Рабочая тетрадь по информатике 4 класс матвеева часть 1: ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева 1, 2 часть

3 Приложения

3.1 Алгоритмы для уравнений агрегации и фрагментации

В наших тестах мы использовали параллельную реализацию эффективных численных методов для уравнений агрегации и фрагментации [13, 18], а также параллельную реализацию решателя для процесса коагуляции, управляемого адвекцией. [16]. Его последовательная версия уже использовалась в ряде приложений [17, 19] и может считаться одним из наиболее эффективных алгоритмов для класса кинетических уравнений агрегации типа Смолуховского.Стоит подчеркнуть, что параллельный алгоритм для чистых уравнений агрегации-фрагментации основан в основном на производительности операции ClusterFFT, которая является доминирующей операцией с точки зрения алгоритмической сложности, поэтому ее масштабируемость чрезвычайно ограничена. Тем не менее, для 128 ядер мы получаем ускорение вычислений более чем в 85 раз, см. Таблицу 4.

Время вычислений для 16 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для уравнений агрегации и фрагментации с N = 2 ²² сильносвязанных нелинейных ОДУ.В этом тесте мы использовали узлы из сегмента ЦП кластера.

В случае параллельного решателя для коагуляции, управляемой адвекцией [21], мы получаем почти идеальное ускорение с использованием алгоритма для почти полного сегмента на базе ЦП. В этом случае алгоритм основан на разложении одномерной области по пространственной координате и имеет очень хорошую масштабируемость, см. Таблицу 5 и Рисунок 8. Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel® и библиотеки Intel® MKL.

Рисунок 8

Решатель агрегации, управляемый параллельной адвекцией, на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N = 12288.

Решатель параллельной адвекции-коагуляции на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N × M = 12288, 16 шагов интегрирования по времени. В этом тесте использовалось до 32 узлов из сегмента ЦП кластера.

Наряду с рассмотрением хорошо известной двухчастичной задачи агрегации, мы измерили производительность для параллельной реализации более общего трехчастичного (тройного) уравнения кинетической агрегации типа Смолуховского [29] . В этом случае алгоритм чем-то похож на алгоритм стандартной двоичной агрегации. Однако количество вычислений с плавающей запятой и размер выделенной памяти увеличивается по сравнению с двоичным случаем, потому что размерность разложения Tensor Train (TT) низкого ранга [25] естественно больше в троичном случае.Самой затратной с вычислительной точки зрения операцией в параллельной реализации алгоритма также является ClusterFFT. Ускорение параллельного алгоритма троичной агрегации, примененное к эмпирически полученным баллистическим кинетическим коэффициентам [20], показано в таблице 6. В полном соответствии со структурой ClusterFFT и сложностью задачи необходимо увеличить параметр N использовали дифференциальные уравнения для получения масштабируемости. На рисунке 9 показаны ускорения как для реализаций двоичного, так и для троичного агрегирования.Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel и библиотеки Intel MKL.

Рисунок 9

Параллельные двоичные и троичные решатели агрегации на ЦП, ядра типа Ballistic, 16 и 10 шагов интегрирования по времени для N = 2 ²² и N = 2 ¹⁹ нелинейных ОДУ, соответственно. Параметр R обозначает ранг используемых матричных и тензорных разложений.

Время вычислений для 10 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для троичных уравнений агрегирования с N = 2 ¹⁹ нелинейных ОДУ.

3.2 Gromacs

Классическая молекулярная динамика — эффективный метод с высокой предсказательной способностью в широком диапазоне научных областей [11, 31]. Используя программу Gromacs 2018.3 [7, 33], мы провели молекулярно-динамическое моделирование, чтобы проверить производительность кластера «Жорес». В качестве модельной системы мы выбрали 125 миллионов сфер Леннард-Джонса с радиусом отсечения Ван-дер-Ваальса 1,2 нм и с термостатом Берендсена. Все тесты проводились с версией Gromacs одинарной точности.

