ವಿಷಯದ ಪ್ರಸ್ತುತಿ: ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಈ ಘಟಕಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು. ಅನುಷ್ಠಾನದ ನೋಟ

ಮಾದರಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕೈಕ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಿಜವಾದ ವಸ್ತುವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಆದರ್ಶ.
ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ವಸ್ತುವಿಗೆ ಅದರ ಸಮರ್ಪಕತೆಯಾಗಿದೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ.
ದಕ್ಷತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ, ವಸ್ತುವಿನ ಮಾದರಿ (ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ) ಒಂದು ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಆದರ್ಶ (ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದಾದ) ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮೂಲ ವಸ್ತುವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾಗಿದೆ.
ಮುಖ್ಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ (ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅನುಗುಣವಾದ ಮಾದರಿಗಳು) ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. 3.1.1.
ಆರ್ಥಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಾಗ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು(EIS) ಎಲ್ಲಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸೆಮಿಯೋಟಿಕ್ (ಸೈನ್) ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸೆಮಿಯೋಟಿಕ್ಸ್ (ಗ್ರೀಕ್ ಸೆಮಿಯಾನ್ ನಿಂದ - ಚಿಹ್ನೆ, ಚಿಹ್ನೆ) ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಾವು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳೋಣ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳುಚಿಹ್ನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಅಂದರೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಅಥವಾ ಅಮೂರ್ತ ವಸ್ತುಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಚಿಹ್ನೆಗಳು), ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆಗಳಾಗಿವೆ

ಅಕ್ಕಿ. 3.1.1. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ

(ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅಥವಾ ಕೃತಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆ ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು), ಸಮಾಜ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಸಿಗ್ನಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ.
ಸೆಮಿಯೋಟಿಕ್ಸ್ ಮೂರು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ವಾಕ್ಯರಚನೆ; ಶಬ್ದಾರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ; ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾದ.
ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ಸ್ ಯಾವುದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಂದೇಶದ ಸಾಧನವಾಗಿ ಸಂಕೇತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ ಸಂಕೇತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಲಾಕ್ಷಣಿಕಶಾಸ್ತ್ರವು ಸಂಕೇತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೇಳಿಕೆಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಸ್ತುಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಸೆಮಿಯೋಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಾಗ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಸೈನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗೆ ಸೈನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಸೈನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆ.
ಅನೇಕ ಸೆಮಿಯೋಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿತರಣೆಯಿಂದಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆಧುನಿಕ ಸಮಾಜಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಪರಿಚಯ, ನಾವು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ನಿಜವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳುಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಗಣಿತದ ಚಿಹ್ನೆಗಳು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು, ನಾವು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು.

ವಿಷಯದ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು 3. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವಿಧಾನಗಳು:

ಆರ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಆಧಾರ
ವಿಭಾಗ III ಸೇವಾ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮೂಲಗಳು
ಅಧ್ಯಾಯ 1. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನ ಒಂದು ವಸ್ತುವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೇವೆಗಳ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಯ ಅನ್ವಯಿಕ ಬಳಕೆಯ ವಿಭಾಗ IV ಉದಾಹರಣೆ
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಆರ್ಥಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ

"ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗಣಿತದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್" ವಿಭಾಗ ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶಗಳು. ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು (ವಿಭಾಗದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸ್ವರೂಪ) - ಜ್ಞಾನದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ; - ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಯೋಗಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ; - ಅದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಅಮೂರ್ತ ಮಾದರಿ, ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನಮ್ಮ ಸುತ್ತಲಿನ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮಾನವರ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗಣಿತದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣದಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಯೋಗದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದವರೆಗೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಒಲವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸಂಶೋಧನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು, ಸೃಜನಶೀಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಕಡೆಗೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ. ವಿಷಯದ ಅನೈಕ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು, ಜ್ಞಾನದ ಏಕೀಕರಣ. ಕೋರ್ಸ್ ಗಣಿತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಜ್ಞಾನದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರತೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪಾಂಡಿತ್ಯ.

