О некоторых математических моделях распространения газа в атмосфере

1. 
   Применение информационных технологий в управлении средой обитания. Матвеев А.В., Котов В.П., Мушкудиани М.И.: Учеб. пособие / ГУАП. СПб., 2005 – 96 с.;
   
2. 
   Официальный сайт г. Усть-Каменогорска: http://www.oskemen.kz;
   
3. 
   Методические указания регулирование выбросов при неблагоприятных метеорологических условиях РД 52.04.52-85
   
4. 
   Zadeh, L. A., Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 1, No. 1, pp. 3-28 (1978).
   

УДК 532.516

Кері есептерді шешу үшін бір немесе бірнеше коэффициенттерді табу керек, сонымен қатар, дифференциалдық теңдеудің немесе дифференциалдық теңдеулер жүйесінің оң жағын, шектік маңайын, есепті шешу жайындағы қосымша мәліметтерге байланысты шектік немесе бастапқы шарттарды анықтау қажет болады. Мысалы, физикалық денеде жылудың таралуын талқыласақ, тура есеп үшін объкттің шекті температурасын білу қажет, оның бастапқы анықталуын және әр мезетте уақытқа тәуелді жылудың таралуын анықтау керек. Кері есеп жағдайында осы параметрлердің кез келгені белгілі болуы мүмкін. Осындай есептер үшін қойылымды дұрыс анықтау үшін модельдеу процесі барысында қосымша тағы мәлімет керек етеді, мысалыға, денеде температураның таралуы немесе жылудың таралу процесіндегі кейбір интегралдық характеристикалар болуы мүмкін. Мұндай қосымша мәліметтерді осы есеп үшін көбінесе “қайта анықталған” деп атайды.

Навье-Стокс теңдеуін өте дәл сипаттау үшін үлкен көлемдегі мәліметтерді өңдеу қажет. Бұл мақсатта параллельді есептеуіш жүйелерді қолданған тиімді. Параллелді есептеуіш жүйелерді қолдану (ПЭЖ) есептеу техникасының дамуының стратегиялық бағыты болып табылады.Қазіргі заманғы ғылым мен техника мүмкіндіктерінің "үлкен шақыру" мәселелері: климатты моделдеу, гендік инженерия, интегралдық схемаларды жобалау, қоршаған ортаның ластануының анализі, емдік дәрумендерді жасау және тағы сол сияқтылар - өздерінің анализі үшін әр секундта қалқымалы үтірі бар (1 TFlops) 1000 миллиард операцияларды орындайтын ЭЕМ талап етеді.

Сызықты Навье-Стокс жүйесі үшін кері есептің математикалық моделі келесі түрде берілген:



j=1 болғанда теңдеу келесі түрге түрленеді:



_ функциясы келесі теңдікте анықталады:

бастапқы шарттары төмендегідей:

Сызықты навье – стокс жүйесі үшін кері есептің шешімінің алгоритмін параллельдеуді жүзеге асыру үшін MPI технологиясы қолданылады. Параллельдеудің негізгі жолы ретінде торлы аймақтың геометриялық декомпозициясы алынды. Қарастырылып отырған әдісте есептеуіш түйіндер бойынша торлы функцияның мәнін бөлудің үш түрлі тәсілдері мүмкін – бір өлшемді немесе ленталы сызба, екі өлшемді немесе кесектеп бөлу немесе есептеуіш торлардың үш өлшемді торлап бөлуі.

Әрбір процессорлы элементке бөлінген торлы ішкі аймақпен қатар осы ішкі аймаққа кіретін _ торлы функцияның барлық мәндері бойынша анықталады.

Параллельді алгоритмді құру үшін мәліметтердің блокка бөлінуі орындалатын декомпозиция кезеңінен кейін осы бөлінген блоктар арасында байланыс орнату кезеңіне өтеміз, мұндағы әр блокты есептеу параллельді түрде орындалады. Анық айырма сұлба шаблоны кесірінен ішкіаймақтың шектік түйіндеріндегі кезекті жуықтауды анықтау үшін көршілес шектік процессор элементінің функция мәнін білу қажет.Сол үшін әр бір есептелетін түйінде осы мәндерді сақтайтын фиктивті ұяшықтар құрылады және есептеулердің біртектігін сақтау мақсатында осы мәндердің келесі есептелетін түйіндер арасында жіберілуін ұйымдастырылады. (1-сурет). Мәліметтерді жіберу MPI кітапханалар процедураларын қолдану арқылы жүзеге асырылады.

1-сурет. Мәндердің түйіндер арасында жіберілуін ұйымдастыру.

1. 
   В 2009 год. Издательство: Московский университетй. Учебное пособие. А.С.Антонов "Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP".
   
2. 
   Сейткулов Е.Н., Райхан М. Критерий сильной разрешимости в целом нелинейного параболического уравнений типа Навье-Стокса. // Вестник Евразийского Национального университета имени Л.Н.Гумилева, 2005, #6(46), -C, 137-139.
   

ӘОЖ 659.123

Ғылыми жетекші –Медеуова Айшат Бекбулатовна

Adobe Photoshop ортасын жүктеңіз. Жаңа сурет құрыңыз: Ені: 15 см, биіктігі: 7 см, көлемі: 72 пиксели/дюйм, режим: RGB цвет. Құрамы (фон): қара

Сұр түспен сөзді теріңіз:

Жазбаны Волшебный палочкамен белгілеңіз. Белгіленген жазуды мына түрде сақтаңыз: Выделение ► Сохранить выделение. Жаңа Альфа 1-каналына көшіңіз

Белгілеуді алып тастау: Выделение ► Убрать выделение (+).

Фильтр қолдану: Фильтр ► Смазывание ► Смазывание Гаусса... Радиус: 2,5 пикселя.

RGB-каналына оралыңыз. Жазулы бетті белгілеңіз де келесі параметрлерді қолданыңыз: Фильтр ► Render ► Lighting Effects... келесі параметр: Style: Окно Lighting Effects; Intensity: 35; Focus: 69; Gloss: 0; Material: 68; Exposure: 0; Ambience: 9; Height: 50.

