Связанные понятия
Схема базы данных включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных.
Реляционная модель данных (РМД) — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики, как теория множеств и логика первого порядка.
Абстракция данных — популярная и в общем неверно определяемая техника программирования. Фундаментальная идея состоит в разделении несущественных деталей реализации подпрограммы и характеристик, существенных для корректного её использования. Такое разделение может быть выражено через специальный «интерфейс», сосредотачивающий описание всех возможных применений программы.
Язы́к запро́сов — это искусственный язык, на котором делаются запросы к базам данных и другим информационным системам, особенно к информационно-поисковым системам.
Онтоло́гия в информатике (новолат. ontologia от др.-греч. ὤν род. п. ὄντος — сущее, то, что существует и λόγος — учение, наука) — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология».
Упоминания в литературе
Наиболее продуктивной, с точки зрения систематизации видов образов, является, на наш взгляд, прикладная модель использования мысленных образов в спорте К. Мартина, С. Морица и К. Холла,[42] успешно применяемая ими с 1999 г. За основу модели взято предложенное ранее А. Паивио[43] выделение двух функций образных представлений спортсменов: когнитивной и мотивационной. Каждая из них, согласно
данной модели , в свою очередь реализуется на двух уровнях – общем и специальном. Расширив категории А. Паивио, K. Мартин, С. Мориц и К. Холл[44] выделяют пять различных типов мысленных образов, используемых спортсменами (табл. 1):
Кроме того, с точки зрения обоснования преимуществ и перспективности миварного подхода важно следующее замечание Дж. Люгера: "Решение задачи искусственного интеллекта можно свести к выбору представления среди возможных альтернатив. Выбор подходящего представления весьма важен для разработчиков компьютерных программ, обеспечивающих решение задач искусственного интеллекта. Несмотря на большое разнообразие языков представления, используемых в искусственном интеллекте, все они должны удовлетворять общим требованиям выразительности, эффективности и правильности дедуктивных выводов. Выбор и оценка языков представлений – весьма важная задача как для исследователей, так и для программистов [264, стр. 65]. Как показано в наших работах, выразительность миварного подхода ни в чем не уступает ни исчислениям предикатов, ни семантическим сетям, ни другим известным формализмам в области ИИ. Более того, изменяющееся многомерное миварное информационное пространство позволяет в едином формализме описать и совместить все указанные формализмы, включая исчисление предикатов и семантические сети с онтологиями. С точки зрения семантических сетей, миварное пространство позволяет отобразить такую сеть в многомерном пространстве, что только увеличивает выразительность и позволяет добавить новые связи за счет многомерности. С онтологиями происходит аналогично семантическим сетям. Даже наиболее общую
модель данных "сущность-связь" можно легко представить в миварном пространстве, примеры которого подробно описаны в первой монографии Варламова О.О. [72]. Про то, что исчисление предикатов имеет равные выразительные способности с семантическими сетями, было сказано ранее, в том числе и у Дж. Люгера. Следовательно, по выразительности миварный подход превосходит возможности всех традиционных формализмов, включая семантические сети и модель данных "сущность-связь".
Абстрактный объект как раз и есть обобщение множества возможных
моделей данного конкретного объекта (совокупности конкретных объектов, или, как часто говорят, «предметной области»), а именно инвариант этих моделей. (Не всех, а тех, которые отображают именно данные объективные свойства моделируемого объекта: ведь у него могут быть и другие, не менее существенные, но изучаемые другими науками под другими углами зрения.) Ведь все эти модели уже по определению обладают общими, инвариантными характеристиками, отражающими сущностные свойства объекта и остающимися без изменения при переходе от одной модели к другой. Вот эти-то инвариантные характеристики и могут быть объединены в понятии абстрактного объекта или, как мы уже говорили, в понятии предмета данной науки.