ರಷ್ಯಾದ ಒಕ್ಕೂಟದ ಶಿಕ್ಷಣ ಸಚಿವಾಲಯ ಉಲಿಯಾನೋವ್ಸ್ಕ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ V.S. SHCHEKLEIN ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರ್ದೇಶನದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಉಪನ್ಯಾಸ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು 22 9(035) BBK Shch ವಿಮರ್ಶಕ: ವಿಭಾಗದಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕೈಪಿಡಿಗಳುವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ವಿಧಾನ ಪರಿಷತ್ತಿನ ಶೆಕ್ಲಿನ್ ವಿ.ಎಸ್. Ш ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಉಪನ್ಯಾಸ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು / V.S.SHCHEKLEIN. - ಉಲಿಯಾನೋವ್ಸ್ಕ್: ಉಲಿಯಾನೋವ್ಸ್ಕ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಟೆಕ್ನಿಕಲ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ, 2002. - ಪು.ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರಲ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್" ಮತ್ತು 130111 "ಏವಿಯೇಷನ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್". ಈ ಕೈಪಿಡಿಯು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ, ಹೊಸದಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಮೋದಿತ ಶಿಸ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 3 ಪರಿವಿಡಿ ಪರಿಚಯ ………………………………………………………………………… 4 1. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ……………… 4 2. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಾರ ಗಣಕಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನೂನು ವಿತರಣೆಗಳು. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಘಟನೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ …………………………………………………… . EXCEL ನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಘಟನೆಗಳು ……………………………………………………… 21 7. ಮಾರ್ಕೋವ್ ಚೈನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ……………………. 23 8. ಕ್ಯೂ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್. 25 9. ಮಾಹಿತಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳ ರಚನೆ …………………………………………………………………………………… 26 9.1. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ………………………………………………………… 28 9.2. ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ …………………………………………………… 29 10. ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದಕ್ಷತೆಯ ಸೂಚಕಗಳು …………………………………………………… ……………….. 30 11. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಘಟಕಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ …………………………………………………………. 31 12. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಂನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ....... 32 13. ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೋಡ್‌ನ ಪ್ರಭಾವ ………………………………………… . …………………………………. 40 ಬೈಬಲಿಯೋಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಪಟ್ಟಿ …………………………………………. 46 4 ಪೀಠಿಕೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯು ಸಂದೇಹವಿಲ್ಲ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು: ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕ (ಮತ್ತು ಈಗ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಇಲ್ಲದೆ ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ) ವಿಮಾನ ತಯಾರಕರು ವಿಮಾನ ಉತ್ಪಾದನಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ? ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ವಿಮಾನ ತಯಾರಕರು, ಅವರು ಡಿಸೈನರ್ ಆಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞರಾಗಿರಲಿ, ಅವರ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ತುಣುಕನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನಿರಾಕರಣೆ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಮೇಲಿನ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಲ್ಲದ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಬ್ಬಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕರೆಯಲ್ಪಡುವಅಂದಾಜು ಗಂಭೀರ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಸಾಧನದೊಂದಿಗೆ ಯುವ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುವುದು ಶಿಸ್ತಿನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕೆಲವು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರೋಕ್ಷ ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಬಳಸುವಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. 1. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಲುವಾಗಿ ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಿಸುವುದು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ - ವಸ್ತುವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲ - ಮಾದರಿ. ಮಾದರಿ (ಲ್ಯಾಟಿನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲಾಗಳಿಂದ ಫ್ರೆಂಚ್ ಮಾದರಿ - ಅಳತೆ, ಮಾದರಿ): 1) ಉತ್ಪನ್ನದ ಸಾಮೂಹಿಕ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಮಾದರಿ; ಉತ್ಪನ್ನ ಬ್ರಾಂಡ್; 2) ಅಚ್ಚು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನ (ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ಲಾಜಾಗಳು); 3) ಕಲಾವಿದನಿಂದ ಚಿತ್ರಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ವಸ್ತು; 4) ಯಾವುದೇ ಇತರ ಸಾಧನದ ರಚನೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧನ; 5) ವಸ್ತುವಿನ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಮೂಲ (ಚಿತ್ರ, ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ನಕ್ಷೆ) ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; 6) ವಸ್ತು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗಣಿತದ ಉಪಕರಣ; 7) ಎರಕದ ಅಚ್ಚಿನಲ್ಲಿ ಮುದ್ರೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಧನ. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ, ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳದ ಹೊರತು, ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಣಿತದ ಉಪಕರಣವೆಂದು ತಿಳಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ.ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ರಚನೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸ್ಥಿರ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಆದರ್ಶ), ಇದು ಮೂಲ ವಸ್ತುವಿನ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅರೆ-ವಸ್ತುವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಅಧ್ಯಯನದ (ಮಾಡೆಲಿಂಗ್) ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಮಾದರಿಯು ವಸ್ತುವಿಗೆ ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯ ಸಮರ್ಪಕತೆಯು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಅಂಗೀಕೃತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಇದರ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ: - ಅಧ್ಯಯನದ ವಸ್ತು; - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಶೋಧಕ; - ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ವಸ್ತುವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ರಚಿಸಲಾದ ಮಾದರಿ.ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಂದಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಉದ್ದೇಶದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯು ಸ್ವತಃ ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯ ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಯಾವುದೇ ಅಂಶವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಗುರಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮುಂದಿನ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆ. ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವಿನ ರಚನೆ, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮುಂದಿಟ್ಟರೆ ಈ ನಿರ್ಮಾಣವು ಸಾಧ್ಯ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಬೇಕು, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಜ್ಞಾನ, ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಸಾದೃಶ್ಯದ ಆಯ್ಕೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಕರ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅನುಭವವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರ ತಪ್ಪುಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದಾಗ, ನಂತರ ಮುಂದಿನ ಸಮಸ್ಯೆಅದರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆ, ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಅದು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕಾರಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅಂಜೂರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. 1.1.ನಿರಂತರ ಅಮೂರ್ತ ವಸ್ತು ವಿಷುಯಲ್ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಗಣಿತದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭೌತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಂಯೋಜಿತ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಚಿತ್ರ. 1.1. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವು ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸೂತ್ರದ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದವರೆಗೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ನಿಜವಾದ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನವಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಗಣಿಸುವಾಗಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗಣಿತದ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಬಹಳ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ, ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅಳತೆಗಳು.ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳುಸಂಶೋಧನೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ನಿರ್ಮಾಣದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ (ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ) ವಿಧಾನವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಚೆಬಿಶೇವ್‌ನ ಮಿತಿ ಪ್ರಮೇಯದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಧ್ಯಯನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ವಿತರಣಾ ಕಾನೂನುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರ ನಿಯತಾಂಕಗಳು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವಿಧಾನದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಂಶಗಳ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಈ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ, ಸರಳೀಕೃತ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನದೊಳಗಿನ ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಗಿಂತ ಅವು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿದೆ.ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಿರ್ವಹಣೆ; - ಸಾಕಷ್ಟು ಕೆಲಸದ ವೇಗ; - ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ; - ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ವೆಚ್ಚ. 2. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನದ ಸಾರ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಸಂಭವನೀಯ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯ ವಿಧಾನವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಪಡೆದ ಡೇಟಾದ ನಂತರದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿಯ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಈ ವಿಧಾನವು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳುಅದರ ನಿಯತಾಂಕಗಳು. ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: y = f (x, t, ξ), (2.1) ಅಲ್ಲಿ y ಒಂದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, x ಒಂದು ಹಂತದ ವೇರಿಯೇಬಲ್, t ಸಮಯ, ξ ಎಂಬುದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಅದರ ವಿತರಣಾ ನಿಯಮ ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.ಎಫ್ ಕಾರ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲ. ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ವಿಧಾನಗಳುಪರಿಹಾರಗಳು, ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ನಿಯಮಿತ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳು ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರಗಳುಗಣಿತಶಾಸ್ತ್ರದ ಬಳಕೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಇದು ನಿಖರತೆಯ ಗಂಭೀರ ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಅಧ್ಯಯನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕೇವಲ ಭ್ರಮೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು y = ϕ (ξ) ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರೇಟರ್ ξ 1, ξ 2, ..., ξ N ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣಾ ಕಾನೂನಿನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ನಂತರ y ಮೌಲ್ಯವನ್ನು y = ಎಂದು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ∑ ϕ (ξ i) N, (2.2) ಇಲ್ಲಿ ϕ (ξ 1) i-th ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ.ξ 1, ξ 2, ..., ξ N ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತುಂಬಾ ಸುಲಭ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಊಹೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಈ ದೋಷವು ದೋಷಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯ ಅನ್ವಯದ ದೋಷವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ಸಮೀಕರಣವು (2.1) ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ಈ ತಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ N ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತವು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗಣಿತದ ನಿರೀಕ್ಷೆ (2.2), ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ϕ (ξ) ಜೊತೆಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸ D = 1 N * ∑ x.i - 1 N 2* (∑ x.i) . ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅವಶ್ಯಕದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು N, ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯೊಂದಿಗೆ, N ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ, N ನ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ದೊಡ್ಡ ಮೌಲ್ಯವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶವಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರ ε, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಭವನೀಯತೆ α, ವ್ಯತ್ಯಾಸ D ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ N ಸಂಬಂಧ ε = D NF -1 (α), ಇಲ್ಲಿ Ф -1 (α) ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ,ವಿಲೋಮ ಕಾರ್ಯ<< N . 9 При построении статистических моделей информационных систем ис- пользуется общий и прикладной математический аппарат. В качестве приме- ра можно привести аппарат систем массового обслуживания. Система массо- вого обслуживания (СМО) - система, предназначенная для выполнения пото- ка однотипных требований случайного характера. Статистическое моделиро- вание СМО заключается в многократном воспроизведении исследуемого процесса (технического, социального и т.д.) при помощи вероятностной ма- тематической модели и соответствующей обработке получаемой при этом статистики. Существуют пакеты программ статистического моделирования СМО, однако они требуют определенных усилий для их освоения и не всегда доступны. Поэтому в рамках дисциплины предлагается достаточно простой подход, позволяющий с наименьшими затратами моделировать простые СМО. При этом предполагается, что пользователь ознакомлен с теорией мас- сового обслуживания и имеет навыки работы на компьютере. Следует пом- нить, что массовое обслуживание - важный, но далеко не единственный предмет статистического моделирования. На основе этого метода решаются, например, задачи физики (ядерной, твердого тела, термодинамики), задачи оптимизации маршрутов, моделирования игр и т.п. 3. ОБОБЩЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Существуют две схемы статистического моделирования: - моделирование по принципу особых состояний; - моделирование по принципу ∧ t . Порядок моделирования по принципу особых состояний заключается в выполнении следующих действий: 1) случайным образом определяется событие с минимальным временем - бо- лее раннее событие; 2) модельному времени присваивается значение времени наступления наибо- лее раннего события; 3) определяется тип наступившего события; 4) в зависимости от типа наступившего события осуществляется выполнение тех или иных блоков математической модели; 5) перечисленные действия повторяются до истечения времени моделирова- ния. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования хо- рошо подходит для систем массового обслуживания в традиционном их опи- сании. Обобщенный алгоритм моделирования по принципу особых состоя- ний представлен схемой на рис. 3.1. 10 н Определение времени наступления очередного события Корректировка текущего модельного времени Опр.типа соб Блок реакции 1 Блок реакции К нет Конец модел Да Рис. к Моделирование по принципу ∧ t осуществляется следующим образом: 1) устанавливаются начальные состояния, в т. ч. t = 0 ; 2) модельному времени дается приращение t = t + ∧t ; 3) на основе вектора текущих состояний элементов модели и нового значения времени рассчитываются новые значения этих состояний; за ∧ t может на- ступить одно событие, несколько событий или же может вообще не проис- ходить событий; пересчет состояния всех элементов системы – более тру- доемкая процедура, нежели любой из блоков реакции модели, построенной по принципу особых состояний; 4) если не превышено граничное время моделирования, предыдущие пункты повторяются. В процессе моделирования производится измерение и статистическая обработка значений выходных характеристик. Эта схема моделирования применима для более широкого круга систем, нежели моделирование по принципу особых событий, однако есть проблемы с определением ∧ t . Если задать его слишком большим - теряется точность, слишком малым - возрас- тает время моделирования. На основе базовых схем моделирования можно строить комбинирован- ные и диалоговые схемы, в которых моделирование идет под контролем опе-

