Ders: Bilgi ölçüleri (sözdizimsel, anlamsal, pragmatik). Bilgi ölçümü türleri: sözdizimsel, anlamsal, pragmatik
Konu 2. Bilgisayarda bilgiyi temsil etmenin ve işlemenin temelleri
Edebiyat
1. İktisatta Bilişim: Ders Kitabı/Ed. OLMAK. Odintsova, A.N. Romanova. – M.: Üniversite ders kitabı, 2008.
2. Bilgisayar Bilimi: Temel Kurs: Ders Kitabı/Ed. S.V. Simonoviç. – St.Petersburg: Peter, 2009.
3. Bilgisayar bilimi. Genel kurs: Ders Kitabı/Ortak yazar: A.N. Guda, M.A. Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Çernov; Genel altında ed. VE. Kolesnikova. – M.: Dashkov ve K, 2009.
4. İktisatçılar için bilişim: Ders Kitabı/Ed. Matyushka V.M. - M .: Infra-M, 2006.
5. Ekonomik bilişim: Bilgi sistemlerinin ekonomik analizine giriş - M.: INFRA-M, 2005.
Bilgi ölçüleri (sözdizimsel, anlamsal, pragmatik)
Bilgiyi ölçmek için kullanılabilir Farklı yaklaşımlar ama en yaygın olanı istatistiksel(olasılıksal), anlamsal ve P pragmatik yöntemler.
İstatistiksel Bilgiyi ölçmenin (olasılıksal) yöntemi, 1948'de bilgi miktarını, bilgi almanın bir sonucu olarak ortadan kaldırılan sistemin durumunun belirsizliğinin bir ölçüsü olarak düşünmeyi öneren K. Shannon tarafından geliştirilmiştir. Belirsizliğin niceliksel ifadesine entropi denir. Belirli bir mesajı aldıktan sonra gözlemci sistem hakkında ek bilgi edinmişse X, daha sonra belirsizlik azaldı. Alınan ek bilgi miktarı şu şekilde tanımlanır:
sistem hakkında ek bilgi miktarı nerede X mesaj şeklinde alınan;
Sistemin başlangıç belirsizliği (entropisi) X;
Sistemin sonlu belirsizliği (entropisi) X, mesajın alınmasından sonra meydana gelir.
Eğer sistem X sayısı ayrık durumlardan birinde olabilir N ve bunların her birinde sistemi bulma olasılığı eşitse ve tüm durumların olasılıklarının toplamı bire eşitse, entropi Shannon formülü kullanılarak hesaplanır:
X sisteminin entropisi nerede;
A- bilginin ölçüm birimini belirleyen logaritmanın tabanı;
N– sistemin bulunabileceği durumların (değerlerin) sayısı.
Entropi pozitif bir niceliktir ve olasılıklar her zaman birden küçük olduğundan ve logaritmaları negatif olduğundan, K. Shannon formülündeki eksi işareti entropiyi pozitif yapar. Böylece aynı entropi, fakat zıt işaretle, bilgi miktarının ölçüsü olarak alınır.
Bilgi ile entropi arasındaki ilişki şu şekilde anlaşılabilir: Bilginin elde edilmesi (artması) aynı zamanda cehaletin veya bilgi belirsizliğinin (entropi) azaltılması anlamına gelir.
Dolayısıyla istatistiksel yaklaşım, mesajların ortaya çıkma olasılığını hesaba katar: daha az olası olan mesaj daha bilgilendirici olarak kabul edilir; en az beklenen. Olayların eşit olasılıklı olması durumunda bilgi miktarı maksimum değerine ulaşır.
R. Hartley bilgiyi ölçmek için aşağıdaki formülü önerdi:
ben=log2n ,
Nerede N- eşit olasılıklı olayların sayısı;
BEN– bir mesajda aşağıdakilerden birinin meydana gelmesiyle ilgili bilginin ölçüsü N olaylar
Bilginin ölçümü hacmiyle ifade edilir. Çoğu zaman bu, bilgisayar belleği miktarı ve iletişim kanalları üzerinden iletilen veri miktarı ile ilgilidir. Birim, belirsizliğin yarıya indirildiği bilgi miktarı olarak alınır; böyle bir bilgi birimine denir. biraz .
Hartley formülündeki logaritmanın tabanı olarak doğal logaritma () kullanılıyorsa, bilgi ölçüm birimi şu şekildedir: nat ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Logaritmanın tabanı olarak 3 sayısı kullanılırsa, o zaman - davranmak 10 ise o zaman - aynen (Hartley).
Uygulamada daha büyük bir birim daha sık kullanılır - bayt(bayt) sekiz bit'e eşittir. Bu birim, bilgisayar klavye alfabesindeki 256 karakterden (256=28) herhangi birini kodlamak için kullanılabildiği için seçilmiştir.
Baytlara ek olarak bilgiler yarım kelimeler (2 bayt), kelimeler (4 bayt) ve çift kelimeler (8 bayt) olarak ölçülür. Daha büyük bilgi ölçüm birimleri de yaygın olarak kullanılmaktadır:
1 Kilobayt (KB - kilobayt) = 1024 bayt = 210 bayt,
1 Megabayt (MB - megabayt) = 1024 KB = 220 bayt,
1 Gigabayt (GB - gigabayt) = 1024 MB = 230 bayt.
1 Terabayt (TB - terabayt) = 1024 GB = 240 bayt,
1 Petabayt (PByte - petabayt) = 1024 TB = 250 bayt.
1980 yılında Rus matematikçi Yu.Manin, böyle bir bilgi biriminin ortaya çıktığı bir kuantum bilgisayar inşa etme fikrini önerdi. kübit ( kuantum biti, kübit ) – “kuantum biti”, kuantum ortamını (örneğin elektron dönüşlerini) kullanan teorik olarak mümkün bir bilgisayar biçimindeki bellek miktarını ölçmenin bir ölçüsüdür. Bir kübit iki farklı değer ("0" ve "1") değil, iki temel dönüş durumunun normalleştirilmiş kombinasyonlarına karşılık gelen birkaç değer alabilir; daha büyük sayı olası kombinasyonlar. Böylece 32 kübit yaklaşık 4 milyar durumu kodlayabiliyor.
Semantik yaklaşım. Sözdizimsel ölçü Veri hacmini değil, mesajda ihtiyaç duyulan bilgi miktarını belirlemeniz gerekiyorsa yeterli değildir. Bu durumda bilginin içeriğini belirlememizi sağlayan anlamsal yön dikkate alınır.
Bilginin anlamsal içeriğini ölçmek için alıcının (tüketici) eş anlamlılar sözlüğünü kullanabilirsiniz. Eş anlamlılar sözlüğü yöntemi fikri N. Wiener tarafından önerildi ve yerli bilim adamımız A.Yu tarafından geliştirildi. Schrader.
Eş anlamlılar sözlüğü isminde bilgi gövdesi bilgiyi alan kişinin sahip olduğu. Eş anlamlılar sözlüğünü alınan mesajın içeriğiyle ilişkilendirmek, belirsizliği ne kadar azalttığını bulmanızı sağlar.
Bir mesajın anlamsal bilgisinin hacminin alıcının eş anlamlılar sözlüğüne bağımlılığı
Grafikte sunulan bağımlılığa göre, kullanıcının herhangi bir eş anlamlılar sözlüğüne sahip olmaması (alınan mesajın özüne ilişkin bilgisi yani =0) veya gelmesi sonucu değişmeyen böyle bir eş anlamlılar sözlüğünün varlığı mesajın () olması durumunda içindeki anlamsal bilgi miktarı sıfıra eşittir. En uygun eş anlamlılar sözlüğü (), anlamsal bilgi hacminin maksimum () olacağı bir eş anlamlı olacaktır. Örneğin, gelen bir mesajdaki anlamsal bilgiler bilmediğiniz bir yabancı dilde sıfır olacak ama aynı durum şu durumda da geçerli olacak mesaj artık haber değilse,çünkü kullanıcı zaten her şeyi biliyor.
Pragmatik ölçü bilgi kullanışlılığını belirler Tüketicinin hedeflerine ulaşmasında. Bunun için mesajı almadan önce ve aldıktan sonra hedefe ulaşma olasılığını belirlemek ve bunları karşılaştırmak yeterlidir. Bilginin değeri (A.A. Kharkevich'e göre) aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:
mesajı almadan önce hedefe ulaşma olasılığı nerede;
Amaca ulaşma olasılığı mesajın alınma alanıdır;
Daha önce de belirtildiği gibi, bilgi kavramı, özelliklerine getirilen çeşitli kısıtlamalar altında düşünülebilir; en çeşitli seviyeler düşünce. Temel olarak üç seviye vardır: sözdizimsel, anlamsal ve pragmatik. Buna göre her birinde bilgi miktarını belirlemek için farklı tahminler kullanılır.
Sözdizimsel düzeyde, bilgi miktarını tahmin etmek için, yalnızca bilginin olasılıksal özelliklerini dikkate alan ve diğerlerini (anlamsal içerik, kullanışlılık, alaka düzeyi vb.) dikkate almayan olasılıksal yöntemler kullanılır. 20. yüzyılın ortalarında geliştirildi. Matematiksel ve özellikle olasılıksal yöntemler, bilginin belirsizliğini azaltmanın bir ölçüsü olarak bilgi miktarını değerlendirmeye yönelik bir yaklaşım formüle etmeyi mümkün kıldı.
Olasılıkçı olarak da adlandırılan bu yaklaşım şu prensibi öne sürmektedir: Eğer bir mesaj bilgimizin belirsizliğinde bir azalmaya yol açıyorsa, o zaman böyle bir mesajın bilgi içerdiğini söyleyebiliriz. Bu durumda mesajlar, farklı olasılıklarda meydana gelebilecek olaylar hakkında bilgi içerir.
Farklı olasılıklara sahip ve ayrı bir bilgi kaynağından alınan olaylara ilişkin bilgi miktarını belirlemek için bir formül, 1948'de Amerikalı bilim adamı K. Shannon tarafından önerildi. Bu formüle göre bilgi miktarı şu şekilde belirlenebilir:
Nerede BEN- Bilgi miktarı; N– olası olayların sayısı (mesajlar); ben– Bireysel olayların (mesajların) olasılığı.
Formül (2.1) kullanılarak belirlenen bilgi miktarı yalnızca pozitif bir değer alır. Bireysel olayların olasılığı birden küçük olduğundan, log 2, - ifadesi negatif bir değerdir ve formül (2.1)'deki bilgi miktarı için pozitif bir değer elde etmek için, ifadenin önüne bir "eksi" işareti konur. toplam işareti.
Bireysel olayların meydana gelme olasılığı aynıysa ve bunlar tam bir olaylar grubu oluşturuyorsa, yani:
daha sonra formül (2.1), R. Hartley formülüne dönüştürülür:
Formül (2.1) ve (2.2)'de bilgi miktarı arasındaki ilişki BEN ve buna göre bireysel olayların olasılığı (veya sayısı) bir logaritma kullanılarak ifade edilir.
(2.1) ve (2.2) formüllerinde logaritmanın kullanımı şu şekilde açıklanabilir. Akıl yürütmenin basitliği için (2.2) ilişkisini kullanıyoruz. Argümana sırayla atayacağız Nörneğin bir dizi sayı arasından seçilen değerler: 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64 vb. Hangi olayın olduğunu belirlemek için N eşit olasılıklı olaylar meydana geldiğinde, serideki her sayı için iki olası olay arasından seçim işlemlerinin sırayla gerçekleştirilmesi gerekir.
Evet ne zaman N= 1 işlem sayısı 0'a eşit olacaktır (olayın olasılığı 1'e eşittir), N= 2 olduğunda işlem sayısı 1'e eşit olacaktır. N= 4 olduğunda işlem sayısı 2'ye eşit olacaktır N= 8, işlem sayısı 3 vb. olacaktır. Böylece, aşağıdaki sayı dizisini elde ederiz: fonksiyonun değerlerine karşılık geldiği düşünülebilecek 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 vb. BEN(2.2) ile ilgili olarak.
Argümanın aldığı sayı değerleri dizisi N, matematikte geometrik bir ilerleme oluşturan sayılar dizisi olarak bilinen bir dizi ve fonksiyonun aldığı sayı değerleri dizisidir BEN, aritmetik ilerleme oluşturan bir dizi olacaktır. Böylece (2.1) ve (2.2) formüllerindeki logaritma, geometrik ve aritmetik ilerlemeyi temsil eden seriler arasında matematikte oldukça iyi bilinen bir ilişki kurar.
Herhangi bir fiziksel miktarı ölçmek (değerlendirmek) için, ölçüm teorisinde adı verilen bir ölçüm birimini tanımlamak gerekir. miktar
.
Daha önce de belirtildiği gibi, bilgilerin işlenmeden, iletilmeden ve saklanmadan önce kodlanması gerekir.
Kodlama özel alfabeler (işaret sistemleri) kullanılarak yapılır. Bilgi işlem (bilgisayar) sistemlerini kullanarak bilgi alma, işleme, iletme ve depolama süreçlerini inceleyen bilgisayar biliminde, esas olarak 0 ve 1 olmak üzere iki sembolden oluşan bir işaret sistemi kullanan ikili kodlama kullanılır. Bu nedenle formüllerde ( 2.1) ve (2.2) logaritmasının tabanı olarak 2 sayısı kullanılmıştır.
Bilgi miktarının belirlenmesinde olasılıksal yaklaşıma dayalı olarak, ikili işaret sisteminin bu iki sembolü iki farklı olası olay olarak değerlendirilebilir, bu nedenle bilgi miktarı birimi, bilgi miktarını azaltan bir mesajı içeren bilgi miktarı olarak alınır. bilginin belirsizliği yarı yarıya (olayları almadan önce olasılıkları 0,5, – 1 aldıktan sonra belirsizlik buna göre azalır: 1/0,5 = 2, yani 2 kat). Bu bilgi ölçüm birimine bit denir (İngilizce kelimeden) ikili basamak – ikili basamak). Bu nedenle, ikili kodlama varsayılarak, sözdizimsel seviyedeki bilgi miktarını tahmin etmek için bir ölçü olarak bir bit alınır.
Bilgi miktarının bir sonraki en büyük ölçüm birimi sekiz bitten oluşan bir dizi olan bayttır, yani:
1 bayt = 2 3 bit = 8 bit.
Bilgisayar bilimlerinde, baytın katları olan bilgi miktarının ölçüm birimleri de yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak 10n katsayısının birden fazla birimin çarpanı olarak kullanıldığı metrik ölçüm sisteminin aksine, burada n = 3, 6, 9 vb. bilgi miktarının çoklu ölçü birimlerinde 2n katsayısı kullanılır. Bu seçim, bilgisayarın esas olarak ondalık sayı sistemindeki değil, ikili sayı sistemindeki sayılarla çalışmasıyla açıklanmaktadır.
Bir baytın katları olan bilgi miktarını ölçmek için kullanılan birimler şu şekilde girilir:
1 kilobayt (KB) = 210 bayt = 1024 bayt;
1 megabayt (MB) = 210 KB = 1024 KB;
1 gigabayt (GB) = 210 MB = 1024 MB;
1 terabayt (TB) = 210 GB = 1024 GB;
1 petabayt (PB) = 210 TB = 1024 TB;
1 exabyte (Ebyte) = 210 PB = 1024 PB.
Adları "kilo", "mega" vb. öneklerini içeren bilgi miktarı ölçüm birimleri, bu önekler metrik ölçü sisteminde kullanıldığından ölçüm teorisi açısından doğru değildir. burada bir katsayı birden fazla birim 10 n'nin çarpanı olarak kullanılır, burada n = 3, 6, 9 vb. Bu yanlışlığın ortadan kaldırılması için uluslararası kuruluş Uluslararası Elektroteknik Komisyonu Elektronik teknolojisi endüstrisi için standartlar oluşturan, bilgi miktarının ölçü birimleri için bir dizi yeni ön ek onayladı: kibi, mebi, gibi, tebi, peti, exbi. Ancak, bilgi miktarını ölçen birimlere ilişkin eski tanımlamalar hâlâ kullanılmaktadır ve yeni adların yaygın olarak kullanılması zaman alacaktır.
İşaret sistemleri kullanılarak sunulan bilgi miktarının belirlenmesinde olasılıksal yaklaşım da kullanılır. Alfabenin karakterlerini bir dizi olası mesaj N olarak düşünürsek, alfabenin bir karakterinin taşıdığı bilgi miktarı formül (2.1) ile belirlenebilir. Mesaj metninde alfabenin her karakteri eşit derecede muhtemel görünüyorsa bilgi miktarını belirlemek için formül (2.2) kullanılabilir.
Alfabenin bir karakterinin taşıdığı bilgi miktarı, bu alfabenin içerdiği karakter sayısı da o kadar fazladır. Alfabenin içerdiği karakter sayısına alfabenin gücü denir. İşaret sistemi kullanılarak kodlanan ve belirli sayıda karakter (sembol) içeren bir mesajın içerdiği bilgi miktarı (bilgi hacmi), aşağıdaki formül kullanılarak belirlenir:
Nerede V– mesajın bilgi hacmi; BEN= log2N, bir sembolün (işaret) bilgi hacmi; İLE– mesajdaki sembollerin (işaretlerin) sayısı; N– alfabenin gücü (alfabedeki karakter sayısı).
Bilgi - nedir bu? Neye dayanıyor? Hangi hedefleri takip ediyor ve hangi görevleri yerine getiriyor? Bütün bunları bu yazımızda konuşacağız.
Genel bilgi
Bilgiyi ölçmek için anlamsal yöntem hangi durumlarda kullanılır? Bilginin özü kullanılır, alınan mesajın içerik tarafı ilgi çekicidir - bunlar kullanımının göstergeleridir. Ama önce ne olduğuna dair bir açıklama yapalım. Bilgiyi ölçmenin anlamsal yönteminin henüz tam olarak oluşturulmamış zor, resmileştirilmiş bir yaklaşım olduğu unutulmamalıdır. Alınan verilerdeki anlam miktarını ölçmek için kullanılır. Başka bir deyişle, alınan bilginin ne kadarının gerekli olduğu bu durumda. Bu yaklaşım alınan bilginin içeriğini belirlemek için kullanılır. Ve bilgiyi ölçmenin anlamsal bir yolundan bahsediyorsak, söz konusu konuyla ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olan eş anlamlılar sözlüğü kavramını kullanırız. Neyi temsil ediyor?
Eş anlamlılar sözlüğü
Bilgiyi ölçmenin anlamsal yöntemi hakkında kısa bir giriş yapmak ve bir soruyu yanıtlamak istiyorum. Kim tanıttı? Sibernetiğin kurucusu Norbert Wiener bu yöntemi kullanmayı önerdi, ancak yurttaşımız A. Yu. Schrader'in etkisi altında önemli bir gelişme gösterdi. Bilgiyi alan kişinin sahip olduğu bilgilerin bütününü belirtmek için kullanılan ad nedir? Eş anlamlılar sözlüğünü alınan mesajın içeriğiyle karşılaştırırsanız belirsizliği ne kadar azalttığını öğrenebilirsiniz. Çoğu zaman etkisi altına giren bir hatayı düzeltmek istiyorum. çok sayıda insanların. Bu nedenle, bilgiyi ölçmenin anlamsal yönteminin Claude Shannon tarafından ortaya atıldığına inanıyorlar. Bu yanılgının nasıl ortaya çıktığı tam olarak bilinmiyor ancak bu görüş yanlıştır. Claude Shannon, "halefi" anlamsal yöntem olan istatistiksel bir bilgi ölçme yöntemi tanıttı.
