Таким образом, для индексации страниц может быть задействован в СУБД Oracle второй процессор, т.о. экономиться существенно время, ускоряются сортировки, упорядочивания и т.д.

Параллельные СУБД

Под параллельными СУБД понимается СУБД, которые могут функционировать с использование нескольких процессоров и нескольких жестких дисков, что позволяет распараллеливать выполнение некоторых операций, что используется для повышения производительности обработки данных.

Подразделяют несколько типов параллельных СУБД:
1.системы с разделением памяти;
2.системы с разделение дисков;
3.системы без разделения;

Системы с разделением памяти (Их называют симметричная много процессорная обработка СМП)
Т.е. несколько процессоров используют одну общую память это называется СМП.
Эта архитектура приняла в настоящие время большую популярность и применяется как на PC станциях, Risk системах, крупных MainFrain и т .д. Обычно считается что все более или менее прилично работает когда число процессоров не менее 64.

Системы с разделение дисков (называемые так же кластерами)
Кластеры (разделение дисков) считаются оптимальными для приложений, в которых необходимо обеспечить высокий уровень доступности и производительности. В такой архитектуре каждый процессор имеет свою оперативную память, но все вместе имеют доступ к совместным дисковым устройствам.
Oracle поддерживает кластерные технологии с применение дополнительного пакета OPS (Oracle Parallel Server). Т.е. чтобы использовать это надо установить дополнительный пакет. Доступ обеспечивается с помощью нескольких экземпляров.(об экземпляре в Oracle говорилось на одной из первых лекций: 500Кб памяти на экземпляр, 5Кб на каждого следующего пользователя и т.д.)

Системы без разделения
Иногда их называют массовой параллельной обработкой. В этом случае каждый процессор имеет свою оперативную, дисковую память. В этом случае база данных распределена между всеми дисковыми устройствами. Такая архитектура обеспечивает более высокий уровень масштабируемости, о оптимальная производительность будет тогда когда данные будут вместе, т.е. они будут на кластере.
Распределенность снижает производительность.

Параллельные СУБД могут использовать большое число вспомогательных технологий, которые позволяют повысить производительность обработки сложных запросов за счет применения технологии распараллеливания, таких операций как соединение, сортировки и т.д.

В этих условиях Y — случайная величина и анализ требует применения теории вероятностей и математической статистики.

В общем случае нельзя ограничиваться одним опытом — каждый опыт надо повторять несколько раз. В этих условиях рассмотренные, полиноминальные уравнения становятся уравнениями регрессии.

Регрессия — зависимость среднего значения какой-либо величины от одной или нескольких других величин.

Регрессионная модель является моделью в стационарном режиме.

Уравнение регрессии позволяет оценить наиболее вероятное расположение поверхности отклика. При регрессионном анализе планы эксперимента строят так, чтобы при минимальном числе опытов коэффициенты уравнения регрессии определялись с наименьшими возможными дисперсиями.

Регрессионный анализ, как всякий статистический метод, применим при определенных постулатах, предпосылках.
1. Результаты наблюдений функции отклика Y₁, Y₂, Y_N в точках факторного пространства есть случайная величина с нормальным законом распределения.

В этом случае Y полностью характеризуется двумя величинами — математическим ожиданием и дисперсией.

Оценку математического ожидания случайной величины и значение дисперсии можно получить посредством К повторений одного опыта:

При оценке σ²{V} в знаменателе (К-1), так как из общего числа К-опытов данные одного опыта были использованы для вычисления Y(-).
Чаще всего число опытов в каждой точке плана К =2 – 4. В результате получится N средних значений (Y^—₁, Y^—₂,…, Y^—_n ).
Средними значениями отклика заполняют соответствующий столбец в матрице планирования и вычисляют коэффициенты b_i точно так же, как это делалось ранее.

2. Дисперсия Y не зависит от абсолютной величины Y. Это требование проверяется с помощью критерия однородности дисперсии в
разных точках фазового пространства.

Нарушение этой предпосылки недопустимо. Требование однородности дисперсии используется для того, чтобы иметь право пользоваться средним значением Y для определения коэффициентов b_i полинома.

Дисперсии в опытах однородны, если они не зависят от того, в какой точке фазового пространства проводится опыт. Из этого не следует, что все N дисперсий должны быть равны — достаточно лишь отсутствия значимого различия между ними, что проверяется, например, статистическим критерием Фишера, предназначенным для сравнения двух дисперсий. Критерий Фишера (F-критерий) представляет собой отношение большей дисперсии к меньшей. Полученная величина сравнивается с табличной величиной F-критерия (эти таблицы приводятся в книгах по прикладной статистике). Дисперсии однородны, если экспериментальное значение критерия Фишера не превышает табличного.

3. Значения факторов — неслучайные величины, т.е. факторы можно устанавливать на заданном уровне существенно точнее, чем разброс в значениях Y_i.

