Дискретны: Недопустимое название

Содержание

Дискретность. Принципы и применение. Сигнал и работа.Особенности

Дискретность в переводе с латинского языка обозначает прерывистость. Данное понятие применяется в различных отраслях науки, в частности электронике, физике, биологии, математике и так далее. В электронике существует понятие дискретного сигнала, предусматривающее передачу информации в условиях изменения возможных значений передающей среды. Кроме этого прерывистость используется и в других более щепетильных сферах, к примеру, в микроэлектронике. В частности при разработке дискретных схем представляющих собой элементы линий связи.

Как применяется дискретность в электронике

Существующие современные технологии связи, в том числе и разработанные для этого компьютерные программы, обеспечивают передачу голоса, являющегося звуковым потоком. При этом разработчики подобного оборудования и программного обеспечения сталкиваются с тем, что голосовой поток это непрерывная волна, передача которой возможна только на канале с высокой пропускной способностью. Его применение слишком затратно как в плане ресурсов, так и финансово. Эта проблема решается использованием принципов дискретности.

Дискретный сигнал представляет собой вместо стандартной непрерывной волны специальное цифровое выражение, способное ее описать. С установленной частотой параметры волны конвертируются в цифровую информацию и отправляются для приема. Фактически, получается обеспечить связь с минимальным применением ресурсов и энергии.

Дискретность позволяет существенно уменьшить суммарный поток данных, формируя из него пакетную передачу. При этом благодаря тому, что соблюдается выборка волны с промежутками между работой и паузами, то исключается вероятность искажения. Создается гарантия, что отправленная часть пакетных данных будет доставлена по предназначению, а за ней уже передастся следующая часть. В случае же с обыкновенными волнами, возможность помех намного выше.

Примеры простейшей дискретности

Учебники по физике для объяснения понятия дискретности при применении его к сигналу зачастую приводят аналогию с печатной книгой. Так, при ее чтении воспринимается непрерывный поток изложенной информации. При этом фактически вся изложенная в ней информация это код, состоящий из набора букв, пробелов и знаков препинания. Изначально способ общения человека – это голос, но посредством письма возможно записать звук с помощью буквенного кода. При этом, если рассматривать в плане емкости в килобайтах или мегабайтах, то объем напечатанного текста будет занимать меньше места, чем его звуковая запись.

Возвращаясь к примеру с книгой получается, что ее автор создает определенный дискретный сигнал, разбивая звуковой поток на блоки и излагая их определенным способом кодирования, то есть письменным языком. Сам читатель открывающий книгу посредством своих знаний в кодировании и мысли объединяет дискретные буквы в непрерывный информационный поток. Данный пример весьма удачно помогает упрощенным языком объяснить зачем нужна дискретность и почему она так тесно связана с сигналами, применяемыми в электронике.

Простым примером визуальной дискретности можно назвать старые рисованные мультфильмы. Их кадр состоял из десятков картинок, которые шли друг за другом с небольшими паузами. Каждая последующая картинка немного изменяется, поэтому глазу человека кажется, что персонажи на экране двигаются. Именно благодаря дискретности вообще возможно формировать движущееся изображение.

Пример с рисованными мультфильмами отображает лишь часть свойства дискретности. Аналогичная технология применяется и при создании видео. Стоит вспомнить диафильмы или старые кинопленки, когда на одной длинной ленте идет множество маленьких картинок, при изменении которых создается эффект движения на экране. Хотя современные технологии и отошли от материальных носителей кадров такого плана, но по-прежнему используется принцип дискретности, хотя и видоизмененный.

Дискретный сигнал

Данное понятие позволяет отобразить противоположное явления непрерывному сигналу. При использовании непрерывности одним из проявлений выступает звуковая волна с определенной амплитудой и частотой, которая транслируется постоянно без пауз. Хотя и существует несколько вполне эффективных способов обработки непрерывного или так называемого аналогового сигнала, позволяющих уменьшить объем информационного потока, но они не так действенны. Использование дискретной переработки позволяет делать оборудование менее объемным и отказаться от дорогостоящих коммуникаций. В электронике понятие дискретный и цифровой сигнал это практически одно и то же.

К неоспоримым достоинствам дискретного сигнала можно отнести:

Возможность избежать искажения информации.
Обеспечение высокой помехоустойчивости, что возможно в результате применения кодирования информации.
Возможность архивирования данных для сохранения ресурсов носителей.
Обеспечение возможности трансляции информации из различных источников по единому каналу.
Наличие упрощенного математического описания.

Не лишена дискретность и недостатков. При ее использовании требуется применение высоких технологий, в связи с чем ответственные детали электронных механизмов теряют возможность проведения кустарного ремонта. При серьезной поломке требуется замена отдельных агрегатов. Кроме этого возможна частичная потеря информации, которая заключена в дискретном сигнале.

Способы реализации дискретности при работе с сигналами

Как уже было выяснено, дискретный сигнал представляет собой последовательность цифровых закодированных значений. Существуют различные способы кодирования, но одним из самых популярных считаются двоичные цифровые сигналы. Они используются практически во всех электронных устройствах, поскольку легко кодируются и декодируются.

Дискретный цифровой сигнал имеет два значения «1» и «0». Для передачи данных создается импульсное напряжение. После генерации импульса принимающее его устройство воспринимает часть сигнала как «1», а последующую после этого паузу как «0». Декодирующая аппаратура оценивает частоту подаваемых импульсов и проводит их восстановление в изначальные данные. Если рассматривать график дискретного сигнала, можно увидеть, что переход между нулевым и максимальным значением происходит мгновенно. График состоит из прямоугольных углов, когда линия между верхним и нижним значением не имеет плавного перехода. Благодаря этому принимающая аппаратура считывает информацию четко, тем самым исключаются помехи, поскольку даже слабо принятый импульс будет читаться как максимум, то есть «1», а пауза как «0».

Хотя дискретность и способна значительно уменьшить образование помех, но не может исключить их полное отсутствие. Если имеется большой уровень шума цифрового потока, то восстановить данные из полученных сигналов невозможно. В случае же с непрерывными аналоговыми сигналами можно применять различные фильтры, чтобы убрать искажения и восстановить информацию. Именно поэтому принцип дискретности применяется далеко не всегда.

Техническая реализация принципов дискретности

Дискретные сигналы используются для записи на известные носители, такие как CD, DVD и так далее. Их читают цифровые проигрыватели, мобильные телефоны, модемы и практически любое техническое оборудование, которым все пользуются ежедневно. Все мультимедийные технологии состоят из устройств сжатия, кодировки и декодировки, что и позволяет работать с дискретными сигналами.

Даже те сферы, которые изначально использовали непрерывные технологии передачи данных, начинают отказываться от такого способа и внедряют дискретность. Вся современная аудиотехника работает именно по такому способу. Также происходит постепенный отказ от аналового телевещания. Отсутствие резкого перехода с одной технологии на вторую наблюдается благодаря тому, что дискретный сигнал можно обратно конвертировать в аналоговый. Это обеспечивает определенную совместимость разных систем.

Если рассматривать еще примеры оборудования, где применяются принципы дискретности, то к таким примерам можно отнести:

Звуковые карты.
Электронные музыкальные инструменты.
Навигаторы.
Цифровые фотоаппараты.

Сфера применения принципа дискретности очень обширна. В связи с этим оборудование, где он внедряется, значительно прогрессирует, при этом удобство применения такой аппаратуры многократно возрастает.

Дискретные и непрерывные данные—Справка | ArcGIS for Desktop

Дискретные данные, которые иногда называются тематическими, категорийными или не непрерывными, чаще всего используются для представления объектов как в векторных, так и в растровых системах хранения данных. Дискретные объекты имеют известные и определяемые границы: нетрудно точно определить, где начинается и где заканчивается такой объект. Озеро — это дискретный объект, окруженный ландшафтом. Место, где кончается вода и начинается суша, можно четко определить. К другим дискретным объектам относятся здания, дороги и земельные участки. Дискретные объекты обычно обозначаются существительным.

Непрерывная поверхность отображает явление, в котором каждая точка поверхности является мерой плотности, мерой отношения к некой фиксированной точке пространства или отношением к точке происхождения. Непрерывные данные также называются полями, недискретными данными или данными поверхности. Один из типов непрерывной поверхности вычисляется на основе характеристик, определяющих поверхность, в которой каждая точка пространства вычисляется относительно фиксированной регистрационной точки. Сюда относится высота (фиксированная точка — уровень моря) и экспозиция (фиксированная точка — одно из направлений: север, восток, юг, запад).

