Текст про программирование в научном стиле: Напишите текст научного стиля, и докажите что он научный (про программирование)

Содержание

Напишите текст научного стиля, и докажите что он научный (про программирование)

267. Составьте простые предложения с данными словами, согласуйте их с подхо-дящими именами собственными. При этом в качестве пояснения добавляйте слов … а«ИМЯ» ИЛИ «название».Образец: Нарын — название самой крупной реки в Кыргызстане.Река, город, село, журнал, товарищ, подруга, книга, писатель, горный хре-бет, героиня сказки. Помогите пожалуйста ​

исправьте ошибки в тексте ропкий, тихий лег на чорную землю первый снежок. Небо серае, а снек белый лехкий. В янворе снек тижелый и холодный одея … лом накрывает поля. Кругом наволило снегу по колено, а то и по пояс. Чуть шагнул с трапинке- утанул в сыпучим болоти​

СРОЧНО!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 1) как писатель оказался среди крестьянских ребятишек? 2) Сколько их было? Как их звали? 3) Почему … писатель считает, что Фёдор принадлежал к бога- 4) Как вы думаете, был ли кто-то ещё из мальчиков из бога- 5) Как был одет Павлуша? Как вы думаете, из какой он семьи? 6) Как был одет Илюша? Можно ли сказать, что он был одет той семье? той семьи? 7) О ком из мальчиков писатель сказал, что он одет бедно? 8) Одежду какого мальчика автор не описывает? Как вы счи- таете, из какой он семьи? 9) Сделайте вывод, о чём может рассказать одежда.

СРОЧНО!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ПОМОГИТЕ ПЖ ПЖ 381 Упр

Выпишите из текста прыг скок 5Переходных и непереходных глаголов, пажалуйста

Задание №1 Письменно в тетради выполните упражнение. Запишите предложения, подчеркните грамматические основы. Укажите, чем выражены главные члены. Пос … тавьте, где нужно тире. 1. Грачи это наши первые весенние гости. 2. Лёгким запахом веет полынь. 3. Сорока птица плутоватая. 4. У кукушонка грудка пёстренькая. 5. Полный месяц встал над лугами. 6. Репей для осла самая вкусная еда. 7. Аистята прожорливые птенцы. 8. У осла голос противный, громкий. 9. Попытка не пытка. 10. Острый язык дарование, длинный язык наказание.

даю 10 баллов помогите​

Помогите пожалуйста, в листочке там все понятно, сказка Теплый Хлеб. Пж.

Пожалуйста помогите мне.

помогите пожалуйста даю 35 балловИмя числительное отвечает на вопросы: *1 баллкто? что?какой? чей?сколько? как много?что делать? что сделать?2.

Найди … словосочетание с числительным. *1 баллутроить усилиятрёхэтажный домтройка за ответтри поросёнка3. В каких числительных мягкий знак пишется в конце слова? *1 балл50, 60, 805, 17, 30500, 600, 7004. Найди простое числительное. *1 баллдвести четыредевяносто дватристасемь5. В каком ряду все слова являются именами числительными? *1 баллтри пятых, тысяча, полуторныйпервый, сотня, миллионвосемь, несколько, двестиобе, двое, одна6. Имя числительное изменяется: *1 баллпо числам, лицампо временам, родампо падежам7. Определи падеж числительного в словосочетании «О 3 ПОРОСЯТАХ»: *1 баллвинительныйпредложныйродительный8. Укажи строчку, где все числительные написаны верно: *1 баллк двухстам прибавить четырек двумстам прибавить четырек двести прибавить четыре9. Найди ошибку: *1 баллдевятьсотсемдесятшестнадцать10. Сложные числительные — это числительные, состоящие из … *1 баллодного слова с двумя корнямиодного слова с одним корнемдвух или более слов11. Составные числительные — это числительные, состоящие из .
.. *1 баллодного слова с двумя корнямиодного слова с одним корнемдвух или более слов12. Простые числительные — это числительные, состоящие из … *1 баллодного слова с двумя корнямиодного слова с одним корнемдвух или более словПОМОГИТЕ ПОЖАЛУЙСТА ​

Пример научного текста (научной статьи)

В последнее время всё чаще (судя по статистике прихода с поисковиков ко мне в блог и по личному опыту) народ мучается вопросами «как писать научные статьи», «как писать тексты в научном стиле», «где увидеть пример научного текста (текста в научном стиле)» и т.п.

В продолжение темы о научных текстах вообще и научных статьях в частности приведу пример того, как можно оформить «техническо-популярный» текст в научном стиле.

ВАЖНО: далеко не всякий текст в научном стиле обязан обладать какой бы то ни было степенью научной новизны, но описать научно можно даже процесс приготовления бутерброда.

Итак.

МЕТОД УВЕЛИЧЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ИНТЕРНЕТ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

На примере конкретной технической задачи рассмотрены алгоритмы обработки данных в интернет-ориентированных клиент-серверных приложениях. Проведено практическое исследование производительности рассмотренных алгоритмов. Предложен метод выбора оптимального алгоритма с целью увеличения производительности интернет-ориентированных клиент-серверных приложений.

Ключевые слова: клиент-серверные приложения, производительность, обработка данных.

Введение

Переход к многоуровневой архитектуре интернет-ориентированных клиент-серверных приложений поставил перед разработчиками проблему распределения функций обработки данных между клиентской и серверной частями приложения.

Обозначенная проблема остаётся актуальной на стыке любых уровней многоуровневой архитектуры: уровня данных и уровня бизнес-логики, уровня бизнес-логики и уровня представления и т.п. Неверные технологические решения приводят к значительному падению производительности таких приложений, делая невозможной их работу под расчётной нагрузкой, а также значительно осложняя их дальнейшую модификацию и развитие.

В статье предложен метод увеличения производительности интернет-ориентированных клиент-серверных приложений, основанный на технологии тестирования производительности и повышении технической эффективности взаимодействия уровней данных и бизнес-логики.

Формулировка задачи

Дальнейшие рассуждения будут проводиться на основе следующей задачи, являющейся показательной в контексте исследования.

На уровне данных, представленном базой данных под управлением СУБД MySQL, хранится таблица, содержащая некоторое неизвестное количество записей (напр., новостей). Уровень бизнес-логики представлен программой на веб-ориентированном языке программирования PHP. Необходимо сформировать и представить конечному пользователю календарь новостей, содержащий ссылки только на те годы и месяцы, новости за которые представлены в базе данных. Отметим, что подобная задача является типичной для широкого спектра интернет-ресурсов. Фрагмент структуры таблицы news, содержащий представляющие интерес для решения поставленной задачи поля, базы данных представлен в таблице 1.

Таблица 1 — фрагмент структуры таблицы news базы данных

Поле таблицы Тип поля таблицы Дополнительная информация
news_uid int Первичный ключ
news_dt int Индекс

Рассмотрим варианты решения задачи, связанные с ними проблемы и пути их решения.

Проблема проектирования базы данных и выбора алгоритма обработки данных

СУБД MySQL поддерживает взаимодействие с клиентскими приложениями посредством языка структурированных запросов SQL. Язык SQL предоставляет программисту возможность реализовать часть обработки данных путём выполнения специальных запросов.

Такое решение позволяет упростить уровень бизнес-логики приложения, однако не всегда оказывается наиболее выгодным по критериям производительности и затрат оперативной памяти. Оптимизация обработки данных по двум вышеперечисленным критериям является нетривиальной задачей, требующей для своего решения выбора определённого алгоритма обработки данных и специального проектирования структуры базы данных, учитывающей особенности работы выбранного алгоритма.

Проблема выбора алгоритма. Для решения поставленной задачи в общем случае существует три алгоритма [1].

Алгоритм 1, основанный на прямой выборке данных (рисунок 1), сводится к извлечению всей информации с уровня данных на уровень бизнес-логики с последующим анализом и обработкой.

Алгоритм 2, основанный на частичной выборке данных (рисунок 2), предполагает формирование диапазонов значений, соответствующих указанным в исходной формулировке задачи, с последующей проверкой наличия записей, попадающих в сформированные диапазоны.