4. Факторы не коррелированы, т.е. их можно устанавливать неза¬висимо друг от друга.

Отметим еще следующее. Гипотезу о нормальном распределении Y при сомнении в этом можно проверить с помощью стандартного статистического теста с применением x2 -критерия (критерия Пирсона).

Итак, в условиях шумов, помех, в стохастических условиях определение коэффициентов b_j аппроксимирующего полинома методом факторного эксперимента состоит из следующих этапов:
1) составление плана эксперимента;
2) проведение эксперимента с повторением каждого опыта К раз;
3) проверка однородности дисперсии;
4) вычисление коэффициентов b_i, с проверкой их статистической значимости;
5) получение аппроксимирующего полинома со значимыми коэффициентами b_i,
6) проверка адекватности поверхности отклика.
Если какой-либо коэффициент окажется статистически незначимым, т.е. b_i = 0, то им пренебрегают.

Чтобы проверить гипотезу об адекватности представления результатов эксперимента, найденным уравнением регрессии достаточно оценить отклонение предсказанной уравнением регрессии функции отклика от экспериментальных значений функции отклика в тех же точках факторного пространства.

Таким образом, получение регрессионной модели при планировании машинных экспериментов требует введения в модель эквивалентной помехи, шумового эффекта и других воздействий, имеющих стохастическую природу.

Пример 1
Программа формирования двух потоков транзактов, образующих очереди Q1, Q2 и имеющих одинаковые приоритеты, с выборкой транзактов из очередей по правилу FIFO для обслуживания одним и тем же устройством U1. В модели принято, что длительность обслуживания транзактов второго потока в среднем в два раза больше длительности обслуживания транзактов первого потока.

*
Q1 equ 1
Q2 equ 2
U1 equ 1
SIMULATE
GЕNERATE 20,15; начало первого сегмента
QUEUE Q1
SEIZE U1 ; занять устройство U1
DEPART Q1
ADVANCE 5,3
RELEASE U1
TERMINATE
GENERATE 20,15 ; начало второго сегмента
QUEUE Q2
SEIZE U1 ; занять устройство U1
DEPART Q2
ADVANCE 10,6
RELEASE U1
TERMINATE
GENER 2000; начало сегмента задания длительности моделирования
TERM 1
START 1
END

Пример 2
Программа обслуживания одним и тем же устройством U1 двух потоков транзактов, образующих очереди Q1, Q2, при условии, что приоритет транзактов второй очереди выше (обслуживание с относительным приоритетом , то есть без прерывания).

*
U1 equ 1
Q1 equ 1
Q2 equ 2
SIMULATE
GENERATE 10,5 ; начало первого сегмента
* по умолчанию приоритет транзактов равен 0
QUEUE Q1
SEIZE U1
DEPART Q1
ADVANCE 5,3
RELEASE U1
TERMINATE
GENERATE 20,15; начало второго сегмента
PRIORITY 1 ; транзактам присваивается приоритет, равный 1;
*возможно задание приоритета при генерации транзакта: GENERATE 20,15,,,1
QUEUE Q2
SEIZE U1
DEPART Q2
ADVANCE 10,6
RELEASE U1
TERMINATE
GENERATE 5000; начало сегмента задания длительности моделирования
TERMINATE 1
START 1
END

Пример 3
Обслуживание с абсолютным приоритетом, т.е. с прерыванием процесса обслуживания транзакта, не имеющего абсолютного приоритета и занявшего устройство до появления транзакта с абсолютным приоритетом.

*
U1 equ 1
Q1 equ 1
Q2 equ 2
SIMULATE
GENERATE 10,5 ; начало первого сегмента
QUEUE Q1
SEIZE U1
DEPART Q1
ADVANCE 5,3
RELEASE U1
TERMINATE
GENERATE 20,15; начало второго сегмента
QUEUE Q2
PREEMPT U1 ; захват устройства U1с прерыванием обслуживания транзакта *из первого потока, неприоритетного или имеющего относительный приоритет
DEPART Q2
ADVANCE 10,6
RETURN U1 ; завершение обслуживания и освобождение устройства
*с последующим дообслуживанием прерванного транзакта
TERMINATE
GENERATE 5000; начало сегмента задания длительности моделирования
TERMINATE 1
START 1
END

1) Создание утверждения
CREATE ASSERTION <имя утверждения>
CHEK <предикат>
[[NOT] DEFERRABLE]
[INITIALLY IMMEDIATE|DEFERRED]

Примечание:
CHECK <предикат> определяет логическое выражение для проверки значения.
<предикат> может иметь ссылку на любую таблицу схемы и включать запрос

2) Удаление утверждения
DROP ASSERTION <имя ограничения>

3) Установка момента проверки ограничений
SET CONSTRAINTS MODE <имя ограничения, …>|ALL [IMMEDIATE|DEFERRED]

Примечание:
IMMEDIATE – ограничение, объявленные с DEFERRABLE, теперь проверяются сразу после каждого оператора.
DEFERRED – ограничения проверяются в конце транзакции.
После оператора COMMIT обычно проверка ограничения переводится в режим IMMEDIATE.

