Informatyka Nr 1

informatyka

Miesięcznik ISSN 0542-9951. INDEKS 36124

nr 1 1990

W numerze:

KOLEGIUM REDAKCYJNE:

Mgr Jarosław DEMINET, dr inż. W acław ISZKOWSKI, mgr Teresa JABŁOŃSKA (sekretarc redakcji), Władysław KLEPACZ (redaktor naczelnyjt dr inż. Marek MACHURA.

dr inż. Wiktor RZECZKOWSKI, mgr inż. J a n RYŻKO, mgr Hanna WŁODARSKA, \ dr inż. Janusz ZALEWSKI, (zastępca redaktora naczelnego).

PRZEWODNICZĄCY RADY PROGRAMOWEJ:

Piof. dr hab.

Juliusz Lech KULIKOWSKI

Materiałów nie zam ówionych redakcja nie zwraca

Redakcja: 01 -5 5 2 Warszawa.

PI. Inwalidów 10 p. 128. 136 teł. 39-14-34

W y d a w c a : W ydawnictwo Czaso­

pism i Książek Technicznych SIGMA NOT

Spółka z o.o.

ul. Biała 4, 0 0 -9 5 0 WARSZAWA skrytka pocztowa 1004

Druk:

PRASOWE ZAKŁADY GRAFICZNE RSW „PRASA-KSIĄZKA-RUCH"

ul. Dworcowa 13.

8 5 -9 5 0 BYDGOSZCZ Zam. 4 3 6 8 /8 9 E 3

Obj. 4.0 ark. druk. Nakład 6000 egz.

Cen8 egzemplarza 5800 zł

W sprawach ogłoszeń prosimy zwracać się bez­

pośrednio do Redakcji

Sprzęg graficzny ja k o system ekspertow y M arek H ołyński

P orządkow anie zbiorów danych według polskiego alfabetu Andrzej D ydek

Problem y im plem entacji języka A da A ndrzej Paprocki

O kres istnienia oprogram ow ania (1) Janusz Zalewski

Język L otos (1). Specyfikacje typów danych Zbigniew Huzar, Ludwik Kuźniarz

U rucham ianie urządzeń m ikroprogram ow anych (2) M arek Gondzio, M arek Pawłowski, Jacek W ytrębowicz Z K R A JU

W spółczesne obszary zastosow ań inform atyki Infosystem ’89

T E R M IN O L O G IA

Polskie znaki i klaw iatury w norm ach m iędzynarodow ych

W najbliższych numerach:

# Richard C. Holt opisuje język programowania Turing, opraco­

wany i stosowany na Uniwersytecie w Toronto.

% Lech Banachowski, Jarosław Deminet i Marek J. Lao podają propozycję nowego programu uniwersyteckich studiów infor­

matycznych.

• Jan Grzegorz Cabański i in. charakteryzują automatyczny sterownik transmisji szeregowych dla PC XT/AT pod nazwą ASTER.

Strona

2

6 9

12

19 24 27

III okł.

0 Katarzyna Lubińska omawia zalety i rolę Ady w wytwarzaniu oprogramowania.

# Henryka Sobol charakteryzuje rozwiązanie programowego systemu sterowania bazą wideodanych oraz systemów przetwa­

rzania obrazów.

# Mariusz Ormiński zaczyna cykl artykułów nt. lokalnej sieci komputerowej Ethernet.

% Mieczysław Kłopotek i in. opisują system pozyskiwania i wery­

fikacji wiedzy medycznej oznaczony symbolem SYS8688.

W ARUNKI PRE N U M E R A T Y

Prenumeratorzy zbiorowi —jednostki gospodarki uspołecznionej, instytucje i organizacje społeczne zamawiają prenumeratę dokonując wpłat wyłącznie na blankiecie „wpłata zamówienie” (jest to „polecenie przelewu" rozszerzone dla potrzeb Wydawnictwa o część dotyczącą zamówienia). Blankiety te będą dostarczane dotychczasowym prenumeratorom przez Zakład Kolportażu. Nowi prenumeratorzy otrzymają je po zgłoszeniu zapotrzebowania (pisemne lub telefoniczne) w Zakładzie Kolportażu, w Radach Wojewódzkich NOT bądź w Redakcjach czasopism.

Prenumeratorzy Indywidualni - osoby fizyczne zamawiają prenumeratę dokonując wpłaty w IJPT lub NBP na blankiecie NBP. Na odwrocie wszystkich odcinków blankietu należy wpisać tytuł czasopisma, okres prenumeraty, liczbę zamawianych egzemplarzy oraz wartość wpłaty. Wpłacać należy na konto: Państwowy Bank Kredytowy III/O Warszawa nr 370015-7490-139-11.

Prenumerata ulgowa - przysługuje wyłącznic osobom fizycznym - członkom SNT, studentom i uczniom szkół zawodowych.

Warunkiem prenumeraty ulgowej jest poświadczenie blankietu wpłaty (przed jej dokonaniem) na wszystkich odcinkach pieczęcią Koła SNT, wyższej uczelni lub szkoły. Sposób zamawiąnia prenumeraty ulgowej jest taki sam jak prenumeraty indywidualnej.

W prenumeracie ulgowej można zamówić tylko po jednym egzemplarzu każdego czasopisma.

Uwaga! Miesięcznik „A ura" może być zamawiany w prenumeracie ulgowej również przez uczniów szkół ogólnokształcących.

Prenumerata ze zleceniem wy syłki za granicę - zamawia się tak, jak prenumeratę indywidualną. Dodatkowo należy podać na blankiecie wpłaty nazwisko i dokładny adres odbiorcy.

Cena prenumeraty ze /.leceniem wysyłki za granicę jest dwukrotnie wyższa.

Wpłaty na prenumeratę przyjmowane są w terminach:

- do 10 listopada na każdy kwartał, 1 i II półrocze oraz cały rok następny.

- do 28 lutego na II, III i IV kwartał oraz II półrocze, - do 31 maja na III i IV kwartał oraz II półrocze, - do 31 sierpnia na IV kwartał.

21miany w prenumeracie można zgłaszać pisemnie tylko w wyżej wymienionych terminach.

Informacji o prenumeracie udziela - Zakład Kolportażu Wydawnictwa NOT SIGMA (ul. Bartycka 20,00-716 Warszawa), skr. poczt.

1004, 00-950 Warszawa, tel. 40-00-21 wew. 248, 249, 293, 297, 299 lub 40-30-86 i 40-35-89.

Egzemplarze archiwalne czasopism - można nabyć za gotówkę w Klubie Prasy Technicznej, Warszawa ul. Mazowiecka 12 (tel. 26-80-16), lub zamówić pisemnie. Zamówienia na egzemplarze archiwalne czasopism przyjmuje: Zakład Kolportażu, Dział Handlowy', 00-950 Warszawa, skr. poczt. 1004 (tel. 40-37-31), na rachunek dla instytucji lub za zaliczeniem pocztowym dla osób fizycznych.

Cena egzemplarza: normalna 5H00 zł. ulgowa 1160 zł.

Uwaga! Podane ccny mają charakter wstępny i mogą ulec zmianie, w związku z powyższym Wydawnictwo zastrzega sobie prawo żądania dopłat do już opłaconej prenumeraty.

m

W chodząc w ostatnie dziesięciolecie XX wieku należy stwierdzić, że dekada lat osiemdziesiątych dla IN F O R M A T Y K I nie była zbyt sprzyjająca. W praw dzie zdołaliśmy odbudow ać załam aną po roku 1982 wielkość nakładu, osiągając w ub. r. poziom 8500 egzem plarzy, co w kategorii czasopism naukow o-technicznych jest ju ż liczbą znaczącą, ale w dziesięcioleciu tym nastąpiły dw a, całkowicie niezależne od redakcji, znaczne załam ania cyklu wydawniczego: pierwsze w 1982 r., gdy po w prow adzeniu stanu wojennego zawieszono okresow o działal­

ność wydawniczą (zdołaliśmy wydać tylko sześć zeszytów), drugie w roku ubiegłym, gdy wskutek braku papieru musieliśmy zakończyć rok faktycznie na num erze sierpniowym. Szczególnie dotkliw ie odczuliśm y załam anie ubiegłoroczne, poniew aż nastąpiło ono w mom encie, gdy dzięki zmianie d rukarni na Prasowe Zakłady G raficzne w Bydgoszczy, udało się nadrobić przeszło półroczne opóźnienie cyklu wydawniczego jakie wynikło w 1988 r. w skutek niesprawności dotychczasowej w ar­

szawskiej drukarni.

Intensyfikacja procesu uzdraw iania gospodarki pow oduje, że w bie­

żącym roku IN F O R M A T Y K A , podobnie ja k większość krajowych czasopism , a właściwie cały ruch wydawniczy w Polsce, zostanie p o d d an a trudnem u egzam inowi. Egzam inowi, k tóry pow inien wykazać jej zdolność do funkcjonow ania w m echanizm ach ekonom icznych gospodarki rynkowej. W wyniku urealnienia rachunku ekonom icznego dw óch podstawow ych składników kosztów działalności wydawniczej, jakim i są papier i usługi poligraficzne, cena naszego czasopism a w stosunku d o ubiegłego roku musi w zrosnąć dw udziestokrotnie. Przy­

czyną tak znacznego skoku jest nie tylko fakt, że poprzednia cena została ustalona w trzecim kw artale 1988 r., ale przede wszystkim to, że w w arunkach ostrego deficytu papieru od bieżącego ro k u zlikwidowano jego dotychczasow ą reglamentację. D oprow adziło to do ustalenia się na rynku krajowym cen tego podstaw ow ego surow ca produkcji w ydawni­

czej na poziom ie zbliżonym do cen światowych (ok. 1000 dolarów za tonę). Odczuliśmy to wszyscy ju ż pod koniec ubiegłego roku na przykładzie galopujących cen prasy codziennej.

T ak znaczny w zrost cen papieru przy jednoczesnym odrzuceniu m echanizm ów subw encjonow ania z pewnością będzie w tym roku głównym czynnikiem rynkowej selekcji wszystkich wydawnictw krajo ­ wych, zwłaszcza periodyków. N astąpi niewątpliwie sam olikwidacja nie tylko tych tytułów , na które zapotrzebow anie społeczne jest niewielkie (były utrzym yw ane głównie dzięki dotacjom ), ale rów nież tych, które nie zdołają zrów now ażyć wysokiej ceny treścią interesującą dostatecznie duży krąg odbiorców . W ydaje się, że IN F O R M A T Y K A ja k o jedyny w swej dziedzinie krajowy periodyk naukow o-techniczny m a większe niż czasopism a innych branż szanse nie tylko przetrw ania, ale również dalszego rozwoju. Twierdzenie takie uzasadnia szybka, jak b y na przekór głębokiem u kryzysowi gospodarczem u, inform atyzacja wszyst­

kich dziedzin naszego życia społecznego i gospodarczego.

Rozwój czasopism a, to w pierwszym rzędzie rozszerzenie kręgu jego odbiorców , a więc w zrost nakładu. Większy n akład, to z kolei obniżka kosztów jednostkow ych czasopism a, stw arzająca w arunki albo do obniżki jego ceny, albo też zwiększenia objętości i popraw y szaty graficznej. Obie te możliwości pow iększają atrakcyjność czasopism a, a więc prow adzą do pozyskania nowych odbiorców1 i tym sam ym do dalszego w zrostu nakładu. W zrost n akładu i atrakcyjności czasopisma

pobudza również napływ ogłoszeń, które w istotny sposób wpływają na popraw ę rentow ności procesu wydawniczego, a tym sam ym tw orzą przesłanki do dalszej obniżki ceny lub zwiększenia objętości.

W racając do istoty podjętego tem atu utrzym ania dotychczasowej pozycji oraz rozwoju IN F O R M A T Y K I w twardych rygorach mechaniz­

mów rynkow ych należy stwierdzić, że w arunkiem prow adzącym do tego celu jest takie zm odyfikow anie jej treści, aby w odczuw alny sposób wzrósł w niej udział informacji użytecznych dla m aksym alnie szerokiego kręgu odbiorców . K rąg ten tw orzą w przew ażającej mierze osoby już działające lub zam ierzające działać w obszarze zastosow ań. Światowe trendy rozw oju inform atyki w skazują coraz w yraźniej, że w środow isku związanym z tą dziedziną coraz większy procentow y udział m ają właśnie użytkownicy. Potw ierdzają to olbrzymie, sukcesywnie w zrastające nakłady tych czasopism , które są adresow ane głównie do użytkow ­ ników.

W treści IN F O R M A T Y K I na przestrzeni ostatnich la t p u n k t ciężko­

ści przesuwał się coraz bardziej na obszary zainteresow ań środow iska naukow ego. W ywoływało to wzrost krytycznych uwag znacznej części stałych czytelników, postulujących pow rót d o poprzedniej struktury czasopism a (rówhy podział na część artykułow ą i inform acyjną), a więc zwiększenie objętości inform acji adresow anych do szerokiego kręgu odbiorców kosztem artykułów bardzo specjalistycznych, interesujących jedynie niewielkie liczbowo grupki naukow ców . Spełnienie tego p o stu ­ latu w obecnych w arunkach nie jest jed n ak zadaniem łatwym. O wiele prościej jest bowiem uzyskać opracow anie o charakterze naukow ym , którego opublikow aniem jest z wielu względów bardzo zainteresow any au to r, niż nawet drobną, ale bardzo użyteczną dla wszystkich inform a­

cję. Już od dłuższego czasu zespół redakcyjny odczuw a skutki w zrastają­

cej nierównowagi na inform atycznym rynku pracy pow stałej w wyniku znacznego odpływ u specjalistów poza granice kraju, ja k i wzm ożonego ich zapotrzebow ania ze strony krajow ych użytkow ników . N a miejsce wyjeżdżających za granicę jest coraz trudniej pozyskać now ych w spół­

pracow ników redakcji. M im o znacznego finansow ego usam odzielnie­

nia redakcji w ram ach nowej form uły organizacyjnej W ydaw nictwa SIG M A (od 1.1.1990 r. działa ja k o Spółka z o.o.) wydaje się, żc we w spom nianej sytuacji na rynku pracy będzie nam tru d n o stworzyć dostatecznie konkurencyjne w arunki finansowe nie tyko dla pozyskania stałych współpracowników , ale naw et autorów takich tem atów , na któ re istnieje rzeczywiste zapotrzebow anie.

W tej sytuacji pozostaje nam tylko zwrócenie się do naszych Czytelników z apelem o zgłaszanie chęci w spółpracy z redakcją.

Z podobnym apelem zwracaliśm y się w ielokrotnie przed dziesięcioma laty, pozyskując tą drogą wielu cennych w spółpracow ników . Dziś, ja k o n atu raln a reakcja na nadużyw anie tego rodzaju m etod oddziaływ ania, coraz powszechniejsze są niestety postaw y wyłącznie komercyjne.

Znaczny wzrost liczebności środow iska stw arza jed n ak realną nadzieję, że znajdzie się choćby niewielka' cząstka tego środow iska, k tó ra i tym razem pozytywnie zareaguje na nasz apel. Liczymy zwłaszcza na zgłoszenia osób m łodych, wykształconych przez wyższe uczelnie w spo­

sób profesjonalny, którzy swą wiedzę, tak istotną przecież dla gospodar­

czego przyspieszenia rozw oju kraju, zdecydują się z naszą pom ocą przekazyw ać innym .

Redakcja

Informatyka n r , . 1990 ^ ^

Pierwszą wersję tego trtyknłi przedstawiono na VII Międzynarodowej 'Konferencji „Expert Systems and Their Applications”, która odbyła się w Avignon, w dniach 11-15 maja 1987 roku.

M AREK H O tY faS K I Boston University

i M assachusetts In stitu te o f Technology Boston/Cam bridge, stan M assachusetts USA

Sprzęg graficzny jako system ekspertow y

Systemy ekspertow e i grafika kom puterow a m ają wiele wspólnego i wydaje się, że ich połączenie będzie procesem dość naturalnym . Techniki stosow ane w system ach ekspertow ych są bardzo użyteczne w wielu zastosow aniach grafiki kom puterow ej. Z drugiej strony, efektywność systemów ekspertow ych zależy coraz bardziej od sprzęże­

nia w izualnego, wejścia obrazow ego i graficznego przedstaw ienia wyników. Poniew aż eksperci om aw iają problem y i ilustrują ich rozw ią­

zania za pom ocą obrazów (rysunków ), skom puteryzow ane systemy ekspertow e pow inny czynić tak sam o.

N ow a generacja systemów graficznych umożliwia konstruow anie coraz inteligentniejszych sprzęgów człow iek-kom puter i dostarcza lep­

szych technik do zarządzania tą w spółpracą. Systemy nowej generacji autom atycznie decydują o wyborze najlepszej form y prezentacji zbioru danych, dostosow anej do w ym agań indyw idualnych użytkow ników . T akie decyzje, o parte na właściwościach danych, celach użytkow ników , zasadach projektow ych i regułach percepcji, w ym agają użycia technik sztucznej inteligencji, któ re ułatw iają organizow anie określonej wiedzy graficznej i operow ania nią.

D o technik sztucznej inteligencji, któ re m ogą być im plem entow ane w sprzęgach graficznych, należą: rozwiązyw anie problem ów , podejm o­

wanie decyzji, rozum ow anie w nioskujące, nabyw anie wiedzy i m aszyno­

we uczenie się. U m ożliwiają one zapewnienie systemowi zdolności do w ytw arzania reguł obrazow ania (przez uogólnienie przykładów wizual­

nych dostarczonych przez użytkow nika), do udoskonalania ich i rozsze­

rzania na nieprzewidziane okoliczności o raz do uczenia się na podstaw ie dośw iadczenia. Sprzęgi w yposażone w te właściwości stanow ią faktycz­

nie pierwszy krok do tw orzenia graficznych systemów ekspertowych.

G raficzne systemy ekspertow e pow inny zapew niać m ożliwość analizo­

wania, tw orzenia i m odyfikow ania obrazów kom puterow ych zgodnie z preferencją obserw atora, biorąc pod uwagę całą inform ację konteksto­

wą.

D o grupy systemów, w których skutecznie zastosow ano tę m etodykę, należy sytem A PEX (ang. A utom atic Pictorial Explanations) opracow a­

ny w Brown U niversity [2], A PEX generuje obrazy zgodnie zdziałaniem rozwiązywacza problem ów dla akcji fizycznych w świecie trójw ym iaro­

wym. Zaw iera reguły autom atycznego określania obiektów , które m ogą być pokazane na obrazie, stylu i poziom u reprezentow ania szczegółów, k tóre pow inny być odtw orzone, m etody służącej do przedstaw ienia samej akcji i specyfikacji obrazu.

Interesujące badania nt. rozum ienia, rozpoznaw ania i spraw dzania właściwości wizualnych wysokiego poziom u przeprow adzono w lab o ra­

torium Sztucznej Inteligencji M IT [11], Z kolei, na Uniwesytecie H arw ardzkim [3] opracow ano i zrealizow ano technikę autom atycznej syntezy opisu obiektów graficznych na podstaw ie specyfikacji w ysokie­

go poziom u oraz generow ania różnych obrazów dla różnych obserw a­

torów i zadań. Innym przykładem z L aboratorium Sztucznej Inteligen­

cji M IT [1] jest system PPS (ang. Primitive Presentation System ), zdolny d o w ytw orzenia tzw, prezentacyjnej bazy danych (bezpośrednio obser- wowalnej) na podstaw ie aplikacyjnej bazy danych, za pom ocą edytora prezentacyjnego (tj. edytora tekstow o-obrazow ego).

S Y STE M Y Z BAZĄ W IE D ZY I S P R Z Ę G I A D A PTA C Y JN E Isto tn ą cechą wszystkich inteligentnych systemów graficznych jest ich zdolność do podejm ow ania decyzji, ja k określone d ane m ają być przedstaw ione na obrazie. Pom ijając różnice im plem entacyjne, tę właściwość m ożna wyrazić za pom ocą pak ietu zestawiania obrazu, który generuje o b raz na podstaw ie danych wejściowych i zastępuje

całkowicie lub częściowo program y użytkow e oraz tradycyjne pakiety graficzne (rys.l).

Rys. 1. Tradycyjny i Inteligentny system graficzny

D ziałanie pakietu zestawiania obrazu może być określone przez inform ację o znaczeniu sam ego obrazu lub za pom ocą reguł wyświetla­

nia ustalonych przez użytkow nika. D latego dotychczasow y rozwój graficznych systemów ekspertow ych następow ał głównie w dwóch kierunkach:

- systemy graficzne z bazą wiedzy, które wiążą reprezentację graficzną obrazu z jego znaczeniem,

- adaptacyjne sprzęgi graficzne,, w których algorytm y generow ania obrazów obejm ują ograniczone dziedziny zastosow ań, wiedzę użytkow ­ nika i preferencje wizualne.

Poniew aż preferencje wizualne są ściśle pow iązane ze znaczeniem, rozróżnienie tych dw óch kierunków nie zawsze jest łatwe i w rzeczywi­

stych system ach często występują elem enty o bu podejść. W wielu w ypadkach ta klasyfikacja nie zawodzi i ułatw ia rozróżnienie celów odpow iednich systemów.

D o efektywnej wizualizacji danych system graficzny pow inien mieć pew ną wiedzę o dziedzinie zastosow ań. P o n ad to , musi umożliwiać użytkow nikowi w prow adzanie w prosty sposób jego własnej wiedzy (najlepiej wizualnie) i zaw ierać pewne m echanizm y w nioskow ania o obrazie (rys. 2). T aki system pow inien więc składać się z narzędzi zarów no do reprezentow ania wiedzy, ja k i d o przedstaw iania grafiki.

Ten rodzaj grafiki kom puterow ej wrażliwej na kontekst zaczyna być obecnie stosow any w system ach prezentacji, wyświetlaczach ikonicz- nych, sprzęgach bez danych i anim ow aniu obrazów .

Rys. 2. System graficzny z bazą wiedzy

2

Systemy graficzne m ogą być niezależne od określonej dziedziny zastosow ań lub od poszczególnych użytkow ników . R eprezentacja grafi­

czna pow inna być dostosow ana do rodzaju użytkow nika i istoty zastosow ania. Sposób w jak i architekt odbiera o b raz budynku jest zasadniczo odm ienny od sposobu w ja k i na tę sam ą stru k tu rę patrzy specjalista inżynierii lądowej lub artysta. W celu dostosow ania repre­

zentacji danych do preferencji, potrzeb i wiedzy osób, któ re będą z niej korzystać, używa się adaptacyjnych sprzęgów graficznych, opartych na zbiorze standardow ych reguł wyświetlania, ukierunkow anych na użyt­

kow nika (rys. 3).

Rys. 3. Adaptacyjny t f n f t graficzny

Poniżej om ów ię dw a przykłady oprogram ow ania odpow iadającego dw óm głównym rodzajom inteligentnych systemów grafiki ko m p u tero ­ wej. Ilustracją system u graficznego z bazą wiedzy jest SN EPS (ang.

Sem antic N etw ork Processing System ) zintegrow any z pakietem G raf- lisp, a przykładem adaptacyjnego sprzęgu graficznego jest A G A (ang.

Adaptive Graphics Analyzer).

S N E P S -G R A F L IS P

SN EPS jest systemem interakcyjnym do tw orzenia i eksploatow ania ogólnej bazy wiedzy, opracow anym na uniwersytecie stanu Nowy Jork w Buffalo [13]. Im plem entację tego systemu do celów grafiki w ykonano na Uniwesytecie B ostońskim [12]. W iedza o systemie SN EPS jest reprezentow ana ja k o etykietow any g ra f skierow any, w którym każdy węzeł przedstaw ia pojęcie. K raw ędzie między węzłami grafu odpow ia­

dają relacjom między tym i pojęciami. Znaczenie każdego węzła jest zaw arte w strukturze całej sieci. Dzięki tem u, możliwe jest przedstaw ie­

nie dw óch różnych pojęć odnoszących się do tego sam ego obiektu graficznego, ja k np. budynek (ang. house) i dom (ang. home).

Bardziej złożone i abstrakcyjne pojęcia m ogą być definiow ane za pom ocą węzłów istniejących. T a właściwość czyni SN EPS szczególnie użytecznym do reprezentow ania pojęć graficznych, poniew aż wyrażanie obrazów i preferencje użytkow ników w ymagają abstrakcyjnego pozio­

m u specyfikacji. W iedza o tych konstrukcjach wysokiego poziom u może być tw orzona przyrostow o, przy użyciu prostszych pojęć ja k o elem entów składowych.

SN EPS umożliwia reprezentow anie w tej samej sieci stwierdzeń faktograficznych ja k i reguł w nioskow ania. M echanizm systemu SN EPS pozw ala na stosow anie reguł w nioskow ania wyprzedzającego (ang. forw ard) i wstecznego (ang. backward), ja k też rozum ow ania dw ukierunkow ego (ang. bidirectional). SNEPS ułatw ia reprezentow anie różnych przekonań i preferencji różnorodnych użytkow ników lub ich grup. Przykładow o, m ożliw a je st prezentacja następującego zdania:

,.Architekci preferują umieszczanie ludzi na ekranie po prawej stronie budynku”.

G raflisp jest pakietem graficznym zaprojektow anym w 1982 ro k u na U niwersytecie Bostońskim , do zastosow ań w sztucznej inteligencji [4].

U żyto w nim wielu technik sztucznej inteligencji do w ykonywania złożonych operacji graficznych, ja k np. dobieranie wzorców do w yraża­

nia właściwości graficznych, specyfikowanie nazw kolorów , sprzęganie inteligentnych m onitorów , i innych, ja k obsługa błędów lub sam om ody- fikowanie icodu. D o reprezentow ania złożonych relacji między o b iek ta­

mi w tym pakiecie zastosow ano sieć o p artą na hierarchicznej kracie.

Dzięki tem u możliwe jest przekazyw anie odpow iedniej wiedzy o obiek­

tach m acierzystych (jak np. rozm iar, orientacja itp.) d o obiektów potom nych, na zasadzie dziedziczenia w czasie ich pow staw ania.

Informatyka nr I. 1990

O biekty m ożna tw orzyć różnym i sposobam i. G raflisp um ożliw ia definiow anie obiektów za pom ocą danych (m etoda standardow a) lub proceduralnie. D efiniowanie danym i polega na ogół na opisie obiektów za pom ocą w spółrzędnych punktów , ja k np. tw orzenie, pow ierzchni obiektu na podstaw ie skończonej liczby wielokątów. D efiniowanie proceduralne polega na opisie obiektów za pom ocą funkcji, które określają obiekty przez ich typ. O prócz definicji proceduralnych, takich ja k sfery, pow ierzchnie rozw ijania, oświetlenie itp., pakiet zawiera również funkcje um ożliwiające dołączenie specjalizowanych typów obiektów opisanych przez użytkow nika.

G raflisp jest niezależny od sprzętu. D ziała na różnych kom puterach (VAX 11/780, VAX 11/750, IBM 3081- i in.), w różnych systemach operacyjnych (U nix, VM S, VPS) i z różnym i translatoram i Lispu (F ran z Lisp, BU-Lisp i in.). Jest także niezależny od urządzeń zewnętrznych, tzn. może w spółpracow ać z różnym i urządzeniam i graficznym i, np.

AED-512, VT125, Tektronix 4013 i term inale kolorow e firmy Ram tek.

W ew nętrzna .struktura sieci pakietu G raflisp czyni go szczególnie podatnym do połączenia z systemem SN EPS. Sprzęgając o b a te narzędzia napisane w Lispie, stw orzono system zdolny do kojarzenia abstrakcyjnych znaczeń i relacji między obiektam i w hierarchicznej strukturze obrazu [6]. Celem tego połączenia było więc zbudow anie systemu, k tóry um ożliwia przyjm ow anie abstrakcyjnych zapytań i ok re­

ślanie koncepcji sceny (złożonej ze zbioru składow ych pojęć i relacji między nimi, odpow iadających aktualnem u zapytaniu), ja k również opracow yw anie specyfiki rzeczywistych obrazów .

Aby ocenić to podejście zdecydow ano zbadać dziedzinę, w której należy generow ać obrazy tw orząc je począwszy od poziom u konceptual­

nego. W tym celu w ybrano rzeczywisty przykład, dostatecznie prosty, aby byl możliwy do realizacji, lecz rta tyle złożony, aby pozwala) na zweryfikowanie proponow anej m etodyki [7].

P u n k t wyjścia stanowiły pojęcia takie, jak : ludzie, dom y, ludzie mieszkający w określonych dom ach i pracujący w określonych miej­

scach. O dpow iadając na przykładowe zapytanie ,.W yśw ietl m i Ronią i Biały D o m ”, system sam podejm uje decyzje co d o skali poszczególnych elem entów obrazu. M oże na przykład zmniejszyć wielkość sylwetek ludzkich w porów naniu z Białym D om em i umieścić je w założonym miejscu. M oże też podejm ow ać bardziej złożone decyzje dotyczące położenia elem entów na obrazie. Przykładow o, m ożna zażądać p o k aza­

nia sylwetek ludzkich przed Białym D om em , lecz na lewo od zwykłego budynku.

O prócz tego m ożna uwzględniać czasowy aspekt w nioskow ania, posługując się zapytaniam i o położenie osób względem ich dom ów lub miejsc pracy o określonej porze dnia. Przykładow o, po do d an iu do system u reguły ,,Ludzie znajdują się w miejscu pracy tylko w godzinach pracy, a poza tym i godzinami są w dom u”, system sam określa koncepcję według bieżącego czasu. W tej sytuacji, system będzie przekonany, że ludzie pracują podczas godzin pracy, a poza tym godzinam i przebyw ają w dom u (oczywiście, przekonania systemu nie m uszą być zawsze zgodne z praw dą). G dy zapytam y system o wyświetlenie d o m u Billa, powinien on najpierw sprawdzić czas i określić budynek będący tym dom em . Jeżeli będą to godziny pracy, to system wyświetli zwykły dom wraz z obecną w tym dom u Jane, poniew aż Bill jest w tym czasie w pracy.

Podczas w eekendu lub poza godzinam i pracy, pokazani zostaną oboje, Jan e i Bill, w swoim dom u.

A D A PTA C Y JN Y A N A LIZA T O R G RA FIC ZN Y

A daptacyjny analizator graficzny A G A stw orzono na Uniwersytecie Bostońskim , aby umożliwić ocenianie preferencji wizualnych użytkow ­ ników i włączanie ich ja k o reguł wyświetlania do systemu graficznego.

T akie reguły efektywnej prezentacji wizualnej danych opracow ano doświadczalnie, w ytw arzając szereg obrazów za pom ocą specjalnego program u sterow anego przez menu [8] i korelując je z oceną obserw ato­

rów za pom ocą program u autom atycznego rozpoznaw ania reguł.

Reguły m ożna w ykorzystać ja k o standardow e w adaptacyjnym syste­

mie graficznym , który generuje, zmienia i u doskonala obrazy infrakcyj- ne (rys. 4).

U żyty tu program autom atycznego rozpoznaw ania reguł o pracow a­

no na Uniwersytecie stanu Illinois w U rbana-C ham paign. Reprezentuje on wiedzę za pom ocą reguł działania warunkow ego, których form at jest o p arty na rachunku logiki zm iennow artościow ej, będącej rozszerzeniem

3

logiki w ielow artościowej o zm ienne utypizow ane. P rogram ujaw nia stru k tu raln e opisy klas obiektów , tzn. opisy określające nie tylko atrybuty obiektów , lecz także relacje między składowym i i podskłado- wymi tych obiektów . P o d o b n e program y spraw dzono w wielu zastoso­

w aniach praktycznych. D obrze znane jest użycie indukcyjnego progra- - m u A Q 11, uczącego się n a podstaw ie przykładów , d o generow ania reguł diagnozow ania chorób soi [10]. P rogram y indukcyjne stosow ano rów ­ nież skutecznie d o w ytw arzania reguł o partych na sygnałach sonaru, do rozróżniania ryb od kry podw odnej. U zyskane wyniki w ykazały, że w rozw iązaniu specyficznych i dobrze określonych problem ów indukcy­

jn e m etody uczenia się są ju ż dostatecznie skuteczne, ab y ujaw niać użyteczną wiedzę. Niniejsze b ad an ia a u to ra rów nież potw ierdzają tę tezę.

Rys. 4. Generowani« domyślnych reguł obrazowania

W przykładzie generow ano obrazy testow e ja k o abstrakcyjne m acie­

rze, złożone z kontrolow anych kom binacji 36 elem entów podstaw o­

wych. Z b ió r atrybutów użyty do w ytw orzenia tych obrazów w zorco­

wych obejm ował: złożoność, regularność, symetrię, rów now agę, różno­

rodność, zajętość i k olor. Dwieście osób badanych poproszono o ocenę obrazów ilustrujących te zmienne, według czterostopniow ej skali prefe­

rencji (ocena wysoka, średniow ysoka, średnioniska i niska). W yniki tej oceny w prow adzono do prog ram u autom atycznego rozpoznaw ania reguł, w sposób przedstaw iony w tabeli.

Przykład danych dla programu automatycznego rozpoznawania reguł (1 - równowaga, 2 - różnoro­

dność, 3 - złożoność, 4 - regularność, 5 - symetria, 6 - zajętość, 7 - kolor, m - mała, ś - średnia, d - dnia, b - biały, a - niebieski, i - zielony).

