Классификация систем управления, их виды и основные показатели. Особенности систем, работающих в режиме реального времени.



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Классификация систем управления, их виды и основные показатели. Особенности систем, работающих в режиме реального времени.



Вопрос 1

Вопрос 2

Вопрос 4

Вопрос 5

Классификация моделей, задачи, решаемые при моделировании. Состав модели.

Моделированием называется изучение свойств объекта путём разработки физической или математической модели этих устройств и исследование этой модели.

При физическом моделировании модель воспроизводит изучаемый процесс или объект с сохранением его физической природы. Математической моделью реальных устройств называется описание их на каком-либо формальном языке, позволяющее исследовать их поведение в определённых ситуациях.

Различают детерминированные и вероятностные (стахостические) модели. Детерминированные модели, представляющие собой совокупность неслучайных соотношений, дают возможность однозначно определить поведения объекта управления (технологического процесса) через его параметры, воздействующие внешние силы и внешние воздействия. Вероятностные модели используются для моделирования таких объектов управления, у которых внутреннее состояние, их характеристики и внешние силы, воздействующие на объекты, носят случайный характер. В этом случае при расчёте модели получаются вероятностные оценки характеристик, которые только с определённой вероятностью отражают их фактическое значение.

В некоторых случаях детерминированную систему целесообразно представить в виде вероятностной. Например, время выполнения программы.

Модель создаётся в зависимости от цели исследования и определяет:

– перечень воспроизводимых характеристик Y= {y1…ym}. Состав характеристик Y определяется в зависимости от свойств моделируемого объекта и должен гарантировать полноту отображаемых свойств;

– перечень входных параметров X={x1…xN}. В состав вектора параметров X включаются только параметры, существенно влияющие на значения параметров выходных характеристик;

– точность модели – допустимую погрешность воспроизведения выходных параметров при определённых значениях входных величин.

Модели информационных потоков позволяют рассчитать оптимальную сеть передачи данных.

Моделирование управляющей системы в целом используется для определения её надёжности и производительности. Под производительностью понимается точность системы (ошибки выходных параметров, ошибки по скорости или ускорению и т.д.), устойчивость работы в экстремальных условиях и др. Моделирование производительности системы особенно важно в системах реального времени, поскольку позволяет производить корректировку алгоритма работы системы, перераспределение задач между процессорами и др.


Вопрос 6

Аналитические модели.

Аналитические методы исследования объектов управления, технологических процессов и вычислительных систем сводятся к построению математических моделей, которые представляют физические свойства как математические зависимости между выходными и входными параметрами. При использовании аналитических моделей оператор F, устанавливающий зависимость = F( ) между характеристиками и параметрами объекта, представляется совокупностью математических выражений (формул).

При построении аналитических моделей свойства объекта описываются исходя из свойств составляющих – физических элементов и элементарных процессов. При этом создаются математические выражения, связывающие параметры элементов между собой.

Пример: F=m·a

Уравнение движения поезда:

fk – удельная сила тяги локомотива

w – удельное сопротивление движению

bT­ – тормозная сила

Чаще всего аналитическая модель системы представляет собой систему нелинейных дифференциальных уравнений, решение которых, особенно в системах, работающих в режиме реального времени, вызывает большие затруднения. Для упрощения решения уравнений обычно выполняется частично-кусочная аппроксимация зависимостей, вследствие чего при решении модели приходится иметь дело с системой линейных дифференциальных уравнений.

зависимости, полученные аналитическим путём, являются строго доказанными и такие модели не требуют доказательств их адекватности (с учётом указанных выше допущений). Часто аналитические модели используются для доказательства адекватности моделей, построенных с использованием других принципов;

– аналитические модели могу использоваться для изучения свойств объектов (например, поведение объектов в экстремальных ситуациях, определение предельных значений параметров, эффективность влияния изменений входных сигналов и др.);

– аналитические модели вычислительных систем имеют общую познавательную ценность, поскольку позволяют предсказать поведение подобных систем при любых сочетаниях входных параметров.

– При входных сигналах любой формы как правило вычисляют коэфф. Передачи, для исследования переходных процессов используются ступенчатая и еденичная ф-я. При гармонич.вх.сигн.использ. АЧХ, ФЧХ, АФЧХ.


