- •Информатика для физиков
- •Часть 1. Введение
- •Предисловие
- •Часть 1. Введение
- •1.1 Определение информатики. Понятие информации и информационной технологии. Формула Шеннона. Предмет и задачи информатики
- •Техническая база информатики Из истории создания и развития эвм
- •Классификация эвм
- •Классическая архитектура эвм общего назначения
- •Структура шин
- •Структура эвм 5-го поколения
- •Системы обработки данных
- •Программное обеспечение информатики
- •Операционные системы (ос)
- •Инструментальные языки и системы программирования
- •Системы программирования
- •Часть 2. Математические основы информатики
- •2.1 Теория формальных структур данных и алгоритмов их обработки Основные понятия теории алгоритмов
- •Общая характеристика изобразительных средств алгоритмов
- •Основные типы вычислительных процессов
- •Системы счисления
- •Позиционные системы счисления
- •Смешанные системы счисления
- •Перевод чисел из одной системы счисления в другую
- •Форматы представления и преобразования информации
- •Способы разработки алгоритмов
- •ЧАсть 3. ПЕрсональные эвм
- •3.1 Из истории создания персональных компьютеров
- •Структура пэвм
- •Внешние устройства пэвм
- •Часть 4. Работа пользователя в операционной системе Windows: начальные сведения
- •4.1 Введение
- •Загрузка Windows
- •Рабочий стол
- •Изображения курсора мыши
- •Приемы работы с мышью
- •Элементы рабочего стола
- •Пиктограммы
- •Панель задач
- •Основное меню панели задач
- •Окна задач
- •Основные команды меню
- •Вызов и завершение работы программ
- •4.3 Операции с папками и файлами
- •Проводник
- •Пиктограммы, отображающие структуру диска
- •Операции с папками
- •Копирование, перемещение файлов и папок
- •Удаление файлов и папок и их восстановление
- •4.4 Стандартные программы Windows
- •4.5 Завершение работы в Windows
- •Часть 5. Компьютерное моделирование в физических исследованиях
- •5.1 Роль эксперимента в физических исследованиях. Виды экспериментальных исследований
- •5.2 Основы теории моделирования Базовые понятия
- •Классификация моделей
- •Условное моделирование
- •Аналогичное моделирование
- •5.3 Математическое моделирование и компьютерный эксперимент Понятие математической модели
- •Особенности математических моделей
- •5.4 Вычислительный алгоритм. Введение в численные методы
- •Базовые понятия численных методов
- •Численное решение линейных дифференциальных уравнений
- •Численное вычисление одномерных интегралов
- •Метод Монте-Карло
- •Вычисление многомерных интегралов
- •5.5 Технология программирования вычислительных задач
- •5.6 Точность компьютерного эксперимента Погрешности компьютерного эксперимента
- •Требования к вычислительным алгоритмам
- •5.7 Пример моделирования физической системы
- •5.8 Заключение
- •Список литературы
- •Содержание
Системы обработки данных
Отдельная ЭВМ или процессор являются элементами, позволяющими строить сложные вычислительные системы обработки данных. Система обработки данных (СОД) – это совокупность технических средств и программного обеспечения, предназначенная для информационного обслуживания пользователей и технических объектов.
В состав технических средств СОД входит оборудование для ввода, хранения, преобразования и вывода данных, в том числе ЭВМ, устройства сопряжения ЭВМ с объектами, аппаратура передачи данных и линии связи. Программное обеспечение СОД – это совокупность программ, реализующих возложенные на систему функции. Функции СОД состоят в выполнении требуемых актов обработки данных: ввода, хранения, преобразования и вывода.
Классификация СОД
СОД можно классифицировать на основе способа построения. На рис.1.9 представлена такая классификация.
Рис.1.9
Одномашинные СОД. Исторически первыми были одномашинные СОД, построенные на базе единственной ЭВМ с классической однопроцессорной структурой. К настоящему времени накоплен значительный опыт проектирования и эксплуатации таких СОД. Однако, производительность и надежность таких систем оказывается удовлетворительной для ограниченного применения, когда требуется относительно невысокая производительность и допускается простой системы в течение нескольких часов из-за отказов оборудования. К настоящему времени мы пришли к физическому пределу быстродействия элементов электронных схем ЭВМ, а стало быть, к пределу производительности систем на базе таких ЭВМ. Кроме того, при любом уровне технологии невозможно обеспечить абсолютную надежность элементной базы, и поэтому нельзя исключить для таких СОД возможность потери работоспособности.
Вычислительные комплексы. Начиная с 60-х г. XX в. для повышения надежности и производительности СОД несколько ЭВМ связывались между собой, образуя многомашинный вычислительный комплекс (ВК). В ранних ВК связь между ЭВМ обеспечивалась через ВЗУ, т.е. за счет доступа к общим наборам данных. Такая связь называется косвенной и оказывается эффективной только тогда, когда ЭВМ взаимодействуют редко (рис.1.10 а).
Более оперативное взаимодействие ЭВМ достигается за счет прямой связи через адаптер, обеспечивающий обмен данными и передачу сигналов прерывания через каналы ввода-вывода (КВВ) двух ЭВМ (рис.1.10 б). За счет этого создаются хорошие условия для координации процессов обработки данных, и повышается оперативность обмена данными, что позволяет вести параллельную обработку данных и существенно увеличить производительность СОД.
а – косвенная связь б – прямая связь
Рис. 1.10
В многомашинных ВК взаимодействие процессов обработки данных осуществляется только за счет обмена сигналами прерывания и передачи данных через адаптеры КВВ или ВЗУ. Лучшие условия для взаимодействия процессов обработки данных – когда все процессы имеют доступ ко всему объему данных и могут взаимодействовать со всеми периферийными устройствами ВК. ВК, содержащие несколько процессоров с общим ЗУ и периферийными устройствами, называются многопроцессорными ВК. Пример такого комплекса приведен на рис.1.11.