1. Панкратова Т. PhotoShop 6. Учебный курс. - Санкт-Петербург, 2001 г.

2. Бурлаков М. Самоучитель по компьютерной графике. – К.: Издательская группа BHV. 2000. - 640 с.

3. Тайц А. Самоучитель Photoshop CS. - Санкт-Петербург, 2007. – 463 c.

4. Пономаренко С.Adobe Photoshop 5.0., BHV, Санкт-Петербург.
УДК 004.272.2
ПРОБЛЕМЫ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В НАШИ ДНИ
Сарсембаева А.Д.

Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Алматы
Научный руководитель – к.ф.-м.н., доцент Тунгатаров Н.Н.
Глухая ночь. Шел дождь, я столяла ровно 2 минуты у крыльца и решила идти дальше. За мной гнались еще несколько солдат. Я была в засаде. И вот как только я повернулась, увидела одного из них, успела даже в него попасть, прицелилась в другого врага, и вот в самый решительный момент ... ошибки приложения Windows. Программа, имитирующая сцену сражения, вылетела с очередным сообщением о несвоевременном обращении в оперативную память по адресу 0x85e54f29.Как вы уже догадались, эта статья - отнюдь не про войну с моим участием. Просто мне не хотелось начинать описание технологий параллельного программирования со скучных векторов и систем массового обслуживания, встречающихся в наиболее распространенных параллельных приложениях - всяческих числодробилках типа графических пакетов или кодеров-декодеров и серверах, и я решила остановиться на другом "двигателе прогресса" - на компьютерных играх. С их помощью я попробую объяснить, почему параллельное программирование считается столь трудоемким, почему требует от программиста высокой квалификации и какие инструменты могут облегчить жизнь начинающего "параллельного" разработчика. А модельной задачей нам послужит то самое сражение в безымянном городе, с которого начался наш рассказ. Итак, допустим, что мы делаем стратегическую игру по мотивам Войны в 1945-ом. У нас есть игровое поле с неподвижными объектами, есть движущиеся, умирающих и отстреливающихся объектов, есть модуль некого искусственного интеллекта, заставляющий охотиться друг на друга и не ломиться сквозь стену, выполняя приказ, аккуратно объезжать препятствия. Также у нас есть некий программный код - физический движок, обеспечивающий не только красивый и реалистичный разлет обломков юнитов после прямого попадания, но и более приземленные задачи вроде покачивания танка , плавный разгон и торможение, модель оружия и повреждений и прочие "детали", придающие сцене естественность. И, конечно же, у нас есть графический движок, который отвечает за отображение творящегося на экране безобразия. Словом, есть все необходимое, и нам остается только собрать все это в единую программу.

Скажем, один объект - солдат в окопе - "поразмыслил" своим модулем AI, принял решение бросить гранату и бросил ее, сгенерировав новый игровой объект - летящую гранату. Другой объект - брошенный другим солдатом секунду назад "коктейль Молотова" - в результате вычислений физического движка изменил свое положение в пространстве. Танк, угодивший под бутылку с зажигательной смесью, перешел из состояния "танк обыкновенный" в состояние "танк горящий". Другой танк повернул башню еще на пять градусов влево. На этом игровые объекты, требующие вычислений, закончились, и сцена с игровыми объектами ушла на обработку к графическому движку, который конвертировал абстрактных солдат, танков и игровое поле во вполне осязаемые полигоны и текстуры, понятные видеокарте. А меж тем наша программа опросила клавиатуру и мышь и перешла на уже известный нам участок кода делать очередной GameTick. Танки ездят, снаряды летают все что положено… остается лишь записать. А теперь представим, что все то же самое мы хотим сделать "параллельно". А там проблем достаточно. Главная трудность при параллельном программировании - вовсе не в написании кода, а в том, чтобы заставить его нормально работать. "Граблей" здесь, к сожалению, очень много, и обойти их удается далеко не всегда.

Грабли первые - это необходимость балансировки загрузки потоков. Скажем, если один поток считает физику, другой - AI, а третий выводит на экран текущую сцену, то вполне возможно, что первые два потока управятся со своими делами гораздо раньше третьего и будут вынуждены его дожидаться. И если вычисления в первом потоке составляют 90% общего объема работы, а во втором - 10%, то больше чем 11% увеличения производительности мы от программы не дождемся. Замечание из этой же серии: если 80% программного кода поддаются распараллеливанию, а 20% - нет, то получить больше 40% прироста производительности от добавления второго ядра. Прибавьте сюда принципиально неразделимые ресурсы - например, оперативную память и сразу станет ясно, почему выжать из двухъядерного процессора двукратное превосходство в производительности даже в специализированных программах удается через раз.

Грабли вторые - существование разделяемых между потоками данных. Представим, танк попадает под обстрел во время ремонта. В текущий тик времени "в танк ударила болванка, вот-вот рванет боекомплект" - с танка снимается 70 единиц "здоровья", гибнет водитель и выходит из строя двигатель. Но в тот же тик механику, вторую минуту заменяющему разбитый трак, удается-таки справиться со своей задачей, поэтому танку добавляется 10 единиц "здоровья" и снимаются все ранее полученные повреждения. Если все происходит одновременно, то окончательное состояние танка получается недетерминированным и бесследно сгинуть новые - все зависит от того, "кто последний" записывал "правильные" по его мнению данные в область памяти, соответствующую танку. Для защиты разделяемых между несколькими потоками переменных в параллельных программах вводятся специальные объекты синхронизации, которые позволяют заблокировать изменение того объекта двумя потоками одновременно. Делается это так: объект отдается какому-то одному конкретному потоку, а другие желающие получить объект в пользование ставятся в очередь и ждут, пока нужный объект не освободится.