Вопрос 7

Вопрос 8

Вопрос 9

Вопрос 10

Вопрос 11

Модели, построенные с применением Марковских процессов, способы задания систем. Марковская схема с поглощающим состоянием.

Обозначим через l интенсивность входного потока заявок и через m – интенсивность обслуживания заявки одним каналом. Очевидно, система может устойчиво работать, если l < km. При соблюдении этого условия в системе существует стационарный режим, при котором вероятности состояний остаются неименными во времени.

Поскольку длина очереди не ограничена, граф состояний системы будет иметь сколько угодно вершин. Максимальная интенсивность обслуживания заявок системой равна km, при числе заявок в системе, большем km, интенсивность обслуживания остаётся неизменной. Граф состояний k–канальной СМО:

Уравнение Колмогорова: , где Pi – вероятность нахождения системы в i-том состоянии, справа - S, имеющая столько слаг., сколько имеется переходов из данного сост., и в данное сост., слагаемое является произведением интенсивности перехода на вероятность состояния, из которого осуществляется переход.

Не трудно видеть, что это граф эргодического Марковского процесса. Описывается этот граф системой алгебраических уравнений.

n=0: 0 = – p0l + p1m

0 = – pi(l + im) + pi-1l + (i+1)pi+1m , 0 < i < k

0 = – pj(l + km) + pj-1l + k pj+1 m , ¥>j³ k

Система решается.

Поглощающая Марковская цепь имеет поглощающее состояние, достигнув в которого процесс прекращается. Из какого бы состояния процесс ни начинался, при бесконечно большом числе переходов он окажется в поглощающем состоянии с вероятностью, равной единице.

Матрица вероятностей перехода поглощающей Марковской цепи имеет следующий вид:

Граф, моделирующий надёжность дублированной системы с постоянно включенным резервом и обслуживанием. Поскольку отказы устройств и процессы восстановления устройств после отказа подчинены экспоненциальному закону, возле стрелок в место вероятностей указаны интенсивности переходов из одного состояния в другое (l – интенсивность отказа, m – интенсивность восстановления).

Эта Марковская схема отображает функционирование системы до её отказа. При этом в первом состоянии исправны и работают оба блока, во втором – отказал один из блоков, в третьем – отказали оба блока, т.е. отказала система (поглощающее состояние). Над стрелками указаны интенсивности переходов их одного состояния в другое.

Для описания работы этого графа используется система уравнений А.Н. Колмогорова. Система уравнений содержит столько уравнений, сколько вершин имеет граф (за исключением поглощающих). Слева записывается производная вероятности нахождения системы в данном состоянии, справа – многочлен, содержащий столько слагаемых, сколько стрелок входит в данное состояние или выходит из него. Если стрелка направлена из данного состояния, соответствующий член имеет знак «минус», в данное состояние – «плюс». Каждое из слагаемых равно произведению интенсивности перехода на вероятность нахождения системы в состоянии, из которого осуществляется переход. В рассматриваемом случае указанный на рис.2.5 граф описывается двумя уравнениями:

Умножим оба уравнения на dt и проинтегрируем их в пределах [0, ¥].

В результате решения этих уравнений получим:

ТСР01

Математическое ожидание времени от момента включения системы до её отказа будет равно: ТСР01


Вопрос 12

Вопрос 13

Использование теории распознавания образов в моделировании, решаемые задачи, основные понятия.

Распознавание образов представляет собой процесс принятия решения, устанавливающего принадлежность распознаваемого объекта к некоторому классу, путём сравнения его характеристик с характеристиками ранее изученных объектов.

Основными понятиями теории распознавания образов являются: объект, признак, класс, решающее правило, решающая функция, обучающая последовательность объектов.

Объект – предмет или явление, исследуемое в конкретной задаче. Каждый объект характеризуется некоторым набором параметров или свойств. Параметры, с помощью которых любой объект можно отличить от другого объекта, называются признаками. Таким образом, каждый объект можно описать с помощью некоторого набора признаков x1, x2,…,xn,которые образуют вектор признаков объекта X=(x1, x2, …,xn).

Признаки делятся на количественные и качественные:

Чаще всего эти признаки центрируют:

Классом называется совокупность объектов, обладающих некоторыми общими признаками.

Решающее правило – алгоритм, позволяющий по совокупности признаков отнести объект к тому или другому классу.

