Wiki ТНТУ - Внесок користувача [uk]

Обговорення:Загрози безпеці інформації

2011-04-14T16:23:46Z

VicktoR:

Додайте шаблони та перелік джерел - DONE

Загрози безпеці інформації

2011-04-14T16:23:34Z

VicktoR:

{| align=center border=0 cellpadding=0 cellspacing=4
|[[Файл:Reposotory.JPG|80px|left|Репозиторія]]''
|Презентація доповіді на тему [[Загрози безпеці інформації]] є розміщеною в [http://elartu.tstu.edu.ua/ Репозиторії].''
|} 

{|border=2 style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px"
|-
| colspan=3 align=center|[[Файл:lida.gif|center|thumb|250px|Bilinska_lida]]
|-
| Імя || Лідія
|-
| Прізвище || Білінська
|-
| По-батькові || Володимирівна
|-
| Факультет || ФІС
|-
| Група || СН-41
|}

<noinclude>[[Категорія:Шаблони]]</noinclude>
'''[http://uk.wikipedia.org/wiki/Інформаційна_загроза Інформаційна загроза][security threat]''' — загрози викрадення, зміни або знищення інформації. 

'''[[Безпека інформації]] [information security]''' — це стан інформації, в якому забезпечується збереження визначених політикою безпеки властивостей інформації. Багаторічний досвід захисту інформації в [[ІКС (інформаційно-комунікаційні системи)]] дозволив визначити головні властивості інформації, збереження яких дає змогу гарантувати збереження цінності інформаційних ресурсів. Це конфіденційність, цілісність і доступність інформації. 

=='''Класифікація загроз'''==
'''[http://uk.wikipedia.org/wiki/Загроза Загроза] [threat]''' — будь-які обставини чи події, що можуть спричинити порушення політики безпеки інформації та (або) нанесення збитку ІКС. Тобто [[загроза]] — це будь-який потенційно можливий несприятливий вплив. 

'''До можливих загроз безпеці інформації відносять:'''
*стихійні лиха й аварії;
*збої та відмови устаткування;
*наслідки помилок проектування і розроблення компонентів автоматизованих систем (надалі АС);
*помилки персоналу під час експлуатації;
*навмисні дії зловмисників і порушників. 

==='''Класифікація загроз за ознаками'''===
{| border=1
!'''Ознака класифікації''' !! '''Причини, спрямованість, характеристики загроз'''
|-
| Природа виникнення || Природні загрози (виникають через впливи на АС та її компоненти об'єктивних фізичних процесів або стихійних природних явищ, що не залежать від людини). Штучні загрози (викликані діяльністю людини)
|-
| Принцип несанкціонованого доступу (НСД) || Фізичний доступ: 
*подолання рубежів територіального захисту і доступ до незахищених інформаційних ресурсів; 
*розкрадання документів і носіїв інформації; 
*візуальне перехоплення інформації, виведеної на екрани моніторів і принтери; 
*підслуховування; 
*перехоплення електромагнітних випромінювань. 
Логічний доступ (доступ із використанням засобів комп'ютерної системи)
|-
| Мета НСД || Порушення конфіденційності (розкриття інформації). Порушення цілісності (повне або часткове знищення інформації, спотворення, фальсифікація, викривлення). Порушення доступності (наслідок — відмова в обслуговуванні).
|-
| Причини появи вразливостей різних типів|| Недоліки політики безпеки. Помилки адміністративного керування. Недоліки алгоритмів захисту. Помилки реалізації алгоритмів захисту
|-
| Характер впливу || Активний (внесення змін в АС). Пасивний (спостереження).
|-
| Режим НСД || За постійної участі людини (в інтерактивному режимі) можливе застосування стандартного ПЗ. Без особистої участі людини (у пакетному режимі) найчастіше для цього застосовують спеціалізоване ПЗ.
|-
| Місцезнаходження джерела НСД || Внутрішньосегментне (джерело знаходиться в локальній мережі). У цьому випадку, як правило, ініціатор атаки — санкціонований користувач. Міжсегментне: 
*несанкціоноване вторгнення з відкритої мережі в закриту; 
*порушення обмежень доступу з одного сегмента закритої мережі в інший.
|-
| Наявність зворотнього зв'язку ||Зі зворотним зв'язком (атакуючий отримує відповідь системи на його вплив). Без зворотного зв'язку (атакуючий не отримує відповіді)
|-
| Рівень моделі взаємодії відкритих систем [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI OSI (Open Systems Interconnection)] || Вплив може бути здійснено на таких рівнях:[http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI фізичному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI канальному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI мережевому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Транспортний_рівень_моделі_OSI транспортному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI сеансовому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI представницькому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Прикладний_рівень прикладному] рівнях, тобто на всіх рівнях моделі [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI OSI].
|} 

==='''Класифікація атак (за кінцевим результатом)'''===
Це спрощена класифікація, яка відображає найбільш типові атаки на розподілені автоматизовані системи. Цю класифікацію було запропоновано Пітером Меллом (Peter Mell). 
*'''Віддалене проникнення [remote penetration]'''. Атаки, які дають змогу реалізувати віддалене керування комп'ютером через мережу. Приклади програм, що реалізують цей тип атак: NetBus, BackOrifice. 
*'''Локальне проникнення [local penetration]'''. Атаки, що призводять до отримання несанкціонованого доступу до вузлів, на яких вони ініційовані. Приклад програми, що реалізує цей тип атак: GetAdmin. 
*'''[http://uk.wikipedia.org/wiki/DoS-атака Віддалена відмова в обслуговуванні] [remote denial of service]'''. Атаки, що дають можливість порушити функціонування системи або перенавантажити комп'ютер через мережу (зокрема, через Інтернет). Приклади атак цього типу: Teardrop, trinOO. 
*'''[http://uk.wikipedia.org/wiki/DoS-атака Локальна відмова в обслуговуванні] [local denial of service]'''. Атаки, що дають змогу порушити функціонування системи або перенавантажити комп'ютер, на якому їх ініційовано. Приклади атак цього типу: аплет, який перенавантажує процесор (наприклад, відкривши багато вікон великого розміру), що унеможливлює оброблення запитів інших програм. 

==='''Класифікація атак (за способом здійснення)'''===
*'''Сканування мережі [network scanning]'''. Аналіз топології мережі та активних сервісів, доступних для атаки. Атака може бути здійснена за допомогою службового програмного забезпечення, наприклад за допомогою утиліти nmap.
*'''Використання сканерів уразливостей [vulnerability scanning]'''. Сканери вразливостей призначені для пошуку вразливостей на локальному або віддаленому комп'ютері. Такі сканери системні адміністратори застосовують як діагностичні інструменти, але їх також можна використовувати для розвідки та здійснення атаки. Найвідоміші з таких програмних засобів: SATAN, SystemScanner, Xspider, nessus.
*'''Злам паролів [password cracking]'''. Для цього використовують програмні засоби, що добирають паролі користувачів. Залежно від надійності системи зберігання паролів, застосовують методи зламу або підбору пароля за словником. Приклади програмних засобів: LOphtCrack для Windows і Crack для UNIX.
*'''Пасивне прослуховування мережі [sniffing]'''. Пасивна атака, спрямована на розкриття конфіденційних даних, зокрема ідентифікаторів і паролів доступу. Приклади засобів: tcpdump, Microsoft Network Monitor, NetXRay, LanExplorer. 

=='''Методика класифікації загроз STRIDE'''==

Методика STRIDE розроблена, обґрунтована та активно пропагується фахівцями з корпорації [http://uk.wikipedia.org/wiki/Microsoft Майкрософт]. Фактично, це ще один варіант класифікації загроз за їхніми наслідками. Методику використовують для побудови моделі загроз під час розроблення ПЗ. Назву методики утворено з перших літер назв категорій загроз. 
*'''Підміна об'єктів [spoofing identity]'''. Крім згаданих вище загроз, які виникають через недоліки мережних протоколів, до цього класу належить також загроза, викликана підміною особи користувача, її здійснюють, скориставшись слабкістю системи автентифікації або здобувши автентифікаційні дані шляхом крадіжки чи шахрайства (так звана соціальна інженерія). 
*'''Модифікація даних [англ. — tampering with data]'''. До цього класу належать загрози впливів (атак), мета яких — навмисне псування даних. Атаки можуть бути спрямовані на інформаційні об'єкти, що перебувають у стані зберігання (файли, бази даних), і такі, що передаються мережею. 
*'''Відмова від авторства [repudiation of origin]'''. Загрози цього класу дають змогу порушнику відмовитися від здійснених ним дій (або бездіяльності). Причиною існування такої загрози є відсутність або слабкість механізмів реєстрації подій і слабкі механізми автентифікації. 
*'''Розголошення інформації [information disclosure]'''. Загрози цього класу не потребують коментарів. 
*'''Відмова в обслуговуванні [deniai of service]'''. Ми вже обговорювали загрози цього класу. Атаки, що спричиняють відмову в обслуговуванні, порівняно легко здійснити в розподілених системах і дуже важко їм протидіяти. Особливо небезпечними є атаки розподіленої відмови в обслуговуванні [distributed deniai of service], які здійснюють на один об'єкт одразу з кількох вузлів мережі. 
*'''Підвищення привілеїв [elevation of privilege]'''. До цього класу належать загрози, які дають можливість порушнику підвищити свої привілеї у системі. Наприклад, звичайний користувач отримує повноваження адміністратора, або порушник, що підключився без автен-тифікації до будь-якого мережного сервісу, виконує дії як авторизований користувач. 

=='''Модель загроз'''==
Проаналізувавши наявні загрози, можна створити модель загроз їх абстрактний структурований опис. У '''[http://zakon.nau.ua/doc/?uid=1023.626.0 Додатку до НД ТЗІ 1.4-001-2000 «Типове положення про службу захисту інформації в автоматизованій системі»]''' рекомендовано таку структуру опису загрози. 

===Властивості інформації або АС, на порушення яких спрямована загроза:===
*конфіденційність;
*цілісність;
*доступність інформації;
*спостережність та керованість АС. 

===Джерела виникнення загрози:===
*суб'єкти АС;
*суб'єкти, зовнішні відносно АС (див. далі модель порушника).

===Способи реалізації загрози:===
*технічними каналами, до яких належать канали побічного електромагнітного випромінювання і наведень, а також акустичні, оптичні, радіотехнічні, хімічні та інші канали;
*каналами спеціального впливу шляхом формування полів і сигналів із метою руйнування системи захисту або порушення цілісності інформації;
*шляхом несанкціонованого доступу через підключення до засобів та ліній зв'язку, маскування під зареєстрованого користувача, подолання заходів захисту з метою використання інформації або нав'язування хибної інформації, застосування програмно-апаратних закладок і впровадження комп'ютерних вірусів. 

Загрози, реалізовані першими двома способами, це загрози фізичного рівня, а останнім — логічного.

[[Категорія: Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні системи захисту інформації"]]
[[Категорія:Виступ на семінарі]]
<noinclude>[[Категорія:Шаблони]]</noinclude>

==Список літературних джерел==
* Грайворонський М. В., Новіков О. М. Г14 Безпека інформаційно-комунікаційних систем. — К.: Видавнича група ВНУ, 2009. — 608 с. 
==Посилання==
*[http://zakon.nau.ua/doc/?uid=1023.626.0 Положення про роботу із засобами обчислювальної техніки та про доступ до інформаційних ресурсів]
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI Модель OSI]
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Інформаційна_загроза Інформаційна загроза]
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Загроза Загроза]
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/DoS-атака DoS-атака]
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Microsoft Microsoft]

Обговорення:Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T17:16:56Z

VicktoR:

Створіть зміст за прикладом. - Done 
Додайте перелік посилань. - Done 
Використайте шаблони - Done

Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T17:16:28Z

VicktoR:

{{Студент | Name=Ганна | Surname=Паздрій | FatherNAme=Любомирівна |Faculti=ФІС | Group=СН-41 | Zalbook=ПК-07-016}} 
{{Презентація доповіді |title=[http://dl.tntu.edu.ua/123/content/23908/ Передавання інформації через захищені мережі]}}
[http://http://uk.wikipedia.org/wiki/VPN Захищена або приватна віртуальна мережа (Virtual Private Network, VPN)] - об'єднання локальних мереж і окремих комп'ютерів через відкрите зовнішнє середовище передавання інформації в єдину віртуальну мережу, яка забезпечує захист інформації, що в ній циркулює. 
Назва походить від протиставлення приватних (Private) мереж (корпоративних мереж, не доступних для сторонніх користувачів) публічним (Public) мережам (відкритим мережам, мережам загального доступу). Слід зауважити, що слово «private» в англійській мові є синонімом слова «secret» «таємний». Хоча термін «віртуальні приватні мережі» дуже поширений, деякі фахівці надають перевагу терміну «віртуальні захищені мережі», оскільки ця технологія стосується не приватної власності, а захисту інформації. 
== Проблеми побудови віртуальних захищених мереж ==

*'''Забезпечення конфіденційності'''
Найпростішим і найпоширенішим способом забезпечення конфіденційності інформації є її шифрування, або криптографічне закриття. Попри те що алгоритми шифрування є дуже складними, їх реалізація великих ускладнень не викликає (докладно про шифрування йдеться в розділі 3). А от організація криптосистеми, зокрема підсистеми керування ключами, може викликати багато проблем, насамперед у випадку, коли кількість користувачів стрімко зростає. У реалізації VPN керування ключами є одним із головних завдань, що потребує надійного та ефективного рішення.
Щоразу, коли йдеться про шифрування, згадують про його неминучий побічний ефект, що полягає у деякій втраті продуктивності. Апаратно реалізоване шифрування передбачає застосування у пристроях захисту спеціалізованих інтегральних схем прикладної орієнтації (Application Specific Integrated Circuit, ASIC), що звільняють ці пристрої від додаткового навантаження, пов'язаного з виконанням алгоритмів шифрування, і забезпечують кодування трафіку без втрати швидкості обміну. Основною перевагою апаратно реалізованих засобів шифрування над програмно реалізованими насамперед вважають забезпечення необхідних показників продуктивності. Є й інша перевага: у разі здійснення атаки на засоби захисту VPN існує загроза підміни програмних компонентів, зокрема тих, що забезпечують шифрування. Загроза несанкціонованого впливу на апаратні засоби є малоймовірною.
 

*'''Забезпечення цілісності''' 
Як і конфіденційності, цілісності досягають використанням криптографічних алгоритмів, але не шифрування, а хешування. Алгоритми хешування також потребують значних ресурсів процесора, що знов-таки свідчить на користь реалізації цих алгоритмів апаратними засобами з використанням інтегральних схем прикладної орієнтації.
 

*'''Автентифікація та унеможливлення відмови від авторства''' 
Унеможливлення відмови від авторства — це додаткова функція, яку реалізовано на основі автентифікації. Захищене спілкування часто потребує не лише підтвердження того, що абонент є тим, за кого себе видає, але й незаперечних доказів того, що повідомлення отримане від конкретного користувача. Інколи захищене спілкування потребує доказового підтвердження ще й того факту, що певний користувач справді отримав деяке повідомлення. Ці функції захисту в окремих випадках розглядають як невід'ємну складову реалізації VPN.
 

== Способи утворення захищених віртуальних каналів ==
Будь-який із двох вузлів віртуальної мережі, між якими формується захищений тунель, може належати кінцевій чи проміжній точці потоку повідомлень, який захищають. Відповідно є різні способи утворення захищеного віртуального каналу.
 

Найкращим із міркувань безпеки є варіант, коли кінцеві точки тунелю збігаються з кінцевими точками потоку повідомлень. Наприклад, це може бути сервер у центральному офісі компанії та робоча станція користувача у віддаленій філії або портативний комп'ютер співробітника, який перебуває у відрядженні. Перевагою такого варіанта є те, що захист інформаційного обміну буде забезпечено на всьому шляху пакетів повідомлень. Однак такий варіант має суттєвий недолік — децентралізацію керування. Засоби утворення захищених тунелів потрібно встановлювати і належним чином настроювати на кожному клієнтському комп'ютері, що у великих мережах є занадто трудомісткою задачею.
 

Помітного спрощення завдань адміністрування можна досягти шляхом відмови від захисту трафіку всередині локальної мережі (або локальних мереж), що входить до складу VPN. Така ситуація є достатньо поширеною, оскільки захистити трафік у локальній мережі можна іншими засобами, зокрема реєструючи дії користувачів і вживаючи організаційних заходів. У такому випадку кінцевою точкою захищеного тунелю доцільно обрати брандмауер або граничний маршрутизатор локальної мережі. Захищений тунель утворюють лише у публічній мережі.
 

Складність адміністрування засобів утворення захищених тунелів, встановлених на комп'ютерах (зокрема, на портативних пристроях), з яких здійснюють від¬далений доступ, зумовлює поширення ще одного варіанта утворення такого тунелю. Як кінцеві точки захищеного тунелю у цьому випадку застосовують засоби, встановлені не на комп'ютерах користувачів, а на теренах інтернет-провайдерів. Зрозуміло, що такий захист менш надійний, проте цей варіант утворення захищеного тунелю є найпростішим із міркувань адміністрування. Він має ще кілька переваг: підвищену масштабованість і керованість мережі та прозорість доступу до неї. Аргументація на користь припустимості такого зниження захищеності полягає в тому, що саме Інтернет, як і решта мереж із комутацією пакетів, несе найбільшу загрозу з боку порушників. Канали телефонної мережі та виділені лінії, що використовують між кінцевими вузлами віддаленого доступу і провайдерами, які у цьому випадку і є незахищеними, не такі вразливі. Слід визнати, що розміщення засобів утворення захищених тунелів на теренах інтернет-провайдерів дає змогу зекономити кошти, витрачені на адміністрування кінцевих вузлів, але натомість збільшує витрати на послуги провайдерів (яким ще потрібно довіряти).
 

==Список літературних джерел==
* Грайворонський М. В., Новіков О. М. Г14 Безпека інформаційно-комунікаційних систем. — К.: Видавнича група ВНУ, 2009. — 608 с. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/VPN VPN]
*[http://en.wikipedia.org/wiki/OpenVPN OpenVPN]
*[http://www.nestor.minsk.by/sr/2005/03/050315.html VPN и IPSec на пальцах]

Переповнення буфера

2011-04-13T09:31:54Z

VicktoR:

Змінити назву на Переповнення буферу у стеку.
{{Невідредаговано}}
'''Переповнення буфера у стеку (Buffer Overflow/Overrun)''' – це таке явище, коли програма, під час запису даних в буфер у стеку, перезаписує дані за його межами. Ця вразливість являється частинним випадком [http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_%D0%B1%D1%83%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B0 Переповнення буферу].

== Причини вразливості ==
Причиною появи цієї вразливості є розміщення буферу у стеку процесу. Без належного контролю як програміста так і мови програмування за допомогою спеціальних маніпуляцій можна виконати цілеспрямовану зміну даних за межами буферу.
Запис у стек здійснюється за принципом [http://uk.wikipedia.org/wiki/Fifo FIFO]. Якщо не виконувати перевірку розміру вхідних даних, що заносяться в стек, можна перезаписати дані які перед тим знаходились у ньому. Це завжди приводить до втрати інформації, яка перезаписується.
Ця вразливість поширена у програмах написаних на мові низького рівня - Assembler, та на мовах високого рівня С та С++, які не виконуються контролю розміру даних, що заносяться в буфер, а покладають відповідальність за виконання цих операцій на програміста.
Цей тип вразливостей є одним із найстаріших і найефективніших методів злому програм.

== Застосування переповнення буферу у стеку ==

Наведемо приклад практичної реалізації переповнення буферу у стеку на мові С++. Для цього розглянемо код програми що заносить до буферу дві змінні int intValue та char String[5]

Приклад реалізації////

== Способи захисту ==
Є декілька способів захисту від цієї вразливості:
1. Застосування безпечних бібліотек

Високі мови програмування такі як C та С++ не виконуються контролю розміру даних, що заносяться в буфер. Для цього щоб уникнути даної вразливості необхідно використовувати спеціальні "безпечні" бібліотеки, які використовуються такі типи або класи що мають вбудовану перевірку довжини даних що заносяться в буфер.