Грабли третьи: если недостаточное количество объектов синхронизации - зло, ибо программист рискует заполучить время от времени глючащую программу. Скажем, практически любой из наших объектов может изменять игровую землю и стремится получить ее для себя. Поскольку принадлежать двум объектам одновременно земля не сможет, то находится она в каждый момент времени только у одного объекта. Который и будет обрабатываться, а всем остальным потокам придется терпеливо ожидать своей очереди. Предположим, что мы угодили снарядом в землю совсем рядышком от стоящего на ней танка. Пострадала и земля, и танк. Программа добросовестно определяет, что, где и как требуется изменить, берет первый объект синхронизации "на землю", тянется ко второму объекту синхронизации "на танк"… и тут же виснет. В чем дело? Оказывается, этот танк ждет, когда освободится земля, чтобы внести в нее свои изменения. И пока он земли не дождется, он не отдаст блокировку на самого себя, которая нужна потоку, который "держит" блокировку на ту самую землю. Значит, вы никогда не занимались параллельным программированием: подобные ситуации здесь возникают, если не на каждом шагу очень часто. Еще ситуация - один из потоков взял блокировку на что-то, но забыл освободить, а сторонний поток некстати решил это что-то проверить. Отсюда вытекает второе золотое правило "параллельного" программиста - никогда не пытаться обладать двумя объектами одновременно и тщательно проверять, что все однажды взятые объекты своевременно освобождаются. Как ни крути, за параллельными приложениями будущее.
Литература

1. 
   Левин М.П. Параллельное программирование с использованием OpenMP . – М.: Бином Лаборатория знаний, 2012, 121 с.
   
2. 
   Антонов А.С. "Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP: Учебное пособие".-М.: Изд-во МГУ, 2009. - 77 с.
   

УДК 502.55:57.045

«Қазақ-Қытай» академиясы, Қызылорда қаласы

Аталмыш бағдарламаның мақсаты: сайт иелеріне тегін хостинг ұсыну, сондай-ақ оларға қаржылық ағымдарын өз ресурстарын жылжыту үшін бағыттауға мүмкіндік беру (маркетинг, дизайн, SEO).

"Қазақстандық сайттарды мемлекеттік қолдау" бағдарламасына (ары қарай Бағдарлама) қатысуға ниет білдірген ресурстар 3-пункте ("Бағдарламаға қатысу үшін сайттарға қойылатын талаптар") көрсетілген барлық шарттарға жауап беруі керек.

Бағдарлама қатысушылары 6 ай мерзіміне тегін хостингке (VPS) ие болады. Хостинг ресурс 4. және 5. "Бағдарламаға қатысуды жалғастыру (немесе тоқтату) шарттары" пунктерде көрсетілген Бағдарламаға қатысуды жалғастыру (немесе тоқтату) шарттарына сәйкес келген жағдайда ғана беріледі.

Бағдарлама 2010-2014 жж есептелген, мемлекеттік қолдау сайт оның хостингін және тағы басқа шығындарын өтейтін инвестор тапқан жағдайда немесе интернет-ресурс өзін өзі қаржыландыру дәрежесіне жеткенде тоқтатылады. Интернет мәліметтерін жеңіл көруге болатын графикалық интерфейс мүмкіндігін береді.

Web- тің әр бетінің басқа парақтармен байланысын көрсететін сілтеме белгілері бар, оны бір-бірімен байланысқан парақтардан тұратын өте үлкен кітапхана деуге болады.Бір тораптық компьютерде орналасқан мәліметтер Web кітабы секілді, ал оның беттері кітап парақтарын көзге елестетеді. Бұл беттердегі мәліметтер дүниенің кез келген нүктесінде орналаса береді. Солар арқылы жер шарындағы барлық серверлік компьютерлердегі ақпараттар көз алдыңызда орналасады, мұнда қашықтағы-қымбат, жақындағы-арзан деген ұғым жоқ, олардың бағасы тек мәліметтің көлеміне немесе сіздің байланысып отырған уақытыңыздың ұзақтығына байланысты.

Түйінді компьютерлердегі мәліметтің бірінші беті кітаптың мазмұны тәрізді, әрбір беттің URL (Universal Resorse Locator) форматында берілген өзіндік адресі болады.Ол беттердегі мәліметті оқу «көру жабдықтары» деп аталатын арнайы программалар арқылы орындалады. Интернеттің глобальды жүйесі 40-мыңнан аса әр түрлі локальды жүйелердің қосындысын құрайды. Әрбір локальды жүйе түйін немесе сайт деп , ал сайттың жұмысын қамтамасыз ететін заңды тұлға – провайдер. Сайт әдетте бірнеше компьютер – серверден тұрады. Олардың әрқайсысы ақпараттың анықталған түрін сақтауға арналған. Ақпаратты іздеу жүйесінің потенциалы (ИПС) (АІЖ) бүгінгі күнде жақсы дамыған. Қарапайым ортада кілттік сөз арқылы құжаттың арасынан ғана емес желілік адрес URL, серверлер атының арасынан, каталог және соңғы ақпараттық файлдар арасынан іздеуге мүмкіндік алуға болады. Сонымен қатар, URL өрісінде мұндағы латын әріптерін қолданатын, латын әріпімен сәйкес келмейтін тілдердің лексикасы жиі қолданылады. Бұл құбылыс россияның интернет секторы үшін толығымен сипатталған және масштабтың қатысуымен іздеу есептерін шешуде өте жоғарғы роль атқаратын арнайы желі атауларымен байланысқан.

Білім – адамның санасында берілген, өзінің қызметінде шынайы дүниенің заңды байланыстарын идеалды бейнелейтін объективті шындық.

Web-сайт – бағыт бойынша бір серверде орналасқан, мәндерібойынша бірлескен, дизайны қайталанатын Web-беттердің жиынтығы

• 
  Білім Web-сайты – тұлғаға, қоғамға, мемлекетке қатысты оқыту және
  

бағыты бойынша бір серверде орналасқан, мазмұны бойынша бірлескен

Web-беттерінің жиынтығы, бұларды пайдалануда білім алушыны

аттестациялау қажет

• 
  Оқыту материалдар көзінің дефициты;
  
• 
  ерекше ақпараттық материалдардың (суреттер, жазбалар, бейнекөріністер) мультимедиялық түрде ұсыну мүмкіндіктері;
  
• 
  құбылыстарды, үрдістерді және объектілер арасындағы өзара байланыстарды визуалдау ;
  
• 
  құбылыстардың, үрдістердің және объектілердің интерактивті режимде жұмыс жасау қажеттілігі;
  
• 
  ақпараттық-ізденісте дағдылар мен білімдерді қалыптастыру;
  
• 
  озық психологиялық-педагогикалық әдістемелерді (эксперименталді-зерттеуші, жобалық әрекет және т.б.) тиімді игеру үшін жағдайлар жасау;
  
• 
  қысқа мерзімде объективті бағалау қажеттілігі және т.б.
  

