Файл: Баймуратов, У. Б. Экономическая эффективность и границы применения вычислительной техники.pdf

тип — *з = 0,1. Расчеты производились для всех типов задач и соответствующих коэффициентов загрузки обору­ дования (табл. 6, 7).

Проведенный анализ изменения объемов информации позволил определить по каждому году дифференцирован­ ный объем, в который в определенном соотношении во­ шли все типы задач. Это дает возможность загружать су­ ществующий парк вычислительной техники обработкой различного вида информации.

Однако развивающиеся методы и средства обработ­ ки статистической информации свидетельствуют о том, что имеется устойчивая тенденция все возрастающего ус­ ложнения алгоритмов статистической обработки. В связи с этим в работе приводятся расчеты, характеризующие ка­ чественное изменение соотношения соответствующих ти­ пов задач в общем объеме обрабатываемой информации.

Во втором варианте учитывается следующее соотно­

Как видно, с изменением соотношения между отдель­ ными типами задач объем обрабатываемой информации с учетом рассматриваемых коэффициентов загрузки не­ сколько ниже, чем при первом варианте. Это объясняется трудоемкостью реализации соответствующих типов за­ дач, которая оказывает определенное влияние на диффе­ ренцированные объемы.

фактор усложнения задач, представляемых на механизи­ рованную обработку. Эта тенденция, видимо, будет про­ являться в ближайшем будущем.

Таким образом, нами сделан анализ различных ва­ риантов изменения объемов обрабатываемой информа­ ции, что позволит достаточно четко ориентироваться в перспективном развитии вычислительной техники.

§ 7. Прогнозирование парка вычислительной техники

В любой сфере человеческой деятельности (в науке, технике, производстве) вычислительная тех­ ника направлена на повышение производительности тру-

143

Для разработки прогнозов по внедрению вычисли­ тельной техники был применен метод экстраполяции. В качестве основной прогнозируемой величины рассматри­ валось количество поступающих вычислительных ма­ шин в республику с 1960 по 1972 г.

Однако предварительно необходимо было четко пред­ ставить себе, что предсказание будущих характеристик вычислительных машин по выбранному уравнению, опи­ сывающему изменение количества машин во времени, основано на предположении, что мы нашли закон разви­ тия явления и что те же самые условия развития и внед­ рения машин будут существовать и в будущем.

Одним из основных вопросов, связанных с прогнози­ рованием, является подбор эмпирических уравнений — нахождение формы связи, соответствующей действитель­ но существующим зависимостям между анализируемы­ ми параметрами. Нахождение математической функ­ ции — наиболее трудная и ответственная часть работы. Когда уравнение хорошо подобрано к исходным данным, оно может дать кривую, которая точно выразит их основ­ ную тенденцию. Но когда то же самое уравнение приме­ нено к анализу данных, соответствующих иному виду функции, полученная кривая дает искаженное представ­ ление об истинном отношении зависимости, выражая его лишь в пределах своих ограниченных возможностей, и по ней трудно проследить тенденцию развития явления в прогнозируемом периоде.

Разработка прогнозов по внедрению вычислительной техники проводилась для вышеперечисленных 13 типов машин. Это позволило дать объективный анализ тенден­ ций развития вычислительной техники. Составлено 13 видов уравнений, характеризующих содержание прогно­ зируемых явлений.

При нахождении уравнений зависимости важную роль играет оптимальный выбор системы координат. В связи с этим сформулирована следующая задача: за­ дан ряд значений функций х (t , W)\ необходимо опреде­ лить вероятностные характеристики этой функции, кототорые могут иметь решающее значение при других зна­ чениях t, W. Откладывая по оси ординат основной параметр (количество машин в штуках), характеризую­ щий рассматриваемый объект прогнозирования, а по оси

146

абсцисс время, мы получаем графическое изображение этого параметра во времени. Если при этом наблюдается устойчивое направление и периодические колебания с за­ данной постоянной определенного цикла, наложенного на устойчивое направление, то возникает необходимость исключения этой периодической составляющей из цикла имеющихся данных.

Рассматривая определение функции x(t, W ) с помо­ щью заданного множества точек, исследуем случай, ко­ торый, по существу, является детерминированным. В качестве линии устойчивого направления обычно прини­ мается кривая, проходящая через каждую эксперимен­ тальную точку. Аналитически это равносильно нахожде­ нию конкретной функции из совокупности простых функций, в точности определяющей искомую кривую. В этом случае задача сводится к решению системы п ли­ нейных уравнений с п неизвестными. Если же для функ­ ции x{t, W) неизвестна зависимость от W, то предполага­ ется наличие нормального распределения, и задача сво­ дится к отысканию кривой методом наименьших квадратов, в основе которого лежит условие

I h i — Ух)2= min ,

т. е. сумма квадратов отклонений значения у от искомой линии должна быть наименьшей.

Исходное значение параметра для года отсчета при­ нимается за единицу, а параметры для прогнозируемых периодов выражаются числовыми значениями, характе­ ризующими их абсолютное изменение.

Рассмотрим прогноз внедрения вычислительной тех­ ники в Казахстане с учетом типов машин на примере вычислительных десятиклавишных машин.

На графике (рис. 14) изображено фактическое поступ­ ление вычислительных десятиклавишных машин с 1960 по 1972 г. в виде ломаной линии, имеющей тенденцию роста. Для сглаживания взломов эмпирической кривой был применен способ взвешенной скользящей средней. После проведения выравнивания эмпирической кривой определяется ее форма.

Как видно из рисунка 14, изменение количества посту­ пающих вычислительных машин рассматриваемого типа

147

выражается параболическим уравнением (у = а + et + ct2). Таким образом, уравнение изменения поступления вычислительных десятиклавишных машин по годам име­

ет вид

у = -8 5 ,2 6 +133,46f + l,207f2.

4

Рис. 14. Годовые изменения поступления вычислительных десятиклавишных машин: 1 — эмпирический; 2 — теорети­

ческий ; 3 — прогнозируемый ряд.

Сравнение точности определения функции можно сде­ лать по среднему отклонению теоретических значений от эмпирических, которое рассчитывается по формуле

гдеМ |Д |— средняя арифметическая из абсолютных зна­ чений ошибок;

^1=^'—у — абсолютное значение ошибки, при определе­ нии функции по одному или нескольким ар­ гументам ;

п — число определений.

В рассматриваемом случае М |Д |— 177,1, что вполне удовлетворяет заданным условиям.

Теоретический ряд регрессии .(рис. 14) достаточно хо­ рошо соответствует эмпирическим значениям количества

148

поступления вычислительной техники по годам. Это об­ стоятельство подтверждает гипотезу о том, что в данном случае изменение количества вычислительных десяти­ клавишных машин следует закономерностям параболи­ ческого роста.

Аналогичным образом был сделан анализ зависимо­ сти поступления других типов вычислительных машин, показано фактическое поступление вычислительной тех­ ники и дан прогноз на перспективу.

Ряд эмпирических значений имеет, как обычно, изло­ мы, но общая тенденция годовых изменений количества поступления вычислительных машин намечается до-

Таблица 8

Уравнение регрессии по типам машин

вольно четко. Во всех рассматриваемых случаях, как и в предыдущем, для сглаживания изменения эмпирических кривых был применен способ взвешенной скользящей средней, позволивший определить их форму.

Общая тенденция изменения количества поступаю­

149