Рисунок 1 — Алгоритм 1 Рисунок 2 — Алгоритм 2

Алгоритм 3 предполагает совершенно иной подход (рисунок 3), основанный на формировании готового набора данных средствами СУБД, что позволяет на уровне бизнес-логики выполнить только небольшие преобразование форматов представления данных с целью дальнейшей их передачи на уровень представления.

Проблема проектирования базы данных. В контексте проектирования базы данных нас будут интересовать вопросы использования индексов и выбора типа данных для хранения даты-времени публикации новости.

Ответ на первый вопрос оказывается очевидным в случае, если количество операций чтения данных значительно превышает количество операций вставки и модификации данных.

Рассматриваемая задача относится как раз к такому случаю, поэтому мы используем индекс на поле news_dt (см. таблицу 1).

Рисунок 3 — Алгоритм 3

Ответ на второй вопрос не является столь же очевидным. Несмотря на то, что СУБД MySQL предоставляет широкий набор типов данных для хранения даты-времени, операции с unixtime (целым числом, представляющим собой время, выраженное в количестве секунд, прошедших с 1 января 1970 года), как правило, оказываются более производительными.

Выбор формата хранения даты-времени также влияет на выбор того или иного из рассмотренных выше алгоритмов. Так, алгоритмы 1 и 2 не зависят от формата данных в базе данных, т.к. выполняют обработку информации на уровне бизнес-логики. Алгоритм 3 ориентирован в первую очередь на специализированный формат представления данных datetime, и его адаптация к формату unixtime негативно сказывается на производительности, т.к. требует дополнительных операций по преобразованию форматов данных.

Экспериментальное исследование

Перед формулировкой предлагаемого метода увеличения производительности интернет-ориентированных клиент-серверных приложений предлагается рассмотреть результаты тестирования производительности, проведённого с применением каждого из рассмотренных выше алгоритмов и обоих вариантов хранения данных в базе данных.

Исследование проводилось на наборах данных, содержащих 100, 1000, 10000, 100000 и 1000000 записей со случайными значениями даты-времени в диапазоне от 1970 до 2010 года. Программные средства, реализующие каждый алгоритм на каждом из вариантов хранения информации, запускались в случайном порядке не менее 1000 раз каждое. Для исследования использовалась СУБД MySQL версии 5.1.44, язык программирования PHP версии 5.3.0 и веб-сервер Apache версии 2.2.14.

Аппаратное обеспечение в данном случае не является значимым, поскольку основной интерес представляет относительная производительность рассмотренных выше алгоритмов на каждом из вариантов хранения данных.

Альтернативное исследование, проведённое путём исполнения тестируемых программных средств в консольном режиме (без применения веб-сервера Apache), показало, что для данной задачи наличие или отсутствие дополнительного уровня программного обеспечения (веб-сервера) не является принципиальным, поскольку веб-сервер в данном случае обеспечивает только передачу данных между уровнем представления и уровнем бизнес-логики, что не является вычислительно сложной задачей и занимает сравнительно малое время в сравнении со временем выполнения основной части алгоритма, реализующей основную логику решения поставленной задачи.

Результаты эксперимента (время выполнения программы, решающей поставленную задачу) приведены в таблице 2. В пользу предлагаемого в настоящей статье метода говорит тот факт, что эксперимент по оценке производительности алгоритмов (который приходится неоднократно повторять при разработке реальных приложений) выполнялся на протяжении двух недель, что не может считаться допустимым при коммерческой разработке программного обеспечения.

Таблица 2 — время выполнения программы, решающей поставленную задачу

  100 записей 1000 записей 10000 записей 100000 записей 1000000 записей
Алгоритм 1 и unixtime 0,03 с 0,24 с 2,49 с 25,35 с 263,72 с
Алгоритм 2 и unixtime 0,67 с 0,82 с 0,85 с 0,91 с 15,72 с
Алгоритм 3 и unixtime 0,002 с 0,02 с 0,12 с 0,67 с 16,44 с
Алгоритм 1 и datetime 0,002 с 0,017 с 0,08 с 1,74 с 31,84 с
Алгоритм 2 и datetime 0,75 с 0,92 с 0,99 с 1,27 с 26,60 с
Алгоритм 3 и datetime 0,003 с 0,01 с 0,03 с 0,29 с 12,77 с

Как показывает экспериментальное исследование, время работы алгоритма 1 жёстко зависит от количества обрабатываемых данных, в то время как время работы алгоритмов 2 и 3 остаётся на приемлемом уровне, и их производительность снижается незначительно. Оценка производительности предлагаемых алгоритмов представлена в таблице 3.

Таблица 3 — производительность предложенных алгоритмов (записей в секунду)

  100 записей 1000 записей 10000 записей 100000 записей 1000000 записей
Алгоритм 1 и unixtime 3333,3(3) з/с 4166,6(6) з/с 4016,06 з/с 3944,77 з/с 3791,90 з/с
Алгоритм 2 и unixtime 149,25 з/с 1219,51 з/с 11764,71 з/с 109890,11 з/с 63613,23 з/с
Алгоритм 3 и unixtime 50000 з/с 50000 з/с 83333,3(3) з/с 149253,73 з/с 60827,25 з/с
Алгоритм 1 и datetime 50000 з/с 58823,53 з/с 125000 з/с 57471,26 з/с 31407,04 з/с
Алгоритм 2 и datetime 133,3(3) з/с 1086,96 з/с 10101,01 з/с 78740,16 з/с 37593,98 з/с
Алгоритм 3 и datetime 33333,3(3) з/с 100000 з/с 333333,3(3) з/с 344827,59 з/с 78308,54 з/с

Особый интерес представляет тот факт, что алгоритм 2, показывавший худшую производительность на малых объёмах данных (отставание от лидера в 330-370 раз), на больших объёмах данных показал отставание всего в 1,2-2,1 раза. Экстраполяция полученных результатов на случай с ещё большими объёмами данных позволяет рассматривать данный алгоритм в качестве одного из наилучших кандидатов для решения поставленной задачи.

Отметим также, что все рассмотренные алгоритмы показали снижение производительности при проверке на 1000000 записей в сравнении с проверкой на 100000 записей, что вызвано необходимостью выполнения дополнительных операций с оперативной и внешней памятью на уровне данных и уровне бизнес-логики.

Управление такими операциями контролируется операционной системой и не всегда может быть оптимизировано средствами языка программирования, на котором реализовано решение поставленной задачи. Этот факт также является аргументом в пользу использования алгоритма 2, предъявляющего значительно меньшие требования к объёму используемой памяти.

В силу того факта, что производительность предложенных алгоритмов зависит не только от объёма обрабатываемых данных, ниже предложен метод выбора алгоритма, наиболее подходящего для решения тех или иных технических задач.

Формулировка предлагаемого метода

Предлагаемый в настоящей статье метод увеличения производительности интернет-ориентированных клиент-серверных приложений построен на анализе факторов, влияющих на производительность алгоритмов обработки данных.

К таким факторам относятся: вычислительная сложность обработки информации на уровне данных, вычислительная сложность [2] обработки информации на уровне бизнес-логики, объём обрабатываемых данных, объём данных, передаваемых между уровнями приложения, вычислительная сложность дополнительной обработки данных для их передачи на уровень представления, вычислительная сложность преобразования формата данных для их последующей обработки на уровне данных, плотность распределения данных по анализируемым диапазонам.

Выбор оптимального алгоритма осуществляется путём вычисления коэффициентов (1, 2, 3) и принятия конечного решения на основе формулы (4).

  , (3)
где — отношение количества заполненных анализируемых диапазонов значений к общему количеству анализируемых диапазонов значений;
— количество заполненных анализируемых диапазонов значений;
— общее количество анализируемых диапазонов значений.

Решение о выборе оптимального алгоритма принимается по формуле (4), где A — номер оптимального для решения конкретной задачи алгоритма.

  , (4)

Также отметим, что написание вспомогательного программного средства или использование среды автоматизации тестирования позволяет проводить сбор и анализ данных, необходимых для расчёта номера оптимального для решения конкретной задачи алгоритма A (4) в автоматизированном режиме.