2. Захист від пошкодження стеку

Цей тип захисту використовуються для виявлення пошкодження стеку. Після виконання функції перевіряється адреса повернення на зміни. Якщо зміни виявлена програма припиняє своє виконання з помилкою.

3. "Розділення" стеку

Стек містить як і дані програми так і системні дані(адреса повернення, значення вказівників ітд). Стек даних програмно розділяєтсья на 2 стеки, в одному розміщується тільки програмні дані, в другому службові дані. Це дозволить уникнути зміни адреси повернення і виконання довільного коду.
Для GCC існують два розширення компілятора StackGuard і Stack-Smashing Protector які дозволяють виконати "розділення" стеку. Починаючи з gcc-4.1-stage2 система Stack-Smashing Protector є вбудованою в компілятор.
Недоліком такого методу є те що переповнення буферу стеку можна реалізувати в стеку з програмними даними, тобто дані програми залишаються незахищині.

4. Системи виявлення вторгнення

Системи виявлення вторгнення можуть запобігти переповненню буферу у стеку виявляючи довгі масиви інструкцій NOP. Ці інструкції вставляються в модифікуючі стрічки. При виявленні таких масивів система виявлення вторгнення автоматично їх блокує.
Зараз цей метод не є ефективним оскільки замість NOP-інструкцій можна спеціально згенеровані набори інших інструкцій(поліморфний код, самзмінний код, !!!Шелл-коды с шифрованием, самомодифицирующимся кодом, полиморфным кодом и алфавитно-цифровым кодом а также атаки возврата в стандартную библиотеку!!! )

Слід відмітити що перевірка розміру вхідних даних, що заноситься в стек, є більш ресурсозатратною ніж просте занесення даних, і інколи не потрібне здійснювати перевірку вхідних даних.

Обговорення:Переповнення буфера

2011-04-13T09:31:39Z

VicktoR: Створена сторінка: Додайте шаблони, категорію та перелік посилань

Додайте шаблони, категорію та перелік посилань

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-13T09:30:37Z

VicktoR:

Обговорення:Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-13T09:30:25Z

VicktoR: Створена сторінка: Додайте шаблони, список посилань та категорію

Додайте шаблони, список посилань та категорію

Загрози безпеці інформації

2011-04-13T09:29:43Z

VicktoR:

{{Невідредаговано}}
[http://uk.wikipedia.org/wiki/Інформаційна_загроза Інформаційна загроза][security threat] — загрози викрадення, зміни або знищення інформації. 

[[Безпека інформації]] [information security] — це стан інформації, в якому забезпечується збереження визначених політикою безпеки властивостей інформації. Багаторічний досвід захисту інформації в [[ІКС (інформаційно-комунікаційні системи)]] дозволив визначити головні властивості інформації, збереження яких дає змогу гарантувати збереження цінності інформаційних ресурсів. Це конфіденційність, цілісність і доступність інформації. 

=='''Класифікація загроз'''==
[http://uk.wikipedia.org/wiki/Загроза Загроза] [threat] — будь-які обставини чи події, що можуть спричинити порушення політики безпеки інформації та (або) нанесення збитку ІКС. Тобто [[загроза]] — це будь-який потенційно можливий несприятливий вплив. 

До можливих загроз безпеці інформації відносять:
*стихійні лиха й аварії;
*збої та відмови устаткування;
*наслідки помилок проектування і розроблення компонентів автоматизованих систем (надалі АС);
*помилки персоналу під час експлуатації;
*навмисні дії зловмисників і порушників. 

'''Таблиця 1 - Класифікація загроз'''
{| border=1
!Ознака класифікації !! Причини, спрямованість, характеристики загроз
|-
| Природа виникнення || Природні загрози (виникають через впливи на АС та її компоненти об'єктивних фізичних процесів або стихійних природних явищ, що не залежать від людини). Штучні загрози (викликані діяльністю людини)
|-
| Принцип несанкціонованого доступу (НСД) || Фізичний доступ: 
*подолання рубежів територіального захисту і доступ до незахищених інформаційних ресурсів; 
*розкрадання документів і носіїв інформації; 
*візуальне перехоплення інформації, виведеної на екрани моніторів і принтери; 
*підслуховування; 
*перехоплення електромагнітних випромінювань. 
Логічний доступ (доступ із використанням засобів комп'ютерної системи)
|-
| Мета НСД || Порушення конфіденційності (розкриття інформації). Порушення цілісності (повне або часткове знищення інформації, спотворення, фальсифікація, викривлення). Порушення доступності (наслідок — відмова в обслуговуванні).
|-
| Причини появи вразливостей різних типів|| Недоліки політики безпеки. Помилки адміністративного керування. Недоліки алгоритмів захисту. Помилки реалізації алгоритмів захисту
|-
| Характер впливу || Активний (внесення змін в АС). Пасивний (спостереження).
|-
| Режим НСД || За постійної участі людини (в інтерактивному режимі) можливе застосування стандартного ПЗ. Без особистої участі людини (у пакетному режимі) найчастіше для цього застосовують спеціалізоване ПЗ.
|-
| Місцезнаходження джерела НСД || Внутрішньосегментне (джерело знаходиться в локальній мережі). У цьому випадку, як правило, ініціатор атаки — санкціонований користувач. Міжсегментне: 
*несанкціоноване вторгнення з відкритої мережі в закриту; 
*порушення обмежень доступу з одного сегмента закритої мережі в інший.
|-
| Наявність зворотнього зв'язку ||Зі зворотним зв'язком (атакуючий отримує відповідь системи на його вплив). Без зворотного зв'язку (атакуючий не отримує відповіді)
|-
| Рівень моделі взаємодії відкритих систем [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI OSI (Open Systems Interconnection)] || Вплив може бути здійснено на таких рівнях:[http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI фізичному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI канальному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI мережевому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Транспортний_рівень_моделі_OSI транспортному], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI сеансовому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI представницькому], [http://uk.wikipedia.org/wiki/Прикладний_рівень прикладному] рівнях, тобто на всіх рівнях моделі [http://uk.wikipedia.org/wiki/Модель_OSI OSI].
|} 

=='''Класифікація атак (за кінцевим результатом)'''==
Це спрощена класифікація, яка відображає найбільш типові атаки на розподілені автоматизовані системи. Цю класифікацію було запропоновано Пітером Меллом (Peter Mell). 
*Віддалене проникнення [remote penetration]. Атаки, які дають змогу реалізувати віддалене керування комп'ютером через мережу. Приклади програм, що реалізують цей тип атак: NetBus, BackOrifice. 
*Локальне проникнення [local penetration]. Атаки, що призводять до отримання несанкціонованого доступу до вузлів, на яких вони ініційовані. Приклад програми, що реалізує цей тип атак: GetAdmin. 
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/DoS-атака Віддалена відмова в обслуговуванні] [remote denial of service]. Атаки, що дають можливість порушити функціонування системи або перенавантажити комп'ютер через мережу (зокрема, через Інтернет). Приклади атак цього типу: Teardrop, trinOO. 
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/DoS-атака Локальна відмова в обслуговуванні] [local denial of service]. Атаки, що дають змогу порушити функціонування системи або перенавантажити комп'ютер, на якому їх ініційовано. Приклади атак цього типу: аплет, який перенавантажує процесор (наприклад, відкривши багато вікон великого розміру), що унеможливлює оброблення запитів інших програм. 

=='''Класифікація атак (за способом здійснення)'''==
*Сканування мережі [network scanning]. Аналіз топології мережі та активних сервісів, доступних для атаки. Атака може бути здійснена за допомогою службового програмного забезпечення, наприклад за допомогою утиліти nmap.
*Використання сканерів уразливостей [vulnerability scanning]. Сканери вразливостей призначені для пошуку вразливостей на локальному або віддаленому комп'ютері. Такі сканери системні адміністратори застосовують як діагностичні інструменти, але їх також можна використовувати для розвідки та здійснення атаки. Найвідоміші з таких програмних засобів: SATAN, SystemScanner, Xspider, nessus.
*Злам паролів [password cracking]. Для цього використовують програмні засоби, що добирають паролі користувачів. Залежно від надійності системи зберігання паролів, застосовують методи зламу або підбору пароля за словником. Приклади програмних засобів: LOphtCrack для Windows і Crack для UNIX.
*Пасивне прослуховування мережі [sniffing]. Пасивна атака, спрямована на розкриття конфіденційних даних, зокрема ідентифікаторів і паролів доступу. Приклади засобів: tcpdump, Microsoft Network Monitor, NetXRay, LanExplorer.

Обговорення:Загрози безпеці інформації

2011-04-13T09:29:29Z

VicktoR: Створена сторінка: Додайте шаблони та перелік джерел

Додайте шаблони та перелік джерел

Термінологія дисципліни Комп’ютерні системи захисту інформації

2011-04-13T09:29:00Z

VicktoR:

{{Невідредаговано}}
==Системи в яких здійснюється захист інформації==
'''Інформаційно-(теле)комунікаційна система (ІКС)''' - це така організаційно-технічної системи, що реалізує певну технологію (або сукупність технологій) оброблення інформації, та (або) телекомунікаційної системи технічної системи, що реалізує певну технологію (або сукупність технологій) передавання даних шляхом їх кодування у формі фізичних сигналів.

'''Комп'ютерна система ''' - це сукупність програмно-апаратних засобів, яку подають на оцінювання. Під оцінюванням тут розуміють експертне оцінювання захищеності інформації в системі, яке є складовою експертизи або сертифікації на відповідність чинним нормативним документам і стандартам.

'''Обчислювальна система ''' - [http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D1%8E%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0Обчислювальна_система]

'''Автоматизована система '''[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0Автоматизована_система] - це організаційно-технічна система, що реалізує інформаційну технологію і поєднує у собі:
*обчислювальну систему;
*фізичне середовище;
*персонал;
*інформацію, яка обробляється.
[[Файл:AC.png|center|thumb|250px|Автоматизована система]]

'''Політика безпеки ''' - це сукупність законів, правил, обмежень, рекомендацій, інструкцій тощо, які регламентують порядок обробки інформації в ІКС[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D1%96%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D1%96%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%BE%D1%97_%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D0%B8Політика_інформаційної_безпеки]

'''Безпека інформації ''' - це стан інформації, в якому забезпе- чується збереження визначених політикою безпеки властивостей інформації.

==Головні властивості інформації==
'''Конфіденційність''' - властивість інформації, завдяки їй лише уповноважені користувачі мають змогу її отримувати.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%84%D1%96%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96%D1%81%D1%82%D1%8CКонфіденційність]

'''Цілісність''' - властивість інформації, яка дає можливість лише вповноваженим користувачам її модифікувати.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D1%96%D0%BB%D1%96%D1%81%D0%BD%D1%96%D1%81%D1%82%D1%8CЦілісність]

'''Доступність''' - властивість інформації, завдяки якій інформа- ційний ресурс має необхідний користувачу вигляд, знаходиться в тому місці де це потрібно користувачу і тоді коли це йому потрібно.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D1%96%D1%81%D1%82%D1%8CДоступність]

==Загрози і вразливості==
'''Несприятливий вплив ''' - вплив, що призводить до зменшення цінності інформаційних ресурсів.

'''Загроза''' - - будь-які обставини чи події, що можуть спричинити порушення політики безпеки інформації та нанесення збитку ІКС. [http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%B3%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%B0Загроза]

'''Атака''' - це спроба реалізації загрози.Якщо атака є успішною, це називають проникненням. Наслідком успішної атаки є порушення безпеки інформації в системі, яке називають компрометацією. [http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B0Атака]

'''Вразливість системи ''' - нездатність системи протистояти реалізації певної загрози або ж сукупності загроз.

'''Вади захисту ''' - сукупність причин, умов і обставин, наявність яких може призвести до порушення нормального функціонування системи або політики безпеки інформації.

'''Порушник''' - фізична особа, яка порушує політику безпеки системи.

'''Зловмисник''' - фізична особа, яка навмисне порушує політику безпеки системи.

'''Модель [політики] безпеки ''' - - абстрактний формалізований чи неформалізований опис політики безпеки. ЇЇ використовують під час проектування системи для визначення механізмів і алгоритмів захисту, а також під час аналізу захищеності системи для перевірки й доведення коректності та достатності реалізованих механізмів.

'''Модель загроз ''' - абстрактний формалізований чи неформалізований опис методів і засобів здійснення загроз.

'''Модель порушника ''' - абстрактний формалізований чи неформалізований опис порушника.

'''Захищена комп'ютерна система ''' - - комп'ютерна система, що здатна забезпечувати захист оброблюваної інформації від визначених загроз.

'''Спостережність''' - - властивість ІКС, що дає змогу фіксувати діяльність користувачів. Використовується з метою запобігання порушенню політики безпеки і (або) забезпеченню відповідальності за певні дії.

'''Інформаційна війна ''' - дії, початі для досягнення інформаційної переваги.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%86%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D0%B2%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0Інформаційна_війна]

==Комплексна система захисту інформації==
'''Захист інформації в ІКС ''' - діяльність, спрямована на забезпечення безпеки оброблюваної в ІКС інформації й ІКС у цілому.

'''Комплексна система захисту інформації (КСЗІ) ''' - це сукупність організаційних інженерних і програмно-апаратних засобів, що забезпечують захист інформації в ІКС.

==Об’єкти захисту та їх властивості==
'''Комплекс засобів захисту ''' - сукупність програмно-апаратних засобів, що забезпечують реалізацію політики безпеки інформації.

'''Об'єкт системи ''' - це елемент ресурсів обчислювальної системи, який знаходиться під керуванням КЗЗ і характеризується визначеними атрибутами й поводженням.
Види об’єктів:
*Пасивні об’єкти
*Об ’єкт користувач - це подання фізичного користувача в обчислювальній системі, яке утворюється під час його входження в систему і характеризується своїм контекстом.
*Об ’єкт процес - задача, процес, потік, що виконується в поточний момент і повністю характеризується своїм контекстом.

'''Доступ''' - це взаємодія двох об'єктів обчислювальної системи, коли один із них виконує дії над іншим.

'''Правила розмежування доступу (ПРД) ''' - складова політики безпеки, що регламентує правила доступу користувачів і процесів до пасивних об'єктів.

'''Несанкціонований доступ (НСД) ''' - доступ, який здійснюють з порушенням політики безпеки, тобто з порушенням ПРД.

'''Ідентифікація ''' - процес розпізнавання об'єктів системи за їхніми мітками, або ідентифікаторами.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%86%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8FІдентифікація]

'''Ідентифікатор''' - це унікальний атрибут об'єкта, який дає змогу вирізнити об'єкт з-поміж інших.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%86%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80Ідентифікатор]

'''Аутентифікація''' - перевірка запропонованого ідентифікатора на відповідність об'єкту, пересвідчення в його справжності.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%83%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D1%96%D0%BA%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8FАутентифікація]

'''Авторизація''' - це процедура надання користувачу визначених повноважень у системі.[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D1%96%D1%8FАвторизація]

'''Відмова від авторства ''' - це заперечення причетності до створення або передавання якого-небуть документа чи повідомлення.

'''Відмова від одержання ''' - це заперечення причетності до отримання якого-небудь документа чи повідомлення.

==Розробка й оцінювання захищеності системи==
'''Кваліфікаційний аналіз ''' - це аналіз ІКС з метою визначення рівня її захищеності та відповідності вимогам безпеки на основі критеріїв стандарту безпеки.

'''Гарантії''' - міра впевненості в тому, що ІКС коректно реалізує політику безпеки.

'''Адекватність''' - це показник реально гарантованого рівня безпеки, що відображає ступінь ефективності та надійності реалізованих засобів захисту та їхніх відповідностей поставленим задачам.

Обговорення:Термінологія дисципліни Комп’ютерні системи захисту інформації

2011-04-13T09:28:51Z

VicktoR: Створена сторінка: Додайте шаблони та перелік джерел

Додайте шаблони та перелік джерел

Обговорення:Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T09:28:16Z

VicktoR:

Створіть зміст за прикладом. 
Додайте перелік посилань. 
Використайте шаблони

Обговорення:Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T09:28:05Z

VicktoR:

Створіть зміст за прикладом.
Додайте перелік посилань.
Використайте шаблони

Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T09:27:34Z

VicktoR:

{{Невідредаговано}}
[http://http://uk.wikipedia.org/wiki/VPN Захищена або приватна віртуальна мережа (Virtual Private Network, VPN)] - об'єднання локальних мереж і окремих комп'ютерів через відкрите зовнішнє середовище передавання інформації в єдину віртуальну мережу, яка забезпечує захист інформації, що в ній циркулює. 
Назва походить від протиставлення приватних (Private) мереж (корпоративних мереж, не доступних для сторонніх користувачів) публічним (Public) мережам (відкритим мережам, мережам загального доступу). Слід зауважити, що слово «private» в англійській мові є синонімом слова «secret» «таємний». Хоча термін «віртуальні приватні мережі» дуже поширений, деякі фахівці надають перевагу терміну «віртуальні захищені мережі», оскільки ця технологія стосується не приватної власності, а захисту інформації. 
== Проблеми побудови віртуальних захищених мереж ==

==='''Забезпечення конфіденційності'''===
Найпростішим і найпоширенішим способом забезпечення конфіденційності інформації є її шифрування, або криптографічне закриття. Попри те що алгоритми шифрування є дуже складними, їх реалізація великих ускладнень не викликає (докладно про шифрування йдеться в розділі 3). А от організація криптосистеми, зокрема підсистеми керування ключами, може викликати багато проблем, насамперед у випадку, коли кількість користувачів стрімко зростає. У реалізації VPN керування ключами є одним із головних завдань, що потребує надійного та ефективного рішення.
Щоразу, коли йдеться про шифрування, згадують про його неминучий побічний ефект, що полягає у деякій втраті продуктивності. Апаратно реалізоване шифрування передбачає застосування у пристроях захисту спеціалізованих інтегральних схем прикладної орієнтації (Application Specific Integrated Circuit, ASIC), що звільняють ці пристрої від додаткового навантаження, пов'язаного з виконанням алгоритмів шифрування, і забезпечують кодування трафіку без втрати швидкості обміну. Основною перевагою апаратно реалізованих засобів шифрування над програмно реалізованими насамперед вважають забезпечення необхідних показників продуктивності. Є й інша перевага: у разі здійснення атаки на засоби захисту VPN існує загроза підміни програмних компонентів, зокрема тих, що забезпечують шифрування. Загроза несанкціонованого впливу на апа¬ратні засоби є малоймовірною.
 

'''Забезпечення цілісності''' 
Як і конфіденційності, цілісності досягають використанням криптографічних алгоритмів, але не шифрування, а хешування. Алгоритми хешування також потребують значних ресурсів процесора, що знов-таки свідчить на користь реалізації цих алгоритмів апаратними засобами з використанням інтегральних схем прикладної орієнтації.
 

'''Автентифікація та унеможливлення відмови від авторства''' 
Унеможливлення відмови від авторства — це додаткова функція, яку реалізовано на основі автентифікації. Захищене спілкування часто потребує не лише підтвердження того, що абонент є тим, за кого себе видає, але й незаперечних доказів того, що повідомлення отримане від конкретного користувача. Інколи захищене спіл¬кування потребує доказового підтвердження ще й того факту, що певний користувач справді отримав деяке повідомлення. Ці функції захисту в окремих випадках розглядають як невід'ємну складову реалізації VPN.
 
== Способи утворення захищених віртуальних каналів ==
Будь-який із двох вузлів віртуальної мережі, між якими формується захищений тунель, може належати кінцевій чи проміжній точці потоку повідомлень, який захищають. Відповідно є різні способи утворення захищеного віртуального каналу.
 

