Kvalitativní a kvantitativní informace. Kritéria pro hodnocení informací

Posouzení množství informací není jednoduchá věc, protože závisí na mnoha faktorech, které je často obtížné formalizovat. Stejné informace mohou různým lidem zprostředkovat zcela odlišné množství informací. To, co jeden ví už dlouho, může být pro druhého zcela nové. Jednoduché soustředění umožňuje přijímat více informací.

Při posuzování množství informací existují různé aspekty.

Informace je možné hodnotit na základě jejich sémantického obsahu (hodnoty). V tomto případě je samozřejmě nutné stanovit kritérium hodnoty. Například k měření sémantického obsahu informací můžete použít tezaurus opatření, odrážející schopnost příjemce informace vnímat příchozí zprávu. Pak množství přijaté informace je určitá funkce J=f(S * ,S p), kde S * je sémantický obsah informace ve zprávě, S p je tezaurus uživatele, měřeno množstvím informací vnímaných mu.

Pokud je informace použita pro řízení řešení určitého problému, pak hodnotu informace lze posoudit rozdílem v efektu, například ekonomickém, bez zohlednění a zohlednění informací v přijaté zprávě.

Problematikou posuzování množství informací se poprvé důkladně zabývali R. Hartley a K.E.

Řekněme, že škola má osm tříd (1, 2, ..., 8) a my potřebujeme zjistit, ve které třídě Sasha Ivanov studuje tak, že se zeptáme na číslo třídy a dostaneme odpovědi jako „ano“ nebo „ne“ . Je snadné ukázat, že minimální počet otázek je tři. Můžete se například nejprve zeptat: je číslo třídy větší než 4? Pokud je odpověď „ne“, musíte se zeptat: je číslo třídy větší než 2? Po zodpovězení stačí položit ještě jednu otázku a problém bude vyřešen. Můžete navrhnout odhadnout množství informací o čísle třídy, ve které Sasha Ivanov studuje, na základě minimálního počtu položených otázek. V tomto případě dostaneme hodnotu 3.

Podobný nápad použil americký inženýr R. Hartley, který v roce 1928 navrhl odhadnout množství informací pomocí vzorce

kde J je množství informací v jedné z N stejně pravděpodobných zpráv. Je snadné vidět, že při dosazení N=8 (N je počet tříd) do Hartleyho vzorce dostaneme hodnotu 3. Ve skutečnosti se v tomto případě množství informace rovná počtu bitů potřebných ke kódování maximální číslo třídy (tj. hodnota N) s binárním číslem.

Při práci s informačními systémy se získané informace často měří podle velikosti paměti počítače potřebné k jejich uložení. V tomto případě se používá Hartleyho vzorec.

Obecnější a přísnější teorii kvantitativního hodnocení informací podal v roce 1948 americký vědec Claude Elwood Shannon.

Navrhl vyhodnotit množství informací číselnou charakteristikou, která odráží míru nejistoty (neúplnosti znalostí), která po obdržení zprávy zmizí. Shannon navrhl nazývat míru nejistoty, která se snižuje při přenosu informací entropie(tento termín se původně objevil v termodynamice; ve statistické fyzice je entropie považována za míru pravděpodobnosti, že systém bude v daném stavu). Je zřejmé, že množství informací závisí na pravděpodobnosti přijetí zprávy o konkrétní události. Pokud bychom tedy znali věk Sashy Ivanova, pak je docela možné, že k určení třídy by bylo potřeba méně otázek.

Pokud je v důsledku přijetí zprávy dosaženo úplné jasnosti o objektu, pak se entropie rovná nule.

Řekněme, že je odeslána zpráva s informacemi o určitém systému X. Nechte nejistotu příjemce znalostí o systému X(před přijetím zprávy) je určena entropií H( X). Po obdržení zprávy se entropie stala H * ( X). Množství informací získaných v tomto případě J( X) = H( X) – N * ( X). Pokud je po obdržení zprávy dosaženo úplného vyjasnění systému X, pak N*( X) = 0 a podle toho J( X) = H( X).

Přenos diskrétních zpráv lze vždy omezit na přenos odpovídajících čísel. I když informace odrážejí kvalitativně odlišné stavy (jevy), pak jejich číslováním lze přenos zpráv redukovat na přenos odpovídajících čísel. Takže při přenosu textu můžete číslovat písmena abecedy a přenášet čísla. Jakákoli informace umístěná v paměti počítače je také sada binárních čísel.

Při odvozování vzorců pro odhad množství informací a míry nejistoty vycházel Shannon z následujících úvah.

Nechť zdroj diskrétních zpráv vytvoří sekvenci elementárních číselných zpráv (x 1, x 2, ..., x m), z nichž každá odpovídá jednomu z možných stavů systému X. Pak lze sbírku těchto elementárních zpráv nazvat abecedou a číslo m lze nazvat objemem abecedy. Při přenosu textu je základní zprávou písmeno běžné abecedy; při přenosu příkazů bude abeceda seznamem možných příkazů; při přenosu zprávy o stavu systému - seznam možných stavů systému atp.