3. 
   Уақытылы жаңарту.
   
4. 
   Ақпаратты орналастырудың анық және логикалық құрылымы:
   

- мазмұны;

- модульдік (тереңдетіп оқыту мүмкіндігі);

- терминдерге түсініктеме;

- анықтамалық құрал немесе оған сілтеме жасау.

3. 
   Этикалық және адамгершілік ережелерге сәйкестік.
   
4. 
   Мәтіндік графикалық пен қатар дыбыс және бейне ақпараттарын қосу.
   

1. 
   Ақпаратты оқудың қолайлылығы, шрифт түсінің және фонының тиімді үйлесімділігі.
   
2. 
   Дизайн көркем болу керек (дұрыс таңдалған түстер жиынтығы, мәтінге байланысты графиканың тиімді орналасуы, мәндік экран аумағының болуы).
   
3. 
   Дизайн жалықтыратын болмау керек және пайдаланушыны графика мен анимация көптігімен жаршатпау керек.
   
4. 
   Графика мазмұнды көрсету керек.
   
5. 
   Дизайн акценттік құрылымнан тұру керек, айқын болу керек.
   
6. 
   Дизайн мазмұннан жалтармау керек.
   
7. 
   Дизайн пайдаланушының психологиялық және жас шамасы ерекшеліктерін ескеру керек.
   
8. 
   Дизайн бағытқа байланысты стильден ауытқымау керек.
   

1. 
   Мектептердегі компьютерлік техниканың деңгейіне сәйкестігі.
   
2. 
   Қысқартылған нұсқаның бар болуы:
   

- мәтін сыртындағы суретті көру мүмкіндігі.

3. 
   Қабылдау жылдамдығы («мәтін мен графикның Мб-дағы жеңілдігі, тиімді көлем).
   
4. 
   Жетімділік (ДК әр түрлі моделдері, әр уақытта, жол көрсету қарапайымдылығы,ақпараттық-ізденіс жүйелері арқылы қол жеткізу мүмкіндігі).
   
5. 
   Интеравтивтіліктің жоғары дәрежесі (мазмұнның ретін қарауды басқару мүмкіндігі, дауыс беру, сұраулар, сауалнама).
   
6. 
   Құрастыру үшін тиімді және қазіргі заманғы құралдарды пайдалану.
   

1. 
   Болашақта пайдаланушы санының шынайы пайдаланушы санына сәйкестігі.
   
2. 
   Тұрғылықты мекен-жайы (оқушылар, оқытушылар, әкімшілік қызметкерлер, ата-аналар).
   
3. 
   Қаржылық қамтылған болу керек, сайтты қаржылау көздері бар ма.
   
4. 
   Авторлық құқықты сақтау.
   

1. 
   Кречетников К.Г., Черненко Н.Н. Системный дизайн при построении интерфейса компьютерных обучающих программ // Интернет-журнал "Эйдос". - 1999. - 2 марта.
   
2. 
   Панкратова Л.П., Челак Е.Н. Контроль знаний по информатике: тесты, контрольные задания, экзаменационные вопросы, компьютерные проекты. – Спб.: БХВ-Петербург, 2004. – 448.
   
3. 
   А.С. Ивашина, Т.С. Свиридова. Тестовый контроль знаний // Специалист 1997 №12
   
4. 
   Беспалько В. П. Педагогика и прогрессивные технологии обучения. // М., - 1995. 336 с.
   
5. 
   Воронина Т. П., Кашицин В. П., Молчанова О. П. Образование в эпоху новых информационных технологий. // М.: Информатика, - 1995. 220 с.
   
6. 
   Назарова Т. С, Полат Е. С. Средства обучения: технология создания и использования. // М.: Изд-во УРАО,-1998. 204 с.
   
7. 
   Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. // Под ред. Полат Е. С. / М.: "Академия", - 2001.
   
8. 
   Панюкова С. В. Информационные и коммуникационные технологии в личностно ориентированном обучении. // М.: ИОСО РАО - 1998, 225 с.
   

Одним из основных элементов создания партнерских взаимоотношений предприятия с контрагентами является способность предприятия осуществлять в полной мере все расчеты по своим обязательствам по отношению к контрагентам и наоборот.

А для собственников предприятия информация о расчетах, отраженная в балансе предприятия, дает возможность определить степени ликвидности, платежеспособности, эффективности кредитной политики, а также свидетельствует о степени финансовой устойчивости предприятия от внешних источников финансирования.

Расчеты представляют собой важную составляющую текущей, финансовой и инвестиционной деятельности любой организации, обеспечивающую нормальное её функционирование. Правовой основой расчетов служат обязательства, возникающие из договоров.

Расчеты – это род взаимоотношений между субъектами хозяйственной деятельности, являющихся следствием исполнения обязательств и приводящих в будущем к изменениям структуры активов (при расчетах с дебиторами) или к их оттоку с одновременным уменьшением краткосрочных обязательств (при расчетах с кредиторами). Все предприятия, осуществляя свою деятельность, вступают во взаимоотношения с другими предприятиями, которые основаны на различных формах расчетов. Поэтому правильная организация этих расчетов обеспечивает устойчивость оборачиваемости средств организации, и улучшение ее финансового состояния. Роль расчетов, в системе бухгалтерского учета хозяйствующих субъектов представляется также чрезвычайно важной вследствие использования информации о них при оценке степени предпринимательского риска, ликвидности и платежеспособности организации, степени ее зависимости от внешних источников финансирования.

Учет расчетов организации с контрагентами является также важным элементом бухгалтерского учета, т.к. он обеспечивает надежную защиту интересов организации во взаимоотношениях с деловыми партнерами.

