Классификация сущностей. Типы связей между сущностями.(IDEF 1X)

Сущность- описывает собой совокупность или набор экземпляров похожих по свойствам по однозначно отличаемых друг от друга по 1му или нескольким признакам.

Классификация сущностей.

Они делятся на зависимые и независимые:

-дочерняя сущность уникальность кот зависит от атрибута уникального ключа.т.е. для этих сущностей внешний ключ является частью первичного ключа дочернего обьекта.

-зависимые сущности классифицируются на сущности кот не могут существовать без родительской сущности

-кот не могут быть идентифицированы без исполнения ключа родителя.

-сущности не зависящие при идентификации от других обьектов в модели - независимые сущности.

Типы связей. В IDEF 1X концепция зависимых и независимых сущностей усиливаются типом взаимосвязей между 2мя сущностями бывают идентифицирующ и неидентифицируемые. Неидентифицируемые связи используются для передачи атрибутов внешних ключей в область данных дочерней сущности.

Преимущество IDEF 1X: является жесткое и строгое стандартизация моделирования. Устанавливаемые стандарты позволяют избежать различные трактовки построенной модели

 

Преимущества IDEF 1X.

Основным преимуществом IDEF1X по сравнению с другими методами разраб. баз данных является жесткая и строгая стандартизация моделирования. Установленные стандарты позволяют избежать различ. трактовки построенной модели.

Предназначение IDEF 3. 2 типа диаграмм.

IDEF 3 явл-ся стандартом докум-ия технол-х проц-в происх-х на предприятии и представл-т “инструментарий” для наглядного исслед-я и модел-ия их сценарий. Сценарием наз. описание послед-ти измен-ий св-тв объекта в рамках рассматр-го проц-са. Исполнение кажд-го сценария сопровожд-ся соотв-им “документо-оборотом”, кот-й сост. из 2-ух осн-х потоков (это док-в опред-их струк-ру и послед-ть процесса и док-в отобра-их ход его выпол-ия).

Средства док-я IDEF 3 позв. вып-ть след. зад-чи: 1Док-ть имеющ-ся данные по технол-ии проц-са, выявл-ые в проц-е опроса сотрудников ответств-ых за орг-ию рассм-го проц-са. 2Опред-ть и анализ-ть точки влияния потоков сопутствующего док-а оборота на сце-ий техн-х проц-в. 3Опред. Ситуации в кот-х треб-ся принятие реш-я влияющего на жизн-й цикл проц-са. 4Содействие принятию оптим-х реш-ий при реорганизации технол-х проц-в. 5Разраб-ть имитац-ые модели технол-х проц-в.

2 типа диаграмм: - ProcessFlowDescription…(PFDD) диагр-а описания послед-ти этапов проц-в.

-ObjectStateTransition network(OSTn) диагр-а стадий обработки деталей в рамках исслед-го технол-го проц-а.

Окрасить заново

Х

Протестировать деталь

OSTn исп-ся для иллюстра-ции, трансформ-ции дет-ли кот-ые происх-ят на каждой стадии обработки.

Операция просушки

Окрасить деталь

Отправить в след. цех

j1

 

Прямоуг-ки на диагр-е наз. функц-ми эл-ми и обозн-ют стадию проц-а или принятия решения. Каждый блок имеет своё имя. Перемещение м/у блоками отобр-ся линиями: 1старше ®или ­¯,®. 2отношение - - - - исп-ся для изобр-я связей м/у блоками. 3потоки объектов ®исп. для опис-я Пр:деталь или объект исп-ся в 2ух или более единицах работы.

j1 перекрёсток (Function)исп. для отобр-я логики взаим-я потоков при слиянии и разветвлении или для отобр-я событий кот-е должны быть завершены перед началом след-й работы.

Классификация моделей

Физ. – воспроизведение постоянства определяющих критериев подобия.

Физ. моделью некоторой системы наз-ют систему той же или иной природы, которая частично или полностью воспроизводить свойства исходной системы в рамках заданного приближения.

Чаще всего в качестве модели исп-ся электрич. или электромагн. процессы. При этом исходные моделируемые процессы могут иметь разнообр. физ природу (мех., тепловую)

Разновидностью физ. моделирования является исследование процесса той же физ. природы, но в другой области параметров (масштабные модели).

Физ. моделир-е иногда является альтернативой мат. моделированию, но часто они дополняют друг друга.

Мат. моделирование – качественное или количественное описание процесса с помощью мат. модели, при построении которой реальный процесс описывается с помощью того или иного мат. аппарата.

