какая информация о системе имеется при энтропии равной нулю

4.2. Энтропия и информация

Разность Н(β) и Н_α(β), очевидно, показывает, какие новые сведения относительно β получаем, про­изведя опыт α. Эта величина называется информацией относи­тельно опыта β, содержащейся в опыте α.

Данное выражение открывает возможность численного изме­рения количества информации. Запишем ряд следствий:

Следствие 1. Поскольку единицей измерения энтропии являет­ся бит, то в этих же единицах может быть измерено количество информации.

Следствие 2 . Пусть опыт α = β, т.е. просто произведен опыт β. Поскольку он несет полную информацию о себе самом, неопреде­ленность его исхода полностью снимается, т.е. Ηᵦ(β)=0. Тогда I(β,β)=Η(β). Исходя из этого, можно считать, что:

энтропия равна информации относительно опыта, которая со­держится в нем самом.

энтропия опыта равна той информации, которую получаем в результате его осуществления.

1. Информация всегда положительна и равна нулю тогда и только тогда, когда опыты независимы.

2.Информация симметрична относительно последовательности опытов.

3. Информация опыта равна среднему значению количества информации, содержащейся в каком-либо одном его исходе.

Какое количество информации требуется, чтобы узнать исход броска монеты?

В данном случае n=2 и события равновероятны, т.е. р₁ = р₂ = 0,5.

Игра «Угадай-ка-4». Некто задумал целое число в интервале от 0 до 3. Наш опыт состоит в угадывании этого числа. На наши вопросы Некто может отвечать лишь «Да» или «Нет» Какое количество информации должны получить, чтобы узнать задуманное число, т.е полностью снять начальную неопределенность? Как правильно построить процесс угадывания?

Рис. 1.5. Выборочный каскад

Таким образом, для решения задачи оказалось достаточно 2-х вопро­сов независимо от того, какое число было задумано. Совпадение меж­ду количеством информации и числом вопросов с бинарными ответами неслучайно.

Количество информации численно равно числу вопросов с равновероятными бинарными вариантами ответов, которые необходимо задать, чтобы полностью снять неопределенность задачи.

В рассмотренном примере два полученных ответа в выбороч­ном каскаде полностью сняли начальную неопределенность. По­добная процедура позволяет определить количество информа­ции в любой задаче, интерпретация которой может быть све­дена к парному выбору. Например, определение символа некото­рого алфавита, использованного для представления сообщения. Приведенное утверждение перестает быть справедливым в том случае, если каждый из двух возможных ответов имеет разную вероятность.

Легко получить следствие формулы (1.24) для случая, когда все n исходов равновероятны (собственно, именно такие и рассматри­вались в примерах 1.10 и 1.13). В этом случае все

Эта формула была выведена в 1928 г. американским инжене­ром Р. Хартли. Она связывает количество равно­вероятных состояний (n) и количество информации в сообщении (I), что любое из этих состояний реализовалось. Ее смысл в том, что, если некоторое множество содержит n элементов и х принад­лежит данному множеству, то для его выделения (однозначной идентификации) среди прочих требуется количество информации, равное log2n.

Частным случаем применения формулы (1.27) является си­туация, когда n=2ᵏ, подставляя это значение в (1.27), получим:

Именно эта ситуация реализовалась в примерах 1.10 и 1.13.Анали­зируя результаты решения, можно прийти к выводу, что k как раз равно количеству вопросов с бинарными равновероятными ответа­ми, которые определяли количество информации в задачах.

Случайным образом вынимается карта из колоды в 32 карты. Какое количество информации требуется, чтобы угадать, что это за карта? Как построить угадывание?

Следуя из ранее рассмотренного, справедливы следующие утверждения:

Утверждение 1. Выражение (1.24) является статистическим определением понятия «информация», поскольку в него входят вероятности воз­можных исходов опыта. По сути, дается операционное определе­ние новой величины, т.е. устанавливается процедура (способ) из­мерения величины.

Выражение (1.23) можно интерпретировать следующим образом:

если начальная энтропия опыта H1, а в результате сообщения ин­формации I энтропия становится равной H2 (очевидно, Н1≥ Н2), то I=H1-H2, т.е. информация равна убыли энтропии. В частном случае, если изначально равновероятных исходов было n1, а в результате пе­редачи информации I неопределенность уменьшилась, и число исходов стало n2 (очевидно, n2≤n1), то из (1.27) получается:

Таким образом, справедливо следующее определение:

В случае равновероятных исходов информация равна лога­рифму отношения числа возможных исходов до и после (получения сообщения).