Процессоры (Пр), модули оперативной памяти (МП) и каналы ввода-вывода (КВВ), к которым подключены периферийные устройства (ПУ) объединены в единый комплекс с помощью средств коммутации, обеспечивающих доступ каждого процессора к любому модулю оперативной памяти и к каналу ввода-вывода. В многопроцессорном комплексе отказы отдельных устройств влияют на работоспособность СОД в меньшей степени, чем в многомашинном ВК. Многопроцессорные ВК позволяют вести параллельную обработку информации.
Рис.1.11
Многомашинные и многопроцессорные ВК являются базовыми средствами для создания СОД различного назначения. Поэтому в состав ВК принято включать только технические и общесистемные средства, но не прикладное программное обеспечение.
Вычислительные системы. СОД, настроенная на решение задач в конкретной области применения, называется вычислительной системой. Вычислительная система включает в себя технические средства и программное обеспечение, ориентированные на решение определенной совокупности задач. Существует два способа ориентации систем:
- вычислительная система может строиться на основе ЭВМ или ВК общего назначения, а ориентация системы осуществляется за счет программных средств – прикладных программ и, возможно, операционной системы;
- ориентация на заданный комплекс задач может достигаться за счет использования специализированных ЭВМ и ВК. Специализированные вычислительные системы наиболее широко используются при решении задач векторной и матричной алгебры, задач, связанных с решением интегральных и дифференциальных уравнений, обработкой изображений, распознаванием образов и т.д.
Вычислительные системы, построенные на основе специализированных ВК, начали интенсивно разрабатываться с конца 60-х г.г. XX в. В таких системах использовались процессоры со специализированными системами команд, а конфигурация комплексов жестко ориентировалась на конкретный класс задач. В 70-х стали разрабатываться адаптивные вычислительные системы, гибко приспосабливающиеся к решаемым задачам. Адаптация такой системы осуществляется за счет изменения конфигурации системы, в связи с этим такие системы еще называют системами с динамической структурой. За счет динамической структуры достигается высокая производительность и устойчивость к отказам.
Системы телеобработки. Уже первоначальное использование СОД для управления производством, транспортом и материально-техническим снабжением показало, что эффективность систем можно значительно повысить, если обеспечить ввод данных непосредственно с мест их появления и выдавать результаты обработки в места их использования. Для этого необходимо связать СОД и рабочие места пользователей с помощью каналов связи. Системы, предназначенные для обработки данных, передаваемых по каналам связи, называются системами телеобработки данных (рис. 1.12)
Рис.1.12
Пользователи (абоненты) взаимодействуют с системой посредством терминалов (абонентских пунктов), подключаемых через каналы связи к ЭВМ или ВК. Данные передаются по каналам связи в форме сообщений – блоков данных, несущих кроме собственно данных служебную информацию, необходимую для управления процессами передачи и защиты данных.
Телеобработка данных значительно повышает оперативность обслуживания пользователей и позволяет создавать крупномасштабные системы, обеспечивающие доступ широкого круга пользователей к информации.
Глобальные вычислительные сети. С ростом масштабов применения ЭВМ практически во всех сферах деятельности человека, возникла необходимость объединения СОД, обслуживающих отдельные предприятия и коллективы.
В конце 60-х г. XX в. был предложен способ построения вычислительных сетей, объединяющих ЭВМ (ВК) с помощью базовой сети передачи данных (СПД) (рис.1.13).
Рис.1.13
Ядром системы является базовая сеть передачи данных (СПД), состоящая из каналов связи и узлов связи (УС). Узлы связи принимают данные и передают их в направлении, обеспечивающем доставку данных абоненту. ЭВМ подключаются к узлам связи. Совокупность ЭВМ, объединенных сетью передачи данных, образует сеть ЭВМ. Совокупность терминалов (Т) и средств связи, обеспечивающих подключение терминалов к ЭВМ, образует терминальную сеть. Таким образом, глобальная вычислительная сеть представляет собой композицию базовой сети передачи данных, сети ЭВМ и терминальной сети.
Глобальные вычислительные сети – наиболее эффективный способ построения крупномасштабных СОД. Использование вычислительных сетей позволяет автоматизировать управление отраслями производства, транспортом, материально-техническим снабжением в масштабе крупных регионов и страны в целом.
Локальные вычислительные сети. К концу 70-х г. XX в. в сфере обработки данных широкое распространение наряду с большими ЭВМ общего назначения получили мини- и микро-ЭВМ и начали применяться персональные компьютеры. При этом для обработки данных в рамках одного учреждения использовалось большое число ЭВМ, в то время, как коллективный характер труда требовал оперативного обмена данными между пользователями ЭВМ. В этот период времени был разработан эффективный способ объединения ЭВМ, расположенных на небольшом расстоянии друг от друга – локальные вычислительные сети.
Локальная вычислительная сеть (ЛВС) – это совокупность близкорасположенных ЭВМ, которые оснащены последовательными интерфейсами и программными средствами, обеспечивающими информационное взаимодействие между процессами в различных ЭВМ. Типичная структура ЛВС приведена на рис.1.14.
Рис.1.14
л
Все ЭВМ сопрягаются между собой с помощью моноканала. Длина моноканала не превышает нескольких сотен метров. ЭВМ подсоединяются к моноканалу посредством сетевых адаптеров (СА), иначе говоря, контроллеров сети, реализующих операции ввода-вывода. Наличие в такой структуре одного канала для обмена данными существенно упрощает процедуры установления соединений и обмена данными между ЭВМ. Поэтому сетевое программное обеспечение ЭВМ оказывается более простым, чем в глобальных ВС.