Казахстанского инженерно-педагогического университета дружбы народов серия «инженерно-техническая»



бет11/21
Дата04.07.2018
өлшемі2,39 Mb.
#46982
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   21

-негізгі - бағдарламалық жабдықтың кажетті функционалдылығын қамтамасыз eтеді;

-көмекші- жүйенің қажетті күйге келуін және оған қолдау көрсетуді қамтамасыз етеді;

-қосымша - пайдаланушыға қосымша қызмет көрсетудi қамтамасыз етеді.

Пайдалану нұсқасын қысқа немесе толық сипатгау мумкін. Қысқаша сипаттау

формасының құрамына пайдалану нұсқасының атауы, оның мақсаты, ондағы тұлғалар, пайдалану нұсқасының түpi және оның қысқаша сипатталуы ендіріледі.

Негізгі пайдалану нұсқалары бағдарламалық жабдықтың қолданылу сапасының ерекшеліктерін тиянакты сипаттайды. Толық форма жоғарыда келтірілген ақпараттарға қосымша оқиғалардың орындалу барысын және мүмкін альтернативалардың сипатталуын қамтиды.Оқиғалардың орындалу барысын, оларды нөмірлей отырып, пайдаланушы мен жүйе арасындағы диалог түрінде сипаттайды. Егер пайдаланушы кажетті нұсқаны таңдай алмаса, онда оларды жеке кестелерде сипаттайды. Сондай-ақ, оқиғалардың орындалу барысының бұзылуына қатысты альтернативаларды жеке қарастырады [3].


Әдебиеттер тізімі:

1.Иванова Н.И. Технология программирования. СПб: БХВ-Питер, 2006. - 324 с.

2.Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. // Под ред. Полат Е. С. / М.: "Академия", - 2001.

3.Бабушкина И.А., Окулов С.М. Практикум по объектно-ориентированному программированию. - М.: БИНОМ, 2004


ӘОЖ 378(075.8):51

ЫҚТИМАЛДЫҚТАР ТЕОРИЯСЫНЫҢ ТЕОРЕТИКАЛЫҚ ФИЗИКА ПӘНІНЕ БАЙЛАНЫСТЫЛЫҒЫ
А.А.Байжұманов ф-м.ғ.к., доцент,Төлеген Ә. Т109-14 тобы 2-курс студенті

Қазақстан инженерлі-педагогикалық Халықтар достығы университеті, Шымкент қ.


Резюме

В этой статье рассматриваются математические формулировки решений задач теоретической физики с помошью комбинаторных элементов теории вероятности и важные проблемы применения распознающих объектов.



Summary

In this article mathematical formulations of theoretical physicsproblemssolutions with the help of combinatory elements of probability theory and important problems of application of the distinguishing objects are considered.
Бір еңгізу және шығару ұстанымын қолдануға мысал ретінде «Тәртіпсіздік тұралы» мәселені» қарастырамыз: кез келген і ═ 1,2,…..,n үшін аі ≠ і болатын 1,2,….,n сандардың а12,…,аn орын алмастырулар саны қанша?

Осы санды Dn арқылы белгілеп (6) формуладан пайдаланамыз. Бұл жерде N элементті n! дана а12,…,аn орын алмастырулар, ал Р(і) қасиет аі = і (і ═ 1,2,…..,n) теңдікпен өрнектелетіндігін білдіреді.

Онда Nі1і2….іr ═ ( n – r)! өз орнында белгілі r символдар қалдырылған орын алмастырулар саны болады.

Ал, SNі1і2…іr өрнекте 1,2,…,n сандардан і12,….r таңдау тәсілдерінің саны бойынша алынған Сrn қосындылар бар. Осы жерде (6) теңдікті қолдана отырып төмендегіні табамыз :

N (0) ═ n! – n .( n – 1)! + С2n.( n – 2)! - ….+ (-1)r. Сrn. ( n – r)! +….+(-1)n. 1 ═ n! – n. (n-1)! + n. (( n -1)/2) . (n-2)! - ….+(-1)r. (n. (n -1)...( n –r + 1)/r!) . (n –r)!+….+ (-1)n ═ n! . ( 1 -1 + 1/2 ! – 1/3! + …+ ( -1 )rr ! + …+ ( - 1)n / n! ).

Бұл жерде жақшаға алынған 1-1+ 1/2 ! -1/3 ! +….+ ( - 1)r / r ! + ….+ ( - 1)n / n!