Утверждение 3 . Следствием аддитивности энтропии независимых опытов (1.13) оказывается аддитивность информации. Пусть с выбором од­ного из элементов (X_A) множества А, содержащего n_A элементов, связано формула, информации, а с выбором Х_B из В с n_B элемен­тами информации связано формула и второй выбор никак не свя­зан с первым, то при объединении множеств число возможных со­стояний (элементов) будет n=n_A∙n_B и для выбора комбинации Х_AХ_B потребуется количество информации:

Однако представим, что одновременно играем в шесть таких же игр (кубик). Тогда необходимо отгадать одну из возможных комбинаций, которых всего

Следовательно, для угадывания всей шестизначной комбинации требуется I = 17 бит информации, т.е. нужно задать 17 вопросов. В среднем на один элемент (одну игру) приходится 17/6 = 2,833 вопроса, что близко к значению log₂(7).

Таким образом, справедливо следующее утверждение:

Величина I, определяемая описанным выше образом, показы­вает, сколько в среднем необходимо сделать парных выборов для установления результата (полного снятия неопределенно­сти), если опыт повторить многократно (n→∞).

Утверждение 5. Не всегда с каждым из от­ветов на вопрос, имеющий только с два варианта ответа (такие вопросы называются бинарными), связан ровно 1 бит информации. Ответ на бинарный вопрос может содержать не более 1 бит информации. Информация равна 1 бит только для равновероятных ответов. В остальных случаях она меньше 1 бит.

При угадывании результата броска игральной кости задается вопрос «Выпало 6?». Какое количество информации содержит ответ?

р=1/6, 1-р=5/6, следовательно из (1.24):

Утверждение 6 . Формула (1.24) приводит еще к одному выводу.

Утверждение 8. Объективность информации. При использовании людьми од­на и та же информация может иметь различную оценку с точки зрения значимости (важности, ценности). Определяющим в такой оценке оказывается содержание (смысл) сообщения для конкрет­ного потребителя. Однако при решении практических задач техни­ческого характера содержание сообщения может не играть роли.

Утверждение 9. Информация и знание. На бытовом уровне, в науках социаль­ной направленности, например в педагогике «информация» отожде­ствляется с «информированностью», т.е. человеческим знанием, которое, в свою очередь, связано с оценкой смысла информации.

В теории информации же, напротив, информация является мерой нашего незнания чего-либо (но что в принципе может произойти); как только это происходит и узнаем результат, информация, связан­ная с данным событием, исчезает. Состоявшееся событие не несет информации, поскольку пропадает его неопределенность (энтропия становится равной нулю), и согласно (1.23) I=0.

Источник

Энтропия? Это просто!

Этот пост является вольным переводом ответа, который Mark Eichenlaub дал на вопрос What’s an intuitive way to understand entropy?, заданный на сайте Quora

Энтропия. Пожалуй, это одно из самых сложных для понимания понятий, с которым вы можете встретиться в курсе физики, по крайней мере если говорить о физике классической. Мало кто из выпускников физических факультетов может объяснить, что это такое. Большинство проблем с пониманием энтропии, однако, можно снять, если понять одну вещь. Энтропия качественно отличается от других термодинамических величин: таких как давление, объём или внутренняя энергия, потому что является свойством не системы, а того, как мы эту систему рассматриваем. К сожалению в курсе термодинамики её обычно рассматривают наравне с другими термодинамическими функциями, что усугубляет непонимание.

Так что же такое энтропия?

Энтропия — это то, как много информации вам не известно о системе

Например, если вы спросите меня, где я живу, и я отвечу: в России, то моя энтропия для вас будет высока, всё-таки Россия большая страна. Если же я назову вам свой почтовый индекс: 603081, то моя энтропия для вас понизится, поскольку вы получите больше информации.

Почтовый индекс содержит шесть цифр, то есть я дал вам шесть символов информации. Энтропия вашего знания обо мне понизилась приблизительно на 6 символов. (На самом деле, не совсем, потому что некоторые индексы отвечают большему количеству адресов, а некоторые — меньшему, но мы этим пренебрежём).

Или рассмотрим другой пример. Пусть у меня есть десять игральных костей (шестигранных), и выбросив их, я вам сообщаю, что их сумма равна 30. Зная только это, вы не можете сказать, какие конкретно цифры на каждой из костей — вам не хватает информации. Эти конкретные цифры на костях в статистической физике называют микросостояниями, а общую сумму (30 в нашем случае) — макросостоянием. Существует 2 930 455 микросостояний, которые отвечают сумме равной 30. Так что энтропия этого макросостояния равна приблизительно 6,5 символам (половинка появляется из-за того, что при нумерации микросостояний по порядку в седьмом разряде вам доступны не все цифры, а только 0, 1 и 2).

