Экзаменационные вопросы

1. Основные определения и понятия информатики (предмет информатики, направления использования…)

2. Основные определения и понятия информации (определение, свойства, единицы измерения..)

3. Понятие информационной системы. Основные этапы обработки данных.

4. Основные направления использования компьютера. Структурная схема ЭВМ. Основные блоки персонального компьютера.

5. Основные принципы определяющие современную структуру компьютера. Принципы фон Неймана.

6. Классификация программного обеспечения.

7. Основные элементы пользовательского интерфейса.

8. Файловая система (имя, структура файловой системы, исполняемые файлы, шаблоны, недопустимые символы.

9. Технологии обработки текстовой информации (шаблоны, ввод, редактирование, форматирование, разделы, колонтитулы) конвертация файлов.

10. Табличный процессор Excel. Основные понятия (рабочие книги, листы и ячейки).

11. Табличный процессор Excel. Типы данных. Ввод и копирование данных

12. Табличный процессор Excel. Ввод и копирование формул. Типы ссылок.

13. Табличный процессор Excel. Функции. Примеры использования.

14. Табличный процессор Excel. Диаграммы.

15. Табличный процессор Excel. Макросы.

16. Табличный процессор Excel. Списки.

17. Основные понятия VBA. (…….)

18. VBA. Структура создаваемых проектов.

19. VBA. Синтаксис и данные (выражения, комментарии, форматирование кодов, правила выбора имен).

20. Типы данных. Объявление и использование переменных. Область видимости переменных.

21. Массивы. Основные понятия. Объявление массива. Обращение к элементам массива.

22. Статические и динамические массивы.

23. VBA. Обмен данными с рабочим листом Excel.

24. VBA. Функции взаимодействия с пользователем (MsgBox, InputBox).

25. VBA. Управляющие конструкции.

26. VBA. Процедуры. Типы процедур. Область видимости процедур.

27. VBA. Использование экранных форм. Элементы управления.

28. Технологии обработки текстовой информации. Шаблоны. Организация обмена между документами, созданными различными приложениями. Шрифты. Абзацы. Колонтитулы.

29. Структура таблиц БД

30. Модели БД

31. Создание новой БД в Access

32. Способы создания таблиц БД Access

33. Типы данных БД Access

34. Схема данных, создание связей между таблицами

35. Имена полей

36. Типы запросов в БД Access

37. Запросы с вычисляемыми полями в БД Access

38. Запросы выборки, назначение и варианты создания в БД Access

39. Запросы на изменение в БД Access

1

…

2

Понятие информация является одним из фундаментальных в современной науке вообще и базовым для информатики. Информацию наряду с веществом и энергией рассматривают в качестве важнейшей сущности мира, в котором мы живем. Однако, если задаться целью формально определить понятие «информация», то сделать это будет чрезвычайно сложно.

В простейшем бытовом понимании с термином «информация» обычно ассоциируются некоторые сведения, данные, знания и т.п. Информация передается в виде сообщений, определяющих форму и представление передаваемой информации. Примерами сообщений являются музыкальное произведение; телепередача; команды регулировщика на перекрестке; текст, распечатанный на принтере; данные, полученные в результате работы составленной вами программы и т.д. При этом предполагается, что имеются «источник информации» и «получатель информации».

Сообщение от источника к получателю передается посредством какой-нибудь среды, являющейся в таком случае «каналом связи». Так, при передаче речевого сообщения в качестве такого канала связи можно рассматривать воздух, в котором распространяются звуковые волны, а в случае передачи письменного сообщения (например, текста, распечатанного на принтере) каналом сообщения можно считать лист бумаги, на котором напечатан текст.

Человеку свойственно субъективное восприятие информации через некоторый набор ее свойств: важность, достоверность, своевременность, доступность, «больше-меньше» и т.д. Использование терминов «больше информации» или «меньше информации» подразумевает некую возможность ее измерения (или хотя бы количественного соотнесения). При субъективном восприятии измерение информации возможно лишь в виде установления некоторой субъективной порядковой шкалы для оценки «больше-меньше». При объективном измерении количества информации следует заведомо отрешиться от восприятия ее с точки зрения субъективных свойств, примеры которых перечислены выше. Более того, не исключено, что не всякая информация будет иметь объективно измеряемое количество.

Чтобы сообщение было передано от источника к получателю необходима некоторая материальная субстанция — носитель информации. Сообщение, передаваемое с помощью носителя — сигнал. В общем случае сигнал — это изменяющийся во времени физический процесс. Та из характеристик процесса, которая используется для представления сообщений, называется параметром сигнала.

В случае, когда параметр сигнала принимает последовательное во времени конечное число значений (при этом все они могут быть пронумерованы), сигнал называется дискретным, а сообщение, передаваемое с помощью таких сигналов — дискретным сообщением. Если же источник вырабатывает непрерывное сообщение (соответственно параметр сигнала — непрерывная функция от времени), то соответствующая информация называется непрерывной. Примеры дискретного сообщения — текст книги, непрерывного сообщения — человеческая речь, передаваемая модулированной звуковой волной; параметром сигнала в этом случае является давление, создаваемое этой волной в точке нахождения приемника — человеческого уха.