Решающая функция – аналитическое уравнение, принимающее максимальное значение при подстановке в него признаков объекта данного класса.

Обучающая последовательность – выборка объектов с указанием их признаков и принадлежности к классам.

Типы задач, решаемых с применением методов теории распознавания объектов:

– автоматическая классификация объектов;

– выбор наиболее информативных признаков;

– распознавание объектов (определение того, к какому классу они относятся);

– прогнозирование значений отдельных параметров по косвенным признакам (в случаях, когда непосредственное измерение параметров затруднено);

– техническая диагностика видов неисправностей и пр.

Последние три задачи используют одни и те же методы, а именно, метод распознавания объектов.

Все алгоритмы построения решающего правила разделяются на две группы: детерминистические и вероятностные. Особенность детерминистических – классы чётко разделяются друг от друга и не пересекаются, а объект с какими-либо признаками с вероятностью 1 относится к какому-то классу.


Вопрос 14

Вопрос 15

Вопрос 16

Вопрос 17

Вопрос 18

Имитационные модели

Имитационное моделирование основано на представлении порядка функционирования системы или отдельного её узла в виде набора алгоритмов. Имитационные математические модели – это алгоритмические модели, отражающие развитие процесса (поведение исследуемого объекта) во времени при заданных внешних воздействий на процесс (объект).

Имитационное моделирование основано на прямом описании моделируемого объекта. Существенной характеристикой таких моделей является структурное подобие объекта и модели. Это значит, что каждому существенному с точки зрения решаемой задачи элементу объекта ставится в соответствие элемент модели. При построении имитационной модели описываются законы функционирования каждого элемента объекта и связи между ними.

Имитационные модели представляют собой описание объекта исследования на некотором языке, которое имитирует элементарные явления, составляющие функционирование исследуемой системы, с сохранением их логической структуры, последовательности протекания во времени, особенностей и состава информации о состоянии процесса. Можно отметить имеющуюся аналогию между исследованием процессов методом имитационного моделирования и экспериментальным их исследованием.

Работа с имитационной моделью заключается в проведении имитационного эксперимента. Процесс, протекающий в модели в ходе эксперимента, подобен процессу в реальном объекте. Поэтому исследование объекта на его имитационной модели сводится к изучению характеристик процесса, протекающего в ходе эксперимента.

Ценным качеством имитационных моделей является возможность управлять масштабом времени, создавать экстремальные ситуации, которые затруднительно или даже невозможно создать при экспериментальном испытании объекта.

При построении имитационных моделей, как привило, используется агрегатный метод, Для этого вся система разбивается на отдельные агрегаты, выполняющие сравнительно небольшой круг задач. Агрегаты могут соответствовать элементам и узлам моделируемого устройства (например, процессор, ОЗУ, устройства обмена информацией и т.д.). В качестве агрегатов могут выступать математические объекты, с помощью которых описывается работа отдельных узлов устройства. По существу агрегат представляет собой описание функций объекта, соответствующих цели исследования.

Агрегаты задаются в параметрической форме, т.е. указываются параметры, характеризующие конкретный объект. Например, система массового обслуживания характеризуется дисциплиной обслуживания заявок, числом каналов и законом распределения длительности обслуживания (указываются параметры закона распределения). Функции агрегата (рис.2.19,а) представляются в алгоритмической форме – в виде процедуры Фq(a1,…ak, b1,…bl, cl,…cm), где параметры a1,…ak определяют состояние входов элемента, b1,…bl – режим его функционирования, и c1,…cm – состояние выходов. Таким образом, агрегат представляет собой устройство, преобразующее поток информации, поступающий на его входы А(а1,…аn), в выходной поток C(c1,…cm) по алгоритму, определяемому состоянием входов B(b1,…bm).

Имитационная модель собирается путём соединения выходов одних агрегатов с входами других (рис. 1.19,б). Состав агрегатов, структура связи ними и наборы параметров агрегатов и определяют имитационную модель. Таким образом, имитационные модели воспроизводят процесс функционирования и свойства исследуемых систем исходя из априорно известных свойств элементов системы за счёт объединения моделей элементов в структуру, соответствующую исследуемой системе, и имитации функционирования элементов в их взаимодействии.

 

Важнейшие свойства имитационных моделей:

– с помощью имитационных моделей можно исследовать системы любой степени сложности. Усложнение объекта исследования приводит только к увеличению числа данных, вводимых в модель, усложнению алгоритма их обработки и увеличение времени решения модели. При этом структура модели остаётся неизменной.