Alınan bir mesajdaki anlamsal bilgi miktarını belirlemek için grafiksel yaklaşım
Neden bir şeyler çizmen gerekiyor? Anlamsal ölçüm, verilerin kullanışlılığını kolayca anlaşılır grafiklerle görsel olarak iletmek için bu yeteneği kullanır. Bu pratikte ne anlama geliyor? Durumu açıklamak için bir grafik şeklinde bir ilişki çizilir. Kullanıcının alınan mesajın özü hakkında bilgisi yoksa (sıfıra eşitse), anlamsal bilgi miktarı aynı değere eşit olacaktır. Optimum değeri bulmak mümkün mü? Evet! Bu, anlamsal bilgi hacminin maksimum olduğu eş anlamlılar sözlüğünün adıdır. Küçük bir örneğe bakalım. Diyelim ki bir kullanıcı, bilmediği bir yabancı dilde yazılmış bir mesaj aldı veya bir kişi orada yazılanları okuyabiliyor, ancak tüm bunlar bilindiği için bu artık onun için bir haber değil. Bu gibi durumlarda mesajın sıfır anlamsal bilgi içerdiğini söylüyorlar.
Tarihsel gelişim
Bu muhtemelen biraz daha ayrıntılı tartışılmalıydı, ancak konuyu kapatmak için henüz çok geç değil. Bilgiyi ölçmenin semantik yöntemi ilk olarak 1928'de Ralph Hartley tarafından tanıtıldı. Daha önce Claude Shannon'un sıklıkla kurucu olarak anıldığı belirtilmişti. Neden bu kadar kafa karışıklığı yaşandı? Gerçek şu ki, bilgiyi ölçmenin semantik yöntemi 1928'de Ralph Hartley tarafından ortaya atılmış olsa da, bunu 1948'de genelleştirenler Claude Shannon ve Warren Weaver'dı. Bundan sonra sibernetiğin kurucusu Norbert Wiener, Yu.I. Schneider tarafından geliştirilen bir ölçü biçiminde en çok tanınan eş anlamlılar sözlüğü yöntemi fikrini oluşturdu. Bunu anlamak için oldukça yüksek düzeyde bilgi gerektirdiğini belirtmek gerekir.
Yeterlik
Eş anlamlılar sözlüğü yöntemi pratikte bize ne verir? Bilginin görelilik gibi bir özelliğe sahip olduğu tezinin gerçek bir teyididir. Göreceli (veya öznel) bir değere sahip olduğuna dikkat edilmelidir. Bilimsel bilginin objektif olarak değerlendirilebilmesi için evrensel eş anlamlılar sözlüğü kavramı ortaya atılmıştır. Değişimin derecesi, insanlığın aldığı bilginin önemini göstermektedir. Aynı zamanda, bilgilerden tam olarak hangi nihai sonucun (veya ara sonucun) elde edilebileceğini söylemek imkansızdır. Örneğin bilgisayarları ele alalım. Bilgisayar teknolojisi, lamba teknolojisi ve her yapısal elemanın bit durumu temelinde oluşturuldu ve başlangıçta hesaplamalar yapmak için kullanıldı. Artık hemen hemen her insanın bu teknolojiye dayalı olarak çalışan bir şeyi var: radyo, telefon, bilgisayar, TV, dizüstü bilgisayar. Modern buzdolapları, ocaklar ve lavabolar bile bir kişinin bu ev aletlerini kullanmasını kolaylaştırmaya yönelik bilgiler içeren bazı elektronikler içerir.
Bilimsel yaklaşım
Bilgiyi ölçmenin anlamsal yöntemi nerede inceleniyor? Bilgisayar bilimi bu konunun çeşitli yönleriyle ilgilenen bilimdir. Tuhaflık nedir? Yöntem “doğru/yanlış” sisteminin veya “bir/sıfır” bit sisteminin kullanımına dayanmaktadır. Belirli bilgiler geldiğinde, konuşma birimleri gibi adlandırılan ayrı bloklara bölünür: kelimeler, heceler ve benzeri. Her blok belirli bir değer alır. Küçük bir örneğe bakalım. Yakınlarda iki arkadaş duruyor. Biri ikinciye şu sözlerle dönüyor: "Yarın bir gün izinliyiz." Dinlenme günlerinin ne zaman olduğunu herkes bilir. Dolayısıyla bu bilginin değeri sıfırdır. Ama ikincisi yarın çalışacağını söylerse birincisi için bu bir sürpriz olacaktır. Nitekim bu durumda bir kişinin örneğin bowlinge gitmek veya bir atölyeyi karıştırmak gibi yaptığı planların sekteye uğraması söz konusu olabilir. Açıklanan örneğin her kısmı birler ve sıfırlar kullanılarak açıklanabilir.
Konseptlerle çalışma
Peki eş anlamlılar sözlüğü dışında başka ne kullanılıyor? Bilgiyi ölçmenin anlamsal yolunu anlamak için başka neleri bilmeniz gerekir? Daha fazla çalışılabilecek temel kavramlar işaret sistemleridir. İşaretleri veya bunların kombinasyonlarını yorumlama kuralları gibi, anlamı ifade etme araçları olarak anlaşılırlar. Bilgisayar biliminden başka bir örneğe bakalım. Bilgisayarlar geleneksel sıfırlar ve birlerle çalışır. Esasen bu, ekipman bileşenlerine sağlanan düşük ve yüksek voltajdır. Üstelik bu birleri ve sıfırları sonsuz bir şekilde iletiyorlar. Teknoloji bunları nasıl ayırt edebilir? Bunun cevabı bulundu: kesintiler. Aynı bilgiler iletildiğinde kelime, kelime öbeği ve tek tek anlamlar gibi çeşitli bloklar elde edilir. Konuşmalı insan konuşmasında, verileri ayrı bloklara bölmek için duraklamalar da kullanılır. O kadar görünmezler ki çoğunu otomatik olarak fark ediyoruz. Yazılı anlatımda bu amaçla nokta ve virgül kullanılır.
Özellikler
Bilgiyi ölçmenin anlamsal yönteminin sahip olduğu özellikler konusuna da değinelim. Bunun, bilginin önemini değerlendiren özel bir yaklaşımın adı olduğunu zaten biliyoruz. Bu şekilde değerlendirilecek verilerin objektif olacağını söyleyebilir miyiz? Hayır, bu doğru değil. Bilgi subjektiftir. Örnek olarak bir okulu kullanarak buna bakalım. Onaylanan programın ilerisinde olan mükemmel bir öğrenci ve sınıfta öğretilenleri çalışan ortalama bir öğrenci vardır. Birincisi, okulda alacağı bilgilerin çoğu, onları zaten bildiği ve ilk kez duymadığı/okumadığı için pek ilgi çekici olmayacaktır. Dolayısıyla öznel düzeyde onun için pek değerli olmayacaktır (belki de konunun sunumu sırasında öğretmenin fark ettiği bazı yorumlardan dolayı). Ortalama bir insan yeni bilgileri yalnızca uzaktan duymuşken, onun için derslerde sunulacak verilerin değeri çok daha büyüktür.
Çözüm
Bilgisayar bilimlerinde, bilgiyi ölçmeye yönelik semantik yöntemin, mevcut sorunların çözülebileceği tek seçenek olmadığı unutulmamalıdır. Seçim, belirlenen hedeflere ve mevcut fırsatlara bağlı olmalıdır. Bu nedenle, konuyla ilgileniyorsanız veya buna ihtiyaç varsa, o zaman konuyu daha ayrıntılı olarak incelemenizi ve anlambilim dışında başka hangi bilgi ölçme yöntemlerinin mevcut olduğunu bulmanızı şiddetle tavsiye edebiliriz.
Bilginin niceliksel değerlendirme yöntemi: istatistiksel, anlamsal, pragmatik ve yapısal
Bilgi miktarını yukarıdaki hususlara uygun olarak değerlendirmek ve ölçmek için çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Bunlar arasında istatistiksel, anlamsal, pragmatik ve yapısaldır. Tarihsel olarak istatistiksel yaklaşım en büyük gelişmeyi göstermiştir.
Buna göre istatistiksel yaklaşım “bilgi miktarı” kavramı, sistemin durumunun belirsizliğinin bir ölçüsü olarak tanıtıldı, bilgi alınırken kaldırıldı. Bir durumun niceliksel olarak ifade edilen belirsizliğine “entropi” denir. Bilgi alırken belirsizlik azalır, yani. entropi, sistemler. Açıkçası, gözlemci ne kadar çok bilgi alırsa, belirsizlik de o kadar ortadan kalkar ve sistemin entropisi azalır; Bir sistemin entropisi eksik bilginin ölçüsü olarak düşünülebilir. Entropi sıfır olduğunda sistem full bilgi ve gözlemciye tamamen düzenli görünmektedir. Dolayısıyla bilgi edinmek, alıcının bu sistemin durumu hakkındaki bilgisizlik derecesindeki bir değişiklikle ilişkilidir.
Bilgi miktarını belirlemeye yönelik istatistiksel yöntemin pratikte bilginin anlamsal ve pragmatik yönlerini dikkate almadığına dikkat edilmelidir.
Anlamsal yaklaşım Bilgi miktarının belirlenmesi resmileştirilmesi en zor olanıdır ve henüz nihai olarak belirlenmemiştir.
Eş anlamlılar ölçüsü, bilginin anlamsal içeriğini ölçmek için en büyük takdiri almıştır. Bilgiyi anlamak ve kullanmak için alıcının belirli bir bilgiye sahip olması gerekir.
Tüketicinin bireysel eş anlamlılar sözlüğü (S n) belirli bir konu hakkındaki bilgisini yansıtıyorsa, belirli bir mesajda yer alan anlamsal bilgilerin (I c) miktarı, bu eş anlamlılar sözlüğünde bunun etkisi altında meydana gelen değişimin derecesine göre değerlendirilebilir. İleti. Açıkçası, bilgi miktarı (I'ler) doğrusal olmayan bir şekilde kullanıcının bireysel eş anlamlılar sözlüğü durumuna bağlıdır ve mesajın anlamsal içeriği sabit olmasına rağmen, farklı eş anlamlılar sözlüğüne sahip kullanıcılar eşit olmayan miktarda bilgi alacaktır. Örneğin, bilgi alıcısının bireysel eş anlamlılar sözlüğü sıfıra yakınsa (S n = 0), bu durumda alınan bilgi miktarı sıfırdır (I c = 0). Örneğin bilinmeyen bir yabancı dilde bir mesajı dinlerken, dili bilmeden ondan bilgi çıkarmak imkansızdır.
Bilginin kullanıcısı konu hakkında kesinlikle her şeyi biliyorsa, bir mesajdaki anlamsal bilgi (I'ler) miktarı da sıfıra eşit olacaktır; eş anlamlılar sözlüğü (S n) ve mesajı ona yeni hiçbir şey vermiyor.