Найкращим із міркувань безпеки є варіант, коли кінцеві точки тунелю збігаються з кінцевими точками потоку повідомлень. Наприклад, це може бути сервер у центральному офісі компанії та робоча станція користувача у віддаленій філії або портативний комп'ютер співробітника, який перебуває у відрядженні. Перевагою такого варіанта є те, що захист інформаційного обміну буде забезпечено на всьому шляху пакетів повідомлень. Однак такий варіант має суттєвий недолік — децентралізацію керування. Засоби утворення захищених тунелів потрібно встановлювати і належним чином настроювати на кожному клієнтському комп'ютері, що у великих мережах є занадто трудомісткою задачею.
 

Помітного спрощення завдань адміністрування можна досягти шляхом відмови від захисту трафіку всередині локальної мережі (або локальних мереж), що входить до складу VPN. Така ситуація є достатньо поширеною, оскільки захистити трафік у локальній мережі можна іншими засобами, зокрема реєструючи дії користувачів і вживаючи організаційних заходів. У такому випадку кінцевою точкою захищеного тунелю доцільно обрати брандмауер або граничний маршрутизатор локальної мережі. Захищений тунель утворюють лише у публічній мережі.
 

Складність адміністрування засобів утворення захищених тунелів, встановлених на комп'ютерах (зокрема, на портативних пристроях), з яких здійснюють від¬далений доступ, зумовлює поширення ще одного варіанта утворення такого тунелю. Як кінцеві точки захищеного тунелю у цьому випадку застосовують засоби, встановлені не на комп'ютерах користувачів, а на теренах інтернет-провайдерів. Зрозуміло, що такий захист менш надійний, проте цей варіант утворення захищеного тунелю є найпростішим із міркувань адміністрування. Він має ще кілька переваг: підвищену масштабованість і керованість мережі та прозорість доступу до неї. Аргументація на користь припустимості такого зниження захищеності полягає в тому, що саме Інтернет, як і решта мереж із комутацією пакетів, несе найбільшу загрозу з боку порушників. Канали телефонної мережі та виділені лінії, що використовують між кінцевими вузлами віддаленого доступу і провайдерами, які у цьому випадку і є незахищеними, не такі вразливі. Слід визнати, що розміщення засобів утворення захищених тунелів на теренах інтернет-провайдерів дає змогу зекономити кошти, витрачені на адміністрування кінцевих вузлів, але натомість збільшує витрати на послуги провайдерів (яким ще потрібно довіряти).

Обговорення:Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T09:24:40Z

VicktoR: Створена сторінка: Створіть зміст за прикладом. Додайте перелік посилань.

Створіть зміст за прикладом.
Додайте перелік посилань.

Передавання інформації через захищені мережі

2011-04-13T09:24:11Z

VicktoR:

== Визначення терміну "Захищена або приватна віртуальна мережа " ==
[http://http://uk.wikipedia.org/wiki/VPN Захищена або приватна віртуальна мережа (Virtual Private Network, VPN)] - об'єднання локальних мереж і окремих комп'ютерів через відкрите зовнішнє середовище передавання інформації в єдину віртуальну мережу, яка забезпечує захист інформації, що в ній циркулює. 
Назва походить від протиставлення приватних (Private) мереж (корпоративних мереж, не доступних для сторонніх користувачів) публічним (Public) мережам (відкритим мережам, мережам загального доступу). Слід зауважити, що слово «private» в англійській мові є синонімом слова «secret» «таємний». Хоча термін «віртуальні приватні мережі» дуже поширений, деякі фахівці надають перевагу терміну «віртуальні захищені мережі», оскільки ця технологія стосується не приватної власності, а захисту інформації. 
== Проблеми побудови віртуальних захищених мереж ==

==='''Забезпечення конфіденційності'''===
Найпростішим і найпоширенішим способом забезпечення конфіденційності інформації є її шифрування, або криптографічне закриття. Попри те що алгоритми шифрування є дуже складними, їх реалізація великих ускладнень не викликає (докладно про шифрування йдеться в розділі 3). А от організація криптосистеми, зокрема підсистеми керування ключами, може викликати багато проблем, насамперед у випадку, коли кількість користувачів стрімко зростає. У реалізації VPN керування ключами є одним із головних завдань, що потребує надійного та ефективного рішення.
Щоразу, коли йдеться про шифрування, згадують про його неминучий побічний ефект, що полягає у деякій втраті продуктивності. Апаратно реалізоване шифрування передбачає застосування у пристроях захисту спеціалізованих інтегральних схем прикладної орієнтації (Application Specific Integrated Circuit, ASIC), що звільняють ці пристрої від додаткового навантаження, пов'язаного з виконанням алгоритмів шифрування, і забезпечують кодування трафіку без втрати швидкості обміну. Основною перевагою апаратно реалізованих засобів шифрування над програмно реалізованими насамперед вважають забезпечення необхідних показників продуктивності. Є й інша перевага: у разі здійснення атаки на засоби захисту VPN існує загроза підміни програмних компонентів, зокрема тих, що забезпечують шифрування. Загроза несанкціонованого впливу на апа¬ратні засоби є малоймовірною.
 

'''Забезпечення цілісності''' 
Як і конфіденційності, цілісності досягають використанням криптографічних алгоритмів, але не шифрування, а хешування. Алгоритми хешування також потребують значних ресурсів процесора, що знов-таки свідчить на користь реалізації цих алгоритмів апаратними засобами з використанням інтегральних схем прикладної орієнтації.
 

'''Автентифікація та унеможливлення відмови від авторства''' 
Унеможливлення відмови від авторства — це додаткова функція, яку реалізовано на основі автентифікації. Захищене спілкування часто потребує не лише підтвердження того, що абонент є тим, за кого себе видає, але й незаперечних доказів того, що повідомлення отримане від конкретного користувача. Інколи захищене спіл¬кування потребує доказового підтвердження ще й того факту, що певний користувач справді отримав деяке повідомлення. Ці функції захисту в окремих випадках розглядають як невід'ємну складову реалізації VPN.
 
== Способи утворення захищених віртуальних каналів ==
Будь-який із двох вузлів віртуальної мережі, між якими формується захищений тунель, може належати кінцевій чи проміжній точці потоку повідомлень, який захищають. Відповідно є різні способи утворення захищеного віртуального каналу.
 

Найкращим із міркувань безпеки є варіант, коли кінцеві точки тунелю збігаються з кінцевими точками потоку повідомлень. Наприклад, це може бути сервер у центральному офісі компанії та робоча станція користувача у віддаленій філії або портативний комп'ютер співробітника, який перебуває у відрядженні. Перевагою такого варіанта є те, що захист інформаційного обміну буде забезпечено на всьому шляху пакетів повідомлень. Однак такий варіант має суттєвий недолік — децентралізацію керування. Засоби утворення захищених тунелів потрібно встановлювати і належним чином настроювати на кожному клієнтському комп'ютері, що у великих мережах є занадто трудомісткою задачею.
 

Помітного спрощення завдань адміністрування можна досягти шляхом відмови від захисту трафіку всередині локальної мережі (або локальних мереж), що входить до складу VPN. Така ситуація є достатньо поширеною, оскільки захистити трафік у локальній мережі можна іншими засобами, зокрема реєструючи дії користувачів і вживаючи організаційних заходів. У такому випадку кінцевою точкою захищеного тунелю доцільно обрати брандмауер або граничний маршрутизатор локальної мережі. Захищений тунель утворюють лише у публічній мережі.
 

Складність адміністрування засобів утворення захищених тунелів, встановлених на комп'ютерах (зокрема, на портативних пристроях), з яких здійснюють від¬далений доступ, зумовлює поширення ще одного варіанта утворення такого тунелю. Як кінцеві точки захищеного тунелю у цьому випадку застосовують засоби, встановлені не на комп'ютерах користувачів, а на теренах інтернет-провайдерів. Зрозуміло, що такий захист менш надійний, проте цей варіант утворення захищеного тунелю є найпростішим із міркувань адміністрування. Він має ще кілька переваг: підвищену масштабованість і керованість мережі та прозорість доступу до неї. Аргументація на користь припустимості такого зниження захищеності полягає в тому, що саме Інтернет, як і решта мереж із комутацією пакетів, несе найбільшу загрозу з боку порушників. Канали телефонної мережі та виділені лінії, що використовують між кінцевими вузлами віддаленого доступу і провайдерами, які у цьому випадку і є незахищеними, не такі вразливі. Слід визнати, що розміщення засобів утворення захищених тунелів на теренах інтернет-провайдерів дає змогу зекономити кошти, витрачені на адміністрування кінцевих вузлів, але натомість збільшує витрати на послуги провайдерів (яким ще потрібно довіряти).

Статистичні критерії згоди

2011-03-27T10:14:02Z

VicktoR:

{{Завдання|Івасюк Т. А.|Назаревич О. Б.| 09 березня 2011}}

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Статистичні критерії згоди ==

До перевірки тієї чи іншої статистичної гіпотези доціль¬но підходити з різних теоретичних позицій. Кожна позиція грунтується на розподілі первинних або обчислених даних, які відрізняються від нормального розподілу. Це зумовлено обмеженим числом вимірювань або додатковими умовами при обробці дослідних даних. Характеристикою кожного розподілу є набір чисел, заздалегідь протабульованих. При перевірці гіпотези з дослідних даних складається число за тим же правилом, що й наведені в таблиці числа, і порівнюється з табличним числом. Гіпотеза визнається або відхиляється залежно від згоди дослідних і табличних чисел, тому останні називаються ''критеріями згоди''. Як і в інших галузях науки, наприклад в теорії подібності, статистичні критерії — величини звичайно безрозмірні.
Нехай х — нормально розподілена випадкова змінна. При відомому СКВ висувається нуль-гіпотеза <math>M(x)=m_0</math> або <math>M(x)-m_0=0</math>, тобто середнє значення, або математичне сподівання М(х), генеральної сукупності, оцінюване на основі випадкової вибірки, не відрізняється від заданого значення <math>m_o</math>.
Альтернативна гіпотеза <math>H_A</math> протилежна нуль-гіпотезі, тобто <math>M(x)\ne m_0</math> або <math>M(x)-m_0\ne 0</math>. Як критерій ви¬користовується відношення різниці порівнюваних величин <math>\bar{x}-m_0</math> до статистичної помилки <math>S/\sqrt N</math> розрахункової величини <math>\bar x</math>:
<center><math>Z=\frac{\bar{x}-m_o}{S} \sqrt{N}</math></center>
де N — обсяг вибірки; <math>\bar{x}</math> — оцінка математичного сподівання М(х) генеральної сукупності.

== Статистична помилка ==

Статистична помилка, або помилка репрезентативності (відтворюваності)— це відхилення даного вибіркового показника від його справжнього значення в генеральній сукупності. Для вибіркового середнього це значення в <math>\sqrt{N}</math> разів менше, ніж СКВ S. Згідно з теорією статистичної обробки обмеженого числа дослідних даних імовірність значення Z розподілена за законом Стьюдента:
<center><math>p(Z)=\frac{1}{\sqrt{\pi (N-1)}}\frac{G(\frac{N}{2})}{G(\frac{N-1}{2})}(1+\frac{Z^2}{N-1})^{N-2}</math></center>
де G — гама-функція, табличні значення якої можна знайти в довідниках з математики або статистики.
Залежно від параметрів вибірки значення Z відрізняється від нуля, як міра відхилення вважається абсолютне значення |Z|. За прийнятим рівнем значущості <math>\alpha</math> можна визначити таке критичне значення <math>Z_kp</math>, що при вірній нуль-гіпотезі справедлива нерівність <math>|Z|\ge Z_kp</math> тобто <math>p(|Z|\ge Z_kp)=\alpha</math>.

Якщо число Z обчислене за вибіркою, задовольняє нерівність <math>|Z|<Z_kp</math> то вважатимемо, що відхилення Z від 0 можна розглядати як випадкове. Тоді говорять, що нуль-гіпотеза не відхиляється на основі вибірки або немає підстав для її відхилення.

Якщо <math>|Z|\ge Z_kp</math>, то при справедливій нуль-гіпотезі таке відхилення можливе але малоімовірне. Тоді вважають більш імовірним, що нуль-гіпотеза невірна, і її відхиляють. При аналізі рішень слід мати на увазі обидва можливі типи помилок.
Співвідношення імовірностей <math>\alpha</math> i <math>\beta</math> проілюстровано на рис.1, де наведено графіки розподілу імовірностей при
<center>[[Файл:рисунок.1.jpg]]</center>
порівнянні арифметичних середніх, здобутих з двох вибірок: лівий зображає нуль-гіпотезу <math>H_0</math>, правий альтернативну гіпотезу <math>H_A</math>. Залежно від значення обчисленого на підставі вибіркових даних Z і його положення по відношенню до <math>Z_kp</math> можливі два рішення: якщо значення її дорівнює або перевищує <math>Z_kp</math>, то нуль-гіпотеза відхиляється і визнається альтернативна гіпотеза; якщо <math>Z<Z_kp</math>, то немає підстав для відхилення <math>H_0</math> тобто вона підтверджується .

При одному й тому ж розташуванні графіків розподілу імовірностей зі зменшенням імовірності помилки <math>\alpha</math> значення <math>\beta</math> зростає. Імовірність <math>\beta</math> визнати невірну нуль-гіпотезу залежить, зокрема, від:

обсягу вибірки (чим більша вибірка, тим надійніше при даному рівні значущості <math>\alpha</math> буде встановлена аналізована відмінність між статистичними характеристиками);

ступеня відмінності між цими характеристиками;

потужності критерію.

== Потужність критерію ==

''Потужність критерію'' - це імовірність відхилити нульову гіпотезу <math>H_0</math>, коли вірна гіпотеза <math>H_A</math>, тобто <math>p=1-\beta</math>.
Чим менша при заданому <math>\alpha</math> імовірність <math>\beta</math>, тим краще критерій розділяє гіпотези <math>H_0</math> та <math>H_A</math>.

Критерій називається ''потужним'', коли він порівняно з іншими можливими критеріями при заданому <math>\alpha</math> показує вищу дискримінуючу здатність, тобто здатність до розділення гіпотез. За потужністю, критерії згоди діляться на дві великі групи: ''параметричні'' та ''непараметричні''. До параметричних належать критерії, побудовані за допомогою основних параметрів (числових оцінок) вибіркової сукупності М та \sigma або <math>\bar x</math> та S. Ці критерії застосовуються лише тоді, коли генеральна сукупність, з якої взято одну або кілька вибірок, розподілена нормально, і за умови рівності основних параметрів, тобто <math>\bar x_1 - \bar x_2</math> та <math>S_1-S_2</math>.

Непараметричні критерії згоди є функціями лише змінних даної сукупності (вибірки) з їх частотами і не потребують знання типу розподілу генеральної сукупності. Тому їх застосовують при перевірці властивостей гіпотетичного розподілу.
Параметричні критерії мають сильнішу дискримінуючу (роздільну) здатність, більшу потужність порівняно з непараметричними. Коли досліджувана сукупність розподіляється за нормальним законом або не дуже відхиляється від нього, слід надавати перевагу таким критеріям.

Потужність критерію збільшується при збільшенні обсягу вибірки. Якщо ж обсяг вибірки малий і збільшити його не вдається, то треба брати невисокий рівень значущості, оскільки і мала вибірка, і високий рівень значущості призводить до небажаного зменшення потужності критерію. Слід пам'ятати про те, що при зворотному переході до вищого рівня значущості обчислене значення Z може з області відхилення нульової гіпотези перейти в область її визнання. Наприклад, якщо Z було справа від <math>Z_kp</math>, то з підвищенням <math>\gamma</math> воно може з'явитися зліва від <math>Z_kp</math> (див. рисунок 1).

При плануванні та реалізації експериментів задаються імовірністю тільки помилки першого роду. Далі, рекомендуючи той чи інший критерій згоди, вибиратимемо найпотужніший з можливих критеріїв, тобто будемо враховувати також помилки другого роду. Слід пам'ятати, що, задаючись занадто високим рівнем значущості, ми знижуємо <math>\alpha</math> і разом з тим підвищуємо <math>\beta</math> тому бажано обмежуватися 5%-м рівнем значущості.

== Ступінь вільності ==

Поняття статистичного критерію тісно пов'язане з поняттям ступеня вільності. Для більшості критеріїв ступінь вільності є аргументом. Величина N—1, що стоїть у знаменнику формул для обчислення СКВ, є числом ступенів вільності. Під числом ступенів вільності розуміють число змінних, значення яких задаються довільно. Іншими словами, це є загальне число змінних мінус число лінійних зв'язків, накладених на систему, що вивчається. Так, при розрахунку СКВ за N експериментальними даними Існує лише один зв'язок (обмеження), обумовлений розрахунком середнього арифметичного, тобто число ступенів вільності f=N-1.

Дійсно, якщо за вибіркою з п'яти даних <math>x_1, x_2, ..., x_5</math> утворено середнє <math>\bar{x}=20</math>, то чотири значення <math>x_i</math> можуть бути якими завгодно, наприклад 10, 15, 21, 16 або 19, 25, 13, ЗО, але одне — <math>x_5</math> у першому випадку має бути <math>x_5=20*5-(10 + 15 + 21 + 16) = 38</math>, а в другому <math>x_5 = 20*5-(19 + 25 + 13 + ЗО) = 13</math>.

Отже, під числом ступенів вільності будемо розуміти різницю між числом дослідів та числом характеристик, які визначаються за утвореними даними незалежно одне від одного.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Статистичні методи в SEO та розрахунок релевантності (рейтингу) в пошукових системах

2011-03-17T16:16:02Z

VicktoR:

<center>
{|
|-
{{Презентація доповіді |title=[http://elartu.tstu.edu.ua/handle/123456789/799 Статистичні методи в SEO]}}
|}

{{Невідредаговано}}
</center>
 
{{Студент | Name=Олеся | Surname=Дутка | FatherNAme=Орестівна |Faculti=ФІС | Group= СНм-51 | Zalbook=СН-10-080}}
 

SEO (Search Engine Optimization) - сукупність різних методів, які сприяють високому ранжуванню сайтів в пошукових машинах.
Існують такі три класи методів пошукової оптимізації, а саме: білі методи, чорні методи і сірі методи.

== Методи SEO оптимізації ==
'''Білі методи''' [[Файл:Seo.gif|right|thumb|350px|SEO оптимізація]]
Це ті методи, які дозволяються ПС і не порушують ніяких їхніх правил. Ними не можна «обманути» пошукову машину, щоб отримати завищену позицію в результаті пошуку. До цих методів належать:
#Оптимізація HTML-коду, тобто використовувати ключові слова (слова, які найбільше характеризують сайт) в текстах статтей на сторінках сайту, в заголовку сайта (тег <title>), в заголовках статтей (тег <h1>…<hn>), в гіперсилках (тег <a>) і т.д.
#Зовнішня ссилочна маса сайту, тобто чим більше зовнішніх ссилок на сайт, тим більша ймовірність отримати більше відвідувань. Крім того слід зауважити, що сторінки на які ведуть багато різних ссилок, рахуються більш важливішими для ПС. Для цього в пошукових системах існують різні показники, найголовніші з них: «Індекс цитованості» або ТИЦ (показник Яндекс), PageRank або PR (показник Google). Решта ПС використовують дещо інші алгоритми вичислення популярності сайтів.
#Обмін ссилками або статтями між різними сайтами, один із найбільш ефективних і надійних способів просування сайту, тим більше, що пошукові системи відносяться до цим методів дуже лояльно. Щоб отримати максимальну віддачу, потрібно проводити обмін з тими сайтами, які найближчі по тематиці до Вашого сайту.

