Где N – мощность алфавита, i- количество информации, которое несет в себе каждый символ алфавита, k-количество знаков в сообщении, I- количество информации в сообщении при алфавитном подходе

В) В основе кодирования звука с использованием ПК лежит процесс преобразования колебаний воздуха в колебания электрического тока и последующая дискретизация аналогового электрического сигнала.

Г) Аналоговые сигналы описываются непрерывной (или кусочно-непрерывной) функцией , причем сама функция и аргумент t могут принимать любые значения на некоторых интервалах . На рис. 1.1а представлен пример аналогового сигнала, изменяющегося во времени по закону , где .

Д) Дискретизация – это и есть разделение пространства или времени на фиксированные по размеру области (точки, которые точками, по сути, не являются) или отрезки. Так описываемое двумерное изображение разбивается на маленькие плоскости. Разделение непрерывного ряда значений какой-либо характеристики на ограниченное количество диапазонов называют квантованием. В компьютере сохраняется лишь номер диапазона, в который попало конкретное значение свойства.

Е) Аналого-цифровой преобразователь— устройство, преобразующее входной аналоговый сигнал в дискретный код (цифровой сигнал). Обратное преобразование осуществляется при помощи ЦАП

10. А)Алгори́ тм — набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения результата решения задачи за конечное число действий.

Б)Да́ нные — представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.

В) Тео́ рия алгори́ тмов — наука, изучающая общие свойства и закономерности алгоритмов и разнообразные формальные модели их представления. К задачам теории алгоритмов относятся формальное доказательство алгоритмической неразрешимости задач, асимптотический анализ сложности алгоритмов, классификация алгоритмов в соответствии с классами сложности, разработка критериев сравнительной оценки качества алгоритмов и т. п.

Г) Алгоритм обладает следующими свойствами:

1. Дискретность. Это свойство состоит в том, что алгоритм должен представлять процесс решения задачи как последовательное выполнение простых шагов. При этом для выполнения каждого шага алгоритма требуется конечный отрезок времени, т.е. преобразование исходных данных в результат осуществляется во времени дискретно.

Определенность. Каждое правило алгоритма должно быть четким, однозначным.

Результативность. Алгоритм должен приводить к решению за конечное число шагов.

Массовость. Алгоритм решения задачи разрабатывается в общем виде, т.е. он должен быть применим для некоторого класса задач, различающихся лишь исходными данными.

Правильность. Алгоритм правильный, если его выполнение дает правильные результаты решения поставленной задачи.

11.А) На практике наиболее распространены следующие формы представления алгоритмов:

-словесная (записи на естественном языке);

-графическая (изображения из графических символов);

-псевдокоды (полуформализованные описания алгоритмов на условном алгоритмическом языке, включающие в себя как элементы языка программирования, так и фразы естественного языка, общепринятые математические обозначения и др.);

-программная (тексты на языках программирования).

Б)

Линейный алгоритм: Для примера опишем с помощью блок-схем следующий план: пойду на реку, буду купаться и ловить рыбу

Разветвляющийся алгоритм: Для примера опишем с помощью блок-схем следующий план: если встречу друга, то спрошу у него мою книгу, иначе зайду к нему.

Циклический алгоритм: Для примера опишем с помощью блок-схем следующий план: пока есть примеры, буду решать.

В) Псевдокод — язык описания алгоритмов, использующий ключевые слова языков программирования, но опускающий подробности и специфический синтаксис.

А) Адаптивный алгоритм глобальной оптимизации; Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии)

Б) В информатике и теории алгоритмов вычислительная сложность алгоритма — это функция, определяющая зависимость объёма работы, выполняемой некоторым алгоритмом, от размера входных данных. Раздел, изучающий вычислительную сложность, называется теорией сложности вычислений

В)Градации сложности:

Простые динамические системы - не имеют разветвленной структуры, не большое количество элементов и связей. Они могут содержать от 10 до 1000 элементов, в простых системах отсутствуют иерархические уровни.

Сложные системы - с развитой иерархической структурой, большим числом элементов и внутренних связей. Связи могут содержать от 10000 до 10 млн. элементов. Их невозможно или очень трудно корректно описать математически.

3.Очень сложные системы - большие системы. Академик Б.И. Петров, один из основоположников теории больших систем, предложил для них ряд необходимых и достаточных свойств, наличие которых позволяет считать систему большой. К этим свойствам относятся:

а)наличие структуры;

б)наличие единой цели функционирования;

в)устойчивость к внешним и внутренним возмущениям;

г)комплексный состав системы;

д)способность к развитию (и в пределе способность к самообучению).

⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒

Поделиться: