Сущность моделей представления информации. Определение модели информации

1.

Сущность моделей представления
информации
Определение модели
информации
Абстрактное описание
Упрощение реальности
Модель представления информации
собой абстрактное описание
При создании модели мы
— это формализованный способ
данных, отражающее их
сознательно отбрасываем
описания данных, определяющий
существенные свойства и
несущественные детали и
структуру, формат и правила
взаимосвязи, являясь посредником
концентрируемся на ключевых
интерпретации информации в
между реальным миром и
аспектах, что позволяет представить
информационных системах.
информационной системой.
одну и ту же реальность
Модель информации представляет
различными моделями в
зависимости от цели.

2.

Роль моделей в информационных
процессах
Структурирование и
организация данных
Обеспечение
интерпретации
Унификация и
стандартизация
Определение логической структуры,
Придание смысла символам,
Единообразное представление,
установление связей,
определение правил
общие протоколы обмена
систематизация
преобразования
Абстрагирование
Сокрытие деталей, выделение существенных характеристик
Каждая из этих функций вносит важный вклад в эффективную обработку информации, обеспечивая структурированный подход
к работе с данными в информационных системах.

3.

Критерии оценки моделей
представления информации
Адекватность
Выразительность
Лаконичность
Степень соответствия модели
Способность модели представлять
Минимальное количество
реальному объекту или процессу в
разнообразные аспекты
избыточных элементов и связей
контексте решаемой задачи
моделируемого объекта
Формализованность
Вычислительная эффективность
Степень строгости описания и однозначности
Экономичность использования вычислительных ресурсов
интерпретации
при работе с моделью

4.

Дополнительные критерии оценки
моделей
Масштабируемость
Расширяемость
Способность модели адаптироваться к изменению объема и
Возможность добавления новых элементов и отношений без
сложности данных. Масштабируемая модель сохраняет свою
существенной перестройки модели. Расширяемая модель
эффективность при увеличении размеров обрабатываемых
может эволюционировать вместе с изменением
данных, что особенно важно для современных
потребностей и требований, что обеспечивает долговечность
информационных систем с растущими объемами
информационных систем и снижает затраты на их
информации.
модернизацию.
Эти критерии играют решающую роль при выборе и разработке моделей представления информации для конкретных задач и
систем, обеспечивая их долгосрочную эффективность и адаптивность.

5.

Дискретные и непрерывные модели
Фундаментальная
классификация
Дискретные модели
Непрерывные модели
Основаны на представлении
Базируются на представлении
Разделение моделей на дискретные
информации в виде отдельных,
информации как непрерывно
и непрерывные отражает
четко разграниченных элементов.
изменяющихся величин,
принципиально различные подходы
Оперируют конечными или
принимающих значения из
к описанию реальности и имеет
счетными множествами значений и
континуума. Опираются на аппарат
глубокие математические и
базируются на дискретной
математического анализа и
философские корни.
математике.
дифференциальных уравнений.

6.

Характеристики дискретных моделей
Дискретные единицы
Информация представляется в виде
отдельных, дискретных единиц
Скачкообразные
переходы
Целочисленные
операции
Переходы между состояниями
Основаны на операциях с целыми
происходят скачкообразно
числами, конечными множествами,
графами
Конечные состояния
Характеризуются конечным или счетным числом возможных состояний
Дискретные модели являются основой цифровых вычислений и широко применяются в компьютерных науках,
программировании и цифровой обработке информации.

7.

Примеры дискретных моделей
Булева модель
Битовая модель
Конечные автоматы
Представление информации в виде
Представление информации как
Представление информационных
логических значений
последовательности битов (0 и 1).
процессов в виде систем с
(истина/ложь). Является основой
Эта фундаментальная модель лежит
конечным набором состояний и
цифровых вычислений и базируется
в основе всех цифровых
правил перехода между ними.
на булевой алгебре. Применяется в
информационных систем, включая
Применяются для моделирования
цифровой логике, языках
машинные коды, форматы файлов
реактивных систем, синтаксических
программирования и системах
и структуры данных.
анализаторов и протоколов связи.
искусственного интеллекта.

8.

Графовые модели как пример
дискретных моделей
Графовые модели представляют информацию в виде вершин (узлов) и рёбер (связей между узлами). Эти модели широко
используются для моделирования различных структур и отношений.
Области применения
графовых моделей:
Иерархические
отношения
Сетевые структуры (компьютерные
Организационные структуры,
сети, социальные сети)
таксономии
Маршруты и пути
Транспортные сети, алгоритмы
навигации

9.