Другой тип непрерывной поверхности демонстрирует явление, постепенно меняющееся по мере удаления от точки-источника. В качестве иллюстрации таких покрытий можно привести данные по движению жидкостей или воздуха. Эти поверхности характеризуются способом перемещения явления. Первый тип движения — это сквозная диффузия или любое другое перемещение, при котором явление движется от областей с высокой концентрацией к областям с низкой концентрацией до тех пор, пока не произойдет выравнивание. К характеристикам поверхности с таким вариантом перемещения относятся, например, концентрация соли, распределяющаяся по воде или земле, уровень загрязнения, перемещающийся от источника заражения или ядерного реактора, распределение огня от центра лесного пожара. Поверхности такого типа должны иметь источник. Концентрация возле источника всегда выше; она снижается как функция расстояния и среднего значения субстанции, по которой оно перемещается.

На приведенном выше примере поверхности с источником, концентрация явления в любой точке является функцией проникающей способности. Еще один тип поверхности концентрации определяется собственной характеристикой распространения. Например, распространение звуковой волны из точки взрыва бомбы является собственной характеристикой звука и параметров среды, в которой он распространяется. Способ перемещения также может ограничивать и прямо влиять на поверхность концентрации объектов, как и в случае с распространением семян какого-либо растения. Все способы перемещения, такие как пчелы, человек, ветер или вода, влияют на поверхность концентрации распространения семян растения. К другим поверхностям перемещения относятся: распределение популяций животных, расположение потенциальных покупателей магазина (автомобиль — средство передвижения, время в пути — лимитирующий фактор), распространение заболевания.

Границы для многих объектов могут быть представлены и смоделированы как непрерывными, так и дискретными. При отображении пространственных объектов, создается континуум, предельные значения которого могут быть дискретными или непрерывными объектами. Большинство пространственных объектов укладываются в промежуток между предельными значениями. Иллюстрациями объектов, которые создают континуум, могут быть типы почв, границы лесов, заболоченных участков, а также географические рынки, формирующиеся посредством телевизионной рекламы.

При определении места объекта в непрерывно-дискретном континууме, ключевым фактором будет простота нахождения его границ. Не имеет значения, где именно находится объект в континууме, ячеистая структура хранения может отобразить его с большей или меньшей точностью.

Принимая решение на основе полученного результата, важно понимать особенности моделирования различных типов данных, как непрерывных, так и дискретных. Точное место постройки здания не должно основываться только на типе почвы. Площадь лесного участка не может являться основным фактором, определяющим количество населяющих его оленей. Маркетинговая программа не должна основываться только на данных о географическом рынке, зависящим от распространения телевизионной рекламы. Достоверность и точность границ во входных данных, имеет первостепенное значение.

Связанные темы

Отзыв по этому разделу?

ДИСКРЕТНЫЙ — Что такое ДИСКРЕТНЫЙ?

Слово состоит из 10 букв: первая д, вторая и, третья с, четвёртая к, пятая р, шестая е, седьмая т, восьмая н, девятая ы, последняя й,

Слово дискретный английскими буквами(транслитом) — diskretnyi

Значения слова дискретный. Что такое дискретный?

Дискретный

Дискретный (от лат. discretus — разделенный, прерывистый) — прерывистый, состоящий из отдельных частей; (в математике) раздельный, прерывный; дискретная величина — содержит между своими отдельными значениями конечное число других ее значений.
Начала современного естествознания. — 2006

Дискретный (лат. раздельный, прерывистый) — прерывистый, состоящий из отдельных частей.
Матвеева Е.Ю. Концепции современного естествознания. — Новосибирск, 2007

Дискретный. Изменяющийся между двумя различными состояниями подобно выключателю, который может быть либо включен, либо выключен.
Ценев В. Словарь нейролингвистического программирования

Дискретный — изменяющийся между двумя различными состояниями подобно выключателю, который может быть либо включен, либо выключен. Диссоциированный невключенный в переживание, рассматривающий и слышащий ситуацию со стороны.

Небольшой Словарик терминов НЛП. — 2004

ДИСКРЕТНЫЙ АНАЛИЗ

ДИСКРЕТНЫЙ АНАЛИЗ — область математики, занимающаяся изучением свойств структур финитного (конечного) характера, к-рые возникают как в самой математике, так и в области ее приложений.
Математическая энциклопедия. — 1977-1985

Дискретный сигнал

Дискретный сигнал Дискретный сигнал — сигнал, имеющий конечное число значений. Обычно сигналы, передаваемые через дискретные каналы, имеют два или три значения. Использование сигналов с тремя значениями обеспечивает синхронизацию передачи.
Словарь финансовых терминов

Дискретный сигнал — сигнал, имеющий конечное число значений. Обычно сигналы, передаваемые через дискретные каналы, имеют два или три значения. Использование сигналов с тремя значениями обеспечивает синхронизацию передачи.
Словарь финансовых терминов

Дискретный сигнал — сигнал, имеющий конечное число значений. Обычно сигналы, передаваемые через дискретные каналы, имеют два или три значения. Использование сигналов с тремя значениями обеспечивает синхронизацию передачи.
glossary.ru

Дискретные величины

ДИСКРЕТНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ (от лат discretus — прерывистый) в противоположность непрерывным величинам заданные только отдельными значениями. В экономике используются преимущественно именно дискретные величины, показатели, значения которых фиксируются…
Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. — 1999

ДИСКРЕТНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ — в противоположность непрерывным величинам заданные только отдельными значениями. В экономике используются преимущественно именно дискретные величины, показатели, значения которых фиксируются, измеряются…
Райзберг Б., Лозовский Л., Стародубцева Е. Современный экономический словарь

ДИСКРЕТНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ

ДИСКРЕТНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ (discrete variable) Переменная, которая может принимать только строго определенные значения, например, целочисленные. В отличие от дискретных переменных непрерывные переменные (continuous variables) могут принимать любое…
Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. — 1999

ДИСКРЕТНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ (discrete variable) — см. Переменная.
Большой толковый социологический словарь. — 2001

Дискретное программирование

ДИСКРЕТНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ [discrete programming] — раздел оптимального программирования, изучающий экстремальные задачи, в которых на искомые переменные накладывается условие целочисленности, а область допустимых решений конечна.

Лопатников. — 2003

Дискретное программирование [discrete programming] — раздел оптимального программирования, изучающий экстремальные задачи, в которых на искомые переменные накладывается условие целочисленности, а область допустимых решений конечна.
slovar-lopatnikov.ru

ДИСКРЕТНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ — область математики, занимающаяся исследованием и решением экстремальных задач на конечных множествах. Пусть М={а 1, а 2, …, а п}и f — числовая функция, определенная на элементах множества М.
Математическая энциклопедия. — 1977-1985

Дискретная обработка сигналов

Дискретная обработка сигналов Дискретная обработка сигналов — обработка сигналов дискретными методами, позволяющая: — использовать сложные алгоритмы обработки; и — достигать заранее заданной точности вычислений.
Словарь финансовых терминов

Дискретная обработка сигналов — обработка сигналов дискретными методами, позволяющая: — использовать сложные алгоритмы обработки; и — достигать заранее заданной точности вычислений.
Словарь финансовых терминов

Дискретная обработка сигналов — обработка сигналов дискретными методами, позволяющая: — использовать сложные алгоритмы обработки; и — достигать заранее заданной точности вычислений.
glossary.ru

Дискретный процессор сигналов

Дискретный процессор сигналов Дискретный процессор сигналов — программируемый микропроцессор, предназначенный для быстрой обработки дискретных сигналов.
Словарь финансовых терминов

Дискретный процессор сигналов — программируемый микропроцессор, предназначенный для быстрой обработки дискретных сигналов. Различают дискретные процессоры сигналов, использующие: — методику вычислений с фиксированной запятой…
Словарь финансовых терминов

Дискретный процессор сигналов — программируемый микропроцессор, предназначенный для быстрой обработки дискретных сигналов. Различают дискретные процессоры сигналов, использующие: — методику вычислений с фиксированной запятой…
glossary.ru

Модели дискретного выбора

Модели дискретного выбора [discrete choice models], иначе называемые моделями качественного отклика [qualitative response models], определяют вероятностное распределение дискретных зависимых переменных как функцию независимых переменных и…
slovar-lopatnikov.ru

МОДЕЛИ ДИСКРЕТНОГО ВЫБОРА [discrete choice models] (иначе называемые моделями качественного отклика [qualitative response models]) — определяют вероятностное распределение дискретных зависимых переменных как функцию независимых переменных и…

Лопатников. — 2003

Русский язык

Дискре́тный; кр. ф. -тен, -тна.
Орфографический словарь. — 2004

Примеры употребления слова дискретный

опционально будет доступен дискретный графический ускоритель GeForce GT 740M с 1 или 2 Гб видеопамяти.

