- •1.Методы отделения корней уравнения.
- •2. Проект. Классификация проектов.
- •1. Уточнение корней уравнения. Метод деления отрезка пополам, метод секущих.
- •2. Основные фазы проектирования информационных систем
- •3. Унифицированный язык моделирования uml
- •4. Четыре уровня модели tcp/ip стека
- •5. Базовые понятия моделирования (определение модели, адекватность и точность, процесс моделирования, функции и цели моделирования, моделирование и научный эксперимент).
- •6. Файлы и файловые системы
- •1. Уточнение корней уравнения. Методы касательных (Ньютона).
- •2. Понятие жизненного цикла информационных систем. Процессы жц ис.
- •3. Варианты использования uml
- •4. Уникальный 32-битный ip-адрес в InterNet
- •5. Классификация моделей (по способу представления, назначению, степени соответствия объекту). Примеры моделей
- •6. Архитектура бд. Физическая и логическая независимость
- •1. Аппроксимация функций.
- •2. Структура жизненного цикла информационных систем.
- •3. Сопоставление и взаимосвязь структурного и объектно-ориентированного подходов.
- •4. Инкапсуляция пакетов в стеке tcp/ip
- •5. Классификация моделей по способу реализации.
- •6. Процесс прохождения пользовательского запроса.
- •2. Модели жизненного цикла информационных систем. Краткая характеристика
- •3. Методология объектно – ориентированного анализа и проектирования
- •4. Основные задачи протокола ip
- •5. Основные этапы имитационного моделирования.
- •6. Пользователи банков данных.
- •2. Каскадная модель жц ис. Основные этапы разработки. Основные достоинства
- •3. Иерархия диаграмм. Sadt
- •4. Основные особенности протокола tcp.
- •4. Первоначальная загрузка и ведение бд:
- •5. Защита данных:
- •1. Численное дифференцирование
- •2. Каскадная модель жц ис. Недостатки каскадной модели.
- •3. Сущность структурного подхода проектирования ис
- •4. Основные особенности протокола udp.
- •5. Имитационное моделирование и компьютерное моделирование. Основные особенности имитационных моделей
- •1.Инфологические:
- •3.Физические модели
- •1. Численное интегрирование. Геометрический смысл численного интегрирования
- •2. Спиральная модель жц ис. Итерации. Преимущества и недостатки спиральной модели
- •3. Оценка затрат на разработку по.
- •4. Древовидная структура доменных имен.
- •5. Определение системы. Свойства систем и их характеристики. Классификация систем
- •6. Иерархическая модель данных
- •1. Простейшие формулы численного интегрирования.
- •2. Методология и технология создания ис. Основные задачи и требования
- •3. Средства тестирования по.
- •4. Алгоритм разрешения имен в службе dns.
- •5. Области применения имитационного моделирования. Основные преимущества и недостатки
- •6. Сетевая модель данных.
- •1. Обобщение простейших формул численного интегрирования.
- •2. Методология rad. Основные принципы.
- •3. Управление проектом по.
- •4. Url схема http
- •5. Основные этапы имитационного моделирования
- •6. Реляционная модель данных основные понятия
- •2. Методология rad. Объектно-ориентированный подход. Объектно-ориентированное программирование.
- •3. Примеры комплексов case-средств.
- •4. Двухканальное соединение по протоколу ftp
- •5. Концептуальная модель.
- •2) Определение концептуальной модели.
- •6. Реляционная алгебра операции над отношениями
- •1. Метод Эйлера решения задачи Коши для оду 1-го порядка.
- •2. Основные информационные процессы и их характеристика.
- •3. Основы методологии проектирования ис
- •4. Пассивный режим ftp
- •5. Информационная модель. Основные способы сбора исходных данных. Метод Дэльфы
- •6. История развития sql
- •1. Одномерные задачи оптимизации
- •2. Фазы жизненного цикла в рамках методологии rad
- •3. Жизненный цикл по ис.
- •5. Общая характеристика инструментальных средств моделирования. Языки системы моделирования
- •6. Системный анализ предметной области
- •1. Многомерные задачи оптимизации.
- •Метод покоординатного спуска
- •Метод градиентного спуска
- •3. Модели жизненного цикла по
- •4. Схема работы резервных почтовых серверов в протоколе smtp.
- •5. Факторы выбора инструментальных средств моделирования. Механизмы формирования системного времени.