Předpokládejme, že po přijetí symbolu x i je jednoznačně určen stav zdroje zprávy (systém X) v době přenosu. Čím nižší je pravděpodobnost P i stavu x i, tím více informací obdržíme při příjmu symbolu x i (S P i = 1, P i £ 1). Pokud byl stav zdroje již znám, pak příjem symbolu xi neposkytuje žádnou další informaci (tj. přijatá informace je nula). Jinými slovy, množství informace nesené symbolem x i musí být funkcí apriorní (dostupné již před přenosem) informace o pravděpodobnosti Pi, že zdroj byl v době svého přenosu ve stavu x i.

Změna entropie při příjmu symbolu x i K. Shannon navrhl výpočet pomocí vzorce

J(х i) = - К 0 ×log а P i,

kde koeficient K 0 a základ logaritmu (a) určují měrnou jednotku množství informace. Aby byla entropie kladná, umístí se před vzorec znaménko „-“ (pro čísla je logaritmus záporný<1).

Obecně platí, že symboly mají různé pravděpodobnosti. Teorie pravděpodobnosti pak navrhuje používat pro hodnocení průměrnou hodnotu, která je definována jako součet součinů hodnot jednotlivých parametrů a jejich pravděpodobnosti. Proto má konečný vzorec K. Shannona pro entropii zdroje zprávy tvar

H(X) = - K 0 åP i log a P i.

Pokud předpokládáme, že všechny stavy systému X jsou stejně pravděpodobné (tj. P i = 1/m), pak entropie m

H(X) = - Ko å[(1/m)∙log a 1/m] = K 0 log a m.

Není těžké ukázat, že v Shannonově vzorci je hodnota H(X) vždy £ log a m. Log a m se rovná pouze v případě, kdy jsou všechny pravděpodobnosti P i stejné (tj. P i =1/m). Z hlediska teorie pravděpodobnosti je poslední tvrzení vysvětleno tím, že znalost pravděpodobností nám dává nějaké další apriorní znalosti o informacích přijatých se symbolem. Neznalost pravděpodobností nás nutí předpokládat, že všechny symboly jsou stejně pravděpodobné, tzn. maximální entropie (maximální ignorance) nastane, když P i =1/m.

Vzorce pro odhad množství informace a entropie byly zavedeny axiomaticky za následujících předpokladů:

1) entropie H je spojitá s ohledem na její argumenty;

2) pro Pi = 1, hodnota J(xi) = 0;

3) pokud jsou všechny události stejně pravděpodobné, pak je entropie maximální a je určena vzorcem H max = log n, kde n je počet možných výsledků (událostí);

4) pokud je výběr rozdělen do dvou po sobě jdoucích fází, pak počáteční hodnota entropie H bude váženým součtem jednotlivých hodnot. To znamená, že při sekvenčním přenosu symbolů xi a xk se množství informace vnesené touto dvojicí symbolů rovná součtu množství informací vnesených xi a přidaných xk.

Vezměme jako jednu informaci obsaženou ve zprávě, že došlo k jedné ze dvou stejně pravděpodobných nezávislých událostí. Pak samozřejmě stačí P i = ½ (i=1, 2) a jedna zpráva k získání kompletní informace o stavu objektu. Navíc, když dorazí zpráva x i, bude entropie rovna nule, tzn. množství přijatých informací J(x i) = H(X).

Budeme předpokládat, že za výše uvedených podmínek přináší příchozí zpráva jednotku informace. Pak J(x i) = H(X) = - K 0 ∙(½× log a ½ + ½× log a ½)= K 0 ∙log a 2 = 1. Výše ​​uvedená rovnost platí pro a=2 a K 0 = 1. Pokud má systém m stejně pravděpodobných stavů, pak dostaneme J(X) = log 2 m = N max. Poslední konkrétní výsledek není nic jiného než vzorec R. Hartleyho.

Vzorec J=log 2 m vlastně umožňuje odhadnout maximální možné množství přijaté informace při přenosu jednoho znaku (jedné zprávy).

Pokud je známa entropie Hmax a ze zdroje zprávy je přijato N symbolů, pak maximální možné množství informací přenášených se zprávami je N×Hmax.

Při přenosu digitální informace se jako jednotka měření entropie používá binární jednotka - bit.

Použijme binární kód pro přenos písmen abecedy obsahující n = 32 znaků a při příjmu zprávy písmeno jednoznačně identifikujeme. Pokud jsou pravděpodobnosti výskytu symbolů stejné, pak maximální entropie při vysílání a příjmu jednoho symbolu

Hmax = log 2 32 = 5 (bit).

Tato průměrná informace na znak byla získána za předpokladu „absolutně chaotického textu“, kdy je pořadí písmen během přenosu nezávislé.

Řekněme, že v abecedě A znaků jsou zprávy odesílány ve formě slov délky L (obvykle se data zasílají pomocí jednotných digitálních kódů, tedy kódů stejné délky). V tomto případě N = A L jsou možná různá slova. Poté při přenosu jednoho slova bude mít příjemce informace ve výši

J = log 2 N = L log 2 A (bit).

Pokud jsou pravděpodobnosti výskytu binárních symbolů různé, pak průměrná změna entropie při příjmu jednoho symbolu je:

Hav = -(P 1 log P 1 + P 2 log P 2 + … + P m log P m) = -å P i log a P i.

