Статические сетевые модели: Статические и динамические модели

Статические и динамические модели

Модель
называется статической,
если среди параметров, участвующих в
ее описании, нет временного параметра.
Статическая модель в каждый момент
времени дает лишь «фотографию»
системы, ее срез.

Пример.

Закон
Ньютона F=a*m — это статическая модель
движущейся с ускорением a материальной
точки массой m. Эта модель не учитывает
изменение ускорения от одной точки к
другой.

Модель
динамическая,
если среди ее параметров есть временной
параметр, т.е. она отображает систему
(процессы в системе) во времени.

Пример.

Модель
S=g*t2/2
— динамическая модель пути при свободном
падении тела. Динамическая модель типа
закона Ньютона: F(t)=a(t)*m(t). Еще лучшей
формой динамической модели Ньютона
является F(t)=s″(t)*m(t).

Структура
системы —
состав системы и схема связей между ее
элементами. Понятие структуры можно
опреде­лить следующим образом:
совокупность отношений, заданных на
множестве подсистем и элементов,
образующих некоторую сис­тему,
называется структурой этой системы.

Для
описания системы создается ее
модель. Модель —
это от­ражение структуры системы, ее
элементов и взаимосвязей на­правленное
на отображение определенной группы
свойств. Со­здание модели системы
позволяет предсказывать ее поведение
в определенном диапазоне условий.

Формы
представления структур.
Структурные представления являются
средством исследования систем. Одну и
ту же систему можно представить различными
структурами, необходимый вы­бор
которых обусловлен содержанием
исследований, проводи­мых на данном
этапе. Принятый способ описания структур
— графическое изображение. В таком
графе элементы, компонен­ты, подсистемы
и прочие объекты системы отображаются
в виде вершин графа, связи между объектами
представляют в виде дуг. Рассмотрим
основные способы представления структур.

Сетевые
структуры представляют
отображение взаимосвязи объектов между
собой. Их применяют для представления
орга­низационных структур, для
изображения структурных схем систем,
для представления информационного
обеспечения и т. д. С помощью сетевых
структур отображаются пространственные
взаимосвязи между элементами, как
правило, одного иерархи­ческого
уровня. Примером сетевой структуры
может служить структурная схема ЭВМ
(рис 3.1), элементами которой являются
устройство ввода информации, оперативное
запоминающее уст­ройство, внешнее
запоминающее устройство, арифметико-логи­ческое
устройство, устройство вывода информации,
устройство управления и пр. На рисунке
стрелками показаны связи между элементами.

Различают
следующие виды сетевых структур. Линейные
структуры со
строго упорядоченным взаимоотношением
эле­ментов «один к одному». Примером
линейной структуры может служить схема
одного из каналов (любого) аварийной
защиты энергоблока ядерной энергетической
установки (ЯЭУ). Каналы строятся по
принципу линейного соединения группы
устройств: датчик — блок питания —
вторичный прибор, регистрирующий
информацию с датчика (рис. 3.2).

Древовидная
структура представляет
собой объединение мно­гих линейных
подструктур. Примером может служить
схема под­системы аварийной защиты
энергоблока ЯЭУ. Подсистема состо­ит
из группы однотипных каналов, каждый
из которых дублирует работу других (рис
3.3).

Кольцевая
структура (циклическая)
имеет замкнутые конту­ры в соответствующих
графах. С помощью циклических структур
изображаются схемы циркуляции информации
в системах. Обобщенная сетевая структура
характеризуется многочислен­ными
межэлементными связями.

Иерархические
структуры представляют
собой декомпозицию системы в пространстве.
Применяются, прежде всего, для описа­ния
подчиненности элементов в структурах
управления. Термин иерархия означает
соподчиненность, порядок подчинения
низ­ших по должности лиц высшим. В
настоящее время концепция нарастания
мощности (вторичный прибор) иерархии
распространена на любой согласованный
по подчинен­ности порядок объектов.
В иерархических структурах важно лишь
выделение уровней соподчиненности, а
между уровнями и между компонентами в
пределах уровня, в принципе, могут быть
любые взаимоотношения. Примером
применения иерархической структуры
может служить изображение схемы ЭВМ с
детализа­цией на каждом новом уровне
иерархии (рис 3.4).