Atrakcyjność Atrybuty

1 2 3 4 5 6 7

Niska ś m m i m m b

Średnioniska d m ś m i m z

Średniowysoka ś m m ś m d z

Wysoka ś m d m d d n

przez specyficzną wiedzę pochodzącą od poszczególnych użytkow ni­

ków, dotyczącą ich osobistych sądów i niepow tarzalnych właściwości.

O becna wersja system u A G A wyświetla ciąg obrazów na podstaw ie danych standardow ych, pozw alając użytkow nikom na w yrażenie osobi­

stych preferencji. O pierając się n a preferow anych w yborach użytkow ni­

ków , dzięki m echanizmowi popraw iania wiedzy system m odyfikuje dane standardow e i w ytw arza nowe, odpow iadające im efekty wizualne.

T en proces m ożna pow tarzać kilkakrotnie, aż d o otrzym ania takich wartości atrybutów , któ re użytkow nik będzie przedkładał p onad wszy­

stkie poprzednie wybory. T ak skonstruow any zbiór reguł wyświetlania m ożna stosow ać d o tw orzenia obrazów wyświetlanych dla tego szcze­

gólnego użytkow nika.

K U G R A F IC Z N Y M S Y S T E M O M E K SPE R T O W Y M

W dotychczasowych system ach graficznych dużą część zadań zesta­

w iania sceny i tw orzenia obiektów przenoszono na użytkow ników . W ym agano, aby użytkow nik był zarów no projektantem grafiki, ja k i program istą. N aw et jeśli użytkow nik m a obie te umiejętności, to musi Spędzać całe godziny przed ekranem , nieustannie m odyfikując obraz tak , aby wyglądał popraw nie. Idealnie byłoby, gdyby użytkow nik mógł mówić do kom putera, używ ając znaczących lub naw et abstrakcyjnych term inów, a kom p u ter rozum iał to i składał sceny na podstaw ie znaczenia obrazów . Jednakże, ta k a możliwość zależy od odpow iedzi na pytanie: „ C zy kom putery mogą wnioskować o składzie oryginalnych scen i używać inteligencji do tworzenia obrazów?"

Inteligentne systemy graficzne, które d o tąd opracow ano, stanow ią potencjalną odpow iedź pozytyw ną. Wiele z nich jest w rzeczywistości pierwszym krokiem na drodze do stw orzenia graficznych systemów ekspertow ych. Systemy te dadzą nam m ożliwość analizow ania, tw orze­

nia i m odyfikow ania obrazów kom puterow ych z p u n k tu widzenia ich rozum ienia, w skutek pow iązania znaczenia obrazu z jego reprezentacją graficzną (rys. 5). Staną się nie tylko doskonałym narzędziem do autom atycznego projektow ania obrazów , lecz będą umożliwiały wyja­

śnienie, dlaczego w ybrano a k u rat ten szczególny sposób prezentacji.

P o użyciu program u rozpoznaw ania reguł dla danych uzyskanych za pom ocą p rogram u sterow anego przez m enu, uzyskano bard zo jasne reguły prezentacji dla określonego zbioru obserw atorów . Tymi reguła­

mi m oże obecnie posługiw ać się system graficzny do generow ania, zm ieniania i udoskonalania obrazów , aby dostosow ać je do preferencji obserw atorów . Poniżej p o d an o dw a przykłady otrzym anych reguł.

A trakcyjność jest niska, jeśli złożoność = m , zajętość = m i ko­

lo r = b lub z.

A trakcyjność jest wysoka, jeżeli regularność = i lub d, syme­

tria = d i k olor = n lub jeżeli rów now aga = ś lub m , regular­

ność = d i k o lo r = z lub n.

W następnej fazie projektu te reguły prezentacji przyjęto ja k o standardow e reguły w yświetlania przy tw orzeniu obrazów . W tym w ypadku jed n ak , w yposażono sprzęg w zdolność m odyfikow ania reguł

Rys. 5. Graficzny system eksportowy

Im m anentną cechą graficznego system u ekspertow ego pow inna być zdolność d o tw orzenia nowych hierarchii obiektów , realizow ania zależności sem antycznych między obiektam i, zestaw iania scen oryginal­

nych i budow ania - w postaci obrazu - sceny określonej n a poziom ie konceptualnym . W ażna właściwość takich systemów polega na tym , że w procesie realizow ania i zestaw iania wykorzystuje się wiedzę zarów no o ogólnych ludzkich preferencjach w izualnych, ja k i osobistych prefe­

rencjach użytkow ników . W połączeniu ze zdolnością systemu do repre­

zentow ania przekonań indyw idualnych obok znanych faktów , ta właś­

ciwość stanow i m ocną podstaw ę do nowoczesnych zastosow ań grafiki kom puterow ej.

Tłumaczył i opracował

JA N U S Z ZA LEW SK I dokończenie na s. 7

4

KOMPUTER

Z WBUDOWANĄ PRZYSZŁOŚCIĄ

Komputer zaprojektowany przez czołowego światowego producenta mikrokomputerów - firmę ADVANCED LOGIC RESEARCH i wyprodukowany przez firmę WEARNES TECHNOLOGY.

Komputer, którego możliwości i cena oszałamiają konkurencję.

Komputer, który nie zestarzeje się, dzięki możliwości rozbudowy do architektury 386SX i 486.

' ■ . • - Z. .. .

..

r

13

I

i . I 1. i . i . I ) » _ - .... . ....I 1 i i i . I t~~.

Dane techniczne:

SE R IA W E A R N E S B O L D L IN E „ M ” - Procesor 80286 - 12.5 M hz

- Pam ięć 1 M B R A M , możliwość rozbudow y do 16 MB (5 MB na płycie głównej)

- BIOS Phoenix

- N apęd dyskietek 3,5” 1,44 MB - Zasilacz 110 W att

- K law iatura 101 klawiszy

- Podstaw ka d la koprocesora m atem atycznego 80287 - W budow any sterow nik dyskow y z przeplotem 1:1 - P o rt szeregowy i równoległy

- 40 M B dysk sztywny

- M ożliwość korzystania z EM S 4.0 - O budow a typu „co m p act”

- Miejsce na dwa napędy 5,25” o wysokości 1/2 - Podręcznik i dyskietka z program em konfiguracyjnym - O pcjonalna rozbudow a do 386SX i 486

- 12-miesięczna gw arancja

/ ¿ S K ’* v - \ \ \ v \ v \ - 1 '•

i . : . . .

S ä J '

Komputer z wbudowaną przyszłością!

BOLDLINE COM PUTERS - GRUPA M ICO M P Biuro Informacji Techniczno-Handlowej

ul. Astrów 7, 40-045 Katowice

tel. 51-86-28 (telefaks), teleks 315687 COM P PL

EO/II23I89

Informatyka nr I, 1990

A NDRZEJ DYDEK W arszaw a

Porządkowanie zbiorów danych według polskiego alfabetu

W różnych zestawach polskich znaków dla m ikrokom puterów ofero­

w anych przez krajow e firmy przyjmuje się różne kody znaków diakry­

tycznych właściwych dla polskiego alfabetu. Obecnie użytkow nik żąda (i słusznie!) stosow ania jednolitych zasad zarów no przy korzystaniu z klaw iatury, ja k i z d rukarki. Brak jakiejkolw iek polskiej norm y w powyższej kwestii nie ułatw ia życia użytkow nikom i producentom , a naw et chaos ten jeszcze pogłębia. Jednakże, ja k się wydaje, decyzja norm alizacyjna została ju ż podjęta i to pozą granicam i kraju. O tóż, ja k pod an o oficjalnie, firm a IBM nie wycofała się z poprzednio podjętych decyzji i dla polskich znaków diakrytycznych pozostaw iła kody u stalo­

ne kilka lat tem u w tablicy Latin 2. Listę kodów odpow iadających polskim literom przedstaw iono w tabeli 1, na podstaw ie wydawnictwa:

Registry - G raphic C haracter Sets an d C ode Pages. IBM C orporate Specification, D raft CH-3-3220-050, June 19861’.

