Для представления величин (данных) в программе используют константы и переменные. И у тех и у других есть имя (идентификатор) и значение. Различие в том, что значение константы в процессе выполнения программы изменить нельзя, а значение переменной можно.
Условно переменные разделим на входные (то, что дано), выходные (результат: то, что нужно получить) и промежуточные, необходимые в процессе вычислений. Например, для программы вычисления наибольшего общего делителя (алгоритм Евклида), входные переменные m и n, промежуточная переменная r. Выходная переменная тоже n. Эти переменные должны иметь тип «натуральные числа». Но такого типа в Паскале нет. Поэтому придется использовать какой-то целый тип. От размера типа зависит диапазон чисел, для которых можно использовать программу. Если описать переменные так:
то самым большим числом на входе можно взять 32767 = 2 16 – 1.
Важно! Значение переменных, описанных в разделе Var , не определено. Иногда можно встретить определение переменной как ячейки памяти, в которой содержится значение переменной. Подразумевается, что описание переменной связывает адрес этой ячейки с именем переменной, то есть имя используется как адрес ячейки памяти, где содержится значение. Но само значение еще не определено.
В алгоритме Евклида значение остатка r сравнивается с нулем. 0 – целая константа. Можно (но не обязательно) определить константу со значением 0, например, так:
В процессе компиляции в тексте программы идентификатор Zero будет заменен своим числовым значением.
Тип константы Zero не очевиден. Ноль есть в любом целочисленном типе. В разделе констант можно описать типизированную константу, указав и тип и значение:
Zero: integer = 0;
Но теперь Zero стала обычной переменной целого типа, начальное значение которой определено и равно нулю.
Контроль использования переменных осуществляется на этапе компиляции. Компилятор обычно пресекает попытки установить для переменной значение неподходящего типа. Многие языки программирования автоматически приводят значение переменной к нужному типу. Как правило, такое неявное преобразование типа у начинающих программистов является источником трудно обнаруживаемых ошибок. В Паскале неявное преобразование типа можно считать скорее исключением, чем правилом. Исключение сделано только в отношении констант и переменных типа INTEGER (целые), которые разрешается использовать в выражениях типа REAL (действительные). Запрет на автоматическое преобразование типов не означает, что в Паскале нет средств преобразования данных. Они есть, но их нужно использовать явно.
КОДИРОВАНИЕ И СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИ
Кодирование – это сопоставление передаваемому или записываемому в память сообщению некоторой последовательности символов, называемой обычно кодовому слову. Кодирование может преследовать две цели. Первая цель состоит в уменьшении длины передаваемого сообщения (сжатие информации), а вторая - добавлении к передаваемому слову дополнительной информации, помогающей обнаружить и исправить ошибки, возникшие при передаче (помехоустойчивое кодирование). В данной лекции рассматривается первый вид кодов.
Коды переменной длины
Первое правило построения кодов переменной длины, состоит в том, что короткие коды следует присваивать часто встречающимся символам, а длинные – редко встречающимся. При этом коды следует назначать так, чтобы из можно было декодировать однозначно, а не двусмысленно. Например, рассмотрим четыре символа a 1 , a 2 , a 3 , a 4 . Если они появляются в сообщении с равной вероятностью (p = 0,25), то присвоим им четыре двухбитовых кода: 00, 01, 10, 11. Все вероятности равны, поэтому коды переменной длины не сожмут данные. Для каждого символа с коротким кодом найдётся символ с длинным кодом и среднее число битов на символ будет не меньше 2. Избыточность данных равновероятными символами равна 0, и строку таких символов невозможно сжать с помощью кодов переменной длины (или какого-либо другого метода).
Пусть теперь эти четыре символа появляются с разными вероятностями (см. табл. 12.1). В этом случае имеется избыточность, которую можно удалить с помощью кодов переменной длины и сжать данные так, чтобы потребуется меньше 2 бит на символ. Наименьшее среднее число бит на символ равно 1,57, то есть энтропии этого множества символов.
В таблице 12.1 предложен код Код_ 1, который присваивает самому часто встречающемуся символу самый короткий код. Среднее число бит на символ равно 1,77. Это число близко к теоретическому минимуму.
Таблица 12.1
Рассмотрим последовательность из 20 символов
a 1 a 3 a 2 a 1 a 3 a 3 a 4 a 2 a 1 a 1 a 2 a 2 a 1 a 1 a 3 a 1 a 1 a 3 a 1 ,
в которой четыре символа появляются, примерно, с одинаковыми частотами. Этой строке будет соответствовать кодовое слово длины 37 бит:
1|010|01|1|010|010|001|01|1|1|01|01|1|1|010|1|1|01|010|1.