'''Чорні методи''' 
Іншими словами, це методи «обману» пошукових систем і їх відвідувачів, для отримання вищих показників сайту і вищих позицій в результатах пошуку. До таких методів належать:
#Маніпуляція з текстом сайту або ключовими словами, робиться для того, щоб заманити чим більше користувачів з пошуку, тим сами отримати додатковий трафік на сайт.
#Дорвеї – це спеціальна html-сторінка, яка зроблена під окремий запит користувача з вибраними ключовими словами. Коли клікаєш по цій ссилці, користувач переходить не на вказану сторінку, а на сам розкручуваний сайт. Таким способом можна добитися високих позицій в ПС, але ненадовго, такі сайти, як правило, незабаром влітають в бан пошукових систем.
#Клоакінг – це метод, при якому користувач бачить один зміст читаємої сторінки, а ПС бачать інших зміст тої ж сторінки, тим самим забеспечується високі позиції в пошуку.
#Спам, тобто коли ссилка не відповідає змісту або тематиці сайту, і ставиться тільки для того, щоб пошукова система її проіндексувала. В результаті збільшується ссилочна маса сайта і підвищуються показники.

'''Сірі методи''' 
Відповідно це методи , які не можна віднести ні до білих, ні до чорних методів. Прикладом такого методу являється массовий обмін ссилок. Якщо можна було б довести, що цей метод використовується для підвищення показників сайта, то це було би порушення правил пошукових систем. Але цього зробити не можливо, тому їх не можна віднести до чорних методів, відповідно із зрозумілих причинам не можна віднести і до білих.

== Основні методи статистичного аналізу рейтингу ==
     1. '''Google Page Rank''' 
Google Page Rank (іноді просто PR) – алгоритм розрахунку авторитетності сторінки, що використовується пошуковою системою Google. PR – числова величина, що характеризує «важливість» сторінки в Google. Чим більше посилань на сторінку, тим вона стає «важливішою». Крім того, «вагу» сторінки А визначає важливість посилання, яке передається зі сторінки В. PR є одним із допоміжних факторів при рангуванні сайтів за результатами пошуку. 
     2. '''ТІЦ''' 
ТІЦ (тематичний індекс цитування) – в пошуковій системі визначає «авторитетність» Інтернет-ресурсів з врахуванням якісної характеристики посилань на них з інших сайтів. Якісну характеристику називають «вагою» посилання. Обчислюють її за спеціально виведеним алгоритмом. Велику роль відіграє тематична близькість ресурсу і сайтів, що посилаються на нього. Основним завданням тематичного індексу цитування є забезпечити релевантність розміщених ресурсів в рубриках пошуковика. ТІЦ не є строго кількісним показником. Він надає лише приблизні значення, які допомагають визначити «важливість» ресурсів кожної тематичної ділянки.
ТІЦ обчислюється для Інтернет-ресурсів. При визначенні ТІЦ беруться до уваги посилання тільки тих ресурсів, які пошукова система проіндексувала і за якими вона шукає запит. Його можна виміряти для всіх ресурсів, на які будь-хто посилався хоча б раз. При підрахунку ТІЦ сайту не враховуються посилання з веб-бордів, форумів, мережевих конференцій, немодерованих каталогів та інших ресурсів, в які будь-хто може додавати посилання без контролю з боку власника ресурсу. Також не враховуються посилання з сайтів, розміщених на безкоштовних хостінгах. Такі посилання мають нульове значення.
ТІЦ перераховують в середньому двічі на місяць. За цей час одні сайти з’являються, інші зникають. Відповідно, «вага» посилань змінюється і змінюється величина ТІЦ.

== Спосіб обрахунку PR ==
Сама назва визначає алгоритм розрахунку цитованості, розроблений і використовується by Sergey Brin & Larry Page, розробниками пошукової системи Google.
Порядок ранжування в Google працює наступним чином:
#Знайти всі сторінки, відповідні до ключових слів пошуку.
#Відранжувати відповідно « факторів сторінки », таким, як ключові слова.
#Врахувати текст посилань на сторінки.
#Відкоригувати результати даними PageRank.
Теорія Google говорить, що якщо Сторінка A містить посилання на сторінку B, то Сторінка А вважає, що Сторінка B - важлива сторінка. Текст посилання не використовується в PageRank. PageRank також впливає на важливість посилань на сторінку. Якщо на сторінку вказують багато важливих посилань, то її посилання на інші сторінки також стають більш важливими.
Формула, яка визначає вагу PageRank для сторінки:

<center><math> PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)),</math> </center>

     де PR(A) — це вага PageRank сторінки A (та вага,яку нам необхідно обрахувати), 
     D — коефіцієнт затухання, який переважно рівний 0,85, 
     PR(T1) — вага PageRank сторінки, що вказує на сторінку A, 
     C(T1) — число посилань з цієї сторінки, 
     PR(Tn)/C(Tn) – означає, що ми робимо це для кожної сторінки яка, вказує на сторінку A. 
Google вираховує загальну кількість посилань вхідних, так і вихідних. Простішими словами можна це пояснити так: 
<center>PageRank сторінки = 0.15 + 0.85 * ("частку" PageRank кожної сторінки)</center>
     0.85 це коефіцієнт D 
     0.15 вираховується по формулі "T1 - TN" 
     "Частка" - це сторінка PageRank, поділена на кількість вихідних посилань на сторінці. 
Щоб обчислити вагу PageRank сторінки A нам знадобиться знати ваги PageRank всіх сторінок, що вказують на сторінку A. Їх ваги PageRank будуть частково залежати від сторінки A, що вказує на них, або якихось інших сторінок, що містять посилання на них. Що вона нам говорить, так це одну дуже важливу річ про вагу PageRank будь-якої сторінки. 
Вага PageRank, рухаючись на сторінку A зі сторінки B, що вказує на неї, зменшується з кожним посиланням куди-небудь. Це означає, що вага сторінки, по суті, це міра її голосу; сторінка може розділити цей голос між одним, двома або багатьма посиланнями, але загальна голосуюча сила буде завжди тією ж самою.

== Перелік літературних джерел ==

#[http://oesym.blogspot.com/ Делаем SMOчный сайт]
#[http://digits.ru/articles/promotion/pagerank.html Растолкованный PageRank]
#[http://www.allposition.com/bk-32.htm PageRank, ТИЦ и ВИЦ]
#[http://emarketingblog.com.ua/page/2/ Що впливає на наш вибір?]

{{Завдання:Виступ|Дутка Олеся Орестівна (Olesya)|24 лютого 2011|Редагування Статистичні методи в SEO та розрахунок релевантності (рейтингу) в пошукових системах}}
[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:Статистичні методи в SEO та розрахунок релевантності (рейтингу) в пошукових системах

2011-03-17T16:14:54Z

VicktoR: Створена сторінка: Використайте шаблон завдання.

Використайте шаблон завдання.

Обговорення:Ряди розподілу

2011-03-15T16:48:32Z

VicktoR: Створена сторінка: Причини помилок з формулами невідомі.

Причини помилок з формулами невідомі.

Статистичні методи в SEO та розрахунок релевантності (рейтингу) в пошукових системах

2011-03-13T21:08:07Z

VicktoR: /* Спосіб обрахунку PR */

<center>
{|
|-
{{Презентація доповіді |title=[http://elartu.tstu.edu.ua/handle/123456789/799 Статистичні методи в SEO]}}
|}
</center>
 
{{Студент | Name=Олеся | Surname=Дутка | FatherNAme=Орестівна |Faculti=ФІС | Group= СНм-51 | Zalbook=СН-10-080}}
 

SEO (Search Engine Optimization) - сукупність різних методів, які сприяють високому ранжуванню сайтів в пошукових машинах.
Існують такі три класи методів пошукової оптимізації, а саме: білі методи, чорні методи і сірі методи.

== Методи SEO оптимізації ==
'''Білі методи''' [[Файл:Seo.gif|right|thumb|350px|SEO оптимізація]]
Це ті методи, які дозволяються ПС і не порушують ніяких їхніх правил. Ними не можна «обманути» пошукову машину, щоб отримати завищену позицію в результаті пошуку. До цих методів належать:
#Оптимізація HTML-коду, тобто використовувати ключові слова (слова, які найбільше характеризують сайт) в текстах статтей на сторінках сайту, в заголовку сайта (тег <title>), в заголовках статтей (тег <h1>…<hn>), в гіперсилках (тег <a>) і т.д.
#Зовнішня ссилочна маса сайту, тобто чим більше зовнішніх ссилок на сайт, тим більша ймовірність отримати більше відвідувань. Крім того слід зауважити, що сторінки на які ведуть багато різних ссилок, рахуються більш важливішими для ПС. Для цього в пошукових системах існують різні показники, найголовніші з них: «Індекс цитованості» або ТИЦ (показник Яндекс), PageRank або PR (показник Google). Решта ПС використовують дещо інші алгоритми вичислення популярності сайтів.
#Обмін ссилками або статтями між різними сайтами, один із найбільш ефективних і надійних способів просування сайту, тим більше, що пошукові системи відносяться до цим методів дуже лояльно. Щоб отримати максимальну віддачу, потрібно проводити обмін з тими сайтами, які найближчі по тематиці до Вашого сайту.

'''Чорні методи''' 
Іншими словами, це методи «обману» пошукових систем і їх відвідувачів, для отримання вищих показників сайту і вищих позицій в результатах пошуку. До таких методів належать:
#Маніпуляція з текстом сайту або ключовими словами, робиться для того, щоб заманити чим більше користувачів з пошуку, тим сами отримати додатковий трафік на сайт.
#Дорвеї – це спеціальна html-сторінка, яка зроблена під окремий запит користувача з вибраними ключовими словами. Коли клікаєш по цій ссилці, користувач переходить не на вказану сторінку, а на сам розкручуваний сайт. Таким способом можна добитися високих позицій в ПС, але ненадовго, такі сайти, як правило, незабаром влітають в бан пошукових систем.
#Клоакінг – це метод, при якому користувач бачить один зміст читаємої сторінки, а ПС бачать інших зміст тої ж сторінки, тим самим забеспечується високі позиції в пошуку.
#Спам, тобто коли ссилка не відповідає змісту або тематиці сайту, і ставиться тільки для того, щоб пошукова система її проіндексувала. В результаті збільшується ссилочна маса сайта і підвищуються показники.

'''Сірі методи''' 
Відповідно це методи , які не можна віднести ні до білих, ні до чорних методів. Прикладом такого методу являється массовий обмін ссилок. Якщо можна було б довести, що цей метод використовується для підвищення показників сайта, то це було би порушення правил пошукових систем. Але цього зробити не можливо, тому їх не можна віднести до чорних методів, відповідно із зрозумілих причинам не можна віднести і до білих.

== Основні методи статистичного аналізу рейтингу ==
     1. '''Google Page Rank''' 
Google Page Rank (іноді просто PR) – алгоритм розрахунку авторитетності сторінки, що використовується пошуковою системою Google. PR – числова величина, що характеризує «важливість» сторінки в Google. Чим більше посилань на сторінку, тим вона стає «важливішою». Крім того, «вагу» сторінки А визначає важливість посилання, яке передається зі сторінки В. PR є одним із допоміжних факторів при рангуванні сайтів за результатами пошуку. 
     2. '''ТІЦ''' 
ТІЦ (тематичний індекс цитування) – в пошуковій системі визначає «авторитетність» Інтернет-ресурсів з врахуванням якісної характеристики посилань на них з інших сайтів. Якісну характеристику називають «вагою» посилання. Обчислюють її за спеціально виведеним алгоритмом. Велику роль відіграє тематична близькість ресурсу і сайтів, що посилаються на нього. Основним завданням тематичного індексу цитування є забезпечити релевантність розміщених ресурсів в рубриках пошуковика. ТІЦ не є строго кількісним показником. Він надає лише приблизні значення, які допомагають визначити «важливість» ресурсів кожної тематичної ділянки.
ТІЦ обчислюється для Інтернет-ресурсів. При визначенні ТІЦ беруться до уваги посилання тільки тих ресурсів, які пошукова система проіндексувала і за якими вона шукає запит. Його можна виміряти для всіх ресурсів, на які будь-хто посилався хоча б раз. При підрахунку ТІЦ сайту не враховуються посилання з веб-бордів, форумів, мережевих конференцій, немодерованих каталогів та інших ресурсів, в які будь-хто може додавати посилання без контролю з боку власника ресурсу. Також не враховуються посилання з сайтів, розміщених на безкоштовних хостінгах. Такі посилання мають нульове значення.
ТІЦ перераховують в середньому двічі на місяць. За цей час одні сайти з’являються, інші зникають. Відповідно, «вага» посилань змінюється і змінюється величина ТІЦ.

== Спосіб обрахунку PR ==
Сама назва визначає алгоритм розрахунку цитованості, розроблений і використовується by Sergey Brin & Larry Page, розробниками пошукової системи Google.
Порядок ранжування в Google працює наступним чином:
#Знайти всі сторінки, відповідні до ключових слів пошуку.
#Відранжувати відповідно « факторів сторінки », таким, як ключові слова.
#Врахувати текст посилань на сторінки.
#Відкоригувати результати даними PageRank.
Теорія Google говорить, що якщо Сторінка A містить посилання на сторінку B, то Сторінка А вважає, що Сторінка B - важлива сторінка. Текст посилання не використовується в PageRank. PageRank також впливає на важливість посилань на сторінку. Якщо на сторінку вказують багато важливих посилань, то її посилання на інші сторінки також стають більш важливими.
Формула, яка визначає вагу PageRank для сторінки:

<center><math> PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + ... + PR(Tn)/C(Tn)),</math> </center>

     де PR(A) — це вага PageRank сторінки A (та вага,яку нам необхідно обрахувати), 
     D — коефіцієнт затухання, який переважно рівний 0,85, 
     PR(T1) — вага PageRank сторінки, що вказує на сторінку A, 
     C(T1) — число посилань з цієї сторінки, 
     PR(Tn)/C(Tn) – означає, що ми робимо це для кожної сторінки яка, вказує на сторінку A. 
Google вираховує загальну кількість посилань вхідних, так і вихідних. Простішими словами можна це пояснити так: 
<center>PageRank сторінки = 0.15 + 0.85 * ("частку" PageRank кожної сторінки)</center>
     0.85 це коефіцієнт D 
     0.15 вираховується по формулі "T1 - TN" 
     "Частка" - це сторінка PageRank, поділена на кількість вихідних посилань на сторінці. 
Щоб обчислити вагу PageRank сторінки A нам знадобиться знати ваги PageRank всіх сторінок, що вказують на сторінку A. Їх ваги PageRank будуть частково залежати від сторінки A, що вказує на них, або якихось інших сторінок, що містять посилання на них. Що вона нам говорить, так це одну дуже важливу річ про вагу PageRank будь-якої сторінки. 
Вага PageRank, рухаючись на сторінку A зі сторінки B, що вказує на неї, зменшується з кожним посиланням куди-небудь. Це означає, що вага сторінки, по суті, це міра її голосу; сторінка може розділити цей голос між одним, двома або багатьма посиланнями, але загальна голосуюча сила буде завжди тією ж самою.

== Перелік літературних джерел ==

#[http://oesym.blogspot.com/ Делаем SMOчный сайт]
#[http://digits.ru/articles/promotion/pagerank.html Растолкованный PageRank]
#[http://www.allposition.com/bk-32.htm PageRank, ТИЦ и ВИЦ]
#[http://emarketingblog.com.ua/page/2/ Що впливає на наш вибір?]

{{Завдання:Виступ|Дутка Олеся Орестівна (Olesya)|24 лютого 2011|Редагування Статистичні методи в SEO та розрахунок релевантності (рейтингу) в пошукових системах}}
[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:Історія та роль Роналда Фішера та планування експерименту

2011-03-13T14:36:11Z

VicktoR: Створена сторінка: Назва статті повинна бути Рональд Фішер.

Назва статті повинна бути Рональд Фішер.

Обговорення:GPGPU

2011-03-12T21:46:27Z

VicktoR:

Оформіть правильно список посилань. - DONE

GPGPU

2011-03-12T21:46:09Z

VicktoR:

{{Завдання|Мотиль Г.Я.|Назаревич О. Б.| 20 березня 2011}}

{{Студент |img=Нема | Name=Мотиль| Surname= Галина| FatherNAme=Ярославівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СН-10-090}}
'''GPGPU'''(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) - техніка використаня графічного процесора відеокарти для загальних обчислень, які зазвичай виконує центральний процесор.

== Передумови виникнення GPGPU ==
Вже в 2003 ріоці, Intel і AMD брали участь у спільній гонці за самий потужний процесор. Всього за кілька років у результаті цієї гонки тактові частоти суттєво зросли, особливо після виходу Intel Pentium 4.
[[Файл:Еволюція_CPU_i_GPU.jpg|200px|thumb|right|Еволюція GPU i CPU]]Але перегони швидко наближалася до межі. Після хвилі величезного приросту тактових частот (між 2001 і 2003 роками тактова частота Pentium 4 подвоїлася з 1,5 до 3 ГГц), користувачам довелося задовольнятися десятими частками гігагерц, які змогли вичавити виробники (з 2003 до 2005 тактові частоти збільшилися всього з 3 до 3,8 ГГц). Розробники архітектури CPU підійшли до закону скорочення приросту: число транзисторів, що було потрібно додати для потрібного збільшення продуктивності, ставало все більшим, заводячи в глухий кут.
Поки виробники CPU рвали на голові останнє волосся, намагаючись знайти вирішення своїх проблем, виробники GPU продовжували чудово вигравати від переваг закону Мура.
Робота GPU відносно проста. Вона полягає у прийнятті групи полігонів з одного боку і генерації групи пікселів з іншого. Полігони і пікселі незалежні один від одного, тому їх можна обробляти паралельно.
Таким чином, в GPU можна виділити велику частину кристала на обчислювальні блоки, які, на відміну від CPU, будуть реально використовуватися.
GPU відрізняється від CPU не тільки цим. Доступ до пам'яті в GPU дуже пов'язаний - коли записується піксель, то через кілька тактів буде записуватися сусідній. Розумно організовуючи пам'ять, можна отримати продуктивність, близьку до теоретичної пропускної здатності. Це означає, що GPU, на відміну від CPU, не потрібно великого кеша, оскільки його роль полягає у прискоренні операцій текстурування.
В результаті, з'явився такий напрямок, як GPGPU

''Основними властивостями якого є:''
*Використання графічного процесора для вирішення неграфічних задач;
*Вся робота з GPU іде через API (OpenGL, D3D);
*Програми використовують відразу 2 мови: одну традиційну(С++) і одну шейдерну;
*Обмеження, притаманні графічним API;

== Технологія CUDA ==
CUDA (. Compute Unified Device Architecture) — технологія GPGPU (англ. General-purpose computing on Graphics Processing Units), що дозволяє програмістам реалізовувати мовою програмування С алгоритми, що виконуватимуться на графічних процесорах Geforce восьмого покоління і старше (Geforce 8 Series, Geforce 9 Series, Geforce 200 Series), Nvidia Quadro і Tesla компанії Nvidia. Технологія CUDA розроблена компанією Nvidia.
Технологія CUDA — це середовище розробки на С, яка дозволяє програмістам і розробникам писати програмне забезпечення для вирішення складних обчислювальних завдань за менший час завдяки багатоядерній обчислювальній потужності графічних процесорів. Простіше кажучи, графічна підсистема комп'ютера з підтримкою CUDA може бути використана, як обчислювальна.
CUDA дає розробникові можливість на свій розсуд організовувати доступ до набору інструкцій графічного прискорювача і управляти його пам'яттю, організовувати на ньому складні паралельні обчислення. Графічний процесор з підтримкою CUDA стає потужною програмованою відкритою архітектурою подібно до сьогоднішніх центральних процесорів.
Все це надає в розпорядження розробника низькорівневий, розподілюваний і високошвидкісний доступ до устаткування, роблячи CUDA необхідною основою при побудові серйозних високорівневих інструментів, таких як компілятори, відладчики, математичні бібліотеки, програмні платформи.
Використовує grid-модель пам'яті, кластерне моделювання потоків і SIMD інструкції. Застосовується в основному для високозатратних графічних обчислень і розробок nvidia-сумісного графічного API. Включена можливість підключення до застосунків, що використовують OpenGL 9 і Microsoft Direct3D . Створений у версіях для Linux і Windows.
[[Файл:Pidhid_CUDA.JPG‎ |200px|thumb|right|Основний підхід в технологіяї CUDA]]Первинна версія CUDA SDK була представлена 15 лютого 2007 року. У основі CUDA API лежить розширена мова C. Для успішної трансляції коду цією мовою, до складу CUDA SDK входить власний C-компілятор командного рядка nvcc компанії Nvidia. Компілятор nvcc створений на основі відкритого компілятора Open64 і призначений для трансляції host-коду (головного коду, що управляє) і device-коду (апаратного коду) (файлів з розширенням .cu) в об'єктні файли, придатні в процесі збирання кінцевої програми або бібліотеки в будь-якому середовищі програмування.
В даній технології головна задача розбивається на підзадачі(блоки), які можна вирішувати незалежно одна від одної.
Відповідно, кожна з підзадач вирішується набором взаємодіючих між собою паральельних “ниток”.

