Информационная модель Скачать
презентацию
<<  Типы информационных моделей Информационная модель объекта  >>
Лекция 6 “Математические модели информационных потоков”
Лекция 6 “Математические модели информационных потоков”
Лекция 6 “Математические модели информационных потоков”
Лекция 6 “Математические модели информационных потоков”
Моделирование информационных потоков
Моделирование информационных потоков
Линейная модель
Линейная модель
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Примеры, для которых линейная модель адекватна
Экспоненциальная модель
Экспоненциальная модель
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна
Логистическая модель
Логистическая модель
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: примеры
Логистическая модель: детализация
Логистическая модель: детализация
Логистическая модель: уравнения
Логистическая модель: уравнения
Логистическая модель: обобщенный график информационного потока
Логистическая модель: обобщенный график информационного потока
Логистическая модель: обобщенный график информационного потока
Логистическая модель: обобщенный график информационного потока
Спасибо за внимание
Спасибо за внимание
Картинки из презентации «Модель информационная» к уроку информатики на тему «Информационная модель»

Автор: Jon Jagger. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Модель информационная.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 531 КБ.

Скачать презентацию

Модель информационная

содержание презентации «Модель информационная.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Лекция 6 “Математические модели информационных потоков”. 5наличия значительной доли зависимых сообщений справедливо: ?(t)?
Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ. Международный соломонов университет. t?, причем ? < 1. Значение ? >> ?, говорит о наличии
© ElVisti. долгосрочной памяти системы. © ElVisti. 5.
2Моделирование информационных потоков. Общий характер 6Пример, для которого экспоненциальная модель адекватна.
временной зависимости числа тематических публикаций в сети Посуточный график появления сообщений, содержащих термин «блог».
определяется закономерностями, которые целиком допускают Помесячный график в полулогарифмической шкале появления
построение математических моделей. Модель, аналогичная модели сообщений, содержащих термин «блог». © ElVisti. 6.
Бартона-Кеблера, учитывает статическую и динамическую 7Логистическая модель. Логистическую модель можно
составляющие от общих объемов сообщений по заданной тематике с рассматривать как обобщение экспоненциальной модели Мальтуса,
учетом старения информации: v(T) = 1 – ae-T – be-2T. Баланс тем. которая, предусматривает пропорциональность скорости роста
Организации-генераторы новостной информации в производят поток функции ее значения в каждый момент времени: где k – некоторый
информации, в среднем постоянный по количеству сообщений. коэффициент. В случае логистической модели идея заключается в
Изменяются во времени лишь объемы сообщений, которые том, чтобы сделать коэффициент в уравнении Мальтуса функцией
соответствуют той или другой теме. Таким образом, рост времени. Наиболее распространенным есть использования константы,
количества публикаций по одной теме сопровождается уменьшением которая в явном виде ограничивает рост решения. В нашем случае с
публикаций по другим темам: где ni(t) – количество публикаций в этой целью используем емкость N. Тогда правая часть
единицу времени, а M – общее количество всех возможных тем. © соответствующего выражения представляется в виде: где k –
ElVisti. 2. коэффициент Мальтуса, а r – коэффициент, который описывает
3Линейная модель. В некоторых случаях динамика тематических отрицательные для данной системы процессы, связанные с
информационных потоков реализуется линейно, то есть количество внутренними факторами. © ElVisti. 7.
сообщений в момент времени t можно представить формулой: y(t) = 8Логистическая модель: примеры. Динамика объемов публикаций в
y(t0) + v(t - t0), где y(t) – количество сообщений на время t, v Интернет по тематике болезни и отхода от деятельности известного
– середняя скорость увеличения (уменьшения) интенсивности политического деятеля. Динамика объемов публикаций в Интернет с
тематического информационного потока во времени. Содержательная упоминанием фамилии сенсационно избранного мэра большого города
составляющая информационного потока может быть оценена как (до выборов и после). © ElVisti. 8.
флюктуация информационного потока – изменение стандартного 9Логистическая модель: детализация. На формальном уровне
отклонения ?(t): В случае поведения стандартного отклонения ?(t) сопоставим с темой два параметра: продолжительность (характерное
? t?, то чем большее значение ?, тем выше корреляция между “время жизни”) ? и интенсивность D. Продолжительность -
текущими и предыдущими сообщениями. В этих случаях ? промежуток времени, в течение которого тема имеет выраженную
характеризует степень связи между случайными событиями и актуальность. Интенсивность - величина, которая характеризует
принимает значение от ? до 1. © ElVisti. 3. порожденное соответствующей темой количество публикаций,
4Примеры, для которых линейная модель адекватна. Динамика усредненное по промежутку ?. Вклад интенсивности D определяется
количества откликов на запрос «семантическ*». Динамика появления следующим образом: Соответственно, рассматриваются две временные
документов в информационном потоке, содержащих слово «масон». © области: 0 < t ? ? с D > 0 и t > ? с D = 0, для которых
ElVisti. 4. решениями являются функции u(t) и v(t). Полное решение
5Экспоненциальная модель. В некоторых случаях процесс получается путем “сшивки” на границе в точке ?: © ElVisti. 9.
увеличения (роста) актуальности или старения информации 10Логистическая модель: уравнения. После нормирования
описывается экспоненциальной зависимостью, которую можно параметров пороговой величины N, уравнение для первой области
аппроксимировать такой формулой: N(t) = N(t0)e?(t - to) , где ? имеет вид: Решение этого уравнения: Уравнение для второй области
- среднее относительное изменение интенсивности информационного имеет вид: Решение второго уравнения: © ElVisti. 10.
потока. Относительное изменение интенсивности в определенный 11Логистическая модель: обобщенный график информационного
момент времени исчисляется по формуле: ?(ti)=(N(ti) – потока. © ElVisti. 11.
N(ti-1))/N(ti-1). Изменение флюктуаций величины ?(ti) 12Спасибо за внимание! МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ
относительно среднего значения может быть оценена по формуле: Киев, Украина. Ландэ Д.В dwl@visti.net http://poiskbook.kiev.ua.
Если ?(t) изменяется как корень квадратный из времени, то можно © ElVisti.
говорить о процессе с независимыми приращениями. В случае
«Модель информационная» | Модель информационная.ppt
http://900igr.net/kartinki/informatika/Model-informatsionnaja/Model-informatsionnaja.html
cсылка на страницу