Заключение

Применение предложенного метода позволяет при определении оптимального алгоритма избежать необходимости выполнять длительное тестирование производительности, которое, в свою очередь, требует реализации всех конкурирующих алгоритмов. Таким образом, применение предложенного метода позволяет не только увеличить производительность интернет-ориентированных клиент-серверных приложений, но и сократить время и трудоёмкость их разработки.

Учёт количества обрабатываемой информации (2) и результаты практических исследований, представленные в таблице 3, позволяют прогнозировать изменение производительности программного средства, решающего сформулированную во введении к данной статье задачи. Такой прогноз позволяет ещё на стадии проектирования программного средства снизить риск недопустимого падения производительности, приводящего к необходимости внесения модификаций в программное средство на стадии его эксплуатации.

Литература

1. Дюбуа, П. MySQL — сборник рецептов / П. Дюбуа, М., «Символ», 2007. — 1056 с.

2. Липский, В. Комбинаторика для программистов / В. Липский, М., «Мир», 1988. — 216 с.

Пример научного текста. Научный стиль: советы и рекомендации

Научный текст и научная статья в копирайтинге отличаются особым стилем, который имеет четкие требования к написанию. В этом материале будут рассмотрены ключевые моменты оформления научных текстов с примерами и пояснениями. К концу прочтения этой статьи Вы будете сами в состоянии создавать собственные примеры научного текста.

Если Вам нужен наглядный пример научной статьи, то его можно найти на этой странице.

Любому копирайтеру рано или поздно приходится столкнуться с задачей написания научного текста. Цели таких текстов могут быть различными, например, создание материала с подробным техническим обоснованием или просто выполнение заказа на написание научной статьи. Однако в отличие от продающих текстов, традиционных веб-публикаций или записей в блоге, научный текст требует к себе особого подхода. Проявляется этот подход в строгом стиле и жестких рамках. Рассмотрим подробнее на примерах.

1. Структура научного текста

Для научных текстов не актуален принцип «перевернутой пирамиды». Вместо этого используется четкая последовательная структура. Научный текст должен обязательно быть логичным и последовательным.

Как правило, заключение дается в конце текста, в то время как для классического копирайтинга и веб-публицистики характерно ставить выводы в начале.

Если в научных текстах предлагается анализ, то следом за анализом обязательно должен идти вывод.

Пример научного текста №1:

Неверно: Принцип перевернутой пирамиды определяет местоположение вывода в начале текста. Эксперименты показывают, что люди не всегда просматривают веб-страницу целиком. Многие читатели сканируют текст и пропускают самую важную информацию.

В этом примере научного текста нет структуры. Вывод идет в начале текста и вызывает сразу ряд вопросов: «Почему?», «Откуда?». Несмотря на то, что вопросы могут раскрываться далее по тексту, структура уже нарушена.

Верно: Исходя из результатов экспериментов, которые свидетельствуют о том, что люди сканируют текст и не всегда просматривают веб-страницу целиком, целесообразно воспользоваться принципом перевернутой пирамиды и поместить вывод в начало текста.

2. Манера изложения научного текста

Научные тексты и научные статьи отличаются двумя ярко выраженными особенностями в плане манеры изложения автора:

  • Научный текст пишется всегда в безличной форме.
  • В научном тексте отсутствует диалог с читателем.

В плане манеры изложения научный текст прямо противоположен записи в блоге. Для него неприемлем разговорный стиль. Все пишется жестко и официально.

Пример научного текста №2:

Неверно: Я с гордостью рад представить Вам новую программу. Вы когда-нибудь задумывались о том, сколько времени Вы тратите на пустые действия в своей повседневной жизни? Забудьте об этом! Новая программа P организует Ваш день, освободив Вам до 70% свободного времени!

Верно: Программное обеспечение P позволяет рационально организовать распорядок дня и освободить до 70% времени.

3. Лексика научного текста

Научный текст всегда пишется с использованием слов (лексики), которые характерны для той или иной области знаний. В любой отрасли, будь то юриспруденция, биология, молекулярная физика или любая другая, есть термины, которые знающим читателям известны и не требуют расшифровки. Кроме того, существует общепринятая лексика научных текстов, для которой характерны такие слова как:

  • характерно
  • соответственно
  • исходя из
  • следовательно
  • применительно
  • относительно
  • предполагает использование и т.д.

Пример научного текста №3:

Неверно: Большие емкости для перевозки жидкостей: нефти и продуктов её переработки часто используются в виде вагонов поездов.

Верно: Включение цистерн в состав локомотива характерно для современной транспортной промышленности.

4. Примеры в научном тексте

В отличие от традиционного копирайтинга, где самые лучшие примеры – примеры из повседневной жизни, научные тексты требуют использования научных аргументированных выкладок.

Пример научного текста №4:

Неверно: Очередной пример борьбы с воровством: вчера тетя Глаша «запалила» маленького Яшу, бесстыдно тырящего у нее в саду яблоки, достала ружье и начала палить солью с таким энтузиазмом, что на следующий день сесть не могли не только Яша, но и три голубя, две вороны, а также бывший разведчик, ныне пенсионер, дядя Ваня, который, на свою беду, в то время сидел на соседней яблоне с биноклем.

Верно: Проблема воровства требует соответствующих адекватных мероприятий со стороны субъекта хозяйствования, в частности, использование вспомогательных орудий труда для ликвидации потенциальной угрозы со стороны злоумышленника.

5. Сложность научной статьи

Для традиционного копирайтинга чем проще текст – тем он лучше и доступнее. Научный текст доступность в приоритет не ставит. Для научного стиля простота предложений не характерна, вот почему рекомендуется использовать предложения средней сложности.

Кроме того, в научных текстах, как правило, никогда не «разжевываются» прописные истины. Научный текст пишется для узкого круга компетентных людей, а не для широкой аудитории.

Пример научного текста №5:

Неверно: Простота – залог успеха. Эксперимент это доказал.

Верно: Исходя из результатов эксперимента, можно сделать вывод, что простота – залог успеха.

6. Сленг и жаргон в научном стиле

Сленг и жаргон не используются в научном стиле. Даже те слова, которые пользуются популярностью в кругу специалистов, в тексте заменяются характерной лексикой. Любое сленговое выражение можно заменить научным аналогом.

Пример научного текста №6:

Неверно: Кривой грызун спохабил все результаты эксперимента.

Верно: результаты эксперимента были недостоверны из-за неисправности манипулятора.

7. Ссылки и авторские права

Как правило, все новые научные знания базируются на открытиях, совершенных ранее. Новые диссертации, например, пишутся на основе уже существующей литературы с внесением собственного вклада автора. При использовании чужих публикаций и работ в научном тексте, автор текста обязательно должен сделать ссылку. Ссылки могут также указывать на приложения, рисунки и таблицы.

Самым наглядным примером использования ссылок является всемирно известная Википедия.

В конце научного текста, как правило, указывается список литературы и прочих источников, на которые в самом тексте делается ссылка.

Пример научного текста №7:

Неверно: В результате проведенных экспериментов было доказано, что психика североафриканских ежей крайне чувствительна и уязвима.

Верно: На основании результатов экспериментов, данные о которых представлены в работе [1] и отображены на Рис. 5, можно сделать вывод, что североафриканские ежи ранимы в психическом аспекте.

1. Ежов Е.Е. Психология североафриканских ежей, М.: Издательство, 2010 г.

8. Требования нормативных документов

В большинстве случаев оформление научных текстов регламентируется тем или иным общепринятым стандартом (например, ГОСТом). Вот почему в зависимости от типа публикации могут предъявляться различные требования к оформлению рисунков, таблиц, абзацев и прочего.

Такие требования, как правило, не актуальны для публикации текстов в сети Интернет.

9. Полнота научного текста

В идеале научный текст в копирайтинге должен соответствовать одному важному правилу, которое уже было затронуто в статье «Оптимальный размер статьи в копирайтинге»: он «должен быть как шар». Иными словами, Ваш текст должен раскрывать тему настолько полно, чтобы не оставлять никаких лишних вопросов.

