Циклічний обчислювальний процес.

Циклічним називають такий обчислювальний процес, в алгоритмі якого деяка група блочних символів виконується багаторазово. Алгоритм циклічної структури застосовується як самостійно (наприклад, для обчислення значень функцій, для обробки масивів даних), так і в складі більш складних алгоритмів.

Для організації циклів необхідно: задати початкове значення змінної, що визначає цикл (параметр циклу), змінити цю змінну перед кожним повторенням циклу, перевірити умову продовження (закінчення) циклу. Умовою може бути: перевищення параметром циклу кінцевого значення, виконання заданого числа повторень, досягнення заданої точності обчислення.

У циклічних алгоритмах виконання деяких операторів (груп операторів) здійснюється багаторазово з тими ж або модифікованими даними.

Цикли бувають арифметичні та ітеративні. В арифметичних циклах число повторень визначається на основі зміни параметра циклу; в ітеративних циклах - цикл повторюється доти, доки не буде виконана умова виходу з циклу.

Залежно від способу організації кількості повторень циклу розрізняють тритипи циклів:

1) цикл із заданою умовою закінчення роботи (ЦИКЛ - ДО);

2) цикл із зданою умовою продовження роботи (ЦИКЛ - ПОКИ);

3) цикл із заданою умовою повторень роботи (ЦИКЛ 3 ПАРАМЕТРОМ).

Прикладом циклічного обчислювального процесу є обчислення значень функції  при зміні параметра х від початкового значення х ₁ до кінцевого значення х ₂ із кроком х ₃. Один із варіантів алгоритму обчислення наведений на рис. 1.

Обчислення значень функції  при зміні х від початкового до кінцевого значень із деяким кроком з виведенням величин х та y у вигляді таблиці називається табуляцією функції. В алгоритмі (рис. 1) процес безпосередньої табуляції виконується блоками 4-7. Застосування блоку "Модифікація" дозволяє зменшити кількість геометричних фігур при зображенні алгоритму циклічної структури. Варіант алгоритму табуляції функції з використанням блоку модифікації наведений на рис. 2.

Порівнявши алгоритми, наведені на рис. 1 та 2, відзначимо, що блок модифікації (третій блок на рис. 2) об`єднав у собі дії, які виконувалися блоками 3, 6 та 7 схеми рис. 1. Це зменшило кількість блоків на два, не змінивши сутності циклічного обчислювального процесу.

Рис. 1. Схема алгоритму циклічної структури

Рис. 2. Схема алгоритму циклічної структури з використанням блоку модифікації

 

Прогнозувавання в ЕТ.

. Задача прогнозування займає визначне місце і у сучасній науці, яка пропонує цілий ряд добре обґрунтованих методів розробки прогнозів. В основі усіх цих методів лежить аналіз даних за попередні періоди часу. Такі дані подаються у вигляді часових рядів, або рядів динаміки, які являють собою варіаційні ряди, в яких факторною ознакою (незалежною змінною) є час, а результативною – значення ознаки у певні моменти часу, зазвичай через рівні проміжки часу.

Засоби розрахунку прогнозів є важливим компонентом систем підтримки прийняття рішень. Досить ефективні і прості засоби розробки прогнозів надаються процесором електронних таблиць (ПЕТ) MS Excel.

В MS Excel пропонується три основних підходи до створення прогнозу:

1) з застосуванням ковзного середнього;

2) на основі моделі регресії;

3) на основі згладжування.

           

ПЕТ MS Excel має також спеціальні інструменти для розрахунку прогнозу у вигляді наступних вбудованих функцій:

– ПРЕДСКАЗ – розраховує майбутнє значення на основі лінійної регресії;

– ТЕНДЕНЦИЯ – розраховує значення у відповідності з лінійним трендом;

– РОСТ – розраховує майбутнє значення на основі моделі експоненційної залежності;

– ЛИНЕЙН – розраховує за допомогою методу найменших квадратів пряму, яка найкраще апроксимує наявні дані, і повертає відповідний масив значень (коефіцієнти рівняння прямої та статистика);

– ЛГРФПРИБЛ – розраховує експоненційну криву, яка апроксимує дані, і повертає відповідний масив значень (коефіцієнти рівняння кривої та статистика).

Функції ПРЕДСКАЗ дає значення прогнозу в одній точці, а функції ТЕНДЕНЦИЯ та РОСТ є функціями масиву і розраховують прогноз відразу для ряду точок. Функції ЛИНЕЙН і ЛГРФПРИБЛ не розраховують прогноз безпосередньо, а повертають параметри (коефіцієнти) рівняння, за яким може бути розрахований прогноз на будь-який момент.

При прогнозуванні звичайно не стоїть питання про абсолютно точне майбутнє значення показника, достатньо отримати приблизну його оцінку, а в багатьох випадках, таких як прогнозування попиту на лікарські препарати і потреб у них, плануванні виробництва, прогнозуванні поширення захворювань тощо, важливо знати тенденцію даних і прогнозувати характер їх зміни у майбутньому. Це дозволяє досить ефективно застосовувати «ручні» методи, які базуються на наочному поданні часового ряду у вигляді графіка, за яким з врахуванням специфічних закономірностей і факторів предметної області визначається тенденція часового ряду і виконується продовження графіка наперед, у майбутнє, на потрібну глибину. Надалі за продовженим графіком наближено можуть бути знайдені прогнозні значення показника.. Такий підхід є зручним і гнучким, дозволяє повною мірою реалізувати суб'єктивний досвід, інтуіцію, неформалізовані знання про предметну область, але є досить трудомістким і повільним. Засоби графічного відображення даних передбачені в багатьох сучасних програмних засобах як спеціального, так і загального призначення.

Процесори електронних таблиць, зокрема і ПЕТ MS Excel, надають також засоби побудови математичної моделі часового ряду у вигляді тренду.

Трендом називається вираз тенденції даних у вигляді достатньо простого і зручного рівняння, яке найкращим чином апроксимує (наближає) тенденцію часового ряду.