Результаты представлены на рисунке 10. Мы измерили производительность как функцию количества узлов; мы использовали до 40 узлов ЦП и до 24 узлов ГП. Мы использовали 4 потока OpenMP на каждый процесс MPI. Каждая задача выполнялась 5 раз с последующим усреднением для получения окончательной производительности. Серые и красные сплошные линии показывают линейное ускорение программы на узлах CPU и GPU соответственно. В случае с CPU-узлами можно увидеть практически идеальное ускорение. При большом количестве CPU-узлов ускорение отклоняется от линейного и растет медленнее.

Рис. 10

Производительность молекулярно-динамического моделирования 125 миллионов сфер Леннарда-Джонса с использованием Gromacs 2018.3 в зависимости от количества узлов. Обратите внимание, что в кластере всего 26 узлов GPU.

Чтобы проверить производительность на узлах GPU, мы выполнили моделирование с 1, 2 и 4 видеокартами на узел. Использование всех 4 видеокарт демонстрирует хорошую масштабируемость, в то время как 2 графических процессора на узел показывают немного меньшее ускорение. Запуск с 1 графическим процессором на узел демонстрирует худшую производительность, особенно с большим количеством узлов.Чтобы сравнить эффективность для различного количества графических процессоров на узел, мы показываем производительность для четырех конфигураций (0, 1, 2 и 4 графических процессора) с использованием 24 узлов графического процессора на рисунке 11 в виде гистограммы. Конфигурация с 4 графическими процессорами на узел дает примерно в 2,5 раза более высокую производительность, чем запуск программы только на ядрах ЦП. И даже 1 графический процессор на узел дает значительное увеличение производительности по сравнению с запуском только центрального процессора.

Рисунок 11

Производительность для различных конфигураций 24 узлов GPU: 0, 1, 2 и 4 графических процессора на узел

4 Нейрохакатона в Сколтехе

Кластер «Жорес» использовался в качестве основной вычислительной мощности во время « Нейрохакатон »в области нейромедицины, проходивший в Сколтехе с 16 по 18 ноября 2018 года под эгидой Национальной технологической инициативы.Он состоял из двух треков: научного и открытого. Научный трек включал решение задач прогнозной аналитики, связанных с анализом МРТ-изображений головного мозга пациентов, содержащих изменения, характерные для рассеянного склероза (РС). Это действие обрабатывает личные данные. Поэтому особое внимание было уделено ИТ-безопасности. Необходимо было разделить ресурсы кластера таким образом, чтобы Сколтех продолжал свою научную деятельность, а участники хакатона при этом прозрачно соревновались на этом объекте.

Для решения этой проблемы была выбрана двухступенчатая система аутентификации с использованием нескольких уровней виртуализации. Доступ к кластеру осуществлялся через VPN-туннель с использованием Cisco ASA и Cisco AnyConnect; затем протокол SSH (RFC 4251) использовался для доступа к консолям операционной системы (ОС) участников.

Виртуализация была обеспечена на уровне сети передачи данных посредством протокола IEEE 802.1Q (VLAN) и контейнеризации уровня ОС Docker [4] с возможностью подключения к ускорителям графического процессора.Контейнер работал в своем адресном пространстве и в отдельной VLAN, поэтому мы добились дополнительного уровня изоляции от хост-машины. Также на уровне ядра Linux была включена функция пространства имен, и идентификаторы пользователей и групп были переназначены, чтобы скрыть права суперпользователя на хост-машине.

В результате каждый участник Нейрохакатона имел докер-контейнер с доступом по протоколу SSH к консоли и использовал протокол https для приложения Jupiter на своей ВМ. Для вычислений использовались четыре ускорителя Nvidia Tesla V100 на узлах графического процессора.

Количество команд, участвующих в соревновании, быстро увеличилось с 6 до 11 за час до начала соревнования. Использование технологий виртуализации и гибкая архитектура кластера позволили обеспечить все команды необходимыми ресурсами и вовремя начать хакатон.

5 Выводы

В заключение мы представили суперкомпьютер «Жорес» в петафлопсах, установленный в Сколтех CDISE, который будет активно использоваться для междисциплинарных исследований в области моделирования на основе данных, машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта.Тест Linpack помещает этот кластер на 7 позицию в рейтинге суперкомпьютеров TOP-50 России и СНГ. Первоначальные тесты показывают хорошую масштабируемость приложений моделирования и доказывают, что новый вычислительный инструмент может использоваться для поддержки передовых исследований в Сколтехе и для всех его партнеров по исследованиям и промышленности.