Учет расчетов с контрагентами особенно важен в сложившейся экономической обстановке, в которой следует своевременно, оперативно реагировать на изменение конъюнктуры рынка. Следовательно, следует заключать договора с контрагентами на выгодных для предприятия условиях, контролировать даты поставок, предъявление претензий по некачественным поставкам и недостачам, так как от этого зависит бесперебойность работы предприятия, его имидж на внутреннем и внешнем рынках и наконец, результат его деятельности.[2]

Главной целью любого коммерческого предприятия является получение прибыли в размере, необходимом для обеспечения нормального функционирования, включая инвестирование средств в активы и использование прибыли на цели потребления. При этом отдача на вложенный собственниками капитал должна быть не ниже той ставки доходности, по которой средства могли бы быть размещены вне предприятия. Учредитель, предоставляя капитал, теряет возможность получения дохода от вложения имеющихся у него средств. Компенсацией должны стать будущие доходы.

Таким образом, актуальной становится проблема организации учета расчетов с контрагентами. Для эффективной организации учёта расчётов с контрагентами необходимо определить основные элементы расчетов с контрагентами и изучить вариантов их учета в балансе предприятия.

Система «Учет расчетов с контрагентами» предназначена для получения отчетов, учитывающих весь спектр расчетов текущего предприятия с контрагентами. Под контрагентами понимаются различные поставщики, покупатели, заказчики, дебиторы, кредиторы и др. субъекты, расчеты с которыми учитываются на счетах (субсчетах) 60, 62 и 76.

Применение информационных технологий во многом помогает обеспечить оперативное регулирование и реагирование на быстро меняющиеся экономические условия.

Данная статья рассматривает необходимость создания простейшей конфигурации по учету расчетов с поставщиками и подрядчиками. Решение поставленных задач будет решаться на базе платформы 1С:Предприятие 8.1.

1С:Предприятие — программный продукт компании 1С, предназначенный для быстрой разработки прикладных решений. Технологическая платформа «1С:Предприятие» не является программным продуктом для использования конечными пользователями, которые обычно работают с одним из многих прикладных решений (конфигураций), использующих единую технологическую платформу. Платформа и прикладные решения, разработанные на её основе, образуют систему программ «1С:Предприятие», которая предназначена для автоматизации различных видов деятельности, включая решение задач автоматизации учёта и управления на предприятии.[1]

Отчеты строятся на основании всей совокупности проводок, содержащих счета расчетов с контрагентами. Все операции с контрагентами формируются стандартными средствами программы и регистрируются в журналах хозяйственных операций. При работе "от проводки" используются диалоги "Ввод проводки" и "Ввод операции", на основании которых фиксируются проводки в журналах. При работе "от операционного документа" информация о хозяйственных операциях содержится в журналах-картотеках, чем обеспечивается синхронность изменения проведенных через бухгалтерию документов и сформированных на их основе проводках. В связи с этим любые изменения в документах своевременно учитываются при обработке журналов. Все контрагенты, с которыми предприятие ведет взаиморасчеты, должны быть заведены в справочник Контрагенты.[3]

Система Учет расчетов с контрагентами позволяет проанализировать информацию по расчетам с контрагентами с помощью следующих отчетов:

• 
  Ведомость расчетов с поставщиками
  
• 
  Журнал-ордер №6 по счету 60
  
• 
  Ведомость расчетов с покупателями
  
• 
  Журнал-ордер №6 по счету 62
  
• 
  Акт сверки
  

Таким образом, 1С Бухгалтерия 8 разрабатывалась на высокотехнологичной платформе 1С 8, с учетом многолетнего опыта разработки программ для автоматизации бухгалтерского учета фирмой 1С и ее партнерами. В результате получился современный многофункциональный продукт, позволяющий вести весь учет в одной программе, что говорит об эффективности применения внедрения 1С для учета расчетов с контрагентами:

• 
  В единой программе возможно ведение учета деятельности сразу по нескольку организациям и ИП, что удобно, при тесной связи между собой. Это дает возможность использовать общие справочники контрагентов, номенклатуры и сотрудников, при этом остается возможность раздельного формирования отчетности.
  
• 
  1С: Бухгалтерия 8 хранит полную информацию о контрагентах (контакты, банковские реквизиты, коды регистрации) и о сотрудниках предприятия (паспортные, коды, должность, оклада).
  

1. 
   1С: Бухгалтерия 8 для Казахстана. – М.: Фирма «1С», 2009.
   
2. 
   1С: Предприятие 8.1. Практическое пособие разработчика. Примеры и типовые приемы. – Радченко М.Г. – СПб: Питер, 2009.
   
3. 
   http://www. v8.1c.ru (актуально на 05.03.13)
   

УДК 514.764

При моделировании случайных факторов будем исходить из того, что используемый датчик БСВ является идеальной моделью базовой случайной величины z ~ R[0,1], т.е. выдает равномерно распределенные и независимые случайные значения z_i. Это позволит нам строить модели случайных факторов и устанавливать их свойства теоретически  опираясь только на положения теории вероятностей и не прибегая к громоздким процедурам статистического тестирования [2].

В то же время в целях наглядности модели случайных факторов будем иллюстрировать примерами с простой статистической обработкой выходных данных.

Моделирование случайных событий.

Пусть задана некоторая система непересекающихся событий {A₁,...,A_n} c их вероятностями p₁,..., p_n соответственно, [2]. Чтобы построить программную модель такого события, разобьем интервал (0,1) на n отрезков длиной p₁, p₂, ..., p_n. Это всегда возможно, так как  p₁+...+ p_n=1. Тогда модель случайного события A может быть написана в соответствии с простым алгоритмом, изображенным на рис.1, где запись (p_i) обозначает "отрезок длиной p_i".

В качестве примера построим модель операции, состоящей в вытаскивании шара из урны, содержащей пять белых шаров (Б), три красных (К) и два черных (Ч). Так как исходы Б,К,Ч имеют вероятности p₁ =0.5,  p₂ =0.3 и  p₃ =0.2 соответственно, то интервал (0,1) разбиваем на отрезки (0;0.5), (0.5;0.8) и (0.8;1).