4) Сравнение различных ограничений

5) Примеры не срабатывания ограничений
a) Основанное на атрибуте ограничение
SNum Integer CHECK (SNum IN (SELECT SNum FROM SalesPeople)) – номер продавца должен соответствовать имеющемуся номеру из таблицы SalesPeople.

Если при определении таблицы Orders указать такое ограничение на значении атрибута SNum, то при добавлении и измени атрибута все будет работать нормально
Однако при удалении продавца из таблицы SalesPeople, данное ограничение проверяться не будет.

b) Основанное на кортеже ограничение
CHECK (1000>=All (SELECT SUM(Amt) FROM Orders GROUP BY SNum)) – условие касается любого кортежа, но в нем в явном виде не указан ни один атрибут. Вся работа выполняется в подзапросе.

При удалении кортежа из Orders условие продолжает выполняться, если выполнялось до этого.

Однако, если бы условие было обратным (<=ALL), то при сравнении строки условие может нарушиться, но не проверяется.

Отработка конструкции на технологичность производится на всех стадиях разработки изделия и обязательно включает в себя технологический контроль конструкторской документации.

Технологичность конструкции качественно оценивается рядом показателей, основными из которых являются:
- трудоемкость изготовления изделия,
- удельная материалоемкость (энергоемкость) изделия,
- технологическая себестоимость,
- удельная трудоемкость монтажа,
- коэффициенты использования материалов,
- коэффициент типовых технологических процессов,
- унификация конструктивных элементов,
- сборность.

Единый критерий технологичности конструкции изделия – ее экономическая целесообразность при заданном качестве и принятых условиях производства, эксплуатации и ремонта.

Отработка конструкции изделия на технологичность должна обеспечивать на основе достижения технологической рациональности и оптимальности конструкторской и технологической преемственности максимальную экономическую эффективность при изготовлении и эксплуатации изделия.

Общие правила обеспечения технологичности конструкции изделия определяются ГОСТ 14.201–83.

Обеспечение технологичности конструкции изделия – функция процесса подготовки производства, предусматривающая взаимосвязанное решение конструкторских и технологических задач, которые направлены на повышение производительности труда, достижение оптимальных трудовых и материальных затрат и сокращение времени на производство, в том числе и на монтаж вне предприятия-изготовителя, техническое обслуживание и ремонт изделия.

Обеспечение технологичности конструкции включает: отработку конструкции изделий на технологичность на всех стадиях разработки изделия и при ТПП; количественную оценку технологичности конструкции изделий; технологический контроль конструкторской документации; подготовку и внесение изменений в конструкторскую документацию.

Номенклатура показателей зависит от вида изделия (деталь, сборочная единица, комплекс, комплект) и стадии разработки конструкторской документации (техническое предложение, эскизный проект, технический проект, рабочая документация).

Основное содержание отработки конструкции изделия на технологичность на различных стадиях разработки конструкторской документации приводится ниже (ГОСТ 14.201–83).

Техническое предложение – это выявление вариантов конструктивных решений и возможности заимствования составных частей изделия, новых материалов, технологических процессов и средств технологического оснащения; расчет показателей технологичности вариантов и выбор окончательного варианта конструктивного решения; технологический контроль конструкторской документации.

Эскизный проект – это анализ соответствия компоновок и членения вариантов конструкции изделия условиям производства, технического обслуживания и ремонта; расчет показателей технологичности вариантов и выбор вариантов конструкции изделия для дальнейшей разработки; технологический контроль конструкторской документации.

Технический проект – это выявление возможности применения покупных, стандартных, унифицированных или освоенных производством составных частей изделия; новых, в том числе типовых и групповых, высокопроизводительных технологических процессов; расчет показателей технологичности конструкции изделия и технологический контроль конструкторской документации.

Рабочая конструкторская документация: а) опытного образца (опытной партии) или изделия единичного производства (кроме разового изготовления) включает анализ возможности сборки изделия и его составных частей без промежуточных разборок; выявление возможности унификации сборочных единиц, деталей и их конструктивных элементов; установление экономически целесообразных методов получения заготовок; поэлементную отработку конструкции деталей и сборочных единиц на технологичность; расчет показателей технологичности конструкции изделия и технологический контроль конструкторской документации; б) серийного (массового) производства – окончательное принятие решений по совершенствованию условий выполнения работ при производстве, эксплуатации и ремонте, а также фиксацию этих решений в технологической документации; доведение конструкции изделия до соответствия требованиям серийного (массового) производства с учетом применения наиболее производительных технологических процессов и средств технологического оснащения при изготовлении изделия и его основных составных частей; оценку соответствия достигнутого уровня технологичности требованиям технического задания; корректировку конструкторской документации.

