Этапы развития Пакетов Прикладных Программ
Моделирование в химической технологии, метод исследования химико-технол. процессов или систем путем построения и изучения их моделей, которые отличаются от объектов моделирования масштабами или физической природой происходящих в них явлений, но достаточно точно (адекватно) отображающих представляющие интерес свойства этих объектов. Моделирование используют для решения разл. задач, важнейшие из которых: 1) исследование новых процессов; 2) проектирование производств; 3) оптимизация отдельных аппаратов и технол. схем; 4) выявление резервов мощности и отыскание наиб. эффективных путей модернизации действующих производств; 5) оптимоделирование планирование производств; 6) разработка автоматизир. систем управления проектируемыми производствами; 7) построение автоматизированных систем научных исследований. Моделирование основано на свойстве подобия разных объектов, которое моделирование б. физическим и математическим. Процессы в физически подобных объектах имеют физ. природу. В математически подобных объектах процессы описываются одинаковыми уравнениями. Физическое моделирование Метод сводится обычно к изучению моделей, которые отличаются от объекта моделирование масштабами (напр., лаб. и промышленные реакторы). В основе физического моделирование лежат подобия теория и анализ размерностей. Необходимым условием физического моделирования является равенство в объекте и его модели т. наз. критериев подобия, представляющих собой определенные безразмерные комбинации разл. физ. величин, оказывающих влияние на параметры объекта и модели. На практике обеспечить указанное условие в случае равенства неск. критериев подобия чрезвычайно трудно, если только не делать модель тождественной объекту моделирования. Поэтому используется приближенное физическое моделирование, при котором второстепенные процессы, происходящие в объекте, либо не моделируются совсем, либо моделируются приближенно. Напр., массообменная тарельчатая колонна моделируется насадочной лаб. колонкой; при этом подобие гидродинамич. обстановки в объекте и модели игнорируется, а моделируется лишь разделит. способность аппарата, определяемая термодинамич. закономерностями межфазного равновесия. Достоинства физического моделирования: возможность изучения объектов с меньшими затратами (сырья, энергии, времени); возможность исследования объектов, в которых физико-химическая сущность процессов мало изучена; возможность проведения на модели измерений, слишком сложных на объекте моделирование Недостатки метода: возможность проявления собств. свойств модели вследствие несоответствия критериев подобия объекта и модели (напр., разл. условия перемешивания); необходимость применения аналогичных контрольно-измерительных приборов на модели и объекте; относит. сложность построения физ. модели, обычно представляющей собой значительно уменьшенную копию объекта; трудность достоверной экстраполяции результатов на др. масштабы из-за полного отсутствия надежных критериев достоверности масштабного перехода. Несмотря на перечисл. недостатки, физическое моделирование часто служит единств. ср-вом исследования химико-технол. процессов (особенно мало изученных). При этом оно во мн. случаях предшествует математическому моделированию, являясь источником экспериментальных данных для построения и проверки мат. моделей. Математическое моделирование Метод сводит исследование свойств объекта к изучению свойств мат. модели, представляющей собой систему мат. уравнений (т. наз. мат. описание), которая отражает поведение объекта моделирование (см. Кибернетика). Мат. модель дает возможность прогнозировать это поведение при изменяющихся условиях функционирования объекта моделирования. В данном случае аналогом эксперимента на модели при физическом моделирование служит вычислит. эксперимент, который проводится, как правило, на ЭВМ. 2. В зависимости от целей и исходной информации об объекте моделирование и условиях его функционирования применяют различные по форме и структуре мат. описания модели. К числу наиб. распространенных типов моделей относят стохастические, статистические и детерминированные. С т о х а с т и ч е с к и е м о д е л и. Строятся на основе вероятностных представлений о процессах в объекте моделирование и позволяют прогнозировать его поведение путем вычисления функций распределения вероятностей для переменных, характеризующих исследуемые свойства (при заданных функциях распределения вероятностей входных и возмущающих переменных). Важнейшая область применения стохастич. моделей - моделирование больших систем (крупных агрегатов, химико-технол. процессов, производств, предприятий и др.). При этом указанные модели используют для анализа функционирования объектов в условиях случайных возмущений, для решения сложных задач календарного планирования работы предприятия, исследования возможных последствий непредсказуемых аварийных отказов технол. оборудования, выявления наиб. эффективных схем резервирования для повышения надежности химического производства в целом и т.