қосынды е-1 сан үшін шексіз қатардың дербес қосындысы. Сондықтан Dn ге тең болған N ( 0 ) өрнек n ! / e ге жуық болған бутін сан, яғни

Dn/ n !»e -1 . (1)

(1)- формуланың өте қарапайым сипаттамасы мынадай. Егер әр түрлі мекенжай үшін n хат кездейсоқ ретінде мекенжайлары жазылған n конвертке салып қойылған болса, онда n мекенжайдағы бірде бір адам 1/е » 0.368 санға жұық ықтималдықпен өздеріне арналған хатты алалмайды. Бұл теория қарама-қайшылықты көрінуі мүмкін, бірақта 10 немесе 10000 хаттар үшінда бұл ықтималдық шамамен бірдей.

Комбинаториканың классикалық мәселелерінен біреуі - берілген шектеулердің орындалуы арқылы кейбір нысандар жиынын қаншада бір «қораптарға» жайғастырудың тәсілдер санын анықтау болып табылады.

Егер екі Х және Y жиындар берілген болса, бұл жерде çХ÷ ═ n, çYç ═ m, онда Х ті нысандар, Y ті қораптар деп есептесек кез келген f : Х Þ Y функция сондай бір орналастыруды береді, яғни ол хі нысанды уі қорапқа жайғастырудай f (хі) ═ уі теңдікті бейнелейді.

Тағыда басқаша интерпретация-бояқтау . Айталық Y түстер жиыны және f (х) х нысанның түсі болсын. Онда, бұл мәселені кейбір шектеулерге сақтана отырып бояулар санын анықтауға алып келу мүмкін. Мұнда, жалпылама қағиданы сақтай отырып барлық уақыт Х ═ í1,2,….,ný , ал Y ═ í1,2,….,mý деп есептеуге келісеміз. Егер орналастыруға еш қандай шектеулер қойылмайтын болса , онда барлық

f : Х Þ Y функциялар саны mn ге тең, яғни әншейін қайталамалы (m,n) орналастыру болады.

Егер, әр бір қорап біреуден артық болмаған нысандарға ие болса, онда біз m ³ n болған қайталамасыз (m,n) орналастыруға ие боламыз. Олардың саны дәл Аnm ге тең, яғни реттелген m қораптардан n данасын таңдаймыз және оларға бір данадан саламыз. Егерде n>m болсашы, онда ондай орналастыру мүмкін еместігін көреміз. Осы жерде Дирихле ұстанымы деп аталатын немесе қораптар ұстанымы қағидасы, яғни егер m қорапта (m+1) немесе оданда көп тастар бар болса , онда кемінде бір қорапта біреуден артық тас болу ұстанымы өз күшіне енеді.

Егер біз n нысанды m қораптар бойынша әр бір қорап қатаң реттелген тізбек құрастыратындай (оларға жайғастырылған нысандардың әншейін реттелмеген жиыны емес) етіп жайғастырсақ , онда мұндай жайғастыруды n нысанды m қораптар бойынша реттелген орналастыру деп айтамыз. Олардың санын [ m][n] арқылы белгілейміз және n ═ 0 үшін [ m][0] ═ 1 деп қабылдасақ , жалпы жағдайда төмендегі формулаға ие боламыз:

[m][n] ═ m . ( m + 1) × ….× (m +n -1) ═ Аnm+n -1.

Дәлелдеу. Бұлжердежаңанысандардыбіртіндепқосаотырыпреттелгенорналастыруларқұрамыз. Біріншінысандыәзіршебосболғанкезкелгенқорапқажайғастырып m тәсілменорналастырумүмкін. Екіншіні (m+1) тәсілмен, яғниқалған (m-1) босқораптардыңбіреуіненемесебіріншінысанжайғасқанқораптыңалдыңғынемесекейінгіқорабына. Жалпыжағдайда ,егерқорапта s нысанбарболса, ондакезектегінысандыосықорапқа (s+1) тәсілменжайғастырумүмкін. Сондықтан, егер k-қораптаі-нысандыорналастыруданалдын rk ( k ═ 1,2, ….,m; k═1Sm rk ═ і – 1) нысанбарболғанболса, ондаоныбарлығыболып

( r1+ 1) + ….+ ( rm + 1 ) ═ ( rm + 1 ) ═ ( r 1 + ….+ rm ) + m ═ ( і – 1 ) + m

тәсілменорналастырумүмкін. Соныменбіргедәлелдеудіңиндуктивтітәсілітөмендекөрсетілген.

