Обработка экспериментальных данных на ЭВМ
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Общая информатика
Издательство:
НИЦ ИНФРА-М
Год издания: 2023
Кол-во страниц: 377
Дополнительно
Вид издания:
Учебник
Уровень образования:
Аспирантура
ISBN: 978-5-16-015870-9
ISBN-онлайн: 978-5-16-108244-7
Артикул: 666958.04.01
Доступ онлайн
В корзину
В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели порождения экспериментальных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных. Содержит структурированные главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных исследований. Четко и логично описаны особенности применения программного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен теоретический материал и основные алгоритмы обработки экспериментальных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены примеры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управления в сфере высшего образования.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Для студентов и аспирантов высших учебных заведений.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- Среднее профессиональное образование
- 15.02.07: Автоматизация технологических процессов и производств (по отраслям)
- ВО - Бакалавриат
- 09.03.01: Информатика и вычислительная техника
- 09.03.02: Информационные системы и технологии
- 09.03.03: Прикладная информатика
- 09.03.04: Программная инженерия
- 11.03.02: Инфокоммуникационные технологии и системы связи
- ВО - Магистратура
- 09.04.01: Информатика и вычислительная техника
- 09.04.02: Информационные системы и технологии
- 09.04.03: Прикладная информатика
- 09.04.04: Программная инженерия
- ВО - Специалитет
- 09.05.01: Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения
ГРНТИ:
Скопировать запись
Обработка экспериментальных данных на ЭВМ, 2021, 666958.03.01
Обработка экспериментальных данных на ЭВМ, 2019, 666958.02.01
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
ОБРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ НА ЭВМ О.С. ЛОГУНОВА П.Ю. РОМАНОВ Е.А. ИЛЬИНА Москва ИНФРА-М 202УЧЕБНИК Рекомендовано Межрегиональным учебно-методическим советом профессионального образования в качестве учебника при подготовке кадров высшей квалификации по программам подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре (протокол № 8 от 22.06.2020) ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ – АСПИРАНТУРА 2-е издание, исправленное и дополненное
УДК 004.67(075.8) ББК 32.973.2я73 Л69 Логунова О.С. Л69 Обработка экспериментальных данных на ЭВМ : учебник / О.С. Ло- гунова, П.Ю. Романов, Е.А. Ильина. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 377 с. — (Высшее образование: Аспиран- тура). — DOI 10.12737/1064882. ISBN 978-5-16-015870-9 (print) ISBN 978-5-16-108244-7 (online) В учебнике представлена информация об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных; о способах представления и модели порождения эксперименталь- ных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об ор- ганизации пользовательского интерфейса в автоматизированных систе- мах обработки экспериментальных данных. Содержит структурированные главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных иссле- дований. Четко и логично описаны особенности применения программ- ного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен теоретический материал и основные алгоритмы обработки эксперименталь- ных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены при- меры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управ- ления в сфере высшего образования. Соответствует требованиям федеральных государственных образова- тельных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов и аспирантов высших учебных заведений. УДК 004.67(075.8) ББК 32.973.2я73 Р е ц е н з е н т ы: П.П. Макарычев, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой математического обеспечения и применения электронно- вычислительных машин Пензенского государственного университета; Н.А. Соловьев, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой программного обеспечения вычислительной техники и ав- томатизированных систем Оренбургского государственного универ- ситета ISBN 978-5-16-015870-9 (print) ISBN 978-5-16-108244-7 (online) © Логунова О.С., Романов П.Ю., Ильина Е.А., 2018 © Логунова О.С., Романов П.Ю., Ильина Е.А., 2021, с изменениями Данная книга доступна в цветном исполнении в электронно-библиотечной системе Znanium
Предисловие Развитие современного общества и промышленности выдвигает высокие требования к информационному обеспечению. Усложнение и наращивание связей между субъектами рынка приводят к потребности в изучении влияния факторов на результаты деятельности, социальные последствия, а также в прогнозировании и обобщениях как на макро-, так и на микроуровне. Одним из важнейших ресурсов в управлении становится статистическая информация. Политика Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2020 года и дальнейшую перспективу определила приоритетные направления, цель и ближайшее ее окружение научной деятельности. Необходимым условием выполнения цели является наличие ученых, инженеров и предпринимателей, занятых в сфере создания и обращения научных знаний. Участники проекта не только осуществляют научную деятельность, но и освещают ее результаты в источниках научной и научно-популярной печати. Тенденции, намеченные информатизацией и цифровизацией процессов, приводят к наращиванию массивов данных, которые являются источниками знаний об эволюции процессов и явлений. Для выполнения статистического исследования необходима научно обоснованная информационная база. С точки зрения методологии научного исследования, изложенной в широкоцитируемой книге «Методология» авторов А.М. Новикова и Д.А. Новикова, эмпирические методы-операции и методы-действия составляют основу изучения объекта и предмета исследования. Эмпирический этап научного исследования является составной частью технологической фазы проектирования и основой для оценки соответствия полученных результатов поведению реальных изучаемых процессов [25]. Статистические данные представляют собой составную часть глобальной информационной системы, которая формируется в соответствии с концепцией информатизации, разработанной в Российской Федерации. Информационная база статистики призвана обеспечить поддержку формирующегося рынка, дать всестороннюю и объективную информацию для разработки вариантов, обоснования и принятия управленческих решений. Для этих целей специальный статистический аппарат занимается систематическим сбором данных, их обработкой и представлением результатов в виде статистической информации государственным и другим органам, коммерческим пользователям.