Упрощенная
структурная схема ЭВМ.

УВи –
устройство ввода информации

ВЗУ –
внешнее запоминающее устройство

АЛУ –
арифметико-логическое устройство

ОЗУ –
оперативное запоминающее устройство

УУ –
устройство управления

ПУ –
пульт управления

УВыв –
устройство вывода информации

30.

1. Сетевые модели. Основные понятия сетевой модели

До появления сетевых методов планирование работ, проек­тов осуществлялось в небольшом объеме. Наиболее известным средством такого планирования был ленточный график Ганта, недостаток которого состоит в том, что он не позволяет установить зависимости между различными операциями.

Современное сетевое планирование начинается с разбиения программы работ на операции. Определяются оценки продол­жительности операций, и строится сетевая модель (график). Построение сетевой модели позволяет проанализировать все операции и внести улучшения в структуру модели до начала ее реализации. Строится календарный график, определяющий начало и окончание каждой операции, а также взаимосвязи с другими операциями графика. Календарный график выявляет критические операции, которым надо уделять особое внима­ние, чтобы закончить все работы в директивный срок. Что касается некритических операций, то календарный план поз­воляет определить резервы времени, которые можно выгодно использовать при задержке выполнения работ или эффектив­ном применении как трудовых, так и финансовых ресурсов.

Сетевая модель — графическое изображение плана выпол­нения комплекса работ, состоящего из нитей (работ) и узлов (событий), которые отражают логическую взаимосвязь всех операций. В основе сетевого моделирования лежит изображе­ние планируемого комплекса работ в виде графа. Граф — схе­ма, состоящая из заданных точек (вершин), соединенных сис­темой линий. Отрезки, соединяющие вершины, называются ребрами (дугами) графа. Ориентированным называется такой граф, на котором стрелкой указаны направления всех его ребер (дуг), что позволяет определить, какая из двух его граничных вершин является начальной, а какая — конечной. Исследование таких сетей проводится методами теории графов.

Теория графов оперирует понятием пути, объединяющим последовательность взаимосвязанных ребер. Контур означает такой путь, у которого начальная вершина совпадает с конеч­ной. Сетевой график — это ориентированный граф без конту­ров. В сетевом моделировании имеются два основных элемен­та — работа и событие.

Работа — это активный процесс, требующий затрат ресур­сов, либо пассивный (ожидание), приводящий к достижению намеченного результата.

Фиктивная работа — это связь между результатами работ (событиями), не требующая затрат времени и ресурсов.

Событие — это результат (промежуточный или конечный) выполнения одной или нескольких предшествующих работ.

Путь — это любая непрерывная последовательность (цепь) работ и событий.

Критический путь — это путь, не имеющий резервов и включающий самые напряженные работы комплекса. Работы, расположенные на критическом пути, называют критически­ми. Все остальные работы являются некритическими (нена­пряженными) и обладают резервами времени, которые позво­ляют передвигать сроки их выполнения, не влияя на общую продолжительность выполнения всего комплекса работ.

При построении сетевых моделей необходимо соблюдать следующие правила.

1. Сеть изображается слева направо, и каждое событие с большим порядковым номером изображается правее преды­дущего. Общее направление стрелок, изображающих работы, также в основном должно быть расположено слева направо, при этом каждая работа должна выходить из события с мень­шим номером и входить в событие с большим номером.

2. Два соседних события могут объединяться лишь одной работой. Для изображения параллельных работ вводятся про­межуточное событие и фиктивная работа (рис. 30.1).

3. В сети не должно быть тупиков, т. е. промежуточных событий, из которых не выходит ни одна работа (рис. 30.2).

4. В сети не должно быть промежуточных событий, кото­рым не предшествует хотя бы одна работа (рис. 30.3).