ಲ್ಯಾಪ್ಲೇಸ್. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ನೀವು α ≥ 0.99 ಗಾಗಿ N ≤ D ε 2 * 6.76 ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ,

ಅತ್ಯಧಿಕ ಮೌಲ್ಯ

2014 N ಸಂಬಂಧದಿಂದ (). n, n ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅದೇ ಅಂಕಿಅಂಶ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ D ಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದು

ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕ

2ನೇ ಆವೃತ್ತಿ., ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ

ಜಿ.

ಪರಿಚಲನೆ 1000 ಪ್ರತಿಗಳು. 978-5-9912-0193-3

ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ 60x90/16 (145x215 ಮಿಮೀ) 32.882

ಆವೃತ್ತಿ: ಪೇಪರ್ಬ್ಯಾಕ್ 621.395

ISBN
ಬಿಬಿಕೆ

UDC

ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಿದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಕೇತಗಳ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಫ್ರಾಕ್ಟಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಶೇಷ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳಾದ ಮ್ಯಾಟ್ಲಾಬ್, ಆಪ್ನೆಟ್, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

"ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್", "ಮಲ್ಟಿಚಾನಲ್ ಟೆಲಿಕಮ್ಯುನಿಕೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್", "ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು" ಎಂಬ ವಿಶೇಷತೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ.