Мы посвящаем эту статью памяти выдающегося ученого и человека, лауреата Нобелевской премии Жореса Алферова, который скончался 1 марта st , 2019. Его изобретение полупроводниковых гетероструктур привело к разработке быстрых межсоединений, используемых во всех суперкомпьютерах.Его страстный интерес к науке, его доброта и справедливость, без сомнения, будут радовать всех пользователей суперкомпьютера, названного в его честь.

Авторы выражают признательность Дмитрию Сивкову (Intel) и Сергею Ковылову (NVidia) за их помощь в проведении тестов Linpack во время развертывания кластера «Жорес» и Дмитрию Никитенко (МГУ) за помощь в заполнении форм для России. и СНГ Топ-50. Мы признательны доктору Сергею Матвееву за ценные консультации и Денису Шагееву за незаменимую помощь при установке кластера.Также благодарим профессоров Дмитрия Дылова, Андрея Сомова, Дмитрия Лаконцева, Серафима Новичкова и Евгения Быкова за их активную роль в организации нейрохакатона. Мы благодарим профессора Якоба Биамонте за чтение и исправление рукописи. Мы также благодарны профессору Ивану Оселедцу и профессору Евгению Бурнаеву и членам их команды за тестирование кластера.

Ссылки

[1] Julich mpilinktest http://www.fz-juelich.de/jsc/linktest. Дата обращения: 15.12.2018.Поиск в Google Scholar

[2] Спецификация протокола BitTorrent http://www.bittorrent.org. 2008. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar

[3] Возможности Intel® AVX-512 в масштабируемых процессорах Intel® Xeon® (Skylake) https://colfaxresearch.com/skl-avx512. 2017. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar

[4] Docker http://www.docker.com. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar

[5] Environment Modules http: // modules.sourceforge.net. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar

[6] Top50 Supercomputers http://top50.supercomputers.ru. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar

[7] Абрахам, MJ, Murtola, T., Schulz, R., Páll, S., Smith, JC, Hess, B., and Lindahl, E. 2015. Gromacs: High-performance молекулярное моделирование за счет многоуровневого параллелизма от ноутбуков до суперкомпьютеров. SoftwareX 1 19–25. Искать в Google Scholar

[8] BV, ClusterVision 2017. Luna https://clustervision.com. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar

[9] Cichocki, A. 2018. Тензорные сети для уменьшения размерности, больших данных и глубокого обучения. В: Достижения в области анализа данных с помощью методов вычислительного интеллекта 3–49. Springer. Искать в Google Scholar

[10] Эй, А. Дж. Г., Тэнсли, С., Толле, К. М. и др. 2009. Четвертая парадигма: научное открытие, требующее обработки большого количества данных. Vol. 1. Исследование Microsoft, Редмонд, Вашингтон.Поиск в Google Scholar

[11] Капрал, Р., Чиккотти, Г. 2005. Молекулярная динамика: отчет о ее эволюции. В: Теория и приложения вычислительной химии 425–441. Эльзевир. Искать в Google Scholar

[12] Кейтс-Харбек, Дж., Святковский, А., и Танг, В. 2019. Прогнозирование разрушительной нестабильности в управляемой термоядерной плазме с помощью глубокого обучения. Nature 568 7753 526. Искать в Google Scholar

[13] Крапивский П.Л., Реднер С., и Бен-Наим, Э. 2010. Кинетический взгляд на статистическую физику Издательство Кембриджского университета. Поиск в Google Scholar

[14] Ли Х. и Канг И. С. 1990. Нейронный алгоритм для решения дифференциальных уравнений. Журнал вычислительной физики 91 1 110–131. Искать в Google Scholar

[15] Little, JD 1961. Доказательство формулы организации очередей: L = λ · W Исследования операций 9 3. Искать в Google Scholar

[16] Матвеев, С.A. 2015. Параллельная реализация быстрого метода решения кинетических уравнений типа Смолуховского процессов агрегации и фрагментации. Вычислительные методы и программирование 16 3 360–368. Искать в Google Scholar