д. С т а т и с т и ч е с к и е м о д е л и. Строятся на основе экспериментальных данных, полученных на действующем объекте (в условиях влияния на него случайных возмущений), и представляют собой системы соотношений, которые связывают значения выходных и входных переменных объекта. Вид этих соотношений обычно задается априорно, и определению подлежат лишь значения некоторых параметров в принятых зависимостях. Наиб. распространена зависимость, задаваемая в форме полинома степени не более 2. При определении параметров этих моделей необходимо использовать аппарат мат. статистики, поскольку на результаты экспериментов и измерений, как правило, накладываются случайные ошибки, а также действие неучтенных факторов. В случае построения статистич. моделей на основе данных, которые найдены в т. наз. пассивном эксперименте (регистрация значений входных и выходных переменных осуществляется без к.-л. вмешательства в процесс), рассчитываемые параметры моделей оказываются, как правило, статистически зависимыми, т.е. коррелированными. Это значительно усложняет точную интерпретацию полученных результатов экспериментов и ограничивает прогнозирующие возможности модели. Более надежные данные моделирование б. получены, если допустимо планомерное варьирование входных переменных в желаемых пределах путем применения спец. решений, или планов (напр., т. наз. ортогональных, обеспечивающих статистич. независимость определяемых параметров моделей). Этапы общей процедуры построения любой статистич. модели: 1) расчет их параметров, 2) проверка значимости найденных значений параметров, 3) проверка адекватности полученной модели объекту. Для проверки значимости параметров и адекватности модели обычно используют статистич. критерии проверки гипотез. Если к.-л. параметр модели при проверке оказывается незначимым, то его значение в уравнениях модели полагают равным нулю, что приводит к соответствующему упрощению модели. Адекватность мат. модели изучаемому объекту проверяется путем сравнения экспериментальных данных, полученных на объекте, и результатов моделирование с привлечением методов статистич. проверки гипотез. В качестве критериев адекватности чаще всего используют квадратичные выражения, характеризующие отклонения опытных данных от расчетных. Численное значение критерия адекватности само по себе, однако, еще не дает возможности сделать к.-л. заключение об адекватности модели и должно быть обязательно соотнесено со всеми статистич. оценками измерений на объекте моделирования. Если в результате проверки адекватности модель оказывается неадекватной, это означает, что к.-л. существ. входные переменные, оказались не включенными в модель или точность экспериментальных данных недостаточна для установления искомой зависимости. Достоинства статистич. моделей: возможность применения к объектам с неизвестными механизмами происходящих в них процессов, а также в случае больших систем, детальное описание которых вызывает серьезные мат. трудности. Недостатки: сложность обобщения получаемых результатов даже при изучении однотипных объектов, невозможность обоснованной экстраполяции свойств модели за пределы измеренной области изменения входных переменных, трудность построения таких моделей для нестационарных объектов с большим временным запаздыванием реакции на входные возмущения. Важнейшие области применения статистич. моделей - планирование оптимальных условий экспериментов и описание функционирования отдельных аппаратов или участков производства для решения сложных задач управления и оптимизации. Д е т е р м и н и р о в а н н ы е м о д е л и. Строятся на основе математически выраженных закономерностей, описывающих физ.