Pragmatik yaklaşım Amaca ulaşmaya katkıda bulunan bir ölçü olarak bilgi miktarını belirler. Bu yaklaşım, bilgi miktarını bir hedefe ulaşma olasılığındaki artış olarak kabul eder.
Bilgi miktarını anlamsal ve pragmatik yönlerden değerlendirirken, bilginin zamana bağlılığını hesaba katmak gerekir (çünkü bilgi, özellikle ekonomik nesnelerin yönetim sistemlerinde eskime eğilimindedir, yani değeri zamanla azalır).
Yapısal yaklaşım Bilginin depolanması, yeniden düzenlenmesi ve geri getirilmesi sorunlarıyla ilişkilidir ve biriken bilginin hacmi arttıkça önemi giderek artar.
Yapısal yaklaşım, öznellikten ve bilginin göreceli değerinden soyutlar ve bilgi organizasyonunun mantıksal ve fiziksel yapılarını dikkate alır.
Sosyal ve işgücü bilgilerinin yapısı: göstergeler, ayrıntılar ve belgeler
Uluslararası Çalışma Örgütü'nün (ILO) “İşgücü İstatistikleri” Sözleşmesinin 160. Maddesi ve 170 ILO “İşgücü İstatistikleri” Tavsiye Kararı /1985/, sosyal ve işgücüne ilişkin bilgilerin makroekonomik düzeyde toplanması ve analiz edilmesi için ana yönleri tanımlar:
Ekonomik olarak aktif nüfus, istihdam, işsizlik ve eksik istihdam;
Ücretler ve çalışma saatleri;
Tüketim malları fiyat endeksleri;
İşgücü maliyeti;
Hanehalkı giderleri ve geliri;
Endüstriyel yaralanmalar ve meslek hastalıkları;
İşçi çatışmaları;
İşgücü verimliliği
Dizin- kutsal bir nesnenin veya sürecin genelleştirici bir özelliği. Gösterge, ampirik verileri kullanarak teorik önermeleri test etme yeteneği sağlayan metodolojik bir araç görevi görür.
1) nitelikler Bir tanımın varlığının veya yokluğunun kaydedilmesi. azizler
2) miktar.İfade derecesinin, gelişiminin, belirli özelliklerinin sabitlenmesi
İşgücü göstergeleri Harcanan emek miktarını hesaplamak için kullanılan ve birim zaman başına ifade edilen. Onların yardımıyla aşağıdakiler hesaplanır: PT, maaş vb.
Sosyal göstergeler kalite bireysel özelliklerin ve sosyal nesnelerin ve süreçlerin durumlarının veya nicelik özellikleri, istatistik ve dinamiklerdeki özellikleri yansıtır
Bilet numarası 2
3 numaralı bilet
Bilgi modelleri: tanımlayıcı ve resmi
Tanımlayıcı Bilgi Modelleri- bunlar doğal dilde (yani insanlar arasındaki herhangi bir iletişim dilinde: İngilizce, Rusça, Çince, Maltaca vb.) sözlü veya yazılı olarak oluşturulmuş modellerdir.
Resmi bilgi modelleri- bunlar resmi bir dilde (yani bilimsel, profesyonel veya uzmanlaşmış) oluşturulan modellerdir. Biçimsel model örnekleri: her türlü formül, tablo, grafik, harita, diyagram vb.
Kromatik (bilgi) modeller- bunlar, renk kavramlarının anlambiliminin ve ontolojik yüklemlerinin doğal dilinde (yani, dünya kültüründe temsili olarak yeniden üretilen renk kanonlarının anlam ve anlamları dilinde) oluşturulan modellerdir. Kromatik model örnekleri: Kromatizm teorisi ve metodolojisi temelinde oluşturulan “atomik” zeka modeli (AMI), dinlerin mezhepler arası içkinliği (MIR), aksiyolojik-sosyal anlambilim modeli (MASS), vb.
çeşitler bilgi modelleri
tablo halinde– nesneler ve özellikleri liste halinde sunulur ve değerleri hücrelere yerleştirilir dikdörtgen şekil. Aynı türdeki nesnelerin listesi ilk sütuna (veya satıra) yerleştirilir ve özelliklerinin değerleri sonraki sütunlara (veya satırlara) yerleştirilir.
Hiyerarşik– nesneler seviyelere dağıtılır. Her öğe yüksek seviye daha düşük düzeydeki öğelerden oluşur ve daha düşük düzeydeki bir öğe, daha yüksek düzeydeki yalnızca bir öğenin parçası olabilir.
Ağ– elemanlar arasındaki bağlantıların karmaşık bir yapıya sahip olduğu sistemleri yansıtmak için kullanılır.
Bilet numarası 4. Bilgi sistemlerinin görevleri ve işlevleri. Bilgi sistemlerinin tipolojisi ölçeğine, kapsamına, çözülen görevlerin niteliğine, gerçekleştirilen işlevler kümesine, otomasyon derecesine, bilgi türüne vb.
Bilgi sistemi yönetim hedeflerine ulaşmak için bilgiyi depolamak, işlemek ve yayınlamak için kullanılan, birbirine bağlı bir dizi araç, yöntem ve personeldir.
ü Operasyonun amacı– belirli bilgi ihtiyaçlarının belirli bir çerçevede karşılanması konu alanı
ü İşleyiş sonucu– bilgi ürünleri – belgeler, bilgi dizileri, veritabanları ve bilgi hizmetleri
Bilet numarası 5
Teknolojik destek ACS: (bilgi teknolojisi alt sistemleri sağlar) bilgilendirici, dilsel, teknik, yazılım, matematiksel, organizasyonel ve ergonomik. Yasal destek.
Teknolojik destek- EDP (Elektronik Veri İşleme) bilgisayar teknolojisi ve iletişimine dayalı olarak bilgilerin toplanması, saklanması, iletilmesi, işlenmesi ve korunmasına yönelik bir dizi yöntem ve araçtır.
Bilet numarası 6
İş istasyonlarının amacı ve türleri
Modern bir ofiste otomatikleştirilmiş bir işyerinin kullanılması, bir uzmanın işini mümkün olduğu kadar kolaylaştırır, daha önce rutin veri toplama işlemlerine ve profesyonel sorunların çözümünde yaratıcı, bilimsel temelli faaliyetler için karmaşık hesaplamalara harcanan zaman ve çabadan tasarruf sağlar. Uygulamanın amacı aşağıdaki göstergeleri iyileştirmektir:
İşgücü otomasyonu, emek tasarrufu sağlayan teknolojilerin kullanımı (örneğin bilgisayar kullanımı); üretim güvenliğinin arttırılması (endüstride kullanıldığında); yönetim kararlarının daha hızlı benimsenmesi; işçi hareketliliği; işgücü verimliliğinin arttırılması
Otomatikleştirilmiş iş yerini karakterize etmek için şunları ayırt edebiliriz: bilgi teknolojisinin ana bileşenleri, onu uyguluyoruz. Bunlar şunları içerir: 1. teknik ve donanım desteği (bilgisayarlar, yazıcılar, tarayıcılar, yazarkasalar ve diğer ek ekipmanlar);2. uygulama yazılımı ve işletim sistemleri (OS);3. bilgi desteği (belge standartları ve birleşik formlar, göstergelerin, sınıflandırıcıların ve referans bilgilerinin sunulmasına yönelik standartlar);4. ağ ve iletişim cihazları (yerel ve kurumsal ağlar, E-posta).
Bu bileşenlerin özellikleri, otomatikleştirilmiş iş yerinin düzeyini, amacını ve özelliklerini belirler. İş istasyonları, bir uzmanın konforlu, yüksek performanslı ve kaliteli çalışması için gerekli koşulları sağlayacak şekilde tasarlanmıştır ve aşağıdaki gereksinimler:
Kullanıcı arayüzü basit, kullanışlı ve eğitimsiz bir kullanıcı için bile erişilebilir olmalıdır. Tercihen gösterim biçiminde (video, ses, animasyon) bir ipucu sistemi içermelidir;
Uzmanın güvenliğinin ve tüm ergonomik gerekliliklerin (en iyi algıya uygun konfor, renk ve ses aralığı, bilgilerin uygun konumu ve iş için gerekli tüm araçların erişilebilirliği) yerine getirilmesinin sağlanması, üniforma tarzı operasyonların gerçekleştirilmesi vb.);
İş istasyonu kullanıcısı tüm eylemleri sistemden ayrılmadan gerçekleştirmelidir, dolayısıyla gerekli tüm işlemlerle donatılmış olması gerekir;
Otomatik çalışma alanının kesintisiz çalışmasının sağlanması, kullanıcıya görevlerin çalışma programına uygun olarak zamanında tamamlanmasını garanti etmelidir. Üretim kesintileri kabul edilemez;
Bir uzmanın çalışmasının rasyonel organizasyonu, rahat çalışma koşulları yaratır ve uzmanın verimliliğini artırır;
İş istasyonu yazılımının diğer sistemlerle ve bilgi teknolojileriyle uyumlu olması gerekir, bu nedenle en değerli olanı birkaç iş istasyonunu birleştiren teknolojilerdir.
Bilet numarası 7
Bilet numarası 8
Bilet numarası 9
CL3Geliştirme
13 Ocak 1988'de New York'ta sendikayı duyurmak için bir basın toplantısı düzenlendi. Ashton-Tate ve Microsoft Ashton-Tate/Microsoft SQL Server adında yeni bir ürün geliştirmek. Aynı gün, Sybase gelişmelerine dayanan yeni bir ürünün duyurulduğu ortak bir basın açıklaması yayınlandı. Basın bültenine göre, şirketlerin ürünün geliştirilmesi ve tanıtımındaki rolleri hakkında Ashton-Tate veritabanları alanındaki gelişmeleri denetlemekten sorumlu olacaktı (ve aynı zamanda bu alanda kendi gelişmelerini sağlayacaktı) ve Microsoft teknoloji alanında da benzer bir rol görevlendirildi yerel ağlar. SQL Server piyasaya sürüldüğünde Ashton-Tate, ürünün lisansını Microsoft'tan alacak ve perakende satışlar dünya çapında ve Microsoft, ürünü donanım OEM'lerine tedarik edecek.