– Метод имитации не ограничивает уровень детализации. С помощью алгоритмов можно воспроизводить любые сколь угодно своеобразные взаимосвязи между элементами системы и процессы функционирования. Более детальное представление организации системы сказывается только на объёме алгоритмического описания модели (программы) и затратах времени на моделирование.

– Имитационные модели являются неограниченным источником данных о поведении исследуемой системы, особенно в экстремальных ситуациях. При этом могут быть получены характеристики как системы в целом, так и отдельных её узлов и элементов.

К недостаткам имитационных моделей следует отнести:

– большие затраты времени, необходимые для создания модели и частный характер полученных результатов;

большие затраты времени, необходимые для испытания модели. Опыт создания имитационных моделей сложных систем показывает [9], что для одной реализации модели ЭВМ требуется выполнить 108…1012 операторов. Поскольку при исследовании модели требуется её многократная прогонка, исследование модели может длиться несколько суток.


Вопрос 19

Вопрос 20

Вопрос 21

Вопрос 22

Вопрос 23

Вопрос 25

Вопрос 26

Вопрос 27

Вопрос 28

Безопасный ввод информации

Для обеспечения необходимой достоверности контрольной информации о состоянии исполнительных объектов используются различные виды избыточного кодирования последовательного или параллельного вида.

Наиболее широко применяется парафазное импульсное представление информации (рис.4.7). Если реле Х возбуждено, на вход А поступает последовательность тактовых импульсов , а на вход В – последовательность Т. При обесточенном состоянии реле на вход А – последовательность Т, на вход В – последовательность . Схема рис. 4.7,б применяется в том случае, когда для контроля состояния реле можно использовать только один контакт контролируемого реле Х.


Вопрос 29

Средства управления.

Средства управления (СУ) используются для ввода в систему управляющих воздействий и делятся на устройства с цифровым и непрерывным (аналоговым) сигналом. К первым относятся: кнопки, контакты реле, многопозиционные переключатели и пр. Примерами вторых устройств являются поворотные ручки, штурвалы и т.д.

Средства управления бывают с памятью и без памяти. Средства управления без памяти требуют немедленного обслуживания, средства управления с памятью обслуживаться в синхронном циклическом режиме.

Средства управления делятся на:

– оперативные, постоянно используемые для управления системой;

– контрольные, которые применяются периодически для проверки работоспособности элементов системы;

– вспомогательные, используемые эпизодически для настройки, регулировки, выполнения регламентных работ.

Средства управления часто объединяются с устройствами отображения информации и представляют собой пульты управления.

В современных управляющих и информационных системах очень часто используют традиционные для вычислительной техники средства ввода информации: клавиатуру, мышь, трекбол, графический планшет (диджитайзер) и др.

Клавиатура пока является основным устройством ввода информации в компьютер. Это устройство представляет собой совокупность механических датчиков, воспринимающих давление на клавиши и замыкающих тем или иным образом определённую электрическую сеть. Внутри корпуса клавиатуры помимо датчиков клавиш находятся электронные схемы дешифрации и микроконтроллер клавиатуры. Связь компьютера с клавиатурой осуществляется по двухпроводной линии. Клавиатура содержит 60 клавиш с буквами, цифрами, знаками пунктуации и другими символами, встречающимися в текстах, и около 40 клавиш, предназначенных для управления компьютером и исполнения программ.

Наиболее известны следующие координатные устройства ввода информации в компьютер: мышь, трекбол, графический планшет (диджитайзер). Для ввода изображения текстов, рисунков, фотографий и др. широко используются сканеры.

Подавляющее большинство компьютерных мышек используют оптико-механический принцип кодирования перемещения. С поверхностью стола соприкасается покрытый резиной шарик, ролики, прижатые к поверхности шарика, установлены на осях с двумя датчиками. Оси вращения роликов перпендикулярны одна другой. Датчики представляют собой оптопары и располагаются по разные стороны дисков с прорезями. Порядок, в котором освещаются фоточувствительные элементы, определяет направление перемещения мышки, частота следования импульсов – скорость.