ЕСТД

Разработка всей технологической документации производится в соответствии с Единой системой технологической документации – ЕСТД, которая представляет собой комплекс государственных стандартов (серии 3), устанавливающих взаимосвязанные правила и положения, касающиеся порядка разработки, оформления и обращения технологической документации, разрабатываемой и применяемой в машиностроении.

Основное назначение стандартов ЕСТД заключается в установлении в организациях и на предприятиях единых правил оформления и обращения технологической документации.

Технологические документы оформляются в виде комплекта. Комплектом документов технологического процесса (операции) называют совокупность технологических документов, необходимых и достаточных для выполнения технологического процесса (операции).

Все технологические документы в зависимости от назначения подразделяются на основные и вспомогательные.

Основные документы подразделяются на документы общего назначения и документы специального назначения.

Документами общего назначения являются: титульный лист (ТЛ), карта эскизов (КЭ), технологические инструкции (ТИ):
1. Карта эскизов (КЭ) – эскизы, схемы, таблицы, необходимые для выполнения технологического процесса.

2. Технологическая инструкция (ТИ) – описание приемов работы или технологических процессов изготовления изделия, правил эксплуатации, средств технического оснащения, а также физических и химических явлений, используемых при отдельных операциях.

Документами специального назначения являются:
1. Маршрутная карта (МК) – описание всех последовательных операций технологического процесса с указанием данных об оборудовании, оснастке, материальных и трудовых нормативах.

2. Карта типового технологического процесса (КТТП) – описание типового технологического процесса изготовления группы деталей и (или) сборочных единиц в технологической последовательности с указанием операций и переходов, а также данных о средствах технологического оснащения и материальных нормативах.

3. Операционная карта (ОК) – описание технологической операции с указанием переходов, режимов обработки и данных о средствах технологического оснащения.

4. Операционная карта типовая (ОКТ) – описание типовой технологической операции с указанием переходов, данных о технологическом оборудовании и, при необходимости, о технологической оснастке и режимах обработки.

5. Другие технологические документы
В качестве вспомогательных документов при технологическом проектировании разрабатываются и составляются различного рода ведомости и инструкции, например, ведомость технологических маршрутов, ведомость материалов, ведомость норм расхода материалов, ведомость применяемых деталей, ведомость оборудования, ведомость оснастки и др.

Все эти недостатки почти полностью исключаются в ПС с ПВК. При ПВК:
• концентрация пыли μ_ПВК = 30..50 кг_пыли/кг_возд
• расход транспортирующего воздуха от общего расхода воздуха r_ПВК = 2%
• диаметр топливопроводов: d_ПВК = 60..80 мм.

Во всех случаях ПВК используются с ПС с ПБ и пролегают от ПБ до горелок. Возможны два вида ПВК:
• ПВКД (под давлением)

– Т.к. давление p_ПВК > p_б, то полезный объем бункера уменьшается на 15..20%
– По той же причине производительность пылепитателей тоже снижается на 15..20%
– При возникновении неплотностей возможно попадание пыли в цех, что ухудшает санитарную ситуацию
– Возможно появление взрывоопасных концентраций пыли в цехе.
– Из за работы компрессора возможны пульсации в пылепроводах и в связи с этим пульсации в топке.

• ПВКР (под разряжением)

С учетом этих недостатков ПВКД рекомендуется применять для низкореакционных топлив, таких как АШ, ПА и Т. ПВКР – для высокореакционных каменных и бурых углей.

Основные преимущества ПВК:
• Отсутствуют громоздкие пылепроводы, упрощается их трассировка, снижается сопротивление пылепроводов.
• Уменьшается абразивный износ
• Т.к. доля транспортирующего воздуха очень мала, то ее изменение, при изменении нагрузки практически не влияет на воздушный режим котла.

Применение ПВК считается современным техническим решением. ЗИО недавно применял ПВК для котлов ОР 210М ТЭС «скавина» в Польше.

Код программы:

//—————————————————————————

#include
#include
#pragma hdrstop

#include «Unit1.h»
//—————————————————————————
#pragma package(smart_init)
#pragma resource «*.dfm»
int dx;
int fig[8][2], nfig, fig1[8][2],fig2[8][2],nfig1,nfig2,newfig1[8][2],newfig2[8][2];
double k=0,k2=0;
TForm1 *Form1;
//—————————————————————————
__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner)
: TForm(Owner)
{
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender)
{
//TColor pole;
int h,w,i,j;
h=Image1->Height;
w=Image1->Width;

//————Удаляем старую сетку———–
Image1->Canvas->Pen->Color = clWhite;
for(i=1;i<=w/dx;i++)
{
Image1->Canvas->MoveTo(i*dx,0);
Image1->Canvas->LineTo(i*dx,h);
}
for(j=1;j<=h/dx;j++)
{
Image1->Canvas->MoveTo(0,j*dx);
Image1->Canvas->LineTo(w,j*dx);
}
//—————-Конец——————-