V tomto případě je entropie na znak H cf £ H max . Rozdíl (H max – H avg) se nazývá redundantní informace a hodnota R = 1–H avg /H max - redundantní poměr. Redundance ve skutečnosti ukazuje, o kolik delší je zpráva ze znaků dané abecedy ve srovnání s minimální možnou délkou. Například pro normální ruskou řeč Hav = 1,5 bitu. Proto má zdroj zpráv založený na ruské abecedě faktor redundance

R ≈1–1,5/5 = 0,7.

Všimněte si, že obecně je pro zajištění spolehlivého přenosu dat komunikačními kanály nezbytná redundance, protože zprávy mohou být během přenosu zkresleny. Přítomnost redundance umožňuje pochopit význam sdělení i za přítomnosti zkreslení.

V životě velmi často následné informace závisí na předchozí, tzn. existuje určitá pravděpodobnost, že se za symbolem x i objeví symbol x k . Poté, když obdržíte další písmeno nějakého textu, je možné předvídat následující.

Uvažujme o definici entropie v případě, kdy symboly nejenže mají různé pravděpodobnosti P(x i), ale také na sobě závisí. Označme P(x k /x i) podmíněnou pravděpodobnost výskytu symbolu x k, pokud předchozí byl x i. Potom bude množství přijaté informace se symbolem x i definováno jako podmíněná entropie

J(xk/xi) = -S.

Obecně platí, že symboly mají různé pravděpodobnosti. Pak se průměrné množství informace nebo zdrojové entropie se vzájemně závislými a nestejně pravděpodobnými symboly rovná

H(X) = -S P(xi) x S.

Konečně pro stejně pravděpodobné, ale vzájemně závislé symboly dostáváme

H(X) = -1/mSxS.

Entropie zdroje a množství informace získané jedním symbolem dosahuje maxima, pokud jsou symboly nezávislé a stejně pravděpodobné.

Při přenosu dat je komunikační kanál vystaven rušení. Pod jejich vlivem se symbol x i může změnit na falešný symbol x j. Označme pravděpodobnost takového nahrazení P(x i / x j) a entropii nepravdivých symbolů H(X/X*).

Potom je množství přijatých informací, s přihlédnutím k chybám přenosu, určeno vzorcem

J(X/X*) =H(X) – H(X/X*).

Hodnota H(X/X*) je určena analogicky se zdrojem zprávy, který vytváří vzájemně závislé a nestejně pravděpodobné symboly.

V případě silné interference může pravděpodobnost chyby, určená pravděpodobností přechodu P(x i / x j), dosáhnout hodnot P osh = 0,5, což je ekvivalentní přerušení kanálu.

Výše jsme probrali vzorce pro výpočet množství informací pro případ, kdy jsou zprávy přenášeny v diskrétní formě. Pro zdroje spojitých zpráv existují speciální vzorce, které se vyznačují tím, že v každém okamžiku t může zpráva x(t) nabývat nekonečného množství hodnot s nekonečně malou pravděpodobností každé z nich.

Je třeba říci, že kvantitativní hodnocení informací stále není zcela vyřešeným problémem, i když stávající metody jsou hojně využívány pro hodnocení kapacity sítí pro přenos dat, počítačových sítí, posouzení odolnosti komunikačních sítí proti rušení, výpočet charakteristik databází a výpočetní techniky. metody kódování atd.

Adekvátnost informací lze vyjádřit ve třech formách: sémantická, syntaktická, pragmatická.

1. Syntaktická přiměřenost. Odráží formální a strukturální charakteristiky informace a neovlivňuje její sémantický obsah. Tato forma přispívá k vnímání vnějších strukturálních charakteristik, tzn. syntaktická stránka informace.
2. Sémantická (pomyslná) přiměřenost. Tato forma určuje míru korespondence mezi obrazem předmětu a předmětem samotným. Sémantický aspekt zahrnuje zohlednění sémantického obsahu informace.
3. Pragmatická (spotřebitelská) přiměřenost. Odráží vztah mezi informací a jejím spotřebitelem, soulad informací s cílem řízení, který je na jejím základě realizován. Tato forma přiměřenosti přímo souvisí s praktickým využitím informací, s jejich souladem s cílovou funkcí systému.

Kvalita informací je určena takovými ukazateli, jako jsou:

1. reprezentativnost,
2. obsah,
3. přiměřenost,
4. přístupnost,
5. relevance,
6. včasnost,
7. přesnost,
8. spolehlivost,
9. udržitelnost.

Reprezentativnost informací je spojena se správností jeho výběru a formování, aby adekvátně odrážel vlastnosti objektu.
Nejdůležitější věci jsou zde:

1. správnost konceptu, na jehož základě je původní koncept formulován;
2. platnost výběru podstatných znaků a souvislostí zobrazovaného jevu.

Porušení reprezentativnosti informací často vede k významným chybám.
Obsah informace odráží sémantickou kapacitu rovnající se poměru množství sémantické informace ve zprávě k objemu zpracovávaných dat.

S nárůstem obsah informací zvyšuje se sémantická propustnost informačního systému, protože pro získání stejných informací je nutné převádět menší množství dat.

Spolu s koeficientem obsahu C, který odráží sémantické hledisko, můžete použít i koeficient informativní, charakterizovaný poměrem
Dostatek (úplnost) informací znamená, že obsahuje minimální, ale dostatečné složení (soubor indikátorů) pro správné rozhodnutí. Pojem úplnosti informace je spojen s jejím sémantickým obsahem (sémantikou) a pragmatikou. Jako neúplné, tzn. Nedostatek informací pro správné rozhodnutí a nadbytečné informace snižují efektivitu rozhodování uživatele.