Владея информацией, руководство предприятиями и организациями способно эффективно решать поставленные задачи. И наоборот, основной причиной неизбежных банкротств в России являются некомпетентные действия руководства предприятий: этому способствует отсутствие в распоряжении руководителей информации о конъюнктуре рынка и многих других жизненно важных для данного предприятия явлениях и процессах. Статистическое наблюдение помогает предприятию реализовать маркетинговую стратегию, гибко реагировать на изменения рынка, сделать обоснованный выбор. Отметим, что термин «статистические данные» представляет собой, образно говоря, «сырье», полученное в результате статистического наблюдения. В процессе обработки, анализа оно становится информацией. Результаты исследования оцениваются лишь в том случае, если они базируются на фактическом материале. Даже теоретический анализ, основанный на закономерностях развития явлений и по- зволяющий углубить наше понимание существа процессов, как пра- вило, базируется на выводах, вытекающих из конкретных фактов, т.е. связан с необходимостью сбора исходных данных. Имеются определенная связь между статистическим наблю- дением и непосредственным восприятием человеком явлений, а также различие между ними. С одной стороны, статистическое наблюдение может базироваться на собственном наблюдении че- ловека. Так, установление факта может осуществляться на основе опроса населения или измерения конкретного параметра объекта, подсчета объектов и т.п. Статистический характер такому наблю- дению придает регистрация его результатов в определенном инстру- ментарии — опросном листе, анкете и других специальных учетных документах. С другой стороны, статистическое наблюдение может представлять процесс сбора информации и по уже зарегистриро- ванным данным, например по отчетности. Здесь наиболее выра- жены отличия статистического наблюдения от непосредственного восприятия человеком конкретных явлений, объектов. Каждому инженеру, бакалавру и магистру в процессе производ- ственной или научно-исследовательской деятельности приходится производить наблюдения, измерения и обрабатывать полученные данные. Основы такой деятельности закладываются в процессе высшего образования. В этой области предлагается множество учебников, учебных пособий и других изданий, излагающих ма- териал с различных точек зрения. В таблице приведены основные группы таких изданий.
Учитывая достоинства и недостатки существующих изданий, ав- торы учебника не старались охватить необъятное, но все же попыта- лись создать симбиоз всех видов в большей или меньшей степени. В результате сложился учебник, который предполагает, что читатель: • знаком с фундаментальными математическими основами теории вероятностей и статистики; • владеет навыками общения с вычислительной техникой и при- кладным программным обеспечением. Каждая глава имеет однотипную структуру, что позволяет струк- турировать изучаемый материал. Экспериментальные данные, предлагаемые для индивидуальной работы, представляют собой са- мостоятельную научную ценность, так как характеризуют функцио- нирование крупнейшего предприятия металлургической промыш- ленности ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». В ходе использования учебника в процессе обучения допускается выбор других экспериментальных данных, полученных в ходе на- учной работы студентов и научно-педагогического коллектива. Отличительной особенностью учебника являются комплексные индивидуальные задания для студентов, которые они выполняют в виде лабораторных или практических заданий. Основу задания со- ставляют экспериментальные данные, которые определяются еди- ножды на весь период изучения курса. Для выбранных исходных данных выполняется последовательная реализация алгоритмов об- работки. В качестве основного инструмента реализации выбран уни- версальный статистический пакет Statistica, но при отсутствии лицен- зии на этот пакет все этапы обработки могут быть реализованы как средствами электронных таблиц, так и математическими пакетами. Классификация и характеристика изданий в области обработки экспериментальных данных № п/п Наимено- вание группы Суть содержания Достоинства издания Недостатки издания 1 Классическая теория Изложение теоретических основ матема- тической или отраслевой статистики Фундамен- тальное изло- жение теорети- ческих основ Отсутствие примеров, ил- люстрирующих применение этих основ к прикладным задачам
№ п/п Наимено- вание группы Суть содержания Достоинства издания Недостатки издания 2 Практика применения теории Изложение в алгоритми- ческой форме примеров ре- шения задач в различных областях Подробное изложение методик обра- ботки данных для прикладных задач Отсутствие фундаменталь- ного изложения теоретических положений 3 Научные пуб- ликации Изложение результатов об- работки экспе- риментальных данных в кон- кретных зада- чах с анализом полученных результатов Изложение научных ре- зультатов, полу- ченных на ос- нове анализа эмпирических закономер- ностей Полное отсут- ствие изложения теоретических и прикладных основ 4 Публицистика Описание тех- нологии при- менения паке- тов приклад- ных программ Полное опи- сание техно- логии автома- тизации обра- ботки данных Отсутствие теоретических основ и разно- гласия в терми- нологии В процессе изучение курса «Обработка экспериментальных данных на ЭВМ» студенты при таком изложении материала должны получить понятия: • об основных методах и средствах автоматизации вычисли- тельных процессов, используемых при обработке данных; • о способах представления и модели порождения эксперимен- тальных данных; • о моделях данных и классификации задач обработки; • об организации пользовательского интерфейса в автоматизиро- ванных системах обработки экспериментальных данных; • о визуализации статистических данных и уметь использовать: 1) основные концептуальные положения функционального, логического и объектно-ориентированного направлений прог- раммирования, методы, способы и средства разработки программ для реализации алгоритмов обработки экспериментальных данных; Окончание табл.