== Роботи з текстурною пам'яттю ==
[[Файл:Texture.JPG |200px|thumb|right|Текстура]] Текстурна пам'ять успадкувала свою назву і функціональність від терміну "текстура" 3D графіки. По суті, текстурна память - це механізм кешування ділянок глобальної пам'яті. Текстура, як правило, представляє собою 2D-масив і текстурна пам'ять спочатку була оптимізована під вибірку 2D даних фіксованого розміру. Після виділення області глобальної памятті допомогою спеціальної функції(cudaBindTexture*)вказівника, що дана ділянка памяті має розглядатися як текстура.
Один блок Texture доступний відразу для декількох мультипроцесорів . Даний блок реалізує в собі фіксовану функціональність по зверненню типу read-only до певних ділянок пам'яті.
В силу такого графічного минулого текстури, пояснюють деякі можливості даного модуля:
*Фільтрація текстурних координат
*Білінійна або точкова інтерполяція
*“розумне” повернення значення, у випадку коли значення текстурних координат виходить за межі допустимої границі
*Звернення по нормальним або цілочисельним координатам
*Повернення нормалізованих значень
*Кешування даних

== Фільтрація. Згортка ==
Використовуючи текстури, можна розглянути застосування CUDA в обробці цифрових сигналів.
Якщо дані 2 функції f(x) і g(x), інтигруючихся на R, то з математичної точки зору, згортку можна представити у вигляді функції:
[[Файл:Fzgortku.JPG|200px|center|]]
Або в дискретній формі:
[[Файл:Duskrenta_zgortka.JPG|200px|center|]]
Будь-який сигнал можна розложити на суму одиничних імпульсів, зсунутих в часі і помножених на деякі коефіцієнти.

== Приклад. Gaussian Blur ==
Gaussian Blur - фільтрація, при якій можна використати врівноваження,яке буде пропорційно відстані від поточного пікселя. [[Файл:Pgays_vec.jpg |150px|thumb|right|Gaussian Blur одномірного сигналу]]
Для векторного сигналу Гаусове розмиття задає ваги по такій формулі: [[Файл:Gays mas.JPG |150px|thumb|right|Gaussian Blur двомірного сигналу]]
[[Файл:Gays_vec.JPG|200px|center|]]

Для двомірного сигналу Гаусове розмиття задається аналогічно:
[[Файл:Fgays_mas.JPG|200px|center|]]
Дана фільтрація має хорошу властивість сепарабельності: для фільтрації зображення можна спочатку провести фільтрацію по горизонталі, а потім - окремо по вертикалі.
Розмиття по суті являється низькочастотним фільтром. Можна розглянути деякі випадкову величину (шумову функцію), рівномірно розподілену. З математичним сподіванням рівним 0.Тоді коли зображення буде одноколірним, але в кожному пікселі відбулося випадкове відхилення,то розмиття призведе до того, що шум просумується в деякій області даного пікселя, і тим самим при збільшенні радіуса області, можна ефективно подавити шум.

''Приклад функції Gaussian Blur з допомогою CUDA''

texture <ucar4, 2, CudaReadModeNormalizedloat> g_Gaussian;
_global_
void GaussianX_kernel (uchar4 * pDst,
float radius,
float sigma_sq,
unit32 w,
unit32 h,
unit32 p)
{
int tidx = threadIdx.x + blockIdx.x + blockDim.x;
int tidy = threadIdx.y + blockIdx.y + blockDim.y;
if (tidx < w && tidy < h)
{
float4 r = {0.0f,0.0f, 0.0f, 0.0f};
float weight_sum=0.0f;
float weigth = 0.0f;
for (int_ic = -radius; ic <= radiuc; ic++)
{
weigth = exp(-(ic*ic))/sigma_sq);
r += tex2D (g_Gaussian,tidx + 0.5f + ic, tidy+0.5f)* weight;
weight_sum += weight;
}
r/=weight_sum;
pDst[tidx + tidy * p] = uc4(r*255.0f);
}
}

== Аналоги технології CUDA ==

 ''ATI Stream ''
набір передових апаратних і програмних технологій, що дозволяють графічному і центральному процесорам узгоджено працювати, в цілях прискорення не тільки графічних задач. Це приводить до покращення збалансованості платформ, спроможних швидше ніж раніше спарвлятися з виконанням ресурсоємних задач.
 ''BrookGPU ''
є компілятор Стенфордського університету. BrookGPU компілює програми, написані з використанням програмування Брук потокової мови, який є варіантом ANSI C. Він може використовувати OpenGL v1.3 +, DirectX v9 +.

== Список використаних джерел ==
#Боресков А.В., Харламов А.А. основи работи з технологией CUDA. – М.:ДМК Прес, 2010.
#[http://www.thg.ru/graphic/nvidia_cuda/nvidia_cuda-05.html nVidia CUDA: вычисления на видеокарте]
#[http://www.3dnews.ru/video/t-and-l www.3dnews.ru/video/t-and-l]
#[http://uk.wikipedia.org/wiki/Графічний_процесор Графічний_процесор]
#[http://www.intuit.ru/search?text=cuda Массивно-параллельные вычисления с использованием технологии CUDA]
#[http://ru.wikipedia.org/wiki/GPGPU GPGPU]

[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:GPGPU

2011-03-11T20:48:06Z

VicktoR: Створена сторінка: Оформіть правильно список посилань.

Оформіть правильно список посилань.

GPGPU

2011-03-11T20:46:05Z

VicktoR:

{{Завдання|Мотиль Г.Я.|Назаревич О. Б.| 20 березня 2011}}

<center>{{Невідредаговано}}</center>

{{Студент |img=Нема | Name=Мотиль| Surname= Галина| FatherNAme=Ярославівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СН-10-090}}
'''GPGPU'''(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) - техніка використаня графічного процесора відеокарти для загальних обчислень, які зазвичай виконує центральний процесор.

== Передумови виникнення GPGPU ==
Вже в 2003 ріоці, Intel і AMD брали участь у спільній гонці за самий потужний процесор. Всього за кілька років у результаті цієї гонки тактові частоти суттєво зросли, особливо після виходу Intel Pentium 4.
[[Файл:Еволюція_CPU_i_GPU.jpg|200px|thumb|right|Еволюція GPU i CPU]]Але перегони швидко наближалася до межі. Після хвилі величезного приросту тактових частот (між 2001 і 2003 роками тактова частота Pentium 4 подвоїлася з 1,5 до 3 ГГц), користувачам довелося задовольнятися десятими частками гігагерц, які змогли вичавити виробники (з 2003 до 2005 тактові частоти збільшилися всього з 3 до 3,8 ГГц). Розробники архітектури CPU підійшли до закону скорочення приросту: число транзисторів, що було потрібно додати для потрібного збільшення продуктивності, ставало все більшим, заводячи в глухий кут.
Поки виробники CPU рвали на голові останнє волосся, намагаючись знайти вирішення своїх проблем, виробники GPU продовжували чудово вигравати від переваг закону Мура.
Робота GPU відносно проста. Вона полягає у прийнятті групи полігонів з одного боку і генерації групи пікселів з іншого. Полігони і пікселі незалежні один від одного, тому їх можна обробляти паралельно.
Таким чином, в GPU можна виділити велику частину кристала на обчислювальні блоки, які, на відміну від CPU, будуть реально використовуватися.
GPU відрізняється від CPU не тільки цим. Доступ до пам'яті в GPU дуже пов'язаний - коли записується піксель, то через кілька тактів буде записуватися сусідній. Розумно організовуючи пам'ять, можна отримати продуктивність, близьку до теоретичної пропускної здатності. Це означає, що GPU, на відміну від CPU, не потрібно великого кеша, оскільки його роль полягає у прискоренні операцій текстурування.
В результаті, з'явився такий напрямок, як GPGPU

''Основними властивостями якого є:''
*Використання графічного процесора для вирішення неграфічних задач;
*Вся робота з GPU іде через API (OpenGL, D3D);
*Програми використовують відразу 2 мови: одну традиційну(С++) і одну шейдерну;
*Обмеження, притаманні графічним API;

== Технологія CUDA ==
CUDA (. Compute Unified Device Architecture) — технологія GPGPU (англ. General-purpose computing on Graphics Processing Units), що дозволяє програмістам реалізовувати мовою програмування С алгоритми, що виконуватимуться на графічних процесорах Geforce восьмого покоління і старше (Geforce 8 Series, Geforce 9 Series, Geforce 200 Series), Nvidia Quadro і Tesla компанії Nvidia. Технологія CUDA розроблена компанією Nvidia.
Технологія CUDA — це середовище розробки на С, яка дозволяє програмістам і розробникам писати програмне забезпечення для вирішення складних обчислювальних завдань за менший час завдяки багатоядерній обчислювальній потужності графічних процесорів. Простіше кажучи, графічна підсистема комп'ютера з підтримкою CUDA може бути використана, як обчислювальна.
CUDA дає розробникові можливість на свій розсуд організовувати доступ до набору інструкцій графічного прискорювача і управляти його пам'яттю, організовувати на ньому складні паралельні обчислення. Графічний процесор з підтримкою CUDA стає потужною програмованою відкритою архітектурою подібно до сьогоднішніх центральних процесорів.
Все це надає в розпорядження розробника низькорівневий, розподілюваний і високошвидкісний доступ до устаткування, роблячи CUDA необхідною основою при побудові серйозних високорівневих інструментів, таких як компілятори, відладчики, математичні бібліотеки, програмні платформи.
Використовує grid-модель пам'яті, кластерне моделювання потоків і SIMD інструкції. Застосовується в основному для високозатратних графічних обчислень і розробок nvidia-сумісного графічного API. Включена можливість підключення до застосунків, що використовують OpenGL 9 і Microsoft Direct3D . Створений у версіях для Linux і Windows.
[[Файл:Pidhid_CUDA.JPG‎ |200px|thumb|right|Основний підхід в технологіяї CUDA]]Первинна версія CUDA SDK була представлена 15 лютого 2007 року. У основі CUDA API лежить розширена мова C. Для успішної трансляції коду цією мовою, до складу CUDA SDK входить власний C-компілятор командного рядка nvcc компанії Nvidia. Компілятор nvcc створений на основі відкритого компілятора Open64 і призначений для трансляції host-коду (головного коду, що управляє) і device-коду (апаратного коду) (файлів з розширенням .cu) в об'єктні файли, придатні в процесі збирання кінцевої програми або бібліотеки в будь-якому середовищі програмування.
В даній технології головна задача розбивається на підзадачі(блоки), які можна вирішувати незалежно одна від одної.
Відповідно, кожна з підзадач вирішується набором взаємодіючих між собою паральельних “ниток”.

== Роботи з текстурною пам'яттю ==
[[Файл:Texture.JPG |200px|thumb|right|Текстура]] Текстурна пам'ять успадкувала свою назву і функціональність від терміну "текстура" 3D графіки. По суті, текстурна память - це механізм кешування ділянок глобальної пам'яті. Текстура, як правило, представляє собою 2D-масив і текстурна пам'ять спочатку була оптимізована під вибірку 2D даних фіксованого розміру. Після виділення області глобальної памятті допомогою спеціальної функції(cudaBindTexture*)вказівника, що дана ділянка памяті має розглядатися як текстура.
Один блок Texture доступний відразу для декількох мультипроцесорів . Даний блок реалізує в собі фіксовану функціональність по зверненню типу read-only до певних ділянок пам'яті.
В силу такого графічного минулого текстури, пояснюють деякі можливості даного модуля:
*Фільтрація текстурних координат
*Білінійна або точкова інтерполяція
*“розумне” повернення значення, у випадку коли значення текстурних координат виходить за межі допустимої границі
*Звернення по нормальним або цілочисельним координатам
*Повернення нормалізованих значень
*Кешування даних

== Фільтрація. Згортка ==
Використовуючи текстури, можна розглянути застосування CUDA в обробці цифрових сигналів.
Якщо дані 2 функції f(x) і g(x), інтигруючихся на R, то з математичної точки зору, згортку можна представити у вигляді функції:
[[Файл:Fzgortku.JPG|200px|center|]]
Або в дискретній формі:
[[Файл:Duskrenta_zgortka.JPG|200px|center|]]
Будь-який сигнал можна розложити на суму одиничних імпульсів, зсунутих в часі і помножених на деякі коефіцієнти.

== Приклад. Gaussian Blur ==
Gaussian Blur - фільтрація, при якій можна використати врівноваження,яке буде пропорційно відстані від поточного пікселя. [[Файл:Pgays_vec.jpg |150px|thumb|right|Gaussian Blur одномірного сигналу]]
Для векторного сигналу Гаусове розмиття задає ваги по такій формулі: [[Файл:Gays mas.JPG |150px|thumb|right|Gaussian Blur двомірного сигналу]]
[[Файл:Gays_vec.JPG|200px|center|]]

Для двомірного сигналу Гаусове розмиття задається аналогічно:
[[Файл:Fgays_mas.JPG|200px|center|]]
Дана фільтрація має хорошу властивість сепарабельності: для фільтрації зображення можна спочатку провести фільтрацію по горизонталі, а потім - окремо по вертикалі.
Розмиття по суті являється низькочастотним фільтром. Можна розглянути деякі випадкову величину (шумову функцію), рівномірно розподілену. З математичним сподіванням рівним 0.Тоді коли зображення буде одноколірним, але в кожному пікселі відбулося випадкове відхилення,то розмиття призведе до того, що шум просумується в деякій області даного пікселя, і тим самим при збільшенні радіуса області, можна ефективно подавити шум.

''Приклад функції Gaussian Blur з допомогою CUDA''

texture <ucar4, 2, CudaReadModeNormalizedloat> g_Gaussian;
_global_
void GaussianX_kernel (uchar4 * pDst,
float radius,
float sigma_sq,
unit32 w,
unit32 h,
unit32 p)
{
int tidx = threadIdx.x + blockIdx.x + blockDim.x;
int tidy = threadIdx.y + blockIdx.y + blockDim.y;
if (tidx < w && tidy < h)
{
float4 r = {0.0f,0.0f, 0.0f, 0.0f};
float weight_sum=0.0f;
float weigth = 0.0f;
for (int_ic = -radius; ic <= radiuc; ic++)
{
weigth = exp(-(ic*ic))/sigma_sq);
r += tex2D (g_Gaussian,tidx + 0.5f + ic, tidy+0.5f)* weight;
weight_sum += weight;
}
r/=weight_sum;
pDst[tidx + tidy * p] = uc4(r*255.0f);
}
}

== Аналоги технології CUDA ==

 ''ATI Stream ''
набір передових апаратних і програмних технологій, що дозволяють графічному і центральному процесорам узгоджено працювати, в цілях прискорення не тільки графічних задач. Це приводить до покращення збалансованості платформ, спроможних швидше ніж раніше спарвлятися з виконанням ресурсоємних задач.
 ''BrookGPU ''
є компілятор Стенфордського університету. BrookGPU компілює програми, написані з використанням програмування Брук потокової мови, який є варіантом ANSI C. Він може використовувати OpenGL v1.3 +, DirectX v9 +.

== Список використаних джерел ==
#Боресков А.В., Харламов А.А. основи работи з технологией CUDA. – М.:ДМК Прес, 2010.
#[http://www.thg.ru/graphic/nvidia_cuda/nvidia_cuda-05.html www.thg.ru/graphic/nvidia_cuda/nvidia_cuda-05.html]
#[http://www.3dnews.ru/video/t-and-l www.3dnews.ru/video/t-and-l]
#[http://uk.wikipedia.org/wiki/Графічний_процесор uk.wikipedia.org/wiki/Графічний_процесор]
#[http://www.intuit.ru/search?text=cuda www.intuit.ru/search?text=cuda]
#[http://uk.edaboard.com/topic-1923862.0.html uk.edaboard.com/topic-1923862.0.html]
#[http://ru.wikipedia.org/wiki/GPGPU http://ru.wikipedia.org/wiki/GPGPU]

[[Категорія:Планування експерименту]]

2010-2011рр - Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні системи захисту інформації"

2011-03-09T17:54:02Z

VicktoR:

# (23.02.2011р.) [[Користувач:andry_ad |Дереш Андрій]]:[[Переповнення буфера|Переповнення буфера]].

Рекомендовані статті для розкриття по предмету:

[[Модель порушника]]
[[Захищена комп'ютерна система]]

Обговорення:Дискретні розподіли

2011-03-09T07:58:48Z

VicktoR:

Використайте шаблон завдання

Дискретні розподіли

2011-03-09T07:58:23Z

VicktoR:

Метод випадкового пошуку і сканування

2011-03-09T07:48:50Z

VicktoR:

<center>{{Невідредаговано}}</center>

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Метод випадкового пошуку і сканування ==
Якщо відомо, що функція відклику має не один, а кілька максимумів (мінімумів), то для відшукування найекстремальнішого з них, тобто справжнього оптимуму функції, застосовують один з двох методів деякою мірою протилежних один одному.

== Перший метод ==
Перший метод (група методів) — це метод випадкового пошуку. Як свідчить назва, в них заздалегідь не задається програма пошуку оптимуму. Розглянемо детальніше один з найхарактерніших методів цієї групи — ''метод випадкових напрямів''. Його особливістю є випадковий вибір напряму подальшого руху в кожній новій точці, досягнутій після k кроків.
Припустимо, що точка, в яку ми прийшли через k кроків, займає у факторному просторі положення <math>\vec{(x_k)}</math> (рис.1).
<center>[[Файл:рис.1.jpg]]</center>
З цієї точки у випадковому напрямі вектора <math>\vec z</math> виконується пробний крок фіксованої довжини. Геометричне місце точок рівноможливих координат пробного експерименту кінців випадкового вектора z зображено у вигляді кола кожна точка якого може бути задана у випадку двох координат парою випадкових чисел <math>z_1</math> і <math>z_2</math>- Умова сталої довжини пробного кроку:
<center><math>|\vec z|=p</math></center>
забезпечується тим, що вказані випадкові числа <math>z_1</math> і <math>z_2</math> зв'язуються співвідношенням:
<center><math>p^2=z_1^2+z_2^2.</math></center>
Координата пробного кроку <math>\vec{x_k}+\vec z</math> дає можливість вимірювати значення функції відклику <math>y(\vec{x_k}+\vec z)</math>. Утворене значення порівнюється з відкликом у раніше досягнутій точці з координатою <math>\vec(x_k)</math>, після чого виконується (k+1)- й робочий крок у напрямі вектора <math>\vec z</math> в бік збільшення значення y. Звичайно довжина робочого кроку a перевищує величину пробного, тобто а > р. Для практичного застосування методу випадкового пощуку використовують такий алгоритм:

1) визначають початкову точку <math>\vec(x_1)</math> у факторному просторі змінних <math>{x_n};</math>

2) задають довжини пробного і робочого кроків, відповідно р і а;

3) обчислюють координати <math>z_1, z_2, z_3, ..., z_n</math> вектора <math>\vec z,</math> що визначає напрям руху з початкової точки.