Непрерывное сообщение может быть представлено непрерывной функцией, заданной на некотором интервале. Непрерывное сообщение можно преобразовать в дискретное (такая процедура называется дискретизацией). Из бесконечного множества значений параметра сигнала выбирается их определенное число, которое приближенно может характеризовать остальные значения. Для этого область определения функции разбивается на отрезки равной длины и на каждом из этих отрезков значение функции принимается постоянным и равным, например, среднему значению на этом отрезке. В итоге получим конечное множество чисел. Таким образом, любое непрерывное сообщение может быть представлено как дискретное, иначе говоря, последовательностью знаков некоторого алфавита.

Возможность дискретизации непрерывного сигнала с любой желаемой точностью (для возрастания точности достаточно уменьшить шаг) принципиально важна с точки зрения информатики. Компьютер — цифровая машина, т.е. внутреннее представление информации в нем дискретно. Дискретизация входной информации (если она непрерывна) позволяет сделать ее пригодной для компьютерной обработки.

Единицы количества информации: вероятностный и объемный подходы

Определить понятие «количество информации» довольно сложно. В решении этой проблемы существуют два основных подхода. Исторически они возникли почти одновременно. В конце 40-х годов XX века один из основоположников кибернетики американский математик Клод Шеннон развил вероятностный подход к измерению количества информации, а работы по созданию ЭВМ привели к «объемному» подходу.

Вероятностный подход

Рассмотрим в качестве примера опыт, связанный с бросанием правильной игральной кости, имеющей N граней. Результаты данного опыта могут быть следующие: выпадение грани с одним из следующих знаков: 1, 2, . . . N.

Введем в рассмотрение численную величину, измеряющую неопределенность — энтропию (обозначим ее H). Согласно развитой теории, в случае равновероятного выпадания каждой из граней величины N и H связаны между собой формулой Хартли H = log2 N.

Важным при введении какой-либо величины является вопрос о том, что принимать за единицу ее измерения. Очевидно, H будет равно единице при N = 2. Иначе говоря, в качестве единицы принимается количество информации, связанное с проведением опыта, состоящего в получении одного из двух равновероятных исходов (примером такого опыта может служить бросание монеты при котором возможны два исхода: «орел», «решка»). Такая единица количества информации называется «бит».

В случае, когда вероятности Pi результатов опыта (в примере, приведенном выше — бросания игральной кости) неодинаковы, имеет место формула Шеннона . В случае равновероятности событий, и формула Шеннона переходит в формулу Хартли.

В качестве примера определим количество информации, связанное с появлением каждого символа в сообщениях, записанных на русском языке. Будем считать, что русский алфавит состоит из 33 букв и знака «пробел» для разделения слов. По формуле Хартли H = log2 34 ~ 5.09 бит.

Однако, в словах русского языка (равно как и в словах других языков) различные буквы встречаются неодинаково часто. Ниже приведена табл. 3 вероятностей частоты употребления различных знаков русского алфавита, полученная на основе анализа очень больших по объему текстов.

Воспользуемся для подсчета H формулой Шеннона: H ~ 4.72 бит. Полученное значение H, как и можно было предположить, меньше вычисленного ранее. Величина H, вычисляемая по формуле Хартли, является максимальным количеством информации, которое могло бы приходиться на один знак.

Аналогичные подсчеты H можно провести и для других языков, например, использующих латинский алфавит — английского, немецкого, французского и др. (26 различных букв и «пробел»). По формуле Хартли получим H = log2 27 ~ 4.76 бит.

3

В экономической системе объект управления представляет собой подсистему ма-

териальных элементов экономической деятельности (на промышленном предприятии: сы-

рье и материалы, оборудование, готовая продукция, работники и др.) и хозяйственных

процессов (на промышленном предприятии: основное и вспомогательное производство,

снабжение, сбыт и др.).

Система управления представляет собой совокупность взаимодействующих

структурных подразделений экономической системы (например, на промышленном пред-

приятии: дирекция, финансовый, производственный, снабженческий, сбытовой и др. отде-

лы), осуществляющих следующие функции управления:

• планирование – функция, определяющая цель функционирования экономиче-

ской системы на различные периоды времени (стратегическое, тактическое, оперативное

планирование);

• учет – функция, отображающая состояние объекта управления в результате вы-

полнения хозяйственных процессов;

• контроль – функция, с помощью которой определяется отклонение учетных дан-

ных от плановых целей и нормативов;

• оперативное управление – функция, осуществляющая регулирование всех хо-

зяйственных процессов с целью исключения возникающих отклонений в плановых и

учетных данных;

• анализ – функция, определяющая тенденции в работе экономической системы и

резервы, которые учитываются при планировании на следующий временной период.