Поскольку выбор места, которое предстоит занять атому, дискретный, кристаллы нарушают пространственную природную симметрию.

Имеется дискретный графический ускоритель NVIDIA GeForce GTX 765M с 2 Гбайт памяти.

дискредитирующий
дискретизация
дискретность
дискретный
дискреционный
дискреция
дискриминант

Почему деньги умирают: континуум и дискретные топологии — Сибкрай.Блоги

Виктор Трофимов

Одно известное стихотворение Мандельштама о Крыме заканчивается строчками: И, покинув корабль, натрудивший в морях полотно, Одиссей возвратился, пространством и временем полный. Что же мы здесь должны понимать по мысли автора под пространством и временем? Множество всех событий, случившихся в жизни Одиссея, за время странствий по морям? Сами по себе пространство и время пусты и бесконечны, во всяком случае, неизмеримы без меток измерительных инструментов. Будучи измеренными в километрах и днях, они меняют топологию континуума на топологию дискретных множеств. События тоже дискретны , то есть их множество счетно, и конечно нам интересны они, а не сами по себе километры и дни. Континуум – это то, что со времен Аристотеля мы понимаем под пространством, именно континуум, позднее упорядоченный Декартом системой координат его имени. По осям координат мы отсчитываем множество действительных чисел, которое в силу гипотезы о континууме несчетно, в отличие от рациональных, или целых, или натуральных чисел. Что такое дифференциальный анализ? Это инструмент познания, основанный на анализе бесконечно малых приращений переменных, например, пространственных координат и времени. Но что такое бесконечно малое приращение времени? Событием его нельзя назвать, иначе в любом конечном отрезке умещалось бы бесконечно много событий. Итак, мы замечаем, что декартова система координат, призванная отражать континуум пространства и времени, противоречива и не всегда годится в наш точный век. Для поэзии она хороша, как и практически бесконечный набор оттенков цвета, ухватывающий бесконечность в картинах Рембранта. Но современные практические профессии, гуманитарные в том числе, требуют учитывать фактор иной отличной от континуума топологии систем координат, в которых разворачивается действо, например, телеведущего. Один наш весьма успешный телеведущий очень точно, по-моему, хотя и не произвольно, сформулировал этот ключевой момент: «слова кончаются». Число слов конечно, но не ограничено в употреблении. И на картинах Уорхола уже напрямую присутствует объект как дискретное множество. Диадические координатные системы являются одной из альтернатив декартовой системы. С помощью шариков и гибких стержней можно построить одно-, двух-, трёх-, четырех-, пяти-, шестимерные диадические системы координат . Пусть будет шестимерная . Муравей оказавшийся в одной из точек такой координатной системы имеет двенадцать стержней для перемещения в соседние шесть точек. Из каждой точки! Все они равноправны, а значит граничных точек нет. Система не ограничена, но конечна. Причем, если взять обычный кубик, составленный из шариков и стержней, то он будет иметь граничные точки-шарики с меньшим числом входов-выходов-стержней, то есть такая система координат будет и ограниченной, и конечной. Деньги любят счет, то есть это всегда должно быть счетное множество, отражающее реальное сотрудничество счетного количества людей. Современная же финансовая система, как известно, через банковские проценты порождает финансовый пузырь – «континуум денег». А континуум – это пустота, как мы уже выдели выше – это модель, которую не то чтобы пора в утиль, но её потенциал исчерпан для цивилизации. Действительно, через проценты и сложные проценты пузырь представляет собой множество действительных чисел , которые плодятся быстрее чем контролируются реальными событиями. Альтернатива практическая сегодня есть – это хлебные деньги буквально счет на зернышки. Но деньги не просто счет любят, а должны находиться в конечной, но неограниченной системе координат – перетекать, но не пузыриться. Многополярный мир – это сложное мироустройство, где у каждого полюса ровно то же самое число степеней свободы . В примере с муравьём в шестимерном диадическом кубе это видно. Число степеней свободы может быть и больше, но конечно всегда. Такой мир, ограниченный «поверхностью» земного «шара» представляет собой конечное, но неограниченное пространство диадических координат, в которое вложены такие же неограниченные, но конечные координатные системы: политическая, экономическая, религиозная, художественная – хотя бы эти сферы и уже легче дышать. В таких координатах политический, экономический, религиозный, художественный капитал перетекает неограниченно, но конечно , воплощаясь в событиях сотрудничества. Пузырение денег есть их реальная смерть, умирание через сублимацию в континуум. Точно также любая частная человеческая карьера не должна походить на континуум, если она намерена стать реальной. Кто может все, тот ничего не может – это давно ещё замечено.

Аналоговый, дискретный, цифровой: расшифровано — Control Engineering Russia

Зеленая линия (верхний график) показывает, как аналоговая переменная могла быть записана на ленте самописца. На среднем графике синяя линия изображает эту же после дискретизации. Она остается постоянной между интервалами выборки. Красная линия (нижный график) изображает, как компьютер с трехбитовым регистром хранения будет квантовать дискредитированную переменную. Ее значение будет округлено до ближайшего целого между 0 и 7

Компьютерные переменные воспринимаются и как „цифровые“– представленные ограниченной строкой цифр или битов. „Оцифровка“ ограничивает точность, с которой реальная аналоговая величина может быть сохранена в цифровом виде в компьютере.

График показывает предельный случай того, как компьютер может исказить значения реальной величины при ее дискретизации и квантовании.

Отображение на графике дискретизированной величины отражает общий вид исходной реальной величины, но без сглаженных кривых. Заметьте так-же, что дискретизированная величина запаздывает относительно исходной аналоговой величины, поскольку ее значение может измениться только после того, как уже изменилась аналоговая величина. График квантования показывает, что компьютерная точность уменьшается еще больше, поскольку переменная ограничена не только интервалами, когда она может изменяться, но и значениями, которые она может принимать.

К счастью, использование в современных компьютерах повышенных частот выборок и более высокой точности сохранения может существенно уменьшить эффекты дискретизации и квантования. Хотя быстрая дискретизация обычно более выгодна, не всегда необходимо для контроллера в контуре с обратной связью получать выборки обрабатываемой величины с максимальной возможной скоростью. Более того, предельно высокая точность может и не помочь контроллеру достичь желаемого выполнения замкнутого контура.

Рассмотрим снова пример на графике, но представим теперь, что аналоговая переменная – это давление, температура или скорость потока, которые должны контролироваться. В большинстве случаев такая реальная переменная изменяется плавно. Инерция и трение ограничивают ее флуктуации и она становится сглаженной непрерывной кривой.

Следовательно, выражаясь математическими терминами, говорят, что такая переменная имеет ограниченную ширину спектра. Переменная больше похожа на низкочастотную синусоиду. В таком случае известная теорема Найквиста утверждает, что взятие выборок переменной с частотой, превышающей определенную граничную частоту, приводит к бесполезной трате мощности компьютера. Вся информация, требуемая для полного восстановления исходного сигнала из выборочных данных, содержится в выборках, взятых с этой граничной частотой. Дополнительные выборки, появляющиеся вследствие более высокой частоты выборок, не помогут контроллеру извлечь какую-либо дополнительную полезную информацию из выборочного сигнала.

В этом примере аналоговая переменная выглядит в большей степени как синусоида, у которой два цикла изменения амплитуды происходят в течение примерно 8 секунд. Следовательно, полоса сигнала ограничена значением 0,25 Гц. Согласно теореме Найквиста, граничная частота выборок должна в два раза превышать это значение, таким образом, частота выборок 0,5 Гц (или одна выборка каждые две секунды) будет достаточной, чтобы воспринять всю полезную информацию, содержащуюся в этом сигнале. Следовательно, частота выборок, показанная на графике дискретизации – одна выборка в секунду, – будет довольно высокой.