Вектор <math>\vec z</math> рівномірно розподілено на n-вимірній сфері. Для n=2 може бути запропоновано спрощену процедуру
формування вектора <math>\vec z</math>.
З таблиці випадкових чисел вибирають рівномірно розподілене на відрізку [0, +p] випадкове число <math>z_1</math>, яке беруть за один з компонентів вектора <math>\vec z</math>.

Другий компонент обчислюють за формулою
<center><math>z_2=\pm \sqrt{p^2-z_1^2}.</math></center>

Знаки <math>z_1</math> і <math>z_2</math> визначають залежно від парності або непарності відповідно попереднього <math>z_1</math> і наступного за ним випадкового числа. Так, якщо число, яке стоїть перед <math>z_1</math> — парне, то для <math>z_1</math> беруть знак (+); аналогічно — для <math>z_2</math>.

Слід зазначити, що описаний спосіб формування вектора <math>\vec z</math> не забезпечує строго рівномірного розподілу його по колу радіуса р, проте для багатьох практичних задач таке набли¬ження є достатнім;

4) виконують два пробних експерименти в точках <math>\vec x</math> і <math>\vec x + \vec z</math>. На рис.1 зображені точки мають номери відповідно 1 і 2.

Внаслідок порівняння відповідних значень відкликів <math>y(\vec x +\vec z)</math> і <math>y(\vec x)</math> формується
<center><math>f=sgn[y(\vec x_1 + \vec z)-y(\vec x_1)];</math></center>

5) здійснюють робочий крок (довжиною а) у напрямі зростання рівня виходу, тобто в точку 3
<center><math>\vec x_2=\vec x_1 + f \frac{a}{p} \vec z;</math></center>

6) у точці 3 процедура повністю повторюється, очевидно, для (k + 1)-ї точки матимемо
<center><math>\vec x_k_+_1=\vec x_k + f \frac{a}{p} \vec z;</math></center>

7) якщо після k-го кроку пробного експерименту виявиться
<center><math>y(\vec x_k)=y(\vec x_k + \vec z)</math></center>
то питання про те, в який бік за напрямом вектора z здійснити робочий крок, вирішується випадковим чином (наприклад, підкиданням монети);

8) критерієм виходу в область екстремуму цільової функції є зростання числа невдалих кроків, тобто багаторазове повторення ситуації
<center><math>y(\vec x_k + \vec z)<y(\vec x_k)</math></center>
Рекомендована кількість невдалих спроб, звичайно, становить 20—ЗО.

== Другий метод ==

Це метод повного перебору або сканування. Він полягає у послідовному перегляді значень параметра оптимізації по всій поверхні функції відклику та знаходженні серед точок цієї поверхні такої, в якій параметр оптимізації має оптимальне значення. Точність методу визначається тим, наскільки щільно розташовуються вибрані точки в припустимій області зміни змінних, тобто кроком квадратної (кубічної, гіперкубічної) решітки, у вузлах якої ставляться досліди.
Перевагою методу сканування є те, що при досить щільному розміщенні точок гарантується відшукання глобального оптимуму, оскільки аналізується вся область зміни незалежних змінних, а також незалежність пошуку від вигляду оптимізованої функції.
Загальний недолік майже всіх градієнтних методів полягає в тому, що вони застряють в найближчому локальному оптимумі, в область тяжіння якого попадає обрана початкова точка руху.
На відміну від цих методів, метод сканування ніяк не пов'язаний з наявністю локальних оптимумів цільової функції. Тому іноді його можна використати для попереднього грубого встановлення меж областей тяжіння локальних оптимумів, після чого можуть вживатися градієнтні методи.
До недоліків методу належить необхідність обчислення значень функції відклику для великої кількості точок.
Найпростіший алгоритм пошуку методом сканування, який іноді називають пошуком по сітці змінних, полягає в тому, що при заданому значенні однієї змінної <math>x_i</math>, для ряду значень іншої змінної <math>x_j</math>, віддалених одна від одної на величину кроку <math> \triangle x</math>, визначаються значення параметра опти мізацІЇ.
При довільній кількості незалежних змінних крок по кожній наступній змінній провадиться після того, коли повністю завершено цикл рухів за попередньою змінною.
Існує кілька модифікацій методу сканування, вживаних, в основному, для скорочення обсягу обчислень. Одна з них це алгоритм зі змінним кроком сканування. Спочатку величина кроку вибирається досить великою і виконується грубий пошук. Після того, як область глобального оптимуму визначено, здійснюється пошук з меншим кроком у межах вказаної області.
Розвиток обчислювальної техніки приводить до того, що метод повного перебору найчастіше використовується при оптимізації сільськогосподарських та технологічних процесів у чистому вигляді або в поєднанні з імітаційними (математичними) експериментами.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:Статистичне спостереження

2011-03-09T07:47:11Z

VicktoR: Створена сторінка: Використайте шаблон завдання

Використайте шаблон завдання

Статистичне спостереження

2011-03-09T07:46:33Z

VicktoR:

<center>{{Невідредаговано}}</center>
{{Студент |img=Нема | Name=Тарас | Surname=Лучків | FatherNAme=Ігорович |Faculti=ФІС | Group=СН-51 | Zalbook=СН-10-061}}

==Суть та організаційні форми статистичного спостереження==
[[Файл:b24c228b1ecc.jpg|right|thumb|200px]]
Статистичне спостереження є першим етапом статистичного дослідження. Він є дуже важливим, бо від отриманих результатів буде залежати подальший хід дослідження. Інформація, отримана шляхом статистичного спостереження повинна:
*бути достовірною;
*носити масовий характер (значення повинні носити узагальнюючий характер на якомусь великому масиві, адже статистика – це спостереження саме за масовими явищами і процесами);
*бути порівняльною (вираженою в таких одиницях виміру, які роблять можливим її порівняння з аналогічною інформацією).
'''Статистична інформація''' – це сукупність статистичних даних, що відображають соціально-економічні процеси і використовуються в процесі управління економікою. Статистична інформація – це первинний статистичний матеріал, який формується в процесі статистичного спостереження, групується, аналізується, узагальнюється і на основі якого робляться висновки.

'''Статистичне спостереження''' – це науково організований збір масових даних про явища та процеси, які відбуваються в суспільстві.

Спостереження не завжди буває статистичним (наприклад, спостереження за якістю продукції на ринку не є статистичним).
Спостереження буде статистичним тоді, коли:
*вивчаються статистичні закономірності (ті закономірності, які проявляються в масовому процесі у великої кількості одиниць сукупності)
*ведеться реєстрація фактів, які заносяться у відповідні документи і підлягають подальшому аналізу.

Отже можна доповнити, що статистичне спостереження повинно бути: масовим, планомірним, мати певний характер повторюваності (одноразовим, періодичним або систематичним).

==План статистичного спостереження==

Будь-яке статистичне спостереження планується і проводиться за певним планом.
План статистичного спостереження містить дві частини:

'''1. Програмно-методологічна частина'''

Першим завданням у програмно-методологічній частині є мета дослідження.
 Далі необхідно визначити об'єкт дослідження(узагальнено можна сказати, що об'єктом статистичного спостереження є суспільні явища і процеси, які мають досліджуватися).
 По-третє, визначається одиниця спостереження.
'''Одиниця спостереження''' – це той первинний елемент об'єкту дослідження, який є носієм інформації, за допомогою якої збираються необхідні статистичні дані.
Одиниці спостереження слід відрізняти від одиниці сукупності. Якщо одиниця спостереження – це носій інформації, то одиниця сукупності – це носій ознаки. Інколи вони співпадають (наприклад, перепис населення).
 Після визначення одиниці спостереження, переходимо до визначення програми – переліку питань або ознак, на які повинні бути отримані відповіді в процесі дослідження. Оформлюється цей перелік питань у вигляді бланку, формуляру чи анкети.

'''2. Організаційна частина'''

Ця частина вказує:
*місце де безпосередньо реєструються ознаки окремої одиниці сукупності в статистичних формах;
*час – це той час, до якого відносяться дані зібраної інформації (наприклад, сезон при дослідженні в сільському господарстві).
 Важливість цього показника в тому, що ми маємо досліджувати об'єкт в його звичайному стані;
Час може бути об'єктивним і суб'єктивним.
'''Об'єктивний час''' – це момент чи період часу, до якого відносяться зібрані дані.
'''Суб'єктивний час''' – це дата або період, протягом якого збирають дані.
 ''Наприклад'', при складанні платіжного балансу країни за 1998 рік, об'єктивний час:1.01.1998 – 31.12.1998, суб'єктивний час: 10.01.1999-17.01.1999 (якщо інформація збиралась у цей проміжок часу).
 Існує також критичний момент спостереження – момент часу, на який припадає реєстрація відомостей.
 ''Наприклад'', при переписі населення у 1984 році реєстрація була проведена в ніч з 11 на 12 січня (критичний момент), в той час, як суб'єктивний час дорівнював 1 тижню (12 – 19 січня).

*хто буде проводити: органи державної статистики, окремі установи, інститути, лабораторії чи окремі люди (визначаються їх права і обов'язки);
*строк проведення – початок і кінець збору інформації;
*графік проведення;
*матеріально-технічну базу;
*форми, способи і види статистичного спостереження.

Існує дві форми статистичного спостереження:
#Статистична звітність – це головна форма статистичного спостереження, за її допомогою статистичні органи отримують необхідні дані у вигляді звітних документів, які встановлюються законодавством. Ці дані можуть бути періодичними (річна, піврічна, квартальна, щомісячна, щотижнева, щоденна). Статистична звітність може бути загальнодержавна і відомча. Відомча звітність може мати окремі бланки, не схожі на загальнодержавні, носити закритий характер.
#Спеціально організоване статистичне спостереження проводиться з метою отримання додаткових даних чи відомостей, які відсутні в звітності, або з метою їх перевірки. Прикладом може бути перепис населення, перепис обладнання тощо. Популярності сьогодні набуває моніторинг – спеціально організоване статистичне спостереження за станом явищ, об'єктів і процесів сукупності, які характеризуються суспільно-політичними, суспільно-економічними індикаторами (переважно це ціни, індекси, рейтинги).

==Види і способи статистичного спостереження==

'''Види статистичного спостереження'''

*за часом проведення: одноразове, періодичне і поточне.
Поточне (безперервне) спостереження – спостереження, яке здійснюється в часі безперервно коли факти, події і явища реєструються в момент їх виникнення. Прикладом може бути реєстрація шлюбів, розлучення інші операції органів запису громадських актів.
Одноразові і періодичні спостереження відносяться до групи так званих переривчастих спостережень – коли факти реєструються в певні проміжки часу. Прикладом одноразового спостереження може бути перепис населення, періодичного – перепис обладнання, залишків сировини і матеріалів.
*за охватом елементів сукупності або за повнотою охоплення одиниць спостереження: суцільне і несуцільне.
Суцільне спостереження – це таке спостереження, при якому реєстрації підлягають всі одиниці сукупності.
 Несуцільне спостереження – лише певна частина одиниць сукупності підлягає реєстрації. Несуцільне спостереження може бути:
#вибірковим – таке спостереження, при якому сукупність фактів характеризується за деякою частиною, відібраною випадково;
#спостереження основного масиву – полягає в тому, що з усієї сукупності одиниць вивченню підлягає переважна їх частина.
#монографічне спостереження – передбачає детальний опис невеликої кількості або окремих одиниць сукупності, які можуть вважатися типовими.
#анкетне спостереження – заключається в тому, що певному колу осіб роздається (розсилається анкета) з проханням заповнити і повернути її. Анкетування носить добровільний характер, тому часто намагаються зацікавити респондента, щоб отримати від нього відповідь. Проте ступінь повернення анкет дуже низька: близько 40%.

'''Способи одержання інформації'''

#Безпосередній облік фактів – використовується тоді, коли ви маєте безпосередній доступ до фактів.
#Документальний – отримання інформації через документи первинного обліку;
#Опитування – інформація отримується у вигляді відповіді на поставлене запитання.
Опитування може бути:
*експедиційне (усне) – реєстратори заповнюють формуляри спостереження і водночас перевіряють правильність відповідей і їх вірогідність;
*самореєстрація – респонденти самі записують відповіді в статистичних формулярах; недоліком такого способу є велика кількість помилок;
*кореспонденція – спеціальні дописувачі заповнюють формуляри згідно з інструкцією і передають відомості до статистичних органів. Кореспонденти бувають добровільні чи платні. Прикладом може бути нагляд за якістю продукції;
*анкетне;
*явочне – респонденти самостійно з'являються до органів статистики і повідомляють дані про себе. Прикладом може бути постановка на облік у військкоматі, оформлення шлюбів.

==Помилки спостереження і контроль вірогідності за ними==

Статистична інформація, яку одержують в процесі статистичного спостереження, підлягає перевірці та контролю. Перевіряється як повнота охоплення одиниць сукупності, так і повнота і правильність заповнення формулярів. Розбіжність між записами у формулярі та реальними значеннями ознак має назву помилки спостереження. Розрізняють помилки реєстрації та помилки репрезентативності.
 Помилки реєстрації виникають в наслідок неправильного встановлення факту або помилкового запису у формулярі. Вони поділяються на випадкові та систематичні. Випадкові помилки виникають під впливом випадкових чинників і дають викривлення даних як більшу, так і в меншу сторони. Систематичні помилки призводять до викривлення інформації у певному напрямку. Вони бувають навмисними і ненавмисними. Навмисні помилки виникають внаслідок свідомого викривлення фактів або даних. Їх часто називають приписками. Посадові особи, які допускають такого роду помилки притягаються до відповідальності. Ненавмисні помилки пов'язані з особливостями психіки людини, наприклад схильність до заокруглення цифр.
 Помилки репрезентативності виникають лише при проведенні несуцільних спостережень і зумовлюються тим, що обстежується тільки частина сукупності. Такі помилки є об'єктивними, їх можна кількісно оцінити та врахувати.

Помилки спостереження виявляються та усуваються після перевірки та контролю формулярів. Контроль починається із зовнішнього огляду формуляру на предмет повноти та якості його заповнення. Далі здійснюється логічний та арифметичний контроль. Логічний контроль полягає у зіставленні відповідей на питання, які пов'язані між собою. Арифметичний контроль передбачає перевірку правильності підрахування сум та інших розрахункових операцій.

Для запобігання помилкам перш за все здійснюється зовнішній контроль статистичного формуляру – правильність заповнення, відповідність даних запитанням тощо. Потім здійснюється логічний контроль – співставлення відповідей на взаємозв'язані питання. Потім проводиться арифметичний контроль – він дозволяє перевірити правильність кількості взаємозв'язаних одиниць сукупності.

== Список використаних джерел ==
#[http://www.referatbar.ru/referats/46706-2.html Статистика. Конспект лекцій]
#[http://buklib.net/index.php?option=com_jbook&catid=97 Статистика. Конспект лекцій, Тернопіль, 2006р.]

[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:Особливості підготовки сільськогосподарських експериментів

2011-03-09T07:46:07Z

VicktoR: Створена сторінка: Використайте шаблон завдання

Використайте шаблон завдання

Особливості підготовки сільськогосподарських експериментів

2011-03-09T07:45:54Z

VicktoR:

<center>{{Невідредаговано}}</center>
<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Особливості підготовки сільськогосподарських експериментів ==

Проведення планових експериментів в різних галузях сільського господарства ще не означає, що в результаті діставатимуться будь-які абсолютні характеристики даного процесу або явища. Наприклад, який дослід не було б використано у рослинництві (лабораторний, вегетаційний чи польовий) урожай із сусідніх ділянок, які піддаються однаковій обробці, або з однієї і тієї ж ділянки за різні роки при однаковій обробці, не буде однаковим. Щоб іака абсолютна характеристика, як урожай, була стабільною або хоча б змінювалася за відомою залежністю, ці методи повинні забезпечити надходження інформації про відносну характеристику способів обробітку ділянок (кількість і склад добрив, режим поливу і витрати води тощо). Таким чином, сільськогосподарські експерименти, як правило, належать до порівняльних дослідів, але це не звільняє експериментатора від виконання головної умови будь-яких планованих експериментів — їх відтворюваності.

== Вимоги до проведення сільськогосподарських експериментів ==

Якщо при підготовці лабораторних, лізіметричних або вегетаційних дослідів задовольнити вимогу відтворюваності експерименту порівняно просто, то проведення польових дослідів можливе лише при додержанні кількох методичних вимог. Так, польовий дослід має бути типовим за грунтово-кліматичними агротехнічними вимогами даного району чи зони. Очевидно, немає сенсу вивчати способи підвищення родючості грунтів у дослідах на піщаних грунтах, якщо результати роботи передбачається використати на глинистих грунтах.
Важлива вимога при проведенні планованого експерименту, що полягає у підтриманні факторів на суворо заданих рівнях, при постановці польових дослідів може мати специфічні особливості. Наприклад, для порівняння урожайності двох сортів зовсім не треба висівати насіння однаковою нормою, оскільки при цьому один з сортів виявився б у невигідних умовах. Правильніше порівнювати урожаї при оптимальних для кожного сорту нормах висіву. При цьому принцип єдиної відмінності (при постановці польових дослідів треба витримувати єдність всіх умов, крім тієї, що вивчається) слід розуміти як принцип доцільності і оптимальності.

З цих двох вимог випливає третя — проведення дослідів на ділянках з добре відомою історією. Треба впевнитися, що протягом останніх трьох-чотирьох років на цій ділянці щорічно висівали одну культуру, застосовували єдину систему удобрення, обробітку грунту тощо. Не слід розміщувати досліди ближче ніж на 50—100 м від житлових будинків, тваринницьких будівель або лісу. Треба враховувати також інші причини строкатості дослідної ділянки: дороги, стоянки худоби, місце вивезення добрив та ін.

Задоволення цих вимог не зможе поставити всі ділянки в однакові умови, цьому заважатимуть панівні вітри, лісосмуги, зміни родючості земельної ділянки уздовж схилу та інші неминучі причини. Тому один з основних принципів математичного планування експериментів — рандомізацію — треба поєднувати з різними способами свідомого розміщення земельних ділянок. Так, форма ділянки може бути квадратною, прямокутною або подовженою (відношення довгоЇ і вузької сторін більше 10). Виявилося, що подовжені ділянки повніше охоплюють строкатість території і забезпечують кращу порівняльність варіантів досліду. При розміщенні ділянок на схилі треба орієнтувати їх уздовж, а не упоперек схилу. Якщо неподалік проходить полезахисна лісосмуга, то ділянки розміщують перпендикулярно до неї.

'''''Подовжені ділянки мають також і негативні властивості:'''''
за рахунок більшого периметра збільшуються крайові ефекти, а для виключення впливу рослин сусідніх ділянок, перенесення з них добрив або отрутохімікатів доводиться застосовувати захисні смуги шириною до одного, а іноді і до трьох метрів.

== Досліди по вивченню пасовищ ==

Досліди по вивченню пасовищ провадять у двох модифікаціях:

без випасу худоби, тільки з імітацією випасу шляхом скошування рослин;

з випасом худоби одночасно на всіх ділянках.

Досліди з імітацією випасу є першим етапом дослідження і можуть містити велику кількість варіантів. Урожай при цьому враховують зважуванням трави, скошуваної в міру її пасовищної спілості, підсумовуванням усіх укосів, імітуючих цикли витолочування.
У дослідах з випасом худоби урожай трав ураховують також укісним методом, а продуктивність тварин — зважуванням. Скошування трави проводиться, в даному випадку, перед кожним черговим витолочуванням на малих облікових майданчиках розміром не менше 1 Х 2.5 м. Скошену масу відразу зважують і відбирають з неї середню пробу в 1 кг для визначення виходу сухої маси, ботанічного і хімічного аналізу. Після витолочування враховують залишки трави в загоні, скошуючи її на таких же майданчиках, але в інших місцях. Це дає змогу розрахувати фактичний раціон тварин, охарактеризувати поїдальність окремих видів рослин.
Якщо схема дослідів включає варіанти, які різко відрізняються за продуктивністю трав, діапазоном доз добрив тощо, то одночасно витолочувати траву на всіх ділянках недоцільно. У цьому разі зручніше розбити експеримент на блоки, куди включити варіанти з близькими умовами (рис.1).
<center>[[Файл:рис. 1.jpg]]</center>
Блоки і варіанти за ділянками усередині блоків розміщують рандомізовано, кожен блок відділяють електроогорожею. При цьому тварин випасають на всіх повтореннях кожного блоку після досягнення травостоєм пасовищної спілості. Тварин у досліді можуть використовувати як фактор випасу або для зоотехнічної оцінки продуктивності пасовища.

