情報学百科事典。 II。 コンピュータサイエンスの理論的基礎。 テキスト内の文字の出現のさまざまな確率の近似

英語圏の国では、コンピュータサイエンスという用語が使用されています-コンピュータサイエンス。

コンピュータサイエンスの理論的基礎は、情報理論、アルゴリズムの理論、数理論理学、正式な言語と文法の理論、組み合わせ分析などの基礎科学のグループです。 それらに加えて、情報学には、コンピュータアーキテクチャ、オペレーティングシステム、データベース理論、プログラミング技術などのセクションが含まれます。 情報学を科学として定義する上で重要なのは、一方では、手段の操作の装置と原理を研究することです。 コンピューティングテクノロジー一方、この手法を制御するプログラムを操作する手法と方法を体系化することによって。

情報技術は、特定のハードウェアとソフトウェアのコレクションであり、その助けを借りて、私たちの生活と活動のすべての分野でさまざまな情報処理操作が実行されます。 情報技術は、コンピュータ技術または応用情報学と呼ばれることもあります。

アナログおよびデジタル情報。

「情報」という用語 ラテン語の情報に戻ります、 – 明確化、プレゼンテーション、意識。

情報はさまざまな方法で分類でき、さまざまな科学がさまざまな方法でこれを行います。 たとえば、哲学では、客観的な情報と主観的な情報の間に区別があります。 客観的な情報は、自然と人間社会の現象を反映しています。 主観的な情報は人々によって作成され、客観的な現象に対する彼らの見方を反映しています。

コンピュータサイエンスでは、アナログ情報とデジタル情報は別々に考慮されます。 人は感覚のおかげでアナログ情報を扱うことに慣れているので、これは重要です。逆に、コンピューター技術は主にデジタル情報を扱います。

人は感覚の助けを借りて情報を知覚します。 光、音、熱はエネルギー信号であり、味と匂いは化合物の作用の結果であり、これもエネルギーの性質に基づいています。 人は継続的にエネルギッシュな影響を経験し、それらの同じ組み合わせに二度遭遇することは決してないかもしれません。 1本の木に2つの同じ緑の葉がなく、2つのまったく同じ音があります。この情報はアナログです。 異なる色に番号が付けられている場合、 さまざまな音-メモ、アナログ情報をデジタルに変換できます。

音楽は、聞くとアナログ情報を運びますが、メモに書き留めるとデジタルになります。

アナログ情報とデジタルの違いは、まず第一に、アナログ情報は連続的であり、デジタルは離散的であるということです。

デジタルデバイスにはパーソナルコンピュータが含まれます。これらはデジタル形式で提示された情報を処理し、レーザーCDの音楽プレーヤーもデジタルです。

情報コーディング。

情報コーディングは、特定のものを形成するプロセスです 情報の提出.

狭義には、「コーディング」という用語は、情報提示のある形式から別の形式への移行として理解されることが多く、保存、送信、または処理に便利です。

コンピューターは、数値形式で提示された情報のみを処理できます。 コンピューターで処理するための他のすべての情報（音、画像、楽器の読みなど）は、数値形式に変換する必要があります。 たとえば、音楽の音をデジタル化するために、特定の周波数の音の強さを短い間隔で測定し、各測定結果を数値形式で表示することができます。 コンピュータプログラムを使用して、受信した情報を変換できます。たとえば、さまざまなソースからのサウンドを互いに「スーパーインポーズ」します。

同様に、テキスト情報はコンピューターで処理できます。 コンピュータに入力されると、各文字は特定の番号でエンコードされ、外部デバイス（画面または印刷）に出力されると、文字の画像がこれらの番号を使用して人間が知覚できるように作成されます。 文字と数字のセットの対応は、文字エンコードと呼ばれます。

原則として、コンピューター内のすべての数値は、0と1を使用して表されます（人々の慣習である10桁ではありません）。 言い換えれば、コンピュータは通常バイナリで動作します それらの処理のためのデバイスがはるかに単純であるため、記数法。

情報測定の単位。 少し。 バイト。

ビットは、情報表現の最小単位です。 バイト-情報処理と送信の最小単位 .

人はさまざまな課題を解決し、私たちの周りの世界に関する情報を使用します。 メッセージにはほとんど情報が含まれていないか、逆に包括的な情報が含まれているとよく耳にしますが、同じメッセージを受け取った人（たとえば、新聞の記事を読んだ後）は、メッセージに含まれる情報の量を異なる方法で評価します。 これは、メッセージを受信する前のこれらのイベント（現象）に関する人々の知識が異なっていたことを意味します。 したがって、メッセージ内の情報の量は、メッセージが受信者にとってどれだけ新しいかによって異なります。 メッセージを受け取った結果、この問題が完全に明確になった場合（つまり、不確実性がなくなる場合）、包括的な情報が受け取られたと彼らは言います。 これは、この問題に関する追加情報の必要がないことを意味します。 逆に、メッセージを受信した後、不確実性が同じままである場合（報告された情報はすでにわかっているか、関連性がない）、情報は受信されませんでした（ゼロ情報）。

コインを投げて落下するのを見ると、特定の情報が得られます。 コインの両面は「等しい」ので、どちらか一方が着地する可能性は同じです。 このような場合、イベントは1ビットの情報を運ぶと言われます。 色違いのボールを2つ入れて、やみくもに1つのボールを抜くと、ボールの色の情報も1ビットで届きます。

情報の測定単位はビット（ビット）と呼ばれます-英語の単語の2桁の略語、 これは2進数を意味します。

コンピュータ技術では、ビットは情報キャリアの物理的状態に対応します。磁化されている-磁化されていない、穴がある-穴がない。 この場合、一方の状態を数字の0で表し、もう一方の状態を数字の1で表すのが通例です。2つの可能なオプションのいずれかを選択すると、論理的真理と虚偽を区別することもできます。 ビットのシーケンスは、テキスト、画像、音声、またはその他の情報をエンコードできます。 情報を提示するこの方法は、バイナリコーディングと呼ばれます。 （バイナリエンコーディング） .

コンピュータサイエンスでは、バイトと呼ばれる値がよく使用され、8ビットに相当します。 また、ビットで可能な2つから1つのオプションを選択できる場合、1バイトはそれぞれ256のうち1（2 8）になります。 バイトとともに、より大きな単位が情報量の測定に使用されます。

1 KB（1キロバイト）= 2 \ up1210バイト= 1024バイト;

1 MB（1メガバイト）= 2 \ up1210 KB = 1024 KB;

1 GB（1ギガバイト）= 2 \ up1210 MB = 1024MB。

たとえば、本には100ページが含まれています。 各ページには35行が含まれ、各行には50文字が含まれます。 本に含まれる情報の量は、次のように計算されます。

このページには、35×50 = 1750バイトの情報が含まれています。 書籍内のすべての情報の量（異なる単位）：

1750×100 = 175,000バイト。

175,000 / 1024 = 170.8984KB。

170.8984 / 1024 = 0.166893MB。

ファイル。 ファイル形式。

ファイルは、一連のバイトを含み、一意の名前を持つ情報ストレージの最小単位です。

ファイルの主な目的は、情報を保存することです。 また、プログラム間およびシステム間でデータを転送するように設計されています。 言い換えれば、ファイルは安定したモバイルデータストアです。 しかし、ファイルは単なるデータストアではありません。 通常、ファイルには 名前、属性、変更時間、作成時間。

ファイル構造は、ディスクなどのストレージデバイスにファイルを保存するためのシステムです。 ファイルはディレクトリ（ディレクトリまたはフォルダと呼ばれることもあります）に編成されます。 どのディレクトリにも任意の数のサブディレクトリを含めることができ、各サブディレクトリにはファイルやその他のディレクトリを格納できます。

データがバイトに編成される方法は、ファイル形式と呼ばれます .

スプレッドシートなどのファイルを読み取るには、バイトが各セルの数値（数式、テキスト）をどのように表すかを知る必要があります。 ファイルを読む テキストエディタ、どのバイトが文字を表しているか、どのフォントまたはフィールド、およびその他の情報を知っている必要があります。

プログラムは、プログラマーが選択した方法でデータをファイルに保存できます。 ただし、ファイルはさまざまなプログラムで使用されると想定されることが多いため、多くのアプリケーションプログラムは、他のプログラムがファイル内のデータを理解できるように、より一般的な形式のいくつかをサポートしています。 ソフトウェア会社（ソフトウェアを「標準」にしたいと考えている）は、他のアプリケーションで使用できるように、作成したフォーマットに関する情報を公開することがよくあります。

すべてのファイルは、従来、テキストとバイナリの2つの部分に分割できます。

テキストファイルは、コンピュータの世界で最も一般的なタイプのデータです。 各文字を格納するために、ほとんどの場合1バイトが割り当てられ、テキストファイルは、各文字が255を超えない特定の数値に対応する特別なテーブルを使用してエンコードされます。127個の最初の数値のみが使用されるファイルが呼び出されます。 ASCII- ファイル（情報インターカンジの米国標準コードの略-情報交換の米国標準コード）ですが、このようなファイルにはラテン語（ロシア語を含む）以外の文字を含めることはできません。 国のアルファベットのほとんどは、8ビットのテーブルを使用してエンコードできます。 ロシア語では、Koi8-R、Windows-1251、およびいわゆる代替（alt）エンコーディングの3つのエンコーディングが現在最も人気があります。

中国語などの言語には256文字をはるかに超える文字が含まれているため、それぞれをエンコードするために複数のバイトが使用されます。 スペースを節約するために、次のトリックがよく使用されます。一部の文字は1バイトでエンコードされ、他の文字は2バイト以上でエンコードされます。 このアプローチを一般化する試みの1つは、文字をエンコードするために0から65536までの数値の範囲を使用するUnicode標準です。この広い範囲により、惑星のあらゆる隅の言語の文字を数値で表すことができます。

しかし、純粋なテキストファイルはあまり一般的ではなくなりつつあります。 ドキュメントには多くの場合、写真や図が含まれており、さまざまなフォントが使用されています。 その結果、テキスト、グラフィック、およびその他の形式のデータのさまざまな組み合わせである形式が表示されます。

バイナリファイルは、テキストファイルとは異なり、見やすくなく、通常、なじみのある単語が含まれていません。理解できない文字がたくさん含まれているだけです。 これらのファイルは、人間が直接読み取ることはできません。 バイナリの例は、実行可能プログラムやグラフィックファイルです。

情報のバイナリコーディングの例。

コンピューターで処理されるさまざまな情報の中で、重要な部分は数値、テキスト、グラフィック、およびオーディオ情報です。 これらのタイプの情報をコンピューターでエンコードするいくつかの方法を理解しましょう。

エンコード番号。

コンピュータメモリ内の数値を表すための2つの主要な形式があります。 それらの1つは整数のエンコードに使用され、2つ目（いわゆる浮動小数点表現）は実数のサブセットを指定するために使用されます。

コンピュータのメモリで表現できる整数のセットは制限されています。 値の範囲は、数値を収容するために使用されるメモリ領域のサイズによって異なります。 V k-ビットセルは2を格納できます k異なる整数値 .

正の整数の内部表現を取得するには Nに保存 k-ビットマシンワード、必要なもの：

1）数値Nを2進数システムに変換します。

2）得られた結果を、左側のk桁までの重要でないゼロで補足します。

たとえば、2バイトのセルで整数1607の内部表現を取得するには、数値を2進法に変換します：1607 10 = 110010001112。 セル内のこの番号の内部表現は、0000 0110 01000111です。

負の整数（–N）の内部表現を書き込むには、次のものが必要です。

1）正の数の内部表現を取得します N;

2）この番号の逆コードを取得し、0を1に、1を0に置き換えます。

3）結果の数値1を結果の数値に加算します。

負の整数-1607の内部表現。 前の例の結果を使用して、正の数1607の内部表現は次のように記述されます：0000 011001000111。逆コードは、反転によって取得されます：1111 100110111000。単位が追加されます：1111 1001 10111001-これは番号-1607の内部バイナリ表現。

浮動小数点形式は実数表現を使用します R仮数の積として m記数法に基づいて nある程度 p、これは注文と呼ばれます： R = m * n p.

浮動小数点の表現があいまいです。 たとえば、次の等式が当てはまります。

12.345 = 0.0012345×104 = 1234.5×10-2 = 0.12345×102

ほとんどの場合、コンピューターは数値の正規化された浮動小数点表現を使用します。 このような表現の仮数は、次の条件を満たす必要があります。

0.1pЈ m p。 つまり、仮数は1未満であり、有効数字の最初の桁はゼロではありません（ p-記数法の基数）。

コンピュータのメモリでは、仮数は有効桁数のみを含む整数として表されるため（0の整数とコンマは格納されません）、数値12.345の場合、数値12345は仮数を格納するために割り当てられたメモリセルに格納されます。この例では、順序は2です。

テキストエンコーディング。

テキストの書き込みに使用される記号のセットは、アルファベットと呼ばれます。 アルファベットの文字数は、カーディナリティと呼ばれます。

コンピュータでテキスト情報を表すには、256文字の容量のアルファベットが最もよく使用されます。 2 8 = 256であるため、このようなアルファベットの1文字は8ビットの情報を伝達します。ただし、8ビットは1バイトを構成するため、各文字のバイナリコードは1バイトのコンピュータメモリを使用します。

このアルファベットのすべての文字には0から255までの番号が付けられ、各番号は00000000から11111111までの8ビットのバイナリコードに対応します。このコードは、バイナリシステムの文字の通常の番号です。

さまざまな種類のコンピューターとオペレーティングシステムでは、コードテーブル内のアルファベット文字の配置順序が異なるさまざまなエンコードテーブルが使用されます。 すでに述べたASCIIエンコーディングテーブルは、パーソナルコンピュータの国際標準です。

アルファベットのシーケンシャルコーディングの原則は、ASCIIコードテーブルでは、ラテン文字（大文字と小文字）がアルファベット順に配置されることです。 番号の位置も値の昇順で並べられています。

この表では、最初の128文字のみが標準です。つまり、数字が0（バイナリコード00000000）から127（01111111）までの文字です。 これには、ラテンアルファベットの文字、数字、句読点、角かっこ、およびその他の記号が含まれます。 128（バイナリコード10000000）で始まり255（11111111）で終わる残りの128コードは、国別アルファベット、疑似グラフィックシンボル、および科学シンボルの文字をエンコードするために使用されます。

グラフィック情報のエンコーディング。

ビデオメモリには、画面に表示される画像に関するバイナリ情報が含まれています。 コンピューターで作成、処理、または表示されるほとんどすべての画像は、ラスターグラフィックスとベクターグラフィックスの2つの大きな部分に分けることができます。

ビットマップは、ピクセル（英語の画像要素からのピクセル）と呼ばれるドットの単層グリッドです。 ピクセルコードには、その色に関する情報が含まれています。

白黒画像（ハーフトーンなし）の場合、ピクセルは2つの値のみを取ることができます：白と黒（点灯-点灯なし）、および1ビットのメモリでエンコードできます：1-白、0-黒。

カラーディスプレイのピクセルは異なる色を持つ可能性があるため、ピクセルあたり1ビットでは不十分です。 4色画像をエンコードするには、2ビットが4つの異なる状態を想定できるため、ピクセルあたり2ビットが必要です。 たとえば、次の色分けオプションを使用できます：00-黒、10-緑、01-赤、11-茶色。

RGBモニターでは、基本色（赤（赤）、緑（緑）、青（青））を組み合わせることで、さまざまな色がすべて取得されます。これらの色から、8つの基本的な組み合わせを取得できます。

もちろん、基本色の発光の強さ（明るさ）を制御できれば、さまざまな色合いを生み出す、それらの組み合わせのさまざまなバリエーションの数が増えます。 異なる色の数- にそしてそれらをエンコードするビット数- N簡単な式で関連付けられます：2 N = に.

ラスターグラフィックスとは対照的に 階層化されたベクトル画像。 ベクトル画像の各要素（線、長方形、円、またはテキストの一部）は、独自のレイヤーに配置され、そのピクセルは他のレイヤーとは独立して設定されます。 ベクトル画像の各要素は、特別な言語（線、円弧、円などの数学方程式）を使用して記述されたオブジェクトです。複雑なオブジェクト（破線、さまざまな幾何学的形状）は、基本的なグラフィックオブジェクトのコレクションとして表されます。

ラスターグラフィックスとは対照的に、ベクター画像のオブジェクトは、品質を損なうことなくサイズを変更できます（増加する場合） ビットマップ粒状性が増します）。

サウンドコーディング。

物理学からその音は知られています -これらは空気の振動です。 音を電気信号に変換すると（たとえば、マイクを使用して）、電圧が時間の経過とともにスムーズに変化するのを確認できます。 コンピュータ処理の場合、このようなアナログ信号を何らかの方法で2進数のシーケンスに変換する必要があります。

これは、たとえば、このように行われます-電圧は定期的に測定され、取得された値はコンピュータのメモリに書き込まれます。 このプロセスはサンプリング（またはデジタル化）と呼ばれ、それを実行するデバイスはアナログ-デジタルコンバーター（ADC）です。

このようにエンコードされたサウンドを再生するには、逆変換を行う必要があります（この場合、デジタル-アナログコンバーター -DAC）、結果のステップ信号を平滑化します。

サンプリングレートが高く、各サンプルに割り当てられるビット数が多いほど、サウンドはより正確に表現されますが、サウンドファイルのサイズも大きくなります。 したがって、サウンドの性質、その品質の要件、および占有されているメモリの量に応じて、いくつかの妥協値が選択されます。

説明されているオーディオ情報のエンコード方法は非常に普遍的であり、あらゆるサウンドを表現し、さまざまな方法で変換することができます。 しかし、異なる行動を取る方がより有益な場合があります。

長い間、音楽を表現するためのかなりコンパクトな方法、つまり記譜法が使用されてきました。 その中で、特別な記号は、音の高さ、楽器、演奏方法を示しています。 実際、それは特別な形式言語で書かれたミュージシャンのアルゴリズムと見なすことができます。 1983年に、コンピューターと音楽シンセサイザーの大手メーカーは、そのようなコーディングシステムを定義する標準を開発しました。 それはMIDIという名前を得ました。

もちろん、このようなコーディングシステムでは、すべてのサウンドを録音できるわけではありません。インストルメンタルミュージックにのみ適しています。 しかし、それは否定できない利点もあります：非常にコンパクトな録音、ミュージシャンにとっての自然さ（ほとんどすべてのMIDIエディターで通常のノートの形で音楽を操作できます）、楽器の交換のしやすさ、メロディーのテンポとトーンの変更。

音楽を録音するための他の純粋なコンピュータフォーマットもあります。 その中には、非常に高品質で圧縮率の高い音楽をエンコードできるMP3形式がありますが、標準のCDROMは18〜20曲の代わりに、約200曲を収容できます。1曲は約3.5 Mbで、簡単に楽曲を交換するインターネットユーザー。

コンピュータは普遍的な情報機械です。

コンピュータの主な目的の1つは、情報の処理と保存です。 コンピュータの出現により、これまで考えられなかった量の情報を操作できるようになりました。 科学文学やフィクション文学を含む図書館は、電子形式に変換されています。 古い写真やフィルムのアーカイブは、デジタル形式で新しい生活を送っています。

アンナ・チュガノワ

「ドキュメント」という一般名。「I」という用語と同義語である場合があります。 1931年に、P。オトレとベルギーの弁護士および公人によって設立された国際書誌。 La Fontaineは、1895年に国際情報ドキュメンテーション連盟に改名され、1938年には国際情報ドキュメンテーション連盟に改名されました。この連盟は、ドキュメンテーションの専門家を統合する主要な国際組織であり続けています。 および科学および情報活動（国際連盟の文書を参照）。 1945年、アメリカの科学者でエンジニアのW.ブッシュが「私たちの思考の可能なメカニズム」に登場し、情報検索を機械化する必要性の問題が初めて広く提起されました。 科学情報に関する国際会議（ロンドン、1948年、ワシントン、1958年）は、Iの発展の最初の段階を示しました。 ブラッドフォード（イギリス、1948年）。 60年代半ばまで。 20世紀 主に、情報検索の原則と方法、およびそれらの実装の技術的手段が開発されました。 W.バッテン（イギリス）、. メールスと。 Taube（USA）は、座標インデックスの基礎を築きました。 ..。 ヴィッケリー、。 Fosketh（イギリス）、J。Perry、A。Kent、J。Costello、。 P.ルン、。 Bernier（USA）、. K. Garden（フランス）は、情報検索の理論と方法の基礎を開発しました。 S. Cleverdon（イギリス）は、さまざまなタイプの情報検索システムの技術的効率を比較する方法を調査しました。 R. Shaw（米国）とJ. Samin（フランス）は、マイクロフィルムとダイアマイクロカードに最初の情報検索デバイスを作成しました。これは、多くの特殊な情報機器のプロトタイプとして機能しました。 K.MüllerとC.Carlson（USA）は、文書複製の新しい方法を提案しました。これは、現代の複写技術の基礎を形成しました。 情報技術の発展における現代の段階（20世紀の70年代）は、科学情報活動の一般的な科学的重要性のより深い理解と、その中での電子コンピューターのますます幅広い使用によって特徴付けられます。 D.プライス（米国）は、J。ベルナル（英国）のアイデアを発展させ、指標とIの手段を使用して科学の発展のプロセスを測定する可能性を指摘しました。 ..。 ガーフィールド（米国）は、科学および情報サービスの新しい方法を開発および実装しました。 G.メンゼルとW.ハーベイ（米国）は、科学者と専門家の情報ニーズ、科学コミュニケーションのさまざまなプロセスの重要性を調査しました。 海外での模倣の一般的な理論は、A。Avramescu（ルーマニア）、A。Vysotsky、およびMの作品で形成されています。 Dembovskaya（ポーランド）、I。Koblitsa（GDR）、A。Merty（チェコスロバキア）、I。Polzovicha（ハンガリー）、. ピーチ（西ドイツ）、A。リース、R。テイラー、J。シラ（米国）、R。フェアソーン（英国）など。ソ連では、科学および情報活動の発展はソビエトの形成と並行して進んだ。科学と国民経済。 30代で。 20世紀 科学文献の索引（索引）の発行委員会が機能し、ソ連科学アカデミーの抽象的なジャーナルが物理学および数理科学、化学などに登場し始めました（参考文献を参照）。 この活動は、50年代から特に集中的に発展し始めました。 独立した科学分野としてのI.の形成は、1940年代後半から1950年代初頭にまでさかのぼります。 ソ連では、1952年にソ連科学アカデミーの科学情報研究所（現在は全連合科学技術情報研究所（VINITI））が設立されたときに組織形態を受け取りました。 1959年以来、ソ連の閣僚会議は、科学技術情報の統一された全国的なシステムを改善および開発することを目的とした多くの決議を採択しました。 科学情報の自動処理に関する3つの全連合会議（1961年、1963年、および1966年）は、ソ連における情報技術の開発における重要な段階でした。 情報技術の理論的問題に関する相互経済援助評議会とユーゴスラビアの加盟国の国際シンポジウム（モスクワ、1970年）は、情報技術の理論の発展にとって非常に重要であり、国際展示会「Inforga-65」と「Interorgtechnika-66」は、情報技術の技術的手段の改善にとって非常に重要でした。これは、科学情報の処理、保存、検索、および配布のプロセスの複雑な機械化と自動化の技術的手段を示しました。 国内の模倣に関する多くの研究が、そのさらなる発展の基礎を形成しました。帝国主義の一般理論の分野では、VAウスペンスキーとYu。A.シュライダーの研究。 建物情報検索システム-G.E.Vladuta、D.G。Lakhuti、E。 Skorokhodko、V.P。Cherenina; Iの科学的問題-G.M. Dobrov、V。V. Nalimov; ドキュメンタリー-G.G. Vorobyova、K。R。Simona、。 I.シャムリン; 情報検索装置およびその他の技術的手段の作成-。 I. Gutenmakher、V。A。Kalmanson、B。M。Rakov、その他I.は次のセクションに分かれています：I。理論（科学情報の主題と方法、内容、構造と特性）、科学コミュニケーション（非公式および公式のプロセス、科学情報活動）、情報検索、科学情報の普及と使用、科学情報活動の組織と歴史。 私の主な理論的タスク。 科学情報の作成、その変換、伝達、および人間の活動のさまざまな分野での使用に関する一般的な法則を明らかにすることです。 I.は、科学情報の真実性、新規性、有用性を評価するための基準、および新しい情報を取得するための論理的処理の方法を研究または開発していません。 I.の応用問題は、科学内および科学と生産の間の両方で最適な科学的コミュニケーションを決定する際に、情報プロセスを実装するためのより効果的な方法と手段の開発にあります。 特定の問題を研究し、情報技術の応用問題を解決するために、別々の方法が使用されます。サイバネティックス（自動化のための科学情報活動のプロセスの形式化、情報論理マシンの構築など）。 数学的情報理論（情報の一般的な特性を研究する場合、その最適なコーディング、長期保存、距離を超えた伝送を保証するため）; 数理論理学（論理的推論プロセスの形式化、情報アルゴリズムのプログラミング方法の開発など）。 記号論（情報検索システムを構築するとき、自然言語から人工言語に、またはその逆に変換するためのルールをコンパイルするとき、索引付けの原則を開発するとき、その意味を変えないテキストの構造の変換を研究するときなど） ; 言語学（自動翻訳および情報検索言語の原則を開発する場合、索引付けおよび抽象化、転写および音訳の方法、シソーラスをコンパイルする場合、用語の順序付け）; 心理学（科学的情報の作成と使用の思考プロセスの研究、情報ニーズの性質とそれらの要求への定式化、効果的な読書方法の開発、機械情報サービスシステム、情報デバイスの設計）; 図書学、図書館学、書誌学、文書館学（科学文書の最適な形式を開発するとき、科学的コミュニケーションの正式なプロセスを改善するとき、二次出版のシステム）; 科学の科学（科学的コミュニケーションの非公式なプロセスの研究、情報サービスシステムの組織的原則の開発、科学の発展の予測、そのレベルと率の評価、科学情報の消費者のさまざまなカテゴリーの研究）; 技術科学（科学および情報活動のプロセス、それらの機械化および自動化のための技術的手段を提供するため）。 次に、I。の方法のいくつかは、図書館学や参考文献（カタログ、索引などの編集）に適用されます。 科学情報は、自然、社会、思考の客観的な法則を科学の現在の状態に適切に反映し、社会的および歴史的実践で使用されます。 認知プロセスの基本は社会的実践であるため、科学的情報のソースは、科学的研究だけでなく、自然と社会を変革するための人々のあらゆる種類の活発な活動です。 科学情報は、その受領と使用の分野（生物学的、政治的、技術的、化学的、経済的など）、目的（大量および特別など）に応じてタイプに分類されます。 後に誤っていることが判明した仮説と理論は、それらの位置が体系的に研究され、実際にテストされている限り、科学的な情報です。 社会的および歴史的実践における使用基準により、科学情報を一般に知られているまたは時代遅れの真実、空想科学小説のアイデアなどから区別することができます。科学情報の提示、送信、および受信のプロセス全体が科学的コミュニケーションを構成します。 全体として、例外なく、科学コミュニケーション、科学者、または専門家のプロセスは確かに関与しています。 彼らの参加の程度は異なる可能性があり、プロセスの詳細によって異なります。 「非公式」プロセスと「公式」プロセスを区別します。 「非公式」には、主に科学者または専門家自身によって実行されるプロセスが含まれます。進行中の研究または開発についての直接の対話、同僚の研究室への訪問、科学技術展示会、聴衆との会話、手紙や出版物の出版社の交換、出版のための研究結果または開発の準備。 「正式な」ものには、編集、出版、印刷のプロセスが含まれます。 書店、図書館、書誌活動を含む科学出版物の配布。 科学文献交換プロセス; アーカイブ; 実際に科学的および情報的活動。 最後のプロセスを除くすべての「正式な」プロセスは、科学的コミュニケーションに固有のものではなく、マスコミの領域に含まれます。その主な手段は、印刷物、ラジオ、テレビなどです。効率を高める必要があるため、理論的および実験的研究、科学的研究、科学的情報、科学的組織活動など、さまざまな面で行われるさらなる分割につながります。 情報サービスは、科学情報の選択と処理というますます複雑なタスクの実行に移されます。これは、情報と特定のクモの枝の理論と技術の両方の成果を同時に使用することによってのみ解決できます。 科学情報活動は、文書に固定された科学情報の収集、処理、保存、検索、および研究開発の効率を高めるための科学者や専門家への提供で構成されています。 この活動は、高度な資格を持つ専門家による各科学文書の1回限りの包括的な処理の原則に基づく統合情報システムによってますます実行され、そのような処理の結果は、コンピューターとフォトタイプ設定機で構成されるコンピューター複合体に入力されます。これらの結果をさまざまな情報問題の解決に再利用する：抽象的なジャーナルの発行、信号情報の速報、分析レビュー、翻訳の収集、情報の選択的普及（情報言語を参照）、参照および情報作業、文書およびその他の種類の情報のコピーサービス。 40代半ばから。 20世紀 I.に関する最初の大きなジャーナルは、さまざまな国で掲載されています。「Journal of Documentation」（L.、1945年以降）。 DokumentationのためのTidskrift（Stockh。、1945年から）; American Documentation（Wash。、1950年以降、1970年以降-Journal of the American Society for Information Science）; "Nachrichten fur Dokumentation"（Fr./M。、1950年から）; 「ドキュメンテーション」（Lpz。、1953年から、1969年から-「Informatik」）。 1961年10月以降、科学技術情報の月次コレクションがソ連で公開され、1967年以降、情報作業の組織と方法、および情報プロセスとシステムの2つのシリーズで公開されています。 VINITIは、1963年以来、最初は2か月に1回、1966年以降、月刊の抄録誌「科学技術情報」を発行し始めました。このジャーナルは、1970年から「情報学」という名前で発行されています。 1967年以来、このジャーナルは英語でも発行されています。 次の抄録ジャーナルは、海外でIに公開されています。英国では「図書館情報学抄録」（L.、1969年以降、1950〜68年には「図書館情報抄録」と呼ばれていました）、米国では「情報科学」抄録」（Phil。、1969年以来、1966-68年には「DocumentationAbstracts」と呼ばれていました）、フランスでは-「Bulletinsignaletique。 情報科学と技術」（P.、1970年以来）。 1964年以来、エクスプレス情報「科学情報の理論と実践」が出版されており、1965年以来、私による外国の出版物の翻訳のコレクションです。 1969年以来、定期刊行物「科学と情報学」がキエフで出版されています。 I.情報の消費者における科学者のトレーニング-1964年以来、モスクワ州立大学の科学情報学部で。 MV Lomonosov、情報プロセスの機械化と自動化のエンジニア-多くの工科大学と機械製造機関で。 海外では、情報分野は大学や高等専門学校で教えられています。 情報技術とコンピュータ技術の複雑な問題を1つの教育専門分野に統合する傾向があります。 点灯：Mikhailov A.I.、Chernyi A.I.、Gilyarevsky R.S.、Fundamentals of Informatics、第2版、M.、1968; それら、現代科学における情報問題、M.、1972; コンピュータサイエンスの理論的問題。 土曜日 Art。、M.、1968; 情報学に関する国際フォーラム。 土曜日 Art。、t。1-2、M。、1969; ブッシュV.、私たちが考えるかもしれないように、アトランティックマンスリー、1945年、7月、p。 101-108; 情報科学技術の年次レビュー、v。 1-7、N。Y.-a。 o。、1966-72; Dembowska M.、文書および科学情報、ワルシャワ、1968年。A。I。Mikhailov、A。I。Cherny、R.S。Gilyarevsky。

M。：FIZMATLIT、2006 .-- 768p。

百科事典の辞書には、18,000を超えるロシア語と英語の用語が含まれており、次の大きなセクションに従ってテーマ別に体系化されています。I。情報技術の基礎。 II。 情報プロセスと自動化システム（AC）の自動化。 III。 NPPテクニカルサポート; IV。 ACソフトウェア; V.マルチメディア、ハイパーメディア、バーチャルリアリティ、マシンビジョン。 Vi。 データ処理および送信のためのネットワーク技術。 Vii。 コンピューターとネットワークのスラング。 VIII。 電子メールで使用されるアイコン。 IX。 インターネットで使用される単語や表現の略語。

辞書エントリは拡張された性質のものであり、説明のオブジェクトに関する参照データ、および関心のあるユーザーのためにそれらをより完全に知るための主要なドキュメンタリーソースへのリンクが含まれています。

辞書の構造と内容は、読者が関心のある主題のセクションとサブセクションの資料の体系的な研究に使用することを可能にし、異種の自動化された情報と通信システムの設計に関連するソリューションの予備研究を実行することを可能にします、また、それに基づいて教育、方法論、調査、参照などを準備します。ドキュメント。

辞書は、専門的な活動や興味が現代の情報技術に関連している幅広いユーザーを対象としています。

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コンテンツ
辞書の百科事典版の序文..................... 7
辞書の第3版の序文、参照辞書とその作成者について... 9
著者から..............................................。 .....イレブン
辞書の使い方について.......................................... 13
I.情報技術の基礎.......................... 15
1.1。 データ、情報、知識、論理............................. 15
1.2。 情報資源、情報理論、情報学19
1.3。 情報キャリア、文書、文書、出版物.............. 22
1.4。 文書とデータの構造化された提示の原則....... 27
1.4.1。 情報要素とそのタイプ....................... 27
1.4.2。 レコード、ファイル、配列、キー............................... 30
1.4.3。 データ構造、モデル、および関連用語34
1.4.4。 フォーマット、データフィールドおよび関連用語............... 45
1.5。 情報技術................................... 49
1.5.1. 一般的な概念および用語................................ 49
1.5.2。 文書とデータの処理と処理................. 52
1.5.3。 コンピューターへの文書やデータの入力........................... 58
1.5.4。 情報検索^一般的な概念と用語............. 63
1.5.5。 索引付け、検索可能なドキュメントおよびクエリ66
1.6。 情報技術のセキュリティ......................... 74
1.6.1。 一般的な概念と用語................................ 74
1.6.2。 ドキュメントとデータのエンコードとデコード..................... 83
1.6.3。 暗号化と関連する概念...................... 87
II。 情報プロセスの自動化と自動化された情報システム93
2.1。 一般的な概念と用語..................................... 93
2.2。 情報と図書館のプロセスの自動化............ 95
2.2.1。 自動化用語... 95
2.3。 自動化システム.................................. 98
2.3.1。 一般的な概念と用語................................ 98
2.3.2。 機能指向の自動システム... 106
2.4。 自動システムの言語および情報サポート117
2.4.1。 言語サポート^一般的な概念と用語......... 117
2.4.2。 情報検索言語と語彙AIS ....... 119
2.4.3。 メタデータとフォーマットAIS128
2.4.4。 AISの情報サポート......................... 147
2.5。 自動化システムの担当者とユーザー................. 153
2.5.1。 AISの開発者と担当者............................. 153
2.5.2。 AISユーザー..................................... 157
2.5.3。 AISのスペシャリストの認定......................... 159
2.6。 自動化システムの作成と運用のプロセス.......... 162
2.6.1。 自動化システムの設計................... 162
2.6.2。 AISライフサイクルとシステム統合.................. 165
III。 自動化システムのテクニカルサポート.......... 169
3.1。 コンピュータ、その種類および一般的な分類169
3.2。 アーキテクチャ、構成、コンピュータプラットフォーム....................... 175
3.3。 パソコン（PC）...................................... 178
3.4。 その他のノートブックおよびスタンドアロンデジタルデバイス... 185
3.4.1。 ポータブルPCの種類................................... 185
3.4.2。 デジタル機器の複製と録音188
3.5。 システムユニットとその構造要素........................ 191
3.5.1。 プロセッサー、そのタイプおよび関連用語.............. 192
3.5.2。 コンピュータメモリ^概念と用語.......................... 202
3.5.3。 コンピュータメモリの機能デバイス..................... 208
3.5.4。 アダプター、インターフェースおよび関連用語............. 216
3.5.5。 ボード、ポート、バス、ソケット............................... 224
3.6。 周辺（外部）コンピュータデバイス......................... 233
3.6.1。 外部コンピュータメモリ、ストレージデバイスおよび関連用語... 233
3.6.2。 CDおよび関連用語................... 251
3.6.3。 データ入力デバイス、マニピュレータ...................... 260
3.6.4。 データ出力デバイス............................... 271
3.6.5。 モデム、暗号化装置、電源装置...................... 286
3.7。 PCカード...............................................。 .289
3.8。 マイクロエレクトロニクスコンピュータベース................................... 294
3.9。 オプトエレクトロニクスデバイス................................. 299
IV。 自動化システム用ソフトウェア......... 303
4.1。 アルゴリズム、プログラム、プログラミング......................... 303
4.1.1。 一般的な概念と用語303
4.1.2。 プログラミング言語................................ 307
4.1.3。 プログラミング関連用語... 319
4.2。 一般的なソフトウェア............................... 327
4.2.1。 オペレーティングシステム.................................. 328
4.2.2。 一般的なソフトウェアサービスツール338
4.3。 自動化システムのアプリケーションソフトウェア....... 339
4.3.1。 一般的な概念と用語................................ 339
4.3.2。 アプリケーションプログラム.................................. 342
4.3.3。 コンピュータウイルスとウイルス対策......................... 346
4.4。 ソフトウェア用語350
4.4.1。 いくつかの一般的な概念と用語........................ 350
4.4.2。 データレコードのアーカイブ、圧縮、復元.............. 352
4.4.3。 アクセス、住所、および関連用語.................... 364
V.マルチメディア、ハイパーメディア、バーチャルリアリティ、マシンビジョン。 372
5.1。 マルチメディアシステムおよび関連用語。 .................. 372
5.2。 音楽とスピーチの伴奏を提供する手段.......... 375
5.2.1。 一般的な概念と用語................................ 375
5.2.2。 サウンドファイル、その標準とフォーマット.................... 380
5.3。 マシン（コンピューター）グラフィックス.............................. 389
5.3.1。 一般的な概念と用語................................ 389
5.3.2。 グラフィックファイルとそのフォーマット.......................... 392
5.3.3。 マシングラフィックステクノロジー............................. 400
5.4。 コンピュータビデオ、デジタルテレビ、アニメーション............... 408
5.4.1。 一般的な概念と用語................................ 408
5.4.2。 ビデオ技術...................................... 412
5.4.3。 アニメーション技術................................... 416
5.4.4。 デジタルTV420
5.5。 バーチャルリアリティ、パラレルワールド。 ...................... 424
5.6。 コンピュータビジョン........................................ 427
Vi。 ネットワークテクノロジー。 情報処理・伝達設備430
6.1。 一般的な概念と用語..................................... 430
6.2。 ローカルエリアネットワーク................................ 433
6.3。 分散コンピュータネットワーク............................ 441
6.3.1。 一般的な概念と用語................................ 441
6.3.2。 イントラネット............................................ 450
6.3.3。 イーサネット........................................... 455
6.4。 グローバルコンピュータネットワーク、インターネット........................ 471
6.4.1。 一般的な概念と用語................................ 471
6.4.2。 Webテクノロジー....................................... 482
6.4.3。 インターネットを介したデータ伝送技術.............. 489
6.4.4。 インターネット上のサービスと施設.................... 499
6.4.5。 統合デジタルネットワークサービス-ISDN ............... 518
6.4.6。 セルラー通信とコンピューター電話..................... 520
6.4.7。 建物の通信機器.................. 526
6.4.8。 電気通信技術の使用に基づく技術的手段および複合体の開発532
6.4.9。 インターネット上の法的関係の主題................. 533
6.5。 コンピュータネットワークを保護するための手段と技術................. 536
6.6。 データ伝送ネットワークの基本規格。 ....................... 541
6.6.1。 ISO規格......................................。 541
6.6.2。 IEEE標準....................................... 543
6.6.3。 ITU-T規格....................................... 554
6.6.4。 その他の規格とプロトコル............................. 560
Vii。 コンピュータとネットワークのスラング............................. 565
VIII。 電子メールのアイコンと絵文字... 592
IX。 インターネットで使用されている単語やフレーズの略語... 594
参考文献.............................................. 597
英語のアルファベット順の索引................................. 644
ロシア語のアルファベット順の索引................................ 708

インフォマティクス、メッセージから情報を抽出し、情報リソースを作成し、モデリング、設計、相互作用、学習などの問題を解決するための人間と機械の環境の構築と使用に関連する機械やその他のエンティティの動作をプログラミングする科学。情報のプロパティ、メッセージから情報を抽出し、特定の形式で表示する方法。 情報の相互作用の特性、方法および手段。 情報リソースの特性、それらの作成、提示、保存、蓄積、検索、転送、および保護の方法と手段。 問題を解決するためのプログラム可能なマシンとマンマシン環境を構築および使用するためのプロパティ、方法、および手段。

情報学の科学製品

情報学の科学的成果物は、さまざまな活動分野に関連する問題を解決するための人間と機械の環境を構築するための方法論的基盤として機能します（図1）。

エンティティ（科学では通常オブジェクトと呼ばれます）の研究結果は、それらのシンボリックモデルおよび/または物理モデルによって表されます。 シンボリックモデルは、習得した知識の説明です[を参照してください。 シンボリックモデリング（s-モデリング）]、および物理的なものは、それらの特性、動作などを反映する、研究対象のプロトタイプです。科学的な結果は、知識システムのモデル（または以前に定義および公開されたモデルのコンポーネント）であり、調査中のオブジェクトを含むオブジェクトのセット、およびそれらの間の接続..。 モデルの説明は、科学界による認識と解釈のために設計されたメッセージの形で提示されます。 結果の値は、モデルの予測力、再現性、適用性、およびその説明を含むメッセージのプロパティによって異なります。

問題を解決するためのヒューマンマシン環境を構築する方法論的サポートで卓越した役割を果たした結果の例は次のとおりです。J。フォンノイマンによって発明されたデジタル電子マシンのモデル。フォンノイマンモデルとフォンノイマンアーキテクチャ]; Webの作成者によって発明されました（を参照してください。 ワールドワイドウェブ）T。 バーナーズ＝リー HTTPプロトコル（英語ハイパーテキスト転送プロトコル）は、ハイパーメディア（マルチメディアを参照）システムでメッセージを転送するためのルールを定義するアプリケーションレベルのプロトコルであり、アドレスを記録するための標準となった統合リソース識別子URI（英語統一リソース識別子）です。インターネット上にあるリソースの。 今日（2017年）、情報学の科学的製品が適用されていない活動領域を見つけることは困難です。 その上で、電子メール、Web、検索エンジン、IPテレフォニー、モノのインターネット、およびその他のインターネットサービスが作成されました（インターネットを参照）。 デジタルオーディオ、写真、ビデオの記録。 コンピューター支援設計システム（CAD）; コンピューターシミュレーターとロボット（を参照）。 コンピューターモデリング）、デジタル通信システム、ナビゲーションシステム、3Dプリンターなど。

基本概念

情報学の継続的な発展は、その概念的な装置の発展と研究対象の洗練を伴います。 2006年に、ロシア科学アカデミーの情報学問題研究所（IPI RAS）に新しい研究領域が作成されました- 人間と機械の環境における任意のオブジェクトのシンボリックモデリング（省略形）- と シンボリックモデリングまたはSモデリング）。 この分野での最初の科学プロジェクトの1つは、人間と機械の環境における情報学の知識システムの象徴的なモデルを構築するための方法論に専念しました。 ..。 2009年に作成されたシンボリックモデリング（s-modeling）の理論では、情報学の概念のシステムのコアのシンボリックモデルの別のバージョンが提案されました。これには次の概念が含まれます。

メッセージ（英語のメッセージ）は、ソースとレシーバー間の相互作用のプロトコルを満たす、有限の順序のシンボルのセット（ビジュアル、オーディオなど。コンピューターサイエンスのシンボルを参照）またはそのコード（コンピューターサイエンスのコードを参照）と見なされます。 メッセージの存在は、メッセージの送信元、受信者、通信事業者、伝送媒体、配信手段、送信元と受信者の間の相互作用のプロトコルの存在を前提としています。 問題を解決するためのマンマシン環境（s-environment）では、プログラム可能なマシン（s-machines）の助けを借りて、クエリ言語やプログラミングなどでそれらを表すメッセージを作成します。 さまざまな変換を実行します（たとえば、アナログからデジタルへ、およびその逆、非圧縮から圧縮へ、およびその逆、ある形式のドキュメントプレゼンテーションから別の形式へ）。 メッセージを認識し、使用して新しいメッセージ（プログラム、ドキュメントなど）を作成します。 コンセプトシステムのモデルを解釈します（メッセージの形でインタプリタのメモリにも保存されます）。 ソフトウェアおよびハードウェアで実装されたルールシステム（ネットワークプロトコル、を参照）を使用してメッセージを交換します。 コンピューターネットワーク）; メッセージを保存および蓄積し（電子ライブラリ、百科事典、およびその他の情報リソースを作成）、メッセージの検索と保護の問題を解決します。

メッセージ通訳は、与えられた解釈規則のシステムに従って、入力メッセージからの出力メッセージのコンストラクターとして研究されます。 メッセージインタプリタを構築するために必要な条件は、入力言語と出力言語のモデル、およびメッセージを解釈して入力言語と出力言語でコンパイルする必要のある概念システムのモデルが存在することです。

データ（英語データ）-問題または一連の問題を解決するために必要なメッセージ。ソルバー（プログラムまたは人間）による認識、変換、および解釈のために設計された形式で表示されます。 人は、データ（テキスト、画像など）を記号形式で認識し、コンピュータープログラムまたは コンピュータデバイス（スマートフォン、デジタルカメラなど）-コード内。

情報（eng。information）は、概念システムのモデルに関するメッセージの解釈の結果として研究されます[を参照してください。 シンボリックモデリング（s-モデリング）]。 メッセージから情報を抽出するには、受信したメッセージを、メッセージの受信者が認識して解釈できるように設計された形式で提示する必要があります。 通訳者の記憶に保存されている概念システムのモデル。その中には、受信したメッセージの通訳に必要なものがあります。 必要なモデルの検索メカニズム、メッセージの解釈、受信者向けに設計された形式での解釈結果の提示（図2）。

たとえば、言語aで表され、言語bのメッセージmbの形式で翻訳者（人間またはロボット）によって受信されたメッセージmaの解釈の結果は、メッセージmaから抽出された情報です。

プログラム可能なタスク（s-problem）はセット（Formul、Rulsys、Alg、Prog）と見なされます。ここで、Formulは問題ステートメントです。 Rulsys-Formulに従って設定された、問題を解決するための必須のガイドルールのシステムのセット。 Alg-アルゴリズムのセットの和集合。各アルゴリズムはRulsysの1つの要素に対応します。 Progは一連のプログラムの和集合であり、各プログラムはAlg要素の1つに割り当てられています。 Rulsys、Alg、およびProgの各要素には、アプリケーションの説明が必要です。 Rulsys要素の使用法の説明には、問題解決のタイプの仕様（自律型s-machine、s-machinesのネットワーク協力、人間-s-machine協力など）、情報セキュリティ要件などが含まれます。使用法の説明Algの要素には、問題解決者の許容される動作モード（自動ローカル、自動分散、対話型ローカルなど）、得られた結果の要件などに関するデータが含まれます。プログラムのアプリケーションの説明には、実装に関するデータが含まれます。言語、オペレーティングシステムなど。

アルゴリズム-Rulsys要素の1つに対応する問題を解決し、結果の出力データのセットを特定の入力データのセットと1対1で対応させるための、有限のステップのセットの形式化された説明。

プログラム-高級プログラミング言語、機械指向言語、および/または機械命令のシステムで実装されたアルゴリズム。 これは、特定のプロパティを持つ問題に対するs-machineソルバーの動作を定義するメッセージの形式で表示されます。 これは、変換関係によって接続されたシンボリック、コード、およびシグナルの化身に存在します（コンピューターサイエンスのコンパイラーを参照）。

シンボル（英語の記号）-自然または発明されたオブジェクトの代替品であり、このオブジェクトを示し、人またはロボットによる知覚のために設計された記号メッセージ（テキスト、楽譜など）を構築するための特定のシステムの要素です。 たとえば、ロシア語のアルファベットはテキスト記号のシステムです。 このシステムの文字Aは、ロシア語の音声音声記号のシステムからの対応する音を置き換える記号です。 文字Aは、点字システムとして知られる視覚障害者向けのテキストメッセージングシステムの触覚テクスチャシンボル（指で触れることで認識される）に対応します（を参照）。 点字）。 特定のタイプのメッセージを作成するために選択された視覚、音声、およびその他の記号のセットは、基本構造オブジェクトのセットと見なされ、それぞれに一連の属性と一連の許可された操作が付与されます。 このセットの要素からの構造の作成は、シンボリックモデルを構築するためのルールのシステムによって決定されます[詳細については、コンピュータサイエンスのシンボル（s-symbol）の記事を参照してください]。

コード（英語コード）は、コンピューター、スマートフォン、およびその他のプログラム可能なマシンでそれらを表すために使用される記号または記号メッセージの代替であり、記号メッセージを作成、保存、転送、および解釈するように設計されています[詳細については、情報のコード（ sコード)].

