Podíl ve společnosti. sítě:


Teoretické základy počítačové vědy

Jsou zvažovány problémy Shannonovy teorie informace, teorie kódování, prvky teorie algoritmů a teorie konečných automatů, stejně jako obecné problémy modelování a popisování systémů. Výběr materiálu vyrobeného v souladu s programem výuky studentů pedagogických vysokých škol v oboru "030100-Informatika". Každá kapitola obsahuje řadu příkladů řešení problémů, stejně jako otázky a úkoly pro sebeovládání. Pro studenty pedagogických univerzit, studium informatiky jako základní disciplíny, stejně jako učitelé počítačových věd. Autor: Starichenko B.E ....

  1. Předmluva

  2. Tak - formulace a nejdůležitější výroky.

  3. Úvod

  4. Část 1. INFORMAČNÍ TEORIE

  5. Počáteční definice

  6. Formy informací

  7. Konverzace zpráv

  8. Testujte otázky a úkoly

  9. Entropie jako míra nejistoty

  10. Příklad 2.1

  11. Vlastnosti entropie

  12. Entropie komplexního experimentu sestávajícího z několika nezávislých je rovna součtu entropie jednotlivých experimentů.

  13. Všechny ostatní věci jsou stejné, zkušenost s ekvivalentními výsledky má největší entropii.

  14. Podmíněná entropie

  15. Příklad 2.2

  16. Příklad 2.3

  17. Entropie a informace

  18. Entropie zkušeností se rovná informacím, které získáme v důsledku její implementace.

  19. Příklad 2.5

  20. Příklad 2.7

  21. Příklad 2.8

  22. Informace a abeceda

  23. Testujte otázky a úkoly

  24. Kapitola 3. Kódování symbolických informací

  25. Vyjádření problému kódování, Shannonova první věta

  26. Při nepřítomnosti rušení je vždy možná varianta kódování zprávy, při níž bude nadbytečnost kódu libovolně blízká nule.

  27. Při nepřítomnosti rušení může být průměrná délka binárního kódu libovolně blízká průměrné informaci na znak primární abecedy.