5. В сети не должно быть замкнутых контуров, состоя­щих из взаимосвязанных работ, создающих замкнутую цепь (рис. 30.4). Для правильной нумерации событий поступают следующим образом: нумерация событий начинается с исход­ного события, которому дается номер 1. Из исходного собы­тия 1 вычеркивают все исходящие из него работы, на остав­шейся сети вновь находят событие, в которое не входит ни одна работа. Этому событию дается номер 2. Затем вычеркивают работы, выходящие из события 2, и вновь находят на остав­шейся части сети событие, в которое не входит ни одна работа, ему присваивается номер 3, и так продолжается до заверша­ющего события. Пример нумерации сетевого графика показан на рис. 30.5.

Продолжительность выполнения работ устанавливается на основании действующих нормативов или по экспертным оцен­кам специалистов. В первом случае временные оценки являют­ся детерминированными (однозначными), во втором — стохас­тическими (вероятностными).

Рассмотрим в качестве примера программу создания но­вого бытового прибора, пользующегося спросом у населения. Необходимые данные приведены в табл. 30.1.

На основании данных таблицы построим сетевой график создания прибора с учетом вышеизложенных рекомендаций (рис. 30.6).

< Предыдущая   Следующая >

Статическая структура сети может использоваться для моделирования фенотипических эффектов возмущений в регуляторных сетях

Сравнительное исследование

. 2012 1 ноября; 28 (21): 2811-8.

doi: 10. 1093/биоинформатика/bts517.

Epub 2012 24 августа.

Ариэль Фейглин
1
 , Адар Хакоэн, Авиталь Сарузи, Жасмин Фишер, Рон Унгер, Янай Офран

Принадлежности

принадлежность

  • 1 Факультет естественных наук Гудмана, Университет Бар-Илан, Рамат-Ган 52900, Израиль.

  • PMID:

    22923292

  • DOI:

    10.1093/биоинформатика/bts517

Сравнительное исследование

Ариэль Фейглин и др.

Биоинформатика.

.

. 2012 1 ноября; 28 (21): 2811-8.

doi: 10.1093/биоинформатика/bts517.

Epub 2012 24 августа.

Авторы

Ариэль Фейглин
1
 , Адар Хакоэн, Авиталь Сарузи, Жасмин Фишер, Рон Унгер, Янай Офран

принадлежность

  • 1 Факультет естественных наук Гудмана, Университет Бар-Илан, Рамат-Ган 52900, Израиль.

  • PMID:

    22923292

  • DOI:

    10.1093/биоинформатика/bts517

Абстрактный


Мотивация:

Биологические процессы динамичны, тогда как изображающие их сети обычно статичны. Количественное моделирование с использованием дифференциальных уравнений или логических функций может предложить количественные предсказания поведения биологических систем, но требует детальной экспериментальной характеристики кинетики взаимодействия, которая обычно недоступна. Чтобы определить, в какой степени сложные биологические процессы можно моделировать и анализировать, используя только статическую структуру сети (т. е. направление и знак ребер), мы пытаемся предсказать фенотипический эффект возмущений в биологических сетях на основе статической структуры сети.


Полученные результаты:

Мы проанализировали три сети из разных источников: сеть EGFR/MAPK и PI3K/AKT из подробного экспериментального исследования, регуляторную сеть TNF из базы данных STRING и большую сеть всех путей, контролируемых NCI, из базы данных взаимодействия белков. Всего мы предсказали влияние 39 возмущений (например, одного или двух лекарств) на 433 целевых белка/гена. В 82% случаев алгоритм, который использовал только статическую структуру сети, правильно предсказывал, активируется или подавляется какой-либо данный белок/ген в результате возмущений других белков/генов.


Заключение:

В то время как количественное моделирование требует подробных экспериментальных данных и сложных вычислений, которые ограничивают его масштабируемость для больших сетей, подход на основе проводки может использовать доступные данные из баз данных путей и взаимодействий и может быть масштабируемым. Эти результаты закладывают основу для крупномасштабного подхода к прогнозированию фенотипов на основе схематической структуры сетей.

Похожие статьи

  • Вывод и анализ биологической сети с использованием SEBINI и CABIN.

    Тейлор Р., Сингхал М.