-химоделирование процессы в объекте моделирования. Они позволяют однозначно находить значения переменных (которые характеризуют представляющие интерес свойства объекта) для любой заданной совокупности значений входных переменных и конструктивных параметров объектов моделирование и являются основой для решения задач масштабного перехода. Для вычислит. экспериментов с детерминир. моделями реальных объектов, как правило, требуются средства вычислит. техники; при этом особое внимание должно уделяться разработке эффективных алгоритмов решения системы уравнений мат. описания. Для большинства процессов химической технологии характерно наличие взаимод. потоков веществ, в которых возможны также химического превращения. Поэтому в основу мат. описания, как правило, кладутся уравнения балансов масс и энергии в потоках, записанные с учетом их гидродинамич. структуры. Уравнения гидродинамики реальных потоков, как правило, чрезвычайно сложны и имеют очень сложные граничные условия (напр., уравнения Навье - Стокса). Это приводит к необходимости использовать в мат. описании конкретных потоков упрощенные описания гидродинамики на основе идеализированных моделей - идеального смешения. идеального вытеснения и промежуточной, наз. диффузионной, которая в большинстве случаев более близка к реальным условиям. В тех случаях, когда и диффузионная модель неудовлетворительна, приходится применять более сложные комбинир. модели, определяющие структуру потока как некоторое сочетание указанных идеальных моделей. При наличии в процессе неск. потоков веществ, а также потоков, состоящих из неск. фаз (напр., газ - жидкость, жидкость - твердое и т.п.), для каждого потока и для каждой фазы обычно записываются свои уравнения гидродинамики. Уравнения балансов масс и энергии, записанные с учетом принятых гидродинамич. моделей потоков, включают источники вещества и энергии в потоках, интенсивность которых определяется конкретными физ.-хим. процессами, происходящими в объекте моделирование Поэтому в состав мат. описания входят также уравнения для скоростей хим. реакций, массо- и теплообмена и др. Кроме того, мат. описание включает теоретич., полуэмпирич. или эмпирич. соотношения, характеризующие разл. зависимости, например теплоемкости от состава потока, коэф. массопередачи от скоростей потоков фаз и т.д. При построении детерминир. модели важное значение имеет разумное сочетание требуемой сложности модели с допустимыми упрощениями. Слишком сложное мат. описание, учитывающее множество, возможно, второстепенных факторов и явлений, может оказаться неприемлемым из-за необходимости выполнения огромного объема вычислений при решении входящих в него уравнений. Наоборот, слишком yпрощенное мат. описание может привести к принципиально неправильным выводам о свойствах объекта моделирование А л г о р и т м р е ш е н и я системы уравнений мат. описания, реализующий возможность проведения вычислит. экспериментов с мат. моделью, существенно зависит от типа входящих в нее уравнений. Последний, в свою очередь, определяется принятыми исходными допущениями и задачами вычислит. эксперимента. Принято различать стационарные и нестационарные модели, в которых параметры соотв. не изменяются и изменяются во времени. Кроме того, принято выделять модели с распределенными и сосредоточенными параметрами, соотв. изменяющимися и не изменяющимися в пространстве. Основу мат. описания стационарных моделей с сосредоточенными параметрами составляют системы, в которых отсутствуют дифференц. уравнения, поскольку переменные модели не зависят от пространств. координат и времени. Обыкновенные дифференц. уравнения используют в моделях для описания нестационарных режимов в объектах при допущении сосредоточенности параметров или для описания стационарных режимов в объектах с параметрами, распределенными только по одной координате. Это отвечает зависимости переменных модели от одной пространств. координаты либо от времени. Для мат. описания разл. нестационарных режимов объектов моделирование, характеризующихся распределенными параметрами, а также стационарных режимов в случае распределенности более чем по одной координате, как правило, применяют дифференц. уравнения в частных производных. В последних искомые переменные являются функциями неск. независимых переменных, что и определяет возможность применения этих уравнений для объектов рассматриваемого класса. И д е н т и ф и к а ц и я м о д е л е й. При неудовлетворит. адекватности априорно построенной мат. модели решается задача ее идентификации, т. е. уточнения заданных приближенно значений параметров и, возможно, вида некоторых зависимостей, включенных в состав мат. описания. Методы идентификации мат. моделей отличаются большим разнообразием, и выбор самого подходящего из них в каждом конкретном случае существ. образом определяется объектом моделирование, а также имеющимися в распоряжении исследователя ресурсами. При этом учитывают возможность постановки не реализуемых по разным причинам на самом объекте исследования спец. экспериментов на физ. моделях; возможность использования для коррекции результатов опытов, полученных на объекте моделирование при проверке адекватности