Dostupnost informací uživatelské vnímání je zajištěno implementací vhodných postupů pro jeho získání a transformaci. Například v informačním systému se informace převádějí do dostupné a uživatelsky přívětivé podoby. Toho je dosaženo zejména koordinací jeho sémantické podoby s tezaurem uživatele.

Relevance informací je dána mírou zachování hodnoty informace pro management v době jejího použití a závisí na dynamice změn jejích charakteristik a na časovém intervalu, který uplynul od výskytu této informace.

Aktuálnost informací znamená jeho příchod nejpozději do předem stanoveného časového bodu v souladu s časem pro řešení úkolu.

Přesnost informací je určena mírou blízkosti přijímané informace ke skutečnému stavu objektu, procesu, jevu atp. Pro informace zobrazené digitálním kódem jsou známy čtyři klasifikační koncepty přesnosti:

1. formální přesnost měřená jednotkovou hodnotou nejméně významné číslice čísla;
2. skutečná přesnost, určená hodnotou jednotky poslední číslice čísla, jejíž přesnost je zaručena;
3. maximální přesnost, které lze dosáhnout za specifických provozních podmínek systému;
4. požadovanou přesnost, určenou funkčním účelem indikátoru.

Spolehlivost informací je určena svou vlastností odrážet reálné objekty s požadovanou přesností. Spolehlivost informace se měří spolehlivostí pravděpodobnosti požadované přesnosti, tzn. pravděpodobnost, že se hodnota parametru zobrazená informací liší od skutečné hodnoty tohoto parametru v rámci požadované přesnosti.
Stabilita informací odráží jejich schopnost reagovat na změny zdrojových dat, aniž by byla ohrožena požadovaná přesnost. Stabilita informace, stejně jako reprezentativnost, je dána zvolenou metodikou jejich výběru a tvorby.

Závěrem je třeba poznamenat, že parametry kvality informací jako např reprezentativnost, smysluplnost, dostatečnost, dostupnost, udržitelnost jsou zcela určovány na metodické úrovni rozvoje informačních systémů.

Parametry relevance, aktuálnosti, přesnosti a spolehlivosti jsou také ve větší míře určovány na úrovni metodické, nicméně jejich hodnota je výrazně ovlivněna charakterem fungování systému, především jeho spolehlivostí.

Ve stejnou dobu parametry relevance a přesnosti úzce souvisí s parametry aktuálnosti a spolehlivosti, resp.

Termín „informace“ pochází z latinského informatio, což znamená vysvětlení, povědomí, prezentace. V širokém slova smyslu je informace obecným vědeckým pojmem, který zahrnuje výměnu informací mezi ostatními lidmi, výměnu signálů mezi živou a neživou přírodou, lidmi a zařízeními.

Informace– informace o objektech a jevech prostředí, jejich parametrech, vlastnostech a stavu, které snižují míru nejistoty a neúplné znalosti o nich.

1.2. Kvantitativní charakteristiky informací. 1) Syntaktická míra informace. Tato míra množství informací operuje s neosobní informací, která nevyjadřuje sémantický vztah k objektu. Na syntaktické úrovni se zohledňuje typ média a způsob prezentace informace, rychlost přenosu a zpracování a velikost kódů prezentace informace. 2) Objem dat(V D) se rozumí v technickém smyslu slova jako informační objem zprávy nebo jako velikost paměti potřebná k uložení zprávy beze změn.

Objem informací zprávy se měří v bitů a rovná se počtu binárních číslic („0“ a „1“), kterými je zpráva zakódována.

3) Sémantická míra informace. K měření sémantického obsahu informace, tzn. její kvantita na sémantické úrovni, nejuznávanější je míra tezauru, která spojuje sémantické vlastnosti informace se schopností uživatele přijmout příchozí zprávu. K tomuto účelu se používá koncept uživatelský tezaurus.

tezaurus je sbírka informací dostupných uživateli nebo systému.

4) Pragmatická míra informací. Toto opatření určuje užitečnost informace (hodnoty) pro uživatele k dosažení zamýšleného řetězce. Tato míra je také relativní hodnotou, určenou zvláštnostmi použití těchto informací v konkrétním systému.

1.3. Kvalitativní charakteristiky informací.

Možnost a účinnost využití informací je dána jejich základními spotřebitelskými potřebami: indikátory kvality, jako reprezentativnost, smysluplnost, dostatečnost, dostupnost, relevance, aktuálnost, přesnost, spolehlivost, udržitelnost.

1) Reprezentativnost informace je spojena se správností jejího výběru a formování, aby adekvátně odrážela vlastnosti objektu. Nejdůležitější věci jsou zde:

správnost konceptu, na jehož základě je původní koncept formulován;

Platnost výběru podstatných znaků a souvislostí zobrazovaného jevu.

S S narůstajícím obsahem informací se zvyšuje sémantická propustnost informačního systému, neboť pro získání stejných informací je nutné převádět menší množství dat.