ZASA DY PO R Z Ą D K O W A N IA

Problem korzystania ze znaków charakterystycznych dla polskiego alfabetu występuje coraz ostrzej przy pracy z bazam i danych. Jest on nie rozw iązany do dziś dla licznych użytkow ników interpretera dBase III, natom iast użytkow nicy systemu FoxBase dysponują ju ż wygodnym narzędziem . Przyjęte rozw iązanie polega na stosow aniu funkcji SYS w pow iązaniu z plikiem E U R O P E A N .M E M przechow ującym na dysku zm ienne robocze. F unkcja ta, prży indeksow aniu lub sortow aniu um ożliwia wymianę określonych znaków na inne. W tym celu trzeba jedynie pozlepiać znaki alfabetu narodow ego ze znakam i alfabetu łacińskiego. Przy takim sposobie zdefiniow ania zmiennej E U R O P E A N zaw artej w pliku dyskowym E U R O P E A N .M E M wystarczy wstawić ja k o bajt 165 literę a, po to aby litery ą i a były nierozróżnialne w indeksow aniu i sortow aniu. O znacza to jed n ak przykładow o, że słowa L O S i Ł O Ś pojaw ią się wówczas w pliku posortow anym w kolejności zależnej jedynie od ich pierwotnej kolejności w zbiorze danych.

Jak rozw iązać ten ostatni problem ? Poniew aż użytkow nika rzadko interesuje sortow anie zbioru danych względem znaków innych niż litery (niekiedy w chodzą w grę dodatkow o cyfry i znaki spacji), więc z pełnego zestaw u 256 kodów m ożna wybrać odpow iednie d o zastąpienia w sumie około 100 znaków .

function plsrt para me te rs x private l.y If t y p e i 'x ' ) - ’C*

y ' '

for 1 - 1 to len(x)

y - y + a u b s t r C p l _ s o r t .a s c ( a u b a t r C x . l . m . l ) next

return y end 1 f return x

Wy4r*k 1. TeŁst profrmi» PLSORT.PRG

N ic nie stoi na przeszkodzie, aby zastosow ać zaprezentow any schem at także w program ach system u dBase III kom pilow anych przez Clipper. W ystarczy jedynie do katalogu C lippera dołączyć plik

Należy dodać, że specyfikacja IBM jest sprzeczna z aktualnie obowiązującą normą ISO 8859-2 (przyp. red.).

Tabela 1. Kody pohkkh Hter w tablicy IBM Lada 2

PL S O R T .M E M zawierający tabelę konwersji przypisaną zmiennej.

O prócz pliku PL S O R T .M E M w tym sam ym k atalogu m usi także znajdow ać się kod pośredni (w pliku O BJ) w ygenerow any na podstaw ie kodu źródłowego przedstaw ionego na w ydruku 1. O dpow iedni kod pośredni m ożna uzyskać po w ydaniu z poziom u D O S polecenia:

C L IP P E R P L S O R T

N aturalnie, w program ie korzystającym z przedstaw ionej funkcji PL SO R T , przy konsolidacji należy także podać ja k o p aram etr FI identyfikator pliku PLSO R T.O B J.

C lipper umożliwia rów nież stosow anie podprogram ów napisanych w języku asem blera. D la zw olenników takich rozwiązań na w ydruku 2 przedstaw iono p o dprogram funkcyjny w ykonujący tę sam ą czynność.

P U B L I C SR T P L ex t r n PA RC:far

RE TC:far S E G M E N T 'CODE' A S S U M E CS: PROG PR OC FAR Jap aaa

db 0 C 5 h . 0 C 6 h . 0 C 7 h . 0 C 8 h ex t r n

PR OG SR T P L

bu f : t a b l : db

db db db db db db d b db d b db db db db db db db db db db db db db db db db db db d b db d b db db db db db db db db db db db db db db db db db db db db

25 5 d

0

001 h . 0 0 5 h . 0 0 9 h.

O O D h . 01 lh.

OlSh.

0l9h.

OlDh.

02 1h . 0 2 5 h . 0 2 9 h . 02 Dh 03 lh 03 5h 0 3 9 h . 0 3 D h . OAOh.

OA 6 h OABh.

0 5 0 h . 054 h.

05Ah, 0 5 C h . 0 5 D h , 0 6 0 h . 0 6 6 h . 0 6 B h . 070h.

07Ah, 07 A h . 07Ch.

07Dh.

0 8 l h . 08 5h.

08 9h 05 E h 091 h 09 5 h 09 9h OA Fh OA lh 0 6 lh 067 h, OA Dh OB lh 0B 5h 0B 9 h 05 F h OC l h

'PC?)

002h.

,006h . O O A h . O O E h . 0l2h.

,016h.

OlAh.

01 E h . 0 2 2 h . 0 2 6 h . 02 A h . 0 2 E h . 03 2 h 03 6 h 03 A h . 03Eh.

0A2h.

. 0A 8h OACh.

0 5 1 h , 0 5 6 h . 05 B h 05 Dh 0 5 E h . 062 h 06 8 h 0 6 C h . 0 7 l h . 07óh.

07 Bh 07 Dh 07 Eh 082h.

.0 6 A h . :08Ah.

.0 8 E h . 0 9 2 h .

•0 9 6 h . 09 Ah 09 Eh 07<.h 0A 6h OA Ah OA Eh 0B 2h . 0B 6 h OB Ah 07 Fh .0C2h

00 3 h . O O A h 0 0 7 h . 0 0 8 h O O B h . O O C h O O F h . O l O h 0 1 3 h .Ol Ah 0 l 7 h .01 8 h O l B h . O l C h O l F h .0 2 0 h 0 2 3 h . 0 2 A h ,027h.028h 0 2 B h . 0 2 C h 0 2 F h .03 0h 0 3 3 h . 0 3 A h 0 3 7 h .03 8h 0 3 B h .03 Ch 0 3 F h ,OA O h 0 A 3 h .0A 5h 0 A 9 h . 0 A A h 0 4 D h . O A E h 0 5 3 h . 0 5 5 h 0 5 7 h .05 9h 0 5 B h ,05 Dh 0 5 B h .05 Ch 0 5 F h .06 0h 0 6 3 h .06 5h 0 6 9 h .06 A h 0 6 D h .06 Eh 0 7 3 h .07 5 h 0 7 7 h . 0 7 9 h 07 B h . 0 7 D h 0 7 B h . 0 7 C h 0 7 F h . 0 8 0 h 0 8 3 h . 0 8 A h 0 8 7 h . 0 6 F h 0 8 B h .08 C h 0 A A h , 0 9 0 h 0 9 3 h . 0 9 A h 0 5 8 h , 0 7 8 h 0 9 B h .09 C h 0 9 F h .OA Oh 0 A 3 h .O A 1h .0 A7h.0A7h

0 7 E h ,OA C h OA F h . O B O h 0 B 3 h .OB A h 0B 7h .0 B8 h O B B h .OB C h O B F h . O C O h .0 C 3 h . 0 C A h

d b 0 C 9 h . db O C D h . db ODlh.

db 0D5h.

d b 0 D 9 h . d b ODDh.

d b OElh.

d b 0E5h.

d b 055h.

db O E D h . d b OFlh.

d b OF5h.

d b 0 F 9 h . d b O F D h .

0 0 A h . OCEh.

0P2h, 0 D 6 h . ODAh.

O D E h , 0E2h, 0E6h, 072h, O E E h , 0 F 2 h . 0F6h, O F A h . O F E h ,

O C B h . O C C h O C F h . O D O h 0 D 3 h .OD Ah 0 D 7 h , 0 D 8 h O D B h . O D C h O D F h . O S A h 0 5 2 h . 0 7 2 h O E 7 h ,0 52h O E B h .07 9 h O E Fh .O FO h 0 F 3 h .OF A h 0 F 7 h .0F 8h O F B h . O F C h OFFh pu ah bp

ro v b p.3 p pu sh da p u sh es pu sh sl p u sh dl

■ov a x .1 p u sh ax cal l PARC add sp,2

d a . dx sl.ax ax.es

dl.buf

c x .25A b x .tabl a h . ah

■oy

■ O V

■ ov>OV

lea BOV eld lea xor lodab

xlat byte ptr ca:lbx) stoab

and a 1,a 1 Iz a 2 loop al xor a 1.a 1 stosb

*»ov dx.es

ax. buf

dl lea pop pop pop pop pop

s 1 es

S R T P L _PR0 G

ds bp p u a h dx D u a h ax cali RE TC add sp, A ret EN DP ENDS END Wjf*»k 2. Tekjt prognun. SORTPL.ASM

4 ć ę 1 ń ó ś ź ż Ą Ć Ę Ł Ó s Ź Ź

165 134 169 136 228 162 152 171 190 164 143 168 157 227 224 151 141 189

6

W Y N IK I TESTÓW

Różne w arianty rozw iązania zadania testow ano na m ikrokom pute­

rze E M IX 86 X T T u rb o za pom ocą program u przedstaw ionego na w ydruku, skom pilow anego przez C lipper w wersji Sum m er’87 o taz skonsolidow anego przez program Plink 86 w wersji 2.24. W tabeli 2 przestaw iono wyniki działania program u testującego dla różnych wielkości pliku X X X .D B F o raz d la różnych długości pola N AZW A.