модели и т. п. Задача идентификации модели обычно сводился к задаче минимизации критерия адекватности объекту путем подбора подходящих значений уточняемых параметров и вида вызывающих сомнение зависимостей. При этом решение задачи минимизации принятого критерия адекватности, рассматриваемого как функция параметров мат. модели, как правило, представляет собой достаточно трудную вычислит. проблему. Последняя осложнена специфич. "овражным" характером минимизируемой функции и, следовательно, большим объемом необходимых вычислений (смоделирование Оптимизация). Важнейшие области применения детерминир. моделей-моделирование и оптимизация действующих аппаратов и производств, проектирование новых производств и предприятий, разработка систем автоматизир. управления аппаратами и производствами, автоматизация научного эксперимента. При моделирование и оптимизации действующих производств и предприятий обычно прежде всего решается задача построения в достаточной мере адекватной мат. модели объекта исследования. С этой целью максимально используются экспериментальные данные, получаемые на действующих установках при их нормальной эксплуатации, особенно при отклонениях от регламентного технол. режима. Идентификация мат. моделей, как правило, ведется путем минимизации соответствующего критерия адекватности. Последующая выработка оптимальных решений для моделируемого процесса производится с использованием методов оптимизации. Применение детерминир. мат. моделей при проектировании новых производств наиб. эффективно при наличии в достаточной мере адекватных моделей входящих в него процессов. При этом формально математически задача проектирования эквивалентна задаче идентификации мат. модели минимизацией критерия адекватности с тем отличием, что уточняются конструктивные и режимные параметры установок для достижения минимальных отклонений от заданных проектных показателей. Если адекватные мат. модели проектируемых установок отсутствуют, то для их получения необходимы соответствующие экспериментальные исследования. Разработка систем автоматизированного управления (САУ), как и проектирование, требует адекватных мат. моделей (не обязательно детерминированных). Обычно рассматриваются два аспекта этой задачи - синтез структуры САУ и определение параметров ее настройки в зависимости от условий работы. При использовании в составе САУ ср-в вычислит. техники для выработки стратегии управления часто применяют мат. модели технол. установок. Для повышения точности САУ используют т. наз. адаптивные модели, параметры которых подстраиваются по заданной оценке адекватности при эксплуатации системы. В задачах автоматизации эксперимента физ. и мат. модели, по существу, объединяются в одной опытной установке, целевое назначение которой- получение достаточно адекватной мат. модели исследуемого процесса с минимальными затратами сырья, энергии и времени. 3. Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это метод программирования, при использовании которого главными элементами программ являются объекты. В языках программирования понятие объекта реализовано как совокупность свойств (структур данных, характерных для данного объекта), методов их обработки (подпрограмм изменения их свойств) и событий, на которые данный объект может реагировать и, которые приводят, как правило, к изменению свойств объекта. Процедурное программирование - есть отражение фон Неймановской архитектуры компьютера. Программа, написанная на процедурном языке, представляет собой последовательность команд, определяющих алгоритм решения задачи. Основная идея процедурного программирования - использование памяти для хранения данных. Основная команда- присвоение, с помощью которой определяется и меняется память компьютера. Программа производит преобразование содержимого памяти, изменяя его от исходного состояния к результирующему. Различают такие языки процедурного программирования: · Язык Фортран создан в начале 50-х годов 20-го века для программирования научно-технических задач; · Кобол – создан в конце 60-х годов 20-го века для решения задач обработки больших объемов данных, хранящихся на различных носителях данных; · Алгол (1960 год) – это многоцелевой расширенный язык программирования. В нем впервые введены понятия «блочная структура программы» и «динамическое распределение памяти»; · В середине 60-х годов 20-го века был создан специализированный язык программирования для начинающих – BASIC. Характеризуется простотой освоения и наличием универсальных средств для решения научных, технических и экономических задач, а также задач, например, игровых. Все перечисленные выше языки были