Обосновать ограничение точности памяти контроллера до приемлемого уровня немного легче. Переменные реальных процессов обычно искажены в некоторой степени шумом измерения,который ограничивает точность данных, даже если они перед этим были выбраны и сохранены. Использование высокоточных регистров хранения для этих целей представляется избыточным.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Непрерывность и дискретность временных рядов

Когда не делается оговорок о непрерывном или дискретном временном ряде, имеется в виду непрерывность переменной, а не непрерывность во времени. Так, например, продукция авиационной промышленности является дискретной переменной, урожаи сельскохозяйственной культуры — непрерывной переменной, несмотря на то что их сбор осуществляется в дискретные моменты времени. Строго говоря, численность населения в данной стране, при принятой договоренности, была бы дискретной, но числа обычно столь велики, что эту переменную можно рассматривать как непрерывную без серьезной потери в точности.

У термина «непрерывность» имеется еще одно значение, используемое в контексте временных рядов, главным образом когда речь идет о рядах индексов, построенных на основе изменяющихся весов. Иллюстрацией может служить индекс цен на фондовой бирже. Чтобы построить такой индекс, например, для наиболее важных акций, необходимо каждой из рассматриваемых акций на том или ином основании приписать определенный вес, например, с учетом совокупного капитала соответствующих компаний в некоторый базовый момент времени. Эти веса меняются с течением времени, и как только они устаревают значительно, их следует обновлять. Таким образом, встает вопрос, является ли новый ряд «непрерывным» продолжением старого

На практике определенная степень «непрерывности» достигается путем сращивания индексов в точке изменения весов. Индексы курсов акций на самом деле следует обновлять в небольшой степени постоянно, так как некоторые акции выбывают (например, из-за слияния или объединения компаний), а другие начинают входить в некоторым образом определенный набор наиболее важных акций. Поэтому в литературе встречаются выражения типа «непрерывный ряд», которые означают не непрерывность во времени или измерении, а лишь непрерывность в том смысле, что ряд построен на приблизительно сопоставимой основе в пределах всего рассматриваемого периода.

Источник: Кендэл М. Временные ряды / Пер. с англ. и предисл. Ю. П. Лукашина. — М.: Финансы и статистика, 1981. — 199 с.

8.4. Общее описание дискретной цепи. Линейное разностное уравнение. 8. Дискретные линейные цепи и цифровая обработка сигналов. Радиотехнические цепи и сигналы. Учебное пособие

Прежде чем преступить к рассмотрению дискретных цепей, отметим, что аналоговый сигнал может быть подвергнут цифровой обработке в соответствии со структурной схемой, изображенной на рис. 8.5.

Входной аналоговый сигнал при помощи аналого-цифрового преобразователя преобразуется в цифровой сигнал . Цифровой сигнал поступает в устройство цифровой обработки (УЦО), представляющее собой вычислительное устройство. В УЦО производится обработка по заданному алгоритму, включающему арифметические операции сложения, умножения, а также операцию задержки во времени. Эти операции выполняются средствами ЭВТ, поэтому в качестве УЦО выступают специализированные ЭВМ.

Среди разнообразных алгоритмов обработки цифровых сигналов наибольшее распространение получила цифровая фильтрация, включающая в себя цифровой спектральный анализ. Поэтому в дальнейшем под УЦО будем подразумевать цифровой фильтр (ЦФ). На выходе ЦФ формируется новый сигнал , который после цифро-аналогового преобразования и прохождения через аналоговый фильтр является сигналом прошедшим цифровую обработку.

Цифровые сигналы, обрабатываемые в ЦФ дискретны во времени и квантованы по уровню. Кроме того все коэффициенты математических операций также квантованы. Учет квантованности сигналов и коэффициентов усложняет анализ цифровых систем. Поэтому для упрощения анализа полагают, что входные сигналы, подвергаемые цифровой обработке, дискретизированы по времени, но не квантованы (шаг квантования бесконечно мал) и предполагается, что коэффициенты фильтра могут принимать любые значения в заданном диапазоне. В этом случае УЦО может быть представлено в виде дискретной цепи, которая осуществляет операцию преобразования одной дискретной последовательности в другую.

Придерживаясь методике анализа и обозначений непрерывных цепей будем в общем случае представлять дискретную цепь в виде «черного ящика» (рис. 8.6), на вход которого поступает входная дискретная последовательность

где принимает значения от до , а представляет собой промежутки времени между соседними отсчетами последовательности, и на выходе формируется выходная последовательность . Дискретная последовательность (входная или

выходная) математически описывается в виде набора чисел

. (8.27)

Поскольку промежутки времени между значениями последовательности одинаковы, то этот параметр при описании дискретной последовательности часто опускают

. (8.28)

Так же, как и непрерывные, дискретные цепи могут быть линейными и нелинейными. Дискретная цепь является линейной, если

, (8.29)

где – оператор преобразования дискретной цепи.

Аналогично непрерывным цепям дискретные цепи могут быть с постоянными или переменными параметрами.

Если ,

то для цепи с постоянными параметрами

т.е. задержка во времени входной последовательности на тактов приведет к такой же задержке и выходной последовательности. Поскольку в практике цифровой обработки подавляющее распространение получили линейные цепи с постоянными параметрами, именно этому классу цепей будет уделено основное внимание.

Дискретные линейные цепи можно описать уравнениями, связывающими входной и выходной сигналы. В отличие от непрерывных линейных цепей, которые описываются линейными дифференциальными уравнениями, дискретные цепи описываются линейными разностными уравнениями.

В качестве примера рассмотрим дискретный аналог непрерывной – цепи первого порядка, которая описывается уравнением:

, (8.30)

где – постоянная времени цепи.

При описании дискретной цепи производная по времени заменяется конечной разностью:

Тогда с учетом этого, после несложных преобразований можно получить

, (8.31)

где ; .

Выражение (8.31) представляет линейное разностное уравнение первого порядка, описывающее дискретный аналог непрерывной –цепи.

В общем случае дискретная линейная цепь описывается линейным разностным уравнением -го порядка

. (8.32)

Таким образом, уравнение (8.32) определяет очередной -тый отсчет выходного сигнала с учетом предыдущих значений выходного сигнала и предыдущих значений входного сигнала и полностью описывает дискретную линейную цепь.

Дискретные представления с фиксированным разрешением в визуальной рабочей памяти

Для отдельного измерения количества элементов, хранящихся в рабочей памяти, и точности каждого представления, мы использовали парадигму краткосрочного отзыва ^5,6, в которой испытуемые сообщают о запомненном цвете исследуемого объекта, щелкнув по цветовому кругу (рис. 1а). Если исследуемый элемент был сохранен в рабочей памяти, вызванное значение будет иметь тенденцию быть близким к исходному цвету. Если исследуемый элемент не был сохранен, то у наблюдателя не будет информации о цвете, и ответы должны быть случайными.Эти два типа испытаний смешаны в данных (рис. 1b), но компоненты могут быть восстановлены с помощью стандартных методов оценки. Это дает один параметр ( P _m), представляющий вероятность того, что исследуемый элемент присутствовал в памяти во время проверки, и другой параметр (s.d.), представляющий точность представления, когда указанный элемент присутствовал в памяти.

Рисунок 1: Экспериментальный подход и результаты эксперимента 1.

a , Задача отзыва цвета. b , Смесительная модель характеристик, показывающая вероятность сообщения каждого значения цвета при заданном цветовом образце под углом 180 °. Когда исследуемый элемент присутствует в памяти, сообщаемый цвет имеет тенденцию быть близким к исходному цвету (синяя пунктирная линия). Когда исследуемый элемент отсутствует в памяти, наблюдатель с равной вероятностью сообщит любое значение цвета (красная пунктирная линия). При свертывании между испытаниями данные представляют собой смесь этих двух типов испытаний (сплошная линия), взвешенные по вероятности того, что исследуемый элемент был сохранен в памяти. c , Результаты опыта 1 ( N = 8). P _m и s.d. определены в тексте.