1-сызбада екі а және b элементтіңүшқорапқа [3][2]═3×4═12 реттелген орналастыру тәсілі көрсетілген.



A

b




A




b

B

a




B




a

a,b







b,a










a

b




b

a




a,b







b,a










a,b







b,a

1-сызба

Айталық, кейбір жағдайларда өзара байланыссыз n нәтиже алынған болсын. Оларды біз х1,х2,….,хn арқылы белгілейміз. хі нәтижеге

рі═ р (хі) санды сәйкес қоямыз, мұнда рі – нақты сан, рі > 0 , р1 + р2+ ….+рn ═ 1. Егер кейбір Е оқиға хі1 ,….,хіmнәтижелердің біреуінде орындалып, басқа жағдайларда орындалмаса, онда осы Е оқиғаның ықтималдығын р(Е) = рi1 + рi2+ ….+рim теңдігі арқылы анықтаймыз. Бастапқы р1,….рn ықтималдықтардың жазылуы әр түрлі нәтижелер ақиқаттығының салыстырмалы бағасы болады. Осындай n нәтижелерді тең мүмкіндікті ретінде қарастыру мүмкін болған көптеген практикалық жағдайлар бар. Онда біз ықтималдықтарды р1═ р2 ═ ….= рn ═ 1/n ретінде қабылдаймыз. Бұл жағдайда Е оқиғаның ықтималдығы тек m мүмкін болған нәтижелер қолайлы болғандағана р (Е) ═ m/n теңдікпен табылады. Мұндай жағдайда р(Е) ні есептеу Е оқиғаның m дана мүмкін нәтижелерді есептейтін таза комбинаторикалық мәселеге келеді.

Айталық 1 ден N ге дейін нөмірленген N қораптар қойылған болсын. Осы қораптарға еркін түрде n шарды жайғастырамыз, мұнда n

Бұл ықтималдық екі шартқа байланысты:

1) шарлар бірдей немесе әртүрліма?

2) мұнда үйлесімсізділік принципі орындыма, яғни қорапта шар бар бола тура басқа шарды қорапқа салу мүмкіншілігі барма?

Егер n шар әр түрлі және үйлесімсізділік ұстанымы орынды болмаса, онда n шарды N қораптарға жайғастырудың Nn және 1,…, n нөмірлі әр бір қорапқа біреуден жайғастырудың n! тәсілі бар. Осы шарттардан кезектегі ықтималдық анықталады:

Р ( Е) ═ n/ Nn (*)

Егер шарлар әр түрлі және үйлесімсізділік ұстанымы орынды болса, онда бірінші шар кез келген N қораптың біреуіне , кейінгісі-кез келген (N – 1) қорапқа, і-сі кез келген ( N – і + 1) қорапқа жайғастырылуы мүмкін, сондықтан n шарды N қорапқа жайғастыру тәсілдерінің саны дәл АnN ═ N × ( N – 1) × ……× ( N – n + 1) санға тең. Осы шарлар 1,…..,n нөмірлі қораптарға n! тәсілмен жайғастырылуы мүмкін., сондықтан сол ықтималдық төмендегі формула арқылы табылады:

р ( Е) ═ n! / AnN ═ 1/ CnN ( **)

Егер шарлар бірдей және үйлесімсізділік ұстанымы орынды болмаса, онда бұл мәселе х12+….+хn═ n теңдеудің теріс болмаған бүтін шешімдер санын есептеуге алып келеді, бұл жерде хі і –қораптағы шарлар саны. Ол N элементтен n нен алынған қайталамалы теру саны СnN+n-1 ге тең. Осындай шешімдердің біреуі х1 ═х2 ═ ...═ хn ═ 1, xn+1═…═xN═ 0. Бұл жағдайда ізделінген ықтималдық мынаған тең болады:

Р(Е) ═ 1/ СnN +n -1 . ( ***)

Физикалық тұрғыдан қарағанда мұндағы «бірдейлік» барлық терулердің тең мүмкіндігін білдіреді.