В настоящее время можно выделить три основных способа подключения мыши к компьютеру: через последовательный порт RS-232, через специальный шинный интерфейс фирмы Microsoft и через порт "в стиле"PS/2. Беспроводные мышки используют передачу данных в радио- или инфракрасном диапазоне.

Трекбол представляет собой "перевёрнутую" мышку, т.к. у него приводится в движение не сам корпус, а только его шар.

Рычажный манипулятор типа "джойстик" является аналоговым координатным устройством. Его рукоятка связана с двумя переменными резисторами, изменяющими своё сопротивление при её перемещении. Один резистор определяет перемещение по оси Х, второй – по оси Y. Адаптер преобразует изменение сопротивления в соответствующий цифровой код.

Планшет (диджитайзер) обеспечивает ввод двумерного изображения в компьютер виде растровой таблицы. В состав устройства входит специальный указатель с датчиком. Специальный контроллер посылает импульсы по ортогональной сетке проводников, расположенных под плоскостью планшета. Получив два таких сигнала, котроллер преобразует их в координаты, передаваемые в компьютер. Компьютер переводит эту информацию в координаты точки на экране монитора. Планшет используется, в основном, для задач САПР.

Вопрос 30

Задачи, решаемые СУБД.

Первые системы баз данных были разработаны в шестидесятых годах прошлого столетия. Они прошли сложный путь развития и привели к появ­лению развитой индустрии баз данных, практически затрагивающих каждую более или менее серьёзную организацию в мире. Без развитой системы баз данных невозможно хранить и пользоваться огромными массивами данных, накопленных в любой отрасли хозяйства.

В настоящее время система управления базами данных (СУБД) со­ставляет основу большинства компьютерных информационных систем. Обычно объёмы информации, с которыми приходится работать в информа­ционных системах, достаточно велики, а сама информация имеет довольно сложную структуру. Информационная система представляет собой про­граммный комплекс, функции которого состоят в надёжном хранении ин­формации в компьютерах, выполнении специфических её преобразований и предоставлении пользователю удобного и легко осваиваемого интерфейса. Попытки использования традиционных файловых систем при создании ин­формационных систем .вызывают порой непреодолимые затруднения, свя­занные с поддержанием логически согласованного набора файлов, парал­лельной работой нескольких пользователей, восстановлением информации после разного рода сбоев и пр. СУБД устранили многие недостатки традици­онных файловых систем, такие как несвязанность, несогласованность и из­быточность данных.

Основными функциями системы управления базами данных являются:

- непосредственное управление данными во внешней памяти, пре­дусматривающее такую структуру внешней памяти, которая позволяет хра­нить не только данные, непосредственно входящие в базу данных, но и дан­ные для служебных целей, например, для убыстрения доступа к данным. Для этих целей СУБД обычно поддерживает собственную систему именования объектов баз данных (БД);

-управление буферами оперативной памяти. СУБД обычно работа­ет с базами данных значительных размеров, превышающих допустимый объ­ём оперативной памяти. Если при обращении к элементу БД потребуется всякий раз обращаться к внешней памяти, вся система базы данных будет ра­ботать со скоростью работы внешней памяти. Практически единственным способом реального увеличения этой скорости является буферизация данных в оперативной памяти. Следует отметить, что некоторые операционные сис­темы предусматривают общесистемную буферизацию (например, ОС UNIX), но для целей СУБД этого оказывается недостаточно. Поэтому в развитых СУБД поддерживается собственный набор буферов оперативной памяти с собственной дисциплиной замены буферов;

- управление транзакциями. Транзакция - это последовательность операций над базами данных, рассматриваемых СУБД как единое целое. Ес­ли транзакция выполнена полностью, СУБД фиксирует изменение данных во внешней памяти. Например, в институте создана единая база данных студен­тов, и студентка вышла замуж и поменяла фамилию. Изменение фамилии не­обходимо зафиксировать не только в отделе кадров, но и в каждой ведомости ранее сданных экзаменов (в электронных версиях этих ведомостей), в спи­сках студентов на каждой кафедре, в общежитии и даже в студенческой по­ликлинике. База данных будет считаться целостной, если изменения фамилии будет без ошибок занесено во все списки. Если по каким либо причинам вы­полнение транзакции не может быть завершено, произведённые изменения данных не отражаются во внешней памяти. Понятие транзакции необходимо для поддержания целостности базы данных. Каждая транзакция начинается при целостном состоянии БД, после её завершения база данных остаётся це­лостной. С управлением транзакциями в многопользовательских СУБД свя­заны важные понятия сериализации транзакций и сериального плана выпол­нения смеси транзакций. Под сериализацией параллельно выполняющихся транзакций понимается такой порядок планирования их работы, при кото­ром суммарный эффект смеси транзакций эквивалентен эффекту их последо­вательного выполнения. Сериальный план выполнения смеси транзакций -это такой план, который приводит к сериализации транзакций. Понятно, что если удастся добиться действительно сериального выполнения смеси тран­закций, то для каждого пользователя присутствие других пользователей бу­дет незаметно (если не считать некоторого замедления работы по сравнению с однопользовательским режимом);