Image1->Canvas->Pen->Color = clBlack;
Image1->Canvas->Pen->Style = psDashDot;
Image1->Canvas->Pen->Width = 1;
dx=StrToInt(Edit1->Text);

//————Создаем сетку———–
for(i=1;i<=w/dx;i++)
{
Image1->Canvas->MoveTo(i*dx,0);
Image1->Canvas->LineTo(i*dx,h);
}
for(j=1;j<=h/dx;j++)
{
Image1->Canvas->MoveTo(0,j*dx);
Image1->Canvas->LineTo(w,j*dx);
}
//—————-Конец——————-

}
//—————————————————————————
void __fastcall TForm1::FormCreate(TObject *Sender)
{
dx=StrToInt(Edit1->Text);
Image1->Canvas->Pen->Color = clBlack;
Image2->Canvas->Pen->Color = clBlack;
int h,w;
h=Image2->Height;
w=Image2->Width;
Image2->Canvas->MoveTo(0,0);
Image2->Canvas->LineTo(w,h);
Image2->Canvas->MoveTo(0,h);
Image2->Canvas->LineTo(w,0);
Image2->Canvas->MoveTo(w/2,0);
Image2->Canvas->LineTo(w/2,h);
Image2->Canvas->MoveTo(0,h/2);
Image2->Canvas->LineTo(w,h/2);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button2Click(TObject *Sender)
{
int h,w,temph,tempw,r,rec[8],dx=35,i,starth,startw;
h=Image1->Height;
w=Image1->Width;
temph=starth=h/2-70;
tempw=startw=w/2-140;
r=StrToInt(Edit2->Text);
if(r>=77777777) {ShowMessage («Error. Repeat enter»); goto exit;}
rec[0]=r/10000000;
rec[1]=r%10000000/1000000;
rec[2]=r%1000000/100000;
rec[3]=r%100000/10000;
rec[4]=r%10000/1000;
rec[5]=r%1000/100;
rec[6]=r%100/10;
rec[7]=r%10;
Image1->Canvas->Pen->Color=clRed;
Image1->Canvas->Pen->Width = 3;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
for (i=0; i<8;i++)
{
switch (rec[i])
{
case 0: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw+dx,temph);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
tempw+=dx;
break;
case 1: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw+dx,temph-dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
tempw+=dx;
temph-=dx;
break;
case 2: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw,temph-dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
temph-=dx;
break;
case 3: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw-dx,temph-dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
temph-=dx;
tempw-=dx;
break;
case 4: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw-dx,temph);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
tempw-=dx;
break;
case 5: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw-dx,temph+dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
tempw-=dx;
temph+=dx;
break;
case 6: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw,temph+dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
temph+=dx;
break;
case 7: Image1->Canvas->MoveTo(tempw,temph);
Image1->Canvas->LineTo(tempw+dx,temph+dx);
fig[i][0]=tempw;
fig[i][1]=temph;
temph+=dx;
tempw+=dx;
break;
}
}
if ((starth!=temph)&&(startw!=tempw))
//ShowMessage(«Ready»);
ShowMessage(«Return please»);
exit:;
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button3Click(TObject *Sender)
{
k=0;
Image1->Canvas->Pen->Color=clWhite;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
for(int i=0;i<420;i++)
{
Image1->Canvas->MoveTo(i,0);
Image1->Canvas->LineTo(i+1,Image1->Height);
}
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button4Click(TObject *Sender)
{
//—————-Чертим линию разделения——————-
Image1->Canvas->Pen->Color=clGreen;
Image1->Canvas->Pen->Width = 3;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;

Image1->Canvas->MoveTo(fig[StrToInt(Edit3->Text)][0],fig[StrToInt(Edit3->Text)][1]);
Image1->Canvas->LineTo(fig[StrToInt(Edit4->Text)][0],fig[StrToInt(Edit4->Text)][1]);
//nfig=StrToInt(Edit4->Text)-StrToInt(Edit3->Text)+1;
int i;
//—————Записываем координаты 2ух фигур—————————
nfig1=0;nfig2=0;
for(i=0;i<8;i++)
{
if(i>=StrToInt(Edit3->Text) && i<=StrToInt(Edit4->Text))
{
fig1[nfig1][0]=fig[i][0];
fig1[nfig1][1]=fig[i][1];
nfig1++;
}
if(i>=StrToInt(Edit4->Text) || i<=StrToInt(Edit3->Text))
{
fig2[nfig2][0]=fig[i][0];
fig2[nfig2][1]=fig[i][1];
nfig2++;
}
}
//—————-Конец——————-
}
//—————————————————————————

