Языки программирования – это формальные языки общения человека с ЭВМ, предназначенные для описания совокупности инструкций, выполнение которых обеспечивает правильное решение требуемой задачи.
Машино–зависимые языки – это языки, наборы операторов и изобразительные средства которых существенно зависят от особенностей ЭВМ (внутреннего языка, структуры памяти и т.д.). Эти языки называются языками программирования низкого уровня.
Машинно – независимые языки – это средство описания алгоритмов решения задач и информации, подлежащей обработке. Подобные языки получили название высокоуровневых языков программирования.
Выделяют несколько разновидностей программирования:
- Алгоритмическое или модульное;
- Структурное программирование;
- Объектно-ориентированное программирование
Раздел 5. Модели решения функциональных и вычислительных задач
Лекция 8. Методы и модели решения задач
План:
8.1. Этапы решения задач
8.2.Виды методов
8.3. Модели решения функциональных и вычислительных задач: понятия и назначение
Этапы решения задач
Решение задач с помощью компьютера включает следующие основные этапы:
1. Постановка задачи:
- сбор информации о задаче;
- формулировка условия задачи;
- определение связи между тем, что дано и что требуется определить;
- описание данных.
Построение математической модели.
3. Построение алгоритма:
- выбор формы записи алгоритма (блок-схема, табличная и др.);
- запись алгоритма
4. Выбор готовой программы для реализации алгоритма или среды программирования для записи алгоритма на языке программирования.
5. Тестирование (проверка работоспособности при различном наборе исходных данных).
Отладка
- анализ результатов тестирования;
- устранение ошибок.
Тестирование и отладка
Тестирование устанавливает факт наличия ошибки.
Отладка выясняет её причину.
Виды ошибок
Синтаксические
• ошибка в формате оператора;
• пропуск разделителей;
• непарные скобки и т.д.
Семантические
• неправильное использование оператора из-за непонимания его
работы;
• неправильное описание данных и т.д.
Логические
• неправильное указание ветви в разветвленных алгоритмах;
• нарушение порядка действий;
• неполный учет возможных условий и т.д.
Постановка задачи
Чтобы решить задачу необходима точная постановка задачи и правильный выбор метода решения задачи. Постановка задачи сводится, как правило, к математической форме описания условий задачи по схеме:
Задача (словесное описание).
Дано (перечисление исходного).
Требуется (перечисление требуемого).
Связь (зависимость между исходным и требуемым).
При (условия допустимости исходного).
Виды методов
Выбор метода решения должен обеспечить получение требуемых результатов для любых допустимых исходных данных.
Методы решения задач:
• рекуррентный;
• рекурсивный;
• приближённые методы и т.д.
Рекуррентный метод
Формулы, в которых очередной член последовательности выражается через один или несколько предыдущих членов, называются рекуррентными соотношениями.
Метод, использующий рекуррентные соотношения, называется рекуррентным.
Рекурсивный метод
Рекурсивным называется метод вычисления функций через самих себя.
Иногда значение функции для некоторых аргументов можно выразить через значение этой же функции от других аргументов.
Приближенные методы
Один из приближенных методов – метод Монте-Карло. Метод используется для вычисления площади фигуры, ограниченной произвольным контуром.
3. Модели решения функциональных и вычислительных задач: понятия и назначение
Основные понятия
Модель – это представление объектов (предметов, явлений или процессов) реального или вымышленного мира и их свойств.
Моделирование – это процесс построения моделей.
Как правило, модель обладает не всеми свойствами объекта, а лишь теми, которые нужны для исследования объекта. Результатом моделирования может являться упрощенное подобие реального объекта, воспроизведение предмета в уменьшенном или увеличенном виде, т.е. его макет.
Назначение моделей
В процессе моделирования модель выступает и как цель, и как средство, и как объект исследований.
Модель нужна, чтобы:
- представить объект, воспроизвести его внешний вид и характерные особенности;
- понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;
- научиться управлять объектом;
- прогнозировать последствия воздействия на объект и т.д.
Свойства моделей:
• адекватность;
• подробность;
• ценность и т.д.
Виды моделей
Среди моделей можно выделить следующие виды:
• материальные (натурные, имитационные);
• информационные (нематериальные);
• компьютерные модели (информационные и имитационные модели, реализованные на компьютере).
Информационная модель – набор величин и (или) изображений, содержащих необходимую информацию об исследуемых объектах и процессах.
Виды информационных моделей:
• математические;
• графические;
• табличные;
• словесные описания и т.д.
Математическая модель – математическое соотношение или система математических соотношений, отражающих существенные свойства объекта или процесса.