- журнал изация. Одним из основных требований к СУБД является на­дёжность хранения данных во внешней памяти, под которой понимается воз­можность восстановления последнего согласованного состояния БД после любого программного или аппаратного сбоя. При этом рассматриваются два вида сбоев: мягкие сбои (например, внезапная остановка компьютера) и жё­сткие сбои, характеризуемые потерей информации на носителях внешней памяти. При мягком сбое требуется ликвидировать последствия только одной транзакции, которая не была закончена в момент сбоя. При жёстком сбое приходится восстанавливать все транзакции, которые были закончены до на­ступления сбоя. Очевидно, в любом случае для восстановления БД нужно располагать некоторой дополнительной информацией, при чём эта избыточ­ная часть информации должна храниться особо надёжно. Наиболее распро­странённым методом поддержания такой избыточной информации является ведение журнала изменений БД (чаще всего ведётся два журнала, располо­женных на разных физических дисках). При этом осуществляется "упреж­дающая" запись в журнал (в журнал, находящийся во внешней памяти, запи­сывается информация раньше, чем изменённая запись попадёт во внешнюю память БД). При мягком сбое во внешней памяти могут находиться записи, модифицированные транзакциями, но не закончившимися в момент сбоя, и могут отсутствовать записи, модифицированные закончившимися транзак­циями, но не попавшими во внешнюю память (остались в оперативной памя­ти). Процесс восстановления заключается в том, что сначала осуществляется откат незавершенных транзакций, а потом повторно воспроизводят все за­кончившиеся, но не попавшие во внешнюю память транзакции. Для восста­новления последствий жёсткого сбоя необходимо иметь архивную копию БД, находящуюся на другом физическом диске. Восстановление БД после жёст­кого сбоя состоит в том, что по архивной копии журнала воспроизводится работа всех транзакций, которые были завершены до начала сбоя;

- поддержка языков БД. Для работы с базами данных используются специальные языки, называемые языками баз данных. В ранних СУБД под­держивалось несколько специализированных по своим функциям языков. Чаще всего использовались два языка: язык определения схемы БД (SDL -Schema Definition Language), который используется для создания логической структуры БД, определяемой пользователем, и язык манипулирования дан­ными (DML - Data Manipulation Language), содержащий набор операторов манипулирования данными, позволяющих заносить данные в БД, удалять, модифицировать или выбирать ранее занесённые данные. В современных БД обычно поддерживается единый интегрированный язык, выполняющий функции как языка SDL, так и языка DML. Стандартным языком наиболее распространённых реляционных СУБД является язык SQL (Structured Query Language). Прежде всего, он сочетает средства SDL и DML, т.е. позволяет оп­ределить схему реляционных данных и манипулировать ими. Кроме того, этот язык содержит специальные средства ограничений целостности БД, т.е. целостность данных контролируется программным способом. Специальные операторы языка SQL позволяют определить так называемые представления БД, фактически являющиеся хранимыми в БД запросами (результатом любо­го запроса к реляционной БД является таблица) с именованными столбцами. Для пользователя представление данных является такой же таблицей, как любая базовая таблица, хранимая в БД, но с помощью представлений можно ограничить или наоборот расширить видимость БД для конкретного пользо­вателя. Наконец, авторизация доступа к записям БД производится также на основе набора специальных операторов SQL. Для выполнения операторов SQL разного вида пользователь должен обладать различными полномочиями. Пользователь, создавший таблицу БД, обладает полным набором полномо­чий для работы с таблицей. В число этих полномочий входит также и полно­мочие на передачу всех или части полномочий другим пользователям, вклю­чая и полномочие на передачу полномочий. Полномочия описываются в спе­циальных таблицах-каталогах, контроль полномочий поддерживается на языковом уровне.