//—————-Масштабирование——————-
void __fastcall TForm1::Button5Click(TObject *Sender)
{
int i;
//—————-Удаляем старые результаты——————-
if ((k!=0)||(k2!=0))
{
Button3Click(Form1);
Button1Click(Form1);
Button2Click(Form1);
Button4Click(Form1);
}
//————–Конец———————

//—————-Начало масштабирования——————-
Image1->Canvas->Pen->Color=clFuchsia;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
//—————-Масштабирование fig1——————-
k=StrToFloat(Edit5->Text);
for(i=0;i {
newfig1[i][0]=k*fig1[i][0]/1;
newfig1[i][1]=k*fig1[i][1]/1;
}
for(i=0;i {
Image1->Canvas->MoveTo(newfig1[i][0],newfig1[i][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig1[i+1][0],newfig1[i+1][1]);
}
Image1->Canvas->MoveTo(newfig1[nfig1-1][0],newfig1[nfig1-1][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig1[0][0],newfig1[0][1]);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button6Click(TObject *Sender)
{
Form1->Close();
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button7Click(TObject *Sender)
{
int i;
//—————-Удаляем старые результаты 2——————-
if ((k!=0)||(k2!=0))
{
Button3Click(Form1); //Стираем
Button1Click(Form1); //Сетка
Button2Click(Form1); //Фигура
Button4Click(Form1); //Линия разделения
}
//————–Конец———————

//—————-Начало масштабирования 2——————-
Image1->Canvas->Pen->Color = clPurple;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
//—————-Масштабирование fig2——————-
k2=StrToFloat(Edit6->Text);
if (RadioGroup1->ItemIndex==0)
for(i=0;i {
newfig2[i][0]=k2*fig2[i][0]/1;
newfig2[i][1]=fig2[i][1]/1;
}
else
for(i=0;i {
newfig2[i][0]=fig2[i][0]/1;
newfig2[i][1]=k2*fig2[i][1]/1;
}
for(i=0;i {
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[i][0],newfig2[i][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[i+1][0],newfig2[i+1][1]);
}
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[nfig2-1][0],newfig2[nfig2-1][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[0][0],newfig2[0][1]);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button8Click(TObject *Sender)
{
//————————–Поворот—————–
if ((k!=0)||(k2!=0))
{
Button3Click(Form1);
Button1Click(Form1);
Button2Click(Form1);
Button4Click(Form1);
}
int i,tempnewfig1[8][2];
double a;
i=StrToInt(Edit7->Text);
a=(-1)*M_PI*i/180.0;
if(i==90) a=-M_PI_2;
if(i==45) a=-M_PI_4;
if(i==30) a=-M_PI_4/3.0;
k=StrToFloat(Edit5->Text);

Image1->Canvas->Pen->Color=clFuchsia;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
//—————–Перенос в начало координат————
int tempx=newfig1[0][0], tempy=newfig1[0][1];

for(i=0;i {
tempnewfig1[i][0]=newfig1[i][0]-tempx;
tempnewfig1[i][1]=newfig1[i][1]-tempy;
}

//-----------------Преобразование------------
for(i=1;i {
newfig1[i][0]=(tempnewfig1[i][0]*cos(a)-tempnewfig1[i][1]*sin(a))/1;
newfig1[i][1]=(tempnewfig1[i][0]*sin(a)+tempnewfig1[i][1]*cos(a))/1;
tempnewfig1[i][0]=newfig1[i][0];
tempnewfig1[i][1]=newfig1[i][1];
}

//-----------------Перенос в обратно------------
for(i=0;i {
newfig1[i][0]=tempnewfig1[i][0]+tempx;
newfig1[i][1]=tempnewfig1[i][1]+tempy;
}

for(i=0;i {
Image1->Canvas->MoveTo(newfig1[i][0],newfig1[i][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig1[i+1][0],newfig1[i+1][1]);
}
Image1->Canvas->MoveTo(newfig1[nfig1-1][0],newfig1[nfig1-1][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig1[0][0],newfig1[0][1]);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button9Click(TObject *Sender)
{
int i;
//——————Поворот————–
if ((k!=0)||(k2!=0))
{
Button3Click(Form1);
Button1Click(Form1);
Button2Click(Form1);
Button4Click(Form1);
for(i=0;i {
Image1->Canvas->Pen->Color = clPurple;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[i][0],newfig2[i][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[i+1][0],newfig2[i+1][1]);
}
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[nfig2-1][0],newfig2[nfig2-1][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[0][0],newfig2[0][1]);
}

Image1->Canvas->Pen->Color = clHotLight;
Image1->Canvas->Pen->Width = 3;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;
Image1->Canvas->MoveTo(0,3);
Image1->Canvas->LineTo(417,420);

Image1->Canvas->Pen->Color = clPurple;
Image1->Canvas->Pen->Width = 2;
Image1->Canvas->Pen->Style = psSolid;

int tempnewfig2[8][2];