10. Разнообразие научных текстов

Научные тексты бывают трех видов:

  • Научный
  • Научно-учебный
  • Научно-популярный

У каждого из них свой адресат и для каждого существуют свои требования. Самый строгий вид научного текста – научный. Используется специалистами для специалистов.

Научно-учебный текст обладает средней сложностью, используется для создания учебных и методических пособий, учебников и т.д.

Наконец, научно-популярный текст связывает науку с широкими массами. К нему не предъявляются строгие требования, он не содержит массу терминов, а если и содержит, то все они подробно объясняются.

Резюме: умение писать научные тексты и статьи позволяет копирайтеру существенно поднимать цену своего труда. А знание основ научного стиля и изучение готовых научных текстов позволит развить это умение. Как результат, копирайтер может зарабатывать больше.

Лексика научного стиля, правила и примеры

К лексике, употребляемой в научном стиле речи, относятся три разряда слов:

■ узкопрофессиональные термины, употребляемые специалистами какой-либо научной или технической сферы. Например, преимущественно в математике употребляются термины: абсцисса, ордината — координаты точки на координатной плоскости, аксиома Архимеда; в физике: лептоны — группа из шести элементарных частиц, не участвующих в сильном взаимодействии, люмен—единица СИ светового потока, броуновское движение; в химии: аллотропия — явление существования химических элементов в виде двух или нескольких простых веществ, различных по строению и свойствам; амальгамы — жидкие и твердые сплавы, образующиеся при растворении в ртути различных металлов, валентность — способность атомов элемента образовывать химические связи; в лингвистике: аббревиатура, варваризм, префикс, фонема, атрибутивные отношения; в литературоведении: авторские отступления, байронический герой и т. д.;

■ общенаучные термины, употребляемые в разных отраслях знаний; они являются межпредметными: адаптация, аксиоматика, амплитуда, гипотеза, диафрагма, импульс, иррациональный, классификация, корреляция, полупространство, реле, синхронизм, унификация, эксперимент и др.;

■ слова-нетермины, более характерные для научного стиля, по своему значению тяготеющие к текстам научного содержания: агрегат, анализ, аппаратура, априори, аргумент, бесконечность, выпуклый, гидролизация, зубчатый, излом, износоустойчивость, исследовать, исходный, каление, классифицировать, конфигурация, концепция, лаборатория, легировать, математизация, многопараметрический, многоугольный, моделировать, модифицировать, поправка, программирование, прямолинейный, симметричность, систематизировать и др.

Лексика официально-делового стиля

К лексике, чаще употребляемой в деловом стиле, относятся также три разряда слов:

■ узкопрофессиональные термины, используемые издавна только юристами: абандон — отказ страхователя от своих прав на застрахованное судно или груз с получением за это полной страховой суммы, бенефициарий — выгодоприобретатель, т.е. лицо, пользующееся какими-либо благами на основании договора; бербоут-чартер — договор фрахтования, согласно условиям которого судовладелец передает фрахтователю судно без экипажа на условиях аренды; вализа — почтовый мешок (сумка, пакет, конверт) дипломатического курьера, пользующийся неприкосновенностью; гудвилл — престиж, деловая репутация, контакты, клиенты компании как ее актив; дампинг — захоронение отходов в море; жират — лицо, на которое переводится вексель;

■ юридические термины, используемые и в других стилях речи: автономия — определенная степень самостоятельности каких-либо органов, организаций, территориальных или иных общностей в вопросах их жизнедеятельности; закон — юридический акт, принятый высшим представительным органом государственной власти; замечание — по трудовому праву РФ один из видов дисциплинарного взыскания; кодекс — систематизированный законодательный акт, в котором содержатся нормы какой-либо отрасли права;

■ слова-нетермины, употребление которых требуется проформой того или иного юридического документа. Так, в простых деловых письмах принято употреблять слова: Прошу…, Извещаем…, Благодарим…, Приглашаем…, Препровождаем…, Подтверждаем…

В контрактных документах обычно указываются качество и количество товара, упаковка, цена и другие реквизиты. Если это трафарет, то в нем такие реквизиты отмечены типографски.

Об особенностях англоязычного научного текста

В статье анализируются лингвостилистические особенности англоязычного научного текста, рассматриваются особенности научного дискурса на примере англоязычных статей математической направленности.

Наука — одна из основных сфер, в которой реализуется доминирующее положение английского языка в мире. Английский язык в течение долгого времени является международным языком науки. Он используется при проведении международных семинаров и конференций, на нем публикуются научные исследования ученых из разных стран. Все это свидетельствует о том, что для полноценной научной коммуникации необходимо изучение особенностей научного стиля английского языка.

Общими характеристиками научного стиля являются информативная насыщенность, логичность построения, скрытая эмоциональность, обобщенно-отвлеченный характер изложения, смысловая точность и объективность, а также вытекающие из этих особенностей ясность и понятность. Вышеперечисленные особенности определяют выбор языковых средств.

Научный стиль, как в английском, так и в русском языке обладает специфическим составом, отличающим его от других функциональных стилей. Научный текст характеризуется использованием большого количества слов с абстрактной семантикой. В англоязычных математических текстах это такие слова как: problems, trend, direction, factors, importance, tendency, axiom, distribution, disperse, ordered, disordered, discrete, continuous, determinant, homomorphism, extrapolation.

Абстрактизация лексики вытекает из целей и задач научной коммуникации, а именно описания и обобщения фактов действительности, что вызывает необходимость поиска слов, выражающих наиболее общие признаки исследуемых явлений и предметов. Данная тенденция, как отмечает И.Р. Гальперин, в некоторых текстах научного стиля приводит к замене слов соответствующими абстрактными формулами, условными обозначениями, особыми знаками, которые в отличие от слов не проявляют тенденцию к обрастанию дополнительными значениями [3, с.428].

Следующей отличительной особенностью стиля научной прозы в английском языке является чрезмерное использование книжных слов, редко встречающихся даже в современной художественной литературе. Книжные слова — это «длинные, многосложные заимствованные слова, иногда не полностью ассимилированные, часто имеющие в нейтральном стиле более простые и короткие синонимы» [1, с.179].

Неполная грамматическая ассимиляция книжных слов выражается, например, в сохранении формы множественного числа, принятой в том языке, из которого заимствовано данное слово. В следующих примерах приведены латинские научные заимствования в английском языке: automaton — automata, phenomenon — phenomena. Книжные слова занимают значительную часть лексического состава англоязычных математических статей и являются интернациональными для большинства языков: theorem, axiom, lemma, analysis, synthesis, statistics, combinatorics, geometrical, stereometry, endomorphism, parallelogram, parallelepiped, parabolical, extrapolate, factorial, gradient, homomorphism.

Еще одной характерной чертой научного стиля является образование неологизмов. Под неологизмами вслед за Гальпериным И.Р. понимаются «любые новые словарные и фразеологические единицы, появившиеся в языке на данном этапе его развития и обозначающие новые понятия, возникшие в результате развития науки и техники, новых условий жизни, социально-политических изменений» [3, с.77]. Новые понятия, появляющиеся в результате исследований, приводят к образованию новых слов для их обозначения, поэтому именно научная проза наиболее благоприятствует созданию неологизмов. Так, в текстах математических статей к ним можно отнести следующую лексику, не зафиксированную в англоязычных словарях: poset — частично упорядоченное множество, half-life — период полураспада.

Бесспорно, наиболее яркой особенностью научных текстов на лексическом уровне является использование научной терминологии. В. Н. Комиссаров определяет термины как «слова и словосочетания, обозначающие специфические объекты и понятия, которыми оперируют специалисты определенной области науки или техники» [4, с. 110]. Признаками термина являются его объективность, точность, а также моносемантичность, т.е. независимость от контекста. Англоязычные математические статьи обнаруживают плотную терминологическую насыщенность: function, theory, equation, segment, solution, graph, period, series, sequence, set, fraction, divergence, proof, theorem, endomorphism, factorial, matrix.

Необходимо отметить, что как и в любом другом стиле, большую часть лексики научной литературы составляют общеупотребительные нейтральные слова.

Так как научный стиль служит для передачи когнитивной информации, то многочисленные языковые средства, используемые в научных текстах, обеспечивают их объективность. Необходимость передачи достоверной информации на уровне текста выражается в его атемпоральности. Так, в статьях математической направленности преобладает абсолютное настоящее время (Present Simple).