çıkış
29 Nisan 1989 Ashton-Tate/Microsoft SQL Server 1.0'ın resmi satışı başladı. SQL Server ekibinin üyeleri şu sloganı taşıyan tişörtler giydi: "Ashton-Tate SQL Server: zamanında tamamlandı ve bundan gurur duyuyorum"(İngilizce) Ashton-Tate SQL Server: Zamanında ve Bundan Gururluyuz) .
Uzman basın yeni ürün hakkında oldukça olumlu konuştu ancak satışlar oldukça düşüktü.
1990'a gelindiğinde durum düzelmemişti. SQL Server'ın geniş dBASE geliştiricileri topluluğunda bir konum kazanmasının beklendiği ürünün ortak tanıtım planları başarısız oldu. Sonuç olarak, iki yıl önce ev veri tabanı pazarında lider konumda olan Ashton-Tate, artık varlığı için mücadele etmek zorunda kaldı ve bu da onu ana ürünü dBASE'e geri dönmek zorunda bıraktı. Bu arada Microsoft, kendi markası altında OS/2 LAN Manager'ı piyasaya sürdü. Bütün bunlar, SQL Server'ın ortak tanıtımını durdurma kararına yol açtı ve ardından bu ürün biraz değiştirilerek Microsoft SQL Server olarak sunuldu.
SQL Sunucusu 1.11 (1991)
1991 yılında Microsoft bir ara sürüm yayınladı - SQL Server 1.11. Bu sürüm, kullanıcı listesinin o zamana kadar zaten önemli ölçüde genişlemiş olmasından kaynaklanıyordu. Rağmen istemci-sunucu mimarisi hâlâ yaygın değildi, müşteriler hâlâ yavaş yavaş bu uygulamaya geçti. Ancak uzman basının olumlu eleştirilerine rağmen SQL Server'ın satışları hala arzu edilenin çok altındaydı (Slayttaki şema)
DC5 Slaytta yayın geçmişi.
10 numaralı bilet
İşlevsellik
Microsoft SQL Server, sorgu dili olarak Transact-SQL (kısaca T-SQL) adı verilen SQL'in bir sürümünü kullanır; bu, SQL-92'nin (SQL için ISO standardı) birden fazla uzantıya sahip bir uygulamasıdır. T-SQL, saklı prosedürler için ek sözdizimine izin verir ve işlemler için destek sağlar (veritabanı ile ana bilgisayar uygulaması arasındaki etkileşim). Microsoft SQL Server ve Sybase ASE, ağ ile iletişim kurmak için Tablolu Veri Akışı (TDS) adı verilen bir uygulama katmanı protokolünü kullanır. FreeTDS projesinde TDS protokolü de uygulanmıştır. çeşitli uygulamalar veritabanlarıyla etkileşim kurma yeteneği Microsoft verileri SQL Server ve Sybase.
Microsoft SQL Server ayrıca uygulamaların DBMS ile etkileşime geçmesi için bir arayüz olan Açık Veritabanı Bağlantısını (ODBC) destekler. SQL Server 2005, SOAP protokolünü kullanan web hizmetleri aracılığıyla kullanıcılara bağlanma yeteneği sağlar. Bu, Windows olmayan istemci programlarının platformlar arası SQL Server'a bağlanmasına olanak tanır. Microsoft ayrıca Java tabanlı uygulamaların (BEA ve IBM WebSphere gibi) Microsoft SQL Server 2000 ve 2005'e bağlanmasına olanak tanıyan sertifikalı bir JDBC sürücüsü de yayımladı.
SQL Server, veritabanı yansıtmayı ve kümelemeyi destekler. Küme SQL Server- bu, aynı şekilde yapılandırılmış sunucuların bir koleksiyonudur; Bu şema, iş yükünün birden fazla sunucuya dağıtılmasına yardımcı olur. Tüm sunucuların tek bir sanal adı vardır ve veriler, çalışma döngüsü sırasında küme makinelerinin IP adreslerine dağıtılır. Ayrıca kümedeki sunuculardan birinde arıza veya arıza olması durumunda başka bir sunucuya otomatik yük aktarımı imkanı mevcuttur.
SQL Server, üç senaryoda veri yedekliliğini destekler:
Anlık Görüntü: Veritabanının anlık görüntüsü alınır ve sunucu tarafından alıcılara gönderilir.
Değişiklik geçmişi: Tüm veritabanı değişiklikleri sürekli olarak kullanıcılara iletilir.
Diğer sunucularla senkronizasyon: Birkaç sunucunun veritabanları birbiriyle senkronize edilir. Tüm veritabanlarında yapılan değişiklikler, her sunucuda birbirinden bağımsız olarak gerçekleşir ve senkronizasyon sırasında veriler uzlaştırılır. Bu tür çoğaltma, veritabanları arasındaki çelişkileri çözme olanağı sağlar.
MS SQL Server 2000 Sürümleri
Farklı sürümlerde iki tür SQLServer mevcuttu:
· 2000 - SQL Server 2000 32-bit, kod adı Shiloh (sürüm 8.0);
· 2003 - SQL Server 2000 64-bit, kod adı Liberty.
SQLServer 2000'in çeşitli müşteri (kurumsal ve bireysel) performans, çalışma süresi ve maliyet gereksinimlerini karşılamak için çeşitli sürümleri mevcuttur.
Kurumsal Sürüm. Bu sürüm, SQLServer'ın en sık kuruluşlara sunulan tam sürümüdür. EnterpriseEdition, dağıtılmış bölümlenmiş görünümler, günlük taşıma ve gelişmiş kümeleme yetenekleri de dahil olmak üzere, görev açısından kritik çevrimiçi iş ve İnternet uygulamalarını ele almak için gereken gelişmiş ölçeklenebilirlik ve güvenilirlik özelliklerine sahiptir. Bu sürüm aynı zamanda 32'ye kadar işlemciyi ve 64 GB RAM'i destekleyen en gelişmiş donanımın tüm avantajlarından yararlanır. Ayrıca SQLServer 2000 EnterpriseEdition ek analiz özellikleri içerir.
Standart Sürüm. Bu seçenek ortalama olarak karşılanabilir ve küçük organizasyonlar SQLServer 2000 EnterpriseEdition'da bulunan karmaşık ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik yeteneklerinin yanı sıra analiz özelliklerinin tamamını gerektirmez. StandardEdition, 4'e kadar işlemciye ve 2 GB'a kadar RAM'e sahip simetrik çok işlemcili sistemlerde kullanılır.
Kişisel Sürüm. Bu sürüm, StandardEdition'ın tüm yönetim araçlarını ve işlevlerinin çoğunu içerir, ancak aşağıdakiler için optimize edilmiştir: kişisel kullanım. PersonalEdition yalnızca Microsoft'un sunucu işletim sistemlerinde değil, aynı zamanda Windows 2000 Professional, WindowsNTWorkstation 4.0 ve Windows 98'i içeren kişisel sürümlerinde de çalışır. Çift işlemcili sistemler desteklenir. Bu sürüm her boyuttaki veritabanlarını desteklerken, performansı tek kullanıcılar ve küçük çalışma grupları için optimize edilerek beşten fazla eşzamanlı kullanıcıya sahip olmanın getirdiği iş yükünü azaltır.
Geliştirici versiyonu. SQLServer'ın bu çeşidi, geliştiricilerin SQLServer ile birlikte çalışan her türlü uygulamayı oluşturmasına olanak tanır. Bu sürüm, EnterpriseEdition'ın tüm işlevlerini içerir, ancak özel özelliklerle birlikte lisans anlaşması son kullanıcı(EULA), geliştirme ve test etmeye izin verir, ancak operasyonel amaçlarla dağıtımı yasaklar.
DesktopEngine (MSDE). Bu sürüm, SQLServer 2000 veritabanı motorunun temel işlevlerini içerir ancak kullanıcı arayüzünü, yönetim araçlarını, analiz işlevlerini, toplama çoğaltma desteğini, istemci erişim lisanslarını, geliştirici kitaplıklarını veya çevrimiçi belgeleri içermez. Veritabanının boyutu ve kullanıcılarla çalışırken iş yükü düzeyi de burada sınırlıdır. DesktopEngine sürümü, SQLServer 2000'in diğer sürümleriyle karşılaştırıldığında en az miktarda kaynak gerektirir, bu da onu bağımsız bir veri ambarı uygulamak için ideal kılar.
WindowsCEE Sürümü. Bu sürüm, WindowsCE çalıştıran cihazlara yönelik SQLServer 2000 sürümüdür. SQLServer 2000'in diğer sürümleriyle uyumlu bir yazılımdır ve geliştiricilerin mevcut beceri ve uygulamalarından yararlanarak ilişkisel veri ambarının işlevselliğini yeni cihaz sınıflarında çalışan çözümlerle genişletmelerine olanak tanır.
SQL Özellikleri Sunucu 2000
MicrosoftSQL Server 2000, kurulumu, dağıtımı ve çalıştırmayı kolaylaştırmanın yanı sıra ölçeklenebilirliği, veri ambarlamayı ve diğer sunucu yazılımlarıyla sistem entegrasyonunu destekleyen bir dizi özellik içerir.
Veritabanlarının kurulumunu, dağıtımını, yönetimini ve kullanımını kolaylaştıran birçok araç ve özellik içerir. SQL Server 2000, veritabanı yöneticilerine, endüstriyel çevrimiçi sistemlerde SQL Server 2000'e ince ayar yapmak için gereken eksiksiz bir araç seti sağlar. SQL Server 2000 ayrıca küçük, tek kullanıcılı sistemlerde minimum yönetim yüküyle verimli bir şekilde çalışır.
Kurulum veya güncelleme, yükleyicinin ihtiyaç duyduğu bilgileri girerken kullanıcıya rehberlik eden bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) uygulaması tarafından kontrol edilir. Kurulum, SQL Server'ın daha önceki bir sürümüne sahip olup olmadığınızı otomatik olarak algılar. SQL Server 2000 kurulumu tamamlandıktan sonra kullanıcıya, yükseltme sürecinde hızlı bir şekilde size yol gösterecek olan SQL Server 2000 Yükseltme sihirbazını çalıştırmak isteyip istemediğini sorar. Böylece tüm kurulum veya güncelleme süreci, kullanıcının minimum düzeyde bilgi girmesine gerek kalmadan hızlı bir şekilde tamamlanır.