А что если бы я вам сказал, что сумма равна 59? Для этого макросостояния существует всего 10 возможных микросостояний, так что его энтропия равна всего лишь одному символу. Как видите, разные макросостояния имеют разные энтропии.

Пусть теперь я вам скажу, что сумма первых пяти костей 13, а сумма остальных пяти — 17, так что общая сумма снова 30. У вас, однако, в этом случае имеется больше информации, поэтому энтропия системы для вас должна упасть. И, действительно, 13 на пяти костях можно получить 420-ю разными способами, а 17 — 780-ю, то есть полное число микросостояний составит всего лишь 420х780 = 327 600. Энтропия такой системы приблизительно на один символ меньше, чем в первом примере.

Мы измеряем энтропию как количество символов, необходимых для записи числа микросостояний. Математически это количество определяется как логарифм, поэтому обозначив энтропию символом S, а число микросостояний символом Ω, мы можем записать:

Это есть ничто иное как формула Больцмана (с точностью до множителя k, который зависит от выбранных единиц измерения) для энтропии. Если макросостоянию отвечают одно микросостояние, его энтропия по этой формуле равна нулю. Если у вас есть две системы, то полная энтропия равна сумме энтропий каждой из этих систем, потому что log(AB) = log A + log B.

Из приведённого выше описания становится понятно, почему не следует думать об энтропии как о собственном свойстве системы. У системы есть опеделённые внутренняя энергия, импульс, заряд, но у неё нет определённой энтропии: энтропия десяти костей зависит от того, известна вам только их полная сумма, или также и частные суммы пятёрок костей.

Другими словами, энтропия — это то, как мы описываем систему. И это делает её сильно отличной от других величин, с которыми принято работать в физике.

Физический пример: газ под поршнем

Классической системой, которую рассматривают в физике, является газ, находящийся в сосуде под поршнем. Микросостояние газа — это положение и импульс (скорость) каждой его молекулы. Это эквивалентно тому, что вы знаете значение, выпавшее на каждой кости в рассмотренном раньше примере. Макросостояние газа описывается такими величинами как давление, плотность, объём, химический состав. Это как сумма значений, выпавших на костях.

Величины, описывающие макросостояние, могут быть связаны друг с другом через так называемое «уравнение состояния». Именно наличие этой связи позволяет, не зная микросостояний, предсказывать, что будет с нашей системой, если начать её нагревать или перемещать поршень. Для идеального газа уравнение состояния имеет простой вид:

Величины типа давления, температуры и плотности называются усреднёнными, поскольку являются усреднённым проявлением постоянно сменяющих друг друга микросостояний, отвечающих данному макросостоянию (или, вернее, близким к нему макросостояниям). Чтобы узнать в каком микросостоянии находится система, нам надо очень много информации — мы должны знать положение и скорость каждой частицы. Количество этой информации и называется энтропией.

Как меняется энтропия с изменением макросостояния? Это легко понять. Например, если мы немного нагреем газ, то скорость его частиц возрастёт, следовательно, возрастёт и степень нашего незнания об этой скорости, то есть энтропия вырастет. Или, если мы увеличим объём газа, отведя поршень, увеличится степень нашего незнания положения частиц, и энтропия также вырастет.

Твёрдые тела и потенциальная энергия

Если мы рассмотрим вместо газа какое-нибудь твёрдое тело, особенно с упорядоченной структурой, как в кристаллах, например, кусок металла, то его энтропия будет невелика. Почему? Потому что зная положение одного атома в такой структуре, вы знаете и положение всех остальных (они же выстроены в правильную кристаллическую структуру), скорости же атомов невелики, потому что они не могут улететь далеко от своего положения и лишь немного колеблются вокруг положения равновесия.

Если кусок металла находится в поле тяготения (например, поднят над поверхностью Земли), то потенциальная энергия каждого атома в металле приблизительно равна потенциальной энергии других атомов, и связанная с этой энергией энтропия низка. Это отличает потенциальную энергию от кинетической, которая для теплового движения может сильно меняться от атома к атому.

Если кусок металла, поднятый на некоторую высоту, отпустить, то его потенциальная энергия будет переходить в кинетическую энергию, но энтропия возрастать практически не будет, потому что все атомы будут двигаться приблизительно одинаково. Но когда кусок упадёт на землю, во время удара атомы металла получат случайное направление движения, и энтропия резко увеличится. Кинетическая энергия направленного движения перейдёт в кинетическую энергию теплового движения. Перед ударом мы приблизительно знали, как движется каждый атом, теперь мы эту информацию потеряли.