- •6. Инфологическая модель данных. "Сущность-связь"
- •1. Задачи линейного программирования
- •2. Основные понятия теории систем
- •3. Общие требования к методологии и технологии.
- •4. Диагностика маршрута (traceroute) с использованием протокола udp и icmp
- •5. Верификация моделей. Проверка адекватности и корректировка имитационной модели
- •1. Методы отделения корней уравнения.
- •I. Чтобы отделить корень аналитически, достаточно найти такой отрезок [a, b], на котором выполняются 3 условия:
- •II. Чтобы отделить корень графически, необходимо построить график функции f(X) на промежутке изменения X, тогда абсцисса точки пересечения графика функции с осью ох есть корень уравнения.
- •3. Методология rad.
- •4. Четыре уровня модели tcp/ip стека
- •5. Планирование экспериментов с имитационной моделью (стратегическое и тактическое планирование).
- •1. Уточнение корней уравнения. Метод деления отрезка пополам, метод секущих.
- •2. Информационные системы. Основные понятия. Корпоративные информационные системы. Структура кис.
- •3. Структурный подход к проектированию ис
- •1) Экспериментирование
- •2) Анализ результатов моделирования и принятие решения.
- •1. Уточнение корней уравнения. Методы касательных (Ньютона).
- •2. Классификация информационных систем.
- •1. Классификация по масштабу
- •2. Классификация по сфере применения
- •3. Классификация по способу организации
- •4. Инкапсуляция пакетов в стеке tcp/ip.
- •5. Хранилища данных. Цель построения и основные особенности. Типовая структура. Схема функционирования.
- •1. Аппроксимация функций.
- •5. Типовые решения для организации бд (фирмы, продукты). Интеграция данных в хранилище.
- •6. Хранимые процедуры.
- •1. Квадратичная аппроксимация (мнк).
- •2. Области применения и примеры реализации информационных систем.
- •3. Методология idef
- •5. Оперативная аналитическая обработка данных (olap).
- •1. Интерполяция функций. Интерполяционный полином Лагранжа
- •2. Системный подход, системные исследования и системный анализ
- •3. Моделирование данных.
- •4. Основные особенности протокола udp.
- •5. Области применения имитационного моделирования. Основные преимущества и недостатки
- •4) Область применения имитационного моделирования
- •1. Численное дифференцирование.
- •2. Методы и модели описания систем. Качественные методы описания систем. Методы и модели описания систем
- •3. Сущность объектно – ориентированного подхода.
- •4. Древовидная структура доменных имен.
- •5. Базовые понятия моделирования (определение модели, адекватность и точность, процесс моделирования, функции и цели моделирования, моделирование и научный эксперимент).
- •6. Модели серверов баз данных.
- •1. Численное интегрирование. Геометрический смысл численного интегрирования.
- •2. Модели систем.
- •3. Основы методологии проектирования ис.
- •5. Структурно-функциональное моделирование (назначение, методология sadt , графически язык, idef 0 - базовые принципы).
- •6. Журнализация и буферизация транзакций.
- •1. Методы отделения корней уравнения
- •I. Чтобы отделить корень аналитически, достаточно найти такой отрезок [a, b], на котором выполняются 3 условия:
- •II. Чтобы отделить корень графически, необходимо построить график функции f(X) на промежутке изменения X, тогда абсцисса точки пересечения графика функции с осью ох есть корень уравнения.
- •2. Кибернетический подход к описанию систем.
- •3. Модели жизненного цикла по.
- •4. Пассивный режим ftp.
- •5. Расширения idef 0 – dfd , idef 3. Построение модели данных на базе функциональной модели. Инструментальные средства Logic Works и Rational Software , comod -технология.
- •6. Параллельное выполнение транзакций.
- •1. Уточнение корней уравнения. Метод деления отрезка пополам, метод секущих.
- •2. Структура и свойства информационных процессов.
- •3. Жизненный цикл по ис
- •5. Классификация моделей по способу реализации.
- •6. Журнал транзакций.
3. Моделирование данных.