W kolum nie Indeks 1 przedstaw iono wyniki przy indeksow aniu pliku względem pola N A Z W A , w kolum nie Indeks 2 - dla indeksow ania względem funkcji napisanej w języku asem blera SR TPL (N A ZW A ), natom iast w kolum nie Indeks 3 - dla indeksow ania względem funkcji napisanej w języku C lippera PLSRT(N A ZW A ).

Tabela 2. DzUbude prognuna testającego

Dtegott tutała w n u ta c h

U czt» rekordów C u s rcaliucji w KkaadKb

w tyiiąctdi U d u 1 l « U i 2 Indeks 3

10

1 8 10 90

2 17 20 180 .

4 34 47 363

8 75 90 734

20

1 U 11 161

2 19 • 21 321

4 44 51 647

8 83 99 -

50

1 12 14 373

2 27 31 749

4 54 64 1500

8 109 126

use XXX b t -t in eC )

Index on nazwa to xx l. ta p e t - t i m e O

? elapt i n e C b t e t ) use

use xxx bt-t 1 a e O

Index on s r t p l C n a z w a ) to x x 2 . t n p . e t - t 1 a e C )

? e l a p t l a e C b t . e t ) use

use xxx b t -t łn eC ) .

re st or e froa plsort ad di ti ve Index on pl s r t C n a z w a ) to x x 3. tn p et -t la eC )

? e l a p t 1a e C b t ,e t ) use

quit

' 1

Wydruk 3. Tekst program« TEST.PRG

Z przytoczonych rezultatów w ynika, że czas w ykonania operacji w przypadku funkcji napisanej w języku C lippera zależy w sposób bardzo istotny od rozm iaru danych, natom iast dla pozostałych obydwu operacji indeksow ania rozm iar danych nie wpływa tak zdecydowanie na czas realizacji. Należy jed n ak pam iętać, że stosow any zazwyczaj schem at indeksow ania zbioru danych w ymaga najpierw indeksow ania pustego zbioru danych i m odyfikow ania go na bieżąco przy zm ianach związanych z dopisywaniem nowych rekordów oraz k orektą rekordów zapisanych uprzednio w pliku dyskow ym . Istotne jest to, że w tym w ypadku w bazie danych rekordy będą pojaw iały się w kolejności uwzględniającej polskie znaki diakrytyczne (alfabetycznie).

Uprzejmie informujemy, że od stycznia 1990 r.

wszelkie sprawy

przyjmowania ogłoszeń do INFORMATYKI

załatwiane są bezpośrednio w Redakcji.

Sprzęg graficzny jako system ekspertowy

dokończenie ze s. 4

LITERATURA

[1] Ciccarclli E. C.: Presentation Based User Interfaces. Technical Report 794, M IT Artificial Intelligence Lab., Cambridge (MA), 1984

[2] Feincr S.; Apex - An Experiment in the Automated Creation o f Pictorial Explanations.

Computer Graphics and Applications, pp. 29-37, November 1985

[3] Friedell M.: Automatic Synthesis o f Graphical Object Description. Computer Graphics, pp.

53-62, July 1984

[4J Gardner B. R.: GRAFLISP - A graphics package design for artificial intelligence applications. M. Sc. Thesis, Dept, o f Computer Science. Boston University, 1985

[5] Holynski M.: Knowledge-Based Computer Graphics - Intersections of AI and Computer Graphics. Siggraph ’86 Panel, Dallas (TX), August 1986

[6] Holynski M., Gardner B. R., Ostrovsky R.: Knowledge-Based Generation o f Computer Images. Proc. Computer Graphics ’86, National Computer Graphics Association. Anaheim (CA). May 1986

[7] Holynski M., Gardner B. R., Ostrovsky R.: Utilisation d ’Informations Semantiques en Synthese damages. Deuxieme Colloque Image, pp. 627-632, Nice (France), April 1986 [8] Holynski M., Gam eau R., Lewis E.: An Adaptive Graphics Interface for Effective Visual Representation. Proc. Eurographics ’86, pp. 195-206, Lisbon (Portugal), August 1986 [9] Holynski M., Lewis E.: Effective visual representation o f computer generated. Proc. 5th Symp. on Small Computers in the Arts. Pp. 9-13, IEEE Computer Society Press, New York (NY), October 1985

[10] Michalski R. S., Chilauski R. L.: Learning by being told and learning from examples - an experimental comparison o f the two methods o f knowledge acquisition on the context of developing an expert system for soybean disease diagnosis. Int. Policy Analysis and Information Systems, Vol. 4, No. 2, pp. 125-161, 1980

[11] Montalvo F. S.: Diagram Understanding - The Intersection o f Computer Vision and Graphics. Memo 873, MIT Artificial Intelligence Lab., Cambridge (MA), 1985

[12] Ostrovsky R., Gardner B. R., Holynski M.: Semantic Network Reasoning for Picture Composition. Proc. Graphics Interface ‘86, pp. 20-25, Vancouver (Canada), May 1986 [13] Shapiro S.: The SNePS Semantic Network Processing System. N. V. Findler (Ed.), Associative Networks, pp. 179-203, Academic Press, New York, 1979.

Kombinat G órniczo-Hutniczy Miedzi

ZA KŁAD B U D O W N IC T W A G Ó R N IC Z O -H U T N IC Z E G O w Lubinie

u l. M . C. S k ło d o w s k ie j 92

z a tr u d n i n a ty c h m ia s t

IN Ż Y N IE R A IN F O R M A T Y K A z praktyką.

Zakład zapewnia:

• o trz y m a n ie w k ró tk im czasie m ieszkania

• uzyskanie wysokiego wynagrodzenia wg Układu Zbiorowego Pracy dla Górnictwa Rud oraz realizację przywilejów wynikających z Karty Górnika.

Zgłoszenia przyjmuje i udziela informacji DZIAŁ KADR i SZKOLENIA ZAWODOWEGO, lei. 463-220, ul. M. C. Skłodowskiej 92, 59 -3 0 0 Lubin.

B0/739/89

Informatyka nr 1, 1990

7

P rzedsiębiorstw o T ec h n ic zn o -H a n d lo w e

„KaNet" Sp. z o.o.

4 0-16 8 Katowice, ul. Kaktusów 7 tel. 583-613, teleks 312627 kanet pl

o f e r u je :

w łasn e o p ro g ra m o w a n ie n arzę d zio w e pracujące pod ko n tro lą system ó w operacyjnych U N IX V , X E N IX 286,386,

A dvanced N e t W a re (N O V E LL), M S DOS

M IX E D IT

p ełno ekrano w y e d y to r te k s to w y , rozszerzony o dp o w ied n ik

S T A N D A R D U N O R TO N EDYTORA, u m o żliw ia ją c y m .in.:

• edycję w dw óch oknach wielu plików,

• w ybór pliku do edycji z listy plików,

• realizację operacji na blokach tekstu,

• realizację operacji poszukiwania,

• wizualizację tekstu w postaci skondensowanej,

• wymianę fragmentów tekstu,

• definiowanie i przechowywanie na dysku do 9 makrodefinicji,

• dynamiczne definiowanie parametrów pracy.

M IX C O M M

program w sp om ag ający zarząd za­

nie system em p lik ó w - rozszerzony o d p o w ied n ik S T A N D A R D U N O R ­ TO N C O M M A N D E R A , u m o żliw ia ją ­ cy m .in.:

• wyświetlenie w jednym lub dw u oknach in for­

macji o zawartości katalogów systemu,

• operacje na plikach w katalogach,

• edycję lub przeglądanie plików ,

• wyświetlanie podstawowych informacji o użyt­

kowniku,

• wykonywanie w dow olnej ch w ili poleceń sys­

temowych (SHELL),

• korzystanie z informacji pomocniczej (HELP),

• sterowanie poprzez „hotkeys" i rozwijanie

„m enu".

Program y obsługują T E R M IN A L E S T A N D A R D U V T 100 i A N S T.

„ K a N e t" dostarcza d okum entację w języku polskim , a na życzenie p ro ­ gram dem o po kosztach nośnika m agnetycznego.