SQL Server 2000, çalışırken yapılandırmasını otomatik ve dinamik olarak değiştirir. SQL Server 2000'e bağlı kullanıcı sayısı arttıkça, bellek gibi ihtiyaç duyulan kaynakları dinamik olarak tahsis edebilir. Yük azaldığında SQL Server 2000 kaynakları serbest bırakır ve bunları sisteme geri döndürür. Sunucuda aynı anda başka uygulamalar da çalışıyorsa, SQL Server 2000 bu ek uygulamaları algılayacaktır. sanal bellek ve disk belleği yükünü azaltmak için kullandığı sanal bellek miktarını azaltır. SQL Server 2000 ayrıca bilgi eklendikçe veya çıkarıldıkça veritabanı boyutunu otomatik olarak büyütebilir veya küçültebilir.
SQL Server 2000 diğerleriyle birlikte çalışır yazılım ürünleriİnternet ve intranetler için istikrarlı ve güvenli bir bilgi deposu oluşturmak:
· SQL Server 2000, Windows 2000 Server ve Windows NT Server'ın güvenlik ve şifreleme mekanizmalarıyla çalışarak güvenli bilgi depolamayı uygular;
· SQL Server 2000, Microsoft Internet Information Services'ı çalıştıran Web uygulamalarına yönelik yüksek performanslı bir depolama hizmetidir;
· SQL Server 2000, büyük ve karmaşık e-ticaret Web sitelerine hizmet vermek için Site Server ile birlikte kullanılabilir;
· TCP/IP Soket desteği, Internet ve intranetler üzerinden güvenli iletişim sağlamak için SQL Server 2000'i Microsoft Proxy Server ile entegre etmenize olanak tanır.
SQL Server 2000, büyük İnternet sitelerini çalıştırmak için gereken düzeyde performans gösterecek şekilde oluşturulabilir. Ek olarak, SQL Server 2000 veritabanı motoru XML için yerel desteğe sahiptir ve Web yöneticisi Asistan oluşturmanıza yardımcı olur HTML sayfaları(Köprü Metni İşaretleme Dili) SQL Server 2000 verilerini temel alır ve bu verileri HTTP (Köprü Metni Aktarım Protokolü) ve FTP (Dosya Aktarım Protokolü) aracılığıyla erişim için yayınlar.
SQL Server, Windows NT ve Windows 2000 kullanıcı ve etki alanı hesaplarını SQL Server 2000 hesapları olarak kullanmanıza olanak tanıyan Windows kimlik doğrulamasını destekler.
Windows 2000, ağa bağlandıklarında kullanıcıların kimliklerini doğrular.SQL Server'a bağlanırken, istemci yazılımı, yalnızca kullanıcıların Windows NT veya Windows 2000 tarafından kimlik doğrulaması yapılması durumunda verilebilecek güvenilir bir bağlantı ister.Bu nedenle, SQL Server'ın kendisi kimlik doğrulaması yapmaz. kullanıcılar, ancak kullanıcıların her bir SQL Server sistemine bağlanmak için ayrı oturum açma bilgilerine ve parolalara ihtiyaçları yoktur. SQL Server 2000, Microsoft Exchange veya diğer sunuculardan e-posta ve çağrı mesajları gönderip alabilir. posta sunucuları MAPI (Mesaj Uygulama Programlama Arayüzü) ile uyumludur. Bu özellik, postaların SQL Server 2000 grupları, saklı prosedürler ve tetikleyiciler kullanılarak gönderilmesine olanak sağlar.SQL Server 2000 olayları ve bildirimleri, ciddi bir sorun ortaya çıkarsa veya hatta oluşma riski varsa sunucu yöneticisine otomatik olarak bilgi verilecek şekilde yapılandırılabilir ile e-posta veya bir çağrı cihazına.
SQL Araçları Sunucu 2000
Işletme yöneticisi
SQL Server Enterprise Manager, MMC (Microsoft Yönetim Konsolu) ile uyumlu bir kullanıcı arayüzünü destekleyen ve bir dizi yönetim görevini çözmenize olanak tanıyan, SQL Server 2000'in ana yönetim aracıdır:
· SQL Server çalıştıran sunucu gruplarını tanımlayın;
· bireysel sunucuları bir gruba kaydedin;
· tüm kayıtlı sunucular için herhangi bir SQL Server ayarını yapılandırmak;
· her türlü veri tabanını, nesneyi, kullanıcı kimliğini oluşturmak ve yönetmek, hesap adları ve kayıtlı sunucuların her birinde SQL Server'a erişim hakları;
· Kayıtlı her sunucudaki tüm SQL Server yönetim görevlerini tanımlayın ve gerçekleştirin;
· SQL Query Analizer'ı çağırarak SQL ifadelerini, paketlerini ve komut dosyalarını etkileşimli olarak oluşturun ve test edin;
· çeşitli SQL Server sihirbazlarını çağırın.
MMC, çeşitli sunucu uygulamalarını yönetmek için ortak bir arayüzü destekler. Microsoft ağları Pencereler. Sunucu uygulamaları, MMC kullanıcılarının sunucu uygulamasını yönetmesi için bir arayüz sağlayan, ek bileşen adı verilen bir bileşen içerir. SQL Server Enterprise Manager, Microsoft SQL Server 2000 için bir MMC ek bileşenidir.
SQL Sunucu Aracısı
SQL Server Agent, SQL Server 2000 veya üzeri bir örneğini çalıştıran bir sunucuda çalışır önceki versiyonlar SQL Server. SQL Server Agent aşağıdaki görevleri çözmekten sorumludur:
· belirli bir zamanda veya belirli bir süre sonunda çalışacak şekilde programlanan SQL Server işlerini çalıştırmak;
· Bir çağrı cihazı veya e-posta göndererek birini uyarmak veya bu koşulları karşılayan bir görevi yürütmek gibi, yönetici tarafından belirlenen bir eylemin gerçekleştirilmesini gerektiren özel koşulların tanımlanması;
· Çoğaltma gerçekleştiren yöneticiler tarafından tanımlanan görevlerin başlatılması.
SQL Profiler
SQL Profiler, SQL Server 2000 olaylarını kaydetmeye yönelik bir araçtır. Olaylar bir izleme dosyasında saklanır ve bu dosya daha sonra analiz edilebilir veya sorunu teşhis etmek için bazı eylem dizilerini tekrarlamak için kullanılabilir. SQL Profiler aşağıdakiler için kullanılır:
· Sorunlu sorguların adım adım yürütülmesi ve sorunun kaynağının belirlenmesi;
· yavaş sorguların aranması ve teşhis edilmesi;
· sorunlara yol açan SQL ifadelerinin sıralarının kaydedilmesi;
· SQL Server performansının izlenmesi ve yükünün düzenlenmesi.
SQL Profiler ayrıca SQL Server örneklerinde gerçekleştirilen eylemlerin denetlenmesini de destekler. Güvenlikle ilgili etkinliklere ilişkin bilgiler, güvenlik yöneticisi tarafından daha sonra incelenmek üzere saklanır.
Servis Müdürü
SQLServerServiceManager, SQLServer 2000 sunucu bileşenlerini başlatmak, durdurmak ve duraklatmak için tasarlanmıştır. Bu bileşenler Microsoft Windows NT veya Windows 2000'de hizmet olarak, Windows 95 ve Windows 98'de ayrı yürütülebilir programlar olarak çalışır.
SQL Server. SQL Server veritabanı motorunu uygular. Bilgisayarda çalışan her SQL Server örneği için bir SQL Server hizmeti vardır.
SQL Sunucu Aracısı. Zamanlanmış SQL Server yönetim görevlerini çalıştıran bir aracı uygular. Bilgisayarda çalışan her SQL Server örneği için bir SQL Server Agent hizmeti vardır.
Microsoft Arama (yalnızca Windows NT ve Windows 2000). Tam metin arama mekanizmasını uygular. Bilgisayardaki SQL Server örneklerinin sayısına bakılmaksızın tek bir kopya vardır.
MSDTC (yalnızca Windows NT ve Windows 2000). Dağıtılmış işlemleri yönetir. Bilgisayardaki SQL Server örneklerinin sayısına bakılmaksızın tek bir kopya vardır.
MSSQLServerOLAPService (yalnızca Windows NT ve Windows 2000). Analiz Hizmetlerini uygular. Bilgisayardaki SQL Server örneklerinin sayısına bakılmaksızın tek bir kopya vardır.
Service Manager penceresi gizlenebilir ve sistem tepsisindeki bir simgeyle temsil edilebilir. Service Manager'ın desteklediği görevleri listeleyen bir menüyü görüntülemek için görev çubuğundaki simgeyi sağ tıklayın.
SQL Sorgu Analizörü
SQL Query Analizörü birçok farklı sorunu çözmek için tasarlanmış bir GUI aracıdır:
· SQL sorguları ve komut dosyaları oluşturmanın yanı sıra bunları SQL Server veritabanlarında yürütme;
· standart komut dosyalarında sık kullanılan veritabanı nesnelerinin oluşturulması;
· mevcut veritabanı nesnelerinin kopyalanması;
· Saklı prosedürlerin parametrelerini belirtmeden yürütülmesi;
· Saklı prosedürlerde hata ayıklama;
· Performans sorunu olan sorgularda hata ayıklama;
· Veritabanlarındaki nesneleri aramanın yanı sıra nesneleri görüntüleme ve onlarla çalışma;
· tablodaki satırları ekleme, güncelleme ve silme;
· sık kullanılan sorguları çalıştırmak için klavye kısayollarının tanımlanması; sık kullanılan komutların Araçlar menüsüne eklenmesi.
SQL Query Analizörü doğrudan Başlat menüsünden veya SQL Server Enterprise Manager'dan başlatılır. Ayrıca komut istemine isqlw girilerek de başlatılabilir.