Эксперимент 1 ( N = 8) протестировал эту модель, используя набор размеров из 3 или 6 цветных квадратов (рис. 1c). s.d. существенно не различались по размерам набора ( F <1), тогда как P _м было примерно в два раза больше при размере набора 3, чем при размере набора 6 ( F (1,7) = 761,26, P <0,001). Наша простая модель с фиксированным разрешением обеспечила превосходное количественное соответствие данным, тогда как модель, в которой все элементы закодированы, не могла соответствовать данным (см. Дополнительные примечания).Этот результат исключает весь класс моделей рабочей памяти, в которых хранятся все элементы, но с разрешением или уровнем шума, который зависит от количества элементов в памяти ⁵. Контрольные эксперименты показали, что эти результаты нельзя объяснить недостатком времени для кодирования элементов или отсутствием чувствительности, а дополнительный анализ показал, что наблюдатели запоминали непрерывные значения цвета, а не категории цвета (см. Дополнительные примечания).

Эти результаты демонстрируют, что наблюдатели сохраняют небольшое количество представлений с хорошей точностью.Однако возможно, что на производительность влияет как ограниченное количество «слотов хранения», так и ограниченный пул ресурсов ⁷. В качестве аналогии рассмотрим три чашки (прорези) и бутылку сока (ресурс). Было бы невозможно подавать сок более чем трем людям одновременно, но можно было бы перелить большую часть сока в одну чашку, оставив только несколько капель для двух других чашек. Таким образом, выделение большей части ресурсов одному представлению может повысить точность этого представления, оставляя «всего несколько капель» ресурсов для других представлений, что в таком случае будет крайне неточным.Мы называем это моделью «слоты + ресурсы».

Хранение информации в визуальной рабочей памяти может вместо этого быть процессом «все или ничего», который либо создает представление заданной точности, либо не создает представления вообще. Это было бы аналогично ограниченному набору расфасованных коробок для сока фиксированного размера. Коробки для сока по-прежнему являются одним из видов ресурса, но они сильно ограничены небольшим количеством и фиксированным размером каждой коробки. То есть, если доступны три коробки сока, человеку можно дать 0, 1, 2 или 3 коробки.Точно так же, если доступны три слота памяти, все три могут использоваться для представления одного объекта. Если каждое представление хранит независимую выборку стимула, а наблюдатели просто сообщают среднее значение трех представлений во время теста, это приведет к повышению точности отчета. Мы называем это моделью «слоты + усреднение». Обратите внимание, что хранение одного объекта в нескольких слотах было бы рациональной стратегией, и такое усреднение часто встречается в моделях восприятия ^8,9,10.

Для моделей «слоты + ресурсы» и «слоты + усреднение», s.d. будет улучшена, когда размер набора уменьшится ниже количества доступных слотов. Более того, обе модели предсказывают, что это улучшение будет следовать за функцией извлечения квадратного корня (см. Дополнительные примечания). Именно это и наблюдалось в эксперименте 2 (рис. 2), в котором наблюдателям ( N = 8) были представлены 1, 2, 3 или 6 объектов: s.d. увеличивалось при увеличении размера набора с 1 до 3, но затем оставалось постоянным при увеличении размера набора до 6.Напротив, P _m уменьшалось очень медленно, поскольку размер набора увеличился с 1 до 3, а затем внезапно уменьшился при размере набора 6. Этот образец результатов может быть количественно объяснен как моделью слотов + ресурсы (скорректировано r ² = 0,96) и модель слотов + усреднение (скорректировано r ² = 0,99) (см. Рис.2 и дополнительные примечания), но это значительно отличается от прогнозов чистой модели ресурсов ( P <0,001 , χ ² тест).

Рисунок 2: пол. _м и с.д. результаты эксперимента 2 ( № = 8).

a , P _м; б , с.д. числа на панелях указывают средства. В b линии показывают s.d. прогнозы чистой модели ресурсов (черная пунктирная линия), модели «слоты + усреднение» (серая сплошная линия) и модели «слоты + ресурсы» (черная пунктирная линия).Планки погрешностей показывают 95% доверительный интервал внутри субъектов ²⁶.

Модели «слоты + ресурсы» и «слоты + усреднение» делают различные прогнозы относительно диапазона, в котором может изменяться точность. В частности, модель «слоты + ресурсы» утверждает, что большая часть ресурсов может быть посвящена одному представлению (что приводит к очень маленькому s.d.), оставляя «всего несколько капель» ресурсов для других представлений (что приводит к очень большому s.d.). Напротив, модель Slots + усреднение утверждает, что наблюдаемое значение s.d. никогда не бывает хуже s.d. одного слота и никогда не бывает лучше, чем s.d. для одного слота делится на квадратный корень из количества слотов. Чтобы различать эти модели, эксперимент 3 ( N = 22) использовал линию в массиве образцов для обозначения одного из четырех цветных квадратов (рис. 3a). Квадрат с указанием точки был исследован в 70% испытаний, и каждый квадрат без рамки был исследован в 10% испытаний. Также были включены нейтральные испытания, в которых были запрошены все четыре места. Сигнал был одновременным с массивом выборок, так что он не влиял на обработку восприятия ¹¹, а длительность массива выборок была увеличена до 300 мс, чтобы обеспечить адекватное время для распределения ресурсов ^10,12.

Рисунок 3: Стимулы и результаты экспериментов 3 и 4.

a , эксперимент 3 ( N = 22), который включал действительные, нейтральные и недействительные испытания. Сигнал появился одновременно с массивом семплов. b , эксперимент 4 ( N = 8), в котором массив масок следует за массивом образцов с асинхронностью начала стимула (SOA) 110 или 340 мс. Цветовой круг и матрица датчиков появились в конце испытания, через 900 мс после смещения образца.Планки погрешностей показывают 95% доверительные интервалы внутри субъектов ²⁶, а числа на панелях предоставляют средства.

Модель «слоты + ресурсы» предсказывает, что наблюдатели потратят львиную долю ресурсов на элемент, которому подана команда, что приведет к большой разнице в s.d. между действительными, нейтральными и недействительными испытаниями, но только небольшая разница в P _m. Напротив, модель усреднения «слоты +» предсказывает, что наблюдатели будут посвящать большую часть своих слотов указанному местоположению, что приведет к большой разнице в P _m между действительными и недействительными испытаниями.Это также должно привести к несколько меньшему s.d. на действительных испытаниях, чем на нейтральных испытаниях, из-за преимуществ усреднения. Однако это не должно приводить к разнице в s.d. между нейтральными и недействительными испытаниями, потому что данный предмет получает 0 или 1 слот как в нейтральных, так и в недействительных испытаниях.

Мы обнаружили, что P _m было значительно больше на достоверных испытаниях, чем на недействительных испытаниях ( F (1,21) = 203,87, P <0,001; рис. 3a), демонстрируя, что наблюдатели пытались максимизируйте производительность элемента, которому подана очередь, выделив ему больше слотов.s.d. была немного, но значительно меньше в валидных испытаниях, чем в нейтральных испытаниях ( F (1,21) = 13,49, P <0,001), и величина этой разницы находилась в небольшом диапазоне, который может быть результатом усреднения интервалов. Кроме того, s.d. была практически идентична в нейтральных и недействительных испытаниях ( F <1), что указывает на улучшение s.d. на действительных испытаниях не было достигнуто за счет изъятия ресурсов у непроверенных предметов. Таким образом, несмотря на тот факт, что объект, на который был отправлен запрос, имел в семь раз больше шансов быть исследован, чем каждый объект, не получивший ответа, s.d. был лишь немного улучшен для элемента с указанием (по сравнению с нейтральными испытаниями) и s.d. не было уменьшено для предметов без привязки (по сравнению с нейтральными испытаниями). Представляется невозможным обеспечить представление «всего лишь несколькими каплями» ресурсов и тем самым произвести неточное представление.