ಪರಿಚಯ

1 ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳು
1.1. ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
1.2. ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ
1.3. ಮಾದರಿ ರಚನೆ
1.4 ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಔಪಚಾರಿಕಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನದ ಆಧಾರ
1.5 ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
1.6. ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಹಂತಗಳು
1.7. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

2 ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳು
2.1. ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ
2.2 ಬಹು ಹಂತದ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಗಳು
2.2.1. ಮೂರು ಹಂತದ ಮಾದರಿ
2.2.2. TCP/IP ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್
2.2.3. OSI ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾದರಿ
2.3 ಸಂವಹನ ಜಾಲಗಳ ರಚನೆ
2.3.1. ಜಾಗತಿಕ ಜಾಲಗಳು
2.3.2. ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರದೇಶ ಜಾಲಗಳು
2.3.3. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಾಜಿಗಳು
2.3.4. ಎತರ್ನೆಟ್ LAN ಗಳು
2.4 ಫ್ರೇಮ್ ರಿಲೇ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು
2.5 IP ದೂರವಾಣಿ
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

3 ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
3.1. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿ
3.2. ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ತಂತ್ರಾಂಶ ವಿಧಾನಗಳು
3.3. ನೀಡಿದ ವಿತರಣಾ ಕಾನೂನಿನೊಂದಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ರಚನೆ
3.3.1. ವಿಲೋಮ ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನ
3.3.2. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳು
3.3.3. ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ವಿಧಾನ (ನ್ಯೂಮನ್ ಪೀಳಿಗೆಯ ವಿಧಾನ)
3.4. ಕೇಂದ್ರ ಮಿತಿ ಪ್ರಮೇಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು
3.5 ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
3.6. ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
3.7. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಾಹಕಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು
3.7.1. ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ n-ಆಯಾಮದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬಿಂದುವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
3.7.2. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೆಕ್ಟರ್ ರಚನೆ (ಸಹಸಂಬಂಧ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ)
3.7.3. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

4 ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿತರಣೆಗಳು
4.1. ಬರ್ನೌಲ್ಲಿ ವಿತರಣೆ
4.2. ದ್ವಿಪದ ವಿತರಣೆ
4.3. ವಿಷ ವಿತರಣೆ
4.4 ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಘಟನೆಗಳ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
4.4.1. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಘಟನೆಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
4.4.2. ವಿರುದ್ಧ ಘಟನೆಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
4.4.3. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವೇರಿಯಬಲ್‌ನ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
4.4.4. ಘಟನೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಂಪಿನ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
4.5 ಈವೆಂಟ್ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು
4.6. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
4.6.1. ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ
4.6.2. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

5 ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ
5.1. ಸ್ಥಿರವಲ್ಲದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
5.2 ಸ್ಥಾಯಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು
5.3 ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಸಮೀಕರಣಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದವನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು
5.4 ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
5.4.1. ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳು
5.4.2. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಮಾದರಿಗಳು
5.4.3. ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

6 ಮಾರ್ಕೊವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
6.1. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
6.2 ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
6.3. ನಿರಂತರ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳು
6.3.1. ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
6.3.2. ಅರೆ-ಮಾರ್ಕೊವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು
6.3.3. ಸಾವು ಮತ್ತು ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು
6.4 ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯಲ್ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರಂತರ-ಮೌಲ್ಯದ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳು
6.5 ಮಾರ್ಕೊವ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
6.5.1. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
6.5.2. ಸ್ಕೇಲಾರ್ ನಿರಂತರ-ಮೌಲ್ಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
6.5.3. ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯದ ವೆಕ್ಟರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
6.5.4. ಭಿನ್ನರಾಶಿ-ತರ್ಕಬದ್ಧ ರೋಹಿತದ ಸಾಂದ್ರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗಾಸ್ಸಿಯನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
6.5.5. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸುತ್ತದೆ
6.5.6. ರೂಪಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರ್ಕೊವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು
6.5.7. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳ 7 ಉದಾಹರಣೆಗಳು
7.1. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಚಂದಾದಾರರ ಭಾಷಣ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮಾದರಿಗಳು
7.1.1. ಧ್ವನಿ ಸಂಕೇತ ರಾಜ್ಯಗಳು
7.1.2. ಸಂವಾದ ಮಾದರಿಗಳು
7.2 ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾತಿನ ಸ್ವಗತದ ಮಾದರಿಗಳು
7.3 ಮಾತಿನ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಕೋವಿಯನ್ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ವಿಷ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
7.4. G.728 ಕೊಡೆಕ್‌ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳು
7.5 ಟೆಲಿಫೋನ್ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಭಾಷಣ ಪ್ಯಾಕೆಟ್‌ಗಳ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮೂಲ ಸಂಕೋಚನ
7.6. ARQ/FEC ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾರ್ಕೊವ್ ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿ
7.7. ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್ ದೋಷ
7.8 ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೋಷದ ಹರಿವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ
7.8.1. ದೋಷ ಹರಿವಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಅಂದಾಜು
7.8.2. ದೋಷದ ಹರಿವಿನ ಮಾದರಿಯ ಸಮರ್ಪಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು
7.9 ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಸೇವೆಗಳ QoS ಅನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮಾರ್ಕೊವ್ ಮಾದರಿಗಳು
7.9.1. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಸೇವೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ
7.9.2. ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ನಷ್ಟಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
7.10. ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಸಂಚಾರ ಹರಿವಿನ ಮಾದರಿಗಳು
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