Алгоритм моделирования имеет следующий вид:

(1) Получить значение  z  из датчика БСВ.

(2) Если z  1/2 , вывести "Б", иначе, если z  8/10 , вывести "К", иначе вывести "Ч".

Вот пример 60-кратного выполнения этого алгоритма на компьютере; мы видим, что частота появления каждого исхода примерно соответствует его вероятности:

БКБКБКБКББКЧБББККББКЧЧББЧЧКББЧБЧББЧБКЧЧБББККББЧКБЧКББЧКБЧББ.

Так, исход "Б" здесь появился 31 раз (52% случаев), "К"  15 раз (25%) и "Ч"  14 раз (23%).

Получение равномерно распределенной в интервале (0;1) случайной величины X может быть осуществлено следующим алгоритмом [3]:

Знак {} означает, что берется дробная часть произведения. Вычисления дают такую последовательность: x₀ = 0.1, x₁ = 0.415926, x₂ = 0.667, x₃ = 0.54422, x₄ = 0.97175, x₅ = 0.28426 и т.д.

К настоящему времени разработано множество алгоритмов получения псевдослучайных чисел. Наиболее популярным для получения псевдослучайных чисел x₁, x₂,..., x_n является метод вычетов (мультипликативный датчик), который можно записать в следующей форме:

x_i+1 ={M ∙ x_i}, x₀ = 2^−m,

где M − достаточно большое целое число, фигурные скобки обозначают дробную часть, а m − число двоичных разрядов в мантиссе чисел в ЭВМ.

Методы выбора значений M, x₀ и m разнятся для разных вариантов реализаций данного метода (это своя собственная "наука") и определяют основные свойства датчика случайных чисел (соответствие статистическим критериям, длину периода повторения последовательности и т.п.) [4].
 

Рис.1. Модель случайного события

1. 
   Алиев Т.И. Математические методы теории вычислительных систем. – Л.:ЛИТМО, 1979.
   
2. 
   Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. М.: Мир, 1977. Т.2
   
3. 
   Поляк Ю.Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1971.
   
4. 
   Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973
   

УДК 004.023

Біз псевдотондаудың қара-ақ бейнелер үшін нұсқасын қарастырамыз. Біздің міндетіміз сұр түсті бейнені монохромды (екі түсті) бейне түрінде көрсету.

Бізде сұр түсті бейне болсын, оның нүктелер қарқындылығы 0-ден 1-ге дейін еркін мәндер қабылдауы мүмкін. Осындай бейнені монохромдыға келтіретін кейбір алгоритмді қарастырайық, оның нүктелер жарығы екі мән қабылдайды: 0 немесе 1. Бірінші қарапайым алгоритм – бұл кесу (шек). Жарықтығы 0,5-тен жоғары барлық пикселдер 1 жарықтыққа, ал қалғандары 0 жарықтыққа тең. Мұндай алгоритм әдетте ең нашар нәтиже береді (1, 2-суреттер).

Сапалы алгоритмдер алынған бейнеде қара және ақ пикселдерді бейненің әрбір учаскесінде ақ пикселдің жиынтығы бастапқы бейнедегі сол учаскесінің жарықтығына пропорционал болатындай етіп бөлуге тырысады.

Осындай әдістердің бірі – реттелген псевдотондау. Бұл әдісте бастапқы бейне бірдей өлшемді бірнеше үлкен емес блоктарға бөлінеді (мысалы, 3х3). Одан кейін әрбір блокта бейненің орта жарықтығы болады. Осы орта жарықтыққа сәйкес алынатын монохромды бейненің блогына сәйкес ақ пикселдер саны таңдалады. Әдетте бұл ақ пикселдер кейбір тұрақты шаблондарға сәйкес реттеледі(1, 2-суреттер).

Алынатын монхромды бейне үшін ақ пикселдердің қажетті жиынтығын алудың басқа да алгоритмдері бар. Мысалы, екі деңгейде қол жететін алгоритмдер класы бар. Алғашында бейнеге қажетті амплитуданың кездейсоқ шуылы қосылады, кейіннен шек қолданылады. Мұндай алгоритм диттеринг (dithering) деп аталады.

Шуыл бұл бейнеге тәуелді емес кейбір кездейсоқ сигнал. Мысалы, ақ шуыл – бұл математикалық күтімі 0-ге тең кездейсоқ сандар тізбегі. Мұндай шуыл спектрі шамамен барлық жиіліктегі (дискретизация жиілігінің жартысы арасында) тұрақтыға тең. Мұндай шуылдың тізбектелген есептеулері өзара байланыспайды.

Шуылдың басқа да түрлері бар. Мысалы, алқызыл шуылда энергия жиілікке кері пропорционал (анық қарастырылып отырған жиілік диапазонында). Басқаша айтқанда, жиілікті екі еселегенде оның гармоникасының амплитудасы 3 дБ-ге түседі (ал күштілігі – екі есеге). Көк шуылда керісінше, энергия жиілікпен бірге өседі. Шуылдың бұлардан да басқа түрлері бар, дегенмен олардың анықтамасы түрлі облыста әр түрлі болуы мүмкін. Бастапқы және псевдотондалған бейненің айырмашылығана тең бейнені кванттауды қате деп айтайық. Бейнені псевдотондау кезінде қате бейне спектрі мүмкіндігінше төменгіжиілікті компоненттерді болдырмауға тырысады. Бұл жағдайда қате адам көзіне көрінбейді. Мысалы, алқызыл шуыл диттерингі кезінде қате спектрі де ашық алқызылға жақын, және соңғы нәтиже бейне айтарлықтай бұрмаланған болып көрінеді (1, 2-суреттер). Ақ шуылды диттерингтеу кезінде қате спектрі аз. Сондықтан нәтижесінде алынған бейне айтарлықтай жақсы. Қате диффузиясымен диттерингтеу кезінде қате спектрі көк шуылға жақын, яғни құрамында төменгі жиілікті компоненттер аз. Нәтижесінде көзге жағымды бейне алынады. Жай көк шуылмен диттерингтеу қаланған нәтижеге әкелмейтінін көру қиын емес, себебі бұл кезде кванттау қатесінде төменгі жиілікті және орта жиілікті компоненттердің едәуір саны бар спектрі бар. Олардан құтылу үшін рекурсивті фильтр қолдану қажет. Псевдотондаудың бұл әдісі қате диффузиясы (error diffusion) деп аталады. Оның мәні мынада, берілген пикселді кванттау кезінде пайда болған кванттау қатесі көрші пикселдерге кері белгімен таралады да, осылай орны толтырылады.