//————Перенос на три вверх———–
for(i=0;i {
tempnewfig2[i][0]=newfig2[i][0];
tempnewfig2[i][1]=newfig2[i][1]-3;
newfig2[i][1]=tempnewfig2[i][1];
}

//------------Поворот-----------
double a=M_PI_4;
for(i=0;i {
newfig2[i][0]=(tempnewfig2[i][0]*cos(a)-tempnewfig2[i][1]*sin(a))/1;
newfig2[i][1]=(tempnewfig2[i][0]*sin(a)+tempnewfig2[i][1]*cos(a))/1;
tempnewfig2[i][0]=newfig2[i][0];
tempnewfig2[i][1]=newfig2[i][1];
// ShowMessage(newfig2[i][1]);
}

//------------Отражение относительно оси x-----------
for(i=0;i {
newfig2[i][0]=-newfig2[i][0];
tempnewfig2[i][0]=newfig2[i][0];
}

//------------Поворот обратно-----------
a=-a;
for(i=0;i {
newfig2[i][0]=(tempnewfig2[i][0]*cos(a)-tempnewfig2[i][1]*sin(a))/1;
newfig2[i][1]=(tempnewfig2[i][0]*sin(a)+tempnewfig2[i][1]*cos(a))/1;
tempnewfig2[i][0]=newfig2[i][0];
tempnewfig2[i][1]=newfig2[i][1];

}

//------------Перенос на три вниз-----------
for(i=0;i {
tempnewfig2[i][1]=newfig2[i][1]+3;
newfig2[i][1]=tempnewfig2[i][1];
}

for(i=0;i {
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[i][0],newfig2[i][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[i+1][0],newfig2[i+1][1]);
}
Image1->Canvas->MoveTo(newfig2[nfig2-1][0],newfig2[nfig2-1][1]);
Image1->Canvas->LineTo(newfig2[0][0],newfig2[0][1]);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button10Click(TObject *Sender)
{
Button5Click(Form1);
Button8Click(Form1);
}
//—————————————————————————

void __fastcall TForm1::Button11Click(TObject *Sender)
{
Button7Click(Form1);
Button9Click(Form1);
}
//—————————————————————————

Поэтому размерность dim(L_чет в G) = dim(∑_i=1…kL_чет в G_i) = ∑_i=1…k(q_i – p_i + 1) = q-p+k

Показательна в этом отношении теория элементарных частиц, или квантовая теория поля. «Жрецы» святая святых теоретической физики, предпочитавшие ранее аналитические методы, приходят к выводу, что процессы в микромире не линейны. Для дальнейшего продвижения необходимо разрабатывать соответствующие численные методы и даже специальные компьютеры, ориентированные на нужды этой области физики.

Если же говорить о микромире вообще, то его таинственная жизнь затрагивает не только физиков-теоретиков, изучающих основы строения материи. Изменения в микромире сказываются зачастую самым непостижимым образом на макроскопическом поведении веществ и процессов.

Диэлектрик при повышении давления меняет свое «подданство» и становится полупроводником, проводник при понижении температуры «записывается» в сверхпроводники, внесение микродобавок примесей в полупроводник резко изменяет его свойства, и это используется при изготовлении элементной базы ЭВМ. Можно ли получить сверхпроводник при достаточно высоких температурах, до каких пор будет работать компьютерная микросхема, нагреваемая в процессоре собственным теплом и теплом многочисленных соседей?

Зная основные законы микромира, еще нельзя ответить на эти вопросы, а прямой эксперимент сложен, дорог или вообще невозможен.

Без хорошего знания свойств веществ вычислительный эксперимент будет неэффективен. Вспомним, например, о математических моделях плазмы (Т-слоя, лазерного термоядерного синтеза, лазерно-плазменной обработки металлов).

Для их создания мало записать фундаментальные законы природы применительно к конкретной ситуации. Необходимо еще снабдить их «физическим оснащением», в данном случае – точно указать коэффициенты теплопроводности, диффузии, электропроводности, длины пробегов световых квантов. А они определяются состоянием микромира, в частности энергетическими уровнями электронов в молекулах и атомах.

Теория, дающая точное описание для атома водорода с его единственным электроном, «спотыкается» уже на гелии. Натурный эксперимент может быть проведен лишь в отдельных точках из огромного диапазона изменения температур и плотностей, интересующих исследователя.

Но и комнатные условия не облегчают дело, если речь идет о прогнозе свойств смеси газов и сплавов металлов, не говоря уже о более сложных химических соединениях. Нельзя же экспериментально перепробовать все мыслимые комбинации веществ! Неудивительно, что создание нового лекарственного препарата требует нескольких лет кропотливых исследований и миллионных затрат.
Значит, необходим специальный вычислительный эксперимент под рубрикой «Свойства вещества». Расчеты квантово-механических моделей атомов и молекул – традиционная и всегда нужная область математического моделирования.