8 ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
8.1 ಸರತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
8.2 ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ರಚನೆ
8.3 ಕಾಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸರತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
8.3.1. M/M/1 ಸೇವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
8.3.2. M/G/1 ಸೇವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
8.3.3. ಸಂವಹನ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು
8.3.4. ಆದ್ಯತೆಯ ಸೇವೆ
8.3.5. M/M/N/m ಸೇವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
8.4 ವೈಫಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
8.5 ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳು
8.5.1. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಧಾನ
8.5.2. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ
8.5.3. ಕ್ಯೂ-ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

9 ಪ್ರಮಾಣಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
9.1 ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು
9.2 GPSS ಭಾಷಾ ಮೂಲಗಳು
9.2.1. ಡೈನಾಮಿಕ್ GPSS ವಸ್ತುಗಳು. ವಹಿವಾಟು ಆಧಾರಿತ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು (ಹೇಳಿಕೆಗಳು)
9.2.2. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಆಧಾರಿತ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು (ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು)
9.2.3. ಓಮ್ನಿಚಾನಲ್ ಸೇವೆ
9.2.4. GPSS ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು
9.2.5. GPSS ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು
9.2.6. ಇತರ GPSS ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು
9.3 GPSS ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ETHERNET ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

10 ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಸರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
10.1 ವಿಶಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪ್ರಸರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆ
10.2 ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಷನ್ನ ಶಬ್ದ ವಿನಾಯಿತಿ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ವಾಗತ
10.3 ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಕೇತಗಳ ತಪ್ಪಾದ ಸ್ವಾಗತದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು
10.4 ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ಶಬ್ದ ವಿನಾಯಿತಿ
10.5 ಅಸಂಗತ ಸ್ವಾಗತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಕೇತಗಳ ಶಬ್ದ ವಿನಾಯಿತಿ
10.6. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಹತ್ವದ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ಶಬ್ದ ವಿನಾಯಿತಿ
10.7. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
10.8 ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
10.9 ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಡಿಮೋಡ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
10.10. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅದರ ಉಪಕ್ರಮಗಳ ರಚನೆ
10.11. ಮ್ಯಾಥ್‌ವರ್ಕ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್‌ಲ್ಯಾಬ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸಿಮುಲಿಂಕ್ ದೃಶ್ಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್
10.11.1. ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್
10.11.2. ಸಿಮುಲಿಂಕ್ ದೃಶ್ಯ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್
10.11.3. ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮರೆಮಾಚುವುದು
10.11.4. ಸಂವಹನ ಟೂಲ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ವಿಸ್ತರಣೆ ಪ್ಯಾಕ್
10.12. WiMAX ಡೇಟಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
10.12.1. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
10.12.2. ಪ್ರಸರಣ ಚಾನಲ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
10.12.3. ರಿಸೀವರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್
10.12.4. ಮ್ಯಾಥ್ಲ್ಯಾಬ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನ
10.13. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ WiMAX ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

11 ಸ್ವಯಂ-ಸದೃಶ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ದೂರಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಅನ್ವಯ
11.1 ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳು
11.2 ಮಲ್ಟಿಫ್ರಾಕ್ಟಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು
11.3. ಹರ್ಸ್ಟ್ ಘಾತಾಂಕದ ಅಂದಾಜು
11.4. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಸಿ ಮಲ್ಟಿಫ್ರಾಕ್ಟಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
11.4.1. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿವರಣೆ
11.4.2. ಸ್ವಯಂ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
11.5 ಮಲ್ಟಿಫ್ರಾಕ್ಟಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್
11.6. ಸೇವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಚಾರ ಸ್ವಯಂ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪ್ರಭಾವ
11.7. ಟೆಲಿಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ-ಸದೃಶ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು
11.8 ಸ್ವಯಂ ಹೋಲುವ ಈಥರ್ನೆಟ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ರಚನೆಯ ಅಧ್ಯಯನ
11.9 ಸ್ವಯಂ ಹೋಲುವ ದಟ್ಟಣೆಯ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ನಿಯಂತ್ರಣ
11.10. ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಬ್ರೌನಿಯನ್ ಚಲನೆ
11.10.1. FBD ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು RMD ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
11.10.2. FBD ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು SRA ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
11.12. ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದ
11.12.1. FGN ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ FFT ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್
11.12.2. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