信号（英語信号）-人間の感覚器官または機械のセンサーによって知覚される光学、音、またはその他の効果、または電磁放射の周波数、電圧値の合成、またはその他の形式でのコードの表現、マシンのハードウェア（たとえば、コンピューターの中央プロセッサー、 マイクロプロセッサ車のナビゲーター）。 シンボル、コード、および信号は、変換関係によって相互接続されています。 人間またはロボットの知覚のために設計された各記号および記号構造は、コンピューターおよびコンピューターデバイスのソフトウェアを使用してそれらを操作するように設計されたコードに一意に関連付けることができます。

概念のシステムのモデル。概念システムのSモデルConsは、ペア（ConsSet、ConsRel）と見なされます。ここで、ConsSetは概念のセットです。 ConsRelは、ConsSetで定義された関係のファミリーです。 概念システムの定義は、そのモデルの説明であり、範囲が示されます。 説明は、受信者による解釈、提示、保存、配布、蓄積、および知的活動のヒューマンマシン環境での検索のために設計されたメッセージの形式で提示されます。 明確であると見なされる概念のシステムには、定義がない（同時に、概念-公理に関連しない）概念を含めるべきではありません。 モデルの範囲の決定-（定義が扱われる）特派員のタイプの説明、定義が意味をなす達成プロセスの目標（定義が可能である研究における問題のクラス）有用）、定義（概念、ソリューション方法論など）などを使用することが推奨される段階。

知識システムモデル。 sモデリングで知る[cf. シンボリックモデリング（s-modeling）]は、入力メッセージの解釈の結果として取得された出力メッセージが既知であると認識され、メッセージに格納されている概念システムのモデルを変更する必要がない場合のメッセージ受信者の状態として定義されます。受信者のメモリ。 「知識」の概念は、特定のクラスの問題の状態を含むメッセージから情報を抽出する複雑な機能として定義されます（これらは、パターン認識、ある言語から別の言語への翻訳、または他のクラスの問題のタスクです）。 知識システムのSモデルは、トライアド（Cons、Lang、Interp）と見なされます。ここで、Consは概念システムのSモデルです。 Lang-短所で解釈されたメッセージ言語のコレクションのsモデル; Interpは、Langの言語でコンパイルされたメッセージの短所に関する通訳者のコレクションのSモデルです。

短所モデルのメッセージの解釈には、次のものが含まれます。

1）与えられた入力に従った出力メッセージの構築（情報抽出）（メッセージはLangコレクションからの言語で提示されます）;

2）出力メッセージの分析（短所モデルで変更が必要かどうか）。

3）必要に応じて、短所モデルを変更します。 そうでない場合は、終了します。

たとえば、最新のコンピュータ支援設計（CAD）システムの頭脳の中心は、知識システムです。 設計の生産性は、それがどれだけうまく構築されているかに依存します。

プログラム可能なマシン（s-machine）-問題を解決するためのハードウェアおよびソフトウェア機能。 スーパーコンピューター、メインフレーム、パーソナルコンピューター、ラップトップ、スマートフォン、ナビゲーター、デジタルカメラ、ビデオカメラはすべてSマシンです。 キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、およびその他の入力デバイスは、対応するデバイスのドライバー（コンピューターサイエンスのドライバーを参照）によって認識されるコードに文字を変換するSマシンのコンポーネントです。 パーソナルコンピュータのモニター、ラップトップのディスプレイ、ナビゲーターなどは、ビデオコントローラーによって生成されたコードを人間の視覚チャネル用に設計された象徴的な構成に変換します。

（s-environment）-さまざまな問題を解決するために使用されるコンピューターネットワークと個々のプログラム可能なマシンの結合。 さまざまな種類の活動の情報化の手段。 S環境は、文字モデルのデジタルコードの表現と、Sマシンを使用したそのようなコードの操作を提供する必要があります。 現代のデジタル通信技術、コンピューター支援設計などの中心には、その実装の結果として注目に値する、すべての記号の多様性をデジタルコード[およびそれらのそれぞれ]を単一のコード（それら）に減らすというアイデアがあります。まだバイナリコードを持っています）]そして問題を解決するために人間のマシン環境に結合されたプログラム可能なマシンのコードで作業を指示します。

S環境でのコミュニケーション（図3）は、「man-man」タイプ、「man-program」、「man-プログラマブルマシンのハードウェア」、「program-program」、「program-hardware」のインターフェイスのセットとして研究されています（を参照）。情報学のインターフェースポート）。 人は、視覚、聴覚、およびその他のバイオインテリジェンス（インテリジェンスの機能を保証する生物学的システム）の入力デバイスの助けを借りて、入力アナログ信号（光、音など）を知覚します。 彼は、興味のある信号を、思考の過程で使用される象徴的な視覚、音声、およびその他の構造に変換します。 バイオインテリジェンス出力信号は、ジェスチャー（たとえば、キーボードとマウスから入力するときに使用される）、音声などによって実現されます。 プログラムの入力と出力は、入力データと結果のコードです（を参照してください。 コードコンピュータサイエンス）、ハードウェアの入力と出力は信号です。 アナログ入力信号は、を使用してデジタルに変換されます アナログ-デジタル変換器（ADC）、および出力デジタル-アナログへの使用 デジタル-アナログコンバーター（DAC）。

現代（2017）の環境では、信号の人間の知覚の自然な手段、それらの処理と保存は、デジタル写真とビデオカメラ、スマートフォンなどの発明されたものによって補完されます。情報相互作用技術のよく知られた部分は、急速に発展しているインターネットサービス。 人と人との交流に使われる Eメール（英メール）、各種インターネット通信[ インターネット電話（IPテレフォニー）; たとえば、Skypeインターネットサービスに実装されています。 メッセンジャー（英語のメッセンジャー-接続）; たとえば、インターネットサービスTelegram）]、ソーシャルネットワーク（英語のソーシャルネットワーク）など。人々が使用するもの（照明システム、温度維持など）の相互作用、および外部環境との相互作用のために、 「モノのインターネット」が使用されます（インターネットを参照）。

基本的なタスククラス

特性とパターンの研究に基づく シンボリックモデリング（s-モデリング）情報学の基本的な問題の次のクラスが定義されています。

任意のオブジェクトモデル表現は、人間の知覚とプログラム可能なマシン用に設計されており、特定の要件を満たすメッセージ言語の発明に関連しています。 このクラスでは、人間の言語と機械指向の言語でそれぞれ使用される記号とコードのシステムを調べます。 前者には仕様、プログラミング、クエリの言語が含まれ、後者には機械命令のシステムが含まれます。 このクラスには、データプレゼンテーションタスクも含まれます。 これには、メッセージが解釈される概念のシステムのモデルを表すタスクが含まれます。 このクラスのタスク階層の最上位には、知識システムモデルの表現があります。

シンボリックモデルの表現のタイプと形式の変換モデル間の対応を確立できます。 タイプ（たとえば、音声からテキストへ、およびその逆）とフォーム（たとえば、アナログからデジタルへ、およびその逆、非圧縮から圧縮、およびその逆、*。docから* .pdf）を変換するタスクは、モデルを表現するタスク。

メッセージ認識受信者が知っている形式でそれを提示する必要があることを意味します。 この条件が満たされると、メッセージ認識のために、サンプルモデルとのマッチングのタスクが解決されるか、認識されたモデルのプロパティとサンプルモデルのプロパティが比較されます。 たとえば、人の生体認証の問題では、その人の生体データ（入力メッセージ）が生体システムデータベースからの生体サンプルと比較されます。

モデル構築概念のシステム、知識のシステム、概念のシステムのモデルに関するメッセージの通訳。 問題モデル、プログラミング技術、S環境での相互作用。 s-machineアーキテクチャ、コンピュータネットワーク、サービス指向アーキテクチャのモデル。 メッセージモデルとその構築手段、ドキュメント、ワークフロー。 このクラスの階層の最上位には、s環境モデルとシンボリックモデリングテクノロジーの構築の問題があります。

メッセージの解釈（情報抽出）は、受信したメッセージの存在、メッセージが解釈される概念システムのモデル、および解釈メカニズムを前提としています。 人間と機械の環境で問題を解決することは、アルゴリズムで提示された概念のシステムのモデルでの初期データ（入力メッセージ）の解釈です。 ソリューションの結果は、出力メッセージ（入力メッセージから抽出された情報）です。 実行可能プログラムがインタプリタとして機能する場合、初期データ、プログラム、および問題を解決した結果は、対応するコードで表されます（コンピュータサイエンスのコードを参照）。 プログラム可能な機械のマイクロプロセッサの場合、解釈されるメッセージと解釈の結果は、機械の命令とデータのコードに対応する信号によって表されます。 たとえば、デジタルカメラで撮影する場合、メッセージ（光信号の形式）が感光性マトリックスに作用し、それによって認識されてから、デジタル画像コードに変換されます。このコードは、画質。 結果は変換され、グラフィックファイルとして（カメラの内蔵ストレージまたはメモリカードに）記録されます。

メッセージ交換：タイプ「man-man」、「man-program」、「man-プログラマブルマシンのハードウェア」、「program-program」、「program-hardware」（コンピュータサイエンスのインターフェイスを参照）のインターフェイスを構築する際の問題。 「ハードウェア-ハードウェア」（コンピュータサイエンスのポートを参照）。 問題を解決するためのヒューマンマシン環境でのメッセージングタスク（送信者と受信者の類型化、メッセージの送信、送信、受信の手段、メッセージ送信メディア）。 メッセージングルール（ネットワークプロトコル）のシステムが発明されました。 ネットワークアーキテクチャ; ドキュメント管理システム。 たとえば、プロセスは交換されたメッセージです オペレーティングシステム（OS）、コンピュータネットワーク内のs-machinesのプログラム、電子メールユーザーなど。

メッセージの保存、蓄積、検索：メモリおよびストレージデバイス、それらの管理のメカニズムが調査され、入力されます。 保存と蓄積の形態; メディア、保存、蓄積、検索の方法。 プログラムのデータベースとライブラリ。 検索対象のモデル（モデル、特性、プロパティの説明による）と検索方法を検討します。

情報セキュリティー：脆弱性の防止と検出、アクセス制御、侵入からの保護、マルウェア、メッセージの傍受、および不正使用の問題を調査します。

研究分野

情報学の発展に影響を与える最も重要な科学的アイデアは、認知、情報の相互作用、およびさまざまな問題の自動解決のプロセスをサポートするツールの構築のための方法論的サポートに具体化されています。 情報学の開発の現段階（2017年）では、以下の相互に関連する研究分野の複合体が関連しています。

コンピューティングの自動化（プログラム可能なマシンによる計算）：プログラム可能なマシンのモデル、アーキテクチャ、およびコマンドシステムが研究されています。 プログラム可能なタスクのアルゴリズム化[アルゴリズムとデータ構造、分散アルゴリズム、ランダム化アルゴリズムなど]。 分散コンピューティング（分散コンピューティング）、 クラウドコンピューティング（クラウドコンピューティング）; 計算の複雑さとリソース強度。

プログラミング：テキスト記号とコードのシステムが研究されています。 プログラミング言語とタスク仕様; 翻訳者; プログラムのライブラリ。 システムプログラミング; OS; インストルメンタルプログラミングシステム; データベース管理システム; プログラミング技術; 問題を解決するためのオンラインサービスなど。

問題を解決するための人間と機械の環境（s-environment）：s-environment、コンピュータネットワーク、デジタル通信ネットワーク、およびインターネットを構築するためのモデル、方法、および手段が研究されています。

メッセージの知覚と提示、S環境での相互作用：視覚、音声、触覚、その他のメッセージの知覚と提示のモデル、方法、手段が研究されています。 コンピュータービジョン、聴覚、その他の人工センサー。 人とロボットのパートナーのために設計された、音声、視覚、触覚、およびその他のメッセージ（組み合わせを含む）の形成。 音声、視覚、その他のメッセージ（音声、ジェスチャーなど）の認識。 画像処理、コンピュータグラフィックス、視覚化など。 メッセージ交換（メッセージモデル、それらを送受信する方法および手段）; ユーザーインターフェイス、ソフトウェア、ハードウェア、ハードウェアを備えたソフトウェア。 オンラインインタラクションサービス（メッセンジャー、ソーシャルネットワークなど）。

s環境の問題を解決するための情報リソースとシステム：情報リソースの構築、提示、保管、蓄積、検索、転送、および保護のモデル、方法、および手段が研究されています。 電子文書管理; 電子図書館およびその他の情報システム。 Web（を参照してください。 ワールドワイドウェブ).

情報セキュリティと暗号化：脆弱性の防止と検出の方法が研究されています。 アクセス制御; 侵入、マルウェア、メッセージ傍受からの情報システムの保護。 情報リソース、ソフトウェア、およびハードウェアの不正使用。

人工知能：（セキュリティ問題、状況制御などを解決するために）人間のパートナーとして使用されるインテリジェントロボットを構築するためのモデル、方法、および手段が研究されています。 専門家の意思決定方法。

シンボリックモデリング：視覚、音声、触覚、その他の記号のシステムが研究され、任意のエンティティの人間が設計したモデルを構築するための建設的なオブジェクトと見なされます（概念と知識システムのシステム、環境オブジェクトと人々によって発明されたオブジェクト）。 プログラムによって操作されるように設計された、シンボリックモデルと同等のコードを構築するように設計されたシンボルのシステムに従って配置されたコードのシステム。 シンボリックモデルを記述するための言語; 文字モデルとそれに相当するコードの入力。 概念システムおよび知識システム（プログラム可能なタスクに関する知識システムを含む）のシンボリックモデルを構築するための方法[詳細については、記事を参照してください。 シンボリックモデリング（s-モデリング）]。

情報学の形成

調査中のオブジェクトのシンボリックモデリング長い間、習得した知識を提示するための主要なツールでした。 シンボル（ジェスチャー、グラフィックなど）とそれらから構築されたシンボルメッセージモデルの発明、外部環境でのそのようなモデルの提示と蓄積は、知的能力の形成と発達の重要な手段になりました。 知的活動におけるシンボリックモデルの主な役割は、そのコンパクトさと表現力だけでなく、それらを保存するために使用されるメディアの種類に制限がないという事実によっても決定されます。 キャリアは、人の記憶、紙のシート、デジタルカメラのマトリックス、デジタルボイスレコーダーの記憶、または他のものである可能性があります。 シンボリックモデルの構築、コピー、転送、保存、および蓄積のコストは、非シンボリックモデル（たとえば、船、建物などのモデル）に関連する同様のコストよりも比類のないほど低くなります。 象徴的なモデリングツールがなければ、科学、工学、およびその他の種類の活動の発展を想像することは困難です。

モデリング開発の初期段階では、シミュレートされたオブジェクトの種類は一般に環境オブジェクトと呼ばれるものに限定されており、これらのオブジェクトのモデルは物理的でした。 危険、狩猟対象物、その他の観察対象物の配置を報告する必要性によって引き起こされる、音、身振り、その他の意味の象徴的モデリングの手段の開発は、認知、相互理解、学習のメカニズムの改善に貢献しました。 音や記号の記号など、メッセージの言語が形成され始めました。 行動（自分自身を含む）をモデル化したいという願望は、新たな課題をもたらしました。 当初、この願望は、自然災害の際の日常生活における狩猟での合理的な行動の指導に関連していたと考えられます。 ある段階で、彼らは、保存、コピー、転送を可能にするモデルの構築を可能にするようなモデリングツールを作成することを考えました。

ショーに伴う説明の効率を改善したいという願望は、概念的な装置とそのスピーチの実装手段の改善につながりました。 グラフィカルスキームの形でのシンボリックモデルの開発とスピーチの改善は、スピーチのグラフィカルモデルにつながりました。 ライティングが作成されました。 それは、象徴的なモデリングの開発における重要な段階であるだけでなく、知的活動の開発における強力なツールにもなっています。 これで、モデリングのオブジェクトとそれらの間の接続の説明を、テキスト、図、および図の構成で表すことができます。 観察、推論、計画を保存および送信できる記号モデルの形式で表示するためのツールボックスが作成されました。 メディアの発明、画像の作成と作成のためのツール、着色剤などのタスクが関連するようになりました。これらは、シンボリックモデリング環境を構築するための最初のタスクでした。

グラフィックモデリングの重要な段階は、回路図画像（図面の前駆細胞）のモデル、つまり設計の基本に関連しています。 パーツのサイズと名前を示す3つの2次元投影での投影された3次元オブジェクトの表現は、エンジニアリングの開発において決定的な役割を果たしました。 手書きのテキスト、図面、図から、デザインのタイポグラフィやグラフィックモデル、録音、写真、ラジオ、映画、テレビ、コンピューターやローカルネットワーク、 グローバルネットワーク、仮想実験室および遠隔教育、人が機械の助けを借りて作成する象徴的なモデルの役割は絶えず成長しています。

問題解決者の生産性は、発明者が常に焦点を当ててきた重要な知的生産性の問題です。 物質的なオブジェクトの定量的評価の必要性は、音、ジェスチャー、そしてグラフィックシンボルのシステムの発明を長い間刺激してきました。 しばらくの間、彼らはルールに同意しました：各値には独自のシンボルがあります。 小石、棒、およびその他のオブジェクトを使用したカウント（オブジェクトカウント）は、（値のグラフィック表現に基づく）シンボリックカウントの発明に先行していました。 使用しなければならないオブジェクトの数が増えるにつれて、量の象徴的な表現のタスクが実現されました。 「数字」の概念の形成と、数字をモデル化するときに記号を保存するというアイデアは、数字システムの発明につながりました。 位置番号システムのアイデアは特筆に値します。そのうちの1つ（2進数）は20世紀のものです。 デジタルプログラマブルマシンの発明において重要な役割を果たす運命にあり、 デジタルコーディングキャラクターモデル。 一連の記号の位置を変更することによって記号の意味を変更することは、コンピューティングデバイスの発明（そろばんからコンピューターまで）の進歩をもたらした非常に生産的なアイデアです。

問題解決者のための生産性ツール。 1622年から33年にかけて、英国の科学者ウィリアム・オートレッドがこのオプションを提案しました。 計算尺、計算尺の原型となり、世界中の技術者や研究者が300年以上（パソコンが利用可能になる前）使用してきました。 1642年、B。パスカルは、父親が税金の徴収額を計算するのを手伝おうとして、5桁の加算器（「パスカル」）を作成しました。 ）、歯車に基づいて構築されています。 その後、彼は10進数を加算および減算するように設計された6桁および8桁のデバイスを作成しました。 1672年にドイツの科学者G.V.ライプニッツ 12桁の10進数の算術演算用のデジタル機械式計算機を作成します。 これは、すべての算術演算を実行する最初の計算機でした。 1970年代まではライプニッツの輪と呼ばれるメカニズム。 さまざまな携帯型電卓で再現。 加算機の工業生産は1821年に始まりました。 1836〜48年にCh。Babbage 将来の計算機の機械的なプロトタイプと見なすことができる機械的な10進計算機（彼は分析機と呼んだ）のプロジェクトを完了しました。 計算プログラム、データ、および結果はパンチカードに記録されました。 プログラムの自動実行は、制御装置によって提供されました。 車は建てられませんでした。 1934年-38K。ツーゼ 機械式バイナリコンピューティングマシンを作成しました（ワード長– 22ビット; メモリー– 64ワード; 浮動小数点演算）。 当初、プログラムとデータは手動で入力されていました。 約1年後（設計開始後）、穴あきフィルムストリップからプログラムとデータ入力装置が作られ、機械式算術装置（AU）が電話リレーに組み込まれたAUに置き換えられました。 1941年、Zuseは、オーストリアのエンジニアG. Schreierの参加を得て、プログラム制御（Z3）を備えた世界初の完全に機能するバイナリリレーコンピューターを作成しました。 1942年、Zuseは、発射体の航空機を制御するために使用される世界初のデジタル制御コンピューター（S2）も作成しました。 ズセが行った仕事の秘密のために、彼らの結果は第二次世界大戦の終わりの後にのみ知られるようになりました。 世界初の高級プログラミング言語Plankalkül（ドイツ語Plankalkül-微積分の計画）は、1943年から45年にツーゼによって作成され、1948年に公開されました。アメリカのコンピューターENIAC [（ENIAC-Electronic Numerical Integratorおよびコンピューター-電子数値積分器および計算機）; 開発の始まり-1943年、1946年に公開された]は、数学計算を自動化する手段として作成されました。

プログラム可能なマシンを使用したコンピューティングの科学の創造。 すべてのR。 20世紀 アメリカとイギリスではコンピューター（コンピューター）と呼ばれ、ソ連では電子コンピューター（コンピューター）と呼ばれるデジタルコンピューターの生産が始まりました。 1950年代から。 英国と1960年代以降、米国では、コンピュータサイエンスと呼ばれる、プログラム可能なマシンを利用したコンピューティングの科学が発展し始めました。 1953年に ケンブリッジ大学専門のコンピュータサイエンスのプログラムが形成されました。 米国では、同様のプログラムが1962年にパデュー大学で導入されました。

ドイツでは、コンピュータサイエンスはInformatikと呼ばれています。 ソ連では、プログラム可能な機械の構築と使用に専念する研究と工学の分野は、「コンピューター技術」と呼ばれていました。 1948年12月、I.S。BrukとB.I. Rameevは、自動デジタルマシンの発明についてソ連初の著作権証明書を受け取りました。 1950年代。 家庭用コンピューターの第1世代が作成されました（要素ベースは電子管でした）：1950年-MESM（S.A。のリーダーシップの下で開発された最初のソビエト電子コンピューター） レベデバ ）; 1952年-M-1、BESM（1953年までにヨーロッパで最速のコンピューター）; 1953-アロー （ソ連で最初の連続生産されたコンピューター）; 1955-ウラル-1 汎用デジタルコンピュータのウラルファミリー（チーフデザイナーB. I. Rameev）から。