1. 
   www.audio.rightmark.org›lukin/dspcourse/dspcourse.pdf
   
2. 
   А. Лукин Введение в цифровую обработку сигналов
   

УДК 004.056.55

Идею арифметического кодирования лучше всего рассмотреть на простом примере.

Закодируем строку SWISS_MISS [2].

Конечный выходной код – это последнее значение переменной LO, равное 0.71753375, из которого следует взять  лишь восемь цифр 71753375 для записи в файл.

Декодер работает в обратном порядке, переменной присваивается значение 717533. На основе этой информации требуется определить первый закодированный символ. Для этого число переменной нужно корректно представить в интервале от 0 до 1. В самом начале интервал такой и есть, поэтому частота символа, соответствующая значению переменной будет равна

index = 717533/1000000=0,717533.

Эта частота попадает в диапазон [0,5 1) и соответствует символу S. Теперь границы LO и HI пересчитываются, так как это делалось в кодере и принимают значения 500.000 и 999.999 соответственно. Так как значащие цифры этих переменных отличаются, то переменная остается прежней и величина

index = (717533-500000)/(1000000-500000)=0,4350.

Это значение попадает в диапазон [0,4 0,5) и соответствует символу W. После этого величины LO и HI принимают значения 700.000 и 749.999 и после отбрасывания значащей цифры переходят в 000.000 и 499.999 соответственно, а переменная преобразуется в 175337. Таким образом раскодируется вся последовательность.

УДК681. 3 Б 27

Казахский Университет Технологий и Бизнеса, Астана

В прошлом обзоре мобильного интернета я обнаружил в комментариях интересные отзывы касательно DIGI Max - еще одного претендента на звание самого оптимального беспроводного интернета в Алматы и Актау.

Как говорится, чем бы дитя не тешилось, только бы не качало прон. Тем более, в отличие от модемов JET, работающих с "телефонной" сетью CDMA, DIGI Max базируется на известной технологии WiMAX, которая активно осваивает алматинский эфир. Видимо, в компании Digital TV решили действовать по принципу "на 3G надейся, а сам не плошай".

Повторюсь, первые впечатления отражают лишь результаты в одной географической точке в городе. Для более серьезного теста нужно сделать сравнительные испытания на протяжении какого-нибудь разумного отрезка времени. Если кратко, то впечатления таковы:

1. По цене оборудования и ежемесячному платежу услуга DIGI Max сравнима с аналогичным предложением JET, но превосходит его из-за безлимитного трафика;

2.Возможно использование встроенного в ноутбук или нетбук чипа WiMAX, что дает экономию на покупке оборудования;

3. Доставка и настройка могут быть произведены по вызову (это не проверено мной);

4. Заявленная скорость совпадает с реальной (512 Кбит/с);

5. Отсутствует "симка".

Гонцы, стрелы, сигнальные костры, телеграф, искровые передатчики, спутниковые системы связи все это звенья одной цепи. Изменялись технологии, но суть сетей передачи оставалась неиз­менной организовать взаимодействие нескольких различных элементов так, чтобы информация в заданное время поступала из одной точки в другую. Исто­рически цифровая (дискретная) передача на шаг опережала аналоговую (письмо написать проще, чем сохранить на каком-либо носителе речь). В конце XIX века окончательно оформились две ветви единого телекоммуникационного древа передача голоса (телефония) и данных (телеграф). Примерно в то же время началось разделение на проводные и беспроводные технологии передачи. Про­водная связь в ту эпоху оказалась проще, надежнее, защищеннее. Начался век проводных телекоммуникаций.

История беспроводных технологий передачи информации началась в конце XIX века с передачей первого радиосигнала и появлением в 20-х годах ХХ века первых радиоприемников с амплитудной модуляцией. В 1930-е годы появилось радио с частотной модуляцией и телевидение.

90-x годов ХХ века происходит укрепление позиций беспроводных сетей. Беспроводные технологии прочно входят в нашу жизнь. Развиваясь с огромной скоростью, они стимулируют создание новых устройств и услуг.

К концу XX века в технологии связи возникла новая волна цифровая об­работка. Вскоре практически любую информацию перед трансляцией, будь то речь или телевизионная картинка, стали преобразовывать в поток нулей и еди­ниц. Настала эпоха цифровой связи. Благодаря цифровой обработке начали все теснее переплетаться развивавшиеся параллельно технологии телефонии и пере­дачи данных, чтобы с появлением пакетных сетей слиться практически воедино. Появился даже термин «мультимедиа», означающий объединение самых различ­ных информационных технологий (голос, аудио/видео, данные) в единой тех­нологической среде обработки и передачи.

Первыми робкими шагами по созданию беспроводных сетей стали возникновения отдельных точек доступа Wi-Fi с подключением к мощным магистральным "проводным" сетям, например, к оптоволоконным. В дальнейшем появился новый класс провайдеров, развернувших множественные коммерческие сети, в результате чего всего лишь за несколько лет сети Wi-Fi выросли в серьезные инфраструктуры - корпоративные и публичные. К настоящему моменту многие отели, аэропорты и вокзалы мира обладают покрытием Wi-Fi сетями, а в некоторых странах таким образом обеспечивается покрытие целых микрорайонов.

Безусловно, внедрение беспроводных сетей Wi-Fi сетей стало революционным решением "связи последней мили". Однако изначально имевшиеся в стандарте ограничения по скорости обмена данными, радиусу действия, количеству каналов и дороговизне инфраструктуры пока не позволили стать сетям Wi-Fi тотальной угрозой сотовым сетям с одной стороны и проводным сетям с другой. Даже несмотря на значительные преимущества и введение новых, более современных версий стандарта "природные ограничения" Wi-Fi будут сняты только с помощью новых магистральных стандартов обмена данными WiMAX.