У першому випадку площа ділянки-загону має бути достатньою для випасу 2—3 корів або 4—6 голів молодняка великої рогатої худоби.

У другому випадку площу ділянки збільшують до 0,3—0,5 га, кІлькісіь корів у групі до 8—12, число дослідних груп має дорівнювати числу варіантів, які вивчаються.

Площа смуг для скошування також збільшується. Для урахування продуктивності пасовища зоотехнічним методом визначають число кормових одиниць з 1 га пасовища за час випасу, тобто тваринницьку продукцію (молоко, м'ясо, приріст живої маси, шерсті та Ін.), а також допоміжну продукцію (сіно або траву). Крім прямих вимірювань цих показників проводиться урахування підгодівлі тварин. При проведенні тваринницьких експериментів велике значення має підбір груп однорідних тварин, особливо коли вивчаються господарсько-корисні якості тварин: продуктивність, поведінка, здоров'я тощо. Ці якості дуже мінливі, тому правильні висновки за результатами дослідів можна зробити маючи лише деякий мінімум тварин у групах (8 молочних дорослих тварин або 15 голів молодняка). Тварини в порівнюваних групах мають бути однієї статі й породи, з однаковим попереднім доглядом та утриманням.

Для підбирання тварин у групи використовують метод аналогів. Для цього в стаді відбирають подібних тварин і розподіляють їх по одній у кожну групу під однаковим номером. Між аналогами допускається різниця в живій масі, удоях і шерстності до 8—10 %, а у віці до 5 %. У межах групи відмінності між тваринами можуть бути в 2—3 рази більшими, ніж між аналогами.
Перед початком досліду проводиться зрівнювальний період 20—ЗО днів, коли всі групи худоби мають однаково утримуватися. Інші групи тварин та птиці мають свої особливості в підбиранні.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

Обговорення:Метод випадкового пошуку і сканування

2011-03-09T07:45:36Z

VicktoR: Створена сторінка: Викристайте шаблон завдання

Викристайте шаблон завдання

Метод випадкового пошуку і сканування

2011-03-09T07:45:21Z

VicktoR:

Метод релаксації

2011-03-09T07:45:00Z

VicktoR:

Обговорення:Метод випадкового балансу

2011-03-09T07:44:32Z

VicktoR: Створена сторінка: Використати шаблон завдання

Використати шаблон завдання

Метод випадкового балансу

2011-03-09T07:44:13Z

VicktoR:

<center>{{Невідредаговано}}</center>

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">
<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Вступ ==

Цей метод є одним із способів відсіювання факторів при підготовці активного експерименту. У випадку, коли відомо усі сукупності досліджуваних змінних і тільки деякі з них є дійсно істотними, а решта можуть бути віднесені до шумового поля, бажано провести кілька експериментів за методом випадкового балансу, при цьому виділяються лише ті фактори, які значно впливають на вихідну величину або, як ще часто її називають, цільову функцію.

== Ідея методу ==

Основна ідея методу полягає в тому, що замість дробових реплік, якими є систематичні вибірки з ПФЕ, пропонується брати випадкові вибірки. При цьому спільні оцінки беруть змішаними. Планування відсіювальних експериментів робиться так, що число дослідів N пов'язане з числом n досліджуваних ефектів, до яких належать самі фактори та їх парні взаємодії, такою нерівністю:
<center><math>n>N-1</math></center>

Формально ця нерівність означає, що число ступенів вільності f стає від'ємною величиною. При f<0 не можна дати кількісної оцінки всім коефіцієнтам регресії. Проте цього і не вимагається при проведенні відсіювальних ек¬спериментів. На першому етапі достатньо провести попереднє розщеплення математичної моделі, зарахувавши більшу частину ефектів до шумового поля. Тоді решту ефектів можна буде оцінити кількісно. При цьому оцінка решти коефіцієнтів регресії провадитиметься з тим меншою похибкою, чим меншою буде дисперсія шумового поля.

== Чутливість методу ==

Існує поняття чутливість методу, яке характеризує здатність виділяти коефіцієнти регресії, що значно відрізняються від нуля, тобто відхиляти нуль-гіпотезу <math>b_i=0</math>. З точки зору чутливості метод випадкового балансу набагато гірший, ніж повний або дробовий факторні експерименти, проте він має велику роздільну здатність і в сприятливих умовах дає змогу виділяти роздільно домінуючі ефекти серед великої кількості ефектів, взятих для розгляду.

== Основні етапи методу випадкового балансу ==

Побудова матриці планування для проведення відсіювальних експериментів здійснюється так. Усі лінійні ефекти розбиваються на групи. Це іноді пов'язують з фізикою процесу, а іноді проводять формально. При цьому число факторів у групі не повинно перевищувати п'яти-шести. Потім для кожної групи будують матрицю планування, проводячи [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ДФЕ] або [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ПФЕ]. Краще компонувати групу з двох — чотирьох елементів, вибираючи для групи відповідний ПФЕ, оскільки при цьому перебираються всі можливі комбінації рівнів у групі.
План проведення експерименту методом випадкового балансу утворюється випадковим змішуванням рядків відповідних групових планів.

Наступним етапом методу випадкового балансу є послідовне виділення істотних параметрів. Виділення значущих ефектів та розташування їх за рангом впливу (ранжирування) здійснюється з використанням здобутих внесків за допомогою такої процедури.
Послідовно виключають вплив найбільш істотних параметрів, ніби стабілізуючи їх на одному рівні.

Розглянемо поняття видільної точки, розглянемо діаграму розсіювання для деяких факторів <math>{}^-\!x_1^+</math> і <math>{}^-\!x_2^+</math>

<center>[[Файл:розсіювання факторів.jpg]]</center>.

На рівні <math>x_1^+</math> є чотири точки, для яких значення виходу більше, ніж найбільше значення виходу на рівні <math>x_1^-</math>. Аналогічно на рівні <math>x_1^-</math> є три точки, для яких вихід менший, ніж найнижчий вихід на рівні <math>x_1^+</math>. Сумарна кількість видільних точок для фактора <math>x_1</math> становить 4 + 3 = 7. Для фактора <math>x_2</math> є лише шість видільних точок. Фактор <math>x_1</math> вважається істотнішим.
Процес виділення істотних параметрів припиняється, коли на черговій діаграмі розсіювання всі внески беруть приблизно одного порядку і незначними за величиною. Решта ефектів належить до шумового поля.
Для виділення факторів іноді дістають грубу оцінку коефіціентів при лінійних ефектах і парних взаємодіях.
Відповідні коефіцієнти визначають за формулами:
<center><math>b_ij=\frac{B_x_i_x_j}{2}, \qquad i\ne{j}</math></center>

<center><math>b_i=\frac{B_x_i}{2}, \qquad i=1,2,...,n.</math></center>

Вільний член рівняння визначають відношенням:
<center><math>b_0=\frac{\sum_{k=1}^{N}y_k}{N}</math></center>

Хоча без паралельних дослідів не можна перевірити значущість утворених коефіцієнтів, вони можуть бути корисними у попередніх розрахунках за ПФЕ і ДФЕ.
Описаний вище порядок ранжирування факторів за мегодом випадкових балансів є досить трудомісткою процедурою, особливо при великому числі факторів.
Ефективність викладеного методу може бути підвищеною, якщо на кожному етапі дослідження виділяти не окремий внесок <math>B_x_i</math> або <math>B_x_i_x_j</math>, а групу факторів з найвищими внесками, які мають однаковий порядок.
У кожній клітинці записують відповідну кількість <math>N_j</math> (j=1,2,...) значень вихідного параметру <math>y_j_k</math> і знаходять середнє для кожної клітини:
<center><math>\bar{y_j}=\frac{\sum_{k=1}^{N_j}y_j_k}{N_j}, \qquad j=1,2,...</math></center>

Після коректування та побудови нової діаграми розсіювання, виділяжться нова група і т. д.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Метод випадкового балансу

2011-03-09T07:43:52Z

VicktoR:

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<center>{{Невідредаговано}}</center>

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Вступ ==

Цей метод є одним із способів відсіювання факторів при підготовці активного експерименту. У випадку, коли відомо усі сукупності досліджуваних змінних і тільки деякі з них є дійсно істотними, а решта можуть бути віднесені до шумового поля, бажано провести кілька експериментів за методом випадкового балансу, при цьому виділяються лише ті фактори, які значно впливають на вихідну величину або, як ще часто її називають, цільову функцію.

== Ідея методу ==

Основна ідея методу полягає в тому, що замість дробових реплік, якими є систематичні вибірки з ПФЕ, пропонується брати випадкові вибірки. При цьому спільні оцінки беруть змішаними. Планування відсіювальних експериментів робиться так, що число дослідів N пов'язане з числом n досліджуваних ефектів, до яких належать самі фактори та їх парні взаємодії, такою нерівністю:
<center><math>n>N-1</math></center>

Формально ця нерівність означає, що число ступенів вільності f стає від'ємною величиною. При f<0 не можна дати кількісної оцінки всім коефіцієнтам регресії. Проте цього і не вимагається при проведенні відсіювальних ек¬спериментів. На першому етапі достатньо провести попереднє розщеплення математичної моделі, зарахувавши більшу частину ефектів до шумового поля. Тоді решту ефектів можна буде оцінити кількісно. При цьому оцінка решти коефіцієнтів регресії провадитиметься з тим меншою похибкою, чим меншою буде дисперсія шумового поля.

== Чутливість методу ==

Існує поняття чутливість методу, яке характеризує здатність виділяти коефіцієнти регресії, що значно відрізняються від нуля, тобто відхиляти нуль-гіпотезу <math>b_i=0</math>. З точки зору чутливості метод випадкового балансу набагато гірший, ніж повний або дробовий факторні експерименти, проте він має велику роздільну здатність і в сприятливих умовах дає змогу виділяти роздільно домінуючі ефекти серед великої кількості ефектів, взятих для розгляду.

== Основні етапи методу випадкового балансу ==

Побудова матриці планування для проведення відсіювальних експериментів здійснюється так. Усі лінійні ефекти розбиваються на групи. Це іноді пов'язують з фізикою процесу, а іноді проводять формально. При цьому число факторів у групі не повинно перевищувати п'яти-шести. Потім для кожної групи будують матрицю планування, проводячи [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ДФЕ] або [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ПФЕ]. Краще компонувати групу з двох — чотирьох елементів, вибираючи для групи відповідний ПФЕ, оскільки при цьому перебираються всі можливі комбінації рівнів у групі.
План проведення експерименту методом випадкового балансу утворюється випадковим змішуванням рядків відповідних групових планів.

Наступним етапом методу випадкового балансу є послідовне виділення істотних параметрів. Виділення значущих ефектів та розташування їх за рангом впливу (ранжирування) здійснюється з використанням здобутих внесків за допомогою такої процедури.
Послідовно виключають вплив найбільш істотних параметрів, ніби стабілізуючи їх на одному рівні.

Розглянемо поняття видільної точки, розглянемо діаграму розсіювання для деяких факторів <math>{}^-\!x_1^+</math> і <math>{}^-\!x_2^+</math>

<center>[[Файл:розсіювання факторів.jpg]]</center>.

На рівні <math>x_1^+</math> є чотири точки, для яких значення виходу більше, ніж найбільше значення виходу на рівні <math>x_1^-</math>. Аналогічно на рівні <math>x_1^-</math> є три точки, для яких вихід менший, ніж найнижчий вихід на рівні <math>x_1^+</math>. Сумарна кількість видільних точок для фактора <math>x_1</math> становить 4 + 3 = 7. Для фактора <math>x_2</math> є лише шість видільних точок. Фактор <math>x_1</math> вважається істотнішим.
Процес виділення істотних параметрів припиняється, коли на черговій діаграмі розсіювання всі внески беруть приблизно одного порядку і незначними за величиною. Решта ефектів належить до шумового поля.
Для виділення факторів іноді дістають грубу оцінку коефіціентів при лінійних ефектах і парних взаємодіях.
Відповідні коефіцієнти визначають за формулами:
<center><math>b_ij=\frac{B_x_i_x_j}{2}, \qquad i\ne{j}</math></center>

<center><math>b_i=\frac{B_x_i}{2}, \qquad i=1,2,...,n.</math></center>

Вільний член рівняння визначають відношенням:
<center><math>b_0=\frac{\sum_{k=1}^{N}y_k}{N}</math></center>

Хоча без паралельних дослідів не можна перевірити значущість утворених коефіцієнтів, вони можуть бути корисними у попередніх розрахунках за ПФЕ і ДФЕ.
Описаний вище порядок ранжирування факторів за мегодом випадкових балансів є досить трудомісткою процедурою, особливо при великому числі факторів.
Ефективність викладеного методу може бути підвищеною, якщо на кожному етапі дослідження виділяти не окремий внесок <math>B_x_i</math> або <math>B_x_i_x_j</math>, а групу факторів з найвищими внесками, які мають однаковий порядок.
У кожній клітинці записують відповідну кількість <math>N_j</math> (j=1,2,...) значень вихідного параметру <math>y_j_k</math> і знаходять середнє для кожної клітини:
<center><math>\bar{y_j}=\frac{\sum_{k=1}^{N_j}y_j_k}{N_j}, \qquad j=1,2,...</math></center>

Після коректування та побудови нової діаграми розсіювання, виділяжться нова група і т. д.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Обговорення:Дискретні розподіли

2011-03-09T07:42:49Z

VicktoR: Створена сторінка: Перевірено.

Перевірено.

Особливості підготовки сільськогосподарських експериментів

2011-03-07T17:52:20Z

VicktoR:

''Курсив''<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Особливості підготовки сільськогосподарських експериментів ==

Проведення планових експериментів в різних галузях сільського господарства ще не означає, що в результаті діставатимуться будь-які абсолютні характеристики даного процесу або явища. Наприклад, який дослід не було б використано у рослинництві (лабораторний, вегетаційний чи польовий) урожай із сусідніх ділянок, які піддаються однаковій обробці, або з однієї і тієї ж ділянки за різні роки при однаковій обробці, не буде однаковим. Щоб іака абсолютна характеристика, як урожай, була стабільною або хоча б змінювалася за відомою залежністю, ці методи повинні забезпечити надходження інформації про відносну характеристику способів обробітку ділянок (кількість і склад добрив, режим поливу і витрати води тощо). Таким чином, сільськогосподарські експерименти, як правило, належать до порівняльних дослідів, але це не звільняє експериментатора від виконання головної умови будь-яких планованих експериментів — їх відтворюваності.

== Вимоги до проведення сільськогосподарських експериментів ==

Якщо при підготовці лабораторних, лізіметричних або вегетаційних дослідів задовольнити вимогу відтворюваності експерименту порівняно просто, то проведення польових дослідів можливе лише при додержанні кількох методичних вимог. Так, польовий дослід має бути типовим за грунтово-кліматичними агротехнічними вимогами даного району чи зони. Очевидно, немає сенсу вивчати способи підвищення родючості грунтів у дослідах на піщаних грунтах, якщо результати роботи передбачається використати на глинистих грунтах.
Важлива вимога при проведенні планованого експерименту, що полягає у підтриманні факторів на суворо заданих рівнях, при постановці польових дослідів може мати специфічні особливості. Наприклад, для порівняння урожайності двох сортів зовсім не треба висівати насіння однаковою нормою, оскільки при цьому один з сортів виявився б у невигідних умовах. Правильніше порівнювати урожаї при оптимальних для кожного сорту нормах висіву. При цьому принцип єдиної відмінності (при постановці польових дослідів треба витримувати єдність всіх умов, крім тієї, що вивчається) слід розуміти як принцип доцільності і оптимальності.

З цих двох вимог випливає третя — проведення дослідів на ділянках з добре відомою історією. Треба впевнитися, що протягом останніх трьох-чотирьох років на цій ділянці щорічно висівали одну культуру, застосовували єдину систему удобрення, обробітку грунту тощо. Не слід розміщувати досліди ближче ніж на 50—100 м від житлових будинків, тваринницьких будівель або лісу. Треба враховувати також інші причини строкатості дослідної ділянки: дороги, стоянки худоби, місце вивезення добрив та ін.

Задоволення цих вимог не зможе поставити всі ділянки в однакові умови, цьому заважатимуть панівні вітри, лісосмуги, зміни родючості земельної ділянки уздовж схилу та інші неминучі причини. Тому один з основних принципів математичного планування експериментів — рандомізацію — треба поєднувати з різними способами свідомого розміщення земельних ділянок. Так, форма ділянки може бути квадратною, прямокутною або подовженою (відношення довгоЇ і вузької сторін більше 10). Виявилося, що подовжені ділянки повніше охоплюють строкатість території і забезпечують кращу порівняльність варіантів досліду. При розміщенні ділянок на схилі треба орієнтувати їх уздовж, а не упоперек схилу. Якщо неподалік проходить полезахисна лісосмуга, то ділянки розміщують перпендикулярно до неї.

'''''Подовжені ділянки мають також і негативні властивості:'''''
за рахунок більшого периметра збільшуються крайові ефекти, а для виключення впливу рослин сусідніх ділянок, перенесення з них добрив або отрутохімікатів доводиться застосовувати захисні смуги шириною до одного, а іноді і до трьох метрів.

== Досліди по вивченню пасовищ ==

Досліди по вивченню пасовищ провадять у двох модифікаціях:

без випасу худоби, тільки з імітацією випасу шляхом скошування рослин;

з випасом худоби одночасно на всіх ділянках.

Досліди з імітацією випасу є першим етапом дослідження і можуть містити велику кількість варіантів. Урожай при цьому враховують зважуванням трави, скошуваної в міру її пасовищної спілості, підсумовуванням усіх укосів, імітуючих цикли витолочування.
У дослідах з випасом худоби урожай трав ураховують також укісним методом, а продуктивність тварин — зважуванням. Скошування трави проводиться, в даному випадку, перед кожним черговим витолочуванням на малих облікових майданчиках розміром не менше 1 Х 2.5 м. Скошену масу відразу зважують і відбирають з неї середню пробу в 1 кг для визначення виходу сухої маси, ботанічного і хімічного аналізу. Після витолочування враховують залишки трави в загоні, скошуючи її на таких же майданчиках, але в інших місцях. Це дає змогу розрахувати фактичний раціон тварин, охарактеризувати поїдальність окремих видів рослин.
Якщо схема дослідів включає варіанти, які різко відрізняються за продуктивністю трав, діапазоном доз добрив тощо, то одночасно витолочувати траву на всіх ділянках недоцільно. У цьому разі зручніше розбити експеримент на блоки, куди включити варіанти з близькими умовами (рис.1).
<center>[[Файл:рис. 1.jpg]]</center>
Блоки і варіанти за ділянками усередині блоків розміщують рандомізовано, кожен блок відділяють електроогорожею. При цьому тварин випасають на всіх повтореннях кожного блоку після досягнення травостоєм пасовищної спілості. Тварин у досліді можуть використовувати як фактор випасу або для зоотехнічної оцінки продуктивності пасовища.

У першому випадку площа ділянки-загону має бути достатньою для випасу 2—3 корів або 4—6 голів молодняка великої рогатої худоби.

У другому випадку площу ділянки збільшують до 0,3—0,5 га, кІлькісіь корів у групі до 8—12, число дослідних груп має дорівнювати числу варіантів, які вивчаються.