    Тейлор Р. и соавт.
    Методы Мол Биол. 2009;541:551-76. doi: 10.1007/978-1-59745-243-4_24.
    Методы Мол Биол. 2009.

    PMID: 19381531

    Обзор.

  • Создание и анализ сборников путей и взаимодействий белков для моделирования сетей передачи сигналов.

    Кируак Д.С., Саес-Родригес Дж., Свантек Дж., Берк Дж.М., Лауффенбургер Д.А., Зоргер П.К.

    Кируак, округ Колумбия, и соавт.
    BMC Сист Биол. 2012 1 мая; 6:29. дои: 10.1186/1752-0509-6-29.
    BMC Сист Биол. 2012.

    PMID: 22548703
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Сетевые лего: строительные блоки схем сотовой связи.

    Мурали ТМ, Ривера К.Г.

    Мурали ТМ и др.
    J Компьютерная биология. 2008 Сентябрь; 15 (7): 829-44. doi: 10.1089/cmb.2007.0139.
    J Компьютерная биология. 2008.

    PMID: 18707557

  • Мозаичное моделирование генной сети выявило новые механизмы регуляции HCV-инфекции.

    Попик О.В., Петровский Е.Д., Мищенко Е.Л., Лаврик И.Н., Иванисенко В.А.

    Попик О.В. и соавт.
    Вирус рез. 2016 15 июня; 218:71-8. doi: 10.1016/j.virusres.2015.10.004. Epub 2015 22 октября.
    Вирус Рез. 2016.

    PMID: 26481968

  • Прогностическая геномика: структура сети признаков рака для прогнозирования клинических фенотипов опухолей с использованием данных секвенирования генома.

    Ван Э., Заман Н., Макги С., Миланезе Дж.С., Масуди-Неджад А., О’Коннор-МакКорт М.

    Ван Э и др.
    Семин Рак Биол. 2015 Февраль;30:4-12. doi: 10.1016/j.semcancer. 2014.04.002. Epub 2014 18 апр.
    Семин Рак Биол. 2015.

    PMID: 24747696

    Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Реверс-инжиниринг направленных сетей регуляции генов на основе данных транскриптомики и протеомики биодобычи бактериальных сообществ с приближенным байесовским вычислением и моделированием стационарной передачи сигналов.

    Буэтти-Динь А., Херольд М., Кристель С., Эль Хайджами М., Делогу Ф., Илие О., Белленберг С., Уилмес П., Поетч А., Санд В., Вера М., Пивкин И.В., Фридман Р., Допсон М.

    Буэтти-Динь А. и др.
    Биоинформатика BMC. 2020 21 января; 21 (1): 23. дои: 10.1186/s12859-019-3337-9.
    Биоинформатика BMC. 2020.

    PMID: 31964336
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Управление потоком сигналов сложных сигнальных сетей.

    Ли Д., Чо К.Х.

    Ли Д. и др.
    Научный представитель 3 октября 2019 г .; 9 (1): 14289. doi: 10.1038/s41598-019-50790-0.
    Научный представитель 2019.

    PMID: 31582789
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Компьютерное моделирование сигнальной сети при FLT3 + -острый миелоидный лейкоз — показания для оптимальной дозы ингибиторов против FLT3 и CDK6.

    Буэтти-Динь А., Фридман Р.

    Буэтти-Динь А. и др.
    Биоинформатика BMC. 2018 24 апреля; 19 (1): 155. doi: 10.1186/s12859-018-2145-y.
    Биоинформатика BMC. 2018.

    PMID: 29699481
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Топологическая оценка потока сигналов в сложных сетях сигнализации.

    Ли Д., Чо К.Х.

    Ли Д. и др.
    Научный представитель 2018 г. 27 марта; 8 (1): 5262. doi: 10.1038/s41598-018-23643-5.
    Научный представитель 2018.

    PMID: 29588498
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Сеть взаимодействия белков и моделирование мутационного статуса IGVH при хроническом лимфоцитарном лейкозе.

    Альварес-Сильва М.С., Йепес С., Торрес М.М., Барриос А.Ф.