[17] Матвеев С.А., Крапивский П.Л., Смирнов А.П., Тыртышников Е.Е., Бриллиантов Н.В. 2017. Колебания в процессах дробления агрегатов. Письма с физическим обзором 119 26 260601. Искать в Google Scholar

[18] Матвеев С.А., Смирнов А. П., Тыртышников Е. Е. 2015. Быстрый численный метод решения задачи Коши для уравнения Смолуховского. Журнал вычислительной физики 282 23–32. Искать в Google Scholar

[19] Матвеев С.А., Стадничук В.И., Тыртышников Е.Е., Смирнов А.П., Ампилогова Н.В., Бриллиантов Н.В. 2018a. Ускоренный метод Андерсона для нахождения стационарного распределения частиц по размерам для широкого класса моделей агрегации-фрагментации. Компьютерная физика Связь 224 154–163.Искать в Google Scholar

[20] Матвеев С.А., Стефонишин Д.А., Смирнов А.П., Сорокин А.А., Тыртышников Е.Е. принято, в печати. Численное исследование решений кинетических уравнений со столкновениями многих частиц. In: Journal of Physics: Conference Series IOP Publishing. Искать в Google Scholar

[21] Матвеев С.А., Загидуллин Р.Р., Смирнов А.П., Тыртышников Э.Е. 2018b. Параллельный численный алгоритм решения уравнения переноса коагулирующих частиц. Границы суперкомпьютеров и инновации 5 2 43–54. Поиск в Google Scholar

[22] МакКалпин, Дж. Д. 1995. Пропускная способность памяти и баланс машин в современных высокопроизводительных компьютерах. Информационный бюллетень Технического комитета компьютерного общества IEEE по компьютерной архитектуре (TCCA) 19–25. Поиск в Google Scholar

[23] Маквой, Л. В. и Сталин, К. 1996. lmbench: Portable Tools for Performance Analysis In: Proceedings of the USENIX Annual Technical Conference, Сан-Диего, Калифорния, США, 22 января — 26, 1996 279–294.Поиск в Google Scholar

[24] Мэй, С., Гуан, Х. и Ван, Q. 2018. Обзор конвергенции высокопроизводительных вычислений и обработки больших данных In: 2018 24-я Международная конференция IEEE по Параллельные и распределенные системы (ICPADS) 1046–1051. IEEE. Искать в Google Scholar

[25] Оселедец, И., Тыртышников, Е. 2010. TT-кросс-приближение для многомерных массивов. Линейная алгебра и ее приложения 432 1 70–88. Искать в Google Scholar

[26] Qian, D., и Луан, З. 2018. Развитие высокопроизводительных вычислений в Китае: краткий обзор и перспективы. Вычислительная техника в науке и технике 21 1 6–16. Искать в Google Scholar

[27] Зейпт, Д., Харин, В., Рыкованов, С. 2019. Оптимизация лазерных импульсов для узкополосных инверсных источников комптона в режиме высокой интенсивности. arXiv препринт arXiv: 1902.10777 Поиск в Google Scholar

[28] Синицкий, А.В., и Панде, В.С. 2018. Глубокая нейронная сеть вычисляет электронные плотности и энергии большого набора органических молекул быстрее, чем теория функционала плотности (dft). arXiv препринт arXiv: 1809.02723 Искать в Google Scholar

[29] Стефонишин, Д.А., Матвеев, С.А., Смирнов, А.П., Тыртышников, Е.Е. 2018. Тензорные разложения для решения уравнений математических моделей агрегации при множественных столкновениях частиц . Вычислительные методы и программирование 19 4 390–404. Поиск в Google Scholar

[30] Sukumar, R. 2018. Keynote: Архитектурные проблемы, возникающие в результате конвергенции больших данных, высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта In: 2018 3-й международный семинар IEEE / ACM по параллельному хранению данных И масштабируемые вычислительные системы с интенсивным использованием данных (PDSW-DISCS) 7–7.IEEE. Искать в Google Scholar

[31] Sutmann, G. 2002. Классическая молекулярная динамика и параллельные вычисления FZJ-ZAM. Поиск в Google Scholar