Егер шарлар бірдей және үйлесімсізділік ұстанымы орынды болса, онда шарларды жайғастыру тәсілдерінің саны N элементтен n нен алынған қайталамасыз терулер санына сәйкес болады, яғни СNn. Бірінші n қорапты таңдау жалғыз мүмкіндікке ие, сондықтан ықтималдық (**) жағдайдағыдай табылады:

Р( Е) ═ 1/ СnN . ( ****)

Демек, егер үйлесімсізділік ұстанымы орынды болатын болса, онда ықтималдық шарлардың әр түрлілігіне байланысты болмайды екен.

Статистикалық физикада кейбір n түйіндер(частица) жиынтығы (олар протондар, электрондар, нейтрондар, мезондар, нейтрино немесе фотондар болуы мүмкін) қарастырылады. Олардың әр біреуі кез келген N жағдайда(энергетикалық деңгейлерде) болуы мүмкін. n түйіннен қуралған осы жүйенің макроскопиялық жағдайы х ═ (х1, х2,….,хN) вектор арқылы беріледі, бұл жерде хі і-жағдайда тұрған түйіндер саны. Кез келген жеке макроскопиялық жағдайдың Р ықтималдығы осы түйіндердің әр түрлілігіне және олар Паулидің үйлесімсізділік ұстанымына, яғни ешқандай айрықшалықсыз екі түйін бірдей жағдайда болуы мүмкін емес ұстанымына бағынатындығына байланысты. Егер, қарастырылып жатқан түйіндер әр түрлі және үйлесімсізділік ұстанымына бағынбаса, онда Р ықтималдық ( * ) формула бойынша есептеліп, түйіндерді Максвелл-Больцманның классикалық статистикасына бағынады деп айтамыз. Егер түйіндер айрықшалықсыз және үйлесімсізділік ұстанымына бағынбаса, онда Р ықтималдық ( ***) формуласы арқылы табылады және ол түйіндерді Бозе-Эйнштейн статистикасына бағынады деп айтылады. Бұл фотон және пи-мезондардың заңдылықтары.

Егер түйіндер айрықшалықсыз және үйлесімсізділік ұстанымына бағынатын болса , онда Р ықтималдық (****) формуласы арқылы беріледі және сонымен бірге оны Ферми-Дирака статистикасына бағынады деп айтамыз. Бұл электрон, протон, нейтрондардың ықтималдық тұрғыдан сипатталу заңдылықтары болып табылады. Үйлесімсізділік ұстанымына бағынатын әр түрлі түйіндердің (**) жағдайы физикада кездеспейді.

Өте жоғары дәрежелі температураларда , егер жағдайлар саны N өте үлкен және әр түрлі макроскопикалық жағдайлар шамамен бірдей мүмкіндікті болса, онда Ферми-Дирака және Бозе-Эйнштейн статистикалары Максвелл-Больцман статистикаларымен дерлік сәйкес келеді. Төмен дәрежелі температураларда төменгі энергетикалық деңгейлер жоғарғыларға қарағанда көптеу болуы мүмкін, сондағана көрсетілген математикалық моделдерді айыру мүмкін болады


Әдебиеттер тізімі:

1.Бектаев К.Б. Ықтималдықтар теориясы және математикалық статистика. Алматы - << Рауан>> 1996.

2. Байжуманов А.А., Математикалық логика және дискреттік математика.Шымкент-2014 ж.

ӘОЖ 378(075.8):51


ТРАНСПОРТТЫҚ ЖЕЛІЛЕРДЕ МИНИМАЛ АҒЫН ҚҰРУ ТӘСІЛІ
А.А.Байжұманов, ф-м.ғ.к., доцент, Жандарбек Ә.Т109-13 тобы 3-курс студенті

Қазақстан инженерлі-педагогикалық Халықтар достығы университеті,Шымкент қ.


Резюме

В этой статье рассматриваются математические формулировки транспортных сетей с помошью теории графов и важные проблемы минимизации транспортных сетей последовательными сокращениями и оценки их сложности.

Summary

In this article mathematical formulations of transport networks with the help of the Graph theory and important problems of minimization of transport networks consecutive reductions and estimates of their complexity are considered.
Графтар теориясының әдістері көптеген ғылыми облыстарда: биология, медицина, әскери қызметтерде, автоматтарды басқаруда, тәжірибелерді жоспарлау және т.б. бірнеше актуал мәселелерді зерттеу үшін, маңызды шамалар арасындағы санды қатыстыруға ғана емес, қарастырылып отырған процестерді сипаттауға және олардың графикалық тәуелділігін байланыстыруда да, жалпы барлық жерде қолдануын тапқан сала болып есептеледі.