Теории вычислительной нейробиологии предполагают, что для создания устойчивых репрезентаций, способных выдержать новые сенсорные входы, может потребоваться процесс кодирования «все или ничего» с фиксированным разрешением. ^13,14.Для оценки процесса кодирования в эксперименте 4 ( N = 8) использовалась манипуляция маскированием, которая имитирует маскирующие эффекты движений глаз при естественном зрении. В частности, мы представили маски в местах расположения цветных квадратов через 110 или 340 мс после появления квадратов (рис. 3b). В эти интервалы маски мешают кодированию рабочей памяти, но не обработке восприятия ¹⁵. Если представления рабочей памяти постепенно становятся более точными, то представление массива масок в ранний момент времени потенциально может выявить существование представлений с низкой точностью.Если, однако, процесс создания устойчивых представлений в памяти, способных пережить новые визуальные входы, включает в себя этап «все или ничего», как предполагают исследования феномена «моргания внимания» ¹⁶, тогда маски будут влиять только на P _м. Мы заметили, что уменьшение интервала маскирования привело к значительному снижению P _м ( F (1,7) = 47,70, P <0,001), но без изменений в s.d. ( F <1). Таким образом, создание представлений рабочей памяти, которые могут пережить новые входные данные, включает в себя этап «все или ничего» для простых объектов (хотя возможно, что некоторое постепенное накопление информации происходит перед этим этапом и доступно при отсутствии маскировки).

Чтобы продемонстрировать, что настоящие результаты могут быть обобщены на другие параметры стимула, мы повторили эксперименты 2 и 3 с формами, а не цветами. Мы использовали формы, определенные дескрипторами Фурье ¹⁷, которые изменяются по непрерывным количественным измерениям. Результаты были в значительной степени идентичны результатам, полученным для цвета, с примерно такими же P _m для этих форм, что и для простых цветов в эксперименте 2 (см. Дополнительные примечания). В частности, s.d. не увеличивалось, поскольку размер набора увеличился с трех до шести пунктов и был практически идентичным для нейтральных и недействительных испытаний. Поскольку метод дескриптора Фурье предоставляет математически ¹⁷, перцептивно ^18,19 и нейронно ²⁰ значимый способ описания форм любой сложности, этот аналитический подход может быть использован для определения того, будет ли существующая модель результатов быть получена с помощью более сложные объекты. Сложность объекта может иметь большое влияние на производительность в задачах обнаружения изменений ⁷, но это может отражать большее сходство выборочного теста для сложных объектов ²¹ или необходимость хранить каждую часть составного объекта в отдельном слоте ^{22, 23}.В качестве альтернативы, сложные объекты могут потребовать некоторого ограниченного ресурса, который не нужен для простых объектов, изучаемых здесь.

В совокупности настоящие эксперименты решают проблему, которая обсуждается на протяжении десятилетий ^4,5,24,25, показывая, что модель с небольшим набором дискретных представлений с фиксированным разрешением может дать количественный отчет о производительности памяти в широкий спектр экспериментальных манипуляций. Эта модель не исключает полностью концепции ресурсов, потому что сами слоты являются типом ресурса.Однако модель «слоты + усреднение» точно определяет, что это за ресурс, и описывает строгие ограничения на гибкость распределения этого ресурса.

Дискретная математика — открытое введение

Это новое третье издание книги. Предыдущая версия доступна на сайте 2-го издания.

Дискретная математика: открытое введение — это бесплатный учебник с открытым исходным кодом, подходящий для первого или второго курса бакалавриата по математике, особенно для тех, кто продолжит преподавать.С весны 2013 года книга использовалась в качестве основного учебника или дополнительного ресурса в более чем 75 колледжах и университетах по всему миру (см. Список частичных заимствований). Текст одобрен Инициативой открытого учебника Американского института математики и хорошо просматривается в библиотеке открытых учебников.

Это 3-е издание содержит множество улучшений, в том числе около 100 новых упражнений, новый раздел о деревьях на графике. главу теории и улучшенное изложение повсюду.Предыдущие выпуски будут доступны бессрочно. Несколько раз в год текст обновляется новой «печатью» для исправления ошибок. См. Список исправлений для дополнительной информации.

Новинка осени 2019 г .: Онлайн-наборы домашних заданий доступны через Edfinity или как наборы WeBWorK от автора. Дополнительные упражнения добавлены с весны 2020 года.

Пожалуйста, свяжитесь с автором с отзывами и предложениями, или если вы решите использовать книгу в курсе, который вы преподаете.

Получить книгу

Вся книга доступна бесплатно в виде интерактивной электронной книги. Это должно работать на экранах всех размеров, включая смартфоны. Подсказки и решения к примерам и упражнениям скрыты, но их легко найти, щелкнув соответствующие ссылки. Некоторые упражнения также позволяют вводить и проверять свою работу, так что вы можете попробовать несколько раз, не испортив ответ.

Для автономного использования бесплатная версия pdf, подходящая для чтения на планшете или компьютер, доступен для скачивания.Это должно быть доступно для поиска и легко перемещаться с помощью встроенных ссылок. Подсказки и к решениям (при их наличии) можно получить доступ, щелкнув номер упражнения и номер подсказки. или решение вернет вас к упражнению.

Если вы предпочитаете бумажную копию, на Amazon доступна недорогая печатная версия текста. Это должно быть дешевле, чем печать всей книги и связывая его самостоятельно.Номера страниц соответствуют версии pdf.

Исходный код PreTeXt (и LaTeX)

Исходные файлы для этой книги доступны на GitHub.

Ресурсы для инструкторов

Если вы используете книгу в классе, который преподаете, ресурсы для инструкторов доступны по запросу. Просто свяжитесь с автором. Вы также можете запросить наборы домашних заданий WeBWorK, если у вас есть доступ к серверу WeBWorK (в противном случае рассмотрите возможность использования Edfinity по разумной цене).

О книге

Текст начинался как конспект лекций по курсу дискретной математики в Университете Северного Колорадо. Этот курс служит как введением в темы дискретной математики, так и курсом «Введение в доказательства» для математических специальностей. Курс обычно преподается с большим количеством запросов студентов, и этот текст написан, чтобы облегчить это.

Рассмотрены четыре основные темы: счет, последовательности, логика и теория графов.Попутно вводятся доказательства, включая доказательства от противного, доказательства по индукции и комбинаторные доказательства. Вводная глава, охватывающая математические утверждения, множества и функции, помогает студентам познакомиться с языком математики, а также включены две дополнительные темы (производящие функции и теория чисел).

Хотя книга начиналась как набор лекционных заметок, теперь она содержит ряд функций, которые должны поддерживать ее использование в качестве основного учебника:

473 упражнения, в том числе 275 с решениями и 109 с подсказками.Упражнения варьируются от простых до сложных, многие задачи подходят для выполнения домашних заданий.
Расследовать! действий по всему тексту для поддержки активного, основанного на запросах обучения.
Полный указатель и список символов.
Последовательный и удобный макет и форматирование страницы (например, примеры легко идентифицировать, важные определения и теоремы в рамках и т. Д.).

Об авторе

Оскар Левин — доцент Университета Северного Колорадо.Он преподавал математику в колледже более 10 лет и получил множество наград за преподавание. Он получил докторскую степень. по математической логике в Университете Коннектикута в 2009 году.

Лицензия

Дискретная математика: открытое введение Оскара Левина под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Вы можете бесплатно загружать, использовать, распечатывать и даже продавать эту работу по своему усмотрению. Вы также можете изменять текст по своему усмотрению (например, создавать индивидуальное издание для ваших студентов), если вы приписываете части текста, которые вы используете, автору.

Если вы заинтересованы в использовании частей книги в сочетании с другим текстом с аналогичной, но другой лицензией (например, GFDL), обратитесь за разрешением на изменение лицензии.

Американский институт математических наук

.abstractedpoint { } .abstractedpoint li { маржа слева: 12 пикселей; стиль списка: диск; } .STYLE2 { размер шрифта: 14 пикселей; цвет: # 3399FF; }]]>

Флаер DCDS-B: показывает всю важную информацию журнала.
Основанный на динамике, Discrete & Continuous Dynamical Systems — Series B (DCDS-B) — это междисциплинарный журнал, посвященный взаимодействию между математическим моделированием, анализом и научными вычислениями. Миссия журнала — объединить математику и естественные науки путем публикации высококачественных исследовательских работ, которые расширяют фундаментальные способы нашей интерпретации, моделирования и прогнозирования научных явлений. Журнал охватывает широкий спектр областей, включая химические, инженерные, физические науки и науки о жизни.Более подробное указание на предметные интересы членов редколлегии.

DCDS-B редактируется мировым сообществом ведущих ученых, чтобы гарантировать его высокие стандарты и тесную связь с научным и инженерным сообществами. Уникальной особенностью этого журнала является отлаженный процесс рецензирования и быстрая публикация. Авторов постоянно информируют на протяжении всего процесса посредством быстрого, прямого и личного общения между авторами и редакторами.Предложения по спецвыпускам можно рассмотреть в любое время. Пожалуйста, свяжитесь с главным редактором, если вы хотите редактировать специальный выпуск.