Одной из основных частей информационного обеспечения является информационная база. Информационная база (ИБ) представляет собой совокупность данных, организованная определенным способом и хранимая в памяти вычислительной системы в виде файлов, с помощью которых удовлетворяются информационные потребности управленческих процессов и решаемых задач. Разработка БД выполняется с помощью моделирования данных. Цель моделирования данных состоит в обеспечении разработчика ИС концептуальной схемой базы данных в форме одной модели или нескольких локальных моделей, которые относительно легко могут быть отображены в любую систему баз данных. Наиболее распространенным средством моделирования данных являются диаграммы "сущность-связь" (ERD). С помощью ERD осуществляется детализация накопителей данных DFD – диаграммы, а также документируются информационные аспекты бизнес-системы, включая идентификацию объектов, важных для предметной области (сущностей), свойств этих объектов (атрибутов) и их связей с другими объектами (отношений).
УД теоретико-множественные модели: иерархическая, сетевая, реляционная
4. Основные особенности протокола udp.
UDP (Universal Datagram Protocol) - универсальный протокол передачи данных, более облегченный транспортный протокол, чем TCP.
Первая и последняя версия UDP - RFC-768 (User Datagram Protocol J. Postel Aug-28-1980).
Основные отличия от TCP:
Отсутствует соединение между модулями UDP.
Не разбивает сообщение для передачи
При потере пакета запрос для повторной передачи не посылается
UDP используется если не требуется гарантированная доставка пакетов , например, для потокового видео и аудио, DNS (т.к. данные небольших размеров). Если проверка контрольной суммы выявила ошибку или если процесса, подключенного к требуемому порту, не существует, пакет игнорируется (уничтожается). Если пакеты поступают быстрее, чем модуль UDP успевает их обрабатывать, то поступающие пакеты также игнорируются.
Не все поля UDP-пакета обязательно должны быть заполнены. Если посылаемая дейтаграмма не предполагает ответа, то на месте адреса отправителя могут помещаться нули.
5. Области применения имитационного моделирования. Основные преимущества и недостатки
Попытаемся обобщить достоинства метода имитационного моделирования, целесообразность его применения в тех или иных случаях и существующие недостатки данного вида моделирования.
1) Основным достоинством имитационного моделирования является универсальность подхода при моделировании систем различной сложности и с различной степенью детализации.
С одной стороны, имитационное моделирование позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации.
С другой стороны, в имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы.
Кроме того, модели, которые допускают исследование аналитическими методами, также могут анализироваться имитационными методами.
Все это служит причиной того, что имитационные методы моделирования в настоящее время становятся основными методами исследования сложных систем.
2) Целесообразность применения. Имитационные модели представляют собой модели типа так называемого черного ящика. Это означает, что они обеспечивают выдачу выходных параметров системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступают входные воздействия. Поэтому для получения необходимой информации или результатов следует осуществить "прогон" (реализацию, "репетицию") моделей, а не "решать" их. Имитационные модели не способны формировать свое собственное решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь служить в качестве средства для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором. Этот кажущейся на первый взгляд недостаток, на самом деле является главным достоинством имитационного моделирования вследствие того, что целесообразность применения имитационного моделирования становится очевидной при наличии любого из следующих условий (6 условий):
1. Не существует законченной математической постановки задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;
2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи (большинство проблем управления социо техническими системами попадает в 1 и 2 категории);
3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на проектирование, испытания и работу на имитационной модели с затратами, связанными с приглашением специалистов со стороны.
4. Кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени (это возможно только на имитационной модели);
5. Имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях;
6. Для долговременного действия систем или процессов может понадобиться сжатие временной шкалы. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучения системы, поскольку явление может быть замедлено или ускорено по желанию.
3) Недостатки:
1. Низкая точность результатов (по сравнению с математическим моделированием). Имитационная модель в принципе не точна, и мы не в состоянии измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели к изменению определенных параметров (и соответственно влиянию их неточности на систему в целом).
2. Большое время моделирования и разработки. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится дорого и требует много времени, а также наличия высокоодаренных специалистов, которых в данной фирме может и не оказаться.
3. Результаты, которые дает имитационная модель, обычно являются численными, а их точность определяется количеством знаков после запятой, выбираемым экспериментатором. В связи с этим возникает опасность "обожествления чисел", т.е. приписывания им большей значимости, чем они на самом деле имеют.
4. Отсутствие единой теории и методологии построения моделей (больше искусство, чем наука). В отличии от других видов моделирования (математические модели, концептуальное моделирование, деловые игры), где имеются хорошо апробированные методики создания и использования моделей. Разработка и применение имитационных моделей все еще в большей степени искусство, нежели наука. Следовательно, как и в других видах искусства, успех или неудача определяется не столько методом, сколько тем, как он применяется!!