Понимаем второй закон термодинамики

Второй закон термодинамики утверждает, что энтропия (замкнутой системы) никогда не уменьшается. Мы теперь можем понять, почему: потому что невозможно внезапно получить больше информации о микросостояниях. Как только вы потеряли некую информацию о микросостоянии (как во время удара куска металла об землю), вы не можете вернуть её назад.

Давайте вернёмся обратно к игральным костям. Вспомним, что макросостояние с суммой 59 имеет очень низкую энтропию, но и получить его не так-то просто. Если бросать кости раз за разом, то будут выпадать те суммы (макросостояния), которым отвечает большее количество микросостояний, то есть будут реализовываться макросостояния с большой энтропией. Самой большой энтропией обладает сумма 35, и именно она и будет выпадать чаще других. Именно об этом и говорит второй закон термодинамики. Любое случайное (неконтролируемое) взаимодействие приводит к росту энтропии, по крайней мере до тех пор, пока она не достигнет своего максимума.

Перемешивание газов

И ещё один пример, чтобы закрепить сказанное. Пусть у нас имеется контейнер, в котором находятся два газа, разделённых расположенной посередине контейнера перегородкой. Назовём молекулы одного газа синими, а другого — красными.

Если открыть перегородку, газы начнут перемешиваться, потому что число микросостояний, в которых газы перемешаны, намного больше, чем микросостояний, в которых они разделены, и все микросостояния, естественно, равновероятны. Когда мы открыли перегородку, для каждой молекулы мы потеряли информацию о том, с какой стороны перегородки она теперь находится. Если молекул было N, то утеряно N бит информации (биты и символы, в данном контексте, это, фактически, одно и тоже, и отличаются только неким постоянным множителем).

Разбираемся с демоном Максвелла

Ну и напоследок рассмотрим решение в рамках нашей парадигмы знаменитого парадокса демона Максвелла. Напомню, что он заключается в следующем. Пусть у нас есть перемешанные газы из синих и красных молекул. Поставим обратно перегородку, проделав в ней небольшое отверстие, в которое посадим воображаемого демона. Его задача — пропускать слева направо только красных, и справа налево только синих. Очевидно, что через некоторое время газы снова будут разделены: все синие молекулы окажутся слева от перегородки, а все красные — справа.

Получается, что наш демон понизил энтропию системы. С демоном ничего не случилось, то есть его энтропия не изменилась, а система у нас была закрытой. Получается, что мы нашли пример, когда второй закон термодинамики не выполняется! Как такое оказалось возможно?

Решается этот парадокс, однако, очень просто. Ведь энтропия — это свойство не системы, а нашего знания об этой системе. Мы с вами знаем о системе мало, поэтому нам и кажется, что её энтропия уменьшается. Но наш демон знает о системе очень много — чтобы разделять молекулы, он должен знать положение и скорость каждой из них (по крайней мере на подлёте к нему). Если он знает о молекулах всё, то с его точки зрения энтропия системы, фактически, равна нулю — у него просто нет недостающей информации о ней. В этом случае энтропия системы как была равна нулю, так и осталась равной нулю, и второй закон термодинамики нигде не нарушился.

Но даже если демон не знает всей информации о микросостоянии системы, ему, как минимум, надо знать цвет подлетающей к нему молекулы, чтобы понять, пропускать её или нет. И если общее число молекул равно N, то демон должен обладать N бит информации о системе — но именно столько информации мы и потеряли, когда открыли перегородку. То есть количество потерянной информации в точности равно количеству информации, которую необходимо получить о системе, чтобы вернуть её в исходное состояние — и это звучит вполне логично, и опять же не противоречит второму закону термодинамики.

Источник

Информационные технологии в юридической деятельности

В1: Какая информация о системе имеется при энтропии равной нулю?

В2: Какие свойства информации отражает прагматический аспект?

В3: Показатели объединяются в:

В4: Какие компьютеры имеют ограниченный набор команд?

О4: компьютеры с RISK-АРХИТЕКТУРОЙ

В5: Выберите содержательные элементы технологии

О5: правила, ресурсы люди, техника

В6: Основным элементом преобразования информации в системах управления является

О6: принятие решения

В7: Что такое показатель?

О7: качественно определенная величина, дающая количественную характеристику отражаемому объекту (процессу, явлению) и имеющая экономический смысл.