WiMAX - стандартизированная институтом IEEE технология широкополосной беспроводной связи, дополняющая линии DSL и кабельные технологии в качестве альтернативного решения проблемы "последней мили" на больших расстояниях.

В отличие от других технологий радиодоступа, WIMAX обеспечивает высокоскоростные соединения на больших расстояниях даже при отсутствии прямой видимости объекта, на отраженном сигнале.

Бурное развитие беспроводных сетей передачи информации в Казахстане и во всем мире, о котором многие говорят как о беспроводной революции в области передачи информации, связано с такими их достоинствами, как:

• 
  гибкость архитектуры, т. е. возможности динамического изменения топологии сети при подключении, передвижении и отключении мобильных пользовате­лей без значительных потерь времени;
  
• 
  высокая скорость передачи информации (1-10 Мбит/с и выше);
  
• 
  быстрота проектирования и развертывания;
  
• 
  высокая степень защиты от несанкционированного доступа;
  
• 
  отказ от дорогостоящей и не всегда возможной прокладки или аренды оптоволоконного или медного кабеля.
  

Ну а в будущем нас ждет беспроводной мир.

1. 
   WiMAX технология беспроводной связи: основы теории, стандарты, применение. / Под ред. В. В. Крылова. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 368 с.
   
2. 
   WiMax Operator's Manual: Building 802.16 Wireless Networks
   
3. 
   WiMAX: Technologies, Performance Analysis, and QoS (Wimax Handbook) (Hardcover) Syed A. Ahson, Mohammad Ilyas 296 pages.
   
4. 
   WiMAX: Technology for Broadband Wireless Access Loutfi Nuaymi
   
5. 
   Electronic bookWiMAX Explained
   
6. 
   http://www.wimaxforum.ru/ WIMAX Forum - некоммерческая организация, образованная по инициативе корпорации Intel с участием ведущих производителей телекоммуникационного оборудования.
   

УДК 004.75

Для анализа гиперспектральных изображений дистанционного зондирования существует много алгоритмов. Один из наиболее популярных методов кластеризации является алгоритм -means.

Алгоритм -means

Основная идея алгоритмов -means заключается в минимизации расстояний между объектами в кластерах. Алгоритм останавливается, когда достигается заданная точность. Минимизируемая функция в случае -means такова: , где объект кластеризации - центр кластера. . 

На момент старта алгоритма должно быть известно число (количество кластеров). Выбор числа может базироваться на результатах предшествующих исследований, теоретических соображениях или интуиции.

Описание алгоритма. Идет первоначальное распределение объектов по кластерам. Выбираются точек. На первом шаге эти точки считаются центрами кластеров или центроидами. Выбор начальных центроидов может осуществляться путем подбора наблюдений для максимизации начального расстояния, случайным выбором наблюдений или выбором первых наблюдений.

1. Итеративное перераспределение объектов по кластерам. Объекты распределяются по кластерам путем подсчета расстояния от объекта до центров кластеров и выбора наименьшего.

2. Когда все объекты распределены по кластерам, заново считаются значения центров:  .

3. Если , то это означает, что кластерные центры стабилизировались и соответственно распределение закончено. Иначе переходим к шагу 1.

Распараллеливание алгоритма -means.

Алгоритм - means часто работает на очень больших наборах данных, достигающих сотен миллионов точек и десятков гигабайт данных. Поскольку он обрабатывает большие наборы данных, а также из-за особых характеристик алгоритма, он является хорошим кандидатом для распараллеливания. Для того чтобы распараллелить -means, на первом шаге итерационного процесса -means, необходимо вычислить расстояние от каждой точки к каждому из центров кластера и назначить его в кластер с минимальным расстоянием. Таким образом, существует небольшое количество общих данных, а именно – центров кластеров. Например, у нас есть 100 кластеров на 100 миллионов отдельных точек данных. Таким образом, распараллеливание схемы предполагает дублирование центров кластеров, однако при этом каждая точка данных может работать независимо от включения других. За счет распределения данных по вычислительных узлам и их параллельной обработки можно получить хорошее ускорение вычислений.

MapReduce является моделью программирования для обработки и генерации больших наборов данных. Технология MapReduce позволяет распределить вычислительные процессы объемом в терабайты данных на тысячи машин. MapReduce обычно разбивает входной набор данных на независимые части. Количество частей зависит от размера набора данных и количества доступных узлов. Пользователи указывают Map- функцию, которая обрабатывает пары(ключ, значение) для создания наборов промежуточных значений (ключ, значение), а также Reduce-функции, которые объединяют все промежуточные значения, связанные с одним и тем же промежуточным ключом. MapReduce предназначен для обработки больших наборов данных и поэтому применим для кластеризации алгоритмом -means.

Алгоритм -means является алгоритмом кластеризации и используется для кластеризации наборов данных на заданное число кластеров на основе измерения расстояния между точками. Первый шаг заключается в генерации случайного набора данных, который будут использоваться в качестве реальных данных объектов.

Требуется определить:

• 
  набор -мерных объектов ;
  
• 
  -число кластеров, где ;
  
• 
  выбор начальных центроидов ;
  
• 
  сходимость дельта .
  

Таким образом, -means является параллелизуем алгоритмом, который может быть эффективно реализован на MapReduce, чтобы дать значительное ускорение по сравнению с реализации последовательного алгоритма.

1. Дж. Ту, Р. Гонсалес Принципы распознавания образов. – Москва. 1978, С.110-112.

2. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. – М.: Логос, 2001. – 264 с.

3. R.C.Dubes and A.K. Jain. Algorithms for Clustering Data. Prentice Hall, 1988.

4. Khaled Alsabti, Sanjay Ranka, and Vineet Singh. An efficient k-means clustering algorithm. In HPDM, 1998.

5. Antonio J. Plaza. Parallel techniques for information extraction from hyperspectral imagery using heterogeneous networks of workstations, 2007.