Тема 1. Информатика и информационные технологии.

Ошибаться человеку свойственно, но окончательно все запутать может только компьютер

Пятый закон ненадежности

Лекция 1. Информатика и информационные технологии. Основы алгоритмизации.

Информатика и информационные технологии.

Информатика – комплексная научная и инженерная дисциплина об общих свойствах и закономерностях информации, а также методах ее поиска, передачи, хранения, обработки и использования в различных сферах деятельности человека. Как наука сформировалась в результате появления ЭВМ. Включает в себя теорию кодирования информации, разработку методов и языков программирования, математическую теорию процессов передачи и обработки информации, а также ее влияние на разные области социальной практики.

Термин «Informatique» появился во Франции в середине 60-х годов XX ст., когда началось широкое использование вычислительной техники (ВТ). Тогда в англоязычных странах вошел в употребление термин «Computer Science» для обозначения науки о преобразовании информации, которая опирается на ВТ. Теперь эти термины являются синонимами.

Появление информатики обусловлено возникновением и распространением новой (информационной) технологии сбора, обработка и передачи информации, связанной с фиксацией данных на машинных носителях.

Информация (от лат. informatio – разъяснение, изложение), первоначально – сведения, передаваемые людьми устным, письменным или другим способом (с помощью условных сигналов, технических средств и т. д.); с сер. 20 в. общенаучное понятие, включающее обмен сведениями между людьми, человеком и автоматом, автоматом и автоматом; обмен сигналами в животном и растительном мире; совокупность сведений (данных), которые воспринимают из окружающей среды (входящая информация), выдают в окружающую среду (исходящая информация) или сохраняют внутри определенной системы.

Информация существует в виде документов, чертежей, рисунков, текстов, звуковых и световых сигналов, энергетических и нервных импульсов и т.п.

В широком смысле слова технология – это способ освоения человеком материального мира с помощью социальное организованной деятельности, которая включает три компонента: информационную (научные принципы), материальную (орудия работы), социальную (специалиста, который имеют профессиональные навыки). Эта триада составляет сущность современного понятия технологии.

Понятия информационные технологии (ИТ) появилось с возникновением информационного общества, основой социальной динамики в котором есть не традиционные материальные, а информационные ресурсы: знания, наука, орга-

6

низационные факторы, интеллектуальные способности, инициатива, творчество людей.

Эта технология, которая базируется на ВТ, быстро развивается, охватывая все виды общественной деятельности: производство, управление, науку, образование, проектные разработки, торговлю, финансово-банковские операции, медицину, криминалистику, охрану окружающей среды, быт, личную работу и др.

Основные направления применения вычислительной техники

Применения средств ВТ можно свести к трем основным направлениям:

1.Создание принципиально новых орудий производства «оживлением» машин и механизмов, то есть встраиванием автоматических информационноперерабатывающих устройств в механические системы (роботостроительство, производство оборудования с числовым программным управлением, обрабатывающих центров и т.д.).

2.Автоматизация управления целостными технологическими системами (автоматизация биотехнологии, технологии связи, получения и применения ядерной энергии и др.).

3.Автоматизация разных социально-коммуникативных процессов (планирование и управление общественным производством, конторской работы, научных исследований, образования, торговли и других видов услуг, криминалистики, охраны окружающей среды, личной работы и быта).

Это направление применения ВТ называют информатикой. Оно является самым перспективным, так как именно в социальной среде использование компьютеров дает наибольший эффект. В Японии и США, например, в информатику направляют больше половины используемых компьютеров.

Об эффективности перехода на ИТ свидетельствует хотя бы то, что интегрированные автоматизированные производства, используемые в промышленно развитых странах, позволили снизить затраты на производство на 35 % и уменьшить продолжительность производственных циклов на 60 %. А практика компьютеризации проектирования изделий с помощью систем автоматизации проектирования (САПР) в 3-6 раз сокращает время и повышает качество проектирования. Использования ИТ в сфере управления на основе автоматизированных систем дает возможность на 10-30 % снизить трудоемкость управленческих операций, в 2-5 раз ускорить принятие решений.

