Математический анализ в Maple



   cialis-canadian pharmacy | forex review      Горячие зрелые мамки на pornozam.com       отели белека

Математический анализ в Maple

Важным разделом математики является исследование аналитических функций. Оно обычно заключается в определении координат особых точек функции и ее значений в этих точках, а также в выяснении особенностей функции, таких как наличие точек разрыва, асимптот, точек перегибов, разрывов и т. д. К сожалению, пока нет средств, сразу выявляющих все особенности функций, поскольку даже средства, решающие частные задачи анализа функций, довольно сложны и специфичны. Достаточно отметить проблему поиска экстремумов функций (особенно функций нескольких переменных). Поэтому функции приходится анализировать индивидуально.
С помощью функции fsolve легко находятся значения независимой переменной х функций вида f(x), при которых f(x)=0 (корни этого уравнения). При этом данная функция позволяет (в отличие от функции solve) изолировать корни функции f(x) указанием примерного интервала их существования. Ряд функций служит для вычисления экстремумов, максимумов и минимумов функций, а также для определения их непрерывности. Одна из таких функций, extrema, позволяет найти экстремумы выражения ехрr (как максимумы, так и минимумы) при ограничениях constcs и переменных vans, по которым ищется экстремум: extrema(expr. constrs) extrema(expr, constrs, vars) extrematexpr, constrs, vans, V)
Ограничения contrs и переменные vars могут задаваться одиночными объектами или списками ряда ограничений и переменных. Найденные координаты точки экстремума присваиваются переменной 's'. При отсутствии ограничений в виде равенств или неравенств вместо них записывается пустой список {}. Эта функция в предшествующих версиях Maple находилась в стандартной библиотеке и вызывалась командой readlib(extrema). Но в Maple 7 ее можно использовать без предварительного объявления.

Вычисление сумм последовательностей
Применение систем символьной математики особенно эффективно при решении задач математического анализа. Maple 7 обладает богатейшей базой данных по формулам математического анализа и может полноценно заменять тома книг со справочными данными. При этом важно, что Maple не только знает многие формулы, но и может успешно использовать их при решении достаточно сложных задач в аналитическом (символьном) виде.

Конвертирование и преобразование интегралов
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Вычисление определенных интегралов
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Каверзные интегралы и визуализация
Шаг 1

Анализ функций и полиномов
Важным разделом математики является исследование аналитических функций. Оно обычно заключается в определении координат особых точек функции и ее значений в этих точках, а также в выяснении особенностей функции, таких как наличие точек разрыва, асимптот, точек перегибов, разрывов и т. д. К сожалению, пока нет средств, сразу выявляющих все особенности функций, поскольку даже средства, решающие частные задачи анализа функций, довольно сложны и специфичны.

Анализ функций
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Работа с функциями piecewise
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Операции с полиномами
Шаг 1

Основные операции с выражениями
Выражения (ехрr) или уравнения (eqn) обычно используются как сами по себе, так и в виде равенств или неравенств. В последнем случае объекты с выражениями имеют левую и правую части.

Функции сортировки и селекции
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Упрощение выражений
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4

Типовые средства построения графиков
Maple 7 реализует все мыслимые (и даже немыслимые) варианты математических графиков. Строятся как графики простых функций в декартовой и полярной системах координат, так и графики, показывающие реалистические образы сложных, пересекающихся в пространстве фигур с их функциональной окраской. Возможны наглядные графические иллюстрации решений самых разнообразных уравнений, включая системы дифференциальных уравнений.

Графики функций построенные точками
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Графики функций заданных своими именами
Шаг 1
Графики с ординатами заданными вектором
Шаг 1
Графики функций заданных процедурами
Шаг 1

Общая характеристика пакета plots
В отличие от векторных графиков контурные графики поверхностей, наложенные на сами эти поверхности, нередко повышают восприимчивость таких поверхностей — подобно изображению линий каркаса. Для одновременного построения поверхности и контурных линий на них служит функция contourplot3d.

Контурные трехмерные графики
Шаг 1
Визуализация сложных пространственных фигур
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Шаг 4
Шаг 5
Техника анимирования графиков
Шаг 1

Основные средства решения дифференциальных уравнений
Важное место в математических расчетах занимает решение дифференциальных уравнений. К нему, в частности, обычно относится анализ поведения различных систем во времени (анализ динамики), а также вычисление различных полей (тяготения, электрических зарядов и т. д.). Трудно переоценить роль дифференциальных уравнений в моделировании физических и технических объектов и систем, Maple 7 позволяет решать одиночные дифференциальные уравнения и системы дифференциальных уравнений как аналитически, так и в численном виде.

Представление решений диф. уравнений
Шаг 1
Шаг 2
Шаг 3
Функция DEplot из пакета DEtools
Шаг 1
Шаг 2
Функция DEplotSd из пакета DEtools
Шаг 1
Функция PDEplot пакета DEtools

Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции

Среди огромной массы научной и научно-популярной литературы совсем немного книг, которые можно считать вехами на пути человечества в формировании целостного и оптимистического мировоззрения, т.е. книг философских в истинном смысле этого слова. Книга, которую держит в руках читатель, несомненно, принадлежит к этой редкой категории. И это не случайно, так как ее автор являет собой редкий тип ученого-естественника, который философствует не потому, что это модно, престижно или, скажем, принято. Он философствует для того, чтобы привести в прямое соответствие философские знания и практику собственной жизни.
Автор излагает оригинальную теорию эволюции, базируясь на современных кибернетических концепциях и на одной основной идее, а именно — идее метасистемного перехода как кванта эволюции. Внешне все очень просто. Если у вас есть некоторая исходная кибернетическая система (амеба, человек, общество и т.п.), то метасистемный переход — это переход к некоторой другой системе, включающей в себя множество систем типа исходной. По сути здесь всегда возникает новый уровень управления. Примеры: переход от простейших одноклеточных организмов к многоклеточным, возникновение нервной системы, мозга, речи и т.д.
Но заслуга автора не ограничивается тем, что он высказывает идею метасистемного перехода как кванта эволюции. Он прослеживает с позиции этой идеи эволюцию на Земле от простейших макромолекул до современной науки (математики, философии) и культуры. Делает он это столь ярко и интересно, что не остается никаких сомнений в огромной мощности исходной идеи. По сути своей “Феномен науки” — глубокая научно-философская книга, но написана она как роман и, чтобы прочесть ее, достаточно любопытства и знаний в объеме средней школы.

Основной закон эволюции
Кибернетический подход Турчина развивается сегодня международным коллективом ученых в рамках Интернет-проекта Principia Cybernetica4, цель которого — выработка кибернетического взгляда на все явления вплоть до вопросов о смысле жизни и “Что есть Бог?”.

Химическая эра
Химическая эра - 2
Кибернетика
Кибернетика - 2
Дискретные и непрерывные системы
Дискретные и непрерывные системы - 2
Надежность дискретных систем
Надежность дискретных систем - 2
Информация
Информация - 2

Понятийные сваи
Информационная пропускная способность мозга несравненно больше, чем языка (в процессе речи). Язык не отражает всего богатства ощущений и сознательных представлений. Известно, например, что в древнегреческом языке одно слово обозначало и синий, и зеленый цвет, следовательно, вместо наших двух понятий у них было одно.

Концепция Сепира-Уорфа
Концепция Сепира-Уорфа - 2
Концепция Сепира-Уорфа - 3
Субстанция
Объективизация времени
Объективизация времени - 2
Лингвистическая относительность
Метасистемный переход в языке
Метасистемный переход в языке - 2
Понятия-конструкты

Формализация научного языка
Можно ли сделать отсюда вывод, что в науке наступил информационный кризис? Пожалуй, еще нет. О кризисе говорить рано, но уже видно, что вследствие непрерывного возрастания потока информации кризис наступит в недалеком будущем, если не произойдет каких-либо качественных перемен в организации научных исследований. До сих пор организация научных исследований имеет формы, сложившиеся традиционно, сами по себе.

Человек и машина
Человек и машина - 2
Научное управление обществом
Наука и нравственность
Проблема Высшего Блага
Проблема Высшего Блага - 2
Духовные ценности
Духовные ценности - 2
Духовные ценности - 3
Человек во Вселенной

Разговор с электрическим мозгом
Поверьте мне, все произошло совершенно неожиданно, а может быть, даже случайно. Я давно хотел поехать на Новомосковский химический комбинат. Расположен он недалеко от столицы и пользуется доброй славой. И вдруг сверхсрочная командировка: напишите о кибернетике на комбинате... И я поехал знакомиться с автоматизацией на предприятии. Завод поразил меня.

Штурм тайны разума
Штурм тайны разума - 2
Штурм тайны разума - 3
Штурм тайны разума - 4
Штурм тайны разума - 5
Штурм тайны разума - 6
Штурм тайны разума - 7
Штурм тайны разума - 8
Штурм тайны разума - 9
Штурм тайны разума - 10

Где они, двери в бессмертие?
Этот потрясающий и, может быть, единственный в мире случай произошел недавно. В основе его лежит драматический эпизод, связанный с преступлением. Но медицина столкнулась еще с одной загадкой, решение которой может иметь далеко идущие последствия.

Где они, двери в бессмертие?
Где они, двери в бессмертие? - 2
Где они, двери в бессмертие? - 3
Где они, двери в бессмертие? - 4
Где они, двери в бессмертие? - 5
Где они, двери в бессмертие? - 6
Где они, двери в бессмертие? - 7
Где они, двери в бессмертие? - 8
Где они, двери в бессмертие? - 9
Где они, двери в бессмертие? - 10

Кибернетика и общество
После второй мировой войны я работал над многими разделами теории сообщения (the theory of messages). Помимо электротехнической теории передачи сигналов, существует более обширная область, включающая в себя не только исследование языка, но и исследование сигналов (messages) как средств, управляющих машинами и обществом; сюда же относятся усовершенствование вычислительных машин и других подобных автоматов, размышления о психологии и нервной системе и сравнительно новая теория научного метода.

История кибернетики
История кибернетики - 2
История кибернетики - 3
История кибернетики - 4
История кибернетики - 5
История кибернетики - 6
История кибернетики - 7
История кибернетики - 8
История кибернетики - 9
История кибернетики - 10

Язык, беспорядок и помехи
Сообщение – это игра, ведущаяся совместно говорящим и слушающим против сил беспорядка, представленных обычными трудностями сообщения и некоторыми предполагаемыми личностями, пытающимися воспрепятствовать сообщению. Собственно говоря, затрагиваемая в этой связи теория игр фон Неймана имеет дело с одной командой, которая сознательно старается передать сигнал, и с другой командой, которая прибегнет к любой стратегии, чтобы помешать передаче сигнала.

Язык, беспорядок и помехи
Язык, беспорядок и помехи - 2
Язык, беспорядок и помехи - 3
Язык, беспорядок и помехи - 4
Язык, беспорядок и помехи - 5
Язык, беспорядок и помехи - 6
Язык, беспорядок и помехи - 7
Язык, беспорядок и помехи - 8
Язык, беспорядок и помехи - 9
Язык, беспорядок и помехи - 10

Кибернетический манифест
Философия отвечает на такие фундаментальные вопросы, как: “Кто я?”, “Откуда я пришел и куда иду?”, “Сколь истинно мое знание?”, “Какова, в конечном счете, природа вещей?”, “Что есть добро и что есть зло?”. Философия важна. Философия является частью нашего знания.

Знание
Свобода, воля, управление
Метасистемный переход
Эволюция Метасистемный переход
Человеческий разум
Социальная интеграция
Эра разума
Глобальная интеграция
Человеческие сверхсущества
Высшие человеческие ценности

Немного о кибернетике (I)
Можно без преувеличения сказать, что все жители бывшего СССР, а ныне россияне и граждане независимых государств, хоть сколько-нибудь интересующиеся вопросами науки и философии, а также те, кто близко к сердцу принимают вопросы демократических реформ (желающие кавычки могут поставить самостоятельно), слышали о погроме кибернетики (по крайней мере, автору не доводилось сталкиваться с такими среди интеллигенции, и не только среди нее). На этом знания о погроме кибернетики и исчерпывались.

Полемика
Полемика - 2
Полемика - 3
Полемика - 4
Полемика - 5
Полемика - 6
Полемика - 7
Полемика - 8
Полемика - 9
Полемика - 10

Немного о кибернетике (II)
Прежде всего следует уточнить, какие именно аспекты я отнес в данной статье к "философским". В принципе, кибернетика настолько тесно связана с целым рядом научных направлений, что ей внутренне присущ определенный "философский" уровень.

Кибернетика и философия
Кибернетика и философия - 2
Кибернетика и философия - 3
Кибернетика и философия - 4
Кибернетика и философия - 5
Кибернетика и философия - 6
Кибернетика и философия - 7
Кибернетика и философия - 8
Кибернетика и философия - 9
Кибернетика и философия - 10

Кибернетический подход и система философских взглядов Винера
Не менее значимой представляется также проблема анализа основных методов и объективного содержания важнейших понятий кибернетики, прежде всего – понятия информации. Однако, несмотря на обширный поток изданной за четыре с половиной десятилетия специальной литературы, по большинству из отмеченных позиций выработать единую точку зрения пока не удалось.

Кибернетический подход и система Винера
Кибернетический подход и система Винера - 2
Кибернетический подход и система Винера - 3
Кибернетический подход и система Винера - 4
Кибернетический подход и система Винера - 5
Кибернетический подход и система Винера - 6
Кибернетический подход и система Винера - 7
Кибернетический подход и система Винера - 8
Кибернетический подход и система Винера - 9
Кибернетический подход и система Винера - 10

Предтечи кибернетики в древней Индии
Индийская мысль– это глава истории человеческого разума, полная для нас жизненного значения. Идеи великих мыслителей никогда не устаревают. Они оживляют прогресс, который, казалось бы, обрекает их на гибель. Самые древние фантазии иногда удивляют нас своим поразительно современным характером, ибо проницательность не зависит от современности.

Предтечи кибернетики в древней Индии
Предтечи кибернетики в древней Индии -2
Предтечи кибернетики в древней Индии - 3
Предтечи кибернетики в древней Индии - 4
Предтечи кибернетики в древней Индии - 5
Предтечи кибернетики в древней Индии - 6
Предтечи кибернетики в древней Индии - 7
Предтечи кибернетики в древней Индии - 8
Предтечи кибернетики в древней Индии - 9
Предтечи кибернетики в древней Индии - 10

Мое отношение к кибернетике, ее прошлое и будущее
Я хочу с самого начала отказаться от какой бы то ни было претензии на исчерпывающую полноту, ибо не чувствую в себе ни способности, ни склонности к энциклопедическому обозрению всех отраслей предмета в целом. Таким образом, это будет крайне личный разговор, отчет о собственном моем участии в становлении предмета и о тех направлениях исследований, которые интересуют меня в настоящее время и которые кажутся мне особенно заманчивыми в перспективе.

Мое отношение к кибернетике
Мое отношение к кибернетике - 2
Мое отношение к кибернетике - 3
Мое отношение к кибернетике - 4
Мое отношение к кибернетике - 5
Мое отношение к кибернетике - 6
Мое отношение к кибернетике - 7
Мое отношение к кибернетике - 8
Мое отношение к кибернетике - 9
Мое отношение к кибернетике - 10

Синергетика 2, Cинергетика 3 или Эволюционная кибернетика
Слово "эволюция" - одно из наиболее часто встречающихся на данной Web-странице. Например, в статье Э.Ласло предполагается использовать понятие эволюции в качестве основного для трансдисциплинарной унификации наук. Однако в обсуждаемых на данной странице синергетических исследованиях остается где-то на периферии рассмотрения чрезвычайно интересная и актуальная область эволюционных исследований - анализ эволюции биологических информационных систем и обеспечиваемых этими системами кибернетических свойств биологических организмов.

Предмет исследования, методология
Предмет исследования, методология - 2
На пути к теории происхождения логики
На пути к теории происхождения логики - 2
Богатство идей или сила мат. методов
Богатство идей или сила мат. методов - 2
Богатство идей или сила мат. методов - 3
Богатство идей или сила мат. методов - 4
Междисциплинарность: стык наук
Междисциплинарность: стык наук - 2

Эволюционно-кибернетический подход к проблеме познания
Исходные посылки эволюционного подхода к эпистемологии заключаются в том, что процесс получения знания является продолжением и, следовательно, аналогичен процессу биологической эволюции. Следовательно, критерием истинности знания субъекта является "приспособленность" знания для решения задач, стоящих перед ним, подобно приспособленности вида к конкретным условиям окружающей его среды.

Подходы к теории познания
Подходы к теории познания - 2
Подходы к теории познания - 3
Подходы к теории познания - 4
Эволюционная эпистемология
Эволюционная эпистемология - 2
Эволюционная эпистемология - 3
Эволюционная эпистемология - 4
Кибернетическая эпистемология
Кибернетическая эпистемология - 2

Программированное обучение
Программированное обучение – это кибернетика, примененная к педагогическому процессу. Учитель и ученик – две большие сложные системы, соединенные прямой и обратной связью: учитель сообщает ученику определенную сумму сведений, а ученик каким-либо образом передает учителю информацию о степени усвоения материала: устным ответом, сочинением, контрольной задачей и т.д.

Программированное обучение
Программированное обучение - 2
Программированное обучение - 3
Программированное обучение - 4
Программированное обучение - 5
Программированное обучение - 6
Программированное обучение - 7
Программированное обучение - 8
Программированное обучение - 9
Программированное обучение - 10

Кибернетика и человек
Каково ваше мнение относительно возможности развития математики при помощи машин? Можем ли мы ожидать, что таким путем будут открыты новые теоремы или созданы новые доказательства уже существующих?

Кибернетика и человек
Кибернетика и человек - 2
Кибернетика и человек - 3
Кибернетика и человек - 4

Теория и практика параллельных вычислений

Применение параллельных вычислительных систем (ПВС) является стратегическим направлением развития вычислительной техники. Это обстоятельство вызвано не только принципиальным ограничением максимально возможного быстродействия обычных последовательных ЭВМ, но и практически постоянным наличием вычислительных задач, для решения которых возможностей существующих средств вычислительной техники всегда оказывается недостаточно. Так, проблемы "большого вызова" возможностям современной науки и техники: моделирование климата, генная инженерия, проектирование интегральных схем, анализ загрязнения окружающей среды, создание лекарственных препаратов и др. - требуют для своего анализа ЭВМ с производительностью более 1000 миллиардов операций с плавающей запятой в секунду (1 TFlops).

Введение
Проблема создания высокопроизводительных вычислительных систем относится к числу наиболее сложных научно-технических задач современности. Ее разрешение возможно только при всемерной концентрации усилий многих талантливых ученых и конструкторов, предполагает использование всех последних достижений науки и техники и требует значительных финансовых инвестиций.

Введение
Введение - 2
Введение - 3
Введение - 4
Введение - 5
Введение - 6

Пути достижения параллелизма
Дополнительной формой обеспечения параллелизма может служить конвейерная реализация обрабатывающих устройств, при которой выполнение операций в устройствах представляется в виде исполнения последовательности составляющих операцию подкоманд.

Суперкомпьютеры
Программа ASCI
Система BlueGene
МВС-
МВС-0
Кластеры
Кластер Beowulf
Кластер Beowulf - 2
Кластер ACVelocity Cluster
Кластер NCSA NT Supercluster

Моделирование и анализ параллельных вычислений
При разработке параллельных алгоритмов решения сложных научно-технических задач принципиальным моментом является анализ эффективности использования параллелизма, состоящий обычно в оценке получаемого ускорения процесса вычислений (сокращения времени решения задачи). Формирование подобных оценок ускорения может осуществляться применительно к выбранному вычислительному алгоритму (оценка эффективности распараллеливания конкретного алгоритма).

Последовательный алгоритм суммирования
Каскадная схема суммирования
Модифицированная каскадная схема
Вычисление всех частных сумм
Оценка достижимого параллелизма
Оценка достижимого параллелизма - 2
Оценка достижимого параллелизма - 3
Анализ масштабируемости вычислений
Краткий обзор лекции
Краткий обзор лекции - 2

Алгоритмы маршрутизации
К числу наиболее распространенных оптимальных алгоритмов относится класс методов покоординатной маршрутизации (dimension-ordered routing), в которых поиск путей передачи данных осуществляется поочередно для каждой размерности топологии сети коммуникации.

Методы передачи данных
Методы передачи данных - 2
Анализ трудоемкости операций передачи
Передача данных между двумя процессорами
От одного процессора всем остальным
От одного процессора всем остальным - 2
От всех процессоров всем процессорам
От всех процессоров всем процессорам - 2
От всех процессоров всем процессорам - 3
Обобщенная передача данных

Принципы разработки параллельных методов
Разработка алгоритмов (а в особенности методов параллельных вычислений) для решения сложных научно-технических задач часто представляет собой значительную проблему. Для снижения сложности рассматриваемой темы оставим в стороне математические аспекты разработки и доказательства сходимости алгоритмов – эти вопросы в той или иной степени изучаются в ряде "классических" математических учебных курсов.

Моделирование параллельных программ
Моделирование параллельных программ - 2
Этапы разработки параллельных алгоритмов
Разделение вычислений на независимые части
Разделение вычислений на независимые части - 2
Выделение информационных зависимостей
Выделение информационных зависимостей - 2
Масштабирование набора подзадач
Распределение подзадач между процессорами
Распределение подзадач между процессорами - 2

Параллельное программирование на основе MPI
В вычислительных системах с распределенной памятью процессоры работают независимо друг от друга. Для организации параллельных вычислений в таких условиях необходимо иметь возможность распределять вычислительную нагрузку и организовать информационное взаимодействие (передачу данных) между процессорами.

MPI: основные понятия и определения
Понятие параллельной программы
Операции передачи данных
Понятие коммуникаторов
Типы данных
Виртуальные топологии
Виртуальные топологии
Декартовы топологии (решетки)
Декартовы топологии (решетки) - 2
Декартовы топологии (решетки) - 3

Параллельные методы умножения матрицы на вектор
Матрицы и матричные операции широко используются при математическом моделировании самых разнообразных процессов, явлений и систем. Матричные вычисления составляют основу многих научных и инженерных расчетов – среди областей приложений могут быть указаны вычислительная математика, физика, экономика и др.

Принципы распараллеливания
Принципы распараллеливания - 2
Постановка задачи
Последовательный алгоритм
Разделение данных
Умножение матрицы на вектор
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2

Постановка задачи
При умножении квадратных матриц размера n?n количество выполненных операций имеет порядок O(n3). Известны последовательные алгоритмы умножения матриц, обладающие меньшей вычислительной сложностью (например, алгоритм Страссена (Strassen’s algorithm)), но эти алгоритмы требуют больших усилий для их освоения, и поэтому в данной лекции при разработке параллельных методов в качестве основы будет использоваться приведенный выше последовательный алгоритм.

Последовательный алгоритм
Умножение матриц при ленточной схеме
Определение подзадач
Выделение информационных зависимостей
Выделение информационных зависимостей - 2
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Результаты вычислительных экспериментов
Результаты вычислительных экспериментов - 2
Алгоритм Фокса умножения матриц

Решение систем линейных уравнений
Системы линейных уравнений возникают при решении ряда прикладных задач, описываемых дифференциальными, интегральными или системами нелинейных (трансцендентных) уравнений. Они могут появляться также в задачах математического программирования, статистической обработки данных, аппроксимации функций, при дискретизации краевых дифференциальных задач методом конечных разностей или методом конечных элементов и др.

Постановка задачи
Алгоритм Гаусса
Последовательный алгоритм
Прямой ход алгоритма Гаусса
Обратный ход алгоритма Гаусса
Определение подзадач
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2

Параллельные методы сортировки
Сортировка является одной из типовых проблем обработки данных и обычно понимается как задача размещения элементов неупорядоченного набора значений в порядке монотонного возрастания или убывания (здесь и далее все пояснения для краткости будут даваться только на примере упорядочивания данных по возрастанию).

Принципы распараллеливания
Масштабирование параллельных вычислений
Последовательный алгоритм
Алгоритм чет-нечетной перестановки
Определение подзадач и зависимостей
Определение подзадач и зависимостей - 2
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности
Анализ эффективности - 2
Результаты вычислительных экспериментов

Параллельные методы на графах
Математические модели в виде графов широко используются при моделировании разнообразных явлений, процессов и систем. Как результат, многие теоретические и реальные прикладные задачи могут быть решены при помощи тех или иных процедур анализа графовых моделей. Среди множества этих процедур может быть выделен некоторый определенный набор типовых алгоритмов обработки графов.

Задача поиска всех кратчайших путей
Последовательный алгоритм Флойда
Разделение вычислений на независимые части
Выделение информационных зависимостей
Масштабирование и распределение подзадач
Анализ эффективности параллельных вычислений
Программная реализация
Результаты вычислительных экспериментов
Результаты вычислительных экспериментов - 2
Задача нахождения минимального дерева

Параллельные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных
Дифференциальные уравнения в частных производных представляют собой широко применяемый математический аппарат при разработке моделей в самых разных областях науки и техники. К сожалению, явное решение этих уравнений в аналитическом виде оказывается возможным только в частных простых случаях, и, как результат, возможность анализа математических моделей, построенных на основе дифференциальных уравнений, обеспечивается при помощи приближенных численных методов решения.

Методы решения задачи Дирихле
Методы решения задачи Дирихле - 2
Организация параллельных вычислений
OpenMP для организации параллелизма
OpenMP для организации параллелизма - 2
Проблема синхронизации вычислений
Проблема синхронизации вычислений - 2
Проблема синхронизации вычислений - 3
Проблема синхронизации вычислений - 4
Возможность неоднозначности вычислений

Общая характеристика системы
Программная система Параллельная Лаборатория (сокращенное наименование – ПараЛаб) обеспечивает возможность проведения вычислительных экспериментов с целью изучения и исследования параллельных алгоритмов решения сложных вычислительных задач. Система может быть использована для организации лабораторного практикума по различным учебным курсам в области параллельного программирования

Общая характеристика системы
Общая характеристика системы - 2
Общая характеристика системы - 3
Накопление и анализ результатов экспериментов
Просмотр результатов
Просмотр результатов - 2
Выполнение вычислительных экспериментов
Последовательное выполнение экспериментов
Выполнение экспериментов по шагам
Выполнение нескольких экспериментов

Теория и реализация языков программирования

В книге представлены "классические" разделы теории разработки компиляторов: лексический и синтаксический анализ, организация памяти компилятора (таблицы символов) и периода исполнения (магазина), генерация кода. Рассматриваются такие средства автоматизации процесса разработки трансляторов, как LEX, YACC, СУПЕР, методы генерации оптимального кода. Сделана попытка на протяжении всего изложения провести единую "атрибутную" точку зрения на процесс разработки компилятора.

Предисловие
В книге не затрагиваются чрезвычайно важные вопросы глобальной оптимизации и разработки компиляторов для машин с параллельной архитектурой. Авторы надеются восполнить эти пробелы в будущем. Книга рассчитана как на студентов и аспирантов программистских специальностей, так и на профессионалов в области программирования.

Место компилятора в программном обеспечении
Место компилятора в программном обеспечении Компиляторы составляют существенную часть программного обеспечения ЭВМ. Это связано с тем, что языки высокого уровня стали основным средством разработки программ. Сегодня только очень малая часть программного обеспечения, требующая особой эффективности, разрабатывается с помощью ассемблеров.

Структура компилятора
Структура компилятора - 2

Алфавиты, цепочки и языки
Пусть V - алфавит. Цепочка в алфавите V - это любая строка конечной длины, составленная из символов алфавита V . Синонимом цепочки являются предложение, строка и слово. Пустая цепочка (обозначается e) - это цепочка, в которую не входит ни один символ.

Представление языков
Формальное определение грамматики
Формальное определение грамматики - 2
Типы грамматик и их свойства
Машины Тьюринга
Неразрешимость проблемы останова
Класс рекурсивных множеств
Класс рекурсивных множеств - 2
Связь машин Тьюринга и грамматик типа 0
Связь машин Тьюринга и грамматик типа 0 - 2

Лексический анализ
Основная задача лексического анализа - разбить входной текст, состоящий из последовательности одиночных символов, на последовательность слов, или лексем, то есть выделить эти слова из непрерывной последовательности символов. Все символы входной последовательности с этой точки зрения разделяются на символы, принадлежащие каким-либо лексемам, и символы, разделяющие лексемы (разделители).

Лексический анализ
Лексический анализ - 2
Регулярные множества и выражения
Регулярные множества и выражения - 2
Конечные автоматы
Конечные автоматы - 2
Построение автомата по регулярному выражению
Построение автомата по недетерминированному
Построение детерминированного автомата
Автомат с минимальным числом состояний

Контекстно-свободные грамматики и автоматы с магазинной памятью
Упорядоченным графом называется пара (V,E), где V есть множество вершин, а E - множество линейно упорядоченных списков дуг, каждый элемент которого имеет вид ((v, v1), (v, v2), ... , (v, vn)). Этот элемент указывает, что из вершины v выходят n дуг, причем первой из них считается дуга, входящая в вершину v1, второй - дуга, входящая в вершинуv2, и т.д.

LR(1)-грамматики
LR(1)-грамматики - 2
LR(1)-грамматики - 3
Восстановление процесса после ошибок
Варианты LR-анализаторов
Преобразования КС-грамматик
Преобразования КС-грамматик - 2
Алгоритм Кока-Янгера-Касами
Алгоритм разбора сверху-вниз
Алгоритм разбора сверху-вниз - 2

Элементы теории перевода
До сих пор мы рассматривали процесс синтаксического анализа только как процесс анализа допустимости входной цепочки. Однако, в компиляторе синтаксический анализ служит основой еще одного важного шага - построения дерева синтаксического анализа.

Преобразователи с магазинной памятью
Синтаксически управляемый перевод
Схемы синтаксически управляемого перевода
Схемы синтаксически управляемого перевода
Схемы синтаксически управляемого перевода - 2
Атрибутные грамматики
Определение атрибутных грамматик
Определение атрибутных грамматик - 2
Определение атрибутных грамматик - 3
Классы атрибутных грамматик и их реализация

Описание областей видимости и блочной структуры
Задачей контекстного анализа является установление свойств объектов и их использования. Наиболее часто решаемой задачей является определение существования объекта и соответствия его использования контексту, что осуществляется с помощью анализа типа объекта.

Занесение в среду и поиск объектов
Занесение в среду и поиск объектов - 2

Организация таблиц символов
В процессе работы компилятор хранит информацию об объектах программы в специальных таблицах символов. Как правило, информация о каждом объекте состоит из двух основных элементов: имени объекта и описания объекта. Информация об объектах программы должна быть организована таким образом, чтобы поиск ее был по возможности быстрее, а требуемая память по возможности меньше.

Таблицы идентификаторов
Таблицы расстановки
Таблицы расстановки - 2
Таблицы расстановки со списками
Функции расстановки
Таблицы на деревьях
Таблицы на деревьях - 2
Таблицы на деревьях - 3
Реализация блочной структуры
Сравнение методов реализации таблиц

Промежуточное представление программы
В процессе трансляции компилятор часто используют промежуточное представление (ПП) исходной программы, предназначенное прежде всего для удобства генерации кода и/или проведения различных оптимизаций. Сама форма ПП зависит от целей его использования.

Представление в виде ориентированного графа
Трехадресный код
Трехадресный код - 2
Трехадресный код - 3
Линеаризованные представления
Виртуальная машина Java
Организация памяти
Набор команд виртуальной машины
Организация информации в генераторе кода
Уровень промежуточного представления

Генерация кода
Задача генератора кода - построение для программы на входном языке эквивалентной машинной программы. Обычно в качестве входа для генератора кода служит некоторое промежуточное представление программы.

Модель машины
Модель машины - 2
Модель машины - 3
Выбор дерева вывода наименьшей стоимости
Выбор дерева вывода наименьшей стоимости - 2
Атрибутная схема сопоставления образцов
Атрибутная схема сопоставления образцов - 2
Атрибутная схема сопоставления образцов - 3
Динамическая организация памяти
Организация магазина со статической цепочкой

Системы автоматизации построения трансляторов
Системы автоматизации построения трансляторов (САПТ) предназначены для автоматизации процесса разработки трансляторов. Очевидно, что для того, чтобы описать транслятор, необходимо иметь формализм для описания. Этот формализм затем реализуется в виде входного языка САПТ. Как правило, формализмы основаны на атрибутных грамматиках.

Система СУПЕР
Система СУПЕР - 2
Система YACC
Система YACC - 2

Формальные свойства
Допустим, что нам нужно дать точное определение двоичной системы записи чисел. Это можно сделать многими способами. В данном разделе мы рассмотрим метод, который может быть использован и для других систем счисления. В случае двоичной системы этот метод сводится к определению, основанному на следующей констекстно-свободной (КС) грамматике

Формальные свойства
Формальные свойства - 2
Формальные свойства - 3
Формальные свойства - 4
Проверка на зацикленность
Проверка на зацикленность - 2
Проверка на зацикленность - 3
Простой язык программирования
Простой язык программирования - 2
Простой язык программирования - 3

Определение атрибутных грамматик
Среди всех формальных методов описания языков программирования атрибутные грамматики получили, по- видимому, наибольшую известность и распространение. Причиной этого является то, что формализм атрибутных грамматик основывается на дереве разбора программы в КС-грамматике, что сближает его с хорошо разработанной теорией и практикой построения трансляторов.

Определение атрибутных грамматик
Атрибутированное дерево разбора
Незацикленные атрибутные грамматики
Вычислительные последовательности
Чистые многовизитные грамматики
Незацикленные атрибутные грамматики
Незацикленные атрибутные грамматики - 2
Незацикленные атрибутные грамматики - 3
Простые многовизитные атрибутные грамматики
Одновизитные атрибутные грамматики

Представление языков
Принадлежит ли цепочка x = abaababb языку, порождаемому грамматикой с правилами: S SaSb|?

Представление языков
Грамматики
Грамматики - 2
Регулярные множества и выражения
Конечные автоматы
Алгоритмы построения конечных автоматов
Регулярные множества и их представления
Алгебраические свойства регулярных множеств
КС-грамматики и МП-автоматы
КС-грамматики и МП-автоматы - 2

Путь камикадзе

Вряд ли можно где-нибудь увидеть объявление о найме для участия в безнадежном проекте. Какой смысл спрашивать: «Хотите ли вы работать сверхурочно без какой-либо прибавки к зарплате? Привлекает ли вас бесконечная работа по устаревшей технологии и тщетное ожидание участия в каком-нибудь замечательном проекте GUI/DSS/DWH/HTML? Каково будет узнать, что трехзвенная архитектура «клиент-сервер» позволит остальным участникам проекта обойтись без вашей помощи?»
На самом деле, безнадежные проекты редко объявляются таковыми во всеуслышание, и вам придется достаточно долго проработать в нанявшей вас компании, прежде чем удастся обнаружить, что она обладает склонностью плодить безнадежные проекты.
Если вашему коллеге приходится руководить безнадежным проектом, то ему можно посоветовать включить в контракт пункт, позволяющий цивилизованным способом выйти из проекта. Одна из серьезных причин выхода - неспособность высшего руководства воспринимать правдивую информацию о проекте. Принимающий на себя руководство безнадежным проектом должен быть готов к тому, что у него будет практически отсутствовать пространство для маневра в отношении функциональности, затрат или времени.

Определение безнадежного проекта
Под безнадежным проектом (death march) я понимаю такой проект, параметры которого отклоняются от нормальных значений по крайней мере на 50%. По отношению к софтверным проектам это обычно означает одно или более из следующих ограничений: План проекта сжат более чем наполовину по сравнению с нормальным расчетным планом; таким образом, проект, требующий в нормальных условиях 12 календарных месяцев, приходится выполнять за 6 или менее месяцев. Жесткая конкуренция на мировом рынке делает такую ситуацию наиболее распространенной.

Категории безнадежных проектов
Категории безнадежных проектов - 2
Категории безнадежных проектов - 3
Почему существуют безнадежные проекты ?
Политика, политика, политика
Наивные представления маркетинговых служб
Наивные представления маркетинговых служб - 2
Наивный оптимизм юности
Менталитет первопроходцев у предпринимателей
Менталитет «Морского Корпуса»

Минимально необходимый набор средств
Помня обо всех высказанных предостережениях, практически невозможно для такого «дилетанта», как я, с ходу перечислить все средства, рекомендуемые для безнадежного проекта. Когда задают такой вопрос, мой ответ - «это зависит от ... » - обычен для присущего консультантам и приводящего к замешательству стремления уходить от прямого ответа на любой вопрос.

Средства и процессы
Средства и процессы - 2
Средства и процессы - 3
Средства и процессы - 4
Риск выбора новых средств
Риск выбора новых средств - 2
Риск выбора новых средств - 3
Заключение
Заключение - 2
Безнадежные проекты как образ жизни

Лекции по управлению программными проектами

Термин software (программное обеспечение, ПО) ввел в 1958 году всемирно известный статистик Джон Тьюкей (John Tukey). Термин software engineering (программная инженерия) впервые появился в названии конференции НАТО, состоявшейся в Германии в 1968 году и посвященной так называемому кризису программного обеспечения. С 1990-го по 1995 год велась работа над международным стандартом, который должен был дать единое представление о процессах разработки программного обеспечения. В результате был выпущен стандарт ISO/IEC 12207 . В 2004 году в отрасли был создан основополагающий труд «Руководство к своду знаний по программной инженерии» (SWEBOK) , в котором были собраны основные теоретические и практические знания, накопленные в этой отрасли.

Модели процесса разработки ПО
ГОСТы
SW-CMM
RUP
MSF
PSP/TSP
Agile
Выбор модели процесса
Выбор модели процесса - 2
Что надо делать для успеха программного проекта

Введение в теорию программирования

Важнейшими математическими формализациями, рассматриваемыми в данном курсе, являются ламбда-исчисление и комбинаторная логика.
Еще в 1924 г. М. Шейнфинкель (Moses Schonfinkel) разработал простую (simple) теорию функций, которая фактически являлась исчислением объектов-функций и предвосхитила появление ламбда-исчисления – математической формализации, поддерживающей языки функционального программирования (т.е. программирования в терминах функций).
Затем в 1934 г. А. Черч (Alonso Church) предложил собственно исчисление ламбда-конверсий (или ламбда-исчисление) и применил его для исследования теории множеств. Вклад ученого был фундаментальным, так что теория до сих пор называется ламбда-исчислением и часто именуется в литературе ламбда-исчислением Черча.
Позднее, в 1940 г., Х. Карри (Haskell Curry) создал теорию функций без переменных (иначе называемых комбинаторами), известную в настоящее время как комбинаторная логика. Эта теория является развитием ламбда-исчисления и представляет собой формальный язык, подобный языку функционального программирования.
В 60-х годах Х. Барендрегтом (H. Barendregt) были детально описаны синтаксис (т.е. форма конструкций) и семантика (т.е. значение конструкций) ламбда-исчисления.

Вступительная лекция
Что касается теоретических основ семантики вычислений, то в конце 60-х годов Д. Скотт (Dana S. Scott) предложил применить для формализации семантики математических теорий так называемые домены (пока будем неформально понимать их как особый вид множеств). При этом на основе доменов Д. Скоттом был предложен так называемый денотационный подход к семантике.

Вступительная лекция
Вступительная лекция - 2
Вступительная лекция - 3
Вступительная лекция - 4
Вступительная лекция - 5
Вступительная лекция - 6

Объектно-ориентированный подход к программированию
Рассмотрим особенности объектно-ориентированного подхода к программированию в сравнении с функциональным подходом. Напомним, что классификация подходов к программированию была построена нами во вступительной лекции.

Объектно-ориентированный подход
Объектно-ориентированный подход - 2
Объектно-ориентированный подход - 3
Объектно-ориентированный подход - 4
Объектно-ориентированный подход - 5
Объектно-ориентированный подход - 6

Платформа.NET и ее применение
Корпорацией Microsoft предложен новаторский компонентно-ориентированный подход к программированию, который является развитием объектно-ориентированного направления. Согласно этому подходу, интеграция объектов (возможно, гетерогенной природы) производится на основе интерфейсов, представляющих эти объекты (или фрагменты программ) как независимые компоненты. Такой подход существенно облегчает написание и взаимодействие программных "молекул"-компонент в гетерогенной среде проектирования и реализации.

Платформа.NET и ее применение
Платформа.NET и ее применение - 2
Платформа.NET и ее применение - 3
Платформа.NET и ее применение - 4
Платформа.NET и ее применение - 5
Платформа.NET и ее применение - 6
Платформа.NET и ее применение - 7
Платформа.NET и ее применение - 8
Платформа.NET и ее применение - 9
Платформа.NET и ее применение - 10

Основные понятия языка программирования C#
Прежде чем перейти непосредственно к исследованию конструктивных особенностей языка программирования C#, рассмотрим ход его развития. История основной ветви языков программирования, которая привела к появлению C#, восходит к 60-м годам, а именно, ко времени возникновения языка B. Последний является типичным представителем ранних императивных языков программирования. Язык B был придуман в 1963 году творческим коллективом разработчиков, основным создателем языка принято считать К. Томпсона

Основные понятия языка C#
Основные понятия языка C# - 2
Основные понятия языка C# - 3
Основные понятия языка C# - 4
Основные понятия языка C# - 5
Основные понятия языка C# - 6
Основные понятия языка C# - 7
Основные понятия языка C# - 8
Основные понятия языка C# - 9
Основные понятия языка C# - 10

Краткая информация о платформе .NET
Платформа .NET Framework предоставляет среду для поддержки создания и выполнения интероперабельных гетерогенных приложений. Основными особенностями данной платформы являются не зависящая от языка среда исполнения (Common Language Runtime, CLR) и библиотека классов .NET.

Краткая информация о платформе .NET
Базовые конструкции языка C#
Основные управляющие операторы
Пространства имен
Пример элементарной программы на C#
Порядок выполнения работы

Семантика основных конструкций языка программирования C#
В данной лекции будут рассмотрены вопросы, относящиеся к понятийному аппарату и выразительным возможностям семантического представления формальных теорий и языков программирования. При этом основное внимание будет уделено сопоставлению семантики языков объектно-ориентированного и функционального программирования.

Семантика основных конструкций языка C#
Семантика основных конструкций языка C# - 2
Семантика основных конструкций языка C# - 3
Семантика основных конструкций языка C# - 4

Основные понятия объектно-ориентированного подхода: объекты, классы и методы
В данной лекции будут рассмотрены вопросы, относящиеся к идеологии, методологии и практике моделирования основных элементов объектно-ориентированного подхода к программированию посредством двухуровневой концептуализации. Особенности практической реализации основных аспектов концепции ООП описаны на примере языка программирования C#.

Изложим понятийный аппарат
Изложим понятийный аппарат - 2
Рассмотрев интуитивное определение
Рассмотрев интуитивное определение - 2
Основные понятия подхода: объекты, классы
Основные понятия подхода: объекты, классы - 2

Классы и обьекты
Понятие класса является фундаментальным в ООП и служит основой для создания объектов. В описании класса определяются данные (т.е. переменные) и код (т.е. методы), манипулирующий этими данными. Объекты являются экземплярами класса.

Классы и обьекты
Создание обьекта
Понятия конструктора и деструктора
Наследование
Порядок выполнения работы
Варианты заданий

Теория типов и типизация в .NET
Прежде всего, отметим то бесспорное преимущество типизированных исчислений, что при таком подходе моделируемая предметная область лучше структурирована, чем в том случае, если отсутствует сегментация на типы. Типизация структурирует предметную область по иерархическому принципу.

Теория типов и типизация в .NET
Теория типов и типизация в .NET - 2
Теория типов и типизация в .NET - 2
Теория типов и типизация в .NET - 2
Теория типов и типизация в .NET - 3
Теория типов и типизация в .NET - 4

Концепция наследования и ее реализация в языке C#
Под наследованием в дальнейшем будем понимать свойство производного объекта сохранять поведение родительского объекта. Под поведением будем иметь в виду для математического объекта его атрибуты и операции над ним, а для языкового объекта ООП - поля и методы.

Концепция наследования и ее реализация в C#
Концепция наследования и ее реализация в C# - 2

Концепция инкапсуляции и ее реализация в языке C# (2)
В неформальной постановке вопроса под инкапсуляцией будем понимать доступность объекта исключительно посредством его свойств и методов. Другими словами, концепция инкапсуляции призвана обеспечивать безопасность проектирования и реализации программного обеспечения на основе локализации манипулирования объектом в областях его полей и методов.

Концепция инкапсуляции и ее реализация в C#
Концепция инкапсуляции и ее реализация в C# - 2
Концепция инкапсуляции и ее реализация в C# - 3
Концепция инкапсуляции и ее реализация в C# - 4

Концепция полиморфизма
Понятие полиморфизма является одной из фундаментальных составляющих объектно-ориентированного программирования и позволяет определять в наследуемом классе методы, которые являются общими для всех наследующих классов. При этом наследующий класс может определять специфическую реализацию для некоторых (а возможно и всех) полиморфных методов.

Концепция полиморфизма
Виртуальные методы
Описание абстрактного метода
Абстрактные классы
Описание абстрактного класса
Порядок выполнения работы

Расширенные возможности полиморфизма в языке C#
Проиллюстрируем особенности использования абстрактных свойств и методов следующим фрагментом программы на языке C#: abstract class Sequence { public abstract void Add(object x); // метод public abstract string Name{ get; } // свойство public abstract object this [int i] { get; set; } // индексатор }

Возможности полиморфизма в языке C#
Возможности полиморфизма в языке C# - 2

Интерфейсы
Понятие интерфейса является расширением идеи абстрактных классов и методов. Синтаксис интерфейсов подобен синтаксису абстрактных классов. Объявление интерфейсов осуществляется с помощью ключевого слова interface. При этом методы интерфейса не поддерживают реализации.

Интерфейсы
Описание интерфейса
Делегаты
Описание делегата
Многоадресность делегатов
Порядок выполнения работы

Обработка событий
Под событием будем понимать автоматическое извещение о каком-либо действии среды программирования или пользователя. События являются членами класса и объявляются с использованием ключевого слова event. Реализация механизма событий в языке программирования C# основана на использовании делегатов.

Обработка событий
Широковещательные события
Исключительные ситуации
Описание блока try и catch
Возврат из исключения
Конструкция try/catch с блоком finally
Генерация исключений
Оператор throw
Наследование классов исключений
Порядок выполнения работы

Компонентное программирование в .NET
Cледует отметить то обстоятельство, что компонентно-ориентированный подход к проектированию и реализации программных систем и комплексов является в некотором смысле развитием объектно-ориентированного и практически более пригоден для разработки крупных и распределенных систем (например, корпоративных приложений).

Компонентное программирование в .NET
Компонентное программирование в .NET - 2

Гетерогенные приложения
Платформа программирования .NET изначально разрабатывалась для построения приложений на компонентной основе и обеспечения независимости взаимодействия компонентов от языка программирования. Благодаря этому в рамках одного приложения могут быть использованы компоненты, реализующие различные подходы к программированию.

Гетерогенные приложения
Взаимодействие с SML.NET
Описание директивы export
Директива reference
Порядок выполнения работы
Варианты заданий

Математическая теория формальных языков

Цель этого курса - познакомить читателя с некоторыми основополагающими моделями и результатами, используемыми в теоретической информатике. Неудивительно, что они относятся к математике, а не к какой-либо другой области знаний - ведь в науке о компьютерах именно математические абстракции являются самыми плодотворными.
Рассматриваемые здесь идеи и результаты принадлежат теории формальных языков, грамматик и автоматов. По существу, эта теория описывает некоторые ограниченные абстрактные машины, способные выполнять определенные операции со строками. Например, конечный автомат может выяснить, содержит ли некоторый файл определенное слово, а автомат с магазинной памятью способен определить, правильна ли система вложенных круглых, квадратных и фигурных скобок.

Предисловие
Как подсказывает само название курса, основным объектом рассмотрения является формальный язык - произвольное множество конечных последовательностей символов, взятых из некоторого конечного множества (такие последовательности называются словами).

Конечные автоматы
Два наиболее распространенных способа конечного задания формального языка - это грамматики и автоматы. Автоматами в данном контексте называют математические модели некоторых вычислительных устройств. В этой лекции рассматриваются конечные автоматы, соответствующие в иерархии Хомского праволинейным грамматикам.

Недетерминированные конечные автоматы
Недетерминированные конечные автоматы - 2
Конфигурация конечного автомата
Автоматы с однобуквенными переходами
Характеризация праволинейных языков
Нормальная форма праволинейных грамматик
Детерминированные конечные автоматы
Преобразование конечного автомата

Основные свойства автоматных языков
Для практического применения теории конечных автоматов нужны средства, позволяющие выяснять, является ли некоторый формальный язык автоматным. Для получения положительного ответа на такой вопрос могут пригодиться достаточные условия автоматности, для отрицательного ответа - необходимые условия автоматности.

Свойства замкнутости класса автоматных языков
Пересечение и дополнение автоматных языков
Лемма о разрастании для автоматных языков
Примеры неавтономных языков

Слова, языки и грамматики
Следует заметить, что каждая грамматика порождает ровно один язык, но обратное неверно: некоторые формальные языки нельзя задать никакой порождающей грамматикой, а каждому языку, который порождается хотя бы одной грамматикой, соответствует сразу бесконечное множество грамматик (причем они могут принадлежать разным классам).

Слова, языки и грамматики
Формальные языки
Операции над языками
Операции над языками - 2
Гомоморфизмы
Порождающие грамматики
Порождающие грамматики - 2
Классы грамматик

Дополнительные свойства автоматных языков
Эта лекция содержит дополнительные результаты, не используемые в дальнейшем изложении. В начале лекции доказывается замкнутость класса всех автоматных языков относительно взятия гомоморфного образа и относительно взятия полного гомоморфного прообраза.

Дополнительные свойства автоматных языков
Гомоморфизмы и автоматные языки
Локальные языки
Длины слов в автоматных языках

Регулярные выражения
о сих пор мы рассматривали два способа конечного описания формального языка: грамматики и автоматы. Третий способ, часто наиболее удобный и компактный, - регулярные выражения. В них используются символы, обозначающие итерацию, конкатенацию и объединение языков. Например, для обозначения итерации традиционно используется символ "звездочка".

Регулярные выражения
Определение регулярного выражения
Свойства регулярных выражений
Теорема Клини
Теорема Клини - 2
Звездная высота

Синтаксические моноиды
Основная цель данной лекции - доказать еще один критерий автоматности формального языка. Этот критерий можно сформулировать в терминах классов эквивалентности слов по взаимозаменяемости (однако формальные определения будут даны без использования понятия класса эквивалентности). Слова x и y считаются взаимозаменяемыми (относительно языка L), если при замене в любом слове из языка L подслова, совпадающего с x, на y снова получится слово из языка L и наоборот.

Множества правых контекстов
Минимизация детерминированных автоматов
Множества двусторонних контекстов
Классы эквивалентности слов

Неоднозначность в контекстно-свободных грамматиках
Перейдем к более богатому классу языков - к контекстно-свободным языкам. Они находят применение в разнообразных программных продуктах, таких как компиляторы, средства форматирования исходного кода, средства статического анализа программ, синтаксические редакторы, системы верстки, программы просмотра форматированного текста поисковые системы

Деревья вывода
Однозначные контекстно-свободные грамматики
Однозначные праволинейные грамматики
Языки Дика и Лукасевича

Нормальные формы контекстно-свободных грамматик
Основная цель этой лекции - доказать, что каждая контекстно-свободная грамматика эквивалентна некоторой контекстно-свободной грамматике специального вида, а именно грамматике в нормальной форме Хомского. Этот факт используется дальше в доказательствах многих теорем о контекстно-свободных языках.

Устранение бесполезных символов
Устранение эпсилон-правил
Нормальная форма Хомского
Нормальная форма Грейбах

Основные свойства контекстно-свободных языков
Пусть язык порождается грамматикой в нормальной форме Хомского . Индукцией по k легко доказать, что для любого дерева вывода в грамматике G длина кроны дерева не превышает 2k-2, где k - количество вершин в самом длинном пути, начинающемся в корне дерева и заканчивающемся в некоторой вершине, помеченной символом из

Лемма о разрастании для языков
Лемма о разрастании для языков - 2
Лемма о разрастании для линейных языков
Свойства замкнутости класса линейных языков
Свойства замкнутости класса
Пересечение и дополнение языков
Пересечение языка с автоматным языком
Теорема Парика

Автоматы с магазинной памятью
Подобно тому, как праволинейным грамматикам соответствуют конечные автоматы, контекстно-свободным грамматикам соответствуют автоматы с магазинной памятью (МП-автоматы). В таком автомате, помимо ограниченной памяти, хранящей текущее состояние, имеется потенциально бесконечная память, используемая как стек (магазин), то есть структура данных, где в каждый момент доступен только тот элемент, который был добавлен позже остальных присутствующих на данный момент элементов

Определение автомата с магазинной памятью
Определение автомата с магазинной памятью - 2
Характеризация контекстно-свободных языков
Автоматы с магазинной памятью

Дополнительные свойства контекстно-свободных языков
В этой лекции излагаются те свойства контекстно-свободных языков, которые удобно доказывать с привлечением автоматов с магазинной памятью. В первых двух разделах приводятся некоторые свойства замкнутости класса контекстно-свободных языков (замкнутость относительно деления, взятия гомоморфного образа и полного гомоморфного прообраза).

Свойства контекстно-свободных языков
Деление контекстно-свободных языков
Гомоморфизмы и контекстно-свободные языки
Представления контекстно-свободных языков

Детерминированные контекстно-свободные языки
К сожалению, теорема о детерминизации не переносится с конечных автоматов на автоматы с магазинной памятью. Возникает важный для практических приложений класс языков, распознаваемых детерминированными автоматами с магазинной памятью (то есть такими автоматами с магазинной памятью, которые ни в какой конфигурации не могут выбирать между несколькими очередными тактами).

Детерминированные контекстно-свободные языки
Автоматы с магазинной памятью
Свойства класса детерминированных языков
Свойства класса детерминированных языков - 2

Синтаксический разбор
В этой лекции даются формальные определения, связанные с прямыми (то есть читающими входную строку слева направо) синтаксическими анализаторами. В первом разделе доказывается, что для языков из класса LL(1) можно построить основанный на детерминированном автомате с магазинной памятью анализатор, который создает дерево разбора, двигаясь снизу вверх, то есть от листьев к корню (в теории контекстно-свободных грамматик принято изображать деревья с корнем наверху).

Синтаксический разбор
Нисходящий разбор
Восходящий разбор
Восходящий разбор - 2

Алгоритмические проблемы
Основная цель этой лекции - дать определения понятий, необходимых для математически строгой формулировки результатов следующих двух лекций. Для более подробного ознакомления с вычислимостью, разрешимостью, перечислимостью и универсальными моделями вычислений следует обратиться к какому-либо вводному курсу по теории алгоритмов

Алгоритмические проблемы
Машины Тьюринга
Разрешимые и перечислимые множества
Массовые задачи
Грамматики типа 0
Проблема соответствий Поста

Алгоритмически разрешимые проблемы
В этой лекции рассматриваются наиболее известные разрешимые проблемы, связанные с грамматиками, автоматами и регулярными выражениями. Поскольку все приведенные выше доказательства эквивалентности разных способов конечного задания формального языка были конструктивными, не важно, какой из эквивалентных способов задания языка (например, посредством контекстно-свободной грамматики или автомата с магазинной памятью) используется в точной формулировке массовой задачи

Алгоритмически разрешимые проблемы
Неукорачивающие грамматики
Линейно ограниченные автоматы
Проблема выводимости слова
Проблема пустоты языка
Проблема бесконечности языка
Проблема эквивалентности конечных автоматов
Проблема детерминированных МП-автоматов
Классы P и NP
Проблема неравенства регулярных выражений

Алгоритмически неразрешимые проблемы
В этой лекции рассматриваются оказавшиеся неразрешимыми алгоритмические проблемы, связанные с контекстно-свободными языками. Всюду предполагается, что в индивидуальных задачах каждый язык представлен контекстно-свободной грамматикой (но можно, конечно, использовать и автоматы с магазинной памятью).

Алгоритмически неразрешимые проблемы
Пересечение контекстно-свободных языков
Проблема однозначности
Дополнение контекстно-свободного языка
Проблема автоматности
Проблемы контекстной свободности

Основы теории нечетких множеств

Теория нечетких множеств представляет собой обобщение и переосмысление важнейших направлений классической математики. У ее истоков лежат идеи и достижения многозначной логики, которая указала на возможности перехода от двух к произвольному числу значений истинности и поставила проблему оперирования понятиями с изменяющимся содержанием; теории вероятностей, которая, породив большое количество различных способов статистической обработки экспериментальных данных, открыла пути определения и интерпретации функции принадлежности; дискретной математики, которая предложила инструмент для построения моделей многомерных и многоуровневых систем, удобный при решении практических задач.
Подход к формализации понятия нечеткого множества состоит в обобщении понятия принадлежности. В обычной теории множеств существует несколько способов задания множества. Одним из них является задание с помощью характеристической функции, определяемой следующим образом. Пусть — так называемое универсальное множество, из элементов которого образованы все остальные множества, рассматриваемые в данном классе задач, например множество всех целых чисел, множество всех гладких функций и т.д.

Основные определения
С точки зрения характеристической функции, нечеткие множества есть естественное обобщение обычных множеств, когда мы отказываемся от бинарного характера этой функции и предполагаем, что она может принимать любые значения на отрезке . В теории нечетких множеств характеристическая функция называется функцией принадлежности, а ее значение — степенью принадлежности элемента нечеткому множеству

Основные определения
Основные определения - 2
Принцип обобщения
Виды области значений функции принадлежности
Гетерогенные нечеткие множества
Нечеткие операторы

Нечеткие отношения
Нечеткие отношения играют фундаментальную роль в теории нечетких систем. Аппарат теории нечетких отношений используется при построении теории нечетких автоматов, при моделировании структуры сложных систем, при анализе процессов принятия решений.

Нечеткие отношения
Основные определения
Основные определения - 2
Операции над нечеткими отношениями
Свойства нечетких отношений
Декомпозиция нечетких отношений
Транзитивное замыкание нечетких отношений
Проекции нечетких отношений

Классы нечетких отношений
Все типы нечетких отношений в зависимости от свойств, которыми они обладают, могут быть разделены на три больших класса. В первый класс входят симметричные отношения, которые обычно характеризуют сходство или различие между объектами множества . Второй класс образуют антисимметричные отношения; они задают на множестве отношения упорядоченности, доминирования, подчиненности и т.п.

Классы нечетких отношений
Отношения сходства и различия
Отношения сходства и различия - 2
Задачи нечеткой классификации
Порядки и слабые порядки
Порядки и слабые порядки - 2
Порядки и слабые порядки - 3
Задачи нечеткого упорядочения

Показатель размытости нечетких множеств. Нечеткие меры и интегралы
Как уже говорилось в прошлых лекциях, нечеткие множества используются для описания плохо определенных, неоднозначно понимаемых ситуаций, объектов, понятий. Де Лука предложил ввести в рассмотрение показатель этой неопределенности, который можно было бы использовать для оценки, классификации объектов, описываемых нечеткими множествами.

Показатель размытости нечетких множеств
Аксиоматический подход к определению
Метрический подход к определению
Связь показателя размытости
Нечеткие меры
Нечеткие меры - 2
Супераддитивные меры
Субаддитивные меры
Нечеткие интегралы
Применение нечетких мер и интегралов

Методы построения функции принадлежности. Классификация
С древних времен и до наших дней измерения как один из способов познания играют важную роль в жизни человека. Сначала человек в своей повседневной деятельности довольствовался информацией, доставляемой лишь его органами чувств, а затем привлек им в помощь средства измерительной техники.

Типы шкал
Типы шкал - 2
Типы шкал - 3
Методы измерений
Методы проведения групповой экспертизы
Построение функции принадлежности
Построение функции принадлежности - 2
Построение функции принадлежности - 3

Прямые методы для одного эксперта
Прямые методы для одного эксперта состоят в непосредственном задании функции, позволяющей вычислять значения. Например, пусть переменная "ВОЗРАСТ" принимает значения из интервала . Слово "МОЛОДОЙ" можно интерпретировать как имя нечеткого подмножества , которое характеризуется функцией совместимости.

Прямые методы для одного эксперта
Косвенные методы для одного эксперта
Косвенные методы для одного эксперта - 2
Прямые методы для группы экспертов
Косвенные методы для группы экспертов
Косвенные методы для группы экспертов - 2
Методы построения терм-множеств
Методы построения терм-множеств - 2

Нечеткие треугольные числа
Нечеткое число — это нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности, то есть такую, что: а) существует значение носителя, в котором функция принадлежности равна единице, а также b) при отступлении от своего максимума влево или вправо функция принадлежности не возрастает.

Основные определения
Нечеткие треугольные числа
Нечеткие треугольные числа - 2
Четкие арифметики треугольных чисел
Четкие арифметики треугольных чисел - 2
Размытые арифметики треугольных чисел

Нечеткая логика
В сочетании слов "нечеткий" и "логика" есть что-то необычное. Логика в обычном смысле слова есть представление механизмов мышления, то, что никогда не может быть нечетким, но всегда строгим и формальным. Однако математики, исследовавшие эти механизмы мышления, заметили, что в действительности существует не одна логика (например, булева), а столько, сколько мы пожелаем, потому что все определяется выбором соответствующей системы аксиом.

Нечеткая логика
Нечеткая логика - 2
Операции отрицания
Операции отрицания - 2
Операции конъюнкции и дизъюнкции
Операции конъюнкции и дизъюнкции - 2

Понятие лингвистической переменной
Лингвистическая переменная отличается от числовой переменной тем, что ее значениями являются не числа, а слова или предложения в естественном или формальном языке. Поскольку слова в общем менее точны, чем числа, понятие лингвистической переменной дает возможность приближенно описывать явления, которые настолько сложны, что не поддаются описанию в общепринятых количественных терминах.

Понятие лингвистической переменной
Понятие лингвистической переменной - 2
Лингвистические переменные истинности
Лингвистические переменные истинности - 2
Связки в нечеткой лингвистической логике
Значения истинности неизвестно и не определено

Теория приближенных рассуждений
Под приближенными рассуждениями понимается процесс, при котором из нечетких посылок получают некоторые следствия, возможно, тоже нечеткие. Приближенные рассуждения лежат в основе способности человека понимать естественный язык, разбирать почерк, играть в игры, требующие умственных усилий, в общем, принимать решения в сложной и не полностью определенной среде.

Теория приближенных рассуждений
Композиционное правило вывода
Правило modus ponens как частный случай
Нечеткие экспертные системы

Формализация понятия нечеткого алгоритма
Различные понятия, нечеткие по своей природе, могут быть формально описаны посредством нечетких множеств. Нечеткая логика, например, позволяет формализовать простые логические связки нечетких переменных с помощью нечетких высказываний. Для описания же сложных соотношений между переменными удобно использовать нечеткие алгоритмы.

Формализация понятия нечеткого алгоритма
Формализация понятия нечеткого алгоритма - 2
Способы выполнения нечетких алгоритмов
Представление нечеткого алгоритма в виде графа

Нечеткие алгоритмы обучения
Известно, что обучающиеся системы улучшают функционирование в процессе работы, модифицируя свою структуру или значение параметров. Предложено большое число способов описания и построения обучающихся систем. Все они предполагают решение следующих задач: выбор измерений (свойств, рецепторов); поиск отображения пространства рецепторов в пространство признаков, которые осуществляют вырожденное отображение объектов; поиск критерия отбора признаков

Нечеткие алгоритмы обучения
Обучающийся нечеткий автомат
Обучение на основе условной нечеткой меры
Обучение на основе условной нечеткой меры - 2
Адаптивный нечеткий логический регулятор
Алгоритм нечеткого отношения предпочтения
Алгоритм нечеткого отношения предпочтения - 2
Алгоритм уточнения лингвистических критериев

Нечеткие цели, ограничения и решения
Непрерывно возрастающая сложность технологии контролируемых объектов настоятельно нуждалась в централизованном управлении и поэтому вызвала к жизни иерархическую структуру принятия решений. Поэтому появилась необходимость разделения всего процесса принятия решений управления на такое число уровней, чтобы решение задачи оптимизации на каждом из них было не сложным.

Нечеткие цели, ограничения и решения
Нечеткие цели, ограничения и решения - 2
Нечеткие цели, ограничения и решения - 3
Задачи нечеткого мат. программирования
Задачи нечеткого мат. программирования - 2
Модели нечеткой ожидаемой полезности

Игры в нечетко определенной обстановке
Во многих прикладных областях часто встречаются ситуации, в которых выполнение цели или результаты принятия решений одним лицом зависят не только от его действий, но и от действий другого лица или группы лиц, преследующих свои собственные цели. Рассмотренный подход к задачам принятия решений можно применять и для анализа подобных игровых ситуаций в нечетко определенной обстановке.

Игры в нечетко определенной обстановке
Игры в нечетко определенной обстановке - 2
Многошаговые процессы принятия решений
Многошаговые процессы принятия решений - 2
Контроль в стохастической неопределенности
Контроль в стохастической неопределенности - 2

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Эта книга писалась с целью восполнить этот пробел. Поэтому основное внимание здесь уделяется описанию принципов нейросетевой обработки данных, их потенциальных возможностей и преимуществ, а также подробному разбору нескольких конкретных применений. Упор делается на концептуальной стороне дела, а не на описании конкретных алгоритмов. Предполагается, что в случае необходимости читатель сможет воспользоваться одним из многочисленных коммерческих нейро-эмуляторов, а не возьмется программировать нейросети "с нуля" на С++. Главная задача книги - научить читателя "видеть" нейросетевые постановки задач в его повседневной работе, помочь ему автоматизировать рутинную обработку сложной многофакторной информации с помощью современного математического аппарата - искусственных нейронных сетей.
Хотя мы старались избегать математических выкладок и, по возможности, упростить изложение, хотелось бы заранее предупредить, что материал этой книги рассчитан на достаточно подготовленного читателя - как минимум студента старших курсов. Наш "идеальный" читатель - студент, научный работник, финансовый аналитик, консультант, брокер или просто бизнесмен, желающий повысить эффективность своего бизнеса путем более вдумчивой работы с доступной ему информацией.

Нейрокомпьютеры в заголовках газет
Одной из характерных черт нейрокомпьютинга является обучение на примерах. Поэтому и мы начнем с серии примеров, которые лучше любых описаний наметят возможные области практических приложений нейросетей и подкрепят решимость читателя заняться их изучением. В последнее время в прессе все чаще стали мелькать сообщения, где так или иначе упоминаются искусственные нейронные сети. Вот только несколько выдержек, иллюстрирующих возможные области применений нейросетей

Нейрокомпьютеры в заголовках газет
Нейрокомпьютеры в заголовках газет - 2
Нейрокомпьютеры в заголовках газет - 3
Нейрокомпьютеры в заголовках газет - 4
Из чего построен мозг
Из чего построен мозг - 2
Структура и функции мозга
Структура и функции мозга - 2
Восприятие
Память

Краткая история нейрокомпьютинга
В прошлой лекции появление нейрокомпьютеров представлено как закономерный этап развития вычислительной техники. В результате, у читателя может сложиться впечатление, что и сама идея нейрокомпьютинга - недавнее изобретение. Это, однако, не так. Пути Эволюции редко бывают прямыми. Идеи нейрокомпьютинга появились практически одновременно с зарождением последовательных ЭВМ.

Элементная база нейрокомпьютеров
Элементная база нейрокомпьютеров - 2
Как устроены нейрокомпьютеры
Сравнение вычислительных возможностей
Сравнение стоимости вычислений
Нейро-эмуляторы
Преимущества нейро-эмуляторов
Готовые нейро-пакеты
Инструменты разработки нейроприложений
Готовые решения на основе нейросетей

Персептроны. Прототипы задач
Сети, о которых пойдет речь в этой лекции, являются основной "рабочей лошадкой" современного нейрокомпьютинга. Подавляющее большинство приложений связано именно с применением таких многослойных персептронов или для краткости просто персептронов (напомним, что это название происходит от английского perception - восприятие, т.к. первый образец такого рода машин предназначался как раз для моделирования зрения). Как правило, используются именно сети, состоящие из последовательных слоев нейронов. Хотя любую сеть без обратных связей можно представить в виде последовательных слоев, именно наличие многих нейронов в каждом слое позволяет существенно ускорить вычисления используя матричные ускорители.

Возможности многослойных персептронов
Нейрон - классификатор
Выбор функции активации
Двухслойные персептроны
Персептрон Розенблатта
Основы индуктивного метода
Байесовский подход
Принцип максимального правдоподобия
Принцип минимальной длины описания
Градиентное обучение

Обобщение данных. Прототипы задач
В этой лекции рассматривается новый тип обучения нейросетей - обучение без учителя (или для краткости - самообучение), когда сеть самостоятельно формирует свои выходы, адаптируясь к поступающим на ее входы сигналам. Как и прежде, такое обучение предполагает минимизацию некоторого целевого функционала. Задание такого функционала формирует цель, в соответствии с которой сеть осуществляет преобразование входной информации.

Нейрон - индикатор
Постановка задачи
Правило обучения Хебба
Правило обучения Ойа
Взаимодействие нейронов: анализ компонент
Постановка задачи
Необходимость взаимодействия нейронов
Самообучающийся слой
Сравнение с традиционным анализом
Целевая функция

Исторический поворот в 1982 году
В 1982 году в докладах Американской академии наук была опубликована статья американского физика, специалиста в области физики твердого тела из Калифорнийского Технологического Института, Джона Хопфилда (Hopfield, 1982a). С этой работы начался бурный процесс возрождения интереса к искусственным нейронным сетям, на который так негативно повлияла в конце шестидесятых книга Минского и Пейперта. В работе Хопфилда впервые было обращено внимание на аналогию, которая существует между сетями с симметричными связями и давно известными физикам объектами - спиновыми стеклами. Кроме того, стало ясно, что такие сети служат прекрасной основой для построения моделей содержательно-адресованной памяти. И наконец, обнаружилось, что нейронные сети могут быть успешно исследованы с помощью методов теоретической физики, в частности, статистической механики.

Спиновые стекла
Спиновые стекла - 2
Симметричность связей
Асинхронная динамика
Метрика пространства состоянний
Энергия состояния
Ассоциативная память
Обучение сети. Правило Хебба
Модель Крика - Митчисона. Разобучение
Модель Крика - Митчисона. Разобучение - 2

Комбинаторная оптимизация и задача коммивояжера
В задачах комбинаторной оптимизации требуется найти наилучшее из конечного, но обычно очень большого числа возможных решений. Если задача характеризуется характерным числом элементов (размерностью задачи), то типичное число возможных решений, из которых предстоит сделать выбор, растет экспоненциально

Оптимизация и сеть Хопфилда
Оптимизация и сеть Хопфилда - 2
Оптимизация и сеть Хопфилда - 3
Имитация отжига
Метод эластичной сети
Оптимизация с помощью сети Кохонена.
Оптимизация с помощью сети Кохонена. - 2
Растущие нейронные сети
Растущие нейронные сети - 2
Добавление нового нейрона.

Необходимые этапы нейросетевого анализа
Теперь, после знакомства с базовыми принципами нейросетевой обработки, можно приступать к практическим применениям полученных знаний для решения конкретных задач. Первое, с чем сталкивается пользователь любого нейропакета - это необходимость подготовки данных для нейросети. До сих пор мы не касались этого, вообще говоря, непростого вопроса, молчаливо предполагая, что данные для обучения уже имеются и представлены в виде, доступном для нейросети. На практике же именно предобработка данных может стать наиболее трудоемким элементом нейросетевого анализа. Причем, знание основных принципов и приемов предобработки данных не менее, а может быть даже более важно, чем знание собственно нейросетевых алгоритмов. Последние как правило, уже "зашиты" в различных нейроэмуляторах, доступных на рынке.

Кодирование входов-выходов
Максимизация энтропии как цель предобработки
Типы нечисловых переменных
Кодирование ординальных переменных
Кодирование категориальных переменных
Отличие входных и выходных переменных
Нормировка и предобработка данных
Индивидуальная нормировка данных
Индивидуальная нормировка данных - 2
Совместная нормировка: выбеливание входов

Предсказание как вид бизнеса
В этой лекции рассмотрено одно из самых популярных практических приложений нейросетей - предсказание рыночных временных рядов. В этой области предсказания наиболее тесно связаны с доходностью, и могут рассматриваться как один из видов бизнеса.

Кому нужно предсказывать рынок?
Можно ли предсказывать рынок?
Технический анализ и нейронные сети
Технический анализ и нейронные сети - 2
Методика предсказания временных рядов
Метод погружения. Теорема Такенса
Свидетельства предсказуемости фин. рядов
Свидетельства предсказуемости фин. рядов - 2
Формирование входного пространства признаков
Выбор функционала ошибки

Извлечение знаний
В последние годы созданы огромные базы данных, в которых хранится информация научного, экономического, делового и политического характера. В качестве примера можно привести GenBank, содержащий террабайты данных о последовательностях ДНК живых организмов. Для работы с подобными базами разработаны компьютерные технологии, позволяющие хранить, сортировать и визуализировать данные, осуществлять быстрый доступ к ним, осуществлять их статистическую обработку. Значительно меньшими являются, однако, достижения в разработке методов и программ, способных обнаружить в данных важную, но скрытую информацию. Можно сказать, что информация находится к данным в таком же отношении, как чистое золото к бедной золотоносной руде. Извлечение этой информации может дать критический толчок в бизнесе, в научных исследованиях и других областях.

Извлечение правил из нейронных сетей
Обучение нейронной сети
Обучение нейронной сети - 2
Прореживание нейронной сети
Извлечение правил
Извлечение правил - 2
Извлечение правил - 3
Извлечение правил - 4
Исправление данных
Исправление данных - 2

Рейтинг корпоративных облигаций
Существуют две базовые инвестиционные стратегии: активная, основанная на предсказаниях доходности тех или иных активов, и пассивная, в которой рынок полагают непредсказуемым, и главной целью ставят минимизацию рисков. Оценка инвестиционного риска, таким образом, является одним из краеугольных камней финансового анализа. В этой лекции рассмотрены основные нейросетевые методики оценки рисков и составления рейтингов.

Рейтинг корпоративных облигаций
Рейтинг корпоративных облигаций - 2
Рейтинг корпоративных облигаций - 3
Оценка акций
Предсказание рисков банкротств
Исторические корни
Нейросетевое предсказание банкротств
Обсуждение
Сравнительный анализ финансового состояния
Постановка задачи

Нейронные сети и статистика
Поскольку в настоящее время нейронные сети с успехом используются для анализа данных, уместно сопоставить их со старыми хорошо разработанными статистическими методами. В литературе по статистике иногда можно встретить утверждение, что наиболее часто применяемые нейросетевые подходы являются ни чем иным, как неэффективными регрессионными и дискриминантными моделями. Мы уже отмечали прежде, что многослойные нейронные сети действительно могут решать задачи типа регрессии и классификации. Однако, во-первых, обработка данных нейронными сетями носит значительно более многообразный характер - вспомним, например, активную классификацию сетями Хопфилда или карты признаков Кохонена, не имеющие статистических аналогов.

Являются ли нейронные сети языком описания?
В чем различие нейронных сетей и статистики?
В чем различие нейронных сетей и статистики? - 2
В чем различие нейронных сетей и статистики? - 3
Статистические методы или нейронные сети?
Статистические методы или нейронные сети? - 2
Статистики ревнуют специалистов по нейросетям
Перекрестное опыление.
Практические выводы
Нейронные сети и экспертные системы


Моделирование взаимосвязей между сущностями
Инглвуд Линда - Искатель Приключений
Иванов Николай - Операцию Шторм Начать Раньше
Основы термоядерной отладки с linice
Cамоучитель по Java
Есть такой язык - Java
Программирование на Java
Java
Программирование на Java.Подробное руководство
Java программирование
Программирование на Java
Пишем и читаем на Java
Java 2 Micro Edition (J2ME)
Спецификация Java Server Pages 1.2
Программирование на языке Java
Основы программирования на JavaScript
Доступ к базам данных из Javaпрограмм и проблемы русификации
Домашний электрик
Язык и архитектура Java
Java язык программирования