  1. In the section we generalize the lemma above for systems of polynomials with larger number of monomials [9, с. 848].
  2. If A is a set then we write A(x) for its characteristic function [9, с. 846].
  3. We use the notion of formal derivative in Z [9, с. 848].

Стремление к объективности приводит к обезличенной манере изложения материала и, вследствие этого, отсутствию авторского «я» с его непосредственным грамматическим выражением первого лица. В качестве подлежащего, как правило, используется существительное из тематического круга заданной области знаний или средства вторичной номинации (наречия, указательные и личные местоимения), указывающие на такое существительное. Отсюда широкое употребление безличных конструкций, т.е. преобладание инфинитивных, причастных и герундиальных оборотов.

Как и в русском, в английском научном стиле принято избегать употребления личных местоимений 1-го и 2-го лица единственного числа (I, me, you, your). Однако, широко распространено использование личных местоимений 1-го лица множественного числа (we, our), что показывает авторскую скромность и принадлежность к научному сообществу.

Также широко употребляются безличные конструкции с «one»: One can suppose that for some… One can assume that the sets Ai are disjoint.

Так как в научной литературе основное внимание направлено на конкретные факты, то личность автора отодвигается на второй план, поэтому в английском научном тексте преобладают пассивные конструкции.

  1. Systems with step parameters and functions are considered highly nonlinear structures to emphasize the complexity of obtaining solutions for such structures [8, с. 661].
  2. New methods of approximation of step functions with estimation of error of the approximation are suggested [8, с. 661].
  3. The trigonometric system of 2π- periodic functions is often taken as an orthogonal system [8, с. 661].

Стилеобразующими факторами научной литературы являются необходимость логической последовательности изложения сложного материала, большая традиционность, поэтому синтаксическая структура должна быть полной, стройной и по возможности стереотипной. В этой связи характерной чертой математических статей на английском языке является сложный синтаксис, реализацией которого служат распространенные предложения с разнообразными типами сочинительной и подчинительной связи между ними.

Однако, в последнее время в английском научном стиле наметилась тенденция к упрощению. Так, по подсчетам О. Г. Лебедевой, простые предложения составляют в среднем свыше 50% от общего числа предложений в научном тексте [5, с.36]. В то время, как в русских научных текстах по-прежнему преобладают сложноподчиненные предложения.

Для достижения логического изложения материала используются такие синтаксические приемы как простые предложения с осложняющими конструкциями — вводными словами и словосочетаниями (according to, however, on the one hand, и др.). Довольно распространены сложные предложения с союзами, указывающими на связь между предложениями (because, despite the fact that, therefore, while, и др.).

На синтаксическом уровне научный текст также характеризует полносоставность предложения, или, иначе говоря, отсутствие эллипсиса. Предложения часто осложнены инфинитивными и причастными оборотами: For example, Garcia and J.F.Voloch, using deep algebraic ideas, proved that for any subgroup R and an arbitrary nonzero µ the following holds….[9, с. 844]. Systems with step parameters and functions are considered highly nonlinear structures to emphasize the complexity of obtaining solutions for such structures [8, с. 661].

С логичностью изложения тесно связаны такие стилеобразующие факторы научного текста как последовательность и связанность. Так, англоязычные математические статьи содержат большое количество средств формальной и семантической когезии. Можно даже говорить об избыточности этих средств. Значительную их часть составляют союзы и наречия, выполняющие функции связующих элементов речи, такие как: according to, also, again, instead of, in consequence of, as a result, in connection with, thanks to, by means of, however, now, thus, alternatively, on the other hand, и др.

Таким образом, научный функциональный стиль в английском языке обладает рядом лингвостилистических особенностей, большинство из которых характерны и для соответствующего русского стиля. Однако английским научным текстам в большей мере свойственно стремление к сжатости и упрощению изложения.

Задание 1. Как вы думаете, к какому жанру относятся данные произведения?

НЕДЕЛЯ 3.

КЛАССИФИКАЦИЯ ЖАНРОВ НАУЧНОГО СТИЛЯ РЕЧИ.

 

 

По окончанию урока студент должен:

— уметь определять жанр текста научного стиля;

— иметь представление о первичном и вторичном тексте;

— уметь составить связный устный текст в учебно-научном стиле на основании предложенного плана.

 

Задание 1. Как вы думаете, к какому жанру относятся данные произведения?

Для справки: Жанр (от фр. genre — род) — совокупность формальных и содержательных особенностей произведения.
Поликарпова Н.И., Шалыто А.А. Автоматное программирование. – СПб.: Питер, 2009. – 176 с. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. Вычислительные машины, сети и телекоммуникационные системы / УМК. – М.: ЕАОИ, 2009. – 292с.  
Комлев Н.Ю. Объектно-ориентированное программирование. Хорошая книга для хороших людей. – М.: СОЛОН-Пресс, 2014. – 298 с.: ил. ISBN 978-5-91359-138-8 Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология, которую обязан знать, понимать и применять каждый программист. Из этой книги вы узнаете все, что надо знать об ООП. Кратко, понятно, с примерами. Для умных людей.   Мукашева Ж.У. E-mail как средство коммуникации в обучении иностранным языкам // Лингвистическое наследие и тренды нового времени: язык, литература, культура. Материалы международного научного форума. – Алматы: Қазақ университеті, 2015№ – С. 223-225.
Еремин О.Ф. Методическое пособие по программированию на языке Pascal ABC. – М.: Моздок, 2009. – 49 с.
  Справочник языка Ардуино // http://arduino.ru/Reference
Жуковский В.И., Молоствов В.С. Оптимальность по Парето позиционных управлений // Динамическое программирование. Тезисы докладов Всесоюзной конференции . — Свердловск, 1979. — С. 99–101. Т. П. Бояринцева, М. В. Булатов, И. В. Орлова, В. Ф. Чистяков, “Юрий Еремеевич Бояринцев (очерк научной и педагогической деятельности)”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование,6:4 (2013), 134–139
  Параллельное программирование (2014)  
Абдель-Джалил Д. Х. Анализ особенностей организации и управления виртуальными предприятиями. – Алматы, 2015. – 15 с.   Иванов И. И. Автоматизированная информационная система «Определение материальных требований» в среде программирования Turbo Pascal v.7.0(DOS) (Паскаль) / Курсовая работа. – Москва, 2010. – 60 с.  
Петров А.А. Автоматизированная информационная система (АИС) учета основных средств на предприятии в среде программирования Delphi (Дельфи, Делфи). Выпускная работа. – Алматы, 2014.   Шамгунов Н.Н. Разработка методов проектирования и реализации поведения программных систем на основе автоматного подхода. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.13 — телекоммуникационные системы и компьютерные сети. – Санкт-Петербург – 2004. – 195 с.  

Задание 2. Прочитайте текст. Во время чтения текста делайте на полях пометки карандашом. Заполните таблицу.

ü – «я это знаю»;
+ – «это новая для меня информация»;
– «я думал по-другому, это противоречит тому, что я знал(а)»;
s – «это мне непонятно, нужны объяснения, уточнения».

 

 

Очевидно, что различные научные тексты: научный доклад и учебная лекция, параграф учебника и глава монографии, статья в научном журнале и статья в научно-популярном издании – создаются для решения различных задач и не могут быть обращены к одному и тому же адресату. Исходя из этого, научный стиль подразделяется на три основные разновидности: собственно научный подстиль, научно-учебный подстильи научно-популярный подстиль.

Собственно научный подстиль обслуживает процесс выработки и сохранения объективно новых научных знаний. Это стиль научных статей, монографий, докладов на научных конференциях, стиль научных дискуссий. Автор и адресат речи при этом равноправны в отношении к уровню творческой научной деятельности. И автор, и адресат относятся к особому объединению людей – к научному сообществу. Автор речи, ученый, стремится к тому, чтобы выработанные им знания были приняты научным сообществом. Его речь при этом должна обладать определенными признаками.