自動化の方法と手段の改善。 1970年代に始まったさまざまな活動分野のユーザーがコンピュータを利用できるようになると、コンピュータを使用して解決される数学の問題（元々は数学計算を自動化する手段として作成された）の割合が減少し、増加しています。非数学的な問題（コミュニケーション、検索など）の割合で。 1960年代後半の時。 画面付きのコンピュータ端末が製造され始め、画面エディタプログラムの開発が始まり、テキストを表示して入力、保存、修正するように設計されました。 全画面表示[最も初期のスクリーンエディタの1つは、CDC6000シリーズコンピュータのコンソールオペレータ用に1967年に作成されたO26でした。 1970年に、UnixおよびLinuxオペレーティングシステム用の標準スクリーンエディタであるviが開発されました]。 スクリーンエディタを使用すると、プログラマの生産性が向上するだけでなく、任意のオブジェクトのシンボリックモデルを自動構築するためのツールキットに大幅な変更を加えるための前提条件が作成されました。 たとえば、さまざまな目的のテキストを生成するための画面エディタの使用（ 科学記事と本、教材など）すでに1970年代に。 テキスト情報リソースの作成の生産性を大幅に向上させることができます。 1975年6月、アメリカの研究者Alan Kay [オブジェクト指向プログラミング言語Smalltalkの作成者であり、アイデアの作者の1人 パソコン]記事「パーソナルコンピューティング」（« パーソナルコンピューティング» ）は次のように書いています。「通常のノートブックのサイズと形状である、ポータブルケースに入った自律型ナレッジマシンの所有者を想像してみてください。 センサーが視覚と聴覚を超え、必要に応じて数千ページの参考資料、詩、手紙、レシピ、図面、アニメーション、音楽作品を保存および取得できるようになった場合、どのように使用しますか。グラフィック、ダイナミックモデルなど、他に作成、記憶、変更したいものはありますか？」 ..。 この声明は、プログラム可能な機械の構築と使用へのアプローチにおいて、その時点で起こっていた方向転換を反映しています。自動化ツール、主に数学計算から、さまざまな活動分野の問題を解決するためのツールまで。 1984年カーツウェルミュージックシステムズ アメリカの発明家レイ・モンド・カーツワイルによって作成された（KMS）は、世界初のデジタル音楽シンセサイザー、カーツワイル250を製造しました。これは、キーボードから入力されたジェスチャー文字を音楽の音に変換する世界初の専用コンピューターでした。

情報の相互作用の方法と手段の改善。 1962年、アメリカの研究者J.LickliderとW.Clarkは、人間と機械の相互作用に関するレポートをオンラインで公開しました。 レポートには、このネットワークに接続されたコンピューターにある情報リソースへのアクセスを提供するインフラストラクチャプラットフォームとしてグローバルネットワークを構築する可能性の根拠が含まれていました。 コンピュータネットワークでのメッセージの送信におけるパケット交換の理論的実証は、1961年に発表されたアメリカの科学者L.クラインロックによる記事で与えられました。1971年にR.トムリンソン（米国）が電子メールを発明し、1972年にこのサービスが実装されました。 インターネットの作成の歴史における重要な出来事は、1973年にアメリカのエンジニアであるW.CerfとR.Kahnによる伝送制御プロトコルであるTCPの発明でした。 1976年に彼らは伝達を示しました ネットワークパッケージ TCP経由。 1983年に、プロトコルのTCP / IPファミリが標準化されました。 1984年に、ドメインネームシステム（DNS）が作成されました（を参照してください。ドメイン コンピュータサイエンス）。 1988年に、インターネットリレーチャット（IRC）チャットプロトコルが開発されました。 1989年に、Webプロジェクトが実装されました（を参照してください。 ワールドワイドウェブ）、Tによって開発されました。 バーナーズ＝リー..。 6.6.2012-インターネットの歴史の中で重要な日：大規模なインターネットプロバイダー、 コンピューターネットワークそして、Web企業はIPv6（IPv4と一緒に）を使い始め、IPアドレスの不足の問題を事実上解決しました（インターネットを参照）。 インターネットの高い発展率は、インターネットの構築の科学的および技術的問題に関与する専門家が、その機能を使用して、遅滞なくアイデアや解決策を交換するという事実によって促進されています。 インターネットは、問題を解決するためのヒューマンマシン環境のインフラストラクチャプラットフォームになりました。 通信インフラとして機能します Eメール、ウェブ、検索エンジン、 インターネット電話（IPテレフォニー）および教育、科学、経済、政府およびその他の活動の情報化に使用されるその他のインターネットサービス。 インターネットに基づいて作成された電子サービスは、オンラインストア、ソーシャルネットワーク[Facebook（Facebook）、VKontakte、Twitter（Twitter）など]、検索エンジン[ Google（Google）、Yandex（Yandex）など]、百科事典のWebリソース[Wikipedia、Webopediaなど]、電子図書館[World Digital Library、Scientific electronic library eLibraryなど]、企業および州の情報ポータルなど。

2000年代以降、インターネットソリューションの数は急速に増加しています。 スマートハウス「モノのインターネット」（モノのインターネット）のコンセプトを具現化した「（スマートハウス）」、「スマートエネルギーシステム」（スマートグリッド）など。 M2M-ソリューション（M2M-マシンツーマシン）は、マシン間相互作用の情報技術に基づいており、温度センサー、電気メーター、水メーターなどを監視するために設計されており、開発に成功しています。 GLONASSおよびGPSシステムに基づいてモバイルオブジェクトの位置を追跡します（を参照してください。 衛星測位システム）; 保護されたオブジェクトなどへのアクセス制御。

ソ連における情報学の公式登録。 ソ連での情報学の形式化は、情報学、コンピュータ工学および自動化部門がソ連科学アカデミーの一部として設立された1983年に行われました。 これには、同じ年に創設されたソビエト連邦科学アカデミーの情報学問題研究所、およびソビエト連邦科学アカデミーの応用数学研究所、ソビエト連邦科学アカデミーのコンピューティングセンター、情報伝達研究所が含まれていました。ソビエト連邦科学アカデミーおよび他の多くの機関の問題。 第一段階では、マスコンピューティング用のハードウェアとソフトウェア、およびそれらに基づくシステムの分野での研究が主なものと考えられていました。 得られた結果は、家庭用パーソナルコンピュータ（PC）のファミリを作成し、科学、教育、およびその他の関連する活動の情報化にそれらを適用するための基礎となるはずでした。

問題と展望

個人的なS環境を構築するための方法論的サポート。 今後数年間で、s環境を改善するための方法論的サポートのトピック領域の1つは、ハードウェアがユーザーの衣装に配置される、パーソナライズされた問題解決システムの作成に関連付けられます。 高度な無線技術の速度は、インターネットサービスに基づく多くの問題を解決するのにすでに十分です。 2025年までに、無線通信技術の速度と普及率は、今日の有線インターフェースの一部が無線インターフェースに置き換わるレベルに達すると予想されています。 インターネットサービスの値下げは、ユーザーの環境をパーソナライズするための技術の進歩にも貢献します。 s環境のパーソナライズに関連する実際の問題は次のとおりです。より完璧なシンボリックおよびコードシステムの作成。 人から送信された音声および触覚メッセージを、テキスト、ハイパーテキスト、特殊文字、および画像の構成で表されるグラフィックメッセージにソフトウェアおよびハードウェアで変換する。 ワイヤレスインターフェイスの技術的改善と統合[主にビデオインターフェイス（ユーザーが選択した出力：特殊なガラス、モニター画面、テレビ、またはその他のビデオ出力デバイス）]。

個人的な環境を構築するための方法論的サポートは、フィールドでの研究結果に基づく必要があります 人工知能人間の知性の機械シミュレーターではなく、人間が制御する知的パートナーを構築することを目的としています。 個人的な環境を構築するための技術の開発は、遠隔教育の方法論、相互作用などの改善を意味します。

記事のリスト

1.測定情報-アルファベット順のアプローチ

2.情報の測定-意味のあるアプローチ

3.情報プロセス

4.情報

5.サイバネティックス

6.エンコーディング情報

7.情報処理

8.情報の転送

9.数字の表現

10.番号システム

11.情報ストレージ

情報学の研究の主な目的は次のとおりです。 情報と 情報プロセス..。 独立した科学としての情報学は20世紀半ばに出現しましたが、この分野の情報と研究に対する科学的関心はそれ以前に現れました。

20世紀初頭、技術的なコミュニケーション手段（電話、電信、ラジオ）が活発に開発されていました。
これに関連して、「コミュニケーション理論」という科学的方向性が現れます。 その発展は、コーディング理論と情報理論を生み出し、その創設者はアメリカの科学者K.シャノンでした。 情報理論が問題を解決した 測定 情報通信チャネルを介して送信されます。 情報を測定するための2つの既知のアプローチがあります。 ピティと アルファベット順.

通信理論によってもたらされる最も重要なタスクは、データ伝送チャネルでの情報の損失との戦いです。 この問題を解決する過程で、理論が形成されました コーディング 、情報を提示する方法が発明されたフレームワーク内で、送信されたコードが失われた場合でも、メッセージの内容を歪みなく受信者に伝達できるようにします。 これらの科学的結果は、テクニカルコミュニケーションチャネルの情報フローの量が桁違いに増加している今日でも非常に重要です。

現代の情報学の前身は、1940年代後半から50年代初頭にN.ウィーナーの作品によって設立された科学「サイバネティックス」でした。 サイバネティックス 情報の概念が深まり、生物の制御システム、社会的および技術的システムにおける情報の場所が決定されました。 サイバネティックスは、プログラムされた制御の原理を調査しました。 最初のコンピューターの登場と同時に出現したサイバネティックスは、その建設的な開発と多数のアプリケーションの科学的基盤を築きました。

コンピューター（コンピューター）- 情報プロセスを実装することによって情報の問題を解決するように設計された自動デバイス: ストレージ, 処理 と 情報の伝達. 情報プロセスの基本原理とパターンの説明は、コンピュータサイエンスの理論的基礎にも言及しています。

コンピュータは、人だけが知覚できる情報コンテンツではなく、情報を表すデータを処理します。 したがって、コンピュータ技術の最も重要なタスクは 情報の提示それらの処理に適したデータの形で。 データとプログラムはバイナリエンコードされています。 コンピューターでのあらゆるタイプのデータの処理は、2進数を使用した計算に削減されます。 そのため、コンピューター技術はデジタルとも呼ばれます。 数体系の概念、ああ 数字の表現コンピュータでは、コンピュータサイエンスの基本的な概念を参照してください。

「言語」の概念は言語学から来ています。 言語 - それ 情報の保存と送信に使用される情報の記号表現..。 コンピュータ内のデータとプログラムの両方が記号構造の形式で表されるため、言語の概念はコンピュータサイエンスの基本概念の1つです。 コンピュータと人との間のコミュニケーションの言語は、ますます自然言語の形に近づいています。

アルゴリズムの理論は、コンピュータサイエンスの基本的な基盤に属しています。 概念 アルゴリズム記事「情報処理」で紹介されました。 このトピックについては、百科事典の5番目のセクションで詳しく説明しています。

1.情報の測定。 アルファベット順のアプローチ

アルファベット順のアプローチを使用して測定します 情報量特定のアルファベットの文字のシーケンスとして提示されたテキスト内。 このアプローチは、テキストの内容とは関係ありません。この場合の情報量はと呼ばれます テキストの情報量、これはテキストのサイズに比例します-テキストを構成する文字数。 情報を測定するこのアプローチは、ボリュームアプローチと呼ばれることもあります。

テキストの各文字には、一定量の情報が含まれています。 彼は呼ばれています シンボルの情報の重み..。 したがって、テキストの情報量は、テキストを構成するすべての文字の情報の重みの合計に等しくなります。

ここでは、テキストは番号付き文字の連続した文字列であると想定されています。 式（1）で 私 1 テキストの最初の文字の情報の重みを示します。 私 2 - テキストの2番目の文字の情報の重みなど。 K- テキストのサイズ、つまり テキスト内の文字の総数。

テキストを書くために使用される多くの異なる記号はすべて、 アルファベット. アルファベットのサイズはと呼ばれる整数です アルファベットの力..。 アルファベットには、特定の言語の文字だけでなく、テキストで使用できる他のすべての記号（数字、句読点、さまざまな角かっこ、スペースなど）が含まれていることに注意してください。

シンボルの情報の重みの決定は、次の2つの近似で行うことができます。

1）テキスト内の任意の文字の確率が等しい（出現頻度が同じ）という仮定の下で。

2）テキスト内の異なる文字の異なる確率（異なる出現頻度）を考慮に入れます。

テキスト内の文字の等確率近似

任意のテキストのアルファベットのすべての文字が同じ頻度で表示されると仮定すると、すべての文字の情報の重みは同じになります。 させて Nアルファベットの力です。 その場合、テキスト内の任意の文字のシェアは1 /です。 Nテキストのth部分。 確率の定義による（を参照）。 「情報の測定。 コンテンツアプローチ」）この値は、テキストの各位置に文字が表示される確率と同じです。

K.シャノンの公式によると（を参照してください。 「情報の測定。 コンテンツアプローチ」）、シンボルが運ぶ情報の量は次のように計算されます。

i = log2（1 / p）= log2 N(少し) (2)

したがって、シンボルの情報の重み（ 私）とアルファベットのカーディナリティ（ N）はハートレー式によって相互接続されています（「 測定情報。 コンテンツアプローチ」 )

2 私 = N。

1人のキャラクターの情報の重みを知る（ 私）および文字数で表されるテキストのサイズ（ K）、次の式でテキストの情報量を計算できます。

I = K · 私 (3)

この式は、すべてのシンボルの情報の重みが同じである場合の、式（1）の特別なバージョンです。

式（2）から、次のようになります。 N= 2（2進アルファベット）1文字の情報の重みは1ビットに等しい。

情報を測定するためのアルファベット順のアプローチの観点から 1ビット -これは、バイナリアルファベットからの文字の情報の重みです。

情報のより大きな測定単位は バイト.

1バイト -これは、256の容量を持つアルファベットからの文字の情報の重みです。

256 = 2 8であるため、ビットとバイトの関係はHartleyの式に従います。

2 私 = 256 = 2 8

したがって： 私= 8ビット= 1バイト

コンピュータに保存および処理されるテキストを表すために、256文字の容量のアルファベットが最もよく使用されます。 したがって、
そのようなテキストの1文字は1バイトの「重さ」です。

ビットとバイトに加えて、より大きな単位も情報の測定に使用されます。

1 KB（キロバイト）= 210バイト= 1024バイト、

1 MB（メガバイト）= 2 10 KB = 1024 KB、

1 GB（ギガバイト）= 2 10 MB = 1024MB。

テキスト内の文字の出現のさまざまな確率の近似

この近似は、実際のテキストでは、さまざまな文字がさまざまな頻度で発生することを考慮に入れています。 したがって、発生の確率は次のようになります 別の文字テキストの特定の位置では異なるため、情報の重みも異なります。

ロシア語のテキストの統計分析は、文字「o」の出現頻度が0.09であることを示しています。 これは、100文字ごとに、文字「o」が平均9回出現することを意味します。 同じ数字は、文字「o」がテキストの特定の位置に表示される確率を示します。 p o = 0.09。 したがって、ロシア語のテキストの文字「o」の情報の重みは次のようになります。

本文中で最も希少な文字は「f」です。 その頻度は0.002です。 したがって：

これから定性的な結論が得られます。まれな文字の情報の重みは、頻繁に出現する文字の重みよりも大きくなります。

アルファベットの記号のさまざまな情報の重みを考慮して、テキストの情報量を計算する方法は？ これは、次の式を使用して行われます。

ここ N-アルファベットのサイズ（累乗）。 n j-文字番号の繰り返し回数 j本文中; i j-文字番号の情報の重み j.

コンピュータサイエンスコースコアスクールでのアルファベット順アプローチ

基礎学校のコンピュータサイエンスコースでは、学生はほとんどの場合、情報のコンピュータ表現のコンテキストで情報を測定するためのアルファベット順のアプローチを紹介されます。 主なステートメントは次のようになります。

情報の量は、この情報が表示されるバイナリコードのサイズによって測定されます

あらゆる種類の情報がバイナリコードの形式でコンピュータメモリに表されるため、この定義は普遍的です。 記号、数値、グラフィック、サウンドの情報に有効です。

1文字（ 放電)バイナリコードは 1ちょっとした情報。

基本的なコンピュータサイエンスコースでテキストの情報量を測定する方法を説明するとき、この問題は次の一連の概念を通じて明らかになります。 アルファベット-文字のバイナリコードサイズ-テキストの情報量。

推論の論理は、特定の例から一般的なルールを取得するまで展開されます。 一部の言語のアルファベットは4文字のみです。 それらを示しましょう：、、、。 これらの記号は、次の4つの2桁のバイナリコードを使用してエンコードできます。-00、-01、-10、-11。ここでは、2文字を2ずつ配置するためのすべてのオプションが使用されます。 4文字のアルファベットは2ビットに相当します。

次の特殊なケースは8文字のアルファベットで、3つのグループの2つの文字の配置数は2 3 = 8であるため、各文字を3ビットのバイナリコードでエンコードできます。したがって、 8文字のアルファベットの文字は3ビットです。 等。

特定の例を一般化すると、一般的なルールが得られます。 b-ビットバイナリコード、で構成されるアルファベットをエンコードできます N = 2 b-記号。

例1.テキストを書くために、ロシア語のアルファベットの小文字と「スペース」だけが単語を区切るために使用されます。 2000文字のテキスト（1ページの印刷物）にはどのくらいの情報がありますか？

解決。 ロシア語のアルファベットには33文字あります。 これを2文字（たとえば、「ё」と「d」）減らしてスペース文字を入力すると、非常に便利な数の文字（32）が得られます。文字の等確率の近似を使用して、ハートレーの式を書き留めます。

2私= 32 = 2 5

したがって： 私= 5ビット-ロシア語のアルファベットの各文字の情報の重み。 その場合、テキスト全体の情報量は次のようになります。

I = 2000 5 = 10000 少し

例2.2000文字のサイズのテキストの情報量を計算します。その記録には、256の容量を持つテキストのコンピューター表現のアルファベットが使用されます。

解決。 このアルファベットでは、各文字の情報の重みは1バイト（8ビット）です。 したがって、テキストの情報量は2000バイトになります。

このトピックに関する実践的な演習では、情報量をさまざまな単位（ビット-バイト-キロバイト-メガバイト-ギガバイト）に変換する学生のスキルを練習することが重要です。 例2のテキストの情報量をキロバイトに再計算すると、次のようになります。

2000バイト= 2000/1024 1.9531 KB

例3.2048文字を含むメッセージのサイズは1/512メガバイトでした。 メッセージを書くために使用されるアルファベットのサイズはどれくらいですか？

解決。 メッセージの情報量をメガバイトからビットに変換してみましょう。 これを行うには、この値に1024を2回乗算し（バイトを取得）、8を1回乗算します。

I = 1/512102410248 = 16384ビット。

そのような量の情報は1024文字で運ばれるので（ に）、1つの文字は次のようになります。

i = 私/K= 16 384/1024 = 16ビット。

したがって、使用されるアルファベットのサイズ（カーディナリティ）は2 16 = 65536文字です。

高校のコンピュータサイエンスコースでの体積アプローチ

基本的な一般教育レベルで10年生から11年生のコンピュータサイエンスを勉強することで、上記と同じレベルで情報を測定するための体積的アプローチに関する学生の知識を残すことができます。 バイナリコンピュータコードのボリュームのコンテキストで。

専門的なレベルで情報学を研究する場合、テキスト内の記号の頻度、確率、および確率と記号の情報の重みとの関係についてのアイデアを使用して、より一般的な数学的位置から体積アプローチを検討する必要があります。

これらの問題に関する知識は、均一なバイナリコーディングと不均一なバイナリコーディングの使用の違いをより深く理解するために重要であることがわかります（を参照してください。 「コーディング情報」）、いくつかのデータ圧縮技術を理解するために（を参照してください。 「データ圧縮」）および暗号化アルゴリズム（を参照してください。 「暗号化」 ).

例4.MUMU族のアルファベットには、4文字（A、U、M、K）、句読点（ピリオド）が1つあり、単語を区切るためにスペースが使用されています。 人気小説「むむか」の文字数は1万文字で、A〜4000文字、U〜1000文字、M〜2000文字、K〜1500文字、ドット〜500文字、スペース〜1000文字と計算されました。本が含まれていますか？

解決。 本の量が非常に多いので、それから計算されたアルファベットの各記号のテキストでの出現頻度は、MUMU言語のどのテキストにも特徴的であると推測できます。 本の全文における各文字の出現頻度（つまり確率）と文字の情報の重みを計算してみましょう

本の情報の総量は、各文字の情報の重みと、本のこの文字の繰り返し回数の積の合計として計算されます。

2.情報の測定。 コンテンツアプローチ

1）人が何らかのイベントについてのメッセージを受信します。 同時にそれは事前に知られています 知識の不確実性予想されるイベントについての人。 知識の不確実性は、イベントの可能なバリアントの数、またはイベントの予想されるバリアントの確率のいずれかによって表すことができます。

2）メッセージを受信した結果、知識の不確実性が取り除かれます。特定の可能な数のオプションから、1つが選択されました。

3）式は、受信したメッセージの情報量をビット単位で計算します。

情報量の計算に使用される式は、状況によって異なります。状況は次の2つです。

1.イベントのすべての可能なバリアントは同じように可能性があります。 それらの数は有限で等しい N.

2.確率（ p）イベントの可能なバリアントは異なり、事前にわかっています。

（p i）、i = 1。。 N..。 ここでも N-イベントの可能なバリアントの数。

ありそうなイベント。 文字で示されている場合 私メッセージ内の情報の量 N等確率のイベント、次に値 私と Nハートレーの公式によって関連付けられています：

2私=N (1)

マグニチュード 私ビット単位で測定されます。 したがって、結論は次のとおりです。

1ビットは、同じように発生する可能性のある2つのイベントのうちの1つに関するメッセージ内の情報量です。

ハートレーの公式は指数方程式です。 もしも 私が未知の量である場合、方程式（1）の解は次のようになります。

i =ログ2 N (2)

式（1）と（2）は互いに同じです。 文献では、ハートレーの公式は（2）と呼ばれることがあります。

例1.スペードの女王がトランプのデッキから取り出されたというメッセージにはどのくらいの情報が含まれていますか？

デッキには32枚のカードがあります。 シャッフルされたデッキでは、どのカードからも脱落する可能性が同じです。 もしも 私-特定のカードが落ちたというメッセージ内の情報の量（たとえば、スペードの女王）、次にハートレーの方程式から：

2 私 = 32 = 2 5

したがって： 私= 5ビット。

例2.6面のサイコロの数字が3の顔について、メッセージにはどのくらいの情報が含まれていますか。

顔を失うことも同様に起こりそうな出来事であると考えて、ハートレーの公式を書き留めます。2 私= 6.したがって： 私= log 2 6 = 2.58496 少し。

非平衡イベント（確率論的アプローチ）

あるイベントの確率が p、 私（ビット）は、このイベントが発生したというメッセージ内の情報の量であり、これらの値は次の式によって関連付けられます：

2 私 = 1/p (3)

に関して指数方程式（3）を解く 私、 我々が得る：

i = log 2（1 / p) (4)

式（4）はK. Shannonによって提案されたため、Shannonの式と呼ばれます。

メッセージ内の情報量とその内容の関係についての議論は、さまざまなレベルの深さで行われる可能性があります。

定性的アプローチ

定性的アプローチ、コンピュータサイエンスの基本コース（5〜7年生）または基本コース（8〜9年生）の予言のレベルで使用できます。

に このレベルこの調査では、次の一連の概念について説明しています。 情報-メッセージ-メッセージの情報コンテンツ。

元のパッケージ： 情報人々がさまざまなメッセージから受け取る知識です。次の質問は、メッセージとは何ですか？ メッセージ-これは、情報を送信する過程で受信者に到達する情報フロー（データフロー）です。メッセージは、私たちが聞くスピーチ（ラジオメッセージ、先生の説明）と私たちが知覚する視覚的イメージ（テレビの映画、信号機）、そして私たちが読んでいる本のテキストなどの両方です。

についての質問 メッセージの有益性先生と生徒から提供された例を使って話し合う必要があります。 ルール： 有益な電話しましょうメッセージ、人の知識を補充します。 彼のための情報を運びます。人によって、情報内容に関して同じメッセージが異なる場合があります。 情報が「古い」場合、つまり その人がすでにこれを知っているか、メッセージの内容がその人に理解できない場合、このメッセージは彼にとって有益ではありません。 有益なのは、 新しくて理解しやすい知能。

中学2年生向けの有益でないメッセージの例：

1）「フランスの首都はパリです」（新しいものではありません）。

2）「コロイド化学は、高度に断片化されたシステムの分散状態を研究します」（明確ではありません）。

有益なメッセージの例（それを知らなかった人のために）：「エッフェル塔は高さ300メートル、重さ9000トンです。」

「メッセージの情報内容」の概念の導入は、意味のある概念の枠組みの中で情報を測定する問題を研究するための最初のアプローチです。 メッセージが人にとって有益でない場合、その人の観点から、メッセージ内の情報の量はゼロに等しくなります。 有益なメッセージの情報量がゼロより大きい。

等確率近似における定量的アプローチ

このアプローチは、基礎学校の基礎コースの詳細バージョンで、または基礎レベルで10〜11年生のコンピュータサイエンスを勉強するときに学ぶことができます。

次の一連の概念が考慮されます。 等確率のイベント - 知識の不確実性 - 情報の単位としてのビット - ハートリーの公式 - 2の整数乗に等しいNの指数方程式の解.