    Альварес-Сильва М.С. и соавт.
    Теория Биол Мед Модель. 2015 20 июня; 12:12. doi: 10.1186/s12976-015-0008-z.
    Теория Биол Мед Модель. 2015.

    PMID: 26088082
    Бесплатная статья ЧВК.

Просмотреть все статьи «Цитируется по»

Типы публикаций

термины MeSH

вещества

Страница не найдена – Khoury College Development

 

В мире, где информатика (CS) везде, CS для всех. CS пересекает все дисциплины и отрасли.

 

Колледж компьютерных наук Хури стремится создавать и развивать разнообразную инклюзивную среду.

 

Колледж Хури, первый в стране колледж информатики, основанный в 1982 году, вырос в размерах, разнообразии, программах на получение степени и превосходстве исследований.

 

В наших региональных кампусах, расположенных в промышленных и технологических центрах, Khoury College предлагает сильные академические программы в оживленных городах для жизни, работы и учебы.

 

Khoury College — это сообщество людей, занимающихся обучением, наставничеством, консультированием и поддержкой студентов по всем программам.

 

Программы награждения колледжей и университетов проливают свет на выдающихся преподавателей, студентов, выпускников и отраслевых партнеров.

 

Наши реальные исследования, выдающиеся преподаватели, выдающиеся ораторы, динамичные выпускники и разнообразные студенты рассказывают свои истории и попадают в новости.

 

В Колледже Хури обучение происходит в классе и за его пределами. Мероприятия в нашей сети кампусов обогащают образовательный опыт.

 

Информатика повсюду. Студенты Khoury College занимаются соответствующей работой, исследованиями, глобальными исследованиями и опытом обслуживания, которые помогают им расти.

 

Студенты магистратуры углубляют свои знания посредством проектной работы, профессионального опыта работы и научных ассистентов.

 

Работа над исследованиями с преподавателями занимает центральное место в работе доктора философии. Докторанты колледжа Хури также могут проводить исследования с отраслевыми партнерами.

 

Преподаватели и студенты Khoury College проводят эффективную работу по различным дисциплинам. Благодаря широкому спектру областей исследований мы каждый день решаем новые проблемы в области технологий.

 

Наши институты и исследовательские центры объединяют ведущих академических, отраслевых и государственных партнеров для использования вычислительной мощности.

 

Исследовательские проекты, разработанные и проводимые профессорско-преподавательским составом Khoury College мирового уровня, вовлекают студентов и других исследователей в получение новых знаний.

 

Исследовательские лаборатории и группы сосредотачиваются на ряде проблем в определенном контексте, поощряя исследования и сотрудничество.

 

Эта новая инициатива направлена ​​на устранение рисков для конфиденциальности и личных данных с помощью коллективных усилий на низовом уровне с упором на прозрачность и подотчетность.

 

Современное оборудование, бесшовные системы и инновационные лаборатории и пространства позволяют нашим преподавателям и студентам проводить передовые исследования.

 

Колледж Хури гордится своим сплоченным, инклюзивным сообществом. Каждый день мы стремимся создавать программы, которые приветствуют самых разных студентов в CS.

 

Более 20 компьютерных клубов в колледже Хури и Северо-Восточном колледже предлагают что-то для каждого студента. Мы всегда рады новым членам на каждом уровне.

 

Учащиеся учатся в современных классах, конференц-залах для совместной работы, а также в ультрасовременных лабораториях и исследовательских центрах.

 

Сети обеспечивают безопасную и бесперебойную работу кода, современное и надежное оборудование, а наша квалифицированная системная команда управляет поддержкой и обновлениями.

 

Заинтригован Колледжем Хури и Северо-восточным университетом? Начните здесь, чтобы увидеть общую картину: академические науки, экспериментальное обучение, студенческая жизнь и многое другое.

 

Готовы сделать следующий шаг в технической карьере? Наши магистерские программы сочетают в себе академическую строгость, исследовательское превосходство и значимые экспериментальные возможности.

 

Добро пожаловать в магистерскую программу Align, предназначенную для людей, готовых добавить информатику (CS) в свой набор навыков или переключиться на совершенно новую карьеру в области технологий.