Информационная модель

другие презентации об информационной модели

«Виды моделей» - 9. Виды моделей по отраслям знаний. Примеры: Масштабные: глобус; макет скелета; чертеж; карта. Примеры: компьютерные игры; компьютерный исполнитель «Чертежник», «Робот». 6. Виды моделей в зависимости от формы представления. Модель также может быть НЕ АДЕКВАТНОЙ. Адекватность - степень совпадения свойств модели и моделируемого объекта.

«Модель информационная» - Линейная модель. Моделирование информационных потоков. Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ. 2. Примеры, для которых линейная модель адекватна. © ElVisti. Международный соломонов университет. Относительное изменение интенсивности в определенный момент времени исчисляется по формуле: ?(ti)=(N(ti) – N(ti-1))/N(ti-1).

«Материальные и информационные модели» - Для каждого экземпляра атрибут принимает определенное значение. Число страниц. Еще более общей информационной моделью является, так называемая, графовая структура. Формальные. Примеры. Объекты-спецификации используются для представления правил, стандартов или критериев качества. Материальных. Например, перечень знаний, умений и навыков выпускника математического факультета, рецепт проявления фотопленки.

«Математическая модель» - Действия над приближенными числами. Постановка задачи. a = 2520, b = 2518, a – b = 2 Da = Db = 0.5 da = 0.5/2520 ? 0.0002 (0.02%) db = 0.5/2518 ? 0.0002 (0.02%) Относительная погрешность разности d(a ? b) = (0.5 + 0.5)/2 = 0.5 (50%). Адекватность модели. Коррекция. Аналитическое решение. Общий вид: D = ±m . 10n, m=0.d1d2… dk, d1?0 m – мантисса, n – порядок числа.

«Информационная модель объекта» - Общая схема моделирования: Процесс протекает очень медленно. Объект-заместитель - модель. 4. Исходный объект - прототип. Моделирование широко распространено в познавательной и практической деятельности человека. Натурная модель подъёмного крана воспроизводит: состав; движения частей механизма. 7. 9.

«Информационные и материальные модели» - Модель. Задачи: Материальные и информационные модели. 9 класс. Моделирование. Сформировать у учащихся понятия «модель», «информационная модель», «материальная модель», «графическая информационная модель». Цель урока: Все модели можно разделить на два вида. Графические информационные модели.

Урок

Информатика

126 тем
Картинки
Презентация: Модель информационная | Тема: Информационная модель | Урок: Информатика | Вид: Картинки