2023-2024-1 学号20231318《计算机基础与程序设计》第十周学习总结

作业信息

教材学习内容总结

1.《计算机科学概论》第十二、十三、十四章：

第十二章主要介绍了

• 信息管理
• 电子制表软件（电子数据公式，循环引用，电子数据表分析）
• 数据库管理系统（关系模型，关系，结构化查询语言，数据库设计）
• 电子商务
• 大数据

第十三章主要介绍了

• 思维机（图灵测试，AI问题的各个方面）
• 知识表示（语义网，检索树）
• 专家系统
• 神经网络（生物神经网络，人工神经网络）
• 自然语言处理（语音合成，语音识别，自然语言理解）
• 机器人学（感知-规划-执行范型，包孕体系结构，物理部件）

第十四章主要讲了什么是

• 模拟（复杂系统，模型，构造模型）
• 特殊模型（排队系统，气象模型，计算生物学，其他模型，必要的计算能力）
• 计算机图形学（光的工作原理，物体形状，光模拟，复杂对象的建模，让物体动起来）
• 游戏（游戏的历史，创建虚拟世界，游戏的设计与开发，游戏编程）

2.《C语言程序设计》第九章：

主要介绍了

• 变量的内存地址
• 指针变量的定义和初始化
• 间接寻址运算符
• 按值调用与模拟按引用调用
• 用指针变量作函数参数的程序
• 函数指针及其应用。

教材学习中的问题和解决过程

问题1：对于书上提到的“离散事件模拟”有些不清楚，到底什么是离散事件模拟？
   解决：通过询问AI，理解了离散事件模拟这一概念。
   离散事件模拟是一种用于模拟系统行为的方法，其中系统的状态在离散的时间点上发生变化，而不是在连续的时间范围内变化。在这种模拟中，系统的演变是由离散的、单一的事件引起的，这些事件在时间轴上是不连续的，而且通常是不规律的。
关键的特征和概念包括：

1. 事件驱动： 离散事件模拟是事件驱动的，系统状态只在事件发生时才发生变化。这与连续模拟的区别在于，模拟器不需要在每个时间步长上更新状态，而只在事件发生时才进行。
2. 事件列表： 在离散事件模拟中，通常会维护一个事件列表，其中包含未来将要发生的事件及其发生时间。系统在模拟过程中根据事件列表依次处理事件。
3. 模拟时钟： 为了跟踪模拟的进度，通常使用模拟时钟。这个时钟表示模拟的当前时间，随着事件的处理而不断增加。
4. 系统状态： 系统状态在事件发生时发生变化，描述了系统在某一时刻的特定属性和特征。
5. 性能度量： 离散事件模拟通常用于评估系统的性能。这可能包括测量资源利用率、等待时间、系统吞吐量等。

   离散事件模拟广泛应用于多个领域，如生产系统、交通流、通信网络、供应链管理等。这种模拟方法允许研究者和决策者模拟和评估系统的行为，以便更好地理解系统、优化性能和制定决策。
问题2：人工神经元的有效权是什么？
    解决：同上
   在人工神经网络中，神经元是模拟生物神经元的基本构建单元。神经元接收输入，对输入进行加权求和，然后通过激活函数产生输出。权重是神经元中一个关键的参数，它决定了每个输入在神经元中的重要程度。

   有效权（effective weight）是指神经元中用于计算加权输入的权重和输入的乘积。具体而言，对于一个神经元，如果输入为 (x_1, x_2, ..., x_n)，相应的权重为 (w_1, w_2, ..., w_n)，那么神经元的有效权就是它们的乘积的总和：

   这个值在加权求和后通过激活函数，产生神经元的输出。常见的激活函数包括 sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等。

   有效权在神经网络的学习过程中是非常重要的，因为权重的调整会影响神经元对不同输入的响应，从而影响整个网络的学习和泛化能力。在训练神经网络时，通常使用反向传播算法来调整权重，以使网络的输出更好地逼近期望的输出。

基于AI的学习

学习进度条

预计学习时间：20小时
实际学习时间：19小时

参考资料

• 《计算机科学概论》
• 《C语言程序设计》