Во-первых, в научной речи необходимо выражать действительно научное, объективное знание, поэтому собственно научный текст насыщен терминами, словами, называющими научные понятия. Точность их употребления обеспечивается правильной сочетаемостью с общенаучной лексикой и нейтральной лексикой.

Во-вторых, предмет речи, научное знание, характеризуется высоким уровнем обобщения, что также выражается с помощью терминов, абстрактной лексики, специальных лексических единиц со значением обобщенности: регулярно, всякий, каждый, любой. При этом автор речи как бы выходит за рамки личного участия в выработке знания, знания представляются отвлеченно от автора, адресант подчеркнуто не называется или называется также на очень высоком уровне обобщения: ученые, лингвисты, лингвисты двадцатого века, специалисты. Отвлеченность обеспечивается и использованием специальных синтаксических конструкций, например, односоставных предложений.

В-третьих, знание должно быть строго аргументировано, обосновано, что требует подчеркнутой логичности текста, построения его по типу рассуждения, использования специальных средств связи его частей. Отвлеченно-обобщенный характер, объективность, подчеркнутая логичность являются основными признаками научного стиля и наиболее ярко проявляются в собственно научной речи.

Научно-учебный подстиль обслуживает процесс выработки и сохранения субъективно новых научных знаний. Владение этими знаниями необходимо адресату или в общекультурном, общеобразовательном плане (школьное обучение), или в плане профессиональном (профессиональное обучение).

Научно-учебный подстиль используется в устной речи педагога, при написании учебников. Автор речи обычно не является «автором» тех закономерностей, понятий, идей, которые излагает. Он посредник между наукой и адресатом, стремящимся освоить основы этой науки. Важно, что автор научно-учебной речи несет ответственность за усвоение содержания текста, научной информации читателем или слушателем. Поэтому кроме логичности, точности, отвлеченности и обобщенности научно-учебная речь должна обладать учебной, дидактической направленностью. Специфика научно-учебного текста обусловлена его коммуникативной задачей: автор стремится передать адресату научную информацию и обеспечить ее усвоение. А для этого необходимо адаптировать информацию в соответствии с возрастом учащихся, уровнем обученности и т. д.

К признакам научно-учебной речи следует отнести, прежде всего, то, что типичное для научной речи понятийное содержание дополняется уровнем представлений – образов действительности, имеющих чувственно-предметный, конкретный характер. Факт как разновидность знания становится не менее значимым компонентом содержания речи, чем понятие или закономерность. В тексте данный признак проявляется в большом количестве структурно-смысловых компонентов, представляющих пример и его пояснение.

Вторым специфическим признаком учебных текстов является то, что в их содержании имеются инструктивные компоненты, а сами тексты включают формулировки различных правил и определений, обладающих объяснительной силой. Эти структурно-смысловые компоненты организуют деятельность, которую адресат осуществляет на основе полученных из текста знаний. Дидактическая направленность, инструктивность содержания обусловливает наличие в научно-учебном тексте не только определенных структурно-смысловых компонентов, но и определенной лексики, слов с дидактической семантикой: запомните, изученное, пройденное.

К особенностям научно-учебной речи необходимо отнести и подчеркнутую диалогичность. Она может выражаться с помощью различных средств: местоимений, глагольных форм, вопросительных предложений, диалогических единств и т. д. Диалогичность проявляется и в том, что в учебных текстах процесс познания не только является компонентом содержания, но и выражается внешне, в определенном функционально-смысловом типе речи – рассуждении. И наличие в тексте сверхфразовых единств, построенных по данному типу, и отнесенность всего текста (с точки зрения его функционально-смыслового типа) к рассуждению позволяют выразить если не конкретный метод, то путь, процесс получения знания. Научно-учебные тексты, адресованные школьникам, часто характеризуются также эмоциональностью, которая обеспечивается различными средствами речевой выразительности. Все эти признаки наиболее ярко проявляются в устной научно-учебной речи. Объяснительный монолог учителя – наиболее актуальный для жанр научно-учебной речи.

Научно-популярный подстиль обслуживает процесс популяризации, распространения научной информации. Его задача – ознакомление адресата с определенной областью знаний и формирование первоначального познавательного интереса к явлениям этой области. Специфический признак такой речи – популярность, общедоступность изложения. Это связано с тем, что научно-популярный текст обращен к особому адресату, к так называемой широкой аудитории. Предмет речи в таком тексте представляет собой наиболее общие понятия, наиболее общие закономерности той или иной науки, настолько общие, что они представляют интерес не только для специалистов. Несмотря на общедоступный характер предмета речи, в научно-популярных текстах всегда много примеров, фактов, которые являются интересными, проблемными (и в силу этого легко запоминаются), одновременно ярко подтверждают те или иные теоретические положения. Приведение примеров обеспечивает конкретизацию содержания и является одним из приемов популяризации. Еще один прием популяризации – аналогия, которая позволяет «перевести» научное содержание на язык обыденного общения.

Основным жанром научно-популярного подстиля является научно-популярная лекция. Коммуникативная задача научно-популярной лекции – передать знания из той или иной области науки так, чтобы они были интересны и понятны всем слушателям. Выступление с научно-популярной лекцией – важный вид деятельности специалиста. При ее подготовке следует иметь в виду, что лектор должен переработать содержание темы в содержание конкретной лекции, то есть изменить форму изложения: композицию, стиль, язык.

Научный стиль существует в различных жанрах как устной, так и письменной форм речевого общения. К числу таких жанров принадлежат аннотация, реферат, конспект, тезисы. Перечисленные жанры представляют собой вторичные тексты и имеют важное значение для всех обучающихся.


Читайте также:


Рекомендуемые страницы:

Поиск по сайту



Поиск по сайту:

Какой сегодня праздник в мире и Казахстане: 17 февраля

Вы знаете, что произошло 16 февраля?

Что интересного произошло 17 февраля?

В России сегодня отмечают День Службы горючего Вооруженных Сил. Одной из служб тыла Вооруженных Сил России является Служба горючего в России, выполняющая важную задачу в обеспечении боевой готовности Вооруженных сил РФ. Эта служба была создана по Приказу Народного Комиссара Обороны Союза ССР еще в 1936 году 17 февраля как Управление по снабжению горючим, затем как Служба горючего ВС СССР. Основной задачей этой службы является обеспечение горючим боевых действий Российской армии. Состав Службы горючего СССР в годы Великой Отечественной войны трудился под девизом «Горючее – фронту!» и совершил множество подвигов. Достаточно вспомнить тот факт, что при обороне Ленинграда существовал единственная дорога к этому городу — «дорога жизни» через Ладожское озеро, которая подвергалась непрерывным бомбардировкам. Офицерами-горючниками было проявлено в это время мужество и героизм – они для поставки горючего в осажденный Ленинград проложили трубопровод по дну Ладожского озера в рекордно короткий срок и с июня 1942-го по март 1943 года по этому подводному 27-километровому трубопроводу было подано в северную столицу свыше 47 тысяч тонн горючего. Так благодаря Службе горючего была прорвана «топливная блокада» Ленинграда. За период Великой Отечественной войны почти половина офицерского состава Службы горючего ВС РФ, а это более полутора тысяч человек, были отмечены правительственными наградами. Сегодня Служба горючего ВС РФ продолжает поддерживать боевую готовность Вооруженных сил России, обеспечивая российские войска ракетным топливом и горюче-смазочными материалами.

17 февраля отмечается День российских студенческих отрядов. Он был учрежден указом Президента России в 2015 году и впервые отмечался 17 февраля 2016 года. День российских студенческих отрядов отмечается для того, чтобы подчеркнуть важность и значимость этого молодежного движения. По случаю праздника проводятся встречи с официальными лицами, акции и флешмобы, выставки и другие мероприятия. А все нынешние или бывшие участники студотрядов надевают свою форменную куртку и проводят в ней весь день.