Dostatečnost (úplnost) informace znamená, že obsahuje minimální, ale dostatečné složení (soubor ukazatelů) pro správné rozhodnutí. Pojem úplnosti informace je spojen s jejím sémantickým obsahem (sémantikou) a pragmatikou. Jako neúplné, tzn. Nedostatek informací pro správné rozhodnutí a nadbytečné informace snižují efektivitu rozhodování uživatele.

Dostupnost informace k vnímání uživatele je zajištěna implementací vhodných postupů pro jejich získávání a transformaci. Například v informačním systému se informace převádějí do dostupné a uživatelsky přívětivé podoby. Toho je dosaženo zejména koordinací jeho sémantické podoby s tezaurem uživatele.

Relevance informace je dána mírou zachování hodnoty informace pro management v době jejího použití a závisí na dynamice změn jejích charakteristik a na časovém intervalu, který uplynul od vzniku této informace.

Včasnost informace znamená její příchod nejpozději do předem stanoveného časového bodu, v souladu s časem řešení úkolu.

Přesnost informace je dána mírou blízkosti přijímané informace ke skutečnému stavu objektu, procesu, jevu atp.

Důvěryhodnost informace je určena jejich vlastností odrážet skutečné objekty s potřebnou přesností. Spolehlivost informace je měřena pravděpodobností spolehlivosti požadované přesnosti, tj. pravděpodobnosti, že se hodnota parametru zobrazená informací liší od skutečné hodnoty tohoto parametru v rámci požadované přesnosti.

Udržitelnost informace odrážejí jeho schopnost reagovat na změny zdrojových dat, aniž by došlo k porušení požadované přesnosti. Stabilita informace, stejně jako reprezentativnost, je dána zvolenou metodikou jejího výběru a tvorby.

Informace– informace o objektech a environmentálních jevech, které snižují stávající stupeň nejistoty a neúplné znalosti o nich.

údaje - znamení nebo zaznamenaná pozorování, která se z nějakého důvodu nepoužívají, ale pouze ukládají.

Indikátory kvality informací: dostatek, realita, možnost, snadnost vnímání, hodnota pro aktuální dobu.

2. Číselné soustavy výpočetní techniky.

Studium číselných systémů, které se používají v počítačích, je důležité pro pochopení toho, jak jsou číselná data zpracovávána v počítači.

Notový zápis- způsob zápisu čísel pomocí dané sady speciálních znaků (číslic) a porovnání těchto záznamů se skutečnými hodnotami. Všechny číselné soustavy lze rozdělit na nepoziční a poziční

. V nepozičních číselných soustavách, které se objevily mnohem dříve než poziční, význam každého symbolu nezávisí na místě, kde stojí. Příkladem takového číselného systému je římský, ve kterém se pro zápis čísel používají písmena latinské abecedy. V tomto případě písmeno I vždy znamená jednu, písmeno V znamená pět, X znamená deset, L znamená padesát, C znamená sto, D znamená pět set, M znamená tisíc atd. Například číslo 264 je zapsáno jako CCLXIV. Nevýhodou nepozičních soustav je nedostatek formálních pravidel pro zápis čísel a tím pádem i aritmetické operace s vícecifernými čísly. Používá se ve výpočetní technice poziční číselné soustavy. Polohových číselných soustav je mnoho a liší se od sebe abecedou – množinou použitých čísel. Velikost abecedy (počet číslic v ní) se nazývá základ číselné soustavy. Postupné psaní abecedních znaků (číslic) zobrazuje číslo. Pozice symbolu v číselném obrázku se nazývá splnit

. Číslice 0 odpovídá nejméně významné číslici celočíselné části čísla. Každý symbol odpovídá určitému číslu, které je menší než základ číselné soustavy. V závislosti na pozici (číslici) čísla se hodnota symbolu násobí mocninou základu, jehož exponent je roven číslu číslice.

Kladné celé číslo A v poziční číselné soustavě tedy může být reprezentováno výrazem:

Označení čísel jsou převzata z abecedy, která obsahuje p znaků. Každé číslo odpovídá určitému kvantitativnímu ekvivalentu. Označení ak je třeba chápat jako číslici v k-té číslici. Vždy platí nerovnost: ak

Příklad číselné soustavy je nám všem dobře znám desetinný notový zápis. Jakékoli číslo v něm je zapsáno pomocí čísel: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Je důležité, aby význam každého čísla závisel na místě, kde se v tomto záznamu vyskytuje. Například 1575: číslo 5 v položce čísla se objeví dvakrát: číslo 5 na poslední číslici je počet jednotek a číslo 5 umístěné vlevo v položce čísla je počet stovek. Protože hodnota každé číslice (její „váha“) je určena pozicí, kterou číslice zaujímá v číselném záznamu, pak se nazývá číselná soustava poziční. V desítkové soustavě čísel je hodnota jednotky každé číslice 10krát větší než jednotka pravé sousední číslice. Samotné číslo 10 se nazývá číselné soustavy. Polohových číselných soustav je mnoho a liší se od sebe abecedou – množinou použitých čísel. Velikost abecedy (počet číslic v ní) se nazýváčíselná soustava a čísla používaná v desítkové soustavě jsou základní čísla tento systém.