2) модели, методы и инструментальные программные средства анализа и обработки экспериментальных данных на ЭВМ; 3) техническую базу, структуру, способы построения, алгоритмы функционирования и методы проектирования программного обес- печения интерактивных графических систем и систем мультимедиа; 4) распространенные приложения, реализующие элементы об- работки экспериментальных данных; 5) ГОСТ 7.32—2001 для оформления отчета по результатам об- работки данных. Авторы надеются, что учебник позволит эффективно органи- зовать учебный процесс в высших учебных заведениях и будет по- лезно аспирантам и научным работникам в ходе научной деятель- ности. В результате освоения дисциплины (модуля) «Обработка экспе- риментальных данных на ЭВМ» обучающийся должен: знать • основные понятия работы с информацией; • основные алгоритмы обработки информации; • отличия экспериментальной информации; уметь • обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять постановку и выполнять эксперименты по проверке их коррект- ности и эффективности; • применять алгоритмы обработки и представления эксперимен- тальных данных; • применять алгоритмы обработки и представления эксперимен- тальных данных; • разрабатывать алгоритмы обработки и представления экспери- ментальных данных; владеть • навыками работы по обработке экспериментальных данных по- средством программного обеспечения общего назначения; • навыками работы по обработке экспериментальных данных по- средством программного обеспечения общего назначения; • навыками работы по обработке экспериментальных данных по- средством программного обеспечения общего назначения и ме- тодо-ориентированного программного обеспечения. Во втором исправленном и дополненном издании авторы пред- лагают ознакомиться с применением излагаемой теории в научных исследованиях и приводят результаты в последней 10 главе «Осо- бенности научного эксперимента». Дополненный материал рас- ширяет перечень дисциплин и количество направлений обучения, в которых может быть использован предлагаемый учебник.
Глава 1. ЭКсПеримент: основные Понятия, цели и задачи 1.1. Понятие об ЭКсПерименте и наблюдении В течение всего курса используется понятие «эксперимен- тальные данные». Поэтому необходимо определить, что́ можно на- зывать экспериментом, каким бывает эксперимент, какой экспе- римент считается «хорошим» и какой «плохим», какими методами он проводится. Ответить на эти вопросы в достаточно общей и к тому же в крат- кой форме просто невозможно. Приведем несколько определений понятия «эксперимент», заимствованных из изданий главным об- разом справочного характера, в которых предпринималась попытка обобщить имеющиеся по этому поводу высказывания. Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт) — чувственно- предметная деятельность в науке, осуществляемая теоретически по- знанными средствами. В научном языке термин «эксперимент» обычно используется интуитивно в значении, общем для целого ряда сопря- женных понятий: опыт, целенаправленное наблюдение, воспроизве- дение объекта познания, организация особых условий его существо- вания, проверка предсказания и т.п. (Философская энциклопедия. Т. 5. М.: Советская энциклопедия, 1970). Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт): 1) научно постав- ленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явлений и воссоздать его при повторении этих условий; 2) опыт, попытка (Словарь иностранных слов. М.: Советская энциклопедия, 1964). Эксперимент — систематическое изменение условий необходимого явления и связи его с другими с целью выяснения его природы, его происхождения и методов сознательного овладения данным процессом. Блестящий экспериментатор и крупный ученый Кювье так определяет задачи эксперимента: «Наблюдатель слушает природу, экспериментатор вопрошает и принуждает природу разоблачаться» (БСЭ, 1-е изд., т. 63, 1933). Эксперимент — научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явления и воссоздать его каждый раз при повторении этих условий (БСЭ, 2-е изд., т. 48, 1957).
Эксперимент — операция, предназначенная для обнаружения истины, принципа или эффекта или, после их обнаружения, для уточнения или иллюстрации. Он отличается от наблюдения тем, что наблюдаемые явления в большей или меньшей степени контролируются человеком (Encyclopedia Americana, v. 10, 1944). Эксперимент: 1) испытывать или подвергать испытанию, испытание, проверка; 2) средство или лекарство, предназначенное для испытания; 3) действие или операция, предпринятые с целью обнаружения нового или проверки гипотезы, или иллюстрации известной истины: 4) подробная процедура, метод, система явлений или последовательность действий, принятые в состоянии неуверенности относительно того, отвечают ли они цели (Oxford English Dictionary, 1958). Само по себе понятие «эксперимент» в физике означает действие, направленное на искусственное создание условий для осуществления того или иного физического явления и для наблюдения этого явления в условиях, по возможности наиболее чистых, т.е. не осложняемых другими физическими явлениями (Жданов Г.Б. — в кн.: Современный детерминизм. Законы природы. М.: Мысль, 1973). В этой краткой подборке высказываний о смысле понятия «эксперимент» нет согласованности, и ни одно из этих высказываний не отвечает удовлетворительно на вопрос о том, почему возможен научный эксперимент. Как можно всерьез воспринимать утверждение о том, что эксперимент есть предметно-чувственная деятельность, осуществляемая познанными средствами? Вся особенность экспериментальной деятельности, в том числе и научной, заключается как раз в том, что мы, осуществляя ее, узнаем что-то новое об изучаемых явлениях, хотя и пользуемся при этом средствами, действия которых остаются всегда не понятыми до конца. Разве можно говорить о создании точно учитываемых условий для воспроизведения изучаемого явления? Математическая теория эксперимента как раз и возникла из понимания того, что принципиально невозможно создать точно учитываемые условия для проведения эксперимента; результат любого эксперимента всегда связан с некоторой неопределенностью, и задача хорошей организации исследования заключается только в том, чтобы эту неопределенность минимизировать, но отнюдь не в том, чтобы ее полностью устранить. И уж совсем странно говорить о физическом эксперименте как о деятельности, направленной на наблюдение изолированного физического явления. Тогда взаимодействие явлений совсем снимается с рассмотрения, и теряется понятие о математической модели в физике и ее экспериментальной проверке.
Может быть, лучше всего об эксперименте говорить, пользуясь метафорами, как это и сделал Кювье, когда сказал, что экспериментатор принуждает природу разоблачаться. А еще лучше, может быть, вовсе не пытаться давать определения того, что есть эксперимент, полагая, что это понятие не поддается компактному опре- делению. Смысл его может стать ясным только после того, как о нем будет много сказано. Интересно обратить внимание на то, что составители многих словарей, видимо, поняли тщетность попытки определить понятие «эксперимент». Ничего не сказано об этом понятии в таких хорошо известных изданиях справочного характера, как Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона, Энциклопедический словарь Гранат, Encyclopedia Britanica, Chamber’sEncyclopedia, Словарь Larussa, и даже в нашей Физической энциклопедии [25]. Все процессы, происходящие в природе, являются результатом взаимодействия многих факторов. Для того чтобы изучить эти процессы и в дальнейшем управлять ими, необходимо выяснить, какую роль в рассматриваемом процессе играет каждый фактор в отдельности. Например, изучая движение тела, необходимо выяснить, какие еще силы приводят его в движение, какие тормозят; наконец, каким образом само тело влияет на эти силы. Все эти факторы необходимо выразить в каких-либо количественных оценках — после этого на помощь исследователю приходят математические методы. Таким образом, математические методы изучения взаимодей- ствующих факторов требуют умения выражать действие различных факторов количественно. Чтобы получить необходимые числовые данные, нужно произвести серию наблюдений. Наблюдение — это решающее звено всякого эксперимента всякого исследования. Наблюдением называется регистрация различных факторов искусст- венного или естественного происхождения. Наблюдения подразделяются на качественные и количественные. Последние разделяются еще на два вида: подсчет и измерение. Под- счет используется как средство регистрации физических явлений и величин дискретного типа (числа частиц, измеряемых радиоак- тивным источником в единицу времени, числа альбиносов в данной группе особей и т.п.). В отличие от подсчета обычно считают, что измерение состоит в сравнении измеряемых величин с другой вели- чиной, принимаемой за эталон. Принято различать прямые (непосредственные) и косвенные из- мерения. В первом случае измеряется сама интересующая нас ве-
Доступ онлайн
В корзину