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RESUMO DA AULA, CRIBS
Ciência da computação e tecnologia da informação. Introdução à Ciência da Computação (notas de aula)
Diretório / Notas de aula, folhas de dicas Índice (expandir) PALESTRA No. 1. Introdução à ciência da computação 1. Informática. Em formação. Representação e processamento de informações A ciência da computação trata da representação formalizada de objetos e das estruturas de suas relações em diversos campos da ciência, tecnologia e produção. Para modelar objetos e fenômenos, vários meios formais são utilizados, por exemplo, fórmulas lógicas, estruturas de dados, linguagens de programação, etc. Na ciência da computação, um conceito tão fundamental como informação tem significados diferentes: 1) apresentação formal de formas externas de informação; 2) significado abstrato da informação, seu conteúdo interno, semântica; 3) relação da informação com o mundo real. Mas, via de regra, a informação é entendida como seu significado abstrato - a semântica. Ao interpretar a apresentação da informação obteremos o seu significado, a semântica. Portanto, se quisermos trocar informações, precisamos de representações consistentes para que a correção da interpretação não seja comprometida. Para isso, a interpretação da apresentação da informação é identificada com determinadas estruturas matemáticas. Nesse caso, o processamento da informação pode ser realizado por meio de métodos matemáticos estritos. Uma das descrições matemáticas da informação é a sua representação na forma de uma função y =f(x, t), onde t é o tempo, x é um ponto em um determinado campo no qual o valor de y é medido. Dependendo dos parâmetros da função chi (as informações podem ser classificadas. Se os parâmetros são grandezas escalares que assumem uma série contínua de valores, então a informação assim obtida é chamada de contínua (ou analógica). Se os parâmetros receberem uma certa etapa de mudança, a informação será chamada de discreta. A informação discreta é considerada universal, pois para cada parâmetro específico é possível obter o valor de uma função com um determinado grau de precisão. A informação discreta é geralmente identificada com a informação digital, que é um caso especial de informação simbólica de representação alfabética. Um alfabeto é um conjunto finito de símbolos de qualquer natureza. Muitas vezes, na ciência da computação, surge uma situação em que os caracteres de um alfabeto devem ser representados pelos caracteres de outro, ou seja, uma operação de codificação deve ser realizada. Se o número de símbolos do alfabeto de codificação for menor que o número de símbolos do alfabeto de codificação, então a operação de codificação em si não é complexa, caso contrário, é necessário usar um conjunto fixo de símbolos do alfabeto de codificação para uma codificação correta e inequívoca. Como a prática tem mostrado, o alfabeto mais simples que permite codificar outros alfabetos é o binário, composto por dois caracteres, que geralmente são designados por 0 e 1. Usando n caracteres do alfabeto binário, você pode codificar 2n caracteres, e isso é suficiente para codificar qualquer alfabeto. A quantidade que pode ser representada por um símbolo do alfabeto binário é chamada de unidade mínima de informação ou bit. Uma sequência de 8 bits – um byte. Um alfabeto contendo 256 sequências diferentes de 8 bits é chamado de alfabeto de bytes. Hoje, o código padrão na ciência da computação é aquele em que cada caractere é codificado por 1 byte. Existem outros alfabetos. 2. Sistemas numéricos Um sistema numérico é um conjunto de regras para nomear e escrever números. Existem sistemas numéricos posicionais e não posicionais. Um sistema numérico é chamado posicional se o valor de um dígito de um número depende da localização do dígito no número. Caso contrário, é chamado de não posicional. O valor de um número é determinado pela posição desses dígitos no número. 3. Representação de números em um computador Processadores de 32 bits podem lidar com até 232-1 RAM e os endereços podem ser escritos no intervalo 00000000 - FFFFFFFF. Porém, em modo real o processador opera com memória de até 220-1 e os endereços ficam na faixa 00000 - FFFFF. Os bytes de memória podem ser combinados em campos de comprimento fixo ou variável. Uma palavra é um campo de comprimento fixo que consiste em 2 bytes, uma palavra dupla é um campo de 4 bytes. Os endereços dos campos podem ser pares ou ímpares e as operações são executadas mais rapidamente para endereços pares. Os números de ponto fixo são representados em um computador como números inteiros binários e seu tamanho pode ser de 1, 2 ou 4 bytes. Os inteiros binários são representados em complemento de dois e os números de ponto fixo são representados em complemento de dois. Além disso, se um número ocupa 2 bytes, então a estrutura do número é escrita de acordo com a seguinte regra: o dígito mais significativo é atribuído ao sinal do número e o restante - aos dígitos binários do número. O código complementar de um número positivo é igual ao próprio número, e o código complementar de um número negativo pode ser obtido pela seguinte fórmula: x = 10i - \x\, onde n é a capacidade de dígitos do número. No sistema numérico binário, o código adicional é obtido invertendo os dígitos, ou seja, substituindo uns por zeros e vice-versa, e somando um ao dígito menos significativo. O número de bits da mantissa determina a precisão da representação numérica, o número de bits da ordem da máquina determina a faixa de representação dos números de ponto flutuante. 4. Conceito formalizado de um algoritmo Um algoritmo só pode existir se algum objeto matemático existir ao mesmo tempo. O conceito formalizado de algoritmo está associado ao conceito de funções recursivas, algoritmos normais de Markov e máquinas de Turing. Em matemática, uma função é chamada de valor único se, para qualquer conjunto de argumentos, existe uma lei pela qual um valor único da função é determinado. Um algoritmo pode atuar como tal lei; neste caso, a função é chamada computável. Funções recursivas são uma subclasse de funções computáveis, e os algoritmos que definem os cálculos são chamados de algoritmos complementares de funções recursivas. Primeiro, as funções recursivas básicas são fixas, para as quais o algoritmo que as acompanha é trivial e inequívoco; em seguida, são introduzidas três regras - operadores de substituição, recursão e minimização, com a ajuda dos quais funções recursivas mais complexas são obtidas com base em funções básicas. As funções básicas e seus algoritmos de acompanhamento podem ser: 1) uma função de n variáveis independentes, identicamente igual a zero. Então, se o sinal da função for φn, então, independentemente do número de argumentos, o valor da função deve ser igual a zero; 2) uma função idêntica de n variáveis independentes da forma ψni. Então, se o sinal da função for ψni, então o valor da função deve ser tomado como o valor do i-ésimo argumento, contando da esquerda para a direita; 3) Λ é função de um argumento independente. Então, se o sinal da função for λ, então o valor da função deve ser considerado o valor seguinte ao valor do argumento. Vários cientistas propuseram suas abordagens para formalização apresentação do algoritmo. Por exemplo, o cientista americano Church sugeriu que a classe de funções computáveis se esgota por funções recursivas e, como consequência, qualquer que seja o algoritmo que processa um conjunto de inteiros não negativos em outro, existe um algoritmo que acompanha a função recursiva e é equivalente a este. Conseqüentemente, se uma função recursiva não pode ser construída para resolver um determinado problema, então não existe algoritmo para resolvê-lo. Outro cientista, Turing, desenvolveu um computador virtual que processava uma sequência de símbolos de entrada em uma saída. A este respeito, ele apresentou a tese de que qualquer função computável é Turing computável. Autor: Tsvetkova A.V. >> Encaminhar: Linguagem Pascal (Introdução ao Pascal. Procedimentos e funções padrão. Operadores Pascal)
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