コンセプトを明らかにする 等確率, \ u200b \ u200btheの子供たちの直感的なアイデアから始めて、例でそれをサポートする必要があります。 イベントも同様に発生する可能性がありますそれらのどれもが他よりも有利でない場合。

上で与えられたビットの特定の定義を導入したので、それは一般化されるべきです：

知識の不確実性を半分にするメッセージが運ぶ 1ビット情報。

この定義は、4つのうちの1つ（2ビット）、8つのうちの1つ（3ビット）などに関するメッセージの例によってサポートされています。

このレベルでは、値のオプションについて話し合う必要はありません N、数学の過程でまだ研究されていない対数を計算する問題に直面しないように、2の整数乗に等しくありません。 たとえば、「6面のサイコロを投げた結果についてのメッセージでどのくらいの情報が伝わってくるのか」などの質問がある場合は、次のように説明できます。 ハートレー方程式から：2 私= 6. 22以降< 6 < 2 3 , следовательно, 2 < 私 < 3. Затем сообщить более точное значение (с точностью до пяти знаков после запятой), что 私= 2.58496ビット。 このアプローチでは、情報量を小数値で表すことができることに注意してください。

情報を測定するための確率論的アプローチ

専門レベルの一般教育コースの一部として、またはコンピュータサイエンスの数学的基礎に関する選択科目で、10〜11年生で学習できます。 数学的に正しい確率の定義をここに入力する必要があります。 さらに、学生は対数関数とその特性を理解し、指数方程式を解くことができる必要があります。

確率の概念を導入して、あるイベントの確率はゼロから1までの値を取ることができる量であることを通知する必要があります。 不可能なイベントの確率はゼロです（例：「明日は太陽が地平線から昇らない」）、 特定のイベントの確率は1に等しい（例：「明日は太陽が地平線上に昇る」）。

次の位置：特定のイベントの確率は、繰り返しの観察（測定、テスト）によって決定されます。 このような測定値は統計と呼ばれます。 そして、より多くの測定が行われるほど、イベントの確率がより正確に決定されます。

確率の数学的定義は次のとおりです。 確率等しく可能な結果の総数に対する、このイベントに有利な結果の数の比率に等しい.

例3.5番と7番の2つのバス路線がバス停に停車します。生徒には、5番バスが停留所に近づいたというメッセージに含まれる情報の量と、その量を確認するというタスクが与えられます。情報はバス7番のメッセージにあります。

学生は研究を行った。 彼は一日中、バスが100回停車したと計算しました。 このうち、バス＃5が25回、バス＃7が75回接近しました。他の日に同じ頻度でバスが運行していると仮定して、学生はバス＃5が停留所に現れる確率を計算しました。 p 5 = 25/100 = 1/4、およびバス番号7の出現確率： p 7 = 75/100 = 3/4.

したがって、バス番号5に関するメッセージの情報量は次のようになります。 私 5 = log 2 4 = 2ビット。 バス番号7に関するメッセージの情報量は、次のとおりです。

i 7 = log 2（4/3）= log 2 4-log 2 3 = 2-1.58496 = 0.41504 少し。

次の定性的な結論に注意してください。 イベントの可能性が低いほど、そのイベントに関するメッセージ内の情報量は多くなります。..。 有効なイベントに関する情報の量はゼロです。 たとえば、「明日は朝です」というメッセージは有効であり、確率は1です。 式（3）から次のようになります。2 私= 1/1 = 1.したがって、 私= 0ビット。

ハートレーの式（1）は、式（3）の特殊なケースです。 もしあるなら N同じ確率のイベント（コインやサイコロなどを投げた結果）の場合、考えられる各オプションの確率は次のようになります。 p = 1/N..。 （3）に代入すると、再びハートレーの式が得られます。2 私 = N。例3の5番と7番のバスが50回ごとに100回停車した場合、それぞれが出現する確率は1/2になります。 したがって、各バスの到着に関するメッセージ内の情報の量は次のようになります。 私= log 2 2 = 1ビット。 私たちは、2つの同じように起こりそうな出来事のうちの1つについてのメッセージの有益性のよく知られたバージョンに到達しました。

例4.バスの問題の別のバージョンを考えてみましょう。 5番バスと7番バスは停留所に停車します。5番バスが停車駅に近づいたというメッセージには、4ビットの情報が含まれています。 7番バスが停留所に現れる確率は5番バスの確率の半分です。7番バスに関するメッセージはバス停に何ビット表示されますか？

問題の状態を次の形式で書き留めましょう。

i 5 = 4ビット、 p 5 = 2 p 7

確率と情報量の関係を思い出してみましょう：2 私 = 1/p

したがって： p = 2 –私

問題の状態から等式に代入すると、次のようになります。

得られた結果から結論が導き出されます。イベントの確率を2倍減らすと、そのイベントに関するメッセージの情報コンテンツが1ビット増加します。 反対のルールも明らかです。イベントの確率が2倍になると、そのイベントに関するメッセージの情報コンテンツが1ビット減少します。 これらのルールを知っていれば、前の問題は「心の中で」解決することができます。

3.情報プロセス

情報学の研究の主題は 情報と 情報プロセス..。 一般的に受け入れられている情報の定義は1つもないため（を参照）。 "情報"）、「情報プロセス」の概念の解釈にも統一性はありません。

用語の位置からこの概念の理解にアプローチしましょう。 語 処理する を示します 時間内に行われるいくつかのイベント：訴訟、生産プロセス、教育プロセス、生物の成長プロセス、石油精製プロセス、燃料燃焼プロセス、宇宙船飛行プロセスなど。 すべてのプロセスはいくつかに関連付けられています 行動、人、自然の力、技術的な装置、そしてそれらの相互作用のために実行されます。

すべてのプロセスには 目標：被告、学生、石油、燃料、宇宙船。 プロセスが意図的な人間の活動に関連している場合、そのような人は呼ばれることができます プロセスの実行者：裁判官、教師、宇宙飛行士。 プロセスが自動装置を使用して実行される場合、それはプロセスの実行者です：化学反応器、自動宇宙ステーション。

情報処理においては明らかです 影響の対象は情報です..。 S.A.によるチュートリアルでは Beshenkova、E.A。 Rakitinaは、次のように定義しています。 一般的な見解情報プロセスは、結果（目標達成）を得るために情報（データ、情報、事実、アイデア、仮説、理論などの形式で）に対して実行される一連の一連のアクション（操作）として定義されます。

「情報プロセス」の概念のさらなる分析は、「情報とは何か」という質問への答えに基づいて、情報の概念へのアプローチに依存します。 受け入れるなら 帰属情報の観点（を参照）。 "情報"）、その後、情報プロセスは生きている自然と無生物の両方の性質で発生することを認識しておく必要があります。 たとえば、地球と太陽の間、電子と原子核の間、海と大気の間の物理的相互作用の結果として。 位置から 機能的概念、情報プロセスは、生物（植物、動物）とそれらの相互作用の間に発生します。

と 人間中心主義視点から見ると、情報処理の実行者は人です。 情報プロセスは人間の意識（思考、知性）の機能です。 人は、彼が作成した情報活動のツールの助けを借りて、独立してそれらを実行することができます。

いずれにせよ、人間の情報活動は、どんなに複雑であっても、情報を伴う3つの主要なタイプのアクション、つまり、保存、受信/送信、処理に帰着します。 通常、「受信-送信」の代わりに、単に「送信」と言い、このプロセスを双方向、つまり送信元から受信者への送信（同義語-「転送」）として理解します。

情報の保存、送信、処理は、情報処理の主な種類です。

情報を使用して名前付きアクションを実行すると、データ形式での表示に関連付けられます。 人間の情報活動のあらゆる種類の機器（たとえば、紙とペン、テクニカルコミュニケーションチャネル、コンピューティングデバイスなど）は、保存、処理、および送信に使用されます。 データ.

コンピュータを使わずに「昔ながらの方法」で情報を扱う組織（企業人事部、経理部、科学研究所）の活動を分析する場合、その活動を確保するためには次の3種類の資金が必要です。

保管用の情報を記録するための紙および筆記具（ペン、タイプライター、製図器具）。

情報を送受信するための通信手段（宅配便、電話、郵便）。

情報処理のための計算ツール（そろばん、計算機）。

今日、これらすべての種類の情報活動はコンピューター技術を使用して実行されます。データはデジタルメディアに保存され、送信は電子メールやその他のコンピューターネットワークサービスを使用して行われ、計算やその他の種類の処理はコンピューターで実行されます。

コンピュータの主要なデバイスの構成は、コンピュータが実行することを意図しているという事実によって正確に決定されます ストレージ, 処理と データ送信..。 これを行うには、メモリ、プロセッサ、内部チャネル、および外部I / Oデバイスが含まれます（を参照してください。 "コンピューター").

人間の心で発生する情報を処理するプロセスと、コンピューターシステムで発生するデータを処理するプロセスを用語的に分離するために、A.Ya。 フリードランドは、それらを別の方法で呼び出すことを提案しています。最初の-情報プロセス、2番目の-情報プロセス。

情報プロセスの解釈への別のアプローチは、サイバネティックスによって提供されます。 情報プロセスはで行われます 異なるシステム管理、野生生物、人体、社会システム、技術システム（コンピューターを含む）で行われます。 たとえば、サイバネティックアプローチは神経生理学で使用されます（を参照してください。 "情報"）、無意識のレベルで発生する動物と人の体内の生理学的プロセスの制御は、情報プロセスと見なされます。 ニューロン（脳細胞） 維持と 処理済み神経線維に関する情報が発生します ブロードキャスト電気化学的性質の信号の形での情報。 遺伝学はその遺伝情報を確立しました 維持生細胞の核を構成するDNA分子で。 それは、無意識のレベルで実現される、生物の発達のためのプログラムを決定します（つまり、このプロセスを制御します）。

したがって、サイバネティック解釈では、情報処理は、信号、さまざまな性質のコードの形式で提示される情報の保存、送信、および処理に限定されます。

学校でコンピュータサイエンスを勉強するどの段階でも、情報プロセスに関するアイデアは体系化された方法論的機能を果たします。 コンピュータのデバイスを研究することで、学生はデータの保存、処理、送信にどのデバイスが使用されているかを明確に理解する必要があります。 プログラミングを勉強するとき、学生はプログラムがコンピュータのメモリに保存されたデータ（プログラム自体のように）で動作するという事実、プログラムコマンドがデータを処理するプロセッサのアクションと入出力デバイスのアクションを決定するという事実に注意する必要がありますデータを送受信します。 情報技術を習得するには、これらの技術が情報の保存、処理、送信にも焦点を当てているという事実に注意を払う必要があります。

詳細については、「記事を参照してください。 データストレージ”, “情報処理”, “情報の転送” 2.

4.情報

「情報」という用語の由来

「情報」という言葉はラテン語に由来します 情報、これは説明、プレゼンテーションとして解釈されます。 V.I.の説明辞書で ダールには「情報」という言葉はありません。 「情報」という用語は、20世紀半ばからロシア語で使用されるようになりました。

最大の範囲で、情報の概念は、2つの科学的な方向性にその普及を負っています。 コミュニケーション理論と サイバネティクス..。 通信理論の発展の結果は 情報理論、クロードシャノンによって設立されました。 しかし、K。シャノンは情報の定義を与えなかったと同時に、 情報量..。 情報理論は、情報測定の問題を解決することに専念しています。

科学では サイバネティクス、Norbert Wienerによって設立された、情報の概念が中心です（を参照してください。 "サイバネティクス" 2）。 情報の概念を科学的利用に導入したのはN.ウィーナーだったと考えられています。 それにもかかわらず、サイバネティックスに関する彼の最初の本では、N。ウィーナーは情報を定義していません。 「」 情報は情報であり、問​​題やエネルギーではありません」-Wienerは書いた。 したがって、情報の概念は、一方では物質とエネルギーの概念とは反対であり、他方では、それらの一般性と基本的な性質の点でこれらの概念と同等に位置付けられています。 したがって、少なくとも、情報は物質にもエネルギーにも帰することができないものであることは明らかです。

哲学の情報

基本的な概念としての情報の理解は、哲学の科学によって扱われます。 哲学的概念の1つによると、 情報はすべての財産です、世界のすべての物質的なオブジェクト。 この情報の概念は 帰属 （情報はすべてのマテリアルオブジェクトの属性です）。 世界の情報は宇宙とともに生まれました。 この意味で 情報は、あらゆる材料システムの秩序、構造化の尺度です..。 「ビッグバン」の後に起こった最初の混乱から無機システムの形成、そして有機（生きている）システムまでの世界の発展のプロセスは、情報コンテンツの成長と関連しています。 このコンテンツは客観的であり、人間の意識とは無関係です。 石炭には、古代に起こった出来事に関する情報が含まれています。 しかし、この情報を抽出できるのは、人の探究心だけです。

情報の別の哲学的概念は、 機能的..。 機能的アプローチによると、 情報は、生物や人間社会を含む複雑な自己組織化システムの機能に関連しているため、生命の出現とともに現れました。あなたはこれを言うこともできます：情報は生きている自然にのみ固有の属性です。 これは、自然界で生物と非生物を区別する重要な機能の1つです。

情報の3番目の哲学的概念- 人間中心主義、 それによれば 情報は人間の意識、人間の知覚にのみ存在します..。 情報活動は人間にのみ固有のものであり、社会システムで発生します。 情報技術を作成することにより、人は自分の情報活動のためのツールを作成します。

日常生活における「情報」という概念の使用は、人間中心主義の文脈で行われていると言えます。 私たちの誰もが情報を人々が交換するメッセージとして認識するのは当然です。 たとえば、マスメディア-マスメディアは、人々の間でメッセージやニュースを広めることを目的としています。

生物学の情報

20世紀には、情報の概念が科学のいたるところに浸透しました。 生きている自然の情報過程は生物学によって研究されています。 神経生理学（生物学の一分野）は、動物と人間の神経活動のメカニズムを研究しています。 この科学は、体内の情報プロセスのモデルを構築します。 外部からの情報は電気化学的性質の信号に変換され、感覚器官から神経線維に沿って脳のニューロン（神経細胞）に伝達されます。 脳は同じ性質の信号の形で制御情報を筋肉組織に伝達し、それによって運動器官を制御します。 説明されているメカニズムは、N。Wienerのサイバネティックモデルとよく一致しています（を参照してください。 "サイバネティクス" 2).

別の生物科学-遺伝学では、遺伝情報の概念が使用され、生物（植物、動物）の細胞の核に存在するDNA分子の構造に埋め込まれています。 遺伝学は、この構造が生物全体の機能を決定する一種のコードであることを証明しました：その成長、発達、病理学など。DNA分子を通して、遺伝情報は世代から世代へと伝達されます。

基礎学校（基礎コース）でコンピュータサイエンスを勉強しているので、情報を定義する問題の複雑さを掘り下げるべきではありません。 情報の概念は、意味のある文脈で与えられます。

情報 -これが意味であり、外界から人が感覚器官を通して受け取るメッセージの内容です。.

情報の概念は、チェーンを通じて明らかにされます。

メッセージ-意味-情報-知識

人は自分の感覚の助けを借りて（主に視覚と聴覚を通して）メッセージを知覚します。 人が理解している場合 意味メッセージに囲まれていると、このメッセージには人がいると言えます 情報..。 たとえば、なじみのない言語のメッセージには特定の人の情報は含まれていませんが、母国語のメッセージは理解できるため、有益です。 受信してメモリに保存された情報は補充されます 知識 人。 私たちの 知識私たちの記憶にある体系化された（リンクされた）情報です.

意味のあるアプローチの観点から情報の概念を開示するとき、子供たちが持っている情報についての直感的な考えから始めるべきです。 生徒に答えられる質問をして、対話の形で会話を行うことをお勧めします。 たとえば、質問は次の順序で行うことができます。

どこから情報を入手しますか？

きっとあなたはそれに応じて聞くでしょう：

本、ラジオ、テレビから .

朝、ラジオで天気予報を聞いた .

この答えをつかむと、教師は生徒に最終的な結論を導きます。

つまり、最初は天気がどうなるかわからなかったのですが、ラジオを聞いてからはわかり始めました。 したがって、情報を受け取ったので、あなたは新しい知識を受け取りました！

したがって、教師は生徒と一緒に、次のように定義されます。 情報人にとって、これは人の知識を補充する情報であり、彼はさまざまな情報源から受け取ります。さらに、子供たちによく知られている多くの例では、この定義を統合する必要があります。

情報と人の知識とのつながりを確立すると、人間の記憶は知識を保存する手段であるため、必然的に情報は私たちの記憶の内容であるという結論に達します。 そのような情報を、人が所有する内部の運用情報と呼ぶのは合理的です。 しかし、人々は自分の記憶だけでなく、紙や磁気媒体などの記録にも情報を保存します。そのような情報は、外部（人との関係）と呼ぶことができます。 人がそれを使用するために（例えば、料理のレシピに従って料理を準備するために）、彼は最初にそれを読まなければなりません、すなわち。 内部フォームに変換してから、いくつかのアクションを実行します。

知識（したがって情報）の分類の問題は非常に複雑です。 科学では、それにさまざまなアプローチがあります。 人工知能の分野の専門家は、この問題に特に関与しています。 基本コースの枠組みの中で、知識をに分割することに自分自身を制限するだけで十分です 宣言型と 手続き型。宣言的知識の説明は、「私はそれを知っています...」という言葉で始めることができます。 手続き的知識の説明-「私は方法を知っています...」という言葉から。 両方のタイプの知識の例を示し、子供たちに自分の例を考え出すように勧めることは難しくありません。

教師は、生徒がデバイスとコンピュータの操作について将来知るために、これらの問題について話し合うことの適切な重要性を十分に理解する必要があります。 コンピュータは、人のように、内部-動作-メモリと外部-長期-メモリを持っています。 将来の知識の宣言型と手続き型への分割は、コンピューター情報のデータへの分割（宣言型情報とプログラム）とリンクすることができます。 人とコンピューターの情報機能を類推する教訓的な方法を使用することで、学生はコンピューターの構造と操作の本質をよりよく理解することができます。

「人間の知識は情報を蓄える」という立場に基づいて、教師は生徒に匂い、味覚、触覚（触覚）も情報を伝えることを伝えます。 その理由は非常に単純です。身近な匂いや味を覚えているので、身近なものを触って認識します。つまり、これらの感覚は記憶に保存されており、情報です。 したがって、結論：彼のすべての感覚の助けを借りて、人は外の世界から情報を受け取ります。

実質的および方法論的観点の両方から、概念の意味を区別することは非常に重要です。 情報" と " データ”. あらゆるサインシステムでの情報の提示に（コンピューターでの使用を含む） 用語を使用する必要があります “データ」。 A 情報- それ データ内の意味、人によってそれらに固有であり、人だけが理解できる.

コンピューターはデータを処理します。入力データを受け取り、処理し、出力データを人に転送します。結果です。 データの意味解釈は人によって実行されます..。 それにもかかわらず、口語的には、文献では、コンピュータが情報を保存、処理、送信、および受信する内容についてよく言われ、書かれています。 これは、コンピュータが人から分離されていない場合に当てはまります。これは、人が情報プロセスを実行するためのツールと見なされます。

5.サイバネティックス

「サイバネティックス」という言葉はギリシャ語に由来し、文字通り政府の芸術を意味します。

紀元前4世紀。 プラトンの著作では、この用語は一般的な意味での管理を表すために使用されていました。 19世紀、A。Ampereは、人間社会のサイバネティックスを管理する科学を呼び出すことを提案しました。

現代の解釈では サイバネティクス-組織化されたシステム（機械、生物、社会）における制御と関係の一般法則を研究する科学.

独立した科学としてのサイバネティックスの出現は、1948年のアメリカの科学者ノーバートウィーナーの「サイバネティックス、または動物と機械の制御と通信」および1954年の「サイバネティックスと社会」の本の出版に関連しています。

サイバネティックスの主な科学的発見は理論的根拠でした 自然および人工システムにおける管理法の統一..。 N.ウィーナーは、管理プロセスの情報モデルを構築することによってこの結論に達しました。

Norbert Wiener（1894-1964）、米国

自動制御の理論でも同様のスキームが知られていました。 Wienerは、この接続を情報として考慮して、特定の通信メカニズムから抽象化して、すべてのタイプのシステムに一般化しました。

フィードバック制御回路

直接通信チャネルは、制御情報（制御コマンド）を送信します。 フィードバックチャネルは、制御対象の状態、制御アクションへの応答、および制御に不可欠な要素であることが多い外部環境の状態に関する情報を送信します。

サイバネティックスは、通信チャネルを介して送信される信号のコンテンツとして情報の概念を開発します。 サイバネティックスは、アルゴリズムの概念を、制御オブジェクトがその作業を実行するために所有しなければならない制御情報として開発します。

サイバネティックスの出現は、電子計算機の作成と同時に起こります。 コンピューターとサイバネティックスの関係は非常に密接であるため、これらの概念は1950年代にしばしば特定されました。 コンピューターはサイバネティックマシンと呼ばれていました。

コンピューターとサイバネティックスの関係は2つの側面にあります。 まず、コンピューターは自己制御型オートマトンであり、プロセッサーに含まれる制御装置がコントローラーの役割を果たし、他のすべての装置は制御対象です。 直接およびフィードバック通信は情報チャネルを介して実行され、アルゴリズムはコンピュータメモリに格納された機械語（プロセッサによって「理解できる」言語）のプログラムの形式で提示されます。

第二に、コンピュータの発明により、多種多様なシステムで制御オブジェクトとして機械を使用する可能性が開かれました。 作成が可能になります 複雑なシステムプログラムされた制御で、多くのタイプの人間の活動の自動装置への伝達。

「サイバネティックス-コンピュータ」というラインの開発は、1960年代に科学の出現につながりました 情報学情報と情報プロセスの研究に関連する概念のより発達したシステムで。

現在、理論的サイバネティックスの一般的な規定は、より哲学的な重要性を獲得しています。 同時に、サイバネティックスの応用分野は活発に開発されており、技術サイバネティックス、生物医学サイバネティックス、経済サイバネティックスなどのさまざまな主題分野での制御システムの研究と作成に関連しています。 コンピュータ学習システムの開発により、教育学的サイバネティックスの出現について話すことができます。

一般教育カリキュラムにサイバネティックスの問題を含めるには、さまざまな方法があります。 1つの方法は、一連のアルゴリズムを使用することです。 アルゴリズムのように見える 制御システムのサイバネティックモデルの制御情報..。 これに関連して、サイバネティックスのトピックが明らかになります。

もう1つの方法は、モデリングのコンテンツラインにサイバネティックスのトピックを含めることです。 改訂することにより 管理プロセス 複雑な情報処理としてのアイデアを与える N.ウィーナーの計画どうやって そのようなプロセスのモデル..。 基礎学校の教育基準のバージョン（2004年）では、このトピックはモデリングのコンテキストで存在します：「制御プロセスのサイバネティックモデル」。

A.A.の仕事で クズネツォワ、S.A。 Beshenkova et al。「情報学の継続的なコース」情報学の学校コースの3つの主な方向は、次のように名付けられています。 情報モデリング, 情報プロセスと 管理情報ベース..。 コンテンツラインは、主な方向性の詳細です。 したがって、サイバネティックトピック（制御のトピック）には、コンテンツラインよりもさらに重要な重要性が与えられます。 これは、次の問題に対処する多次元トピックです。

理論的サイバネティックスの要素：フィードバック制御のサイバネティックモデル。

適用されたサイバネティックスの要素：自動制御のコンピューターシステム（プログラムされた制御を備えたシステム）の構造。 自動制御システムの任命;

アルゴリズム理論の基礎。

理論的サイバネティックスの要素

管理のサイバネティックモデルについて話すとき、教師は学生に馴染みがあり理解できる例でそれを説明する必要があります。 同時に、サイバネティック制御システムの主な要素を強調する必要があります。 コントロールオブジェクト, 管理対象オブジェクト, ダイレクトチャネルとフィードバックチャネル.

明らかな例から始める必要があります。 たとえば、運転手と車。 ドライバーはマネージャーであり、車は制御対象です。 直接通信チャネル-車両制御システム：ペダル、ステアリングホイール、レバー、キーなど。フィードバックチャネル：コントロールパネル上のデバイス、窓からの眺め、ドライバーの聴覚。 コントロールへの影響は、送信された情報と見なすことができます：「速度を上げる」、「減速する」、「右に曲がる」など。 管理を成功させるには、フィードバック情報も不可欠です。 生徒にタスクを提供します。直接チャネルまたはフィードバックチャネルの1つをオフにするとどうなりますか？ そのような状況の議論は通常非常に活発です。

フィードバック制御はと呼ばれます 適応制御..。 マネージャーのアクションは、制御対象の状態である環境に適応（つまり調整）されます。

社会システムにおける管理の最も近い例：授業で学習プロセスを管理する教師。 スピーチ、ジェスチャー、顔の表情、ボードへの書き込みなど、教師が生徒に与える影響を制御するさまざまな形式について話し合います。 生徒にさまざまな形のフィードバックをリストするように勧めます。 教師がフィードバックに基づいてレッスンのコースをどのように適応させるかを説明し、そのような適応の例を示します。 たとえば、生徒は提案されたタスクに対処しませんでした。教師は説明を繰り返すことを余儀なくされます。

高校でこのトピックを研究するとき、大規模な社会システムにおける管理の方法を考えることができます：行政による企業の管理、国家機関による国の管理など。 ここで社会科コースの教材を使うと便利です。 そのようなシステムのフィードバックとフィードバックメカニズムを分析している間、ほとんどの場合、フィードバックとフィードバックの多くのチャネルがあるという事実に学生の注意を引きます。 これらは、制御システムの信頼性を高めるために複製されています。

アルゴリズムと制御

このトピックでは、サイバネティックスの観点からアルゴリズムの概念を明らかにすることができます。 開示の論理は以下のとおりです。 ガバナンスは意図的なプロセスです。 彼は、制御オブジェクトの特定の動作、特定の目標の達成を提供する必要があります。 そして、このためには管理計画が必要です。 この計画は、直接リンクを介して送信される一連の制御コマンドを通じて実装されます。 この一連のコマンドは、制御アルゴリズムと呼ばれます。

制御アルゴリズム 制御システムの情報コンポーネントです..。 たとえば、教師は事前に作成された計画に従ってレッスンを教えます。 ドライバーは事前に計画されたルートに沿って車を運転します。

管理者の役割が人によって実行される制御システムでは、制御アルゴリズムを変更し、作業の過程で改良することができます。 運転手は、運転中のすべての行動を事前に計画することはできません。 先生は授業の進行に合わせて授業計画を調整します。 プロセスが自動デバイスによって制御される場合は、詳細な制御アルゴリズムを事前に形式化された形式で含める必要があります。 この場合、それはと呼ばれます 管理プログラム..。 プログラムを保存するには、自動制御デバイスに プログラムメモリ.

このトピックでは、概念を開示する必要があります 自治システム. これは、制御システムの上記のすべてのコンポーネントが存在する特定の単一のオブジェクト、有機体です：制御および制御された部分（器官）、直接および逆の情報通信、制御情報-それを格納するためのアルゴリズム、プログラムおよびメモリ。 生物はそのようなシステムです。 それらの中で最も完璧なのは人間です。 男は自分をコントロールします。 主な支配器官は人間の脳であり、体のすべての部分が支配されています。 有る 意識的な管理（私はやりたいことをします）そして 潜在意識（生理学的プロセスの制御）。 同様のプロセスが動物でも起こります。 しかし、人間の知的発達のレベルが高いため、動物の意識的制御の割合は人間よりも少なくなっています。

人工的な自治システムの作成は、科学技術の最も困難な作業の1つです。 ロボット工学は、そのような科学的および技術的な方向性の一例です。 サイバネティックス、人工知能、医学、数学的モデリングなど、多くの科学分野を組み合わせています。

応用サイバネティックスの要素

このトピックは、基本的なコンピュータサイエンスコースの研究の詳細なバージョン、または高校の専門レベルのいずれかで開示できます。

タスクに移動 技術サイバネティックス製造企業、研究所、輸送などでの技術制御システムの開発と作成が含まれます。このようなシステムは、 とのシステム 自動運転 - SPG . ACSの制御デバイスとして、コンピューターまたは専用コントローラーが使用されます。

ACSに関連するサイバネティック制御モデルを図に示します。

自動制御システム図

これは、人間の介入なしで機能するクローズドテクニカルシステムです。 人（プログラマー）が制御プログラムを作成し、コンピューターのメモリーに入力しました。 その後、システムは自動的に動作します。

この問題を考慮すると、学生は、アナログからデジタルへの、またはその逆の情報の変換（DAC-ADC変換）で他のトピックですでに会ったという事実に引き付けられる必要があります。 モデムは、コンピュータネットワークでも同じ原理で動作し、入出力サウンド用のサウンドカードです（「 音の表現」 2).このシステムでは、制御されたデバイスのセンサーからのフィードバックチャネルを通過するアナログ電気信号経由 アナログ-デジタルコンバーター（ADC）、 離散デジタルデータに変わります, コンピューターに入る..。 ダイレクトラインは機能します DAC-デジタル-アナログコンバーター、 満たす反対 変換-コンピューターから制御されたデバイスの入力ノードに供給されるアナログ電気信号へのデジタルデータ.

応用サイバネティックスの別の分野： 自動制御システム （ACS）。 ACSはマンマシンシステムです。 原則として、自動制御システムは、生産チームと企業の活動の管理に焦点を合わせています。 これらは、企業の運営に必要なさまざまな情報のコンピュータ収集、保存、処理のためのシステムです。 たとえば、財務フロー、原材料の入手可能性、完成品の量、人事情報などに関するデータ。 等 このようなシステムの主な目標は、経営者の意思決定に必要な情報を企業の経営者に迅速かつ正確に提供することです。

ACSによって解決されたタスクは、フィールドに属します 経済サイバネティックス..。 原則として、そのようなシステムの技術基盤はローカルコンピュータネットワークです。 ACSは、データベース、コンピュータグラフィックス、コンピュータモデリング、エキスパートシステムなど、さまざまな情報技術を使用しています。

6.エンコーディング情報

コード -情報（メッセージ）の送信、処理、および保存のための従来の記号（記号）のシステム。

コーディング -情報（メッセージ）をコードの形式で提示するプロセス。

エンコードに使用される文字のセット全体が呼び出されます アルファベットコーディング..。 たとえば、コンピュータメモリでは、情報は0と1の2文字のみを含むバイナリアルファベットを使用してエンコードされます。

コーディングの科学的基礎は、テクニカルコミュニケーションチャネルを介して情報を転送するプロセスを調査したK.シャノンによって説明されました（ コミュニケーション理論, 符号理論）。 このアプローチで コーディング狭い意味で理解されている：どのように あるシンボリックシステムでの情報の表現から別のシンボリックシステムでの表現への移行..。 たとえば、書かれたロシア語のテキストを電信または無線通信で送信するためにモールス信号に変換します。 このようなコーディングは、情報を操作するために使用される技術的手段にコードを適合させる必要性に関連しています（「 情報の転送 " 2).

デコード- コードを元のシンボリックシステムの形式に戻すプロセス、つまり 元のメッセージを受信します。 例：モールス信号からロシア語で書かれたテキストへの翻訳。

広い意味では、デコードはエンコードされたメッセージのコンテンツを回復するプロセスです。 このアプローチでは、ロシア語のアルファベットを使用してテキストを書き込むプロセスはエンコードと見なすことができ、それを読み取ることはデコードです。

コーディングの目標とコーディング方法

同じメッセージのエンコード方法は異なる場合があります。 たとえば、私たちはロシア語のアルファベットを使用してロシア語のテキストを書くことに慣れています。 しかし、同じことは英語のアルファベットを使用して行うことができます。 これを行うには、ロシア語の文字がない携帯電話でSMSを送信するか、コンピューターにロシア語のソフトウェアがない場合は海外からロシア語で電子メールを送信する必要があります。 たとえば、「こんにちは、サーシャさん！」というフレーズです。 「Zdravstvui、dorogoi Sasha！」のように書く必要があります。

音声をエンコードする方法は他にもあります。 例えば、 速記 - 話し言葉を録音する簡単な方法..。 それは、特別に訓練された少数の人々、つまり速記者によってのみ所有されています。 速記者は、話す人のスピーチと同期してテキストを記録することができます。 トランスクリプトでは、1つのアイコンが単語またはフレーズ全体を示しています。 速記者だけがトランスクリプトを解読（デコード）できます。

これらの例は、次の重要なルールを示しています。 同じ情報をエンコードするために異なる方法を使用できます。 それらの選択は、いくつかの状況によって異なります。 コーディングの目的、条件、利用可能な手段。スピーチの速度でテキストを書き留める必要がある場合は、速記を使用します。 テキストを海外に転送する必要がある場合は、英語のアルファベットを使用します。 読み書きのできるロシア人が理解できる形でテキストを提示する必要がある場合は、ロシア語の文法の規則に従って書き留めます。

もう1つの重要な状況： 情報をエンコードする方法の選択は、その処理の意図された方法に関連している可能性があります..。 数の表現の例、つまり量的情報を使用してこれを示しましょう。 ロシア語のアルファベットを使用して、「35」という数字を書き留めることができます。 アラビア語の10進法のアルファベットを使用して、「35」と記述します。 2番目の方法は、最初の方法よりも短いだけでなく、計算を実行するのにも便利です。 計算を実行するのに便利なエントリはどれですか。「35×127」または「35x127」ですか。 明らかに-2番目。

ただし、歪みのない数値を維持することが重要な場合は、テキスト形式で書き留めておくことをお勧めします。 たとえば、金銭的な文書では、金額は「375ルーブル」というテキスト形式で書かれることがよくあります。 「375ルーブル」の代わりに。 2番目のケースでは、1桁を歪めると、値全体が変更されます。 テキストフォームを使用する場合、文法上の誤りがあっても意味が変わらない場合があります。 たとえば、読み書きのできない人は「375ルーブル」と書いています。 しかし、その意味は残っていました。

場合によっては、メッセージやドキュメントのテキストを分類して、想定外の人が読めないようにする必要があります。 という 不正アクセスに対する保護..。 この場合、秘密のテキストは暗号化されます。 古代では、暗号化は暗号化と呼ばれていました。 暗号化平文を暗号化に変換するプロセスであり、 復号化-元のテキストが復元される逆変換のプロセス。 暗号化もエンコードですが、送信元と受信者だけが知っている秘密の方法を使用します。 暗号化方式は、と呼ばれる科学によって扱われます 暗号化（CM ..。 「暗号化」 2).

情報をコーディングする技術的方法の歴史

情報を保存および送信する技術的手段の出現により、新しいアイデアとコーディング技術が出現しました。 距離を超えて情報を送信する最初の技術的手段は、1837年にアメリカのサミュエルモールスによって発明された電信でした。 電信メッセージは、ある電信装置からワイヤを介して別の電信装置に送信される一連の電気信号です。 これらの技術的状況により、S。モースは、電信線を介して送信されるメッセージをエンコードするために、短い信号と長い信号の2種類の信号のみを使用するというアイデアに至りました。

サミュエル・フィンリー・ブリーズ・モールス（1791-1872）、アメリカ

このコーディング方法はモールス信号と呼ばれます。 その中で、アルファベットの各文字は、短い信号（ドット）と長い信号（ダッシュ）のシーケンスでエンコードされています。 文字は一時停止によって互いに分離されています-信号はありません。

最も有名な電信メッセージは「SOS」遭難信号です（ S ave Oあなたは S ouls-私たちの魂を救います）。 これは、英語のアルファベットに適用されたモールス信号でどのように見えるかです。

–––

3つのドット（文字S）、3つのダッシュ（文字O）、3つのドット（文字S）。 2つの一時停止により、文字が互いに分離されます。

この図は、ロシア語のアルファベットに適用されたモールス信号を示しています。 特別な句読点はありませんでした。 それらは、「ポイント」-ポイント、「zpt」-コンマなどの単語で書き留められました。

特徴モールス信号は 異なる文字の可変長コードモールス信号は 不均一なコード..。 テキストでより一般的な文字は、まれな文字よりも短いコードを持っています。 たとえば、文字「E」のコードは1ドットで、ハード文字コードは6文字の長さです。 これは、メッセージ全体の長さを短くするために行われます。 ただし、文字コードの長さが可変であるため、テキスト内で文字を互いに分離するという問題があります。 したがって、分離には一時停止（スキップ）を使用する必要があります。 したがって、モールス電信のアルファベットは3値です。 ドット、ダッシュ、ギャップの3文字を使用します。

統一電信コードは、19世紀の終わりにフランス人のジャンモーリスバウドットによって発明されました。 2種類の信号のみを使用しました。 ピリオドとダッシュ、プラスとマイナス、ゼロと1など、何と呼んでもかまいません。 これらは2つの異なる電気信号です。 すべての文字のコード長は同じですそして5に等しい。 この場合、文字を互いに分離する問題は発生しません。5つの信号のそれぞれがテキストのサインです。 したがって、パスは必要ありません。

ジャン・モーリス・エミール・ボドー（1845-1903）、フランス

Baudotコードは、テクノロジーの歴史の中で情報をバイナリエンコードする最初の方法です。..。 このアイデアのおかげで、タイプライターのような直接印刷電信装置を作成することができました。 特定の文字のキーを押すと、対応する5パルス信号が生成され、通信回線を介して送信されます。 受信機は、この信号の影響を受けて、同じ文字を紙テープに印刷します。

最近のコンピューターでは、テキストのエンコードにも統一されたバイナリコードが使用されます（「 テキストコーディングシステム " 2).

情報コーディングのトピックは、学校でコンピュータサイエンスを学ぶすべての段階のカリキュラムで提示できます。

予言コースでは、学生はデータのコンピューターコーディングとは関係がなく、ある意味ではゲーム形式であるタスクを提供されることがよくあります。 たとえば、モールス信号テーブルに基づいて、エンコードタスク（モールス信号を使用してロシア語のテキストをエンコードする）とデコード（モールス信号を使用してエンコードされたテキストを復号化する）の両方を提供できます。

このようなタスクの実行は、さまざまな単純な暗号化キーを提供するランサムウェアの作業として解釈できます。 たとえば、英数字。各文字をアルファベットの序数に置き換えます。 さらに、テキストを完全にエンコードするには、句読点やその他の記号をアルファベットに追加する必要があります。 小文字と大文字を区別する方法を考えてもらいます。

そのようなタスクを実行するとき、コードがであることが判明したので、学生は分離文字が必要であるという事実に引き付けられるべきです-スペース 不均等：一部の文字は1桁で暗号化され、一部は2桁で暗号化されます。

コード内の文字を区切ることなく、どのようにできるかを生徒に考えてもらいます。 これらの反射は、各文字が2桁の10進数でエンコードされている統一されたコードのアイデアにつながるはずです：A-01、B-02など。

情報をエンコードおよび暗号化するためのタスクの選択は、学校の多くの教科書で利​​用できます。

基礎学校の基礎コンピュータサイエンスコースでは、コーディングのトピックは、コンピュータでさまざまな種類のデータ（数値、テキスト、画像、音声）を表すトピックに大きく関連しています（「 情報技術” 2).

上級学年では、一般教育または選択科目の内容で、情報理論の枠組みの中でシャノンによって開発されたコーディング理論に関連する問題をより詳細に議論することができます。 ここには多くの興味深い問題があり、その理解には生徒の数学とプログラミングのトレーニングのレベルを上げる必要があります。 これらは、経済的なコーディング、ユニバーサルコーディングアルゴリズム、エラー訂正を伴うコーディングの問題です。 これらの問題の多くは、チュートリアル「情報学の数学的基礎」で詳細に開示されています。

7.情報処理

情報処理 - 情報の提示の内容または形式を体系的に変更するプロセス.

情報処理は、特定の規則に従って、特定の対象またはオブジェクト（たとえば、人または自動デバイス）によって実行されます。 それを呼びます 情報処理パフォーマー.

外部環境と相互作用する処理の実行者は、外部環境から受け取ります 入力情報それは処理されています。 処理結果は 刻印外部環境に送信されます。 したがって、外部環境は、入力情報のソースおよび出力情報のコンシューマーとして機能します。

情報処理は、演奏者に知られている特定の規則に従って行われます。 個々の処理ステップのシーケンスの記述である処理ルールは、情報処理アルゴリズムと呼ばれます。

処理エグゼキュータには、プロセッサと呼ばれる処理ユニットと、処理された情報と処理ルール（アルゴリズム）の両方が格納されているメモリユニットが含まれている必要があります。 言われたことすべてが図に概略的に示されています。

情報処理スキーム

例。生徒は授業で問題を解決し、情報処理を行います。 彼の外部環境はレッスンの設定です。 入力情報-レッスンを主導する教師によって報告される問題の状態。 生徒は問題の状態を覚えています。 暗記を容易にするために、彼はノートブックのメモ（外部メモリ）を使用できます。 先生の説明から、彼は問題を解決する方法を学びました（覚えていました）。 プロセッサは学生の思考装置であり、それを使用して問題を解決し、答えを受け取ります-情報を出力します。

図に示されているスキームは、誰が（または何を）処理の実行者であるかに関係なく、情報処理の一般的なスキームです：生物または技術システム。 コンピュータに技術的手段によって実装されるのはこのスキームです。 したがって、コンピュータは「生きた」情報処理システムの技術モデルであると言えます。 これには、プロセッサ、メモリ、入力デバイス、出力デバイスなど、処理システムのすべての主要コンポーネントが含まれます（「 コンピュータデバイス " 2).

記号形式（記号、文字、数字、信号）で表示される入力情報は、 入力データ..。 演奏者による処理の結果、 出力..。 入力データと出力データは、多くの量を表すことができます-別々のデータ項目。 処理が数学的計算で構成されている場合、入力データと出力データは数値のセットです。 次の図 バツ: {バツ 1, バツ 2, …, xn）は入力データのセットを示し、 Y: {y 1, y 2, …, ym）-出力データのセット：

データ処理スキーム

処理は、セットの変換で構成されます バツ多数で Y:

P（ バツ) Y

ここ R実行者が使用する処理ルールを示します。 情報処理の執行者が人である場合、彼が行動する処理規則は必ずしも正式で明確であるとは限りません。 人はしばしば、正式ではなく創造的に行動します。 同じ数学の問題でさえ、彼はさまざまな方法で解決することができます。 ジャーナリスト、科学者、翻訳者、その他の専門家の仕事は、情報を使った創造的な仕事であり、正式な規則に従っていません。

情報処理のステップのシーケンスを決定する形式化されたルールを指定するために、コンピュータサイエンスはアルゴリズムの概念を使用します（「 アルゴリズム" 2）。 数学のアルゴリズムの概念は、ユークリッドの互除法と呼ばれる、2つの自然数の最大公約数（GCD）を計算するためのよく知られた方法に関連付けられています。 口頭で、それは次のように説明することができます：

1. 2つの数値が等しい場合は、それらの合計値をGCDとします。それ以外の場合は、手順2に進みます。

2.数字が異なる場合は、大きい方の数字を大きい方の数字と小さい方の数字の差に置き換えます。 手順1に戻ります。

ここで、入力データは2つの自然数です- バツ 1と バツ 2.結果 Y彼らの最大公約数です。 ルール （ R）ユークリッドのアルゴリズムがあります：

ユークリッドの互除法（ バツ 1, バツ 2) Y

このような形式化されたアルゴリズムは、最新のコンピューター用に簡単にプログラムできます。 コンピューターは、データ処理の多目的な実行者です。 形式化された処理アルゴリズムは、コンピュータのメモリに配置されたプログラムの形式で提示されます。 コンピューターの場合、ルールの処理（ R） - このプログラム。

ガイドライン

「情報処理」というトピックを説明し、新しい情報の取得と情報提示の形式の変更の両方に関連する処理の例を示す必要があります。

最初のタイプの処理：新しい情報、新しい知識の内容の取得に関連する処理。 このタイプの処理には、数学の問題の解決が含まれます。 論理的推論を適用することによるさまざまな問題の解決は、同じタイプの情報処理に属します。 たとえば、捜査官は特定の証拠セットを使用して犯罪者を見つけます。 人は、現在の状況を分析して、彼のさらなる行動について決定を下します。 科学者は古代の写本などの謎を解き明かします。

2番目のタイプの処理：フォームの変更に関連するが、コンテンツの変更には関連しない処理。 このタイプの情報処理には、たとえば、ある言語から別の言語へのテキストの翻訳が含まれます。フォームは変更されますが、コンテンツはそのままにしておく必要があります。 コンピュータサイエンスの重要なタイプの処理はコーディングです。 コーディング- それ 情報の保存、送信、処理に便利な記号形式への変換（CM。 " コーディング” 2).

データ構造化は、2番目のタイプの処理とも呼ばれます。 構造化は、情報ストレージ内の特定の順序、特定の組織の導入に関連付けられています。 アルファベット順のデータの配置、いくつかの分類基準に従ったグループ化、表またはグラフィック表現の使用-これらはすべて構造化の例です。

特殊なタイプの情報処理は 検索. 検索タスクは通常、次のように定式化されます。情報のストレージがあります- 情報配列（電話帳、辞書、電車の時刻表など）、その中に特定の条件を満たす必要な情報を見つける必要があります 検索条件（この組織の電話番号、この単語の英語への翻訳、この列車の出発時刻）。 検索アルゴリズムは、情報の編成方法によって異なります。 情報が構造化されている場合、検索はより高速になり、最適化できます（「 データ検索」 2).

コンピュータサイエンスの予言コースでは、ブラックボックスの問題が一般的です。 処理エグゼキュータは「ブラックボックス」と見なされます。 内部組織と運用メカニズムがわからないシステム。 タスクは、エグゼキュータが実装するデータ処理ルール（P）を推測することです。

処理エグゼキュータは、入力値の平均を計算します。 Y = (バツ 1 + バツ 2)/2

入口（ロシア語の単語）、出口（母音の数）。

情報処理の問題の最も深い習得は、量とプログラミングを扱うためのアルゴリズムを研究するときに発生します（基礎と高校で）。 この場合、情報処理の実行者はコンピューターであり、すべての処理機能はプログラミング言語に固有のものです。 プログラミング有る 出力データを取得するために入力データを処理するためのルールの説明.