Среднее число бит на символ составляет 1,85, что не слишком далеко от вычисленной минимальной средней длины. Однако если попытаться декодировать последовательность, то окажется, что Код _1 имеет существенный недостаток. Первый бит кодового слова равен 1, поэтому первым символом последовательности может быть только a 1 , так как код никакого другого символа не начинается с 1. Следующий символ равен 0, но коды для символов a 2 , a 3 , a 4 все начинаются с 0, поэтому декодер должен считать следующий символ. Он равен 1, но коды для a 2 и a 3 оба имеют в начале 01. Поэтому декодер не знает, как действовать дальше: декодировать строку как 1|010|01…, то есть a 1 a 3 a 2 …, или как 1|01|001…, то есть a 1 a 2 a 4 .... Дальнейшие биты последовательности не могут исправить положения. Поэтому Код _1 является двусмысленным. От этого недостатка свободен Код _2.
Код _2 обладает так называемым префиксным свойством, которое можно сформулировать так: если некоторая последовательность битов выбрана в качестве кода какого-либо символа, то ни один код какого-либо другого символа не должен иметь в начале эту последовательность (код символа не может быть префиксом кода другого символа). Если строка 01 является кодом для a 2 , то другие коды не должны начинаться с 01. Поэтому коды для a 3 и a 4 должны начинаться с 00. Естественно для этого выбрать 000 и 001.
Следовательно, выбирая множество кодов переменной длины необходимо соблюдать два принципа: 1) следует назначать более короткие кодовые последовательности часто встречающимся символам; 2) полученные коды должны обладать префиксным свойством. Следуя этим принципам можно построить короткие, однозначно декодируемые коды, но необязательно наилучшие (то есть самые короткие) коды. В дополнение к этим принципам необходим алгоритм, который всегда порождает множество самых коротких кодов (имеющих наименьшую среднюю длину). Исходными данными этого алгоритма должны быть частоты (или вероятности) символов алфавита. Таким алгоритмом является кодирование по методу Хаффмана.
Следует отметить, что не только статистические методы компрессии используют коды переменной длины для кодирования индивидуальных символов. Такой подход используется, в частности, и в арифметическом кодировании.
Перед тем, как описывать статистические методы кодирования, остановимся на взаимодействии кодера и декодера. Предположим, что некоторый файл (например, текстовый) был сжат с помощью префиксных кодов переменной длины. Для того, чтобы осуществить декодирование, декодер должен знать префиксный код каждого символа. Этого можно добиться тремя способами.
Первый способ состоит в том, что множество префиксных кодов выбирается один раз и используется всеми кодерами и декодерами. Такой метод используется, например, в факсимильной связи. Второй способ заключается в том, что кодирование выполняется в два прохода. На первом проходе кодер считывает кодируемый файл и собирает необходимые статистические сведения. На втором проходе выполняется сжатие. В перерыве между проходами кодер на основе собранной информации создаёт наилучшиё префиксный код именно для этого файла. Такой метод даёт очень хорошую степень сжатия, но обычно он слишком медлителен для практического использования. Кроме того, в сжатый файл необходимо добавлять таблицу префиксных кодов для того, чтобы её знал декодер. Это ухудшает общую производительность алгоритма. Такой подход в статистическом сжатии называют полуадаптивной компрессией.
>>Информатика: Информатика 9 класс. Дополнение к главе 1
Дополнение к главе 1
1.1. Передача информации по техническим каналам связи
Основные темы параграфа:
♦ схема К. Шеннона;
♦ кодирование и декодирование информации;
♦ шум и защита от шума. Теория кодирования К. Шеннона.
Схема К. Шеннона
Американским ученым, одним из основателей теории информации, Клодом Шенноном была предложена схема процесса передачи информации по техническим каналам связи, представленная на рис. 1.3.
Работу такой схемы можно пояснить на знакомом всем процессе разговора по телефону. Источником информации является говорящий человек. Кодирующим устройством - микрофон телефонной трубки, с помощью которого звуковые волны (речь) преобразуются в электрические сигналы. Каналом связи является телефонная сеть (провода, коммутаторы телефонных узлов, через которые проходит сигнал). Декодирующим устройством является телефонная трубка (наушник) слушающего человека - приемника информации. Здесь пришедший электрический сигнал превращается в звук.
Связь, при которой передача производится в форме непрерывного электрического сигнала, называется аналоговой связью.
Кодирование и декодирование информации
Под кодированием понимается любое преобразование информации, идущей от источника, в форму, пригодную для ее передачи по каналу связи.
На заре эры радиосвязи применялся азбуки Морзе. Текст преобразовывался в последовательность точек и тире (коротких и длинных сигналов) и передавался в эфир. Принимавший на слух такую передачу человек должен был суметь декодировать код обратно в текст. Еще раньше азбука Морзе использовалась в телеграфной связи. Передача информации с помощью азбуки Морзе - это пример дискретной связи.