Bilet numarası 11
Büyük nesneler
DB2/2 ve DB2/6000 kullanıcıya ikili büyük nesneler (BLOBS) ve büyük metin nesneleri (CLOBS) gibi yeni veri türleri sağlar.
BLOLAR boyutu iki gigabayta kadar her türlü veriyi saklamanıza olanak tanır.
Seçenek 1: işlevin veritabanına doğrudan erişimi vardır, bu da maksimum performans sağlar ancak sunucu performansı ve veri bütünlüğü için potansiyel bir tehdit oluşturur
Seçenek 2: işlev, verileri ve DBMS'yi koruyan ancak performansı düşüren veritabanı sunucusundan ayrı bir işlem olarak yürütülür
artıları
İyi bir ücretsiz sürümü var
İyi ücretsiz teknik destek
Girişimci iş sektöründe kullanmanıza olanak tanıyan üreticiden ücretli destek almanız mümkündür.
Yapılandırmalarla
İyi performans
"1C sunucusu için yeterli bellek yok" gibi durumları daha iyi ele alır
RLS ile çalışırken olanakları genişleten 256 tablo sınırı yoktur
Eksileri
Birkaç uzman
Düşük prevalans
Veritabanı boyutu diğer alt veritabanlarından daha büyüktür
Sistemin otomatik ayarı var ancak eksik
Bazı mesajlar platform tarafından doğru şekilde işlenemeyebilir.
Bilet numarası 12
Bilet numarası 14
Bilet numarası 15.
Windows Açık Hizmetler Mimarisi (WOSA), uygulama sistemlerinin etkileşimi için bir dizi açık standarttır
Windows, uygulamaların yazılmasını ve dikey olarak açılmasını kolaylaştıran bir standartlar ailesini destekler. Bu standartların genel adı WOSA'dır (Windows Açık Hizmet Mimarisi).
(WOSA) Sunucu ve istemci tarafındaki uygulama sistemi bileşenlerinin etkileşimi için bir dizi açık standart sağlar.
Aile üç kategoriye ayrılmıştır:
standartlar genel amaçlı;
iletişim standartları;
Finansal uygulamalar ve hizmetlere ilişkin standartlar.
Genel amaçlı standartlar grubu şunları içerir:
Açık Veritabanı Bağlantısı (ODBC) - veritabanlarına erişim
Mesajlaşma Uygulama Programlama Arayüzü (MAPI) - mesaj iletme
Telefon Uygulama Programlama Arayüzü (TAPI) - üzerinden erişim telefon hattı
İletişim grubuna
standartlar aşağıdaki unsurları içerir:
Windows SNA Ana Bilgisayar İletişim API'si
TCP/IP protokolünü temel alan Windows Sockets iletişim arayüzü
Microsoft Uzaktan Prosedür Çağrısı (RPC) arayüzü uzaktan arama prosedürler
Finansal uygulamalara ve hizmetlere yönelik standartlar grubu iki unsuru içerir
Canlı Piyasa Verileri için WOSA Uzantısı (WOSA/XRT)
Finansal Hizmetler için WOSA Uzantısı (WOSA/XFS)
WOSA standart ailesinin her biri, aşağıdaki ana bileşenleri içeren bir mimariyi tanımlar:
Uygulamalı yazılım arayüzü(API)
Sunucu Arayüzü (SPI)
Uygulama/hizmet grubu yöneticisi
Uygulamaları/hizmetleri kaydetmek için veritabanı.
Bilet numarası 16
Pirinç. 1. Bilginin veritabanından uygulamaya taşınması
Şekil, bir DBMS uygulaması geliştirirken programcının veritabanlarıyla bilgi alışverişi yapmak ve onu görüntülemek için tasarlanmış bileşen setleriyle çalıştığını göstermektedir. Seçilen veritabanı erişim mekanizmasına bağlı olarak bazı bileşen setleri kullanılmayabilir, ancak kullanılan veritabanının özelliklerine ve ona erişim mekanizmasına bakılmaksızın hepsi benzer özelliklere ve yöntemlere sahiptir.
ODBC (Açık Veritabanı Bağlantısı - açık Erişim veritabanlarına) – Microsoft tarafından geliştirilen evrensel bir yazılım uygulama programlama Arayüzü veritabanlarına erişmek için.
ODBC protokolünü geliştirmenin temel amacı, çeşitli DBMS'lerle etkileşim mekanizmalarını standartlaştırmaktır. Özel SQL API'lerine dayalı veritabanları ile etkileşime giren uygulamaların geliştirilmesindeki temel sorun, her DBMS'nin kendi programlama arayüzüne sahip olması, her birinin kendine has özelliklere sahip olması ve tam olarak diğerleri gibi çalışmamasıydı. Bu bakımdan uygulamanın gelişimi büyük ölçüde kullanılan DBMS'ye bağlıydı. Microsoft bu sorunu çözmek için önemli bir adım attı. Ana fikir, Windows işletim sistemi ailesi düzeyinde, farklı DBMS'lerde desteklenebilecek evrensel bir arayüz geliştirmekti.
ODBC yazılımının yapısına kısaca bakalım:
· ODBC işlev çağrısı arayüzü: Bu, doğrudan uygulamalar tarafından kullanılan API'yi içeren ODBC'nin üst katmanıdır. Bu API, dinamik bağlantı kitaplığı Dll'si olarak uygulanır ve Windows işletim sisteminin bir parçasıdır;
· ODBC sürücüleri: Bu, ODBC protokolünü destekleyen DBMS için bir dizi sürücü içeren, ODBC'nin alt seviyesi olarak adlandırılan seviyedir. Teknolojinin bir parçası olarak, her bir DBMS için, veri tabanı yönetim sistemi ile veri tabanı yönetim sistemi arasında bir ara bağlantı olacak karşılık gelen bir ODBC sürücüsü geliştirilebilir. uygulama programı ve DBMS, DBMS işlevlerine yapılan çağrıları dahili özel DBMS işlevlerine yapılan çağrılara dönüştürüyor. Bu standardizasyon sorununu çözer. Birçok modern DBMS için, işletim sistemine ayrı olarak yüklenen özel ODBC sürücüleri vardır;
· ODBC Sürücü Yöneticisi: bu yazılım mekanizması temsil eder ortalama seviye ODBC, gerekli sürücülerin yüklenmesi sürecini yönetiyor.
Veri erişimi için ODBC protokolünü kullanan program yürütme şeması Şekil 2'de gösterilmektedir.
Pirinç. 2. Verilere erişmek için ODBC protokolünü kullanan program yürütme şeması
Windows işletim sistemi veritabanlarına erişim için çeşitli mekanizmalar içerir: ODBC,OLE DB'si Ve ADO.
ODBC teknolojisi(İngilizceden Açık Veritabanı Bağlantısı– veritabanlarına erişim için açık mekanizma 1 ) işletim sisteminin bir bileşenidir pencereler depolanan bilgilere erişimi birleştirmek için tasarlanmıştır. veritabanlarıçeşitli türleri. ODBC belirli özelliklerle takas işlemlerini gerçekleştiren bir dizi sürücüden oluşur veritabanları ve uygulamadan gelen istekleri sürücüye aktaran ve bilgileri sürücüden uygulamaya aktaran bir sürücü yöneticisi (Şekil 3).
Pirinç. 3. ODBC kullanarak uygulama ile veritabanı arasında bilgilerin taşınması
Sorgu dili veriyi elde etmek ve değiştirmek için kullanılır SQL uygulamanın eriştiği veritabanı tarafından desteklenip desteklenmediğine bakılmaksızın. Veritabanı dili desteklemiyorsa SQL, o zaman ona erişim, şuna erişimden farklı değildir: Veritabanı, destekleyici SQL. Bu, sistem tarafından veritabanlarına erişimin birleştirilmesidir. ODBC– uygulama, veritabanına bağlanmak için kullanılması gereken sürücünün adını belirtir ve gerekli bilgilerin bileşimini açıklayan bir istek gönderir. Daha fazla mekanizma ODBC belirli bir veritabanıyla çalışmanın özelliklerini uygulamadan gizleyerek bilgi elde etmek için gerekli tüm işlemleri gerçekleştirir. Uygulama erişimi ODBC aracılığıyla gerçekleştirilen API'si-dinamik kütüphanelerde uygulanan işlevler.
Bilginin miktarı ve kalitesi
Bilgi aktarım sorunlarının seviyeleri
Uygularken bilgi süreçleri Sinyaller kullanılarak bilgi kaynağından alıcıya (alıcıya) uzay ve zamanda her zaman bir bilgi aktarımı vardır. Sinyal - gözlem nesnesinin bir olayı veya durumu hakkında bir mesaj (bilgi) taşıyan fiziksel bir süreç (fenomen).
İleti- bilgiyi iletim için kullanılan bir dizi işaret (sembol) biçiminde temsil etme biçimi.
Göstergebilim (işaretlerin ve işaret sistemlerinin özelliklerini inceleyen bir bilim) açısından bakıldığında, bir işaretler dizisi olarak bir mesaj üç düzeyde incelenebilir:
1) sözdizimsel, mesajların iç özelliklerinin, yani belirli bir işaret sisteminin yapısını yansıtan işaretler arasındaki ilişkilerin dikkate alındığı yer.
2) anlamsal, işaretler ile işaret ettikleri nesneler, eylemler, nitelikler arasındaki ilişkilerin, yani mesajın anlamsal içeriğinin, bilgi kaynağıyla ilişkisinin analiz edildiği yer;
3) pragmatik, mesaj ile alıcı arasındaki ilişkinin, yani mesajın tüketici içeriğinin, alıcıyla ilişkisinin dikkate alındığı yer.
Sorunlar söz dizimi düzeyi yaratılışla ilgili teorik temeller bilgi sistemleri inşa etmek. Bu düzeyde, medya türü ve bilgiyi sunma yöntemini, aktarım ve işleme hızını, bilgi sunum kodlarının boyutunu, güvenilirliğini ve mesajların anlamsal içeriğinden ve amaçlanan amaçlarından tamamen soyutlanarak bu kodların dönüştürülmesinin doğruluğu vb. Bu düzeyde, yalnızca sözdizimsel açıdan ele alınan bilgilere genellikle veri denir, çünkü anlamsal yönü önemli değildir.