Площа смуг для скошування також збільшується. Для урахування продуктивності пасовища зоотехнічним методом визначають число кормових одиниць з 1 га пасовища за час випасу, тобто тваринницьку продукцію (молоко, м'ясо, приріст живої маси, шерсті та Ін.), а також допоміжну продукцію (сіно або траву). Крім прямих вимірювань цих показників проводиться урахування підгодівлі тварин. При проведенні тваринницьких експериментів велике значення має підбір груп однорідних тварин, особливо коли вивчаються господарсько-корисні якості тварин: продуктивність, поведінка, здоров'я тощо. Ці якості дуже мінливі, тому правильні висновки за результатами дослідів можна зробити маючи лише деякий мінімум тварин у групах (8 молочних дорослих тварин або 15 голів молодняка). Тварини в порівнюваних групах мають бути однієї статі й породи, з однаковим попереднім доглядом та утриманням.

Для підбирання тварин у групи використовують метод аналогів. Для цього в стаді відбирають подібних тварин і розподіляють їх по одній у кожну групу під однаковим номером. Між аналогами допускається різниця в живій масі, удоях і шерстності до 8—10 %, а у віці до 5 %. У межах групи відмінності між тваринами можуть бути в 2—3 рази більшими, ніж між аналогами.
Перед початком досліду проводиться зрівнювальний період 20—ЗО днів, коли всі групи худоби мають однаково утримуватися. Інші групи тварин та птиці мають свої особливості в підбиранні.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

Обговорення:Метод релаксації

2011-03-06T19:01:07Z

VicktoR:

На початку використайте шаблон завдання. Приклад в [http://wiki.tntu.edu.ua/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D1%96%D1%8F_%D0%A5%D0%B0%D0%BE%D1%81%D1%83&redirect=no статті]. Аналогічно в інших ваших статтях.

Обговорення:Метод релаксації

2011-03-06T19:00:35Z

VicktoR:

На початку використайте шаблон завдання. Приклад в [[статті|http://wiki.tntu.edu.ua/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D1%96%D1%8F_%D0%A5%D0%B0%D0%BE%D1%81%D1%83&redirect=no]]. Аналогічно в інших ваших статтях.

Обговорення:Метод релаксації

2011-03-06T19:00:28Z

VicktoR: Створена сторінка: На початку використайте шаблон завдання. Приклад в [[статті|http://wiki.tntu.edu.ua/index.php?title=%D0%A2%D0%B5%…

Метод релаксації

2011-03-06T18:59:03Z

VicktoR: /* Список використаних джерел */

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Метод релаксації ==
Алгоритм методу полягає у відшукуванні осьового напряму, уздовж якого цільова функція зростає найшвидше. Для цього в початковій точці пошуку визначаються її похідні за всіма незалежними параметрами. Осьовому напряму з найшвидшим зростанням цільової функції відповідає найбільша по модулю похідна. Якщо знак похідної додатний, то цільова функція зростає по осі в обраному напрямі, якщо від’ємний — то у зворотньому. За напрямом зростання цільової функції робляться кроки до тих пір, поки не буде утворено максимальне значення за обраним осьовим напрямом. Тоді знову визначаються похідні за всіма параметрами, за винятком того, за яким здійснюється підіймання, і знову знаходиться осьовий напрям найшвидшого зростання цільової функції, за яким робляться подальші кроки, і т. д.
Критерієм закінчення пошуку оптимуму є досягнення такої точки, при пересуванні з якої за будь-яким осьовим напрямом подальше зростання функції цілі не відбувається. На практиці, як ознаку оптимуму, часто застосовують умову:
<center><math>\sum_{i=1}{n}\left[\frac{dy\vec{(x)}}{dx_i}\right]^2</math></center>

Якщо ж оптимум лежить на межі області, то названа умова незастосовна, а замість неї слід застосувати умову додатності всіх похідних по припустимих осьових напрямах.

== Алгоритм руху ==

Алгоритм руху в обраному осьовому напрямі записують у вигляді:
<center><math>x_i_,_k_+_1=x_i_,_k+\triangle x_i_,_ksgn\frac{dy\vec{(x_0)}}{dx_i}</math></center>

де <math>x_i_,_k</math> - значення змінної на k-му кроці руху, <math>\triangle x_i_,_k</math> - вершина k-го кроку, яка може змінювати своє значення залежно від номеру кроку; <math>x_0</math> - координата точки, в якій відбувалося обчислення похідних.
Швидкість руху до екстремуму залежить від того наскільки вдало обрано крок <math>\triangle x_i_,_k</math> для зміни незалежних змінних. Тому викликають інтерес спеціальні способи зміни величини кроку в процесі пошуку.

== Алгоритм зміни кроку ==

Найпростіший алгоритм зміни кроку полягає ось у чому. На початку руху за одним з осьових напрямів задається деякий крок \triangle x_i_,_0 який дорівнює, наприклад 0,1, що відповідає зміненню значення фізичної змінної <math>y_1</math> на 10 % від прийнятого діапазону <math>a_1</math>. З цим кроком проводиться піднімання за обраним осьовим напрямом доки, поки для двох наступних обчислень значень цільової функції виконується умова:
<center><math>y(\vec{x}_i_,_k_+_1)>y(\vec{x}_i_,_k)</math></center>

При порушенні цієї умови на будь-якому кроці напрям піднімання по осі змінюється на зворотний, і рух продовжується з останньої обчислювальної точки із меншою удвічі величиною кроку. Алгоритм зміни кроку записують у вигляді:
<center><math>\triangle x_i_,_k_+_1=\begin{cases}\triangle x_i_,_k, & \mbox{if}\qquad y(\vec{x}_i_,_k)\ge y(\vec{x}_i_,_k_-_1)\\-\frac {y(\vec{x}_i_,_k)}{2}, & \mbox{if}\qquad y(\vec{x}_i_,_k)<y(\vec{x}_i_,_k_-_1)\end{cases}</math></center>

У результаті використання такої стратегії крок піднімання за осьовим напрямком зменшуватиметься в районі максимуму цільової функції за цим напрямом, і пошук екстремуму можна припинити, якщо величина кроку <math>\triangle</math> стане меншою заданої точності визначення максимуму e (<math>e\approx0,1_y_i</math>)в осьовому напрямі. Потім відшукується новий осьовий напрям, і початковий крок можна обрати не як задану частку діапазону зміни незалежної змінної, а як задану частку відстані, пройденої вздовж попереднього осьового напряму. Це дає змогу автоматично зменшувати початковий крок за кожним наступним осьовим напрямом при наближенні до оптимуму цільової функції, в районі якого піднімання по кожній осі відбувається на невелику відстань.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Метод випадкового балансу

2011-03-05T21:55:16Z

VicktoR:

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Вступ ==

Цей метод є одним із способів відсіювання факторів при підготовці активного експерименту. У випадку, коли відомо усі сукупності досліджуваних змінних і тільки деякі з них є дійсно істотними, а решта можуть бути віднесені до шумового поля, бажано провести кілька експериментів за методом випадкового балансу, при цьому виділяються лише ті фактори, які значно впливають на вихідну величину або, як ще часто її називають, цільову функцію.

== Ідея методу ==

Основна ідея методу полягає в тому, що замість дробових реплік, якими є систематичні вибірки з ПФЕ, пропонується брати випадкові вибірки. При цьому спільні оцінки беруть змішаними. Планування відсіювальних експериментів робиться так, що число дослідів N пов'язане з числом n досліджуваних ефектів, до яких належать самі фактори та їх парні взаємодії, такою нерівністю:
<center><math>n>N-1</math></center>

Формально ця нерівність означає, що число ступенів вільності f стає від'ємною величиною. При f<0 не можна дати кількісної оцінки всім коефіцієнтам регресії. Проте цього і не вимагається при проведенні відсіювальних ек¬спериментів. На першому етапі достатньо провести попереднє розщеплення математичної моделі, зарахувавши більшу частину ефектів до шумового поля. Тоді решту ефектів можна буде оцінити кількісно. При цьому оцінка решти коефіцієнтів регресії провадитиметься з тим меншою похибкою, чим меншою буде дисперсія шумового поля.

== Чутливість методу ==

Існує поняття чутливість методу, яке характеризує здатність виділяти коефіцієнти регресії, що значно відрізняються від нуля, тобто відхиляти нуль-гіпотезу <math>b_i=0</math>. З точки зору чутливості метод випадкового балансу набагато гірший, ніж повний або дробовий факторні експерименти, проте він має велику роздільну здатність і в сприятливих умовах дає змогу виділяти роздільно домінуючі ефекти серед великої кількості ефектів, взятих для розгляду.

== Основні етапи методу випадкового балансу ==

Побудова матриці планування для проведення відсіювальних експериментів здійснюється так. Усі лінійні ефекти розбиваються на групи. Це іноді пов'язують з фізикою процесу, а іноді проводять формально. При цьому число факторів у групі не повинно перевищувати п'яти-шести. Потім для кожної групи будують матрицю планування, проводячи [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ДФЕ] або [http://wikitntu.org.ua/ПЕ2010:Виступ_на_семінарі:Сиротюк_Михайло:Планування_експерименту_при_дисперсійному_аналізі. ПФЕ]. Краще компонувати групу з двох — чотирьох елементів, вибираючи для групи відповідний ПФЕ, оскільки при цьому перебираються всі можливі комбінації рівнів у групі.
План проведення експерименту методом випадкового балансу утворюється випадковим змішуванням рядків відповідних групових планів.

Наступним етапом методу випадкового балансу є послідовне виділення істотних параметрів. Виділення значущих ефектів та розташування їх за рангом впливу (ранжирування) здійснюється з використанням здобутих внесків за допомогою такої процедури.
Послідовно виключають вплив найбільш істотних параметрів, ніби стабілізуючи їх на одному рівні.

Розглянемо поняття видільної точки, розглянемо діаграму розсіювання для деяких факторів <math>{}^-\!x_1^+</math> і <math>{}^-\!x_2^+</math>

<center>[[Файл:розсіювання факторів.jpg]]</center>.

На рівні <math>x_1^+</math> є чотири точки, для яких значення виходу більше, ніж найбільше значення виходу на рівні <math>x_1^-</math>. Аналогічно на рівні <math>x_1^-</math> є три точки, для яких вихід менший, ніж найнижчий вихід на рівні <math>x_1^+</math>. Сумарна кількість видільних точок для фактора <math>x_1</math> становить 4 + 3 = 7. Для фактора <math>x_2</math> є лише шість видільних точок. Фактор <math>x_1</math> вважається істотнішим.
Процес виділення істотних параметрів припиняється, коли на черговій діаграмі розсіювання всі внески беруть приблизно одного порядку і незначними за величиною. Решта ефектів належить до шумового поля.
Для виділення факторів іноді дістають грубу оцінку коефіціентів при лінійних ефектах і парних взаємодіях.
Відповідні коефіцієнти визначають за формулами:
<center><math>b_ij=\frac{B_x_i_x_j}{2}, \qquad i\ne{j}</math></center>

<center><math>b_i=\frac{B_x_i}{2}, \qquad i=1,2,...,n.</math></center>

Вільний член рівняння визначають відношенням:
<center><math>b_0=\frac{\sum_{k=1}^{N}y_k}{N}</math></center>

Хоча без паралельних дослідів не можна перевірити значущість утворених коефіцієнтів, вони можуть бути корисними у попередніх розрахунках за ПФЕ і ДФЕ.
Описаний вище порядок ранжирування факторів за мегодом випадкових балансів є досить трудомісткою процедурою, особливо при великому числі факторів.
Ефективність викладеного методу може бути підвищеною, якщо на кожному етапі дослідження виділяти не окремий внесок <math>B_x_i</math> або <math>B_x_i_x_j</math>, а групу факторів з найвищими внесками, які мають однаковий порядок.
У кожній клітинці записують відповідну кількість <math>N_j</math> (j=1,2,...) значень вихідного параметру <math>y_j_k</math> і знаходять середнє для кожної клітини:
<center><math>\bar{y_j}=\frac{\sum_{k=1}^{N_j}y_j_k}{N_j}, \qquad j=1,2,...</math></center>

Після коректування та побудови нової діаграми розсіювання, виділяжться нова група і т. д.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Дискретні розподіли

2011-03-05T21:55:03Z

VicktoR:

<table border="2" style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px">

<tr>
<td colspan="3" align="center">{{{img}}}
</td></tr>
<tr>
<td> Імя </td><td> Тарас
</td></tr>
<tr>
<td> Прізвище </td><td> Івасюк
</td></tr>
<tr>
<td> По-батькові </td><td> Анатолійович
</td></tr>
<tr>
<td> Факультет </td><td> ФІС
</td></tr>
<tr>
<td> Група </td><td> СН-51
</td></tr>
<tr>
<td> Залікова книжка </td><td> СН-10-055
</td></tr></table>

== Вступ ==
Нормальний закон розподілу стосується неперервних випадкових величин. Для дискретних величин він може застосовуватися лише за певних умов, зокрема при великому числі випробувань. Разом з тим число дискретних величин часто не може бути великим (обсяг вибірки невеликий), а крім того, на імовірність тієї чи іншої події (наслідку) впливають деякі обмеження.

== Біномінальний розподіл ==
У робочих процесах АПК, особливо біологічних, найчастіше користуються ''біноміальним розподілом'' дискретних величин. Він виникає тоді, коли при будь-якому випробуванні у серії має відбутися одна подія або у деякому розумінні їй протилежна. Вивчення цього розподілу розпочалося з відомої гри в підкидування монет, тому появу однієї події часто називають сприятливим наслідком або успіхом (наприклад, гербом зверху на монеті, що впала, для гравця, який поставив на герб), а протилежної — несприятливим наслідком або невдачею. Ці терміни зберігають свій прямий смисл, наприклад при випробуванні нового препарату на тваринах з можливими наслідками виживає—не виживає.

В основі біноміального закону розподілу лежить загальна схема, названа ім'ям відомого швейцарського вченого математика Якоба Бернуллі. Нехай випадкова величина ''х'' набуває тільки двох значень: ''1'' та ''0'', причому результати кожного випробування не залежать одні від одних. Ця вимога задовольняється при підкиданні правильної монети. Така схема випробувань лежить в основі широкого кола експериментів, наслідки яких належать двом взаємовиключаючим класам, а розподіл змінної ''х'', яка може набувати тільки двох значень (''х = 1'' з імовірністю ''р'' або ''х = 0'' з імовірністю ''q = 1 – р''), називається розподілом Бернуллі.
Якщо нас цікавить, яка імовірність сприятливого наслідку в серії з ''N'' дослідів, то треба врахувати, що число цих наслідків ''k'' може набувати будь-яких цілих значень від ''0'' до ''N'', а число протилежних наслідків дорівнює ''N – k''. При цьому імовірність ''р (N, k)'' обчислюється за біноміальним законом

<center><math>p(N,k)=C_N^kp^Nq^{N-1},</math></center>

де <math>C_N^k=\frac{N!}{k!(N-k)!}</math> - біноміальний коефіцієнт.

Параметри ''N'' та ''р'' повністю визначають біноміальний розподіл.
На ''рисунку 1'' зображено полігони ''p(N,k)'' для ''N=20'' та п'яти значень ''p''.
<center>[[Файл:рисунок 1.jpg]]</center>

Звідси випливає, що біноміальний розподіл є симетричним тілбки при ''p=q=0,5''.
При цьому рівноймовірність наслідківє найчастішою в робочих процесах.
При обчисленні теоретичного біноміального розподілу з відомими ''N'' та ''р'' використовують ту обставину, що ''р(N, k)'' є членами в розкладанні бінома Ньютона:

<center><math>\sum_{k=0}^Np(n,k)=\sum_{k=0}^NC_np^Nq^{N-1}=(p+q)^N=C_n^0p^Nq^0+C_n^1p^{N-1}q^1+...+C_N^Np^0q^N.</math></center>

Біноміальні коефіцієнти ''Сn'' визначають за допомогою трикутника Паскаля, в якому вони займають рядок з номером ''N'', наприклад для ''N'' в межах першого десятка:

<center>[[Файл:рисунок 2.jpg]]</center>

Для обчислення ''р(N, k)'', починаючи з ''р(N, 0)'', можна користуватися також рекурентною формулою:
<center><math>\frac{p(N,k)}{p(N,k-1)}=\frac{(N-k+1)p}{kq}.</math></center>

== Дискретний рівномірний розподіл ==
Нехай маємо урну, в якій є ''n'' однакових кульок, пронумерованих числами ''1,2,...,n''. Яка ймовірність вийняти з урни кульку з номером ''m''?
Очевидно, що шукана ймовірність
<center><math>P(m)=\frac{1}{n},\quad{m=1,2,...,n.}\qquad{(1.1)}</math></center>
Розподіл (1.1) називається ''дискретним рівномірним розподілом''.
Нижче на рисунку цей розподіл зображено графічно ''(n=10)''.
<center>[[Файл:Дискретний рівномірний розподіл.jpg]]</center>
Для випвдкової величини x з дискретним рівномірним розподілом
<center><math>Mx=\frac{n+1}{2}</math>, <math>Dx=\frac{n^2-1}{12}</math></center>

== Приклад ==

Частота захворювань певною хворобою серед великої рогатої худоби становить 25%. Як оцінити ефективність нової вакцини, якщо щеплення зроблено ''N'' здоровим тваринам?
''Розв'язання''
З викладеного вище ясно, що оцінка залежить від ''N''. Якщо вакцина не діє, то імовірність того, що всі ''N'' тварин залишаться здоровими, становить при ''N=10'' і ''р=0,75'' ''р(10;10)=0,056'', а при ''N=12 р(12;12)=0,032''. Таким чином, відсутність захворювань після щеплення не є повним підтвердженням ефективності вакцини. Імовірність того, що при ''N=17'' матимемо ''k=16'', тобто захворіє одна тварина, ''р(17;16)=0,050'', а при ''N=23'' і ''k=21'' ''р(23;21)=0,049''. Ось чому два захворювання серед ''23'' тварин краще свідчать на користь вакцини, ніж одне серед ''17'' тварин або відсутність захворювань серед ''10''.

== Список використаних джерел ==

1. Математичне планування експериментів в АПК / В. О. Аністратенко, В. Г. Федоров.-К.:Вища школа,1993.-374с.

2. Теорія ймовірностей, випадкові процеси та математична статистика / В. П. Бабак, Б. Г. Марченко, М. Є. Фриз.-К.:Техніка,2004.-285с.

[[Категорія:Виступ на семінарі]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

2010-2011рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2011-03-05T21:54:13Z

VicktoR:

{| border="1" cellpadding="2" cellspacing="1" align="center" width="300" class="wikitable"
|-
|style="background-color: #DADADA;"|'''ВИКЛАДАЧ:'''||[[Користувач:Назаревич О.Б.|<big>Назаревич О.Б.</big>]]
|-
|}

# (23.02.2011р.) [[Користувач:Symchak|ст.гр.СНм-51 Симчак Володимир]]: [[Нейронні мережі]].

# (23.02.2011р.) [[Користувач:Kriven|ст.гр.СНм-51 Кривень Андрій :]][[Теорія Хаосу]].

Ірина Гуменюк
Володимир Стодола
Олена Керенцева
Тарас Куриляк

= Перелік термінів що потрібно розкрити (самостійно дописуємо ваші здобутки) =
Ви можете написати статтю на свою власну тему, якщо вона задовольняє наступні умови:
*Термінів не повинно бути у uk.wikipedia.org, можлививй переклад з російської або інших мов.
*Термін повинен мати відношення до Планування Експерименту.

<noinclude>[[Категорія:Планування експерименту]]</noinclude>

'''[[Рекомендований формат статті]]'''

Теми статей, рекомендованих до написання.

# [[Витратоміри]]
# [[Ряди розподілу]]
# [[Анкета для збору даних експеримента]]
# [[Гістограмний аналіз]]
# [[Статистична гіпотеза]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]

<analytics uacct="UA-19815617-1" ></analytics>