[32] Vallecorsa, S., Carminati, F., Khattak, G., Podareanu, D., Codreanu, V., Saletore, V., and Pabst, H. 2018. Распределенное обучение Генеративные состязательные сети для моделирования быстрого детектора В: Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям 487–503. Springer. Искать в Google Scholar

[33] Van Der Spoel, D., Линдаль, Э., Гесс, Б., Гроенхоф, Г., Марк, А. Э. и Берендсен, Х. Дж. С. 2005. Gromacs: быстро, гибко и бесплатно. Журнал вычислительной химии 26 16 1701–1718. Поиск в Google Scholar

[34] Zhang, R. 2017. Применение параллельного программирования и высокопроизводительных вычислений для ускорения обработки данных In: 2017 IEEE / ACIS 16th International Conference on Computer and Information Science (ICIS) 279 –283. IEEE. Искать в Google Scholar

Получено: 2019-05-04

Принято: 2019-08-28

Опубликовано в Интернете: 2019-10-26

© 2019 I.Захаров и др. ., Опубликовано De Gruyter

Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

27-е Ежегодное совещание по вычислительной нейробиологии (CNS * 2018): Часть вторая | BMC Neuroscience

Маргарет Махан

BMC Neuroscience 2018, 19 (приложение 2): P260

Введение: Черепно-мозговая травма (ЧМТ) возникает, когда внешняя сила приводит к структурному повреждению мозга, обычно в областях белого вещества. В случаях легкой и средней ЧМТ это повреждение часто остается незамеченным с помощью обычных методов визуализации. Однако, поскольку структурное повреждение вызывает срез аксонов, магнитно-резонансная томография (МРТ) с применением сетевых наук может улучшить обнаружение и в конечном итоге выявить основную дисфункцию при ЧМТ.Кроме того, исследование с использованием Diffusion Tensor Imaging (DTI) показало, что диффузионные свойства, а также паттерны связности могут отображать свойства сетей TBI, а именно: пониженную фракционную анизотропию (FA), повышенную среднюю диффузию (MD), более высокую компактность и т. Д. более высокая модульность и более низкая глобальная эффективность. Хотя эти метрики дают представление о свойствах структурной сети, конкретные атрибуты сети, которые нарушаются после TBI, все еще неизвестны. Здесь мы стремимся к дальнейшему углублению знаний о пространственных атрибутах сетевой дисфункции, связанной с TBI, путем применения новых методов сетевой науки.

Методы: В исследование было включено 29 контрольных и 43 пациента с ЧМТ, которым было выполнено МРТ (сагиттальные объемы, взвешенные по T1, и объемы, взвешенные по осевой диффузии, полученные в 32 направлениях) в течение 4 ± 2 дней после травмы. Мультимодальная парцелляция Human Connectome Project, обеспечивающая 180 регионов на полушарие, использовалась для определений узлов в структурном графе, где каждой области соответствует один узел. Дальнейшее разрешение этих графиков было достигнуто при 2-кратном, 5-кратном и 10-кратном разделении каждой области с помощью k-средних с биологическими ограничениями.Края на структурном графике были представлены линиями тока, засеянными из каждого вокселя белого вещества в головном мозге, пороговыми значениями анизотропии и кривизны и рассчитанными с использованием вероятностной байесовской трактографии и детерминированной трактографии алгоритма FACT. Линии тока сохранялись, если были соединены два разных узла, соединение включало затравку и составляло не менее 10 мм. Результирующие определения ребер для взвешивания структурных графов включают: счетчики линий тока, среднее значение FA, а также поправки на объем узла и длину линии тока.Матрицы смежности были построены с использованием вышеупомянутых определений узлов и ребер. Эти матрицы были проанализированы для графических показателей сегрегации, интеграции и влияния с последующим групповым анализом с помощью коэффициента участия. В окончательном анализе были применены алгоритмы пространственного машинного обучения для оценки сетевой дисфункции.