Počítače slouží k prezentaci informací desítkové, binární a šestnáctkovéčíselné soustavy. Počet číslic potřebných k reprezentaci čísla v poziční číselné soustavě se rovná základu číselné soustavy p. Například zápis čísel v binární číselné soustavě vyžaduje dvě číslice, v desítkové soustavě - deset a v šestnáctkové soustavě - šestnáct.

Binární systémČíselná soustava má množinu číslic (0, 1), p=2.

Binární číselná soustava má v informatice zvláštní význam: vnitřní reprezentace jakékoli informace v počítači je binární, tzn. popsaný sadou znaků sestávající pouze ze dvou znaků, 0 a 1.

Reprezentovat informace uložené v paměti počítače v jejich skutečné binární podobě je kvůli velkému počtu číslic značně těžkopádné. Proto při zaznamenávání takových informací na papír nebo jejich zobrazování na obrazovce je obvyklé používat osmičkový nebo hexadecimálníčíselné soustavy. V moderních počítačích se používá častěji hexadecimální notový zápis. Příklad:

K převodu celých čísel z desítkové číselné soustavy na základní p číselnou soustavu:

Důsledně rozdělte dané číslo a výsledné části celého čísla novým číselným základem (p), dokud nebude celá část menší než nový číselný základ.

Výsledné zbytky po dělení, reprezentované čísly z nového výpočtu, zapište jako číslo počínaje poslední celočíselnou částí. Chcete-li převést celočíselnou část čísla z desítkové číselné soustavy do soustavy se základem p, musíte ji vydělit p, zbytek bude nejméně významná číslice čísla. Výsledný podíl se opět vydělí p - zbytek udává další číslici čísla atd.

Příklad: Převeďte desítkové číslo 25 na binární číselnou soustavu:

25: 2 = 12 (zbytek 1);

12: 2 = 6 (zbytek 0),

6: 2 = 3 (zbytek 0),

3: 2 = 1 (zbytek 1),

1:2 = 0 (zbytek 1).

Tedy 25(10) = 11001(2) .

Převod čísel z desítkové číselné soustavy do šestnáctkové se provádí stejným způsobem. Převod čísel z dvojkové soustavy do osmičkové soustavy na šestnáctkovou a naopak je snadný, protože čísla 8 a 16 jsou celočíselné mocniny 2.

Například: 12345667(8) = 001 010 011 100 101 110 110 111(2) =

1 010 011 100 101 110 110 111(2);

1100111(2) = 001 100 111(2) = 147(8)

3. Organizace počítačů podle Von Neumanna. Generace počítačů. Klasifikace moderních počítačů.

Počítačové generace:

• Objevily se první počítače;

došlo po roce 1945

• 1. generace - 1950 - 1960 – elektronkové počítače;
• 2. generace -1960 – 1970 – tranzistorové počítače;
• 3. generace - 1970 - 1980 – počítačové integrované obvody;
• 4. generace - 1980 - 1990 – rozsáhlé a velmi rozsáhlé integrované obvody počítačů;
• 5. generace - 1990 - naše doba - vysoce složité mikroprocesory;
• 6. a následující – optoelektronické počítače, modelování biologických systémů.

Klasifikace moderních počítačů:

Podle provozních podmínek:

· kancelářské (univerzální);

· speciální.

Kancelář navržený k řešení široké třídy problémů za normálních provozních podmínek.

Speciální počítače se používají k řešení užší třídy problémů nebo dokonce jednoho úkolu, který vyžaduje více řešení, a pracují za zvláštních provozních podmínek. Strojové zdroje vyhrazených počítačů jsou často omezené. Jejich úzká orientace však umožňuje realizovat danou třídu úloh nejefektivněji.

Podle výkonu a povahy použití:

· mikropočítače, včetně osobních počítačů;

· minipočítače;

· sálové počítače (univerzální počítače);

· superpočítače.

Mikropočítače- Jedná se o počítače, ve kterých je centrální procesor vyroben ve formě mikroprocesoru. Typ mikropočítače - mikrokontrolér. Jedná se o specializované zařízení na bázi mikroprocesoru, které je zabudováno do řídicího systému nebo procesní linky. Osobní Počítače (PC) jsou univerzální mikropočítače určené pro jednoho uživatele a ovládané jednou osobou. Třída osobních počítačů zahrnuje různé stroje - od levných domácích a herních strojů s malou RAM, s programovou pamětí na magnetofonové kazetě a běžnou TV jako displej (80. léta), až po vysoce složité stroje s výkonným procesorem, pevným diskem s s kapacitou desítky gigabajtů, s barevnou grafikou ve vysokém rozlišení, multimédii a dalšími přídavnými zařízeními.

Minipočítače A superminipočítače se nazývají stroje, které jsou konstrukčně vyrobeny v jednom stojanu, tzn. zabírající objem asi půl metru krychlového. Nyní počítače této třídy vymírají a ustupují mikropočítačům.

Sálové počítače jsou navrženy k řešení široké třídy vědeckých a technických problémů a jsou to složité a drahé stroje. Je vhodné je používat ve velkých systémech s minimálně 200 - 300 pracovišti. Centralizované zpracování dat na sálovém počítači je přibližně 5–6krát levnější než distribuované zpracování pomocí přístupu klient-server. Známý sálový počítač IBM S/390 bývá vybaven minimálně třemi procesory. Maximální objem operační paměti dosahuje více než 300 terabajtů. Desítky sálových počítačů mohou spolupracovat na jediném operačním systému a provádět jedinou úlohu.