Графтар теориясының жаңа ғылыми облыстарындағы қосымша бағыты болып келетін және соңғы кездері өте оптимал жолдармен транспорттық желілер жуйесінің шешіміне алып келетін объекттер жиынымен құбылыстарды танып-білу проблемелары, медициналық немесе техникалық диагностикаларды, қазіргі кездегі автоматтардың құрылуы, тесттік мәселелерді тексеру, дискреттік құрылымдағы қателіктерді табу және жөндеуі [1,2] т.б. салалар болып табылады.



1-анықтама. V={υ1,…,υn} төбелер жиынына ие болған D=(V,X) бграф транспорттық желі деп айтылады, егер мынадай шарттар орындалса:

1) көз деп аталатын D-1)=Ø болған, яғни бірде бір доға кірмейтін тек біреуғана υ1 төбе бар;

2) соңы деп аталатын D+n)=Ø болған, яғни бірде бір доға шықпайтын тек біреуғана υn төбе бар;

3) әр бір x X доғаға “доғаның өткізу қабилеті” деп аталатын c(x)≥0 бүтін сан сайкес қойылған.

Транспорт желісіндегі көз және соңы болмаған төбелер аралық төбелер деп айтылады.

1а-сызбада υ1-көзі, υ4-соңы, υ2, υ3-аралық төбелері болған транспорттық желі көрсетілген.

Әр бір доғада жақшадағы сан арқылы оның өткізу қабілеті жазылған.
υ2 υ2
(9) (4) 3 1

(3) 2


υ1 υ4υ1υ4

(2) 0


(6) (8) 3 5
υ3 υ3
a) б)

1-сызба


Транспорттық желідегі ағын

2-анықтама. D транспорттық желінің X доғалар жиынында анықталған және бүтін санды мәндер қабылдайтын φ(x) ф-я үшін

1) кез келген x X үшін x доға бойынша ағын деп аталатын φ(x) шама 0≤ φ(x) ≤ c(x) шартты қанағаттандырса;

2) кез келген υ аралық төбелер үшін

∑φ(ω,υ) - ∑φ(υ,ω) = 0

ω D-(υ) ω D+(υ)

теңдік орындалса, яғни υ төбеге кіретін доғалар бойынша ағын қосындысы, осы төбеден шығатын доғалар бойынша ағын қосындысына тең болса, онда φ(x) функцияны D транспорттық желінің мумкіндік ағыны деп айтылады.

1б-сызбада транспорттық желінің мүмкіндік ағыны көрсетілген. Әр бір доғада ағын шамасы жазылған. Бұл жерде “мұмкіндік ағын” анықтамасында көрсетілген барлық шарттар орындалатындығы айқын.

1-тұжырым. D транспорттық желідегі кез келген φ мүмкіндік ағын үшін

∑ φ (υ1,υ) = ∑ φ (υ,υn) (1)

υ D+1) υ D-n)

теңдік ақиқат.

Тағыда φ мүмкіндік ағын анықтамасынан

∑ [ ∑ φ(ω,υ) - ∑ φ(υ,ω) ] = 0 (2)

υ V\{υ1n} ω D- (υ) ω D+(υ)

теңдік орынды.

D транспорттық желідегі υn төбеге кіретін барлық доғалар бойынша ағындар қосындысына және сол секілді υ1 төбеден шығатын барлық доғалар бойынша ағындар қосындысына тең болған φ* шама φ ағынның шамасы деп айтылады және мынадай есептеледі:

φ* = ∑ φ(υ,υn) = ∑ φ(υ1,υ ).

υ D-n) υ D+1)

Айталық D транспорттық желінің φ-мүмкіндік ағыны берілген болсын. Егер x X доға ағыны өзінің өткізу қабілетіне тең, яғни φ(x)=c(x) болса, онда x қанық доға деп айтылады.



Транспорттықжелілердетолықжәнемаксималағындарды табу мәселесі

3-анықтама. Егер D транспорттықжелінің υ1 төбеден υn төбеге баратын кемінде бір қанық доғаға ие болған кезкелген бір жолы табылса, онда φ толықағын деп айтылады. Егер D транспорттық желінің ағын шамасы басқа мүмкіндік ағындарға салыстырғанда ең үлкен φ*мән қабылдаса, онда оны максимал ағын деп айтылады.

Барлық максимал ағындар толық болады. Ал кері жағдай болуы мүмкін емес. Бірақта толық ағынды максимал ағынға жуық ретінде қарастыруымыз мүмкін. Осығанбайланысты D транспорт желісінің толық ағынын табу тәсілін келтіреміз:

1.Кез келген x X ушін φ(x)=0, яғни нөлінші ағын ретінде бастаймыз. Сонымен қатар D1=D деп аламыз.

2.D1 бграфтың D транспорттық желісіндегі φ ағында қанық болған барлық доғаларды жоямыз. Алынған бграфты тағыда D1 арқылы белгілейміз.

3.D1 бграфта υ1 төбеден υn ге баратын ξ жай тізбекті табамыз. Егер ондай тізбе болмаса, онда D транспорт желісінің ізделінген толық ағыны φ болып есептеледі және алгоритм соңына жетеді. Ал, кері жағдайда 4-қадамға өтеміз.

4.φ(x) ағынның ζ тізбесіндегі әр бір доғаны бір шамаға (a>0) үлкейтеміз. Ол кезде ζ тізбенің кемінде бір доғасы қанық доғаға өтуі тиіс, ал басқа доғалардағы ағындар өзінің өткізу мүмкіншілігінен асып кетпеуі талап етіледі. Сонда φ* ағын шамасы а ға үлкейеді, ал D транспорт желісіндегі φ ағынның өзі мүмкіндік қалпында қалады. Бұдан кейін 2-қадамға өтеміз.



Өсімше бграф.

Берілген D транспорттық желі және оның φ мүмкіндік ағын үшін D желідегі барлық төбелерге ие болған I(D,φ) өсімше бграф еңгіземіз. D транспорттық желідегі әр бір x=(υ,ω) X доғасына I(D,φ) өсімше бграфта екі доға сәйкес қойылады: x және x1=(ω,υ)- х доғасының бағытына қарама-қарсы болған доға. I(D,φ) өсімше бграфтың х= ( υ,ω ) X, x1=(ω,ν) доғаларына ℓ-ұзындық өлшемін енгіземіз:


0, егер φ(x) < c(x);

ℓ(x)= (3)

∞, егер φ(x) = c(x);

0, егер φ(x)>0;

ℓ(x1)= (4)

∞, если φ(x)=0,


яғни I(D,φ) тиелгенбграфболады. Сонымен I(D,φ) бграфтағыкезкелген (υ1n)-жолұзындығы 0, не ∞ кетеңекендігіайқын.

Айталық ζ-I(D,φ) бграфтағыкезкелгенбіржайтізбеболсын. Егер не x, не х1доғалар ζ тізбеде бар болса, онда ζ тізбе x=(υ,ω) X доғаарқылыөтедідепайтамыз.

Сонда, егер ζ тізбеде x қатысса, онда ζ және x бағытыдәлкеледі, ал ζ тізбеде x1қатысса, ζжәне х бағытықарама-қарсыдепайтамыз.

Транспорт желілеріндемаксималағындарқұрутәсілі.

1. i=0 депаламыз. Айталық φ0-D транспорттықжелідегікезкелгенмүмкіндікағынболсын (мысалы, толықнемесенөльдік φ0(x)=0, xХ ағын);

2. D желіжәнеφiбойынша I(D,φi) өсімшебграфқұрамыз;

3. I(D,φi) бграфта υ1төбеден υnге өтетін минимал жол болған ζі жәй тізбе табамыз. Егер осы тізбеніңұзындығы ∞ кетеңболса, ондаφіағынмаксималболады және алгоритм аяқталады. Керіжағдайда ζі тізбе бойлап ai>0 максимал мұмкіндік шама үлкейтеміз. Бұл жерде, егер ζі тізбе бойынша өтетін x доға дәлкелсе қосылады, ал қарама-қарсы болса алынады.

ℓ(ζi )=0 бойыншажәне (3),(4) теңдіктерденпайдаланып aі шаманың бар екендігінтабамыз. Нәтижеде D транспорттық желінің ағыны өзгереді, яғни φі ағыннан φi+1 ағынға өтеміз және сонымен φ*і+1*i + ai . і:=i+1 және 2- жолға өтеміз.

Әдебиеттер тізімі:

1. С.В.Яблонский. Введение дискретную математику. Москва «НАУКА», 1989 г.

2. А.А.Байжуманов. Математикалық логика және дискреттік математика. Шымкент-2012 ж.
УДК: 004.75

ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ОБЛАЧНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ВЫСШЕМ ОБРАЗОВАНИИ
Амандиков М.А., к.т.н., доцент,Баранков К.Б. Студент 3-курса группы Т107-13.