ориентированы на различные классы задач, но они в той или иной мере были привязаны к конкретной архитектуре ЭВМ. · В 1963-1966гг был создан многоцелевой универсальный язык PL-1. Этот язык хорошо приспособлен для исследования и планирования вычислительных процессов, моделирования, решения логических задач, разработки систем математического обеспечения. · Язык Паскаль (PASCAL) (1968-1971гг)- язык процедурного программирования наиболее популярный для ПК, который и в настоящее время успешно применяется. В основу языка Pascal положен подход от общей задачи к частным (более простым и меньшим по объему). К основным принципам, которыми обладает Паскаль, можно отнести: а) Структурное программирование, которое основано на использовании подпрограмм и независимых структур данных; б) Программирование «сверху-вниз», когда задача делится на простые, самостоятельно решаемые задачи. Затем выстраивается решение исходной задачи полностью сверху вниз. · К языкам процедурного программирования можно отнести язык АДА (1979 г) Язык назван в честь первой программистки Ады Лавлейс- дочери Байрона. Его отличает модульность конструкций. · Язык СИ (начало 70-х годов) также относится к языкам процедурного программирования. Первоначальный его вариант планировался как язык для реализации операционной системы Unix вместо языка Ассемблера. Одной из особенностей языка СИ является то, что различия между выражениями и операторами сглаживаются, что приближает его к функциональным языкам программирования. Кроме того, в языке СИ отсутствует понятие процедуры, а использование подпрограмм основано на понятии функции, которая может сочетать в себе возможности процедуры. С одной стороны, по набору управляющих конструкций и структур данных его можно отнести к языкам высокого уровня, а с другой – он имеет набор средств прямого обращения к функциональным узлам компьютера, а это означает, что его можно использовать как операционный язык. Объединение данных и свойственных им процедур обработки в одном объекте, называется инкапсуляцией и является одним из важнейших принципов ООП. Другим фундаментальным понятием является класс. Класс это шаблон, на основе которого может быть создан конкретный программный объект, он описывает свойства и методы, определяющие поведение объектов этого класса. Каждый конкретный объект, имеющий структуру этого класса, называется экземпляром класса. Следующими важнейшими принципами ООП являются наследование и полиморфизм. Наследование предусматривает создание новых классов на базе существующих и позволяет классу потомку иметь (наследовать) все свойства класса – родителя. Полиморфизм означает, что рожденные объекты обладают информацией о том, какие методы они должны использовать в зависимости от того, в каком месте цепочки они находятся. Другим важнейшим принципом ООП является модульность – объекты заключают в себе полное определение их характеристик, никакие определения методов и свойств не должны располагаться вне его, это делает возможным свободное копирование и внедрение одного объекта в другие. Наиболее современными языками программирования являются С++ и Java. С середины 90-х годов многие объектно–ориентированные языки реализуются как системы визуального проектирования, в которых интерфейсная часть программного продукта создается в диалоговом режиме, практически без написания программных операторов. К объектно – ориентированным системам визуального проектирования относятся Visual Basic, Delphi, C++ Builder, Visual C++. Язык VBA (Visual Basic for Application) – язык приложений Microsoft Office (Excel, Word, Power Point и др). VBA соблюдает основной синтаксис языка и правила программирования языков Basic – диалектов, позволяет создавать макросы для автоматизации выполнения некоторых операций и графический интерфейс пользователя, интеграцию между различными программными продуктами. 4. http://schoolinfo1.narod.ru/program.htm
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Этапы развития Пакетов Прикладных Программ
Пакетная проблематика в качестве самостоятельного научно направления сложилась в основном за последние 15-20 лет. Первые ППП представляли собой простые тематические подборки программ для решения отдельных задач в той или иной прикладной области. Современный пакет является сложной программной системой, включающей специализированные системные и языковые средства. В относительно короткой истории развития вычислительных ППП можно выделить 4 основных поколения (класса) пакетов. Каждый из этих: классов характеризуется определенными особенностями входящих состав ППП компонентов - входных языков, предметного и системного обеспечения.