Результаты: Предыдущее исследование показало чувствительность результатов строительства структурной сети. Здесь мы всесторонне строим различные графы для каждого предмета и используем каждый граф как действительное представление структурной сети.Во-первых, диффузионные свойства у субъектов с ЧМТ показали аналогичные закономерности для изменений FA и MD, и будут представлены конкретные связанные с треком снижения FA. Во-вторых, графические показатели сегрегации, интеграции и влияния показывают интересные изменения в остром случае ЧМТ, в первую очередь изменения в эффективности сети. Затем было реализовано извлечение признаков, чтобы найти признаки разъединений в структурной сети TBI, за которым последовали алгоритмы пространственного машинного обучения, чтобы показать пространственные атрибуты этих сетевых различий.Результаты представляют собой новый шаг к пониманию дисфункции структурной сети при острой ЧМТ легкой и средней степени тяжести.

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файлах cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Presentation subd презентация к уроку информатики и ИКТ (9 класс) по теме. Способы разделения фамилии на части

«Разработка баз данных» — 3.Зависимость структур данных и приложений. Компьютеры стали инструментом для ведения записей и их собственных бухгалтерских функций. Второй этап — эпоха персональных компьютеров. 1. Избыточность данных. Есть много программ, рассчитанных на неподготовленных пользователей. Назовите 2 области использования вычислительной техники.

«БД» — Каждая таблица состоит из записей (строк) и полей (столбцов). Основные объекты базы данных. Формы. Макросы. Типы баз данных. Модули. Понятие базы данных. Информационные системы… БАЗА ДАННЫХ. Плавание. Отчеты. Таблицы. Сеть. Определение данных, обработка данных, управление данными. Разделение на модули облегчает процесс создания и настройки программ.

«Вопросы по базам данных» — Информационные структуры … Тесты. Структура базы данных. Вернитесь к вопросу. Характеристики типов данных. Наименьший именованный элемент в базе данных. Типы данных. Фамилия. Строка таблицы. Форма. Искать необходимую информацию … Кино. Запуск приложения MS ACCESS.Поле содержит несколько записей.

Информация о базе данных — Итоговый запрос вычислит итоги. Примеры. Наиболее распространенным является запрос на выборку. Табличные базы данных являются наиболее распространенными. Примеры из демо-версий Задачи для самостоятельного решения Ответы. В запросах СУБД поисковый запрос вводится в компьютер в виде логического выражения.

«Данные и базы данных» — Системы управления базами данных. Колонны. Цели урока. Первая запись базы данных, отображаемая в форме.Система управления базами данных (СУБД). Каждое поле имеет имя и может хранить данные определенного типа. Создание базы данных. Используется для хранения и обработки больших объемов информации. База данных.

«Базы данных» — Инструменты для работы с записями и полями. Коллекция логически связанных полей. Из каких объектов состоит база данных. Запись. Специальный комплекс программ, созданный для организации работы с базой данных. Поле, запись, таблица. Каковы параметры объекта «таблица».Инструменты для работы с записями и полями.

Что такое СУБД Система управления базами данных (СУБД) — программа для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации. Создание базы данных Заполнение базы данных Редактирование базы данных Сортировка данных Поиск информации в базе данных Вывод информации из базы данных Возможности СУБД Установка защиты базы данных СУБД превращает огромный объем информации, хранящейся в памяти компьютера, в мощную справочную систему.

В таблице хранятся данные В таблице хранятся данные Объект для удобной работы с данными в таблицах Объект для удобной работы с данными в таблицах Команды для доступа пользователей к СУБД Команды для доступа пользователей к СУБД Документ, созданный на основе таблиц Документ, созданный на базе основа таблиц Таблица Форма Запрос объектов СУБД

База данных «Наш класс» СПИСОК (КОД, ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ПОЛ, РОСТ, АДРЕС, ХОББИ, ПРИСУТСТВИЕ ПК) Поле КОД является ключом таблицы базы данных.Имя поля Тип поля Код Числовая Фамилия Имя текста Дата рождения Дата Пол Высота текста Числовой адресТекст HobbyText Доступность PCLogical

Запросы на извлечение данных Запрос или справка — это таблица, содержащая интересующую пользователя информацию, полученную из базы данных. Условия выбора записываются в виде логических выражений, в которых имена полей и их значения связаны отношениями.Знак Обозначение = равно не равно больше = больше или равно больше = больше или равно «>

Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика не превышает 160 см РОСТ № # 8 10 Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение У ученика есть персональный компьютер ПРИСУТСТВИЕ ПК = 1 7 9