EO/1108/89

Informatyka nr /. 1990

A NDRZEJ PAPROCKI

In s ty tu t Maszyn M atem atycznych W arszaw a

Problemy im plem entacji języka Ada

Próby'ftnplem entacji A dy rozpoczęły się jeszcze przed ogłoszeniem oficjalnej norm y. Początkow o realizow ano poszczególne konstrukcje i był to okres burzliwego rozw oju różnych podzbiorów Ady. Próby te z jednej strony wpłynęły n a ostateczną postać norm y w ten sposób, że niektóre konstrukcje zaw arte we wstępnej propozycji zostały usunięte lub zm odyfikow ane, z drugiej strony zaś, udow odniły możliwość efektywnej realizacji języka. M iało to istotne znaczenie, gdyż przez pewien czas istniała obaw a, że A da m oże podzielić los A lgolu 68, który był językiem niezwykle bogatym , zaw ierającym wiele now atorskich rozw iązań, ale nie m ożna go było efektywnie zaim plem entow ać.

Ogłoszenie na początku 1983 roku ostatecznej norm y języka, przy­

znanie nazw ie A da statu su znaku handlow ego i rozwinięcie przez D epartam ent O chrony USA prac nad procedurą legalizacyjną kom pila­

torów zakończyło fazę pow staw ania kolejnych podzbiorów ; od tego m om entu zaczęły pow staw ać kom pilatory pełnej Ady. Za kom pilator A dy uznaw any jest jedynie kom pilator, który pomyślnie przeszedł proces legalizacji i otrzym ał atest. Pierwszym legalizowanym tran slato ­ rem A dy był interpreter opracow any w New Y ork U niversity. O trzym ał on atest w m arcu 1983 roku. Początkow o kom pilatory pow staw ały przede wszystkim na zlecenie Arm ii USA. O becnie istnieje ju ż kilkadzie­

siąt legalizowanych kom pilatorów A dy, działających na wszystkich rodzajach większych kom puterów , przy czym najwięcej ich jest dla k om puterów VAX. Istnieją także dw a legalizowane kom pilatory Ady dla IBM PC: jeden firmy Alsys dla IBM P C /A T ze specjalnym rozszerzeniem sprzętow ym w postaci dodatkow ej płyty pam ięci, drugi firmy M eridian o nazwie A daV antage dla IBM PC /X T z pamięcią 0 pojem ności co najm niej 640 KB.

Z arów no kom pilatory Ady, ja k i wszystkie p ro d u k ty z nią związane są uznaw ane przez rząd USA za technologie m ilitarne i ja k o takie zostały umieszczone na liście embargowej, dlatego nie m a możliwości oficjalnego zakupienia tych produktów przez kraje E uropy W schodniej.

W krajach R W PG podjęto wiele p ró b stworzenia kom pilatorów - najpierw podzespołów , a następnie pełnej Ady, Jedną z pierwszych takich p ró b było opracow anie kom pilatora szerokiego podzespołu A dy dla kom puterów SM , w Instytucie M aszyn M atem atycznych. K om pila­

to r ten przeszedł badania m iędzynarodow e w ram ach organizacji SM w roku 1985. K om pilator pełnej A dy udało się opracow ać jedynie na N W ęgrzech. W połow ie 1988 ro k u był on jeszcze w fazie urucham iania 1 w ym agał trochę pracy zanim stałby się pełnow artościow ym p ro d u k ­ tem.

O G Ó LN A BUD O W A K O M P IL A T O R Ó W ADY

K om pilatory A dy zazwyczaj składają się z dwóch części: przedniej (ang. fr o n t end) i tylnej (ang. back end). Część przednia jest częścią niezależną od maszyny i obejm uje wszystkie funkcje, któ re m ożna zrealizować bez inform acji o kom puterze docelowym. Część tylna składa się zazwyczaj z an alizatora składniow ego, analizatora sem anty­

cznego i generatora kodu abstrakcyjnego w raz z jego optym alizacją.

Część tylna jest częścią zależną od maszyny, jej podstaw ow ym składnikiem jest generator kodu. W tej części jest dokonyw ane adreso­

wanie obiektów , są obliczane w yrażenia statyczne z dostępną dla k om putera docelow ego dokładnością, jest dokonyw ana optym alizacja.

Bardzo często kom pilator Ady składa się z jednej części przedniej i kilku tylnych realizujących generatory kodów dla różnych kom pute­

rów docelowych. K om pilator musi też w spółpracow ać z biblioteką program ow ą, czyli w praktyce do jego zrealizow ania jest konieczne zrealizow anie obsługi bibliotecznej.

Program źródłowy napisany w Adzie jest przekształcany na postać pośrednią w postaci grafu, który jest m odyfikow any przez cały czas

kompilacji. Postać ta jest najczęściej zapisana w specjalnym języku o nazwie D IA N A (ang. Description Intermediate A ttributed Notation fo r Ada). D IA N A jest językiem pośrednim dla w szystkich faz kompilacji w większości kom pilatorów A dy, jest także językiem pośrednim dla przechow ywania informacji o jed n o stk ach bibliotecznych.

PR O B L E M Y R EA L IZ A C Y JN E

Podstaw ow ą trudnością w realizacji k o m p ilato ra Ady jest jej złożo­

ność. Pracochłonność opracow ania k om pilatora A dy bez otoczenia program ow ego jest obliczana na 55-60 o sobolat, natom iast dla porów ­ nania pracochłonność k om pilatora Pascala wynosi 10 osobolat. K om ­ pilatory A dy są program am i dużym i, liczącymi 250 000 do 500 000 wierszy tekstu źródłow ego w Adzie (standardow o kom pilatory Ady są pisane w Adzie).

N astępną podstaw ow ą trudnością jest niejednoznaczność norm y.

Biuro ds. języka A da wydaje oficjalną interpretację niejednoznaczności rap o rtu . Do chwili obecnej Biuro musiało ustosunkow ać się do kilku tysięcy pytań, na które nie udaje się odpowiedzieć na gruncie samej norm y. Niejednoznaczności te nie m ają zazwyczaj znaczenia dla program isty piszącego w Adzie, m ają jed n ak podstaw ow e znaczenie dla im plem entatorów .

T rudności związanych z im plem entacją poszczególnych konstrukcji języka jest bardzo wiele. N iektóre z nich wymagały opracow ania nowych algorytm ów , nieznanych dotychczas z im plem entacji innych języków; inne dają się rozw iązać stosunkow o łatw o, ale istotnie zwiększają rozm iar kom pilatora. Podstaw ow e trudności im plem enta­

cyjne są związane z:

• niejednoznacznością identyfikatorów i o peratorów spow odow aną m ożliwością przeciążeń,

• typam i zależnymi od w yróżnika (dla takich typów jest konieczne przekazyw anie inform acji o typie do program u wynikowego),

• obsługą jednostek bibliotecznych i zapewnieniem właściwego ich powiązania,

• adresow aniem kodu w ynikowego, w szczególności przydziałem pamięci dla zadań, a także obiektów niezawężonych,

• dużą liczbą w arunków , jakie musi sprawdzić k om pilator, zanim uzna konstrukcję za popraw ną,

• efektywnością kom pilatora i generow anego przez niego kodu,

• specyfiką reprezentacji, k tó ra pow oduje bardzo duże trudności związane z efektywną realizacją operacji.

T rudności z im plem entacją A dy rozpoczynają się ju ż na poziom ie elem entów leksykalnych.

W A dzie zakłada się, że długość identyfiktorów jest ograniczona jedynie przez długość wiersza. Przechow ywanie przez cały czas pełnych identyfikatorów jest bardzo kosztowne. Konieczne jest więc ich przeko- dowywanie np. za pom ocą num erów. Przy generow aniu kodu d o d a tk o ­ wą trudnością jest fakt, że większość oprogram ow ania systemowego w istniejących system ach operacyjnych wym aga dla nazw zew nętrznych określonej długości. Nie m ożna więc zastosow ać nazw pochodzących z program u napisanego w Adzie w kodzie wynikowym.

W Adzie zakłada się też, że zarów no literały, ja k i w yrażenia typów uniwersalnych pow inny być obliczane dokładnie. M ożna więc łatw o napisać literał, którego w artość jest poza zakresem kom putera, na którym działa kom pilator, a literał ten pow inien być obliczony d o k ład ­ nie, np.

/ := 1_000_000_000_000_000 - 999_999_999_999_999;

N astępna trudność przy realizacji A dy w ynika z faktu, że wiele różnych konstrukcji m a p odobną składnię, np. T \X ) może zostać zinterpretow ane jako:

Informatyka nr 1, ¡990

9