Вопрос 31

Вопрос 32

Вопрос 33

Реляционная алгебра

Поскольку отношения (таблицы) являются множествами, средства ма­нипулирования отношениями базируются на традиционных теоретико-множественных операциях, дополненных некоторыми специальными опера­циями, специфическими для баз данных.

Набор основных алгебраических операций состоит из восьми опера­ций, которые делятся на два класса: теоретико-множественные и специаль­ные реляционные операции.

В состав теоретико-множественных операций входят:

- объединение отношений;

- пересечение отношений;

- взятие разности отношений;

- прямое произведение отношений. Специальные реляционные операции включают:

- ограничение отношений;

- проекцию отношений;

- соединение отношений;

- деление отношений.

Кроме того, в состав реляционной алгебры включены: операция при­своения, позволяющая сохранить результаты вычисления алгебраического выражения, и операция переименования атрибутов, дающая возможность сформировать заголовок (схему) результирующего отношения.

Вопрос 34

Вопрос 35

Вопрос 37

Вопрос 38

Пример использования реляционного исчисления для обработки данных.

В рассмотренным выше примере выражение реляционного исчисления будет иметь следующий вид:

RANGE Студент IS Студенты. RANGE Группа IS Группы.

Номер зачётной книжки, Староста, Адрес = Студент. Номер зачёт­ной книжки, Студент. Фамилия И. О., Студент. Адрес WHERE EXISTS Студент. (Студент. Фамилия И. О. = Группа.. Староста AND (Группа. Чис­ло студентов > 20)).

В исчислении доменов областью определения переменных являются не отношения, а домены. Применительно к базе данных Студенты - Группы можно говорить, например, о доменных переменных Фамилия И. О. (значе­ние - допустимые фамилии) или Номер зачётной книжки (значение -допустимые номера).

Основным формальным отличием исчисления доменов от исчисления кортежей является наличие дополнительного набора предикатов, позволяю­щих выражать так называемое условия членства. Если R есть n-арное отно­шение с атрибутами aha2, ...a„, то условие членства имеет вид:

где v,y - это либо задаваемая константа, либо имя кортежной перемен­ной. Условие членства принимает значение true в том случае, если в отноше­нии R существует кортеж, содержащий заданные значения указанных атри­бутов. Если Vy - константа, то на атрибут а$ задаётся условие, не зависящее от текущих значений доменных переменных. Если же Vy - имя доменной пе­ременной, то условия членства могут принимать разные значения при разных значениях этой переменной;

т - кардинальное число отношения.

Во всех остальных отношениях формулы и выражения исчисления до­менов строятся аналогично формулам и выражениям исчисления отношений.

Пример 3.10. Составим выражение с использованием метода исчисле­ния доменов, позволяющее выбрать фамилии и номера абитуриентов, полу­чивших суммарный балл больше восьми.

Отношение Абитуриенты имеет атрибуты Номер, Фамилия И. О., Балл. При этом последний атрибут может принимать значения Балл1=6, Балл2=7, БаллЗ=8, Балл4=9иБалл5=10.

RANGE Абитуриент IS Абитуриенты. Номер, Фамилия И.О. = Абитуриент. Номер, Абитуриент. Фамилия И. О. WHERE EXISTS Абитуриент. (Абитуриент (Номер, Фамилия И. О., Балл) AND {Абитуриент. Балл > Абитуриент. БаллЗ)).

Реляционное исчисление доменов является основой большинства язы­ков запросов, основанных на использовании табличных форм.

 

 

Вопрос 39

Вопрос 43

Вопрос 41

Вопрос 42

Вопрос 44

Операционная система реального времени "Карусель"

Операционная система реального времени "Карусель" была разработа­на для использования в системах автоматики, построенных с применением микропроцессорного комплекса "Микро-ДАТ" (КТС-ЛИУС2), но принципы её построения могут быть использованы в любых других системах.

Функционально операционная система может быть разделена на четы­ре части:

- программа обработки внешних прерываний;

- программа включения оперативной задачи;

- программа переключения карусельной задачи;

- программы инициализации и включения системы.



Последнее изменение этой страницы: 2016-04-07; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.238.36.32 (0.043 с.)