12 ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲದ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
12.1 ಫ್ರೇಮ್ ರಿಲೇ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಬೇಸಿಕ್ಸ್
12.2 ಫ್ರೇಮ್ ರಿಲೇ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸೈಟ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು
12.3 ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ G.728 ಕೊಡೆಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ FR ರೂಟರ್‌ನ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
12.4 QoS ನಲ್ಲಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸ್ವಯಂ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮ
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

13 ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು
13.1 ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
13.2 OPNET ಮಾಡೆಲರ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳು
13.3. OPNET ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
13.3.1. ಸೇವೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮಾದರಿ
13.3.2. ಸ್ಥಳೀಯ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನ
ಭದ್ರತಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

14 ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಬಳಸಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ 2
14.1 NS2 ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಇತಿಹಾಸ
14.2 ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ವಸ್ತುವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
14.3. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
14.4. ಜನರೇಟರ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
14.4.1. ಘಾತೀಯ ಆನ್/ಆಫ್
14.4.2. ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆನ್/ಆಫ್
14.5 ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು
14.6. NS2 ನಲ್ಲಿ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ರೂಟಿಂಗ್
14.6.1. ಬಳಕೆದಾರ ಮಟ್ಟದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್
14.6.2. ಆಂತರಿಕ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
14.6.3. ಇತರ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳು
14.6.4. ನ್ಯೂನತೆಗಳು
14.6.5. NS2 ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಆಜ್ಞೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ
14.6.6. NS2 ನಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ ರೂಟಿಂಗ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆ
14.7. NS2 ನಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ
14.8. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ವಿಧಾನ
14.9. ವೈರ್‌ಲೆಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಉದಾಹರಣೆ
14.10. NS 2 ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರಸರಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆ
14.10.1. ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ವೀಡಿಯೊದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಂಕೀರ್ಣದ ರಚನೆ
14.10.2. PAC ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳು
14.10.3. ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟದ ರೇಟಿಂಗ್

ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿ IS ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಹಲವಾರು ವಿಶೇಷಣಗಳ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು (ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು, ಷರತ್ತುಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಕೇಂದ್ರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಷಯ ಪ್ರದೇಶದ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು IS ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ IS ನ ಮಾದರಿಗಳಾಗುತ್ತವೆ.

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಮಾಹಿತಿ, ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯು ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ - ಅವುಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳು. ವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ (ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್), ಅವುಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿ, ಒಂದು ಘಟನೆ, ಒಂದು ರಾಜ್ಯದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆ, ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳ ಅನುಕ್ರಮದಂತಹ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತವೆ (ಅದರ ನಿರ್ಮಾಣ) - ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ, ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಗಳು.

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಆಧಾರವು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ - ಅದರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅವಲೋಕನದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿವರವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಕೈಪಿಡಿಯಲ್ಲಿ, IS ನ ರಚನಾತ್ಮಕ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಾವು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ನಿರ್ವಹಣಾ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬೆಜೆನ್ಚುಕ್ ಮತ್ತು ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ಸ್ನ ನಿರ್ವಹಣೆಯಿಂದ ಆದೇಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಕಂಪನಿಯು ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಕಂಪನಿಯು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ಇದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್‌ನಿಂದ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಅವರ ಸ್ವಂತ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದೇಶವನ್ನು ನೀಡಿದ ನಂತರ, ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯು ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಆದೇಶದ ಬೆಲೆಯಿಂದ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾರಾಟಕ್ಕೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಬಾಡಿಗೆಗೆ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಯ ನಂತರ, ಹಕ್ಕು ಪಡೆಯದ ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಮರದ ಗೋದಾಮಿಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಆದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಕೈವ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಕಂಪನಿಯೊಂದಿಗೆ ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೊಸ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುವಾಗ ರಿಯಾಯಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಕಂಪನಿಯು ಸರಬರಾಜುದಾರರಿಂದ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ತಯಾರಿಕೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ IC ಮಾಡೆಲಿಂಗ್

IS ನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಿವೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಹರಿವಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು (DFD - ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು)

ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ರೇಖಾಚಿತ್ರ

ಡಿಎಫ್‌ಡಿ ಎನ್ನುವುದು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಘಟಕಗಳ (ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು) ಎಂದು ವಿವರಿಸಲು "ಡೇಟಾ ಹರಿವು" ಮತ್ತು "ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ" ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ತ್ವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ವಿವರಣೆಯು ಅದರ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮ ವಿವರಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳ (ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು) ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು: ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳು; ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು; ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಧನಗಳು; ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳು. ಅಂತಹ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕವು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲ ಅಥವಾ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ವಸ್ತುವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕರು, ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಗ್ರಾಹಕರು, ಗೋದಾಮು. ವಸ್ತು ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಅದು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ IS ನ ಗಡಿಯ ಹೊರಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳು ಪೀಠೋಪಕರಣ ಗ್ರಾಹಕರು, ವಸ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರು, ಗೋದಾಮು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಇತರ ಡೊಮೇನ್ ವಸ್ತುಗಳು. ಅವರ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು:

ಡಿಎಫ್‌ಡಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಐಎಸ್‌ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಬೇಕು. ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳು ಸ್ವತಃ ಕೆಲವು ಮೂಲದಿಂದ ರಿಸೀವರ್‌ಗೆ (ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಒಂದು ಭಾಗದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದ ಹರಿವು ಹರಿವಿನ ದಿಕ್ಕನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಬಾಣದಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುವ ರೇಖೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅದರ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಹೆಸರನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಆದೇಶವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ IS ಕಾರ್ಯವನ್ನು "ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಪೀಠೋಪಕರಣ" ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು, ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಂತೆ, ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಅವನು ಆದೇಶಿಸುವ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬೇಕು (ಪ್ರಕಾರ, ವಿವರಣೆ, ಆಯಾಮಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ). ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳು:

ಡೇಟಾ ಡ್ರೈವ್ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ) ಎನ್ನುವುದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಒಂದು ಅಮೂರ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡ್ರೈವ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಹಿಂಪಡೆಯಬಹುದು. ಡ್ರೈವ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಬರಬಹುದು; ಡ್ರೈವ್‌ನ ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ:

ಸಂದರ್ಭ ರೇಖಾಚಿತ್ರ

IS ನ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಕ್ರಮಾನುಗತದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂದರ್ಭ ರೇಖಾಚಿತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾದ IC ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಒಂದೇ ಸನ್ನಿವೇಶ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಸ್ಟಾರ್ ಟೋಪೋಲಜಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಸಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳಿಗೆ (ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಇತರ ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು) ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದು ಸಂದರ್ಭ ರೇಖಾಚಿತ್ರವು ಕ್ಷುಲ್ಲಕವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದರ ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯು ಅದು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲ್ಪಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೆಳ ಹಂತದ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಥ್ರೆಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರೈವ್‌ಗಳು ಇರುವ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಉದಾಹರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರ 4 ರಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಬೇಕು, ಇದರಲ್ಲಿ ಕಂಪನಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಹಣಕಾಸಿನ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ಕಂಪನಿಗೆ, ಅದರ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಮಯೋಚಿತ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಸಂದರ್ಭ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪನಿಯ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿ "ಹಣಕಾಸಿನ ಘಟಕ" ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಇರುತ್ತದೆ.

ಈ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಬಾಹ್ಯ ಘಟಕಗಳು ಕಂಪನಿಯ IS ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳಾಗಿ ಮತ್ತು ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ಗ್ರಾಹಕರಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಎರಡು "ಕ್ಲೈಂಟ್" ಘಟಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳು ಕಂಪನಿಯ ನೈಜ ಗ್ರಾಹಕರ ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿವೆ: "ಗ್ರಾಹಕ" ಮತ್ತು "ಖರೀದಿದಾರ", ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು IS ನೊಂದಿಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ.

"ಕ್ಲೈಂಟ್-ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ," "ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್" ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕಂಪನಿಯು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. "ಆರ್ಡರ್" ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್‌ನಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್‌ನಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಕಂಪನಿಗೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

"ಕ್ಲೈಂಟ್-ಖರೀದಿದಾರ" ಗಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಹರಿವು "ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್" ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. "ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಖರೀದಿ/ಬಾಡಿಗೆ" ಹರಿವು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಹಳೆಯ ಪೀಠೋಪಕರಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಅವರು ಖರೀದಿಸಲು ಅಥವಾ ಬಾಡಿಗೆಗೆ ನೀಡಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, "ಕ್ಲೈಂಟ್-ಗ್ರಾಹಕ" ಮತ್ತು "ಕ್ಲೈಂಟ್-ಖರೀದಿದಾರ" ಒಂದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದ್ದಾಗ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಸಾಧ್ಯ.