Жители Ливии сегодня отмечают молодой национальный праздник – День революции. Он был учрежден в память о начале гражданской войны в 2011 году, в ходе которой был свергнут режим Муаммара Каддафи. Народные волнения в Ливии начались в ходе так называемой Арабской весны после свержения правящих режимов в соседних странах — Тунисе и Египте. Народные волнения начались 15 февраля 2011 года в городе Бенгази

А еще сегодня День спонтанного проявления доброты (Random Acts of Kindness Day) – неофициальный международный праздник, отмечаемый ежегодно в различных организациях по всему миру, а в Новой Зеландии — даже на общенациональном уровне. Спонтанное проявление доброты — это бескорыстный поступок, совершаемый для того, чтобы подбодрить человека или группу людей или оказать ему (им) посильную помощь. Считается, что этот термин придумала американская писательница Энн Херберт. А автором праздника является новозеландец Джош де Джонг.

Исторические события 17 февраля в мире

1947-й – основана Международная ассоциация юристов;

1947-й – созданы органы внутренних дел на режимных объектах Российской Федерации;

1983-й – утвержден стандарт языка программирования Ada;

1993-й – основано акционерное общество «Газпром».

Исторические события 17 февраля в Казахстане

1993-й – в Алматы начало функционировать дипломатическое представительство Организации Объединенных Наций;

2009-й – в Казахском национальном аграрном университете (КазНАУ) состоялась презентация проекта «Электронное общежитие».

Дни рождения знаменитостей 17 февраля в мире

В 1906 году родилась Агния Барто – советская писательница, радиоведущая, автор стихов для детей «Подкидыш», «Слон и веревочка»;

в 1947 году родился Вячеслав Малежик – эстрадный певец, поэт, композитор, заслуженный артист России;

в 1963 году родился Майкл Джордан – американский баскетболист, игрок NBI;

в 1981 году родилась Пэрис Хилтон – американская актриса и фотомодель (фильмы «Блондинка в шоколаде», «Красавица и уродина»).

Кто родился 17 февраля в Казахстане

В 1944 году родилась Камилла Ли – искусствовед, член Союза художников Казахстана;

в 1972 году родился Нуржан Сманов – заслуженный мастер спорта Республики Казахстан по боксу.

День смерти знаменитостей 17 февраля в мире

В 1934 году умер Зигберт Тарраш – один из крупнейших шахматистов и теоретиков шахмат;

в 1988 году умер Александр Башлачев – русский рок-поэт, автор и исполнитель песен;

в 1996 году умер Николай Старостин – советский футболист, один из создателей и капитан футбольной команды «Спартак»;

в 2004 году умерла Софья Головкина – артистка балета, педагог, балетмейстер, народная артистка СССР.

Народный праздник 17 февраля

Сегодня отмечается народный праздник Николай Студеный. В церковном календаре это дата почитания преподобного исповедника Николая, игумена Студийского. В народе его прозвали Студеным, поскольку в этот день почти всегда стоит сильный мороз. Другое название праздника – Волчий сват – связано со звериными играми, приходящимися на этот период. Считалось, что только Николе Студеному известно, где устраивают логово волки и обитают лисы. Преподобный Николай жил в IX столетии. В раннем возрасте родители отправили его в Константинополь к дяде, монаху Студийского монастыря. После окончания монастырского училища Николай принял постриг. Спустя несколько лет получил священный сан. При преследовании христиан в 813-820 годах преподобный Николай неоднократно подвергался арестам, истязаниям и глумлениям. После прихода к власти матери будущего царя Феодора Николая освободили из заточения. Он вернулся в обитель и стал ее настоятелем. Взошедший на трон в 856 году император Варда возобновил гонения. Николай вынужденно скитался семь лет, затем его снова заточили. После смены власти в 866 году Николай вновь занял свой пост в монастыре. За открытое исповедование христианской веры и самоотверженность преподобный был награжден даром исцеления. После смерти в 868 году целительную силу сохранили его мощи.

Если деревья в лесу почернели, значит, скоро потеплеет.

Еловые сухие ветки согнулись – к вьюге, выровнялись – к оттепели.

Птица снится – к новостям, свинья – к испытаниям.

Лунный календарь

7-й лунный день, растущая Луна в знаке Телец. Хотя эти сутки и считаются неплохими для воплощения идей и реализации планов, важно прислушиваться к своим ощущениям и как можно реже выражать мысли вслух. Каждое слово, произнесенное сегодня, будет обладать невероятной силой.

День ангела

Сегодня День ангела празднуют Александр, Алексей, Андрей, Анна, Аркадий, Борис, Василий, Георгий, Дмитрий, Екатерина, Иван, Иосиф, Кирилл, Михаил, Николай, Петр, Сергей, Федор, Юрий.

Учебник по научному программированию на Python | Ханс Петтер Лангтанген

Книга служит первым введением в компьютерное программирование научных приложений с использованием языка Python высокого уровня. Экспозиция является примерной и проблемно-ориентированной, где приложения взяты из математики, численного исчисления, статистики, физики, биологии и финансов. Книга учит «Матлаб-стиль» и процедурное программирование, а также объектно-ориентированное программирование.Математика в старших классах является обязательным условием, поэтому полезно изучать классическое и числовое исчисление с одной переменной параллельно с чтением этой книги. Помимо обучения программированию компьютеров, читатель также узнает, как решать математические задачи, возникающие в различных областях науки и техники, с помощью численных методов и программирования. Объединяя программирование, математику и научные приложения, книга закладывает прочную основу для практики в области вычислительной науки.

Из отзывов: Langtangen… отлично справляется с представлением программирования как набора навыков решения проблем. Он помогает читателю правильно подумать о создании программной логики и структур данных для моделирования реальных проблем с использованием объектов и функций и принять объектно-ориентированную парадигму. … Подведение итогов: Настоятельно рекомендуется.

F. H. Wild III, Choice, Vol. 47 (8), апрель 2010 г.

Те из нас, кто изучал научное программирование на Python «на улицах», могут немного завидовать студентам, у которых есть возможность пройти курс, не связанный с учебником Лангтангена.
Джон Д. Кук, Математическая ассоциация Америки, сентябрь 2011 г.

В этой книге рассматривается Python в частности и программирование в целом с помощью задач, которые, вероятно, будут выполнять ученые. Он содержит ценную информацию для студентов, плохо знакомых с научными вычислениями, и станет идеальным мостом между введением в программирование и продвинутым курсом по численным методам или вычислительной науке.
Алекс Смолл, IEEE, CiSE Vol.14 (2), март / апрель 2012

«Это четвертое издание — прекрасный всеобъемлющий учебник, охватывающий практически все, что нужно знать, чтобы перейти от нуля к довольно сложному научному программированию на Python…»
Джоан Хорват, Computing Reviews, март 2015 г.

текстов по вычислительной науке и технике | Тимоти Дж. Барт

Учебник
Численная линейная алгебра и матричная факторизация

Лич, Т. (2020)

После прочтения этой книги студенты должны уметь анализировать вычислительные задачи линейной алгебры, такие как линейные системы, задачи наименьших квадратов и собственных значений, а также разрабатывать…

Доступные форматы: Забронируйте с w. онлайн-файлы / обновление электронная книга Мягкое покрытие Мягкое покрытие

Учебник
Введение в инструменты научных вычислений

Смит, Э. (2020)

Книга представляет собой введение в общие инструменты и методы программирования в вычислительной математике и научных вычислениях. В отличие от широко используемых стандартных подходов, он не…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга

Учебник
Упражнения по числовой линейной алгебре и матричной факторизации

Лич, Т., Мантинг, Г., Райан, Ø. (2020)

Чтобы использовать мир линейной алгебры на более продвинутом уровне, недостаточно просто понять теорию; существует значительный разрыв между теорией линейной алгебры и ее…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга

Учебник
Программирование для вычислений — Python

Линге, С. , Лангтанген, Х. П. (2020)

Эта книга издается в открытом доступе по лицензии CC BY 4.0. В этой книге компьютерное программирование рассматривается как ключевой метод решения математических задач. Это второе издание…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга

Учебник
Введение в численные методы решения вариационных задач

Лангтанген, Х.П., Мардал, К. (2019)

Этот учебник обучает методам конечных элементов с вычислительной точки зрения. Он фокусируется на том, как разрабатывать гибкие компьютерные программы с помощью Python, языка программирования в …

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления

Густафссон, Б. (2018)