  28. Abecední nerovnoměrné binární kódování signálů stejné délky. Předpony

  29. Příklad 3.1.

  30. Jednotné abecední kódování. Bajtový kód

  31. Abecední kódování s nerovnoměrným trváním elementárních signálů. Morse kód

  32. Zablokujte binární kódování

  33. Příklad 3.2.

  34. Testujte otázky a úkoly

  35. Kapitola 4. Reprezentace a zpracování čísel v počítači

  36. Číselné systémy

  37. Překlad celých čísel z jednoho číselného systému do druhého

  38. Příklad 4.1

  39. Příklad 4.2

  40. Příklad 4.3

  41. Přenos dílčích čísel z jednoho čísla do druhého

  42. Příklad 4.4.

  43. Příklad 4.5

  44. Koncepce účinnosti číselného systému

  45. Příklad 4.6

  46. Převedení normalizovaných čísel

  47. Příklad 4.8

  48. Příklad 4.9

  49. Kódování čísel v počítači a akce na nich

  50. Kódování počítačů a zpracování nepodepsaných celých čísel

  51. Příklad 4.11

  52. Příklad 4.12

  53. Počítačové kódování a zpracování podepsaných celých čísel

  54. Příklad 4.13

  55. Příklad 4.14

  56. Příklad 4.15

  57. Počítačové kódování a zpracování reálných čísel

  58. Příklad 4.16

  59. Příklad 4.17

  60. Testujte otázky a úkoly

  61. Obecná schéma přenosu informací v komunikační lince

  62. Charakteristika komunikačního kanálu

  63. Příklad 5.1

  64. Vliv šumu na šířku pásma kanálu

  65. Příklad 5.2

  66. Prohlášení o problému

  67. Kódy detekce chyb

  68. Jednotlivé kódy oprav chyb

  69. Příklad 5.3

  70. Příklad 5.4

  71. Paralelní přenosový kanál

  72. Sériový přenos dat

  73. Počítačová komunikace prostřednictvím telefonních linek

  74. Testujte otázky a úkoly

  75. Klasifikace dat. Problémy s prezentací dat

  76. Prezentace elementárních dat v paměti RAM

  77. Datové struktury a jejich zastoupení v paměti RAM

  78. Příklady klasifikace a struktury dat

  79. Pojem logický záznam

  80. Organizace datových struktur v paměti RAM

  81. Hierarchie datových struktur na externích médiích

  82. Vlastnosti paměťových zařízení

  83. Testujte otázky a úkoly

  84. Část 2. ALGORITMY. MODELY. SYSTÉMY

  85. Definice algoritmu Lax

  86. Rekurzivní funkce

  87. Příklad 7.2

  88. Příklad 7.4

  89. Příklad 7.5

  90. Třída algoritmicky (nebo strojově vypočítatelných) dílčích číselných funkcí se shoduje se třídou všech částečně rekurzivních funkcí.

  91. Obecné přístupy

  92. Algoritmický post stroj

  93. Příklad 7.6

  94. Příklad 7.7

  95. Algoritmický stroj Turing

  96. Příklad 7.8

  97. Příklad 7.9

  98. Jakýkoli algoritmus lze definovat pomocí funkčního schématu turingu a implementovat jej v odpovídajícím stroji Turingu.

  99. Normální Markovové algoritmy

  100. Příklad 7.11

  101. Příklad 7.12

  102. Srovnání algoritmických modelů

  103. Problém algoritmické vyřešení

  104. Složitost algoritmu

  105. Testujte otázky a úkoly

  106. Kapitola 8. Formalizace prezentace algoritmů

  107. Formální gramatika

  108. Příklad 8.1

  109. Příklad 8.2

  110. Způsoby popisu formálních jazyků

  111. Metody prezentace algoritmu

  112. Algoritmus performer

  113. Řetězový verbální algoritmus

  114. Grafická forma nahrávání

  115. Klasifikace metod pro prezentaci algoritmů

  116. Strukturální věta

  117. Jakýkoli nestrukturální algoritmus může být konstruován jako ekvivalentní strukturální algoritmus.

  118. Testujte otázky a úkoly

  119. Kapitola 9. Pochopení stavového stroje

  120. Obecné přístupy k popisu zařízení určených pro zpracování diskrétních informací

  121. Diskrétní paměťové zařízení

  122. Příklad 9.1

  123. Způsoby nastavení stavového stroje

  124. Příklad 9.2.

  125. Příklad 9.3

  126. Obvody logických prvků a zpoždění

  127. Příklad 9.4

  128. Ekvivalentní automaty

  129. Příklad 9.5

  130. Testujte otázky a úkoly

  131. Kapitola 10. Modely a systémy

  132. Koncepce modelu

  133. Obecná myšlenka modelování

  134. Klasifikace modelů

  135. Strukturální a funkční modely

  136. Modely plné a informační

  137. Modely kontrolovány a neověřitelné

  138. Navržené modely

  139. Pojetí matematického modelu

  140. Definice objektu

  141. Definice systému

  142. Statické a dynamické systémy

  143. Uzavřené a otevřené systémy

  144. Přírodní a umělé systémy

  145. Formální systém

  146. Příklad 10.1

  147. Příklad 10.4

  148. Formalizování hodnot

  149. Etapy řešení problému pomocí počítače

  150. Na předmětovém přístupu v aplikované informatice

  151. Testujte otázky a úkoly

  152. Závěr

  153. A.1. Pojem pravděpodobnosti

  154. Příklad A.1

  155. A.2. Přidání a násobení pravděpodobností

  156. Pravděpodobnost jakéhokoliv ze dvou výsledků nezávislých a nekompatibilních událostí se rovná součtu jejich pravděpodobností.

  157. Příklad A.3

  158. Příklad A.4

  159. A.3. Podmíněná pravděpodobnost

  160. Příklad A.5

  161. Příklad A.7

  162. Testujte otázky a úkoly

  163. Slovníček

  164. Odkazy

2018 @ edudoc.site EduDoc Polska