Sorunlar anlam düzeyi iletilen bilginin anlamını resmileştirmek ve dikkate almak, nesnenin görüntüsü ile nesnenin kendisi arasındaki yazışma derecesini belirlemekle ilişkilidir. Açık bu seviye bilginin yansıttığı bilgiler analiz edilir, anlamsal bağlantılar incelenir, kavram ve fikirler oluşturulur, bilginin anlamı ve içeriği ortaya çıkarılır, genellemesi yapılır.
Pragmatik düzeyde Bu bilgilerin tüketici tarafından alınmasının ve kullanılmasının sonuçlarıyla ilgilenmektedir. Bu seviyedeki problemler, tüketicinin amacına ulaşmak için bir çözüm geliştirdiğinde bilgiyi kullanmanın değerinin ve kullanışlılığının belirlenmesiyle ilişkilidir. Buradaki temel zorluk, bilginin değerinin ve kullanışlılığının farklı alıcılar için tamamen farklı olabilmesi ve buna ek olarak, örneğin teslimatının ve kullanımının zamanında olması gibi bir dizi faktöre bağlı olmasıdır.
Bilgi önlemleri
Sözdizimsel düzeydeki bilgilerin ölçüleri
Bilgiyi sözdizimsel düzeyde ölçmek için iki parametre tanıtılmıştır: bilgi miktarı (veri) - VD(hacim yaklaşımı) ve bilgi miktarı - BEN(entropi yaklaşımı).
Bilgi hacmi V D. Bilgi süreçlerini uygularken bilgi, bir alfabenin sembolleri dizisi olan bir mesaj biçiminde iletilir. Bir karakterlik mesajın içerdiği bilgi miktarı bir olarak alınırsa bilgi (veri) hacmi VD başka herhangi bir mesajdaki sayı, bu mesajdaki karakter (rakam) sayısına eşit olacaktır.
Böylece ondalık sayı sisteminde bir rakamın ağırlığı 10'a eşit olacak ve buna göre bilginin ölçü birimi dit (ondalık basamak) olacaktır. Bu durumda formdaki bir mesaj N VD= Pöyle. Örneğin, dört basamaklı 2003 sayısı bir veri hacmine sahiptir V D = 4 ay.
İkili sayı sisteminde bir rakamın ağırlığı 2'ye eşittir ve buna göre bilginin ölçü birimi bit olacaktır. (bit (ikili rakam)- ikili rakam). Bu durumda formdaki bir mesaj N-dijital sayının veri hacmi var V D = n biraz. Örneğin sekiz bitlik ikili kod 11001011 veri hacmine sahip VD= 8 bit.
Modern hesaplamada, minimum veri birimi olan bitlerin yanı sıra, 8 bit'e eşit olan genişletilmiş bayt birimi de yaygın olarak kullanılmaktadır. Büyük hacimli bilgilerle çalışırken, miktarını hesaplamak için kilobayt (KB), megabayt (MB), gigabayt (GB), terabayt (TB) gibi daha büyük ölçü birimleri kullanılır:
1 kbayt = 1024 bayt = 2 10 bayt;
1 MB = 1024 KB = 2 20 bayt = 1.048.576 bayt;
1 GB = 1024 MB = 2 30 bayt = 1.073.741.824 bayt; .
1 TB = 1024 GB = 2 40 bayt = 1.099.511.627.776 bayt.
Bilgi miktarı I (entropi yaklaşımı). Bilgi ve kodlama teorisinde bilginin ölçümünde entropi yaklaşımı benimsenmiştir. Bu yaklaşım, bilgi edinme gerçeğinin her zaman sistemin çeşitliliğinin veya belirsizliğinin (entropisinin) azalmasıyla ilişkili olduğu gerçeğine dayanmaktadır. Buna dayanarak, bir mesajdaki bilgi miktarı, belirli bir sistemin mesajı aldıktan sonraki durumunun belirsizliğini azaltmanın bir ölçüsü olarak belirlenir. Bir gözlemci fiziksel bir sistemdeki bir şeyi tanımladığında sistemin entropisi azalır çünkü gözlemciye göre sistem daha düzenli hale gelmiştir.
Böylece entropi yaklaşımıyla bilgi, bazı süreçler (test, ölçüm vb.) sırasında ortadan kaybolan belirsizliğin niceliksel değeri olarak anlaşılmaktadır. Bu durumda entropi belirsizliğin bir ölçüsü olarak tanıtılır. N, ve bilgi miktarı:
Nerede H nisan - incelenen sistemin durumuna ilişkin önsel entropi;
Olur- arka entropi.
Bir posteriori- deneyimden kaynaklanan (testler, ölçümler).
Önsel- deneyimden (testten) önce gelen ve ondan bağımsız olan bilgiyi karakterize eden bir kavram.
Test sırasında mevcut belirsizliğin ortadan kaldırılması durumunda (belirli bir sonuç elde edilir, örn. Olur = 0), alınan bilgi miktarı başlangıç entropisiyle çakışıyor
İncelenen sistem olarak ayrı bir bilgi kaynağı (bir ayrı mesaj kaynağı) olarak düşünelim; bununla sınırlı sayıda olası durumlara sahip bir fiziksel sistemi kastediyoruz. Bu çok fazla A= (A 1, A 2 , ..., bir p) Bilgi teorisinde bir sistemin durumlarına soyut alfabe veya mesaj kaynağının alfabesi denir.
Bireysel eyaletler a 1, a 2,..., a" alfabenin harfleri veya simgeleri denir.
Böyle bir sistem, herhangi bir zamanda, sonlu sayıdaki olası durumlardan birini rastgele olarak üstlenebilir. ve ben.
Bazı durumlar kaynak tarafından daha sık, bazıları ise daha az sıklıkla seçildiğinden, genel durumda bir toplulukla karakterize edilir. A, yani, meydana gelme olasılıklarının toplamı bire eşit olan tam bir durum kümesi:
ve (2.2)
Kaynak durum seçimine bir belirsizlik ölçüsü getirelim. Kaynağın eşit olasılıklı durumlarına ilişkin belirsizliğin tamamen ortadan kaldırılmasıyla elde edilen bilgi miktarının bir ölçüsü olarak da düşünülebilir.
(2.3)
sonra N=1 aldık ÜZERİNDE)= 0.
Bu ölçü Amerikalı bilim adamı R. Hartley tarafından 1928 yılında önerilmiştir. Formül (2.3)'teki logaritmanın tabanı temel bir öneme sahip değildir ve yalnızca ölçeği veya ölçü birimini belirler. Logaritmanın tabanına bağlı olarak aşağıdaki birimler ölçümü kullanılmaktadır.
1. Bitler - bu durumda logaritmanın tabanı 2'ye eşittir:
(2.4)
2. Nits - bu durumda logaritmanın tabanı şuna eşittir: e:
3. Sayılar - bu durumda logaritmanın tabanı 10'a eşittir:
Bilgisayar bilimlerinde formül (2.4) genellikle belirsizliğin ölçüsü olarak kullanılır. Bu durumda belirsizlik birimine ikili birim veya bit adı verilir ve eşit olasılıklı iki olay arasından seçim yapmanın belirsizliğini temsil eder.
Formül (2.4) ampirik olarak elde edilebilir: eşit olasılıklı iki olayın olduğu bir durumda belirsizliği ortadan kaldırmak için bir deneyim ve buna bağlı olarak bir bit bilgi gereklidir; eşit olasılıklı dört olaydan oluşan belirsizlik durumunda 2 bit bilgi gerekir istenilen gerçeği tahmin etmek için yeterlidir. 32 kartlık bir desteden bir kartı tanımlamak için 5 bitlik bilgi yeterlidir, yani aradığınız kartı belirlemek için “evet” veya “hayır” cevaplı beş soru sormanız yeterlidir.
Önerilen önlem, bilgi kaynağının tüm olası durumlarının aynı olasılığa sahip olduğu durumlarda belirli pratik sorunların çözülmesine olanak sağlar.
Genel olarak bilgi kaynağının durumunun uygulanmasındaki belirsizliğin derecesi sadece durum sayısına değil aynı zamanda bu durumların olasılıklarına da bağlıdır. Örneğin bir bilgi kaynağının olasılıkları 0,99 ve 0,01 olan iki olası durumu varsa, seçim belirsizliği iki eşit olası duruma sahip bir kaynağın kararından önemli ölçüde daha azdır, çünkü bu durumda sonuç pratik olarak önceden belirlenir ( durumun gerçekleşmesi, olasılık 0,99'a eşittir).
Amerikalı bilim adamı K. Shannon, seçim belirsizliği ölçüsü kavramını genelleştirdi H durumunda H yalnızca durum sayısına değil, aynı zamanda bu durumların olasılıklarına da bağlıdır (olasılıklar ben karakter seçimi ve ben, Alfa beta). Ortalama olarak durum başına belirsizliği temsil eden bu ölçüye denir. Ayrık bir bilgi kaynağının entropisi:
(2.5)
Tekrar ikili birimlerdeki belirsizliği ölçmeye odaklanırsak, logaritmanın tabanı ikiye eşit alınmalıdır:
(2.6)
Eşit olasılıklı seçimlerde olasılık pi =1/N formül (2.6), R. Hartley'in formülü (2.3)'e dönüştürülür:
Önerilen önlemin entropi olarak adlandırılması tesadüf değil. Gerçek şu ki, ifadenin (2.5) biçimsel yapısı, daha önce Boltzmann tarafından tanımlanan fiziksel sistemin entropisi ile örtüşmektedir.
(2.4) ve (2.6) formüllerini kullanarak fazlalığı belirleyebiliriz D mesaj kaynağı alfabesi A, Bu, belirli bir alfabenin sembollerinin ne kadar rasyonel bir şekilde kullanıldığını gösterir:
Nerede Nmaks (A) - formül (2.4) ile belirlenen mümkün olan maksimum entropi;
ÜZERİNDE) - kaynağın entropisi, formül (2.6) ile belirlenir.
Bu önlemin özü, eşit olasılıklı bir seçimde, işaret üzerindeki aynı bilgi yükünün, eşit olmayan bir seçime göre daha küçük bir alfabe kullanılarak sağlanabilmesidir.