В качестве входных языков ППП первого поколения использовались универсальные языки программирования (Фортран, Алгол-60 и т. п.) или языки управления заданиями соответствующих операционных систем Проблемная ориентация входных языков достигалась за счет соответствующей мнемоники в именах переменных, функций процедур, а также в текстовых константах. Составление заданий на таком языке практически не отличалось от написания программ на алгоритмическом языке.
Предметное обеспечение первых ППП, как правило, было организовано в форме библиотек программ, т.е. в виде наборов (пакетов) независимых программ на некотором базовом языке программирования (отсюда впервые возник и сам термин "пакет"). Такие ППП иногда называют пакетами библиотечного типа, или пакетами простой структуры.
В качестве системного обеспечения пакетов первого поколения обычно использовались штатные компоненты программного обеспечения ЭВМ: компиляторы с алгоритмических языков, редакторы текстов, средства организации библиотек программ, архивные системы и т. д. Эти пакеты не требовали сколько-нибудь развитой системной поддержки, и для их функционирования вполне хватало указанных системных средств общего назначения. В большинстве случаев разработчиками таких пакетов были прикладные программисты, которые пытались приспособить универсальные языки программирования к своим нуждам.
Разработка ППП второго поколения осуществлялась уже с участием системных программистов. Это привело к появлению специализированных входных языков (их называют встроенными языками) на базе универсальных языков программирования. Проблемная ориентация таких языков достигалась не только за счет использования определенной мнемоники, но также применением соответствующих языковых конструкций, которые упрощали формулировку задачи и делали ее более наглядной. Транслятор с такого языка представлял собой препроцессор (чаще всего макропроцессор) к транслятору соответствующего алгоритмического языка.
В качестве модулей в пакетах этого класса стали использоваться не только программные единицы (т.е. законченные программы на том или ином языке программирования), но и такие объекты: последовательность операторов языка программирования, совокупность данных, схема счета и др.
Существенные изменения претерпели также принципы организации системного обеспечения ППП. В достаточно развитых пакетах второго поколения уже можно выделить элементы системного обеспечения, характерные для современных пакетов: монитор, трансляторы с входных языков, специализированные банки данных, средства описания модели предметной области и планирования вычислений и др.
Третий этап развития ППП характеризуется появлением самостоятельных входных языков, ориентированных на пользователей-непрограммистов. Особое внимание в таких ППП уделяется системным компонентам обеспечивающим простоту и удобство. Это достигается главным образом за счет такой специализации входных языков и включения в состав пакета средств автоматизированного планирования вычислений.
Наконец, четвертый этап характеризуется созданием ППП, эксплуатируемых в диалоговом режиме работы. Основным преимуществом диалогового взаимодействия с ЭВМ является возможность активной обратной связи с пользователем в процессе постановки задачи, ее решения и анализа полученных результатов. Появление и интенсивное развитие различных форм диалогового общения обусловлено прежде всего прогрессом в области технических средств обеспечения диалога. Сюда относится создание разнообразной дисплейной техники (растровые дисплеи, средства реализации графических, цветовых и звуковых возможностей, различные технические устройства для ведения диалога и т. д.), а также надежных и скоростных линий связи. Развитие аппаратного обеспечения повлекло за собой создание разнообразных программных средств поддержки диалогового режима работы (диалоговые операционные системы, диалоговые пакеты программ различного назначения и т. д.). Во многих приложениях диалог уже полностью заменил пакетную обработку, а построчный режим диалога уступает место поэкранному режиму и многооконному графическому способу общения.
Большое внимание в настоящее время уделяется проблеме создания "интеллектуальных" ППП. Такой пакет позволяет конечному пользователю лишь сформулировать свою задачу в содержательных терминах, не указывая алгоритма ее решения. Синтез решения и сборка целевой программы производятся автоматически. При этом детали вычислений скрыты от пользователя, и компьютер становится интеллектуальным партнером человека, способным понимать его задачи. Предметное обеспечение подобного ППП представляет собой некоторую базу знаний, содержащую как, процедурные, так и описательные знания. Такой способ решения иногда называют концептуальным программированием, характерными особенностями которого является программирование в терминах предметной области использование ЭВМ уже на этапе постановки задач, автоматический синтез программ решения задачи, накопление знаний о решаемых задачах в базе знаний.
