизм, наследование.

Достоинства:

-возможность для пользователя системы определять свои сколь угодно сложные типы данных;

-наличие наследуемости свойств объектов;

-повторное использование программного описания типов объектов при обращении к другим типам, на них ссылающимся.

Недостатки:

-эта модель не исследована  столь тщательно математически,  как реляционная; 

-невозможно перенести объекты в другую базу данных.

 

5. Вектор выходных параметров системы.

 

В общей теории математического  моделирования математическую модель любого объекта характеризуют внутренними, внешними, выходными параметрами  и фазовыми переменными. Внутренние параметры модели определяются характеристиками компонентов, входящих в проектируемый объект, например номиналы элементов принципиальной схемы. Если проектируемый объект содержит п элементарных компонентов, то и его математическая модель будет определяться параметрами, которые образуют вектор внутренних параметров W = |w1...wn|T. Каждый из параметров wi, в свою очередь, может быть функцией, вектором или еще более сложным математическим функционалом в зависимости от объекта проектирования.

Выходные параметры  модели — это показатели, характеризующие функциональные, эксплуатационные, конструкторско-технологические, экономические и другие характеристики проектируемого объекта. К таким показателям могут относиться коэффициенты передачи, масса и габариты проектируемого объекта, надежность, стоимость и т.п. Понятия внутренних и выходных параметров инвариантны, при моделировании на более сложном уровне выходные параметры могут стать внутренними и наоборот. Например, сопротивление резистора является внутренним параметром при моделировании усилительного устройства, компонентом которого он является, но это же сопротивление будет выходным параметром при моделировании самого резистора, что требуется при пленочном его исполнении. Вектор выходных параметров модели будем обозначать

Внешние параметры модели — это характеристики внешней по отношению к проектируемому объекту среды, а также рабочие управляющие воздействия. Вектор внешних параметров в общем случае содержит множество самых различных составляющих. К его составляющим с полным правом можно отнести все, что говорилось ранее о составляющих вектора внутренних параметров. Будем обозначать его

Любой объект можно представить  как «черный ящик», на который  воздействуют различные факторы.

 

 

 

 

 

 

Z – вектор контролируемых  возмущений.

Y – неконтролируемый вектор выходных параметров.

U – контролируемый  вектор управляющих воздействий  на технологический процесс.

W – вектор неконтролируемых  возмущений.

Затем выполняется формализация, и объект представляется в следующем  виде:

 

 

 

 

Y – вектор выходных параметров.

X – вектор контролируемых  входных переменных. (Объединяет  действия переменных U, Z).

E – случайная аддитивная  помеха (суммарная), которая характеризует  влияние случайных возмущений.

F (B,x) – параметрическая  функция, которая осуществляет  преобразование значений Х в Y, или это модель изучаемого объекта.

Предметом исследования модели является определение вида модели и параметров модели. Истинного значения параметров системы узнать невозможно, можно получить только оценку параметров любой модели (вектора В). Изменяя значения параметров Х можно наблюдать изменение поведения выходных значений Y, или поддерживать Y на постоянном уровне.

Изменение Х определяется либо объективными возможностями существования  данного фактора, либо нормативами. Чем меньше количество управляемых факторов, тем лучше управлять системой в целом.

Входные параметры считаются  независимыми, или экзогенными.

Выходные параметры  считаются зависимыми, или эндогенными.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6. Список литературы

 

1. А. В. Петров Проблемы и принципы создание САПР. Москва “Высшая школа” 1990
2. Д. М. Жук Технические средства и операционные системы САПР. Москва “Высшая школа” 1986
3. В. Г. Федорчук Информационное и прикладное программное обеспечение САПР.
4. Губарев В.В. Концептуальные основы информатики: Учеб. Пособие: Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001г.
5. Ивченко Б. П., Мартыщенко Л.А. Информационная микроэкономика Часть 1: Методы анализа и прогнозирования. СПб. Нордмед-Издат. 1997г.
6. Турчак К. Численные методы. М.- 1985г.
7. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах и бизнесе: Учеб. Пособие для вузов. М.- 2000г.
8. Черчмен У., Акоф Р., Арноф Я. Введение в исследование операции М. – Наука 1968г.