В8: Процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления(инф-го продукта) — это:

О8: информационная технология

В9: Информация, согласованная по семантической форме с тезаурусом пользователя, называется:

В10: Какие задачи решает информатика?

создание единой теории информационных процессов

создание теории информационного моделирования

создание и развитие структуры информатизации

В11. Какой параметр информации означает ее способность отражать реально существующие объекты с необходимой точностью?

В12: Что такое текстовая информация?

О12: совокупность алфавитных, цифровых и специальных символов, с помощью которых представляется информация на физическом носителе.

В13: Что является предметом и продуктом труда информационных технологий?

В14: Объединение реквизита-основания с реквизитами-признаками приводит к образованию:

В15: Для того чтобы в материальном мире происходил обмен информацией, должны быть:

О15: приемник, источник информации, получатель инф, передатчик, канал связи

В16: Что такое комплектование данных?

О16: разбиение больших объемов данных на комплекты, чтобы облегчить их поиск

В17: Что такое управление?

О17: процесс целенаправленного воздействия на объект, организующий функционирование объекта по заданной программе

О18: способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь

В19: Информация, поступающая от объекта управления в управляющую подсистему, носит название:

В20: Как называется один или несколько взаимосвязанных программных продуктов для определенного типа компьютера, технология работы в котором позволяет достичь поставленной пользователем цели?

О20: инструментарий информационной технологии

В21: Потребитель приобретает максимальное количество семантической информации когда поступающая информация

О21: понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные сведения

В22: При неограниченном возрастании тезауруса пользователя, количество семантической информации стремится к:

В23: Совокупность правил кодового обозначения объектов:

О23: система кодирования

В24: При оценке информации различают такие ее аспекты, как

О24: синтаксический, прагматический, семантический

В25: Что такое ассимилированная информация?

О25: это представление сообщений в сознании человека, наложенное на его систему понятий и оценок

В26: Какая мера информации определяет полезность (ценность) информации для достижения пользователем представленной цели?

В27: Какой параметр информации определяется степенью сохранения ценности информации для управления в момент ее использования?

В28: Выберите из списка уровни представления информационного процесса:

О28: физический, логический, концептуальный

В29: Как называется логически неделимый информационный элемент, описывающий определенное свойство объекта, процесса, явления?

О30: действия или система действий, применяемых при исполнении какой-нибудь работы

В31: Инструментарий информационных технологий это

О31: одна или несколько программ

В32: Классификация это

О32: система распределения объектов(предметов, явлений, процессов, понятий) по всем классам в соответствии с определенным признаком

В33: Какой коэффициент представляет собой отношение количества семантической информации к ее объему?

В34: Какую емкость отражает содержательность информации?

В35: Совокупность документов, объединенных по определенному признаку, образует:

В36: Какой уровень определяет содержательный аспект ИТ или процесса?

О36: концептуальный уровень

В37: По стабильности информация бывает:

В38: Обычно информация, предназначенная для передачи, называется:

В39: Назовите три стороны технологии:

О39: социальная, информационная, инструментальная

В40: Где находится команда конверты и наклейки?

О40: в меню Сервис – письма и рассылки

В41: Как открываются Мастера для создания документов?

В42: Сколько панелей инструментов было в первой версии Microsoft Office Word для Windows, выпущенной 1989г.?

В43: Если в функции «ЛИНЕЙН» аргумент «константа-ложь», то в уравнении регрессии отсутствует:

О43: свободный член

В44: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О44: коэффициент детерминации

В45: Для описания предметной области используются методы:

О45: экспертных оценок

В46: Совокупность признаков или условий изменения состояний системы называют:

В47: Напротив какой строки базовой линии необходимо задавать функцию СРЗНАЧ с интервалом усреднения 5?

В48: Как представлено нелинейное сглаживание в электронных таблицах Exel?

О48: функцией экспоненциального сглаживания

В49: Каким уравнением представлен логарифмический тренд?

В50: Для чего необходима предварительная обработка базовой линии?

О50: снизить трудоемкость нахождения тренда, снизить влияние случайной составляющей на прогноз

В51: Что такое выравнивание?

О51: замена базовой линии аналитически подобранной кривой

В52: Сколько раз можно проводить линейное сглаживание?

В53: В какую группу экспертных методов входит метод «Дельфи»?

О53: в группу коллективных экспертных методов

В54: В какую группу методов включают экспоненциальное и адаптивное сглаживание?

О54: в группу методов экстраполяции

В55: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О55: процесс изучения отдельных переменных и присвоения им диапазона значений

В56: Функция «Наклон» выводит:

О56: значение коэффициента «m» уравнения регрессии

О57: изменить форму представления данных

В58: Почему не рекомендуется в полиноминальной прогностической модели степень полинома брать более 4:

О58: пропадает эффект сглаживания

В59: К какой группе методов относится морфологический анализ?

В60: Что такое «фактор затухания»?

О60: интервал сглаживания

В61: В какую группу экспертных методов входит метод деструктивной отнесенной оценки?

О61: в группу коллективных экспертных методов

В62: Как называется процедура линейного сглаживания в механизмах создания трендов диаграмм?

О62: линейная фильтрация

В63: В каких пределах должен изменяться «фактор затухания»?

В64: Какие из нижеперечисленных методов относятся к предсказательным моделям?

В65: Какие из нижеперечисленных методов относятся к описательным моделям?

О66: любой рабочий лист, в котором можно подставлять различные значения для переменных, чтобы увидеть их влияние на другие величины, которые вычисляются по формулам, зависящим от этих переменных

В67: Когда можно использовать эвристические методы прогнозирования?

О67: объект прост, объект очень сложен

В68: Для вывода параметров статистики функции «ЛИНЕЙН» необходимо:

О68: присвоить переменной «статистика» значение «1», присвоить переменной статистика значение «истина», присвоить переменной «статистика» значение «да»

В69: В какую группу экспертных методов входит метод интервью?

О69: в группу индивидуальных экспертных методов

В70: С каким расширением можно создать и сохранить подготовленный документ в окне «Шаблоны»?

В71: Как называется программа, входящая в состав Word и упрощающая процесс создания и форматирования документа?

В72: Каким документам доступны параметры локальных шаблонов:

О72: тем документам, которые базируются на данном локальном шаблоне

В73: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В74: Чем отличаются линейное и нелинейное сглаживание?

О74: нелинейное учитывает расстояние каждой точки базовой линии от точки прогноза

В75: Какие методы применяются в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта прогнозирования?

О75: методы экспертных оценок

В76: В каких программах из пакета Microsoft Office может быть построена ИЛМ?

В77: Что необходимо сделать для решения или анализа сценария в тех случаях, когда оптимизационная задача содержит несколько переменных величин?

О77: воспользоваться технологией «Поиск решения»

В78: Как называются именованные комбинации значений, заданных для одной или нескольких изменяемых ячеек в модели «Что если»?

О78: таблица подстановки

В79: В какую группу экспертных методов входит морфологический анализ?

О79: в группу индивидуальных экспертных методов

В80: В какую группу экспертных методов входит метод построения прогнозного сценария?

О80: в группу индивидуальных экспертных методов

В81: Сколько этапов системного моделирования?

В82: К какой группе методов прогнозирования относится функция «ТЕНДЕНЦИЯ»?

О82: линейная многомерная

В83: Факторный анализ – это

О83: выявление действия различных факторов и их комбинаций на величину результативного признака

В84: Какой интервал усреднения необходимо задавать?

В85: Функция «РОСТ» относится к группе методов

О85: нелинейных многомерных

В86: Какие методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выделения содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязейхарактеристик с целью получения прогнозных моделей?

О86: статистические методы

В87: Какой метод называют линейным сглаживанием?

О87: метод невзвешенных скользящих функций

В88: Что целесообразно сделать перед началом работы с диспетчером сценариев?

О88: присвоить имена ячейкам, где будут располагаться переменные и формулы, ссылающиеся на изменяемые ячейки окон диалога

В89: Какова главная проблема принятия решений?

О89: выбор альтернатив решений

В90: Какую типовую функцию Exel можно использовать для линейного сглаживания?

В91: Какова роль модели «черный ящик» в системном моделировании?

О91: структурировать исходную информацию относительно самой системы и внешней среды

В92: Что определяет линейная регрессия?

О92: прямую линию, которая наилучшим образом представляет множество данных

В93: Какие методы входят в группу экстраполяционных методов прогнозирования?

О93: интерполяция, экспоненциальное сглаживание, вероятностное моделирование

В94: С какой целью проводится анализ объектов прогнозирования?

О94: разработка модели объекта

В95: Какие методы основаны на мнениях привлеченных экспертов?

В96: Где находится функция «экспоненциальное сглаживание»?

О96: в пакете «анализ данных»

В97: Что представляет собой управление с помощью сценариев?

О97: процесс изучения отдельных переменных и присвоение им диапазона значений

В98: Какой показатель используется для проверки достоверности тренда?

О98: коэффициент детерминации

В99: Что такое «фактор затухания»?

О99: величина, обратная постоянной сглаживания

В100: Процесс подготовки пачки однотипных писем (документов) путем объединения файла, содержащего список имен и адресов, с файлом, содержащим шаблон писем – это

В101: Что такое шаблон?

О101: особый вид файла документа, представляющий специальные средства для оформления итогового документа

В102: Какое имя и расширения имеют файлы шаблонов?

В103: Какая из перечисленных моделей не может использоваться для моделирования данных?

В104: Что такое журнал?

О104: особая часть БД, недоступная пользователям СУБД и поддерживаемая с особой тщательностью, в которую поступают записи обо всех изменениях основной части СУБД

В105: Что такое база данных (БД)?

О105: совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области

В106: Что явилось первой побудительной причиной создания СУБД?

О106: стремление выделить и обобщить общую часть БД, ответственную за управление сложно структурированными данными

В107: Что представляет собой интегрированная БД?

О107: данные должны храниться в общем «котле», что исключает их дублирование и все изменения производятся в одном месте

В108: Определите четвертый этап процесса системного моделирования

О108: создание модели данных в конкретной информационной технологии (программе)

В109: Что является содержанием шестого этапа процесса системного моделирования?

О109: материальное или информационное воздействие на систему-оригинал с целью привидения ее в найденное при решении оптимальное состояние для решения исходной проблемы

В110: Что является целью третьего этапа процесса системного моделирования?

О110: построение информационно-логической модели полученных данных о системе и окружающей ее среды

В111: Определите пятый этап процесса системного моделирования

О111: выполнение вычислительных экспериментов с моделью

В112: Определите первый этап процесса системного моделирования

О112: анализ проблемной ситуации

В113: В чем суть первого этапа процесса системного моделирования?

О113: выполняется анализ всех доступных ресурсов (материальных, финансовых, информационных), необходимых для построения модели, ее использования и реализации полученных результатов с целью решения имеющейся проблемы

В114: В чем состоит назначение модели черного ящика в системном моделировании?

О114: в том, чтобы структурировать исходную информацию относительно самой системы и внешней по отношению к ней среде

В115: Определите третий этап процесса системного моделирования

О115: построение модели данных предметной области

В116: Что понимается под объектно-ориентированным программированием

О116: особая модель написания кода, которая помогает упорядочить работу с данными в среде программирования и в которой объектный подход играет ведущую роль

В117: Что устанавливает элемент управления BorderStyle?

В118: Линейный алгоритм (линейная структура) – это

О118: такой алгоритм, в котором все действия выполняются последовательно друг за другом и только один раз

В119: Что такое объект в Visual Basic?

О119: комбинация программного кода и данных, воспринимаемая как единица, которой можно каким-либо образом манипулировать

В120: Концентратор это

О120: центральное устройство, объединяющее в сеть отдельные кабельные сегменты или отдельные локальные сети

В121: Седьмой уровень модели OSI?

В122: Пятый уровень модели OSI?

В123: Файлообменные сети (пиринговые сети) – это

О123: специальное программное обеспечение, с помощью которого пользователи могут обмениваться друг с другом через интернет различными файлами

В124: За что отвечает сеансовый уровень?

О124: за установление и поддержку коммуникационного канала между двумя узлами

В125: Какая топология является старейшим способом передачи сигналов, имеющих начало в коммутации телефонных станций?

О125: звездообразная топология

В126: В каких сетях хорошо работает традиционная шинная топология?

О126: в небольших сетях

В127: Что может выступать в качестве коммуникационной среды?

О127: токопроводящий кабель, оптоволокно, УКВ-волны

В128: Гипертекст – это

О128: множество отдельных текстов, которые имеют ссылки друг на друга

В129: Шестой уровень модели OSI?

В130: Головной узел – это

О130: синхронный коммуникационный канал

В131: Что является задачей канального уровня в локальной сети?

О131: компоновать передаваемые биты данных в виде фреймов или кадров

В132: Топология – это:

О132: физическая конфигурация сети в совокупности с ее логическими характеристиками

В133: Магистраль – это

О133: быстродействующая среда передачи информации, соединяющая сети и центральные сетевые устройства в масштабах этажа всего здания или нескольких удаленных площадок

В134: Что такое подсхема?

О134: описание части БД, соответствующее нуждам отдельного пользователя

В135: Для чего используется язык манипулирования данными?

О135: для выполнения операций с БД(выборка, удаление записи)

В136: Из чего состоит индекс файла?

О136: из списка элементов, каждый из которых содержит значение для идентификации свойств записи (или значения поля ключа), за которым следует указание о местоположении данной записи

В137: Что является целью любой информационной системы?

О137: обработка данных об объектах реального мира

В138: Что является общим требованием (свойством) всех моделей?

О138: подобие их реальному объекту или системе-оригиналу и возможность использования их для получения информации о системе-оригинале

В139: Что лежит в основе четвертого этапа процесса системного моделирования?

В140: С чем связан процесс функционирования системы?

О140: с изменением свойств системы или отдельных ее элементов во времени

В141: Как может быть представлен процесс системного моделирования?

О141: в форме взаимосвязанных этапов, на каждом из которых выполняются определенные действия, направленные на построение и дальнейшее использование ИЛМ системы

В142: Что означает реализация пятого этапа в рамках системного моделирования?

О142: выполнение серии экспериментов с программной моделью системы на той или иной вычислительной платформе

В143: Как называют совокупность признаков или условий изменения состояний системы?

В144: Главное назначение первого этапа процесса системного моделирования – это

О144: логическое осмысление решаемой проблемы в рамках системного моделирования

В145: Как должна быть зафиксирована вся доступная информация о решении проблемы на втором этапе процесса системного моделирования?

О145: в виде структурированной информации, в которой были бы выделены все параметры и факторы входных управляющих и влияющих воздействий, выходные результаты работы системы и показатели, оценивающие степень достижения системой целей функционирования

В146: Свойство – это

О146: атрибут объекта, определяющий его характеристики, такие как размер, цвет, положение на экране или состояние объекта, например, доступность или видимость

В145: Инкапсуляция – это:

О145: объединение в единое целое данных и алгоритмов обработки этих данных

В146: Что устанавливают элементы управления Left и Top?

О146: местоположение верхнего левого угла формы

О147: действие или ситуация, связанная с объектом

В148: Четвертый уровень модели OSI?

В149: Какие недостатки есть у звездообразной топологии?

О149: концентраторы являются единственной точкой отказа: при выходе его из строя все подключенные узлы теряют возможность передачи данных

В150: Компьютерная сеть – это

О150: совокупность компьютеров, устройств печати, сетевых устройств и компьютерных программ, связанных между собой кабелями или радиоволнами

В151: Первый уровень модели OSI?

В152: Что представляет собой шинная топология?

О152: кабель, последовательно соединяющий компьютеры и серверы в виде цепочки, имеющей начальную и конечную точку

В153: Чем управляет физический уровень?

О154: модуль данных, имеющий определенный формат, пригодный для передачи информации по сети в виде некоторого сигнала

В156: Второй уровень модели OSI?

О157: язык разметки гипертекста

В158: Сколько уровней включает в себя модель OSI?

В159: Для чего применяют специальные кабельные модемы?

О159: для преобразования кабельного сигнала в сигнал, используемый компьютером

В160: а что отвечают устройства, используемые на физическом уровне?

О160: за генерирование, передачи и прием данных

В161: Третий уровень модели OSI?

В162: Информация о параметрах объекта управления на будущий период – это

О162: плановая информация

В163: Какое свойство информации отражает прагматический аспект?

В164: Какой параметр информации означает степень близости получаемой информации к реальному состоянию объекта, процесса, явления?

В165: По стадии обработки информация бывает:

В166: Скорость передачи информации составляет 4Мбит/сек. Какая это мера оценки информации?

В167: Совокупность фактов, явлений, событий, представляющих интерес, подлежащих регистрации и обработке – это

В168: Смысловые связи между элементами языка отражает:

В169: Информацию, полученную в результате эксперимента, называют:

В170: Технология – это

О170: описание принципов и методов производства, наука о производстве материальных благ

В171: По месту возникновения информация бывает?

О172: прием выполнения какой-либо работы

В173: Какая система кодирования ориентируется на проведение предварительной классификации объектов либо на основе иерархической системы, либо на основе фасетной системы?

В174: Что отображает синтаксическая адекватность?

О174: формальные структурные характеристики информации

В175: Коэффициент информативности рассчитывается как отношение количества информации к объему данных. Какая информация имеется ввиду?

В176: Структурной единицей экономической информации является:

В177: Инструментарий ИТ это

О177: одна или несколько программ

В178: Чем обеспечивается доступность информации восприятию пользователя?

О178: выполнением соответствующих процедур ее получения и преобразования, а также согласованием ее семантической формы с тезаурусом пользователя

О179: основное исходное положение учения, основная особенность в устройстве чего-либо

В180: Информация, согласованная по семантической форме с тезаурусом пользователя, называется:

Источник