DAY_INF_LECTURES (Лекции по информатике)

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОУВПО

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И АВТОМАТИКИ

Кафедра ИС - 4

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

ПО

ИНФОРМАТИКЕ

Дисциплина: 3457.

Составитель А.Е. Стефанович

Москва 2005

При составлении конспекта лекций использована следующая литература:

1. Макарова Н.В., Матвеев Л.А., Бройдо В.Л. и др.
   Информатика. Учебник.
   - М.: Финансы и статистика, 2004

2. Макарова Н.В., Матвеев Л.А., Бройдо В.Л. и др.
   Информатика. Практикум.
   - М.: Финансы и статистика, 2004

3. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К.
   Информатика. Учебное пособие.
   - М.: Академия, 2003

4. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К.
   Информатика. Практикум.
   - М.: Академия, 2003

5. Свириденко С.С.
   Современные информационные технологии.
   - М.: Радио и Связь, 1989.

6. Баркан В.Ф., Жданов В.К.
   Радиоприемные устройства. Учебник.
   - М.: Советское радио, 1972.

7. Колонтаевский Ю.Ф.
   Радиоэлектроника. Учебное пособие.
   -.М.: Высшая школа, 1988.

8. Зиновьев А.Л., Филиппов Л.И.
   Введение в специальность радиоинженера.
   - М.: Высшая школа, 1989.

9. Поляков В.Т.
   Посвящение в радиоэлектронику.
   - М.: Радио и связь, 1988.

10. Андреева Е., Фалина И.
    Системы счисления и компьютерная арифметика. Учебное пособие.
    - М.: Лаборатория базовых знаний, 2000.

11. Касаткин В.Н.
    Новое о системах счисления.
    - Киев: Вища школа, 1982.

12. Макаренко А.Е. и др.
    Готовимся к экзамену по информатике.
    - М.: Айрис пресс, 2003.

13. Соломатин Н.М.
    Логические элементы ЭВМ
    - М: Высшая школа, 1987.

14. Папернов Л.А.
    Логические основы цифровых машин и программирования.
    - М: Наука, 1965.

15. Успенский В.А.
    Машина Поста.
    - М.: Наука, 1988.

16. Чернов Е.А.
    Проектирование станочной электроавтоматикиэ
    -М.: Машиностроение, 1989.

17. Сена Л.А.
    Единицы визических величин и их размерности. Учебное пособие.
    - М.: Наука, 1977.

18. Математический энциклопедический словарь.
    /под ред. Прохорова Ю.В.
    - М.: Советская энциклопедия, 1988.

19. Сысун В.И.
    Теория сигналов и цепей.
    - Петрозаводск: 2003.

20. Серый С.
    Клод Элвуд Шеннон.
    Газета Компьютерные вести. № 21, 1998.

21. Франкен Г., Молявко С.
    MS-DOS 6.22 ... для пользователя.
    / пер. с нем. -Киев: BHV, 1995.

22. Гук. М.
    Аппаратные средства IBM PC. Энциклопедия
    - С-Пб - М. - Харьков - Минск: ПИТЕР, 2000.

23. Кравацкий Ю, Рамендик М.
    Выбор, сборка, апгрейд качественного компьютера.
    - М: Солон-Р, 1999.

24. Фигурнов В.Э.
    IBM PC для пользователя.
    - М: ИНФРА-М, 1995.

25. Йенсен К., Вирт Н.
    Паскаль.
    / пер. с англ. - М: Финансы и статистика, 1999.

26. Фаронов В.В. Программирование на персональных ЭВМ в среде Турбо-Пскаль.
    - М: МГТУ, 1992

27. Гусева А.И.
    Учимся программировать: PASCAL 7.0. Учебник.
    - М: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003.

28. Пестриков, Маслобоев.
    Turbo Pascal 7.0. Изучаем на примерах.
    - С-Пб.: Наука и Техника, 2004

29. Меженный О.А.
    Turbo Pascal: учитесь программировать
    - М - С-П, - Киев: Диалектика, 2001.

30. Стефанович А.Е.
    Пособие для подготовки операторов для проведения испытаний на автоматизированных средствах контрольно-испытательной станции (КИС) ИКИ АН СССР.
    -М: ИКИ АН СССР, 1990.

31. Гутер Р.С., Полуянов Ю.Л.
    Математические машины. Очерки вычислительной техники. Пособие для учителей.
    - М: просвещение, 1975.

ВВЕДЕНИЕ.

В основанной американским ученым Клодом Шенноном Математической теории информации (около 1948 года) под информацией понимались не любые сведения, а лишь те, которые снимают полностью или уменьшают существующую до их получения неопределенность (неизвестность). Каждому сигналу в теории Шеннона соответствует вероятность его появления. Чем меньше вероятность появления того или иного сигнала, тем больше информации он несет для потребителя. В обыденном понимании, чем неожиданнее новость, тем больше ее информативность. Была предложена и формула для вычисления количества информации в передаваемом сообщении.

Математическая теория информации не охватывает всего богатства содержания информации, поскольку она отвлекается от содержательной (смысловой, семантической) стороны сообщения. С точки зрения этой теории фраза в 100 слов из газеты, пьесы Шекспира или теории Эйнштейна имеют приблизительно одинаковое количество информации.

Советский математик Ю. Шрейдер предложил оценивать информацию по увеличению объема знаний у человека под воздействием информационного сообщения.

Академик А.А. Харкевич предложил измерять содержательность информации по увеличению вероятности достижения цели после получения информации человеком или машиной.