В социальной сфере информатизация производства стимулирует изменение структуры и численности профессиональных групп, содержания и условий деятельности, требований к квалификации работников. В частности, информатизация работы инженерно-технических работников нуждается в увеличения количества специалистов новых профессий: аналитиков систем, инженеров и техников на обслуживание компьютеров, программистов и т.п.. Внедрение ИТ дает возможность уменьшить численность определенных категорий управленческого персонала на 25-30 %, оказывает содействие интеграции производственных функций. В основном производстве ИТ сокращают спрос до 75 % на рабочих массовых профессий, увеличивая потребность в рабочих-

7

эксплуатационниках и наладчиках средств и систем автоматизации, ремонтниках и монтажниках гибких автоматизированных производств, роботов и компьютеров.

В информатике можно выделить три основных части:

•алгоритмы обработки информации (algorithm);

•вычислительную технику (hardware);

•компьютерные программы (software).

Этапы исследования прикладных задач

Проектирование и анализ современных строительных материалов, конструкций, их отдельных узлов и блоков, а также других технических систем связаны с теоретическими расчетами и исследованиями, предваряющими выбор определяющих параметров конструкций. Эти расчеты проводятся с использованием вычислительных средств (компьютеров и их систем) и вычислительных методов. При этом обычно выполняются следующие этапы.

1.Физическая постановка задачи и ее качественный анализ. Результатом этого этапа является общая формулировка задачи в содержательных терминах, т.е. что дано и что требуется определить. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.

2.Поиск, выбор или модификация некоторой математической модели, адек-

ватной физической постановке задачи. Это – этап формализации проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется (или задается в случае применения формальных моделей) основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таким образом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Этот этап является очень важным, так как ошибочная или неудачная модель, неадекватная физической, сводит «на нет» все дальнейшие усилия по проектированию изделия. Заметим, что при решении многих задач выбираются, как правило, общепринятые математические модели.

3.Разработка, выбор или модификация математического (аналитического, приближенно-аналитического или численного) метода, наиболее целесооб-

разного и экономичного. Этот этап осуществляется на основе имеющихся у исследователей знаний (субъективный подход), а также исходя из ресурсов компьютера – оперативной и внешней памяти, быстродействия, возможностей представления информации (объективный подход). Модели сложных объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойств модели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, связанным с потерей ее адекватности, переходят к численным методам исследования.

8

4.Подготовка исходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.

5.Составление алгоритма.

6.Разработка программного обеспечения.

7.Численное решение. Здесь приобретают актуальность различные методы обработки данных, решения разнообразных уравнений, вычисления интегралов

ит.п. Нередко расчеты по математической модели носят многовариантный, имитационный характер. Благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить многочисленные «модельные» эксперименты, изучая «поведение» модели при различных изменениях некоторых условий. Для решения таких задач важное значение имеют методы оптимизации, т.е. поиска наилучших (экстремальных) значений каких-либо функций и функционалов. Исследование, проводимое численными методами, может существенно дополнить результаты аналитического исследования, а для многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс задач, которые можно решать численными методами, значительно шире, чем класс задач, доступных аналитическим методам.

8.Анализ численных результатов и их применение. На этом заключительном этапе цикла встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, об адекватности модели, о степени её практической применимости. Математические методы проверки результатов могут выявлять некорректность построения модели и тем самым сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимися знаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостатки исходной постановки задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения. Поскольку современные математические задачи могут быть сложны по своей структуре, иметь большую размерность, то часто случается, что известные алгоритмы и программы для ЭВМ не позволяют решить задачу в первоначальном виде. Если невозможно в короткий срок разработать новые алгоритмы и программы, исходную постановку задачи и модель упрощают: снимают и объединяют условия, уменьшают число учитываемых факторов, нелинейные соотношения заменяют линейными т.д.

Врезультате анализа полученного решения задачи может осуществляться переход к любому из описанных этапов для внесения соответствующих изменений. Изложенные этапы исследования прикладных задач схематически показаны на рис. 1.1.

9