Казахстанский инженерно-педагогический университет Дружбы народов, г.Шымкент


Түйіндеме

Мақалада компьютерлік желілер және бағдарламалық қамтамасыз етуді ауқымды қамтамасыз ету отандық университеттердің өзекті мәселелерінің бірі екендігі қарастырылған.

Summary

In this article the possibilities of application of a cloud computing in the higher education are considered.
Под облачными вычислениями обычно подразумевают технологии удаленного хранения и обработки данных, то есть процесс предоставления через Интернет компьютерной инфраструктуры, сервисов и ПО конечному пользователю [1–3]. Облако в компьютерном значении (не как метафора) есть набор услуг в области информационных технологий, доступных по сети через широкий спектр терминальных устройств.

Специалисты выделяют следующие ключевые характеристики облачных вычислений.

·Облачные услуги предоставляются через Интернет из удаленных высокотехнологичных центров обработки данных. Соответствующие серверные кластеры часто располагаются рядом с источниками дешевой энергии, их местонахождение не всегда известно конечному пользователю.

·Устройства хранения информации, процессоры, оперативная память и пропускная способность сети образуют общий пул вычислительных ресурсов и динамически выделяются пользователям. Ресурсы могут распределяться между несколькими центрами обработки данных, что повышает безопасность хранения данных и улучшает характеристики устойчивости системы.

·Вычислительная эластичность (или «бесконечная» масштабируемость) – одна из ключевых характеристик облачных вычислений. Доступ к системе и ее производительность сохраняются даже при неожиданном пике запросов, таким образом, у конечного пользователя создается впечатление, что вычислительные ресурсы можно увеличивать до бесконечности.

·Самообслуживание по требованию, без явного взаимодействия с представителем поставщика услуг. Услуги могут быть предоставлены, расширены, сужены в любой момент. Провайдер обеспечивает средства автоматизированного учета реального потребления услуг, конечный пользователь оплачивает лишь фактически потребленные ресурсы.

В области облачных вычислений принято различать следующие модели развертывания:

–частное облако (ограниченная облачная инфраструктура, предназначенная для использования конкретной организацией, включая ее подразделения и других уполномоченных пользователей – клиентов, подрядчиков и т.п.);

–публичное облако (облачная инфраструктура, предназначенная для свободного использования неограниченным кругом лиц);

–облако сообщества (многопользовательская частная облачная инфраструктура, предназначенная для использования определенным сообществом из двух или более организаций, объединенных общими интересами);

–гибридное облако (сочетание облаков нескольких перечисленных выше типов).

В 2010 году впервые через Интернет было передано больше данных, чем за все предыдущие годы, вместе взятые. При экспоненциальном росте трафика ИТ-специалисты университетов вынуждены тратить все больше времени и средств на обеспечение соответствующей пропускной способности каналов связи. С каждым годом проблема масштабируемости компьютерных сетей и ПО обостряется. В то же время ИТ-бюджеты университетов зачастую отстают от необходимых темпов роста. Поэтому учебным заведениям нужны экономичные, надежные и технологичные способы удовлетворения растущих информационных потребностей при одновременном контроле расходов.

Задача создания в Казахстане национальной платформы облачных вычислений предусмотрена государственной программой «Информационное общество (2011–2020 годы)». Для ее решения было предусмотрено значительное бюджетное финансирование, на роль исполнителя работ выбрано ОАО «Казахтелеком». В 2013 году создание национальной платформы облачных вычислений в РК было приостановлено.В настоящее время компании Google и Microsoft предоставляют образовательным учреждениям многих стран на бесплатной основе или за минимальную плату набор стандартных готовых инструментов, которые могут быть рекомендованы преподавателям и учащимся. Все инструменты свободны от рекламы и доступны через мобильные устройства.

Google Appsfor Education и MicrosoftLi­ve@edu располагают средствами поддержки коммуникаций в виде электронной почты, конференц-связи, средств мгновенного обмена сообщениями наряду с электронной адресной книгой, календарем и планировщиком занятий. Имеются веб-приложения для создания документов, которые позволяют работать с текстами, электронными таблицами и презентациями (интернет-версии Word, Excel, PowerPoint и др.). Документы размещаются в удаленных хранилищах данных и могут редактироваться совместно с другими пользователями. Для хранения документов всех типов на сервисе GoogleDrive каждому пользователю бесплатно предоставляется до 15 Гб, на сервисе MicrosoftSkyDrive – до 7 Гб дискового пространства. Google дополнительно предлагает хостинг и инструменты для создания и размещения вики-подобных сайтов.