Поток – это необходимая категория для составления макроэкономической модели, он позволяет представить любой элемент, категорию в динамике, что крайне важно для исследования тенденций экономического развития. Одной из самых необходимых для экономического анализа моделей, построенной на сопоставлении потоков, является модель кругооборота доходов и расходов. Выражаясь экономическим языком,
данная модель включает два движущихся навстречу потока: денежный и натурально-вещественный.
Моделирование представляет собой логико—математическое отображение структуры и процесса функционирования логистического объекта с целью проведения на
данной модели эксперимента. Содержание моделирования состоит в создании такого аналога изучаемых объектов, в котором отражены все их важнейшие с позиции цели исследования свойства и опущены второстепенные, малосущественные черты.
Связанные понятия (продолжение)
Бизнес-логика — в разработке информационных систем — совокупность правил, принципов, зависимостей поведения объектов предметной области (области человеческой деятельности, которую система поддерживает). Иначе можно сказать, что бизнес-логика — это реализация правил и ограничений автоматизируемых операций. Является синонимом термина «логика предметной области» (англ. domain logic). Бизнес-логика задает правила, которым подчиняются данные предметной области.
Иерархическая модель данных — это модель данных, где используется представление базы данных в виде древовидной (иерархической) структуры, состоящей из объектов (данных) различных уровней.
Семанти́ческая паути́на (англ. semantic web) — это общедоступная глобальная семантическая сеть, формируемая на базе Всемирной паутины путём стандартизации представления информации в виде, пригодном для машинной обработки.
Компонентно-ориентированное программирование (англ. component-oriented programming, COP) — парадигма программирования, существенным образом опирающаяся на понятие компонента — независимого модуля исходного кода программы, предназначенного для повторного использования и развёртывания и реализующегося в виде множества языковых конструкций (например, «классов» в объектно-ориентированных языках программирования), объединённых по общему признаку и организованных в соответствии с определёнными правилами...
Конте́йнер в программировании — тип, позволяющий инкапсулировать в себе объекты других типов. Контейнеры, в отличие от коллекций, реализуют конкретную структуру данных.
Сетевая модель данных — логическая модель данных, являющаяся расширением иерархического подхода, строгая математическая теория, описывающая структурный аспект, аспект целостности и аспект обработки данных в сетевых базах данных.
Пространство имён — некоторое множество каким-либо образом взаимосвязанных имён или терминов.
По́ле кла́сса или атрибу́т (переменная-член, data member, class field, instance variable) в объектно-ориентированном программировании — переменная, связанная с классом или объектом. Все данные объекта хранятся в его полях. Доступ к полям осуществляется по их имени. Обычно тип данных каждого поля задаётся в описании класса, членом которого является поле.
Предметно-ориентированный язык (англ. domain-specific language, DSL — «язык, специфический для предметной области») — язык программирования, специализированный для конкретной области применения (в противоположность языку общего назначения, применимому к широкому спектру областей и не учитывающему особенности конкретных сфер знаний). Построение такого языка и/или его структура данных отражают специфику решаемых с его помощью задач. Является ключевым понятием языково-ориентированного программирования...
База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области (ISO/IEC/IEEE 24765-2010, ISO/IEC 2382-1:1993). В самообучающихся системах база знаний также содержит информацию, являющуюся результатом решения предыдущих задач.
Словарь данных , описанный в Словаре вычислений от IBM (IBM Dictionary of Computing) как «центральное хранилище информации о данных, такой как значение, взаимосвязи с другими данными, их источник, применение и формат.» Термин может иметь одно из близких по смыслу значений, относясь к базам данных и СУБД...
Реляционная система управления базами данных (РСУБД), реже — система управления реляционными базами данных (СУРБД) — СУБД, управляющая реляционными базами данных.
Ме́тод в объектно-ориентированном программировании — это функция или процедура, принадлежащая какому-то классу или объекту.
Исчисление процессов или алгебра процессов — семейство связанных подходов к формальному моделированию параллельных систем.
В объектно-ориентированном программировании под агрегированием (или как его еще называют - делегированием) подразумевают методику создания нового класса из уже существующих классов путём их включения. Об агрегировании также часто говорят как об «отношении принадлежности» по принципу «у машины есть корпус, колёса и двигатель».
Подробнее: Агрегирование (программирование)
Храни́лище да́нных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.
Систе́ма управле́ния ба́зами да́нных , сокр. СУБД (англ. Database Management System, сокр. DBMS) — совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных.
Конста́нта в программировании — способ адресации данных, изменение которых рассматриваемой программой не предполагается или запрещается.
Каламбур типизации является прямым нарушением типобезопасности. Традиционно возможность построить каламбур типизации связывается со слабой типизацией, но и некоторые сильно типизированные языки или их реализации предоставляют такие возможности (как правило, используя в связанных с ними идентификаторах слова unsafe или unchecked). Сторонники типобезопасности утверждают, что «необходимость» каламбуров типизации является мифом.
Паке́т прикладны́х програ́мм (аббр. ППП, англ. application package) или паке́т програ́мм — набор взаимосвязанных модулей, предназначенных для решения задач определённого класса некоторой предметной области. По смыслу ППП было бы правильнее назвать пакетом модулей вместо устоявшегося термина пакет программ. Отличается от библиотеки тем, что создание библиотеки не ставит целью полностью покрыть нужды предметной области, так как приложение может использовать модули нескольких библиотек. Требования же...
Сема́нтика в программировании — дисциплина, изучающая формализации значений конструкций языков программирования посредством построения их формальных математических моделей. В качестве инструментов построения таких моделей могут использоваться различные средства, например, математическая логика, λ-исчисление, теория множеств, теория категорий, теория моделей, универсальная алгебра. Формализация семантики языка программирования может использоваться как для описания языка, определения свойств языка...
Извлечение информации (англ. information extraction) — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.
Сериализация (в программировании) — процесс перевода какой-либо структуры данных в последовательность битов. Обратной к операции сериализации является операция десериализации (структуризации) — восстановление начального состояния структуры данных из битовой последовательности.
Шаблон проектирования или паттерн (англ. design pattern) в разработке программного обеспечения — повторяемая архитектурная конструкция, представляющая собой решение проблемы проектирования в рамках некоторого часто возникающего контекста.
Предме́тная о́бласть — множество всех предметов, свойства которых и отношения между которыми рассматриваются в научной теории. В логике — подразумеваемая область возможных значений предметных переменных логического языка.
Мона́да — это абстракция линейной цепочки связанных вычислений. Монады позволяют организовывать последовательные вычисления.
Декларати́вное программи́рование — это парадигма программирования, в которой задаётся спецификация решения задачи, то есть описывается, что представляет собой проблема и ожидаемый результат. Противоположностью декларативного является императивное программирование, описывающее на том или ином уровне детализации, как решить задачу и представить результат. В общем и целом, декларативное программирование идёт от человека к машине, тогда как императивное — от машины к человеку. Как следствие, декларативные...
Запись — агрегатный тип данных, инкапсулирующий без сокрытия набор значений различных типов.
Распределённая система — система, для которой отношения местоположений элементов (или групп элементов) играют существенную роль с точки зрения функционирования системы, а, следовательно, и с точки зрения анализа и синтеза системы.
Визуальное программирование — способ создания программы для ЭВМ путём манипулирования графическими объектами вместо написания её текста. Визуальное программирование часто представляют как следующий этап развития текстовых языков программирования. Наглядным примером может служить утилита Визуальный Pascal или Microsoft Visual Studio, где редактируются графические объекты и одновременно отображается соответствующий текст программы. В последнее время визуальному программированию стали уделять больше...
Обмен сообщениями в информатике — один из подходов реализации взаимодействия компонентов и систем, используемый в параллельных вычислениях, объектно-ориентированном программировании, также — одна из форм межпроцессного взаимодействия в операционных системах, в микроядерных операционных системах подход используется для обмена информацией между одним из ядер и одним или более исполняющих блоков.
При́месь (англ. mix in) — элемент языка программирования (обычно класс или модуль), реализующий какое-либо чётко выделенное поведение. Используется для уточнения поведения других классов, не предназначен для порождения самостоятельно используемых объектов.
Блок (также говорят блок кода, блок команд, блок инструкций) в программировании — это логически сгруппированный набор идущих подряд инструкций в исходном коде программы, является основой парадигмы структурного программирования.
В информатике
лексический анализ («токенизация», от англ. tokenizing) — процесс аналитического разбора входной последовательности символов на распознанные группы — лексемы, с целью получения на выходе идентифицированных последовательностей, называемых «токенами» (подобно группировке букв в словах). В простых случаях понятия «лексема» и «токен» идентичны, но более сложные токенизаторы дополнительно классифицируют лексемы по различным типам («идентификатор, оператор», «часть речи» и т. п.). Лексический...
Идиома программирования — устойчивый способ выражения некоторой составной конструкции в одном или нескольких языках программирования. Идиома является шаблоном решения задачи, записи алгоритма или структуры данных путём комбинирования встроенных элементов языка.
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.
Отображение онтологий (англ. ontology alignment или ontology matching) — это процесс установления соответствий между понятиями (концептами) нескольких онтологий. Множество таких соответствий и называется «отображением». Термин имеет разное значение в компьютерной, когнитивной областях и философии.
Ссы́лочная це́лостность (англ. referential integrity) — необходимое качество реляционной базы данных, заключающееся в отсутствии в любом её отношении внешних ключей, ссылающихся на несуществующие кортежи.
Свойство — способ доступа к внутреннему состоянию объекта, имитирующий переменную некоторого типа. Обращение к свойству объекта выглядит так же, как и обращение к структурному полю (в структурном программировании), но, в действительности, реализовано через вызов функции. При попытке задать значение данного свойства вызывается один метод, а при попытке получить значение данного свойства — другой.
Упоминания в литературе (продолжение)
Модель Гарвардской школы бизнеса (Гарвардской группы), основанная на широко известной процедуре SWOT-анализа, разрабатывалась К. Эндрюсом в соавторстве с К. Хринстенсеном в течение достаточно длительного промежутка времени.
Данная модель – типичный представитель «школы проектирования», поскольку в ее основе лежит вера, что формулирование стратегии как процесса базируется на нескольких главных постулатах, обеспечивающих «проектирование стратегии».
По мнению А. Керолла, данная концептуальная модель должна была удовлетворить ожидания как академических кругов, так и менеджеров. Для первых она позволяла прояснить и интегрировать многочисленные дефиниции и подходы, накопившиеся в ходе дискуссии о КСО. При этом особо подчеркивалось, что экономическая ответственность и экономические проблемы не только выступают элементами
данной модели , но и играют в ней определяющую роль. Для вторых, соответственно, данная модель помогала концептуализировать ключевые общественные проблемы, связанные с бизнесом, систематизировать анализ этих проблем, а также оптимизировать процесс планирования и диагностики всей корпоративной социальной деятельности. В то же время автор признавал, что даже если предложенная модель позволит достичь указанных целей, «она остается лишь скромным шагом в развитии концепции корпоративной социальной деятельности» [Caroll, 1979, p. 504].
Целью разработки моделей информации и
моделей данных является создание графических представлений потребностей организации и отдельных бизнес-процессов в информации. Это становится основой для реорганизации бизнес-процессов и конструирования новых прикладных систем, описания взаимодействий и информационного обмена, который происходит между организацией и клиентами, партнерами.
Освоение этого материала подразумевает полное ознакомление со всей изложенной моделью, описывающей механизмы индивидуальной психики, а также некоторые механизмы группового сознания. И только затем следует приступать к практическому применению модели. Поскольку конкретные практики в данной работе не изложены, то зрелые личности самостоятельно определят область применения
данной модели , исходя из личного понимания обстоятельств жизненного пространства.
Применительно к анализу слоговой структуры слова действие теории контекстуальной генерализации может быть проиллюстрировано следующим образом: если одна и та же ритмическая модель слова заполняется разными фонетическими элементами и реализуется в речи, это означает, что
данная модель генерализована (вне зависимости от внутреннего контекста).
В модифицированном варианте в контексте теории социального действия и поведения выделяется модель «контрактного менеджмента».
Данная модель строится на определенных правилах взаимодействия, а также формирования действующего актора субъекта с учетом социальных изменений.
Вместе с тем возникает вопрос о том, какова же физическая природа этой модели. В. Н. Дружинин в своих работах, исходя из постулата о том, что у психической реальности есть собственная онтология, собственная физика (условно, «физика II»), предлагает модель «активной голограммы» (Дружинин, 2007).
Данная модель , по мнению автора, в большей степени по сравнению с другими моделями соответствует феноменологическим признакам психической реальности. В рамках голографической модели психической реальности Дружинин рассматривает интеллект не столько как скорость переработки информации человеком или способность к творческому решению задач, сколько как способность реконструировать в ментальном пространстве структуру признаков задачи (там же).
Динамика взаимодействий персонала многонациональной организации предполагает учет этапов, которые проходит персонал от формирования до расформирования. В зависимости от этапа развития взаимодействий персонала можно выделить актуальные и своевременные методы и процедуры управления знаниями. В качестве основы деления на этапы предлагается использовать модель динамики коллектива Д. Милошевича[63], разработанную им на основе четырехстадийной модели Б.В. Тучмана[64] и П. Херси, К. Бланшард[65]. Мы предлагаем дополнить
данную модель Д. Милошевича описанием двух этапов, подготовительного этапа и этапа расформирования, а также данными модели М. Беннета, посвященной культурной адаптации[66]. Достоинство предлагаемой нами модели развития взаимодействий многонационального персонала в том, что она позволяет соединить в себе знания двух областей: внутренней динамики развития рабочей группы и последовательности прохождения стадий культурной адаптации (см. Таблицу № 2).
Первой серьезной попыткой осмыслить сравнение в социологии стала монография Н. Смелзера «Сравнительные методы в социальных науках» [Smelser, 1976], в которой автор представляет базовую модель сравнительного социологического исследования. В последующих главах будет показано, что
данная модель , как и позиция ученого в целом, подвергалась критике. Тем не менее представляется, что модель сравнительного исследования, разработанная Н. Смелзером, обоснована и обладает значительным эвристическим потенциалом. Именно эта модель будет служить основанием последующих рассуждений о сравнительных социологических исследованиях.
Предположим, что исследователь описывает («различает», «обозначает» в терминах «Логики различений» С. Брауна27) электоральное поведение в рамках социально-психологической модели. Приведем некоторую условную схему объяснения поведения избирателя согласно
данной модели :
Контекстуальная модель необходима для учета опыта, который способствует индивидуальному развитию или ограничивает его. Развивающийся ребенок вовлечен в социальные воздействия и взаимодействия нарастающей интенсивности, в социальные установки и институты, направленно или опосредованно воздействующие на процесс развития. Экологическая системная модель социально-психологических предикторов развития Ю. Бронфенбреннера указывает на роль субсистем семьи, школы, окружения, культуры, воздействующих на ребенка и влияющих друг на друга. При этом в
данную модель введены негативные и позитивные факторы, позволяющие оценить риски развития (Fustenberg et al., 1999). Факторы разделены на продвигающие и защитные. Продвигающие факторы эффективны при высоком и низком рисках, а защитные – только при высоком риске. Дети из семей с большими значениями продвигающих факторов достигали лучших показателей в психическом развитии и компетенциях, чем дети из семей с их низкими значениями (Fustenberg et al., 1999).