В заключение данного раздела рассмотрим еще одну современную тенденцию разработки ППП. Она заключается в применении специализированных инструментальных средств и систем, позволяющих ускорить и упростить процесс создания пакета, а также снизить стоимость разработки. При этом особое внимание уделяется созданию системных средств, позволяющих использовать в качестве предметного обеспечения ППП написанные ранее прикладные программы. Кроме того, инструментальные системы обычно реализуются таким образом, что их можно использовать в качестве базы (готовых компонентов) для системного обеспечения разрабатываемых пакетов (поэтому их иногда называют базовые инструментальными системами). Создание инструментальных средств, упрощающих разработку ППП в различных предметных областях, представляет собой одно из актуальных направлений системного программирования в пакетной проблематике.
По прогнозам, в 2011 – 2020 г.г. система Искусственного Интеллекта (успешно получившая диплом о высшем образовании) станет активно применяться в обучении, сможет заменить преподавателя. Впрочем, угроза безработицы нависнет не только над преподавателями, но и над представителями других профессий, и не в последнюю очередь — программистами, ведь подавляющую часть ПО писать будут уже не люди, а компьютеры.
5.
Прикладное программное обеспечение. Его классификация и область применения.
Понятие, назначение и состав прикладного программного обеспечения
Программное обеспечение, предназначенное для эффективной разработки и выполнения конкретных, как правило, сложных комплексов задач пользователя, называется прикладным программным обеспечением (application software). Оно работает под управлением операционной системы и состоит из пакетов программ фирменного изготовления и прикладных программ пользователя. Прикладное программное обеспечение создается в организациях, специализирующихся на создании программных продуктов и реализации их на рынках сбыта. Оно разрабатывается специалистами - системными аналитиками и программистами. Прикладное программное обеспечение представляет собой набор программ на машинных носителях и соответствующей документации, прежде всего руководств для пользователей, содержащих сведения о корректной работе с конкретными программами, которые применяются для решения задач определенной проблемной области.
Основную часть прикладного программного обеспечения составляют пакеты прикладных программ (ППП). Пакет прикладных программ – это комплекс программ, предназначенный для решения определённого класса задач по некоторой тематике. Пакеты разрабатываются таким образом, чтобы максимально упростить использование компьютера специалистами разных профессий, освободив их от необходимости изучения программирования и других областей знаний, связанных с компьютером. Это достигается за счёт так называемого дружественного интерфейса. При этом пользователь выполняет в режиме общения с компьютером набор действий, определённых входным языком пакета (ввод с клавиатуры, выполнение команд, просмотр информации и т. п.) или следует указаниям встроенного средства (программного модуля) пошагового достижения результата, называемого мастером.
В настоящее время существует огромное количество ППП, охватывающих практически все стороны деятельности человека. Всё множество ППП можно разделить на два больших класса: пакеты общего назначения и специализированные пакеты.
ППП общего назначения - универсальные программные продукты, предназначенные для автоматизации разработки и эксплуатации функциональных задач пользователя.
К этому классу ППП относятся:
редакторы: текстовые (Word, WordPad) и графические (CorelDraw,PhotoShop);
электронные таблицы (Excel, Lotus 1-2-3);
системы управления базами данных (Access, Oracle);
средства подготовки презентаций (PowerPoint);
интегрированные ППП;
системы автоматизации проектирования (AutoCad);
оболочки экспертных систем и систем искусственного интеллекта и др.
В классе пакетов общего назначения особое место занимают интегрированные пакеты прикладных программ. Они представляют собой многофункциональный набор программ, в котором в одно целое соединены возможности различных функциональных пакетов общего назначения. Идеей объединения является, с одной стороны, функциональная полнота дополняющих друг друга программ, имеющих однотипный пользовательский интерфейс, а, с другой стороны, возможность выполнять весь технологический цикл обработки данных на одном рабочем месте.
Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 853; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!