Имеется опыт использования в высшей школе облачных платформ GoogleAppsEngine и WindowsAzure (модель обслуживания PaaS), ориентированных на профессиональных разработчиков. Данные платформы при минимальных ограничениях доступны университетам для обучения ИТ-специалистов, выполнения НИР и создания собственных информационно-обучающих ресурсов.

Другой вариант использования облачных технологий, который начинает распространяться в сфере образования, – это перемещение в облако систем управления обучением (LMS, LearningManagementSystems). Речь идет о поддержке таких популярных систем, как Moodle и Blackboard.

Moodle – это система управления курсами (CoursesManagementSystem – CMS) с открытым исходным кодом, также известная как система управления обучением (LearningManagementSystem – LMS) или виртуальная обучающая среда (VirtualLearningEnvironments – VLE). Moodle успешно применяется в ряде российских высших учебных заведений, например, в МАТИ, на физическом факультете МГУ, в МГТА. Система управления обучением Blackboard относится к коммерческим программным продуктам, в настоящее время внедряется в СПбГУ.

Передача поддержки систем, подобных Moodle и Blackboard, внешним провайдерам имеет смысл для образовательных учреждений, которые не могут позволить себе покупку и поддержку дорогостоящего оборудования и ПО.

Относительно системных требований к ПО не предусмотрено существенных ограничений. Серверная часть использует стандартные средства языка PHP и СУБД MySQL, задействованы общедоступные системы управления контентом с открытым исходным кодом phpBB, WordPress, MediaWiki. Клиентская часть представляет собой код на JavaScript, который активно использует библиотеку DojoToolkit [4]. Обмен данными между клиентской и серверной частями веб-приложений происходит асинхронно (технология Ajax), предпочтительный формат данных – JSON.

Требования к пользовательскому интерфейсу сводятся к многослойной блочной верстке веб-страниц с применением стандартных компоновочных решений и виджетовDojoToolkit.

Главное требование к производительности ПО – при скорости сетевого соединения от 15 Мбит/с время загрузки и время отклика веб-приложений не должно превышать психологически приемлемой величины в 7–8 секунд.

Требования к защите информации предусматривают разграничение прав доступа к документам для различных категорий пользователей. Всего предусмотрены четыре уровня доступа к документам.

1.Общедоступные документы (любые пользователи, в том числе незарегистрированные гости, могут видеть такие документы).

2.Документы для студентов (доступны для просмотра зарегистрированным студентам).

3.Документы для преподавателей (доступны зарегистрированным пользователям со статусом «Преподаватель», недоступны для студентов и гостей).

4.Документы проектной группы (доступны лишь конкретному ограниченному кругу лиц (участникам проектной группы), причем все участники проектной группы имеют равные полномочия).



Каталог: wp-content -> uploads -> 2018
2018 -> Комутова Айгуль Сериковна, кмм
2018 -> Комутова Айгуль Сериковна, кмм
2018 -> Сабақтың мақсаты: а/ Оқушылардың сөздік қорын молайту. Білім, білік дағдыларын қалыптастыру
2018 -> Сабақтың тақырыбы: Физика-табиғат туралы ғылым
2018 -> Сабақ мақсаты Тұздар гидролизін түсіну және тұздардың суда ерігенде қандай процестер жүретінін анықтау
2018 -> Сабақтың мақсаты: Білімділік: Көміртек және оның қосылыстары туралымәлімет алады
2018 -> 5В011700- Қазақ тілі мен әдебиет мамандығы бойынша 3-курс студенттердің элективті пәндер каталогы 2017-2018 оқу жылы
2018 -> Сабақтың тақырыбы Салынған циклдер. Мақсаты Қайталау операторлары туралы білімнің кеңеюі
2018 -> Сабақ тақырыбы: Теңдеулер жүйесін қолданып есептер шығару Мерзімі
2018 -> Даулетиярова Зауре Ермаханқызы А. Пушкин атындағы №41 көпсалалы гимназияның қазақ тілі мен әдебиеті пәнінің мұғалімі Тараз қаласы


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   ...   21




©www.engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет