Cтраница 3
Машинная обработка экономической информации в объединении наилучшим образом может быть осуществлена в усдовиях функционирования автоматизированной системы управления производственным ( промышленным) объединением. Особенность машинного решения задач в объединении заключается в том, что некоторые из них первоначально рассматриваются в масштабе каждой производственной единицы, а затем уже сводятся в целом по объединению. [31]
Исключительное значение имеют электронные машины для автоматического управления быстро движущимися объектами, например межпланетными ракетными снарядами. Велика также роль электронных вычислительных машин для развития самой математики. Появились новые статистические методы машинного решения задач математической физики, стало возможным экспериментальное решение логических задач и многое другое. [32]
Применение САПР рационально при проектировании сложных технических объектов, которыми, в частности, являются технологические линии химических производств и отдельные агрегаты, входящие в эти линии. Сущность этого метода проектирования заключается в систематическом применении ЭВМ в процессе проектирования при научно обоснованных распределении функций между проектировщиком и ЭВМ и выборе методов машинного решения задач. Таким образом, речь идет о сочетании труда человека при решении творческих задач с работой машины, за которой закрепляют решение тех вопросов, которые поддаются формализации. Использование вычислительной техники резко сокращает затраты времени на сбор исходной информации и позволяет проводить параметрический, а в некоторых случаях и структурный синтез с высокой надежностью и точностью, поскольку можно отказаться от упрощений, вводимых при традиционных методах расчета. [33]
Непременные условия научно-технического прогресса в промышленности - повышение эффективности и качества вновь разрабатываемого оборудования, резкое сокращение сроков создания новых машин и, в частности, этапа их проектирования. Применение САПР рационально при проектировании сложных технических объектов, которыми, в частности, являются технологические линии химических производств и отдельные агрегаты, входящие в эти линии. Сущность этого метода проектирования заключается в систематическом применении ЭВМ в процессе проектирования при научно обоснованных распределении функций между проектировщиком и ЭВМ и выборе методов машинного решения задач. Таким образом, речь идет о сочетании труда человека при решении творческих задач с работой машины, за которой закрепляют решение тех вопросов, которые поддаются формализации. Использование вычислительной техники резко сокращает затраты времени на сбор исходной информации и позволяет проводить параметрический, а в некоторых случаях и структурный синтез с высокой надежностью и точностью, поскольку можно отказаться от упрощений, вводимых при традиционных методах расчета. [34]
Применение САПР рационально при проектировании сложных технических объектов, которыми, в частности, являются технологические линии химических производств и отдельные агрегаты, входящие в эти линии. Сущность этого метода проектирования заключается в систематическом применении ЭВМ в процессе проектирования при научно обоснованных распределении функций между проектировщиком и ЭВМ и выборе методов машинного решения задач. Таким образом, речь идет о сочетании труда человека при решении творческих задач с работой машины, за которой закрепляют решение тех вопросов, которые поддаются формализации. Использование вычислительной техники резко сокращает затраты времени на сбор исходной информации и позволяеи проводить параметрический, а в некоторых случаях и структурный синтез с высокой надежностью и точностью, поскольку можно отказаться от упрощений, вводимых при традиционных методах расчета. [35]
Например, распознавание образов используется при решении различных задач и вместе с тем может рассматриваться как самостоятельная задача. Возникают и такие задачи, для решения которых представляется необходимым проведение логических рассуждений. Среди вопросов, касающихся машинного решения задач и доказательства теорем, выделим следующие. [36]
Благодаря огромным достижениям в данной области стало возможным решать задачи, считавшиеся ранее крайне сложными и даже практически неразрешимыми. Именно такие методы позволили разработать представления и способы, использующиеся повседневно при машинном решении задач, которые прежде считались доступными только силе человеческого разума. [37]
Естественно напрашивается сравнение методов подбора констант и прогонки. По числу операций эти методы в общем виде трудно сравнивать. Однако метод прогонки имеет одно важное преимущество: его можно часто применять при решении краевых задач для систем, обладающих большой чувствительностью. В то же время метод подбора констант требует решения ряда задач Коши, а мы видели, что машинное решение задачи Коши для систем, обладающих большой чувствительностью, может иметь очень большие погрешности, что либо сильно затруднит, либо вообще сделает невозможным использование этого метода. [38]
Первый вопрос направлен на выяснение того, какие виды умственной работы могут выполнять автоматические вычислительные машины. Его актуальность и острота связаны, в частности, с тем, что достигнутые успехи могут породить и действительно порождают фантастические прогнозы и несбыточные иллюзии по поводу всемогущества машин ( гигантских электронных мозгов. Было строго доказано существование таких типов задач, для которых невозможен единый эффективный метод - алгоритм, - решающий все задачи данного типа; в этом смысле невозможно и машинное решение задач такого типа. С тех пор одной из главных целей теории алгоритмов ( и математики в целом) является исследование отдельных типов задач, возникающих в различных областях математики с целью выяснить, возможен ли для них разрешающий алгоритм. В этом направлении имеются очень крупные достижения, способствующие лучшему пониманию того, что могут делать машины и чего они не могут делать. [39]
Алгоритмы и порядок решения задач на ЭВМ заранее предопределены. Предопределенность обработки учетных данных, в том числе и альтернативных ситуаций, является важнейшей отличительной чертой автоматизированных систем обработки данных. Так, в ручных системах исполнитель, выполняя обычные операции в-соответствии с существующими инструкциями, может вносить изменения исходя из своего отношения к содержанию получаемой информации. В условиях автоматизированной обработки ЭВМ формирует результатную информацию согласно проектному решению и все возможные условия обработки должны быть предусмотрены в программе. Машинные решения задачи всегда объективны, и результатная информация не зависит от воли и настроения отдельных лиц. Однако это вовсе не означает, что отдельные исполнители не могут оказывать влияние на результаты обработки. Осуществляя ввод информации, они могут ввести в ЭВМ искаженную исходную информацию. Степень погрешности выходной информации в этом случае при условии безошибочной надежности обработки будет равна величине искажения, допущенного при формировании исходной информации. [40]
Другим известным методом программирования является операторный. При этом методе программа записывается линейно с помощью операторов, которые соответствуют блокам. Каждый оператор аналогично блоку показывает одну или несколько операций вычислительного процесса, но, в отличие от блока, здесь операции приближены к командам, выполняемым ЭВМ. Оператор характеризует одну команду или совокупность однотипных команд. С помощью операторов раскрывается либо полностью, либо частично машинное решение задачи. Различаются две формы использования операторной записи: схема счета и схема программы. [41]
По мере усложнения исследуемых систем и углубления их анализа значительно возрастает объем информации, выдаваемой ЭВМ в результате моделирования. Это обстоятельство лишает результаты моделирования наглядности, затрудняет, а в некоторых случаях практически исключает, восприятие и осмысливание их человеком. В связи с этим появляются специальные методы обработки результатов моделирования, имеющие целью представление их в более удобном для восприятия и осмысливания виде. Часто приходится при этом довольствоваться лишь качественной картиной поведения системы. Поэтому существенное значение приобретает постановка и развитие методов машинного решения задач качественной теории сложных систем. [42]
Мы увидели, какой размах приняли исследования, ведущиеся в этом направлении, и поняли их практическое значение. Но также важным является и то, что в ходе этих исследований увеличиваются наши знания о процессах управления в живой природе, и удается все глубже проникнуть в тайны мозга человека. Исследования, проведенные естествоиспытателями вместе со специалистами в области кибернетики, позволили создать модели нейронов и нейронных сетей. Персептрон, фреймовые структуры, голографическая память, стохастические методы распознавания, машинное решение задач, операции с нечеткими множествами - все это упрощенные модели, дающие представление о существе тех или других сторон естественной интеллектуальной деятельности человека. [43]
Основные трудности при практической реализации машинных методов заключаются в больших значениях Гм, особенно при решении задач проектирования нелинейных электронных схем. Действительно, известно большое количество методов решения систем уравнений ( 1.8 а) и методов поиска экстремума, реализованных в подпрограммах общего математического обеспечения ЦВМ. Многие из этих методов принципиально могут дать решение задачи анализа или оптимизации электронной схемы, но, как правило, с неприемлемо большими затратами машинного времени. Оценки Тм, выполненные для случая использования некоторых популярных в вычислительной практике методов решения дифференциальных уравнений и методов оптимизации, дают значения в несколько сотен, тысяч и миллионов часов машинного времени для решения задачи расчета оптимальных значений параметров пассивных компонентов. Отсюда ясно, что основным требованием к методам и алгоритмам машинного проектирования электронных схем является требование минимизации затрат машинного времени при приемлемой степени универсальности и точности решения. В настоящее время разработаны методы и алгоритмы, ориентированные на машинное решение схемотехнических задач, приводящие к меньшим затратам времени на проектирование большинства схем, чем при использовании экспериментальных методов. [44]