Мат. модель сложного процесса, непосредственное проведение экспериментов на котором часто практически невозможно, позволяет исследовать его динамику, давая количественное описание процесса и устанавливает изменение количественного характера в динамике.

Моделир. процессы разнообразные по своей природе и степени сложности. Все они делятся на детерминированные и стохастические.

Детерминир-е – процессы, динамика которых полностью определяется начальными условиями и динамич. переменные являются функциями времени.

Стохастические – процессы, параметры которых изменяются случайно под воздействием неконтролуируемых дестабилизирующих объектов. Поэтому однозначно предсказать поведение таких процессов на основе их изучения затруднительно. Поэтому, говорят лишь о их вероятности того или иного поведения.

Мат. моделирование позволяет установить условия, при которых динамическая система переходит от детерминированного процесса к стохастическому. В соответствии с характером изучаемого процесса, строятся жесткие или вероятностные модели.

Жесткие модели строятся без использования стахостич. вероятностных распределений. В этом случае определенному значению входного параметра будет соотв-ть опред. значение его выходного параметра. Связь между вх. и вых. параметрами явл-ся функциональной.

Вероятностные модели описывают стох. процессы. Большинство совр. процессов носят случ. характер, когда вых. параметр связан с входным параметром статистически. В этом случае каждому определенному значению вх. параметра соотв. распределение значение вых. параметра. Поэтому вероятностные модели строятся с использованием методов теории вер-тей и мат. статистики.

17.Корреляционный анализ.Коэффициент корреляции. Корреляционное отношение

Для построения матем. модели, отображаемой зависимость ф-ции оклика от фактора X

Y=f(x)

Стат.данные обрабатывают, подсчитывая среднее значение отклика Y для каждого определенного значения X

По виду графического изображения судят о наличии влияния одного параметра на другой.Если оно обнаружено, то говорят о наличии корреляционной связи между рассм. параметрами.

Y

X

y

φ

β

α

уравнения регрессии

Цель корреляционного анализа – установление корреляционной связи между рассматриваемыми параметрами.

Варианты:

1) X и Y связаны – зависимости обоими признаками могут выражаться в виде формулы.

2) X и Y не строго связаны – связь носит статический или вероятностный характер.

3) X и Y не связаны – связи нет.

 

 

Коэффициент корреляции:

 

Если , то функциональная связь прямая.

Если , то

При оценке коэффициента корреляции учитывается число пар наблюдений , при которых было произведении их вычисление.

- Критерий Стьюдента

Если , коэффициент правильный.

В случае криволинейной связи между признаками оценка связи между ними осуществляется с помощью корреляционного отношения.

n – число наблюдений

N – общее число наблюдений

- среднее арифметическое

- общее арифметическое

σ – дисперсия

Физическое моделирование

Существует два подхода к физическому моделированию. В первом из них при изучении физики последовательно излагают физ. явления, основу которых составляют различные физ. процессы (мех., электромагнитные, ядерные и т. д.). В этом случае при физ. моделировании в качестве … берется модель той же физ. природы, что и исходный процесс.

Разработка и реализация такой модели на практике трудновыполнима и требует больших физ. затрат.

Второй подход основан на использовании мат. аппарата, который описывает физ. явления. При этом один и тот же мат. аппарат может описывать явления, физ. сущность которых различна. Такой подход получил название аналогового моделирования, а модель исх. процесса – аналоговой моделью.

Осн. требованием к физ. модели явл-ся условие ее подобия исходному процессу. Подобие – это условие, при котором возможен количественный перенос рез-тов экспериментов с модели на оригинал.

Применение методов теории подобия при физ. моделировании позволяет установить параметры модели, а также определить соотв. параметры моделир. процесса на основе данных полученных при измерениях на физ. модели.

Подобие модели и оригинала дает возможность переноса рез-тов эксперимента с модели на оригинал с помощью критерия подобия.

Физ. моделирование создает ряд. преимуществ в колич. исследовании сложных процессов.

Физ. модель обычно выбирают на основе процессов для которых измерение параметров является технически более простым, чем для исх. исследуемого процесса.

В то же время полученные результаты на выбранной физ. модели будут адекватны результатам, которые можно было бы получить при исследовании оригинала только если соблюдался принцип подобия модели и оригинала.

Для сравнительно простых процессов принцип подобия оправдывает свое применение, т. к. в этом случае количество критериев подобия ограничено.

Для анализа сложных процессов применение физ. моделирования затруднительно. Поэтому необх. использование мат. моделирования.