информация, язык, интеллект № 3 (77) 2011

More documents

Recommendations

Info

С.С. Танянский, Ю.А. Мальков зом, с теоретико-доказательственной точки зрения база данных в общем случае может иметь несколько различных моделей, в отличие от модельнотеоретической, где модель всегда одна. После введения базовых понятий логического программирования, применяемого в дедуктивных базах данных, рассмотрим соответствие основных компонентов реляционной и дедуктивной модели. 3. Отображение компонентов реляционной модели данных в компоненты дедуктивной Рассмотрение приведенных моделей данных показало, что реляционная модель данных (1) состоит из компонентов, описывающих структуру данных (2), целостную часть (3), представленную ограничениями целостности, и языков определения и манипулирования данными (4). В то же время дедуктивная модель данных представляется в виде множества фактов EDB, и логической программы (5), состоящей из множеств правил вывода и ограничений целостности (8). Проведенный выше анализ моделей данных позволяет сделать вывод о возможности отображения составных частей реляционной модели данных в компоненты дедуктивной (рис. 1). 138 Рис. 1. Отображение компонентов реляционной модели данных в компоненты дедуктивной Для структурной части реляционной модели можно построить отображение в множество фактов экстенсионала EDB дедуктивной модели: M M R D ρ : S → EDB . (10) Множество ограничений целостности реляционной модели можно представить множеством правил вывода логической программы, являющейся частью дедуктивной модели: M M R D β : IC → IC . (11) Манипуляционную часть реляционной модели данных можно выразить с помощью эквивалентных логических формул и конструкций логического программирования: M M R D θ : O → L . (12) Рассмотрим более подробно отображение каждого компонента реляционной модели. 3.1. Отображение структурной части Структурная часть реляционной модели определяет отношение как средство хранения данных. В то же время предикат можно представить как функцию, описывающую реляционное отношение: если значения аргументов предиката являются кортежем некоторого отношения, то предикат будет возвращать истинное значение. Определение: Пусть r – реляционное отношение со схемой R( A1, A2, … , An) , которое содержит конечное множество кортежей { t1, t2, … , tk } . Каждый кортеж ti( A1, A2, … , An) представляется в виде литерала pi( a1, a2, , an) … , где каждый атрибут Aj кортежа ti отображается в аргумент a j предиката pi : t j p j i i φ : A → a . (13) Поскольку предикат является функцией, вышесказанное можно переформулировать следующим образом: предикат p i будет принимать значения “истина” лишь в том случае, если его аргументы будут отображением значений некоторого кортежа t i из отношения r. Рассмотрим пример: пусть дано отношение r (рис.2), состоящее из двух кортежей { a 1 , b 1 , c 1 } и { a 1 , b 2 , c 2 }. Представим данное отношение в терминах дедуктивной модели с помощью предиката p. Тогда предикат p будет возвращать значение “истина” лишь при подстановке в качестве его аргументов { a 1 , b 1 , c 1 } и { a 1 , b 2 , c 2 }. Рис. 2. Отображение реляционного отношения в множество фактов Кортеж отношения r, представленный в виде n-арного предикатного символа pa ( 1, a2, … , an) , где n арность исходного отношения r, а ai – константа, называют фактом. Множество всех фактов дедуктивной базы данных принято называть экстенсионалом. В реляционной модели данных понятие отношения непосредственно связано с понятием домена [2]. В связи с этим рассмотрим соответствующие домену понятия дедуктивной модели и построим отображение. Определение: пусть D = { D1, D2 , …, Dn} – мно- i i i i жество доменов, где Di= { d1, d2 , …, dk} , где d j - значение домена (1 < j < k ). Определим предикат pa ( 1, a2, , an) … и множество значений a i j = i i i { a1, a2, , ak } … его аргумента ai . Тогда, можно построить отображение γ множества элементов домена Di в множество значений аргумента ai : i j i j γ : d → a . (14) Представим систему отображений структурной части реляционной модели в экстенсионал дедуктивной при помощи диаграммы (рис. 3). Пусть S M R – множество отношений, определенных в реляционной модели M R , а EDB M D –
ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕНТОВ рЕЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДАННЫх В эЛЕМЕНТЫ ДЕДуКТИВНОЙ МОДЕЛИ множество фактов экстенсионала M D . Пространство допустимых состояний, выразимых в M R и M D , обозначим, соответственно BR и BD . Тогда ρ – отображение вида (10), ω : BR → BD – отображение пространства состояний M R в пространство состояний M D , а µ Def – семантическая функция модели языка определения данных. Рис. 3. Диаграмма отображения компонент M R в M D 3.2. Отображение манипуляционной части Как было сказано выше, в основе дедуктивной модели лежит доказательно-теоретический подход к базам данных, расширяющих классическое понимание базы данных за счет применения логического программирования. Наиболее распространенным языком, применяемым в ДБД, является Datalog. Семантика Datalog определена на алфавитах Var, Const 8Pred , обозначающих переменные, константы и предикаты. Переменные обозначают строками буквенноцифровых символов конечной длины, начинающихся с прописной буквы. Следует отметить, что существует специальная переменная «_», называемая анонимной. Ею обозначают любую неименованную переменную. Анонимные переменные используют для отсечения, некоторых аргументов предиката, что аналогично операции проекции в реляционной алгебре. Константой является текстовая строка или число. Например: “строковая константа” или “12”. Предикаты обозначают строками алфавитноцифровых символов конечной длины, которые начинаются со строчной буквы. Как говорилось выше, предикаты являются булевыми функциями над множествами данных. К функциям Datalog, помимо формулирования дедуктивных правил вывода, относят описание запросов. Для выражения запросов, называемых в логическом программировании целями, на языке Datalog используют дизъюнкты вида (15). Голова цели состоит из символа “?”, а тело – из предиката, над которым выполняют запрос и условий отбора: ( ) ? ←p A1, A2, …, Ak, …, An , AkΩ C, (15) где, p – предикат, определенный на множестве фактов EDB M D ; Ai – переменные, связанные с значениями аргументов предиката; AkΩ C условие выборки; Ω – множество логических функций сравнения (>, C. 1 2 k n 1 2 k n k Проекция πXY , ,.., Z ( R) q( X1, X2, …, Xk) ←r( X1, X2, …, Xk, _, …,_). 139
Page 1 and 2:
ИНФОРМАЦИЯ, ЯЗЫК, И
Page 3 and 4:
ТеореТические осно
Page 5 and 6:
алфавите (в только
Page 7 and 8:
Как узнать, какое ч
Page 9 and 10:
переменными нам пр
Page 11 and 12:
Предикат, принимаю
Page 13 and 14:
тить, что в предела
Page 15 and 16:
единицы в СДНФ; i, j -
Page 17 and 18:
f ″(а t+1 )≡1, поэтому
Page 19 and 20:
предварительно иск
Page 21 and 22:
определение поняти
Page 23 and 24:
некоторых узнавани
Page 25 and 26:
2) К скобочным форма
Page 27 and 28:
5) По имплицентной т
Page 29 and 30:
булевых уравнений [
Page 31 and 32:
Свойства введенных
Page 33 and 34:
но интерпретироват
Page 35 and 36:
типа (4, 3, 5) числа, за
Page 37 and 38:
оператор, который с
Page 39 and 40:
рациональных облас
Page 41 and 42:
тельным образом об
Page 43 and 44:
A1 . Чем больше крест
Page 45 and 46:
f(x 1 , x 2 , …, x n )≡ x a 1 1
Page 47 and 48:
Рассмотрим и доказ
Page 49 and 50:
Рис. 4. Неявная связ
Page 51 and 52:
y1, y2, y3 ; R - ассоцииру
Page 53 and 54:
Список литературы:
Page 55 and 56:
БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 57 and 58:
DIsCreTe DYNamICal moDelING of sYsT
Page 59 and 60:
DIsCreTe DYNamICal moDelING of sYsT
Page 61 and 62:
рОЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТО
Page 63 and 64:
рОЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТО
Page 65 and 66:
БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 67 and 68:
j плана содержания (
Page 69 and 70:
жения), а не математ
Page 71 and 72:
симпатии и антипат
Page 73 and 74:
претенденты незнак
Page 75 and 76:
МОДЕЛЬ ВЫБОрА ОПТИ
Page 77 and 78:
МОДЕЛЬ ВЫБОрА ОПТИ
Page 79 and 80:
СОЗДАНИЕ рЕГИОНАЛЬ
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
инТеллекТуальная о
Page 87 and 88: При применении ВМ д
Page 89 and 90: БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 91 and 92: рОЗрОБКА МЕТОДу ВИ
Page 93 and 94: рОЗрОБКА МЕТОДу ВИ
Page 95 and 96: ПОСТрОЕНИЕ ЧЕТЫрЁх
Page 97 and 98: ПОСТрОЕНИЕ ЧЕТЫрЁх
Page 99 and 100: Як відомо, оброблен
Page 101 and 102: а б в г Рис. 3. Графік
Page 103 and 104: КЛАСТЕрИЗАЦИЯ ДАНН
Page 105 and 106: дартному методу k-mea
Page 109 and 110: ОПТИМІЗАЦІЯ рІВНЯ
Page 111 and 112: ОПТИМІЗАЦІЯ рІВНЯ
Page 113 and 114: КА может находитьс
Page 115 and 116: размере поля M стро
Page 117 and 118: ячейки не менее (9 - m
Page 121 and 122: убыванию, является
Page 123 and 124: прохождение ЛП про
Page 125 and 126: Локально-параллель
Page 129 and 130: ручной модификации
Page 133 and 134: МОДЕЛЬ ОТрИЦАТЕЛЬН
Page 135 and 136: МОДЕЛЬ ОТрИЦАТЕЛЬН
Page 137: ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕН
Page 141 and 142: ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕН
Page 145 and 146: Она обеспечивает в
Page 147 and 148: Рис. 3. Общая структ
Page 149 and 150: вания источников д
Page 153 and 154: КОНЦЕПЦІЇ уНІФІКАЦ
Page 155 and 156: КОНЦЕПЦІЇ уНІФІКАЦ
Page 159 and 160: нів утворює вектор
Page 161 and 162: з використанням ве
Page 163 and 164: Зарецкая Ирина Тим
Page 165 and 166: ПРАВИЛА оформлення
show all

информация, язык, интеллект № 3 (77) 2011

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?