AIMS является членом COPE. Все журналы AIMS придерживаются политики, изложенной в наших этических стандартах.
Издает 12 номеров в год, ежемесячно.
Публикуется только в Интернете.
Архивировано в Portico и CLOCKSS.

Примечание. «Наиболее цитируемые» даны перекрестными ссылками, а «Наиболее загружаемые» основаны на данных, доступных на новом веб-сайте.

слов, которые часто путают: сдержанный и дискретный

Хотя «сдержанный» и «дискретный» внешний вид и звучание схожи, незначительное различие в написании представляет собой серьезное различие в определении.Оба происходят от латинского слова « discretus », означающего «разделять», но одно относится к осторожности, а другое относится к чему-то индивидуальному и отдельному.

Как использовать осторожность

Прилагательное «сдержанный» означает сдержанный, расчетливый, осторожный или тактичный и часто используется в отношении речи. Это то, что делается незаметно, и вряд ли привлечет внимание или вызовет оскорбление. Его можно использовать для описания человека, который ведет себя конфиденциально и осторожно или понимает последствия разглашения определенной или частной информации.Мы можем спросить, есть ли у кого-то конфиденциальный , что означает, что мы можем доверять им, чтобы они не делились информацией, которую мы предпочли бы сохранить в тайне. Формы существительных — «рассудительность» и «сдержанность».

Как использовать дискретный

Также прилагательное «дискретный» означает индивидуальный, обособленный или отдельный. Его часто используют не так, как «сдержанный», и, как правило, он носит более технический характер. Форма существительного — «дискретность».

Примеры

Невидимые слуховые аппараты становятся все более популярными среди тех, кто хочет быть сдержанным в отношении потери слуха: В этом предложении слово «скрытно» используется для обозначения того, что те, кто теряет слух, хотят сохранить эту информацию в тайне. выбор тонких и ненавязчивых вариантов.
Средний человек может одновременно удерживать в своей голове семь дискретных битов информации: Здесь «дискретный» означает, что человек может запомнить семь различных фрагментов информации, например, семь цифр, составляющих номер телефона.
Когда компания предприняла попытку нанять более молодых работников, многие другие кандидаты назвали это эйджизмом, утверждая, что им следует сосредоточиться на дискретных переменных, кроме возраста: В этом примере «дискретные» означают переменные, которые не зависят от возраста, поскольку Соискатели утверждают, что дата рождения не должна преобладать над другими качествами.
Чтобы незаметно дать Эмилио понять, что его время истекает во время его выступления, Клара незаметно откашлялась: В этом примере Клара тактично и сдержанно прочищает горло, давая Эмилио знать, чтобы он закончил свою речь. выступление без предупреждения остальной аудитории.
Когда мужчина громко разговаривал по телефону, заказывая кофе, мы с баристой обменялись дискретными раздраженными взглядами: В этом предложении «дискретный» показывает, что взгляды были относительно незаметны для человека, о котором идет речь. сообщать о раздражении, не сообщая ему об этом.
Чтобы никто не узнал, что он Бэтмен, Брюс Уэйн должен был быть очень осторожным. личность супергероя остается незамеченной.
Электричество состоит из дискретных частиц равного размера: В этом предложении используется слово «дискретный», чтобы указать, что частицы, составляющие электричество, различны и разделены, даже если они одного размера.
Клиенты оценили осмотрительность Шэрон , доверив ей свою более конфиденциальную информацию: Способность Шэрон быть осторожной и сдержанной делает ее более ценной для клиентов, которые знают, что она будет хранить их информацию в тайне.

Как запомнить разницу

Неудивительно, что эти два омонима являются предметом такой путаницы: оба они возникли в 14-м ^-м-м веке, но слово «дискретный» выпало из общего употребления примерно на 200 лет, хотя его написание не изменилось.Те, кто пишет «сдержанный», пишут это по-разному, включая «дискретный», «сдержанный», «дискретный» и «дискретный». Разница между двумя вариантами написания стала популярной только в 16 ^-м веках, когда оба способа написания и значения стали более определенными.

Запомните разницу, подумав о размещении буквы «е» в обоих. В отличие от дискретного , в дискретном, они являются отдельными, а «дискретный» означает отдельный или отсоединенный.

Конференция SIAM по дискретной математике (DM18)

Спонсорская группа SIAM Activity Group по дискретной математике.

Заявление об инклюзивности

Как профессиональное сообщество SIAM стремится обеспечить инклюзивный климат, который поощряет открытое выражение и обмен идеями, свободный от всех форм дискриминации, преследований и репрессалий, а также гостеприимный и комфортный для всех членов и для них которые участвуют в ее деятельности. В соответствии с этим обязательством SIAM придерживается философии равенства возможностей и обращения для всех участников, независимо от пола, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации, расы, цвета кожи, национального или этнического происхождения, религии или религиозных убеждений, возраста, семейного положения. статус, инвалидность, статус ветерана, область знаний или любая другая причина, не имеющая отношения к научным достижениям.Эта философия простирается от конференций SIAM до его публикаций и его руководящих структур и органов. Мы ожидаем, что все члены SIAM и участники деятельности SIAM будут работать над выполнением этого обязательства.

Объявления

Список местных ресторанов [PDF, 300KB]

Все сессии и регистрация на месте будут проходить в Университете Колорадо в Денвере, Денвер, Колорадо, США.

Чтобы ответить на приглашение на конференцию на Facebook и связаться с другими участниками, найти соседей по комнате и т. Д.посетите https://facebook.com/events/1444