生徒には2種類の問題を提示する必要があります。

直接的なタスク：問題を解決するためのアルゴリズム（プログラム）を作成します。

逆問題：アルゴリズムが与えられ、アルゴリズムをトレースすることによってその実行の結果を決定する必要があります。

逆問題を解くとき、学生は自分自身を処理実行者の立場に置き、アルゴリズムを段階的に実行します。 各ステップでの実行結果は、トレーステーブルに反映されている必要があります。

8.情報の転送

情報転送プロセスのコンポーネント

情報の転送は、情報のソースから受信者（受信者）に行われます。 ソース情報は何でもかまいません：生物または無生物の性質の任意のオブジェクトまたは現象。 情報を転送するプロセスは、情報のソースと受信者を分離する特定の物質的な環境で行われます。 チャネル 情報の伝達。 情報は、一連の信号、記号、標識の形でチャネルを介して送信されます。 メッセージ. 受信者情報はメッセージを受信するオブジェクトであり、その結果、その状態に特定の変化が発生します。 上記のすべてが図に概略的に示されています。

情報の転送

人は、聴覚、視覚、嗅覚、触覚、味覚など、周囲のあらゆるものから情報を受け取ります。 人は聴覚と視覚を通して最も多くの情報を受け取ります。 サウンドメッセージは、耳によって知覚されます-連続媒体（ほとんどの場合、空中）の音響信号。 視覚は、物体の画像を転送する光信号を知覚します。

すべてのメッセージが人にとって有益であるとは限りません。 たとえば、理解できない言語のメッセージが人に送信されても​​、その人の情報が含まれておらず、その人の状態を適切に変化させることはできません（「 情報").

情報チャネルは、自然（音波が伝達される大気、観測対象からの太陽光の反射）、または人工的に作成されたもののいずれかです。 後者の場合、私たちはコミュニケーションの技術的手段について話している。

技術情報伝達システム

距離を超えて情報を送信する最初の技術的手段は、1837年にアメリカのサミュエルモールスによって発明された電信でした。 1876年、アメリカのA.ベルが電話を発明しました。 ドイツの物理学者ハインリヒヘルツ（1886）による電磁波の発見に基づいて、A.S。 1895年にロシアのポポフと1896年にイタリアのG.マルコーニによって彼とほぼ同時に、ラジオが発明されました。 テレビとインターネットは20世紀に登場しました。

記載されている情報通信の技術的方法はすべて、ある距離にわたる物理的（電気的または電磁的）信号の送信に基づいており、いくつかの一般的な法律の対象となります。 これらの法律の研究はに従事しています コミュニケーション理論、1920年代に発生しました。 コミュニケーション理論の数学的装置- 数学的コミュニケーション理論、アメリカの科学者クロードシャノンによって開発されました。

クロード・エルウッド・シャノン（1916-2001）、アメリカ

クロードシャノンは、図に示されているテクニカルコミュニケーションチャネルを介して情報を転送するプロセスのモデルを提案しました。

技術情報伝達システム

ここでのコーディングとは、ソースからの情報を、通信チャネルを介した送信に適した形式に変換することを意味します。 デコード - シグナル配列の逆変換.

このようなスキームの動作は、電話で話すというおなじみのプロセスを使用して説明できます。 情報源は話す人です。 エンコーダーは電話の受話器のマイクであり、音波（音声）が電気信号に変換されます。 通信チャネルは電話網（信号が通過する電話ノードの配線、スイッチ）です。 解読装置は、聞き手である情報の受信者の電話受信機（受話器）です。 ここで、入ってくる電気信号が音に変わります。

情報を送信するための最新のコンピュータシステム（コンピュータネットワーク）は、同じ原理で動作します。 バイナリコンピュータコードを通信チャネルを介して送信されるタイプの物理信号に変換するエンコードプロセスがあります。 デコードとは、送信された信号をコンピュータコードに変換することです。 たとえば、コンピュータネットワークで電話回線を使用する場合、エンコードとデコードの機能はモデムと呼ばれるデバイスによって実行されます。

チャネル帯域幅と情報転送速度

技術情報伝送システムの開発者は、相互に関連する2つの問題を解決する必要があります。それは、情報伝送の最高速度を確保する方法と、伝送中の情報の損失を減らす方法です。 クロード・シャノンは、これらの問題に取り組み、当時の新しい科学を創造した最初の科学者でした- 情報理論.

K.シャノンは、通信チャネルを介して送信される情報の量を測定する方法を定義しました。 彼はコンセプトを紹介しました チャネル帯域幅,情報転送の可能な最大速度として。この速度は、ビット/秒（およびキロビット/秒、メガビット/秒）で測定されます。

通信チャネルの帯域幅は、その技術的な実装によって異なります。 たとえば、次の通信手段がコンピュータネットワークで使用されます。

電話回線、

電気ケーブル通信、

光ファイバケーブル通信、

無線通信。

電話回線のスループットは数十、数百キロビット/秒です。 光ファイバ回線と無線通信回線のスループットは、数十から数百Mbit / sで測定されます。

ノイズ、ノイズ保護

「ノイズ」という用語は、送信信号を歪め、情報の損失につながるさまざまな種類の干渉を指します。 このような干渉は、主に技術的な理由で発生します。通信回線の品質が低い、同じチャネルを介して送信されるさまざまな情報ストリームが相互に不安定であるなどです。 時々、電話で話していると、ノイズ、パチパチという音、対話者の理解を妨げる音が聞こえたり、まったく異なる人の会話が会話に重なって表示されたりします。

ノイズの存在は、送信された情報の損失につながります。 このような場合、ノイズ保護が必要です。

まず、ノイズの影響から通信チャネルを保護する技術的な方法が使用されます。 たとえば、裸線の代わりにシールドケーブルを使用します。 有用な信号をノイズなどから分離するさまざまな種類のフィルターの使用。

クロードシャノンが設計されました 符号理論ノイズに対処する方法を与える。 この理論の重要なアイデアの1つは、通信回線を介して送信されるコードは次のようになる必要があるということです。 冗長..。 これにより、送信中の情報の一部の損失を補うことができます。 たとえば、電話で話しているときに聞き取りにくい場合は、各単語を2回繰り返すことで、相手があなたを正しく理解できる可能性が高くなります。

ただし、冗長性を大きくしすぎることはできません。 これにより、遅延が発生し、通信コストが高くなります。 コーディング理論により、最適なコードを取得できます。 この場合、送信情報の冗長性は最小限に抑えられ、受信情報の信頼性は最大になります。

最新のデジタル通信システムでは、送信中の情報の損失に対抗するために、次の手法がよく使用されます。 メッセージ全体がチャンクに分割されます- パッケージ..。 パケットごとに、計算します チェックサム（2進数の合計）このパケットで送信されます。 受信場所では、受信したパケットのチェックサムが再計算され、初期の合計と一致しない場合は、このパケットの送信が繰り返されます。 これは最初と最後まで続きます チェックサム一致しません。

ガイドライン

コンピュータサイエンスの伝播および基礎コースでの情報の転送を考慮すると、まず、情報の受信者としての人の立場からこのトピックについて議論する必要があります。 周囲の世界から情報を受け取る能力は、人間の存在にとって最も重要な条件です。 人間の感覚は、人と外部環境をつなぐ人体の情報チャネルです。 これに基づいて、情報は視覚、音、嗅覚、触覚、味覚に分けられます。 味、匂い、触覚が人に情報を伝える理由は次のとおりです。身近なものの匂い、身近な食べ物の味を覚え、触覚で身近なものを認識します。 そして、私たちの記憶の内容は保存された情報です。

動物の世界では、感覚器官の情報の役割は人間のそれとは異なることを学生に伝える必要があります。 動物にとって重要な情報機能は、嗅覚によって実行されます。 セラピードッグの嗅覚の高まりは、法執行機関が犯罪者の捜索や麻薬の発見などに使用しています。動物の視覚と音の知覚は人間の知覚とは異なります。 たとえば、コウモリは超音波を聞くことが知られていますが、猫は暗闇の中で見ます（人間の視点から）。

このトピックの枠組みの中で、学生は情報を転送するプロセスの具体例を示し、これらの例について、情報のソース、受信者、情報の転送に使用されるチャネルを決定できる必要があります。

高校でコンピュータサイエンスを勉強するとき、学生は技術通信理論の基本的な規定、つまりコーディング、デコード、情報転送速度、チャネル帯域幅、ノイズ、ノイズ保護の概念を紹介する必要があります。 これらの質問は、トピック「コンピュータネットワークの技術的手段」の枠組みの中で考えることができます。

9.数字の表現

数学の数

数は数学の最も重要な概念であり、人類の長い歴史の中で形になり、発展してきました。 人々は原始時代から数字を扱い始めました。 当初、自然数と呼ばれる正の整数のみで操作する人：1、2、3、4、...長い間、最大の数があるという意見がありました。人間の心」（彼らが古代スラヴ語の数学の論文で書いたように）..。

数理科学の発展は、最大数はないという結論に至りました。 数学的な観点から、一連の自然数は無限です。 制限はありません。 数学で負の数の概念が出現したことで（R.デカルト、ヨーロッパでは17世紀、インドでははるかに早い時期）、整数のセットは「左側」と「右側」の両方で無制限であることが判明しました。 。 整数の数学的セットは離散的で無制限（無限）です。

アイザックニュートンは、18世紀に実数（または実数）の概念を数学に導入しました。 数学的に 実数のセットは無限で連続です..。 これには、多くの整数と無限の数の非整数が含まれます。 実数の無限集合は、数値軸上の任意の2点の間にあります。 実数の概念に関連付けられているのは、連続数軸の概念であり、その任意の点が実数に対応します。

整数表現

コンピュータのメモリ内 数値は2進数で保存されます（CM。 " ナンバーシステム」2）。 コンピューターでの整数の表現には、符号なし整数と符号付き整数の2つの形式があります。

符号なし整数 - それ 範囲内の正の数のセット、 どこ k-これは、番号に割り当てられたメモリセルのビット深度です。 たとえば、16ビット（2バイト）のメモリセルが整数に割り当てられている場合、最大数は次のようになります。

10進数では、これは次のようになります。216-1 = 65 535

セルのすべてのビットがゼロの場合、それはゼロになります。 したがって、16ビットセルには2 16 = 65,536個の整数が含まれます。

符号付き整数 範囲内の正と負の数のセットです[–2 k–1 , 2 k-十一]。 たとえば、 k=整数の16の表現範囲：[– 32 768、32767]。 メモリセルの最上位ビットには、数値の符号が格納されます。0は正の数、1は負の数です。 最大の正の数32767は、次のように表されます。

たとえば、バイナリシステムに変換して16ビットメモリセルに入力した後の10進数255は、次の内部表現になります。

負の整数は2の補数で表されます。 追加コード正数 N- それ はそのバイナリ表現であり、数値のコードに追加すると N 意味を与える 2 k..。 ここ k-メモリセルのビット数。 たとえば、255の補完コードは次のようになります。

これは、負の数–255の表現です。 番号255と-255のコードを追加しましょう：

最上位ビットの1つがセルから「ドロップアウト」したため、合計はゼロに等しくなりました。 しかし、これはそれがどうあるべきかです： N + (–N）= 0。コンピュータプロセッサは、減算する数値の補数コードを加算して減算演算を実行します。 この場合、セルのオーバーフロー（制限値を超える）によってプログラムの実行が中断されることはありません。 プログラマーはこの状況を知り、考慮に入れる必要があります。

コンピュータで実数を表すためのフォーマットはと呼ばれます 浮動小数点形式..。 実数 R仮数の積として表される m記数法に基づいて nある程度 p、これは注文と呼ばれます： R= m ? n p.

浮動小数点の表現があいまいです。 たとえば、10進数25.324の場合、次の等式が成り立ちます。

25.324 = 2.5324？ 10 1 = 0.0025324？ 10 4 = 2532.4？ 10 –2など。

あいまいさを避けるために、 正規化された浮動小数点表現。 仮数正規化された表現では、次の条件を満たす必要があります：0.1 nm < 1 n..。 つまり、仮数は1未満であり、有効数字の最初の桁はゼロではありません。 場合によっては、正規化条件は次のようになります。1 n m < 10 n .

V コンピュータメモリ 仮数 有効数字のみを含む整数として表されます（0個の整数とコンマは格納されません）。 したがって、実数の内部表現は、仮数と順序の整数のペアの表現に縮小されます。

さまざまなタイプのコンピューターは、浮動小数点形式で数値を表すためにさまざまなオプションを使用します。 4バイトのメモリセルで実数を内部表現するためのオプションの1つを考えてみましょう。

セルには、数値に関する次の情報が含まれている必要があります。数値の符号、順序、および仮数の有効数字。

1番目のバイトの最上位ビットには、数値の符号が格納されます。0はプラス、1-マイナスを意味します。 最初のバイトの残りの7ビットには次のものが含まれます 機械の注文..。 次の3バイトには、仮数の有効桁数（24ビット）が格納されます。

7桁の2進数は、0000000から1111111の範囲の2進数を保持します。これは、マシンの順序が0から127（10進表記）の範囲であることを意味します。 合計128の値があります。 順序は明らかに正または負のいずれかになります。 これらの128の値を、-64から63の順序の正の値と負の値の間で均等に分割することは合理的です。

機械の注文 は数学に対してバイアスがかかっており、正の値しかありません。 オフセットは、ゼロが次数の最小の数学値に対応するように選択されます。

この場合の機械次数（Mp）と数学（p）の関係は、次の式で表されます。Mp= p +64。

結果の式は10進法で書かれています。 バイナリシステムでは、式は次のとおりです。Mp2 = p 2 + 100 00002。

実数の内部表現を記録するには、次のことを行う必要があります。

1）指定された数値のモジュラスを有効数字24桁の2進数システムに変換します。

2）2進数を正規化し、

3）2進数システムでマシンの順序を見つけます。

4）数字の符号を考慮して、その表現を4バイトのマシンワードで書き出します。

例。 250.1875の内部浮動小数点表現を記述します。

1.有効数字24桁の2進数システムに変換してみましょう。

250,1875 10 = 11111010,0011000000000000 2 .

2.正規化された2進浮動小数点数の形式で記述しましょう。

0.111110100011000000000000 H 10 21000。

これが、記数法の基数である仮数です。
（2 10 = 10 2）と順序（8 10 = 1000 2）はバイナリで記述されます。

3.2進法で機械の次数を計算してみましょう。

Mp 2 = 1000 + 100 0000 = 1001000。

4.数値の符号を考慮して、4バイトのメモリセルに数値の表現を記述しましょう。

16進形式：48FA3000。

実数の範囲は整数の範囲よりもはるかに広いです。 正の数と負の数は、ゼロを中心に対称的に配置されます。 したがって、最大数と最小数は絶対値が互いに等しくなります。

絶対値の最小数はゼロです。 浮動小数点形式の最大絶対数は、仮数が最大で次数が最大の数です。

4バイトのマシンワードの場合、この数は次のようになります。

0.111111111111111111111111・10 21111111。

10進数システムに変換すると、次のようになります。

MAX =（1-2-24）・2 63 1019。

実数での計算中に、結果が許容範囲外の場合、プログラムの実行は中断されます。 これは、たとえば、ゼロで除算した場合、またはゼロに近い非常に小さい数で除算した場合に発生します。

仮数の幅がメモリセルの仮数に割り当てられたビット数を超える実数は、コンピュータでほぼ（「カットオフ」仮数で）表されます。 たとえば、コンピュータの有理10進数0.1は、おおよそ（四捨五入）で表されます。これは、2進法では、仮数の桁数が無限であるためです。 この近似の結果は、実数を使用したマシン計算のエラーです。

コンピュータは、おおよそ実数で計算を実行します。 そのような計算の誤差はと呼ばれます マシンの四捨五入のエラー.

コンピュータメモリ内で浮動小数点形式で正確に表現できる実数のセットは、制限されており、離散的です。 離散性は、前述のように、仮数の桁数が限られているためです。

コンピュータのメモリで正確に表すことができる実数の数は、次の式を使用して計算できます。 N = 2 t · ( U – L+ 1）+1。ここ t-仮数の2進数の数。 U-数学的次数の最大値。 L最小注文値です。 上記で検討した表現オプションの場合（ t = 24, U = 63,
L= –64）結果： N = 2 146 683 548.

ガイドライン

コンピュータで数値情報を提示するというトピックは、基礎学校と高学年の両方の標準に存在します。

基礎学校（基礎コース）では、コンピューターでの整数の表現を考えれば十分です。 この問題の研究は、トピック「数体系」に精通した後にのみ可能です。 さらに、コンピュータアーキテクチャの原則から、学生はコンピュータが2進数システムで動作することを知っている必要があります。

整数の表現を考慮すると、整数の限られた範囲、この範囲と割り当てられたメモリセルの容量との関係に主な注意を払う必要があります- k..。 正の数（符号なし）の場合：、正および負の数（符号付き）の場合：[– 2 k–1 , 2 k–1 – 1].

数値の内部表現の取得は、例を使用して分析する必要があります。 その後、類推によって、学生はそのような問題を独自に解決しなければなりません。

例1.2バイトのメモリ位置にある整数1607の内部符号付きフォーマット表現を取得します。

1）数値を2進数システムに変換します：1607 10 = 110010001112。

2）16桁までの左側にゼロを追加すると、セル内のこの数値の内部表現が得られます。

このコードの簡潔な表記に16進形式がどのように使用されるかを示すことが望ましいです。これは、4つの2進数を1つの16進数に置き換えることによって得られます：0647（「 ナンバーシステム” 2).

より難しいのは、負の整数の内部表現を取得するタスクです（- N）-追加のコード。 この手順のアルゴリズムを生徒に示す必要があります。

1）正の数の内部表現を取得します N;

2）0を1に、1を0に置き換えて、この番号の逆コードを取得します。

3）結果の数値に1を加算します。

例2.2バイトのメモリ位置にある負の整数-1607の内部表現を取得します。

最小の負の数の内部表現がどのように見えるかを生徒に示すと役立ちます。 2バイトのセルでは、これは–32,768です。

1）32 768 = 2 15であるため、数値32768を2進数システムに変換するのは簡単です。 したがって、バイナリでは次のようになります。

1000000000000000

2）逆のコードを書きます：

0111111111111111

3）この2進数に1を加えると、次のようになります。

最初のビットの1は、マイナス記号を示します。 結果のコードがマイナスゼロだとは思わないでください。 これは、補完的なコード形式で–32,768です。 これらは、整数のマシン表現の規則です。

この例を示した後、32 767 +（– 32 768）の数字のコードを追加すると、–1の数字になることを生徒に証明してもらいます。

基準によると、実数の表現は高校で研究されるべきです。 基本レベルで10年生から11年生のコンピュータサイエンスを勉強するときは、実数のコンピュータの主な機能について定性的に生徒に伝えるだけで十分です。 実数を使用した機械計算のエラーについて、実数を使用した計算が整数よりも遅いコンピューターによって実行されるという事実について。

専門的なレベルで勉強するには、実数を浮動小数点形式で表現する方法の詳細な分析、実数を使用してコンピューターで計算を実行する際の特性の分析が必要です。 ここで非常に重要な問題は、プログラムの中断による計算エラーの推定、価値の喪失に対する警告です。 これらの問題に関する詳細な資料は、チュートリアルで入手できます。

10.記数法

記数法- これは、数字とそれに対応する数字に対する行動規則を表示する方法です。..。 以前に存在し、私たちの時代に使用されているさまざまな数体系は、に分けることができます 非定位と 位置. 数字を書くときに使用される記号と呼ばれる 数で。

V 非位置番号システム 桁の値は数値の位置に依存しません.

非位置記数法の例は、ローマ数字（ローマ数字）です。 ローマ数字では、ラテン文字が数字として使用されます。

例1.数値CCXXXIIは、200、3、10、および2単位の合計であり、232に等しくなります。

ローマ数字では、数字は左から右に降順で書かれています。 この場合、それらの値は合計されます。 左側に小さい数字、右側に大きい数字が書かれている場合、それらの値が差し引かれます。

VI = 5 + 1 = 6; IV = 5-1 = 4。

MCMXCVIII = 1000 +（– 100 + 1000）+

+ (–10 + 100) + 5 + 1 + 1 + 1 = 1998.

V 位置番号システム 数値記録の数字で示される値は、その位置によって異なります..。 使用される桁数は、位取り記数法のベースと呼ばれます。

現代の数学で使用されている記数法は 位置10進法..。 そのベースは10です。 数字は10桁で記録されます。

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

このシステムの位置の性質は、任意の複数桁の数字の例を使用して簡単に理解できます。 たとえば、番号333では、最初の3つは300を意味し、2番目は3つの10を意味し、3番目は3つを意味します。

基数を使用して位取り記数法で数値を書き込むには n持つ必要があります アルファベットから n数字。 通常これのために、 n < 10 используют n最初のアラビア数字、および n> 10アラビア数字10個に文字を追加します。 いくつかのシステムのアルファベットの例を次に示します。

番号が属するシステムの基数を示す必要がある場合は、この番号に下付き文字が割り当てられます。 例えば：

101101 2、3671 8、3B8F16。

基数で q (q-ary数字システム）、桁の単位は数字の累乗です q. q任意のカテゴリのユニットは、次のカテゴリのユニットを形成します。 で数字を書くには q-aich数字システムが必要です q数字0、1、...、を表すさまざまな記号（数字） q-1。番号を録音する q v q-ary数字システムの形式は10です。

数字を書く拡張形式

させて Aq-基数のあるシステムの数値 q, ai-番号レコードに存在する特定の番号システムの数字 A, n+ 1-数値の整数部分の桁数、 m-数値の小数部分の桁数：

数値の拡張形式 A次の形式のレコードと呼ばれます。

たとえば、10進数の場合：

次の例は、16進数と2進数の拡張形式を示しています。

任意の記数法では、その基数は10と表記されます。

非10進数の拡張形式のすべての項が10進法で表され、結果の式が10進算術の規則に従って計算される場合、10進法で指定された数と等しい数が得られます。 この原則に従って、非10進システムから10進システムへの変換が行われます。 たとえば、上記の数値は次のように10進法に変換されます。

10進数を他の数値システムに変換する

整数変換

小数整数 バツベースと一緒にシステムに転送する必要があります q: バツ = (a n a n-1 …a 1 a 0）q。 数字の有効数字を見つける必要があります。 . 数値を拡張形式で表し、同じ変換を実行します。

このことから、 a 0 数の除算の余りです バツ数で q..。 括弧内の式は、この除算の商全体です。 それをで示しましょう バツ 1.同様の変換を実行すると、次のようになります。

したがって、 a 1は除法の剰余です バツ 1オン q..。 余りで除算を続けると、必要な数の数字のシーケンスを受け取ります。 番号 とこの一連の部門では、最後の商になります。 q.