31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «title =» (! ЯЗЫК: При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.выбор «> 12 !} При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. Утверждение Значение Условия выбора даты Истина Ложь 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора даты Истина Ложь»> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбор «title =» (! LANG: при сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. «> title = «При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.Заявление Значение 01.11.95 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора «> !}

160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «title =» (! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, а ученик интересуется плаванием РОСТ > 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Утверждение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «> 13 !} Логическое выражение Номер журнала Значение Рост ученика более 160 см и его интерес к плаванию РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Верно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение день рождения Ольги не ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # # 4 7 Верно Неверно 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученого «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик увлекается плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Истинно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение дня рождения Ольги не 05/09/96 ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # 4 7 Истина Ложь «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост» title = «(! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см и ученику нравится плавать РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Булево выражение Номер записи Значение роста ученого «> title = «Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, и ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост»> !}

Самое главное — это система управления базами данных (СУБД) — программное обеспечение для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации называется Таблицы, формы, запросы, отчеты — основные объекты СУБД.С помощью запросов на выборку данных, удовлетворяющих заданным условиям (условиям выбора), пользователь получает из БД только те записи и их поля, которые ему нужны. В командах СУБД условия выбора записываются в виде логических выражений.

Вопросы и задания Что такое СУБД Какая СУБД установлена ​​на компьютерах вашего класса? С чего начинается создание базы данных? Перечислите основные объекты базы данных. Какие функции они выполняют? В табличной форме представлены характеристики ноутбуков, выставленных на продажу в компьютерном салоне: Название Жесткий диск (ГБ) Оперативная память (МБ) 1 Sony Vaio AW2X Lenovo S10e Asus F70SL Aser F Samsung NC Roverbook V В какой строке будет находиться запись, содержащая информацию о ноутбуке Asus F70SL, после сортировки по возрастанию значений поля NAME? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки в порядке убывания значений поля HARD DISK? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки сначала в порядке убывания значений в поле RAM, а затем в порядке возрастания значений в поле HARD DRIVE? Какова цель запроса на выборку? Фрагмент базы данных с годовыми оценками студентов представлен в виде таблицы: Фамилия, Пол, Алгебра, Геометрия, Информатика, Физика, Алексеев, Ж4343, Воронин, М4443, Ильин, М4334, Костин, М5454, Сизова, Ж5554, Школа, Zh5555, сколько записей в этом фрагменте удовлетворяют следующему условию? АЛГЕБРА> 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ПОЛ =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = АЛГЕБРА 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма Жариков М.КостинМ10 30 Кузнецов М.М. МихайловаЖ СизоваЖ40 90 СтаровойтоваЖ ШколаЖ ГЕНДЕР = М И СУММА> 55 (ПРОБЛЕМА1 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ГЕНДЕР =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма ЖариковM15202560 KostinM10 30 КузнецовМ20253075 Михайлов Ж35201025 70Школова Ж40 ПОЛ = М И СУММА> 55 (ЗАДАЧА1 «>

Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых простое логическое выражение Growth # # PRESENCE PC = 1 будет истинным.

160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «title =» (! LANG: Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых будет истинным сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга `И ДАТА № 09.05.96 #»> 18 !} Задайте все записи базы данных «Наш класс», для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` NAME = `Ольга` AND DATE # # 160 AND HOBBY =` плавание `РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга `И ДАТА # 09.05.96 #»> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` ИМЯ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #» title = «(! ЯЗЫК: Введите все записи базовых данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение будет истинным РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> title = «Укажите все записи базы данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # «> !}

1. Создать структуру таблицы базы данных «Студент» , содержащую следующие поля: фамилия, имя, школа, класс, дата рождения, вес . Типы и форматируют поля для независимого определения.

2. Определите таблицы первичного ключа .

3. В режиме таблиц внести в базу пять любых записей.

4. Добавьте в структуру таблицы после поля «Дата рождения» поле «Высота» .

5. Заполните поле «высота» .

6. С помощью мастеров форм создайте форму для редактирования таблицы.

7. В режиме формы введите в таблицу пять любых записей.

8. Удалите из структуры таблицы поле «вес».

9. Удалите из таблицы вторые и пятые записи.