В некоторых физических и химических теориях информация определяется как отраженное разнообразие. Отражение заключается в таком изменении одного материального объекта под воздействием другого, при котором все особенности отражаемого объекта каким-либо образом воспроизводятся отражающим объектом. В процессе отражения и происходит передача информации. То есть информация - это результат отражения. В соответствии с этим взглядом информация существовала и будет существовать вечно, она содержится во всех элементах и системах материального мира. Информация, наряду с веществом и энергией, является неотъемлемым атрибутом материи.

В кибернетике - науке об управлении в живых, неживых и искусственных системах связывают понятие информации воедино с понятием управления (Н.Винер, Б.Н.Петров). Информация является обозначением содержания, полученного из внешнего мира в процессе приспособления к нему наших чувств. Информацию составляет та часть знаний, которая используется для ориентирования, принятия решений, активного действия, управления, то есть в целях сохранения, совершенствования и развития системы. Данная концепция отрицает существование информации в неживой природе, не дает ответы на вопросы: являются ли информацией неиспользуемые знания, являются ли неосмысленные (как в ЭВМ) данные информацией.

Для преодоления этих трудностей академик В.П.Афанасьев ввел понятие информационных данных. Информационные данные - это всякие сведения, сообщения, знания. Они могут храниться, перерабатываться, передаваться, но характер информации они приобретают лишь тогда, когда получают содержание и форму, пригодную для управления и используются в управлении.

Дальнейшим развитием математического подхода к феномену "информация" послужили работы логиков Р.Карнапа и И.Бар-Хиллела, отечественного математика А.Н.Колмогорова и других. В их теориях понятие информации не связано ни с формой, ни с содержанием сообщений, передаваемых по каналу связи. Информация - абстрактная величина, не существующая в физической реальности, подобно тому, как не существует мнимое число или не имеющая линейных размеров точка.

В отличие от абстрактно мыслящих математиков и логиков инженеры, а также биологи, генетики, психологи и др. отождествляют информацию с теми сигналами, импульсами, кодами, которые наблюдаются в технических и биологических системах.

Для радиотехников, телемехаников, программистов информация - рабочий объект, который можно обрабатывать, транспортировать, так же как электричество в электротехнике или жидкость в гидравлике. Этот рабочий объект состоит из упорядоченных (модулированных) дискретных или непрерывных сигналов, с которыми и имеет дело информационная техника. Содержание принимаемых и обрабатываемых сигналов инженера не интересует. Достаточно того, что формулы Шеннона хорошо работают при расчетах технической коммуникации.

Другой активной сферой применения понятия информации явилась генетика, в рамках которой было сформулировано понятие генетической информации - как программы (кода) биосинтеза белков, представленных цепочками ДНК. Реализуется эта информация в ходе развития особи.

В социальных науках (социологии, психологии, политологии и др.) под информацией понимаются сведения, данные, понятия, отраженные в нашем сознании и изменяющие наши представления о реальном мире. Эту информацию, передающуюся в человеческом обществе и участвующую в формировании общественного сознания, называют социальной информацией.

С точки зрения индивидуального человеческого сознания информация - это то, что поступает в наш мозг из многих источников и во многих формах и, взаимодействуя там, образует нашу структуру знания. Информацией для человека являются не только сухие факты, строгие инструкции, но и то, что радует нас, волнует, печалит, заставляет переживать, восторгаться, негодовать, сочувствовать и любить.

Более половины общего объема сведений, полученных в процессе разговора, приходится на так называемую невербальную информацию, которую говорящий по желанию, а иногда непроизвольно сообщает нам особой тональностью разговора, своей возбужденностью, жестикуляцией, выражением лица, глаз и т.д.

Информатикой называется фундаментальная естественная наука, изучающая процессы, средства и методы сбора, хранения, обработки, передачи и отображения информации.

К фундаментальным наукам относятся такие науки, основные понятия которых имеют общенаучный характер (математика, философия).

К естественным наукам относятся науки, изучающие объективные сущности мира, которые существуют независимо от нашего сознания (физика, химия, биология).

КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ.

ФОРМУЛА ХАРТЛИ. ФОРМУЛА ШЕННОНА.

Количеством информации называется степень уменьшения неопределенности в результате передачи информации.

• БИТ – единица количества информации,
  один ответ типа «ДА-НЕТ».

• I – количество единиц информации (бит),
  количество ответов типа «ДА-НЕТ» (бит),
  число разрядов двоичного кода (бит).

• N – количество возможных событий в системе,
  количество возможных состояний системы.

• H – Энтропия, степень (мера) неопределенности реализации конкретного состояния системы (бит).

Конкретные состояния, в которых может находиться система, могут быть равновероятными и не равновероятными.

При расчете энтропии системы с равновероятными состояниями (возможными событиями) используется формула Хартли. При расчете энтропии системы с не равновероятными состояниями (возможными событиями) используется формула Шеннона.

Формула Хартли.

N=2^I; log₂N=Ilog₂2; log₂N=I; I=log₂N;

При реализации конкретного события (состояния) количество единиц полученной информации I равно энтропии H. При этом неопределенность полностью снимается.

Формула Хартли.

I=H=log₂N

Количество информации I, минимально необходимой для устранения неопределенности H, равно двоичному логарифму числа возможных состояний системы N.

Если число состояний системы равно N, то это равносильно информации, даваемой I ответами типа «ДА-НЕТ» на вопросы, поставленные так, что «ДА» и «НЕТ» одинаково вероятны.

Формула Шеннона Если

N - количество состояний системы,