Superpočítače- jedná se o velmi výkonné počítače s výkonem přes 100 megaflopů (1 megaflop je milion operací s pohyblivou řádovou čárkou za sekundu). Říká se jim ultrarychlé jednání. Tyto stroje jsou víceprocesorové a (nebo) vícestrojové komplexy, které pracují na sdílené paměti a společném poli externích zařízení. Existují superpočítače střední, vyšší střední a špičkové úrovně.

V těchto strojích se mnoho podobných operací provádí paralelně, tedy současně (říká se tomu multiprocessing). Ultravysoký výkon je tedy poskytován ne pro všechny úlohy, ale pouze pro úlohy, které lze paralelizovat.

4. Základní konfigurace osobního počítače. Typy monitorů a principy jejich fungování:

Základní výbava:

· systémová jednotka;

· monitor – zobrazování grafických a textových informací na obrazovce;

· klávesnice;

Typy monitorů: CRT monitory a ploché panely.

CRT monitory: Všechny tyto monitory jsou založeny na katodové trubici (CRT - kinescope). K vytvoření obrazu využívá CRT monitor elektronové dělo, ze kterého je pod vlivem silného elektrostatického pole emitován proud elektronů. Přes kovovou masku nebo mřížku dopadají na vnitřní plochu skleněné obrazovky monitoru, která je pokryta různobarevnými fosforovými tečkami. Fosfor začne zářit vlivem urychlených elektronů, které jsou vytvářeny třemi elektronovými děly. Každé ze tří děl odpovídá jedné ze základních barev a vysílá paprsek elektronů na různé fosforové částice, jejichž záře primárních barev s různou intenzitou se spojí a vytvoří obraz s požadovanou barvou.

Ploché panely se dělí na:

· LCD displej: skládá se z LCD matrice (skleněná deska s tekutými krystaly mezi vrstvami) a světelných zdrojů pro osvětlení. Každý pixel matice LCD se skládá z vrstvy molekul mezi dvěma průhlednými elektrodami a dvěma polarizačními filtry, jejichž polarizační roviny jsou kolmé.

• Plazma: Plynová výbojová clona je založena na jevu fosforové záře pod vlivem ultrafialových paprsků, ke kterým dochází při elektrickém výboji v ionizovaném plynu, jinými slovy v plazmatu.
• Vyzařování světla: polovodičové zařízení vyrobené z organických sloučenin nazývaných polymery, které účinně vyzařuje světlo, když jím prochází elektrický proud.

5. Vnitřní struktura systémové jednotky.

Základní deska- hlavní součást počítače. Je v něm umístěn centrální procesor, který provádí hlavní operace počítače a řídí všechna zařízení včetně paměti RAM, kde jsou uložena data a programy pro procesor a další zařízení. Zejména existují speciální konektory pro instalaci rozšiřujících karet, kterými mohou být: zvuková karta, interní modem, grafická karta pro výstup dat na monitor a další.

pohonná jednotka navržený k napájení všech zařízení umístěných uvnitř systémové jednotky prostřednictvím vodičů, které vycházejí ze zdroje napájení.

Diskové jednotky:

pevný disk(kapacita, rychlost přenosu dat, velikost), pevný disk ukládá informace, abyste s ním po vypnutí mohli dále pracovat.;

flexibilní magnetický disk;

optické disky(CD-ROM, CD-R,CD-RW,DVD-ROM,DVD-R,DVD-RW, Blue Ray DVD, HD DVD);

grafická karta- kvalita obrazu;

zvuková karta- zpracování zvuku.

Čtečka disket umožňuje práci s disketami, zápis nebo čtení programů a dat z nich. Diskety se primárně používají k přenosu informací z jednoho počítače do druhého nebo k ukládání dat a používají se ve starších počítačích.

6. Systémy umístěné na základní desce. Základní vlastnosti mikroprocesoru.

Žádný základní deska se skládá z následujících skupin logických zařízení:

Sada portů a konektorů pro připojení různých počítačových zařízení. Informační dálnice je spojuje Pneumatika. Systémová sběrnice se skládá z adresové sběrnice, datové sběrnice a příkazové sběrnice. S její pomocí jsou přenášeny signály mezi počítačovými zařízeními a do ní jsou také dodávány informace Centrální procesor. Patří sem také některé základní čipová sada - "čipová sada", s jehož pomocí základní deska řídí vše, co se děje v systémové jednotce. Jeho součástí je i čip tzv BIOS což je nějaký ústřední bod základní desky.

Vestavěná (integrovaná) přídavná počítačová zařízení. Takové jsou na základních deskách přepínače jak" propojky", s jejichž pomocí se regulují provozní parametry základní desky, s jejich pomocí lze také "resetovat" obsah čipu BIOS. Nechybí ani některé napájecí konektory, ke kterým se chladič A indikátory umístěné na systémové jednotce.