В этой книге исследуются наиболее важные вычислительные методы и история их развития. Он начинается с самых ранних математических / числовых достижений, сделанных…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления

Трангенштейн, Дж.А. (2017)

Это первый из трех томов, в которых подробно излагаются основы научных вычислений. В этом томе обсуждаются основные принципы вычислений и…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления

Трангенштейн, Дж. А. (2017)

Это второй из трех томов, в которых подробно излагаются основы научных вычислений. В этом томе обсуждаются более сложные темы, чем в первом томе…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления

Трангенштейн, Дж.А. (2017)

Это третий из трех томов, в которых подробно излагаются основы научных вычислений. В этом томе обсуждаются темы, которые больше зависят от исчисления …

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Конечно-разностные вычисления с УЧП

Лангтанген, Х. П., Линге, С. (2017)

Эта книга находится в открытом доступе по лицензии CC BY 4.0. Эта легкая для чтения книга знакомит с основами решения уравнений в частных производных с помощью методов конечных разностей. …

Доступные форматы: Твердая обложка Мягкое покрытие электронная книга

Учебник
Введение в научные вычисления и анализ данных

Холмс, М.H. (2016)

Этот учебник содержит введение в числовые вычисления и их приложения в науке и технике. Обсуждаемые темы включают те, которые обычно встречаются во вводной…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Программирование для вычислений — Python

Линге, С. , Лангтанген, Х. П. (2016)

В этой книге компьютерное программирование рассматривается как ключевой метод решения математических задач. Есть две версии книги: одна для MATLAB и одна для Python. Книга была…

Доступные форматы: Мягкое покрытие электронная книга

Учебник
Учебник по научному программированию на Python

Лангтанген, Х.С. (2016)

Книга служит первым введением в компьютерное программирование научных приложений с использованием языка Python высокого уровня. Экспозиция примерная и проблемная,…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Программирование для вычислений — MATLAB / Octave

Линге, С. , Лангтанген, Х. П. (2016)

В этой книге компьютерное программирование рассматривается как ключевой метод решения математических задач. Есть две версии книги: одна для MATLAB и одна для Python. Книга была…

Доступные форматы: Твердая обложка Мягкое покрытие электронная книга

Учебник
Руководство по численному моделированию в системной биологии

Деуфльхард, П., Röblitz, S. (2015)

Эта книга предназначена для студентов, изучающих компьютерную системную биологию, с ограниченным опытом работы в области математики. Типичные книги по системной биологии просто упоминают алгоритмические…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления — Введение с использованием Maple и MATLAB

Гандер, В. , Гандер, М. Дж., Квок, Ф. (2014)

Научные вычисления — это изучение того, как эффективно использовать компьютеры для решения проблем, возникающих в результате математического моделирования явлений в науке и технике. Это …

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Научные вычисления с MATLAB и Octave

Четверони, А., Салери, Ф., Жервазио, П. (2014)

Этот учебник представляет собой введение в научные вычисления, в котором представлены несколько численных методов компьютерного решения определенных классов математических задач.

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Учебник
Учебник по научному программированию на Python

Лангтанген, Х. С. (2014)

Книга служит первым введением в компьютерное программирование научных приложений с использованием языка Python высокого уровня. Экспозиция примерная и проблемная,…

Доступные форматы: электронная книга

Учебник
Кривые заполнения пространства

Бадер, М. (2013)

Настоящая книга представляет собой введение в использование кривых заполнения пространства (SFC) в качестве инструментов научных вычислений. Особое внимание уделяется представлению SFC и…

Доступные форматы: Твердая обложка электронная книга Мягкое покрытие

Введение в научное программирование и моделирование с использованием R

Содержание

Содержание

Предисловие

Как пользоваться этой книгой

Программирование

Настройка

Установка R

Начальный R

Рабочий каталог

Написание скриптов

Справка

Вспомогательный материал

R как вычислительная среда

Арифметика

Переменные

Функции

Векторы

Отсутствующие данные: NA

Выражения и присвоения

Логические выражения

Матрицы

Рабочее пространство

Упражнения

Базовое программирование

Введение

Ответвление с if

Зацикливание на

Зацикливание с while

Векторное программирование

Выполнение программы

Базовая отладка

Хорошие навыки программирования

Упражнения

Ввод и вывод

Текст

Ввод из файла

Ввод с клавиатуры

Вывод в файл

Участок

Упражнения

Программирование с помощью функций

Функции

Аргументы

Векторное программирование с использованием функций

Рекурсивное программирование

Функции отладки

Упражнения

Сложные структуры данных

Факторы

Фреймы данных

Списки

Упражнения

Лучшая графика

Введение

Параметры графики: пар.

Графическое расширение

Математический набор

Постоянство

Сгруппированные графы: решетка

Упражнения

Указатели на дополнительные методы программирования

Пакеты

Кадры и окружение

Отладка снова

Выявление узких мест

Объектно-ориентированное программирование: S3

Объектно-ориентированное программирование: S4

Манипуляция данными

Составной код

Дополнительная литература

Упражнения

Числовая точность и эффективность программы

Машинное представление чисел

Значащие цифры

Время

Циклы против векторов

Параллельная обработка

Память

Предупреждение

Упражнения

Корнеобнаружение

Введение

Итерация с фиксированной точкой

Метод Ньютона – Рафсона

Метод секущих

Метод деления пополам

Упражнения

Численное интегрирование

Трапецеидальная линейка

Правило Симпсона

Адаптивная квадратура 210

11. 4 упражнения 214

Оптимизация

Метод Ньютона для оптимизации

Метод золотого сечения

Многомерная оптимизация

Крутой подъем

Метод Ньютона в высших измерениях

Оптимизация в R и во всем мире

Пример подбора кривой

Упражнения

Системы обыкновенных дифференциальных уравнений

Метод Эйлера

Метод средней точки

Рунге – Кутта четвертого порядка

Эффективность

Адаптивный размер шага

Упражнения

Вероятность

Аксиомы вероятности

Условная вероятность

Независимость

Закон полной вероятности

Теорема Байеса

Упражнения

Случайные величины

Определение и функция распределения

Дискретные и непрерывные случайные величины

Эмпирические cdf и гистограммы

Математическое ожидание и конечные приближения

Преобразования

Дисперсия и стандартное отклонение

Слабый закон больших чисел

Упражнения

Дискретные случайные величины

Дискретные случайные величины в R

Распределение Бернулли

Биномиальное распределение

Геометрическое распределение

Отрицательное биномиальное распределение

Распределение Пуассона

Упражнения

Непрерывные случайные величины

Непрерывные случайные величины в R

Равномерное распределение

Пожизненные модели: экспоненциальная и Weibull

Процесс Пуассона и гамма-распределение

Выборочные распределения: нормальное, χ2 и t

Упражнения

Оценка параметров

Балльная оценка

Центральная предельная теорема

Доверительные интервалы

Доверительные интервалы Монте-Карло

Упражнения

Цепи Маркова

Введение в цепочки дискретного времени

Основные формулы: дискретное время

Классификация состояний

Предельное поведение: дискретное время

Конечные поглощающие цепи

Введение в цепочки непрерывного времени

Матрица ставок и соответствующие уравнения

Предельное поведение: непрерывное время

Определение пространства состояний

Моделирование

Оценка

Оценка среднего предельного распределения

Упражнения

Моделирование

Моделирование однородных образцов iid

Моделирование дискретных случайных величин

Метод инверсии для непрерывного RV

Метод отбраковки для непрерывного сечения

Моделирование нормалей

Упражнения

Интеграция Монте-Карло

Метод случайных ударов

(Улучшено) Интеграция Монте-Карло

Упражнения

Уменьшение отклонения

Антитезная выборка

Выборка по важности

Варианты управления

Упражнения

Примеры из практики

Введение

Эпидемии

Опись

Распространение семян

Студенческие проекты

Уровень плотины

Сток по склону

Рулетка

Игла и крест Буффона

Трубочные пауки Брансуика

Страховой риск

Сквош

Цены акций

Экономия воды

Глоссарий R-команд

Программы и функции, развитые в тексте

Индекс

Введение в язык научного программирования Python для науки о данных о Земле | Наука о данных о Земле