- •Цельлабораторной работы.
- •Тактическая цель.
- •Стратегическая цель.
- •Общие теоретические положения.
- •Основные понятия.
- •Предметная область.
- •Знаковая система.
- •Методика наблюдения.
- •Габарит наблюдения предметной области.
- •Координаты наблюдения.
- •Наблюдаемые свойства.
- •Метасхема.
- •Экземпляр метасхемы (самоописание).
- •Экземпляр метасхемы (схема предметной области).
- •Представление результата наблюдений.
- •Функциональные связи атрибутов элементов.
- •Сложные наблюдения.
- •Дискретное и непрерывное.
- •Содержательная декомпозиция таблицы наблюдений.
- •Декомпозиция наблюдений по значениям свойств.
- •Границы: слитно или раздельно?
- •Слитность свойств.
- •Слитность во времени.
- •Форма и содержание.
- •Топологическая декомпозиция таблицы наблюдений.
- •Понятие объекта.
- •Понятие класса объектов.
- •Сети Петри: объектный подход.
- •Область неэффектиности реляционной модели данных.
- •Идея преобразования реляционной модели данных в объектную.
- •Контейнер кортежей: вектор и список.
- •Новая парадигма объектов.
- •Технология поддержки связей.
- •Физическая поддержка связей.
- •Вариант объектно-ориентированной бдвв приложения.
- •Календарь событий.
- •Пример наполнения объектной бдвв сети Петри.
- •Средства выполнения работы.
- •Советы и рекомендации.
- •Порядок выполнения работы.
- •Содержание и оформление результатов работы.
- •Приложение 2. Использование файлов стандартов оформления.
Топологическая декомпозиция таблицы наблюдений.
Дело в том, что форма может изменяться во времени и пространстве, но при этом сохранять эквивалентность входящих в неё конечных элементов (пример - расширение тела при нагревании). В общем случае можно говорить о топологической инвариантности формы, т.е. сохранении ассоциаций типа «части-целое» при их совместной деформации. Эквивалентные в указанном смысле базовые конечные элементы образуют представление тел реального мира, часто называемых физическими телами (объектами).
Заметим, что для определение физического тела необходимы понятия массы, типа вещества, и других физических свойств. При этом, часто неявно, используется абстрактная модель для границ. Для нас наиболее важным фактом будет то, что мы можем идентифицировать тела во времени и пространстве, т.е. методика наблюдений будет позволять однозначно находить физическое тело по его уникальному имени (идентификатору).
Понятие объекта.
Объект есть предмет или понятие из реального мира. У каждого объекта есть следующие особенности:
1) объект можно однозначно идентифицировать во времени и пространстве по его наблюдаемым свойствам и дать ему имя;
2) объект имеет одно или несколько состояний, т.е. значений его наблюдаемых свойств (именованных атрибутов);
3) объект обладает поведением, которое отражается в изменении состояния функциями или методами при взаимодействии с другими объектами или с самим собой
Понятие класса объектов.
Класс объектов – это абстракция набора объектов, имеющих схожие состояния и поведение. Классу присущи следующие особенности:
класс можно идентифицировать по имени, а экземпляром класса есть объект, принадлежащий данному классу;
класс, в отличие от объекта не имеет состояния (а только схему состояний, т.е. определены атрибуты для каждого объекта данного класса);
класс определяет поведение в терминах операций, а не методов (метод объекта данного класса использует операцию класса, т.е. реализует её).
Сети Петри: объектный подход.
Реализация программы имитационного моделирования сетей Петри в подразделе 3.2 использует внутреннее представление данных, построеннное в виде реляционной базы данных. Каждое её реляционное отношение (таблица) может храниться как самостоятельный файл. Множество схем этих таблиц {S, T, ST, TS, SP, EC, TP} представляет собой значение реляционной базы данных с именем “petry”. Ранее мы рассмотрели, каким образом их можно представить их метаописание в словаре данных нашей реляционной базы данных.
Очевидно, что для внутреннего представления данных использование реляционной модели - не самое удачное проектное решение. Имитационное моделирование одна из тех самых задач, для которых реляционная модель данных – не самое эффективное решение. Можно выделить такие задачи в отдельный класс, который мы назовем «базы данных времени выполнения» приложения (run time data base - RTDB). Причиной этого оказывается слабый учет особенностей алгоритма решения задачи при организации его данных. В теории реляционных баз данных схема строится только по наличию функциональных зависимостей между подмножествами атрибутов. Это приводит к постоянных (и часто избыточным) затратам на поиск нужного элемента данных в реляционных таблицах (экземплярах отношений).