Na základní desce je mnoho různých částí, všechny plní určitou důležitou roli, ale většina funkcí spadá na ramena několika mikroobvodů, které se společně nazývají jednoduchým slovem - „čipová sada“. Na čipsetu záleží, jaký typ paměti a procesoru bude základní deska podporovat a odvíjet se bude i rychlost přenosu dat po sběrnici do počítačových zařízení. Jak víte, hlavní funkcí základní desky je „budovat mosty“ mezi počítačovými zařízeními, a proto lze hlavní součásti jakékoli čipové sady také nazývat „mosty“. Čipová sada má dva „mosty“ a každý z nich je samostatný čip a má jasný úkol:

„Severní“ most spojuje procesor, RAM a je zodpovědný za práci s interní sběrnicí;

"Jižní" můstek ovládá všechna připojená periferní zařízení počítače a také vnitřní ovladače (zvuk, síť, porty atd.).

CPU je křemíkový krystal vypěstovaný určitou technologií, který obsahuje mnoho jednotlivých prvků – tranzistorů, spojených kovovými kontakty. S jejich pomocí procesor pracuje s daty, provádí výpočty, provádí specifické matematické operace s čísly, ze kterých se skládá jakákoliv informace vstupující do počítače.

V zásadě není centrální procesor v počítačovém zařízení jediný, grafická karta, zvuková karta a také mnoho různých externích zařízení, jako je tiskárna nebo skener, má svůj vlastní procesor. Tyto čipy pracují ve spojení s centrální procesorovou jednotkou, ale na rozdíl od ní jsou výhradně zodpovědné za konkrétní funkci počítače, například zpracování zvuku nebo vytváření obrazu na obrazovce monitoru.

Na jakémkoli procesorovém čipu jsou:

jádro CPU je hlavní výpočetní zařízení počítače. Zde se zpracovávají všechna data vstupující do procesoru.

Koprocesor- přídavný blok obsažený v počítačovém zařízení, který je určen pro zvláště složité matematické výpočty. Aktivně se využívá při práci s grafickými nebo multimediálními programy.

Vyrovnávací paměť- vyrovnávací paměť je nějaký druh úložiště pro data. V moderních procesorech se často používá 2 typy mezipaměti:

první úroveň- malá, s kapacitou jen pár desítek kilobajtů, ale ultrarychlá paměť

druhá úroveň- trochu pomalejší, ale objem je od 128 kilobajtů do 2 megabajtů.

Tři hlavní úpravy procesoru:

"Kancelář"- slouží pro práci s počítačovými hrami a multimediálními programy.

"Domov"- univerzální procesory pro domácí osobní počítače.

"Hra"- zvláště výkonné procesory zahrnuté v počítačovém zařízení, které se používají pro tak závažné úkoly, jako je zpracování videa nebo práce s trojrozměrnou grafikou, stejně jako pro počítačové hry.

Specifikace procesoru:

Frekvence hodin - Jedná se o počet základních operací nebo cyklů, které procesor provede za jednu sekundu.

Počet procesorů (jádra)

Dvoujádrové procesory Core2 Two Duo obsažené v počítačovém zařízení dnes již zaplnily speciální část trhu a éra čtyřjádrových procesorů Core Two Quad není daleko. Každým rokem se počet jader v procesorech neustále zdvojnásobuje.

Velikost procesoru- to je maximální počet bitů informací, které je procesor schopen zpracovat a přenést současně.

Frekvence hodin- rychlost, jakou procesor získává informace. A bitová hloubka charakterizuje množství informací, které vstoupí do jeho virtuální paměti na jedno posezení.

Do určité doby byly všechny procesory v počítačovém zařízení 32bitový. Postupem času se měnila šířka informační dálnice sběrnice, kterou procesor přijímá informace od jiných počítačových zařízení. Stalo se 64bitovým.

Frekvence autobusů - Sběrnice, stejně jako procesor, má svou vlastní takzvanou šířku pásma, která se nazývá frekvence. Čím vyšší je tento ukazatel, tím lépe.

Velikost mezipaměti: V procesoru jsou obvykle dva typy vyrovnávací paměti. Nejrychlejší je mezipaměť první úrovně, která má zase malou kapacitu paměti 16,32 KB.

Druhým typem je mezipaměť druhé úrovně, která je obvykle méně rychlá, ale větší, její objem dosahuje 2 MB. Je třeba poznamenat, že každé jádro vícejádrového procesoru má svou vlastní mezipaměť o určité velikosti.

7. Klasifikace počítačových sítí podle různých kritérií. Referenční model OSI.

Počítačová síť je soubor počítačů a různých zařízení, které zajišťují výměnu informací mezi počítači v síti bez použití jakéhokoli mezilehlého paměťového média.

Obecná klasifikace: Celá řada počítačových sítí může být klasifikována podle skupiny charakteristik:

1. Územní rozložení;

2. Příslušnost k resortu;

3. Rychlost přenosu informací;

4. Typ přenosového média;

Podle územního rozložení sítě mohou být místní, globální a regionální.

-Místní– jedná se o sítě, které pokrývají území v okruhu několika kilometrů (LAN – vysoká rychlost přenosu dat);

-regionální– nachází se na území města nebo regionu (RVS – MAN – obsluhující velkoměsta atd.),

-globální na území státu nebo skupiny států, např. internet, WAN - WAN - nízká rychlost přenosu dat)

Podle příslušnosti rozlišovat mezi resortními a státními sítěmi.

-Resortní patří do jedné organizace a nacházejí se na jejím území.

-Stát sítě – sítě používané ve státních úřadech.