結果のルールを定式化しましょう： にとって 10進数の整数を基数の異なる記数法に変換するには、次が必要です。:

1）新しい記数法の基礎を10進法で表現し、10進算術の規則に従って後続のすべてのアクションを実行します。

2）除数よりも小さい不完全な商が得られるまで、新しい記数法に基づいて、指定された数と結果の不完全な商の除算を順次実行します。

3）結果の剰余。これは次の数字の桁です。 新しいシステム数字は、新しい記数法のアルファベットと一致させます。

4）新しい記数法で数を作成し、最後の商から書き留めます。

例1.数値3710を2進法に変換します。

番号の記録で番号を示すために、記号を使用します。 a 5 a 4 a 3 a 2 a 1 a 0

したがって：37 10 = l00l0l 2

例2.10進数315を8進数および16進数に変換します。

したがって、次のようになります。31510 = 473 8 = 13B16。 11 10 = B16であることを思い出してください。

10進数 バツ < 1 требуется перевести в систему с основанием q: バツ = (0, a –1 a –2 … a–m + 1 a–m）q。 数字の有効数字を見つける必要があります。 a –1 ,a –2 , …, a–m。 数値を展開した形で表し、それを乗算します q:

このことから、 a–1 バツ数で q..。 で示しましょう バツ 1 製品の小数部分とそれを掛ける q:

したがって、 a –2 仕事の全体があります バツ番号ごとに1つ q..。 掛け算を続けると、数列が届きます。 それでは、ルールを作成しましょう。 小数を基数の異なる記数法に変換するには、次が必要です。:

1）製品の小数部分がゼロに等しくなるか、新しい記数法での数表現の必要な精度が達成されるまで、新しいシステムに基づいて、指定された数と結果として得られる製品の小数部分を順次乗算します。

2）新しい記数法の数字の数字である、結果として得られる作品全体を、新しい記数法のアルファベットと一致させる必要があります。

3）最初の製品の全体から始めて、新しい記数法で数の小数部分を構成します。

例3.小数部0.1875を2進数、8進数、および16進数のシステムに変換します。

ここで、左側の列には数値の整数部分が含まれ、右側の列には小数部分が含まれています。

したがって：0.1875 10 = 0.0011 2 = 0.14 8 = 0.3 16

整数部分と小数部分を含む混合数の変換は、2段階で実行されます。 元の数値の整数部分と小数部分は、適切なアルゴリズムに従って別々に変換されます。 新しい記数法の数値の最終レコードでは、整数部分が小数のコンマ（ドット）から区切られます。

ガイドライン

トピック「記数法」は、数論に直接関係しています。 しかし、数学の学校のコースでは、それは通常研究されていません。 コンピュータサイエンスのコースでこのトピックを研究する必要性は、コンピュータメモリ内の数値が2進数システムで表され、16進数または8進数システムがメモリの内容、メモリアドレスを外部化するために使用されるという事実に関連しています。 これは、コンピュータサイエンスまたはプログラミングコースの伝統的なトピックの1つです。 このトピックは数学に関連しているため、学童の基本的な数学教育にも貢献しています。

コンピュータサイエンスコースの場合、主な関心は2進数システムに精通していることです。 コンピュータでの2進数システムの使用は、2つの側面で考えることができます：1）2進数の番号付け、2）2進数の算術、つまり 2進数の算術計算を実行します。

2進数

学生は、トピック「コンピュータメモリ内のテキストの表現」で2進数に会います。 エンコーディングテーブルについて話すと、教師は、文字の内部バイナリコードが2進数システムの序数であることを学生に通知する必要があります。 たとえば、ASCIIテーブルの文字Sの番号は83です。文字Sの8ビットのバイナリコードは、その番号のバイナリ値01010011です。

バイナリコンピューティング

ジョン・フォン・ノイマンの原理によれば、コンピューターは2進数システムで計算を実行します。 基本コースの枠組みの中で、2進整数を使用した計算の検討に限定するだけで十分です。 複数桁の数値で計算を行うには、加算の規則と1桁の数値を乗算するための規則を知っている必要があります。 ルールは次のとおりです。

加算と乗算の順列可能素数の原理は、すべての数値システムで機能します。 2進数の複数桁の数値を使用した計算は、10進数と同じです。 つまり、2進法での「列」による足し算、引き算、掛け算、「角」による割り算の手順は、10進法と同じように行われます。

2進数の減算と除算の規則を考えてみましょう。 減算は加算の逆です。 上記の加算表から、減算ルールは次のようになります。

0 - 0 = 0; 1 - 0 = 1; 10 - 1 = 1.

複数桁の数値を減算する例を次に示します。

得られた結果は、減算したものとの差を加算することで確認できます。 あなたは減少する数を得るはずです。

除算は乗算の逆数です。
どの記数法でも、0で割ることはできません。 1で割ると、配当になります。 2進数を102で除算すると、小数点を10で除算するのと同じように、小数点が1桁左に移動します。 例えば：

100で割ると、コンマが2桁左にシフトします。 基本コースでは、複数桁の2進数の除算の複雑な例を考慮する必要はありません。 有能な学生はそれらに対処することができますが、一般的な原則を理解しています。

コンピュータのメモリに保存されている情報を真のバイナリ形式で表現することは、桁数が多いため非常に面倒です。 これは、そのような情報を紙に記録したり、画面に表示したりすることを指します。 これらの目的のために、2進数-8進数または2進数-16進数の混合システムを使用するのが通例です。

数値の2進数表現と16進数表現の間には単純な関係があります。 あるシステムから別のシステムに数値を変換する場合、1つの16進数は4桁の2進数コードに対応します。 この対応は、2進数と16進数の表に反映されています。

バイナリ16進テーブル

この関係は、16 = 2 4であり、0と1の数字の異なる4桁の組み合わせの数が16であるという事実に基づいています：0000から1111。したがって、 16進数から2進数への、またはその逆の数値の変換は、正式な変換によって行われます。 2進数の16進数のテーブル.

32ビットのバイナリを16進数に変換する例を次に示します。

1011 1100 0001 0110 1011 1111 0010 1010 BC16BF2A

内部情報の16進表現が与えられると、それは簡単に2進数に変換できます。 16進数の利点は、2進数の4分の1であるということです。..。 生徒は2進数と16進数の表を覚えておくことをお勧めします。 そうすると、実際、彼らにとって、16進表現は2進表現と同等になります。

2進数-8進数システムでは、各8進数は2進数のトライアドに対応します。 このシステムでは、バイナリコードを3分の1に減らすことができます。

11.情報ストレージ

人は自分の記憶に情報を保存するだけでなく、さまざまな外部（人に関連する）メディア（石、パピルス、紙、磁気および光学メディアなど）に記録の形で保存します。このような記録のおかげで、情報は空間（人から人へ）だけでなく、時間（世代から世代へ）でも伝達されます。

さまざまなストレージメディア

情報はさまざまな形式で保存できます。テキストの形式、写真、図、図面の形式。 写真の形で、録音の形で、映画やビデオの形で。 いずれの場合も、独自のキャリアが使用されます。 キャリア - それ 情報の記録と保存に使用される材料媒体。

情報キャリアの主な特徴には、情報の量または情報ストレージの密度、ストレージの信頼性（耐久性）が含まれます。

ペーパーキャリア

最も広く使用されているキャリアはまだ残っています 論文..。 西暦2世紀に発明されました 中国では、紙は19世紀にわたって人々に役立ってきました。

さまざまなメディア上の情報量を比較するために、ユニバーサルユニットを使用します- バイト、テキストの1文字が1バイトの「重さ」であると仮定します。 300ページを含み、1ページのテキストサイズが約2000文字の本は、600,000バイト、つまり586KBの情報量を持っています。 基金が5000冊である中学校図書館の情報量は、2861 MB = 2.8GBにほぼ等しい。

文書、本、その他の紙製品の保管の耐久性に関しては、紙の品質、テキストを書くために使用される染料、保管条件に大きく依存します。 19世紀半ばまで（その時から木材が原料として使用されていた）、紙が綿と繊維廃棄物（ぼろきれ）から作られていたのは興味深いことです。 インクには天然染料を使用しました。 当時の手書き文書の質は非常に高く、何千年もの間保管されていた可能性があります。 木質ベースへの移行、タイプスクリプトおよびコピー設備の普及、合成染料の使用により、印刷された文書の保管寿命は200〜300年に短縮されました。

磁気メディア

19世紀に、磁気記録が発明されました。 もともと、磁気記録は音を保存するためだけに使用されていました。 初期の磁気記録媒体は、直径1mmまでの鋼線でした。 20世紀の初めには、圧延鋼帯もこれらの目的に使用されていました。 これらすべてのキャリアの品質特性は非常に低かった。 1908年にコペンハーゲンで開催された国際会議で口頭報告の14時間の磁気記録を作成するには、2500 km、つまり約100kgのワイヤーが必要でした。

前世紀の20年代に登場 磁気テープ最初は紙に、後に合成（lavsan）ベースで、その表面に強磁性粉末の薄層が塗布されます。 20世紀の後半に、彼らは磁​​気テープに画像を記録することを学び、ビデオカメラとビデオレコーダーが登場しました。

第1世代および第2世代のコンピューターでは、外部メモリデバイス用のリムーバブルメディアの唯一のタイプとして磁気テープが使用されていました。 最初のコンピューターのテープドライブで使用された磁気テープの1リールには、約500KBの情報が含まれていました。

1960年代初頭以来、コンピューター 磁気ディスク：数ミクロンの厚さの薄い磁性粉末層で覆われたアルミニウムまたはプラスチックのディスク。 ディスク上の情報は、円形の同心円状のトラックに配置されています。 磁気ディスクは、ハードで柔軟性があり、取り外し可能で、コンピューターのディスクドライブに組み込まれています。 後者は伝統的にハードドライブと呼ばれ、リムーバブルフロッピーディスクはフロッピーディスクと呼ばれます。

パソコンの「ウィンチェスター」は 共通の車軸に取り付けられた磁気ディスクのパッケージ..。 最新のハードドライブの情報容量は、ギガバイト（数十GB、数百GB）で測定されます。 最も一般的なタイプの3.5インチフロッピーディスクは、2MBのデータを保持できます。 フロッピーディスクは最近使われなくなっています。

プラスチックカードは銀行システムで広く使用されています。 彼らはまた、情報バンキングシステムに関連するATM、キャッシュレジスターによって使用される情報を記録するという磁気原理を使用しています。

光メディア

情報を記録する光学的またはレーザー的な方法の使用は、1980年代に始まります。 その外観は、量子発生器の発明に関連しています-レーザー、非常に薄い（ミクロンのオーダーの厚さ）高エネルギービームの源。 ビームは、非常に高密度のバイナリデータコードを可溶材料の表面に焼き付けることができます。 読み取りは、より低いエネルギーのレーザービーム（「コールド」ビーム）のそのような「穴あき」表面からの反射の結果として発生します。 記録密度が高いため、光ディスクは単一ディスクの磁気媒体よりもはるかに大きな情報量を持っています。 光ディスクの情報容量は190〜700MBの範囲です。 光ディスクはコンパクトディスク（CD）と呼ばれます。

1990年代後半、デジタル多用途ビデオディスクDVD（ D igital V ersatile D isk）大容量で、ギガバイト（最大17 GB）で測定されます。 CDと比較して容量が増加しているのは、直径の小さいレーザービームを使用していることと、2層および両面の記録によるものです。 学校図書館の例を考えてみましょう。 彼女の本の資金全体を1枚のDVDに入れることができます。

現在、光ディスク（CD-DVD）は、デジタルで記録された最も信頼性の高い物理メディアです。 これらのタイプのメディアは、ライトワンス、読み取り専用、または書き換え可能、読み取り/書き込みのいずれかです。

フラッシュメモリー

最近、多くのモバイルデジタルデバイスが登場しました：デジタル写真およびビデオカメラ、MP3プレーヤー、PDA、携帯電話、読み取りデバイス。 電子書籍、GPSナビゲーターなど。 これらのデバイスはすべて、ポータブルストレージメディアを必要とします。 ただし、すべてのモバイルデバイスはかなり小型であるため、それらのストレージメディアには特別な要件が課せられます。 それらはコンパクトでなければならず、所有している必要があります 低消費電力作業中および保管中は不揮発性であり、大容量、高速の読み取りおよび書き込み速度、長い耐用年数を備えています。 これらの要件はすべて満たされています フラッシュカードメモリー。 フラッシュカードの情報量は数ギガバイトになることがあります。

コンピュータの外部媒体として、2001年にリリースが開始されたフラッシュキーホルダー（「フラッシュドライブ」-一般的な用語で呼ばれます）が普及しています。 これらのデバイスの主な利点は、大量の情報、コンパクトさ、高い読み取り/書き込み速度、使いやすさです。 フラッシュスティックはコンピューターのUSBポートに接続されており、毎秒約10MBの速度でデータをダウンロードできます。

「ナノキャリア」

近年、物質の原子や分子のレベルで動作するいわゆる「ナノテクノロジー」を使用して、さらにコンパクトな情報キャリアの作成に積極的に取り組んでいます。 その結果、1枚のナノテクノロジーCDで数千枚のレーザーディスクを置き換えることができます。 専門家によると、約20年以内に、情報ストレージの密度は、人間の生活の1秒ごとに約1立方センチメートルの体積の媒体に記録できる程度まで増加します。

情報ストレージの編成

情報はメディアに保存されるため、必要な情報、必要なドキュメント、補足および変更、関連性を失った削除されたデータを表示、検索できます。 言い換えれば、人はそれを操作するために保存された情報を必要とします。 このような情報ストレージを使用することの利便性は、情報がどのように編成されているかに大きく依存します。

2つの状況が考えられます。データがまったく整理されていない（この状況はヒープと呼ばれることもあります）か、データのいずれかです。 構造化..。 情報量の増加に伴い、「ヒープ」オプションは、その実際の使用（検索、更新など）が複雑であるため、ますます受け入れられなくなります。

「データは構造化されている」という言葉は、辞書、スケジュール、アーカイブ、コンピューターデータベースなどのストレージにデータのある種の順序が存在することを意味します。 参考書、辞書、百科事典では、通常、データを整理（構造化）する線形のアルファベット順の原則が使用されます。

図書館は情報の最大のリポジトリです。 最初の図書館は紀元前7世紀に言及されています。 印刷の発明（15世紀）により、図書館は世界中に広がり始めました。 図書館学には、情報の整理において何世紀にもわたる経験があります。

図書館で本を整理して検索するために、カタログが作成されます：本の基金のリスト。 最初の図書館目録は、紀元前3世紀に有名なアレクサンドリア図書館で作成されました。 カタログの助けを借りて、読者は図書館で必要な本の入手可能性を判断し、図書館員はそれを本の保管庫で見つけます。 紙の技術を使用する場合、カタログは、本に関する情報を含む段ボールカードの整理されたコレクションです。

アルファベット順の体系的なカタログがあります。 V アルファベットカタログ、カードは著者名とフォームのアルファベット順にソートされています 線形(1層)データ構造..。 V 系統的カタログ、カードは本とフォームの内容の主題に従って体系化されています 階層データ構造..。 たとえば、すべての本はフィクション、教育、科学に分けられます。 教育文学は学校と大学に分かれています。 学校の本は学年などで分けられています。

現代の図書館では、紙のカタログが電子的なカタログに取って代わられています。 この場合、本の検索は図書館の情報システムによって自動的に実行されます。

コンピュータメディア（ディスク）に保存されたデータにはファイル編成があります。 ファイルは図書館の本のようなものです。 ライブラリディレクトリと同様に、オペレーティングシステムは、特別に指定されたトラックに保存されるディスクディレクトリを作成します。 ユーザー検索 目的のファイル、ディレクトリを調べた後、オペレーティングシステムはディスク上でこのファイルを見つけ、ユーザーに提示します。 最初の小さなディスクメディアは、単一層のファイルストレージ構造を使用していました。 大容量ハードディスクの登場により、階層的なファイル構造が使用されました。 「ファイル」の概念とともに、フォルダの概念が登場しました（「 ファイルと ファイルシステム ” 2).

データの保存と取得を整理するためのより柔軟なシステムは、コンピューターデータベースです（を参照）。 . “データベース” 2).

情報ストレージの信頼性

情報ストレージの信頼性の問題は、保存された情報に対する2種類の脅威、つまり情報の破壊（損失）と機密情報の盗難または漏洩に関連しています。 紙のアーカイブと図書館は常に物理的な絶滅の危機に瀕してきました。 紀元前1世紀の前述のアレクサンドリア図書館の破壊は、その中のほとんどの本が1部に存在していたため、文明に甚大な被害をもたらしました。

紙の文書の情報を損失から保護する主な方法は、それらを複製することです。 電子メディアを使用すると、複製がより簡単かつ安価になります。 しかし、新しい（デジタル）情報技術への移行により、新しい情報セキュリティの問題が生じています。 詳細については、記事「 データ保護” 2.

コンピュータサイエンスのコースを勉強する過程で、学生は情報の保存に関連する特定の知識とスキルを習得します。

学生は、従来の（紙の）情報源を使用して作業を習得します。 基礎学校の基準では、学生はコンピュータ以外の情報源（参考書、辞書、図書館目録）を使用して作業することを学ぶ必要があると規定されています。 これを行うには、これらのソースを整理する原則と、それらのソースで最適な検索を行う方法に精通している必要があります。 この知識とスキルは一般的な教育的価値が非常に高いため、できるだけ早く学生に提供することをお勧めします。 コンピュータサイエンスの予言コースのいくつかのプログラムでは、このトピックは大きな注目を集めています。

生徒は、リムーバブルコンピュータストレージメディアを操作する技術を習得する必要があります。 最近、フロッピーディスクの使用頻度はますます少なくなり、容量の大きい高速フラッシュメディアに取って代わられています。 生徒は、メディアの情報容量、空き領域の量を判断し、保存されたファイルのボリュームをそれと比較できる必要があります。 学生は、光ディスクが大量のデータを長期間保存するのに最も適した媒体であることを理解する必要があります。 CDライターをお持ちの場合は、ファイルの書き込みを整理する方法を教える必要があります。

トレーニングの重要なポイントは、悪意のあるプログラム、つまりコンピュータウイルスの側からコンピュータ情報がさらされる危険性を説明することです。 子供たちは「コンピュータ衛生」の基本的なルールを教えられるべきです：新しく受け取ったすべてのファイルのアンチウイルス制御を実行すること。 ウイルス対策プログラムのデータベースを定期的に更新します。

12.言語

言語の定義と分類

言語 - それ 情報の特定の記号表現..。 A.P.が編集した学校のコンピュータサイエンスの辞書 Ershov、次の定義が与えられています。 言語-一連の記号と、これらの記号から意味のあるメッセージを作成する方法を決定する一連の規則」。 意味のあるメッセージは情報として理解されるため、この定義は基本的に最初の定義と一致します。

言語は、自然と形式の2つのグループに分けられます。 自然言語- それ 全国的なスピーチの歴史的に開発された言語..。 ほとんどの現代語は、口頭および書面によるスピーチの存在を特徴としています。 自然言語の分析は、主に言語学、特に言語学の主題です。 コンピュータサイエンスでは、自然言語の分析は人工知能の分野の専門家によって実行されます。 第5世代コンピュータープロジェクトを開発する目的の1つは、コンピューターに自然言語を理解するように教えることです。

形式言語は 専門的な使用のための人工言語..。 それらは一般的に国際的で書かれています。 そのような言語の例は、数学の言語、化学式の言語、記譜法-音楽の言語などです。

次の概念は、任意の言語に関連付けられています。 アルファベット - 使用される多くの記号; 構文-言語構造を書くための規則（言語テキスト）; セマンティクス - 言語構造の意味的側面; 語用論 - 特定の言語でテキストを使用することの実際的な意味.

にとって 形式言語限られたものに属することを特徴とする サブジェクトエリア（数学、化学、音楽など）。 形式言語の目的は 特定の主題分野に固有の概念と関係のシステムの適切な説明..。 したがって、言語の上記のすべてのコンポーネント（アルファベット、構文など）は、サブジェクト領域の詳細に焦点を合わせています。 言語は、その主題分野の発展とともに発展、変化、補足することができます。

自然言語はその用途に制限がなく、この意味でそれらは普遍的と呼ぶことができます。 ただし、狭い専門分野で自然言語のみを使用することは必ずしも便利ではありません。 そのような場合、人々は形式言語を使用することに頼ります。

自然と形式の中間状態にある言語の例があります。 言語 エスペラント異なる国籍の人々の間のコミュニケーションのために人工的に作成されました。 A ラテン語古代ローマ帝国の住民によって話されていた、私たちの時代には、話された言語の機能を失い、医学と薬理学の正式な言語になりました。

情報学言語

コンピュータを循環する情報は、処理される情報（データ）とコンピュータの動作を制御する情報（コマンド、プログラム、オペレータ）の2種類に分けられます。

コンピュータによる保存、送信、処理に適した形式で提示される情報は、通常、 データ..。 データの例：数学の問題を解くときの数字。 テキスト処理における文字シーケンス。 スキャンによってコンピューターに入力され、処理を目的とした画像。 コンピュータでデータが表示される方法は、 プレゼンテーション言語.

各データ型には、異なる外部データ表現と内部データ表現があります。 外部表現 人間中心、出力デバイス上のデータの外観を定義します：画面上、プリントアウト上。 内部表現- それ コンピュータの記憶媒体でのプレゼンテーション、つまり メモリ内、情報伝送ライン内。 コンピュータは内部表現の情報を直接操作し、外部表現は人とのコミュニケーションに使用されます。

最も一般的な意味では、コンピュータデータ表現の言語は バイナリ言語..。 ただし、アルファベット、構文、セマンティクス、語用論など、どの言語にも必要な上記のプロパティの観点から、バイナリコードの1つの一般的な言語について話すことはできません。 共通のバイナリアルファベットは0と1のみです。ただし、データの種類が異なると、内部表現言語の構文規則とセマンティクスが異なります。 異なるデータ型の2進数の同じシーケンスは、まったく異なる意味を持ちます。 たとえば、整数表現の言語でのバイナリコード「0100000100101011」は10進数16683を意味し、シンボリックデータの表現言語でのバイナリコードは「A +」の2文字を意味します。 この上、 さまざまなタイプのデータに対して、内部表現のさまざまな言語が使用されます。 それらはすべてバイナリアルファベットを持っていますが、文字シーケンスの解釈が異なります.

外部データ表示の言語は通常、人間に馴染みのある形式に近いです：数字は、テキストを書くときに10進法で表され、自然言語のアルファベット、従来の数学記号などが使用されます。データ構造の表示では、便利な表形式（リレーショナルデータベース）が使用されます。 ただし、この場合、言語の構文とセマンティクスには常に特定の規則があり、許可される記号の限られたセットが使用されます。

データに対するアクションを表すための内部言語（コンピューターの操作を制御するための言語）は次のとおりです。 コンピュータプロセッサコマンド言語..。 データに対するアクションを表すための外部言語には、 高水準プログラミング言語, アプリケーションパッケージの入力言語, オペレーティングシステムのコマンド言語, DBMSのデータ操作言語等

高水準プログラミング言語には、データ表示手段（データセクション）とデータに対するアクションを表現する手段（演算子セクション）の両方が含まれます（「 プログラミング言語」2）。 上記にリストされている他の種類のコンピューター言語についても同じことが言えます。

科学の形式言語の中で、数学の言語はコンピューターサイエンスに最も近い言語です。
同様に、多くの数学的分野の中で、数論と数理論理学はコンピュータサイエンスで最大の用途を持っています。
この点で、数理論理学（数理論理学の言語）の基礎と数理論理学の基礎（数理論理学の言語）のトピックは、コンピュータサイエンスの基礎に関連していると言えます（「 ナンバーシステム" と " ブール式” 2).

ガイドライン

コンピュータサイエンスの予言的および基本的なコースでは、人に関連する言語についての会話は非常に教育的価値があります。 学生に馴染みのある「言語」という言葉は、彼らの心の中で新しい意味を帯びています。 科学的概念のシステム全体は、この用語を中心に構築されています。 言語の概念は、コンピュータサイエンスコースの最も重要なシステム形成の概念の1つです。

それぞれの新しいICTツールを研究することで、学生はそれを使用するために、ユーザーが特定の形式化された言語を習得する必要があり、その使用には言語の規則（アルファベット、構文、セマンティクスと語用論。 この厳密さは、形式化された言語には原則として冗長性がないという事実によるものです。 したがって、規則に違反すると（アルファベットの一部ではない文字の使用、区切り文字の誤用、たとえば、ピリオドの代わりにコンマを使用するなど）、エラーが発生します。

学生は、さまざまなテクノロジーで使用されるいくつかの言語構造の共通性に惹かれる必要があります。 たとえば、スプレッドシートで数式を記述したり、プログラミング言語で算術式を記述したりするためのルールはほとんど同じです。 あなたも注意を払うべき違いがあります。 たとえば、プログラミング言語では、論理接続（NOT、AND、OR）は演算記号であり、スプレッドシートでは関数名です。

ユーザーの作業を簡素化するために、最近のソフトウェアでは、便利なユーザーインターフェイスを提供するさまざまな種類のシェルを使用することがよくあります。 これらのシェルの背後には、原則として、特定の形式化された言語が隠されていることを生徒に説明する必要があります。 たとえば、OSのコマンド言語は、Windowsオペレーティングシステムのグラフィカルシェルの背後に隠されています。 別の例：MS Access DBMSは、テーブルデザイナを使用してデータベースを作成し、クエリデザイナを使用してクエリを作成する機会をユーザーに提供します。 ただし、これらの高レベルのツールの背後には、SQL（データおよびデータ操作を記述するための普遍的な言語）が「隠されています」。 適切なモードに切り替えることで、デザイナーとの作業の結果として生成されたSQLコマンドがどのように見えるかを示すことができます。

書誌セクション「理論情報」

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