Характеристики непрерывных моделей
Непрерывные
величины
Плавные изменения
Действительные числа
Изменение состояния происходит
Информация представляется в виде
плавно, без скачков
непрерывно изменяющихся величин
Основаны на операциях с
действительными числами и
функциями
Бесконечные состояния
Характеризуются бесконечным несчетным множеством возможных состояний
Непрерывные модели широко применяются для описания физических процессов, сигналов и динамических систем, где
требуется учет плавных изменений параметров.

10.

Примеры непрерывных моделей
Аналоговые сигналы
Дифференциальные
модели
Функциональные
модели
непрерывно изменяющихся
Описание изменений в системе с
Представление информации в виде
физических величин, таких как
помощью дифференциальных
функций непрерывных аргументов.
звуковые волны, электрические
уравнений. Применяются в
Используются для обработки
сигналы в аналоговых устройствах
моделировании физических
сигналов, аппроксимации данных и
или температурные поля.
процессов, биологических системах
статистического анализа.
Представление информации в виде
и экономическом моделировании.

11.

Вероятностные непрерывные модели
Вероятностные непрерывные модели описывают случайные процессы с непрерывными значениями и широко применяются в
статистике, теории вероятностей и анализе данных.
Гауссовские процессы
Винеровские процессы
Случайные процессы, в которых
Марковские процессы
Процессы с непрерывным
любой конечный набор случайных
Математическая модель
временем, где будущие состояния
величин имеет совместное
броуновского движения, широко
зависят только от текущего
нормальное распределение
используемая в финансовой
состояния
математике

12.

Сравнение дискретных и непрерывных
моделей
Аспект
Дискретные модели
Непрерывные модели
Математический аппарат
Дискретная математика,
Математический анализ,
комбинаторика, теория графов
дифференциальные уравнения
Конечное или счетное множество
Несчетное множество значений
Природа значений
значений
Тип изменений
Скачкообразные
Плавные
Вычислительная реализация
Легко реализуются на цифровых
Требуют аппроксимации при
компьютерах
реализации на компьютерах

13.

Гибридные модели
Гибридные автоматы
Цифро-аналоговые
системы
Дискретизированные
непрерывные модели
Модели, объединяющие дискретную
Аппроксимация непрерывных моделей с
логику переключений с непрерывной
помощью дискретных методов, включая
Системы, сочетающие цифровые и
динамикой. Примеры включают
численные методы решения
аналоговые компоненты, такие как
термостаты, системы
дифференциальных уравнений,
цифро-аналоговые и аналого-цифровые
кондиционирования,
дискретное преобразование Фурье и
преобразователи, системы управления с
автоматизированные производственные
цифровую обработку аналоговых
цифровым контроллером и
линии и биохимические реакции с
сигналов.
аналоговыми исполнительными
порогами активации.
механизмами.
На практике часто используются гибридные модели, сочетающие дискретные и непрерывные компоненты, что позволяет
адекватно описывать сложные системы.

14.

Детерминированные и стохастические
модели
Важный аспект
классификации
Детерминированные
модели
Стохастические
модели
Разделение моделей на
Характеризуются однозначной
Включают элементы случайности и
детерминированные и
определенностью результатов при
неопределенности. Результаты не
стохастические связано с
заданных исходных данных и
могут быть однозначно предсказаны
предсказуемостью поведения
параметрах. В таких моделях
и описываются в терминах
моделируемой системы и наличием
отсутствует случайность, и каждое
вероятностных распределений.
случайных факторов.
состояние системы полностью
определяется предыдущими
состояниями.

15.

Характеристики детерминированных
моделей
Полная
предсказуемость
Отсутствие
случайности
Однозначное
соответствие
Результаты полностью предсказуемы
В модели не присутствуют
Существует однозначное
при заданных входных данных
случайные факторы или
соответствие между входными и
неопределенность
выходными данными
Повторяемость результатов
При одинаковых условиях результаты всегда идентичны
Детерминированные модели широко используются в ситуациях, где требуется точность и предсказуемость результатов,
например, в инженерных расчетах и алгоритмических процессах.

16.

Примеры детерминированных моделей
Алгебраические модели
Представление информации в виде алгебраических выражений и уравнений, включая линейные системы уравнений,
полиномиальные модели и рациональные функции.
Логические модели
Представление информации в виде логических выражений и функций, таких как исчисление высказываний,
исчисление предикатов и формальные логические системы.
Детерминированные автоматы
Модели с однозначно определенным поведением при заданных входных воздействиях, включая
детерминированные конечные автоматы (DFA), машины Тьюринга и линейные ограниченные автоматы.

17.

Детерминированные алгоритмы
Детерминированные алгоритмы представляют собой последовательности действий с однозначно определенным результатом.
Они широко применяются в программировании и вычислительных системах.
Алгоритмы сортировки
Алгоритмы поиска
Методы нахождения элементов,
Алгоритмы
шифрования
Методы упорядочивания элементов,
включая бинарный поиск, поиск в
Методы защиты информации с
такие как быстрая сортировка,
глубину, поиск в ширину
фиксированным ключом, такие как
сортировка слиянием, пузырьковая
сортировка
RSA, AES, DES

18.

Характеристики стохастических моделей
Случайные величины
Наличие случайных величин и процессов в модели
Вероятностное описание
Описание результатов в терминах вероятностей
Учет неопределенности
Учет неопределенности и шума в системе
Статистический характер
Статистический характер выводов и прогнозов
Стохастические модели позволяют учитывать неопределенность и случайность, что делает их более реалистичными для многих
реальных систем и процессов.

19.

Примеры стохастических моделей
Вероятностные автоматы
Статистические модели
Вероятностные модели
Описание информации на основе
Модели с вероятностным характером
Представление информации с
статистических закономерностей, такие
переходов между состояниями, включая
использованием теории вероятностей,
как регрессионные модели, временные
недетерминированные конечные
включая байесовские сети, скрытые
ряды и модели машинного обучения с
автоматы (NFA), вероятностные
марковские модели и модели
элементами случайности.
машины Тьюринга и стохастические сети
случайных процессов.
Петри.

20.

Имитационные стохастические модели
Имитационные стохастические модели представляют собой компьютерные симуляции систем со случайными параметрами. Они
позволяют моделировать сложные системы с учетом случайных факторов.
Метод Монте-Карло
Системы массового
обслуживания
Агентные модели
использованием случайных чисел и
Модели очередей и обслуживания
поведением множества
статистического моделирования
запросов с случайными интервалами
взаимодействующих агентов
Численный метод решения задач с
поступления и обработки
Модели с вероятностным

21.

Сравнение детерминированных и
стохастических моделей
Аспект
Детерминированные модели
Стохастические модели
Предсказуемость
Полная предсказуемость результатов
Вероятностный характер прогнозов
Повторяемость
Одинаковые результаты при
Различные результаты при повторных
повторных запусках
запусках
Обычно проще в анализе
Часто требуют сложного
Сложность
математического аппарата
Реалистичность
Ограниченная для многих реальных
Более адекватны для систем с
систем
неопределенностью

22.

Гибридные детерминированно-стохастические
модели
Детерминированные модели с
шумом
Частично наблюдаемые
марковские процессы
Байесовские сети со
смешанными узлами
Графические модели, включающие как
Модели принятия решений (POMDP),
детерминированные, так и вероятностные
Модели, в которых к детерминированному
сочетающие детерминированные решения с
узлы. Используются в экспертных системах,
"скелету" добавляются случайные
вероятностными наблюдениями. Применяются
системах поддержки принятия решений и
возмущения. Примеры включают
в системах автономной навигации,
диагностических моделях.
дифференциальные уравнения со случайными
адаптивного управления и медицинской
коэффициентами, авторегрессионные модели
диагностики.
с движущимся средним (ARMA) и
детерминированные сигналы с аддитивным
шумом.
В практических приложениях часто используются гибридные модели, сочетающие детерминированные и стохастические компоненты для более
точного описания реальных систем.

23.

Структурные и функциональные модели
Третий аспект
классификации
Структурные модели
Разделение моделей на структурные
внутренней организации системы,
Фокусируются на описании
и функциональные связано с
её компонентов и связей между
поведения системы, её функций и
фокусом моделирования – либо на
ними. Отвечают на вопрос "из чего
процессов преобразования
внутренней организации системы,
состоит система?", фокусируясь на
информации. Отвечают на вопрос
либо на её поведении и
статических аспектах организации
"что делает система?", акцентируя
взаимодействии с окружением.
информации.
внимание на динамических
Концентрируются на описании
Функциональные
модели
аспектах.

24.

Характеристики структурных моделей
Описание компонентов
Организация
элементов
Статические аспекты
Описание компонентов системы и
Иерархическая или сетевая
системы
их взаимосвязей
организация элементов
Фокус на статических аспектах
Внутренняя организация
Подчеркивание внутренней организации данных
Структурные модели играют ключевую роль в проектировании информационных систем, обеспечивая четкое понимание
организации данных и их взаимосвязей.

25.

Примеры структурных моделей
Иерархические модели
Реляционные модели
Сетевые модели
Представление информации в виде
Представление информации в виде
Представление информации в виде
таблиц с отношениями между
узлов и связей произвольной
многоуровневой структуры с
ними, такие как реляционные базы
топологии, включая графовые базы
отношениями подчинения, включая
данных, таблицы с межтабличными
данных, семантические сети,
древовидные структуры данных,
связями, модели "сущность-связь"
нейронные сети (структурный
таксономии и классификации,
(ER-модели).
аспект).
организационные иерархии.

26.

Объектные модели как пример
структурных моделей
Объектные модели представляют информацию в виде объектов с атрибутами и отношениями. Они широко используются в
современном программировании и проектировании информационных систем.
Объектноориентированные
модели данных
UML-диаграммы
классов
Онтологии предметных
областей
Визуальное представление классов,
Формальное описание понятий
Представление данных в виде
их атрибутов, методов и
предметной области и отношений
объектов с атрибутами, методами и
взаимосвязей
между ними
отношениями наследования

27.

Характеристики функциональных
моделей
Описание функций
Описание функций, процессов и
операций системы
Преобразование
данных
Динамические аспекты
Фокус на преобразовании входных
Подчеркивание динамических
данных в выходные
аспектов системы
Последовательность действий
Отражение последовательности действий и потоков информации
Функциональные модели позволяют понять, как система работает, какие процессы в ней происходят и как преобразуется
информация при её обработке.

28.

Примеры функциональных моделей
Процессные модели
Трансформационные
модели
Событийные модели
процессов в виде
Описание преобразований данных,
реакций на события, включая
последовательности действий,
такие как функциональные
диаграммы состояний, сети Петри
включая блок-схемы алгоритмов,
спецификации, модели "черного
и системы обработки событий.
диаграммы потоков данных (DFD) и
ящика" и системы функциональных
модели бизнес-процессов (BPMN).
преобразований.
Представление информационных
Представление системы в виде

29.

Архитектурные модели
Архитектурные модели описывают компоненты системы и их взаимодействие. Они играют важную роль в проектировании
сложных информационных систем.
Многослойные
архитектуры
Сервис-ориентированные
архитектуры
Микросервисные
архитектуры
Декомпозиция системы на небольшие
независимые сервисы, каждый из
Организация системы в виде слоев с
Организация системы в виде набора
которых отвечает за конкретную
различной функциональностью и
взаимодействующих сервисов с четко
функцию
уровнем абстракции
определенными интерфейсами

30.

Сравнение структурных и
функциональных моделей
Аспект
Структурные модели
Функциональные модели
Фокус
Компоненты и их взаимосвязи
Процессы и функции
Временные аспекты
Статические (структура системы)
Динамические (поведение системы)
Ключевые вопросы
"Из чего состоит?"
"Что делает?"
Типичное применение
Проектирование баз данных,
Алгоритмы, процессы, потоки
классификации
управления

31.

Интегрированные структурнофункциональные модели
Имитационные модели
Системные архитектурные
модели
Компьютерные модели, отражающие как
Представление информационных систем с
агентные модели, дискретно-событийное
Представление системы в виде
учетом структуры и поведения, такие как
моделирование и системно-динамические
взаимодействующих объектов с состояниями и
модели "4+1" представления архитектуры,
модели.
поведением. Примеры включают UML-
архитектурные фреймворки (TOGAF, Zachman)
диаграммы (сочетание структурных и
и методологии проектирования сложных
поведенческих диаграмм), объектные модели
систем.
Объектно-ориентированные
модели
структуру, так и динамику системы, включая
с методами и компонентные архитектуры.
В современных методологиях проектирования информационных систем часто используются интегрированные модели, сочетающие структурные и
функциональные аспекты.

32.

Ключевые выводы о моделях
представления информации
Ключевая роль
Модели представления информации
Основные измерения
классификации
Гибридные подходы
В практических приложениях часто
играют ключевую роль в
Дискретные и непрерывные,
используются гибридные и
формализации информационных
детерминированные и
комбинированные модели,
процессов, обеспечивая
стохастические, структурные и
сочетающие различные подходы в
структурированный подход к работе
функциональные модели
зависимости от специфики задачи.
с данными.
представляют собой основные
измерения классификации.

33.

Практическое значение моделей
представления информации
Проектирование
систем
Основа для разработки
Анализ данных
Принятие решений
Инструменты для извлечения знаний
Поддержка процессов принятия
из информации
решений
информационных систем
Коммуникация
Представление знаний
Средства обмена информацией между специалистами
Формализация экспертных знаний
Умение выбрать подходящую модель представления информации является важным навыком специалиста в области
информационных технологий.