Учеными накоплен немалый багаж математических моделей атомов и вычислительных алгоритмов для их исследования. Хорошо видна «иерархия» моделей – более точная включает в себя предыдущую. Очередной шаг в сторону уменьшения температур и плотностей обходится усложнением математического описания атома и методов численного расчета.

Поэтому вычислители беспокоятся о всех звеньях триады «модель – алгоритм – программа». Алгоритмы квантово-механических расчетов прогрессируют не менее быстрыми темпами, чем в других областях вычислительной математики.

Прогресс диктуется заказами теории и необходимостью проведения массовых расчетов. Ведь типичные таблицы свойств содержат несколько сотен точек по температуре и плотности для каждого вещества.

Расскажем об одном эпизоде этой многогранной деятельности. Один из ее конечных продуктов – характеристики взаимодействия излучения с веществом, которые необходимы для правильного описания любого высокотемпературного процесса. Получить хотя бы одну точку в плоскости «температура – плотность» в области высоких температур – значит проделать серию длительных и трудно-интерпретируемых экспериментов. Надо нагреть вещество (обычно для этого используются ударные волны) и за краткое время его жизни успеть провести все измерения.

Подобные эксперименты с аргоновой плазмой дали неожиданный результат. Измерялся коэффициент поглощения света в веществе в зависимости от его плотности, которая менялась от опыта к опыту. При этом фиксировалась температура плазмы (20 000°К) и длина волны лазерного излучения (5800 А), просвечивающего ее.

Часть световых квантов, попавших в слой вещества, тратится на отрыв электронов от атомов (уже знакомый нам процесс фотоионизации), т. е. поглощается в плазме, не доходя до регистрирующего устройства. При повышении плотности экспериментальная кривая вначале ведет себя вполне «разумно», поглощение растет. Этот результат вполне понятен, так как с ростом плотности растет число атомов, с которыми взаимодействует излучение. Но начиная с некоторого значения плотности возникает эффект просветления – поглощение почти не увеличивается.
На этот счет высказывались различные суждения, но окончательную ясность внес лишь вычислительный эксперимент, проведенный по одной из самых точных моделей атома – модифицированной модели ХФС. Он не только подтвердил и уточнил опытные данные, но и подробно объяснил эффект.

К недостаткам такого рода механизма поиска записей следует отнести желательность кластеризации (когда кластерный индекс – тогда всё хорошо).
Если родительский файл (городов) совсем большой, то для него может понадобиться дополнительное индексирование или хеширование.

Недостатком также является то, что трудно создавать такую структуру, когда записи ещё нет. Т.е. индексирование: индекс сделали и записи добавляются, индекс сам переделывается каждый раз. А вот цепочку указателей обычно делают тогда, когда есть какой-то набор записей.

По сути, технология сжатия чаще используется для сокращения дискового пространства, необходимого для сохранения данных. На самом деле экономиться не только место на диске, но и количество дисковых операций, поскольку доступ к данным меньшего размера требует меньше времени (дискового времени). Распаковка и упаковка тоже требует дополнительных действий, но поскольку она происходит в оперативной памяти то по времени она всё равно в тысячи раз быстрее. В сумме распаковка требует меньше времени, поскольку компенсируется время.

Технология сжатия основана на том, что данные в базах данных в тех или иных колонках это не обычный текст, где слова могут быть какими попало, а так или иначе в том или ином смысле упорядоченные, (Например: колонка о городах там появляются сведения о городах, а не просто какие-то сведения, если данные о фамилиях значит – фамилии.)

Ну а когда речь идет о том или ином типе данных, то так или иначе ожидать, что от одной строчки к другой происходит очень резкий переход не приходится. То есть, так или иначе, есть какое-то количество фамилий на «а», «б», «в» и так далее и так далее. Часто, когда данные, упорядоченные там и по второй и по третий букве могут, быть совпадения. То есть когда первоначально выбирают фамилию на «а» то есть какая-то доля вероятности, по крайней мере, не меньше 50%, что и следующая фамилия будет на «а». Когда технология сжатий используется она использует эти различия. Фактически вместо сведений о новой фамилии запоминается различие от предыдущего значения и тем самым сокращается количество значений, которое нужно хранить. Такое сжатие весьма эффективно для сжатия с последовательным доступом. То есть что и делается в базах данных, когда по какой-то колонке происходит доступ. Вместе с данными можно сжимать и указатели (указатель на запись имеется ввиду). Поскольку когда данные упорядочены, особенно при кластеризации, на диске тоже, то и соседние указатели как некие адреса тоже отличаются друг от друга на немного.

Возможно использование иерархического сжатия, широко известно кодирование Хофмана (основано не на отличиях, а на частоте появления тех или иных символов: символы, которые чаще встречаются, под них отводится код меньше, а на другие больше; в результате получается экономия).