2269669/.
Если вы пишете в Твиттере о конференции, пожалуйста, используйте назначенный хэштег, чтобы другие участники могли следить за разговором в Твиттере и обеспечить лучшее архивирование наших дискуссий на конференции. Хэштег для этой встречи — # SIAMDM18. Имя SIAM в Twitter — @TheSIAMNews.
Конференция Оргкомитет
Сопредседатели организационного комитета
Джерри Григгс, Университет Южной Каролины, США
Рави Кумар, Google, Маунтин-Вью, США
Организационный комитет
Бонни Бергер, Массачусетский технологический институт, США
Дженнифер Тур Чейес, Microsoft Research New England, США
Билл Чен, Центр комбинаторики, Нанкайский университет, Китай
Джулия Чужой, Технологический институт Toyota в Чикаго, США
Дэвид Конлон, Оксфордский университет, Соединенное Королевство
Даниэла Кюн, Бирмингемский университет, Соединенное Королевство
Дэвид Шмойс, Корнельский университет, США
Анжелика Стегер, ETH Zürich, Швейцария
Прасад Тетали, Технологический институт Джорджии, США
Мишель Вакс, Университет Майами, США
Местный организационный комитет
Майкл Феррара, Университет Колорадо, Денвер, США
Стивен Хартке, Университет Колорадо, Денвер, США
Майкл Джейкобсон, Университет Колорадо, Денвер, США
Флориан Пфендер, Университет Колорадо, Денвер, США
Описание
Дискретная математика — это отрасль математических наук с широким кругом сложных исследовательских задач и важных приложений в промышленности.Дискретная математика применяется во всех областях информатики, а также в физических и биологических науках. Он широко используется в телекоммуникациях, обработке информации и производстве, и многие предприятия и отрасли используют методы дискретной оптимизации для повышения эффективности своих операций.
Дискретная математика — это динамическая область как в теории, так и в приложениях. Исследователи дискретной математики установили важные связи с основными областями чистой и прикладной математики, и, как следствие, исследовательские методы и проблемы взяты из широкого спектра различных областей, включая алгебру, топологию, геометрию, вероятность, анализ и логику.
Цель этой конференции — осветить основные теоретические достижения в этой области, разработку новых инструментов для дискретной математики и наиболее важные из новых приложений дискретной математики для решения проблем, возникающих в промышленности и бизнесе. Конференция также стремится собрать вместе участников из самых разных сред, где дискретная математика разрабатывается и применяется.
Финансовое агентство
SIAM и Организационный комитет конференции выражают свою благодарность и признательность U.S. National Science Foundation за поддержку этой конференции.
шаблоны
Дискретная математика, в том числе :
Алгебраическая комбинаторика
Комбинаторные алгоритмы
Комбинаторная теория чисел
Теория проектирования
Дискретная геометрия
Перечисление
Экстремальная комбинаторика
Теория графов
Комбинаторная теория топологии
Упорядоченные множества
Комбинаторная теория
Упорядоченные множества
Со связями с другими дисциплинами, включая :
Вычислительная биология
Комбинаторные научные вычисления
Информатика
Теория игр
Теория сетей
Оптимизация
Вероятность
Статистическая физика
Важные сроки
КРАЙНИЙ СРОК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
~~8 января 2018 г.~~ КРАЙНИЙ СРОК ПРОДЛЕН: 17 января 2018 г. : Подача заявок в минисимпозиум
29 января 2018 г .: Лекция, постер и аннотации презентации минисимпозиума 9000
КРАЙНИЙ СРОК ЗАЯВКИ НА ПУТЕШЕСТВИЕ
9 февраля 2018 г .: Заявки на получение награды SIAM Student Travel Award и Post-doc / Early Career Travel Award
СРОК ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ РЕГИСТРАЦИИ
7 мая 2018 г .: Время отключения — полночь по восточному времени
ЖИЛИЩНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Посетить архив.siam.org/meetings/dm18/hotel.php для получения информации об отелях и университетах.
Дискретная динамика в природе и обществе
Исследовательская статья
28 октября 2021 г.
Поиск и идентификация кодов в циркулянтных графах
Сун Шу Цзяо | Вэйцянь Чжан | Can Xu
Идентификационные и определяющие доминирующие коды коды широко изучались в циркулянтных графах. Недавно Ville Junnila et al. (Оптимальные границы кодов для местоположения в циркулянтных графах, Криптография и коммуникации ; 2019) изучали идентификацию и определение доминирующих кодов в циркулянтах, и.В этой статье изучаются идентификация, локализация и самоидентификация кодов в циркулянтных графах, и, что позволяет распространить результаты Джуннилы и др. На общие случаи.
Исследовательская статья
28 октября 2021 г.
Моделирование и динамический анализ многозональной сети с хаотической энергосистемой третьего порядка
Лисинь Ян | Цзе Гао | Jie Ma
Синхронизация состояний важна для поддержания энергии потребителей в любой момент времени для электрических сетей.В данной статье основное внимание уделяется модели многозональной сети электроснабжения, а затем анализируется кластерная синхронизация такого типа сети, состоящей из хаотической системы электроснабжения третьего порядка. В частности, мы исследуем богатые динамические свойства единой энергосистемы третьего порядка. Кроме того, предлагается модель многозонной сети с хаотической системой питания, а адаптивный контроллер предназначен для достижения кластерной синхронизации. Сочетая аналитические соображения с численным моделированием в маломасштабной сети, мы обращаемся к синхронной производительности кластера в многозональной электросети.Таким образом, наши результаты могут предоставить базовую физическую картину динамики энергосистемы и позволить нам глубже понять сложное динамическое поведение в многозональной электросети.
Исследовательская статья
28 октября 2021 г.
Глобальное существование и обострение классических решений длинно-коротковолновых уравнений с вязкостью
Jincheng Shi | Shengzhong Xiao
Нас интересует глобальное существование классических решений для общей модели уравнений вязкости длинно-коротких волн.При подходящих начальных условиях доказано существование глобальных классических решений для уравнений вязкости длинно-коротких волн. Если он не существует глобально, также определяется продолжительность жизни, которая является наибольшим временем, когда существуют решения.
Исследовательская статья
28 октября 2021 г.
Моделирование импортной торговли зерном: коинтеграционный анализ панельных данных Китая
Feng Zhao | Pingping Sun | Цзе Чжан
В последние годы Китай стал крупнейшим импортером зерна в мире, и ученые особенно исследовали, оказывает ли импортная торговля зерном из Китая такой эффект.Применяя коинтеграционный анализ к панельным данным торговой статистики по производству и импорту пшеницы, кукурузы, риса и сои в Китае с января 2016 года по декабрь 2019 года, в этой статье эмпирически проверяется наличие большого странового эффекта в импортной торговле зерном Китая. Результаты показывают, что в течение периода выборки существует долгосрочное стабильное равновесное соотношение между объемом импорта, внутренней ценой и международной ценой на четыре основных зерна; большой эффект страны на импортную торговлю пшеницей и рисом незначителен.Импорт кукурузы и сои в некоторой степени оказывает сильное влияние на страну в краткосрочной перспективе; более того, изменение цен на зерно на международном рынке не приводит к изменению объема импорта зерна в Китай, что показывает, что большое влияние страны на импортную торговлю зерном Китая искажается. Поэтому Китаю следует уделять пристальное внимание влиянию международных факторов на колебания собственных цен на продовольствие и повышать свою способность рационально использовать международный продовольственный рынок и международные сельскохозяйственные ресурсы для обеспечения внутренней продовольственной безопасности.
Исследовательская статья
27 октября 2021 г.
Глобальная модель управления информацией и метод идентификации на основе глубокого обучения с подкреплением
RuiLe Lan | XiJia He
Многие страны мира активно проводят исследования в области информационных технологий и менеджмента. А глубокое обучение — это новый тип эффективных и открытых технологических систем и инструментов. Он развивает и использует информацию и предоставляет новые знания, основанные на возможностях обработки информации человеческим мозгом.Его суть заключается в понимании внутренней связи вещей и размышлении о проблемах путем получения соответствующих данных для достижения цели обучения. Таким образом, исследование глобальных моделей управления информацией и методов идентификации в этой статье основано на рассмотрении глобальной информационной безопасности и призвано создать благоприятную глобальную среду. Эта статья в основном использует метод анализа данных, метод построения системы и метод исследования, чтобы отсортировать и изучить содержание этой статьи.Результаты опроса показывают, что 270 человек уделяют внимание глобальной информации экологической среде, и около 30% из них придают большое значение безопасности глобальной информации.
Исследовательская статья
27 октября 2021 г.
Оценка репутации финансовой платформы в Интернете: усовершенствованный подход нечеткой оценки
Ge You | Хао Го | … | Shuai Deng
Недавние частые «грозовые инциденты» на финансовых интернет-платформах (IFP) вызвали панику инвесторов.Чтобы измерить и снизить инвестиционный риск IFP, основное внимание в этом исследовании уделяется оценке репутации IFP в отношении инвестиционного риска. Во-первых, система показателей оценки репутации IFP построена на двух измерениях прямой и косвенной репутации. Затем на основе этой системы предлагается усовершенствованный подход нечеткой оценки (IFEA), объединяющий метод нечеткой комплексной оценки (FCE), процесс аналитической иерархии (AHP) и факторный анализ (FA) для оценки репутации IFP.Наконец, для иллюстрации IFEA используется тематическое исследование, основанное на данных 20 платформ однорангового кредитования (P2P) от «Home of Online Loans» (HOL) в Китае. Результаты показывают, что IFEA может уменьшить неопределенность и случайность в процессе определения веса индикатора и степени членства и, следовательно, точно определить уровень репутации IFP и помочь инвесторам принимать более обоснованные решения. Между тем, ключевые факторы, определяющие репутацию IFP, выявляются, тем самым повышая уровень репутации IFP.
gym / diskte.py в мастерской · openai / gym · GitHub
gym / дискретный.py в мастерской · openai / gym · GitHub Постоянная ссылка
В настоящее время невозможно получить участников
импортировать numpy как np
из .space import Space
класс Дискретный (Пространство):
r «» «Дискретное пространство в: math:` \ {0, 1, \\ dots, n-1 \} `.
Пример ::
>>> Дискретный (2)
«» «
def __init __ (self, n, seed = None):
assert n> = 0
сам.п = п
super (Дискретный, собственный) .__ init __ ((), np.int64, seed)
Пример def (собственный):
вернуть self.np_random.randint (self.n)
def содержит (self, x):
, если isinstance (x, int):
as_int = x
elif isinstance (x, (np.generic, np.ndarray)) и (
x.dtype.char в np.typecodes [«AllInteger»] и x.shape == ()
):
as_int = int (x)
еще:
возврат Ложь
возвращает as_int> = 0 и as_int
def __repr __ (сам):
return «Discrete (% d)»% self.n
def __eq __ (я, другой):
return isinstance (other, Discrete) и self.n == other.n
Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. .
No related posts.

Дискретны: Недопустимое название — Викисловарь