В настоящее время широко используется цифровая связь, когда передаваемая информация кодируется в двоичную форму (0 и 1 - двоичные цифры), а затем декодируется в текст, изображение, звук. Цифровая связь, очевидно, тоже является дискретной.
Шум и защита от шума. Теория кодирования К. Шеннона
Термином «шум» называют разного рода помехи, искажающие передаваемый сигнал и приводящие к потере информации. Такие помехи прежде всего возникают по техническим причинам: плохое качество линий связи, незащищенность друг от друга различных потоков информации, передаваемых по одним и тем же каналам. Часто, беседуя по телефону, мы слышим шум, треск, мешающие понять собеседника, или на наш разговор накладывается разговор других людей. В таких случаях необходима защита от шума.
В первую очередь применяются технические способы защиты каналов связи от воздействия шумов. Такие способы бывают самыми разными, иногда - простыми, иногда - очень сложными. Например, использование экранированного кабеля вместо «голого» провода; применение разного рода фильтров, отделяющих полезный сигнал от шума, и пр.
Клодом Шенноном была разработана специальная теория кодирования, дающая методы борьбы с шумом. Одна из важных идей этой теории состоит в том, что передаваемый по линии связи код должен быть избыточным. За счет этого потеря какой-то части информации при передаче может быть компенсирована. Например, если при разговоре по телефону вас плохо слышно, то, повторяя каждое слово дважды, вы имеете больше шансов на то, что собеседник поймет вас правильно.
Однако нельзя делать избыточность слишком большой. Это приведет к задержкам и удорожанию связи. Теория кодирования К. Шеннона как раз и позволяет получить такой код, который будет оптимальным. При этом избыточность передаваемой информации будет минимально возможной, а достоверность принятой информации - максимальной.
В современных системах цифровой связи часто применяется следующий прием борьбы с потерей информации при передаче. Все сообщение разбивается на порции - пакеты. Для каждого пакета вычисляется контрольная сумма (сумма двоичных цифр), которая передается вместе с данным пакетом. В месте приема заново вычисляется контрольная сумма принятого пакета, и если она не совпадает с первоначальной, то передача данного пакета повторяется. Так происходит до тех пор, пока исходная и конечная контрольные суммы не совпадут.
Коротко о главном
Любая техническая система передачи информации состоит из источника, приемника, устройств кодирования и декодирования и канала связи.
Под кодированием понимается преобразование информации, идущей от источника, в форму, пригодную для ее передачи по каналу связи. Декодирование - это обратное преобразование.
Шум - это помехи, приводящие к потере информации.
В теории кодирования разработаны методы представления передаваемой информации с целью уменьшения ее потерь под воздействием шума.
Вопросы и задания
1. Назовите основные элементы схемы передачи информации, предложенной К. Шенноном.
2. Что такое кодирование и декодирование при передаче информации?
3. Что такое шум? Каковы его последствия при передаче информации?
4. Какие существуют способы борьбы с шумом?
1.2. Архивирование и разархивирование файлов
Основные темы параграфа:
♦ проблема сжатия данных;
♦ алгоритм сжатия с использованием кода переменной длины;
♦ алгоритм сжатия с использованием коэффициента повторения;
♦ программы-архиваторы.
Проблема сжатия данных
Вы уже знаете, что с помощью глобальной сети Интернет пользователь получает доступ к огромным информационным ресурсам. В сети можно найти редкую книгу, реферат практически по любой теме, фотографии и музыку, компьютерную игру и многое другое. При передаче этих данных по сети могут возникнуть проблемы из-за их большого объема. Пропускная способность каналов связи еще достаточно ограничена. Поэтому время передачи может быть слишком большим, а это связано с дополнительными финансовыми расходами. Кроме того, для файлов большого размера может оказаться недостаточно свободного места на диске.
Решение проблемы заключается в сжатии данных, которое ведет к сокращению объема данных при сохранении закодированного в них содержания. Программы, осуществляющие такое сжатие, называются архиваторами. Первые архиваторы появились в середине 1980-х годов XX века. Главной целью их использования была экономия места на дисках, информационный объем которых в те времена был значительно меньше объема современных дисков.
Сжатие данных (архивирование файлов) происходит по специальным алгоритмам. В этих алгоритмах чаще всего используются две принципиально различающиеся идеи.
Алгоритм сжатия с использованием кода переменной длины
Первая идея: использование кода переменной длины. Данные, подвергающиеся сжатию, специальным образом делят на части (цепочки символов, «слова»). Заметим, что «словом» может быть и отдельный символ (код АSСII). Для каждого «слова» находится частота встречаемости: отношение количества повторений данного «слова» к общему числу «слов» в массиве данных. Идея алгоритма сжатия информации: кодировать наиболее часто встречающиеся «слова» кодами меньшей длины, чем редко встречающиеся «слова». При этом можно существенно сократить объем файла.
Такой подход известен давно. Он используется в азбуке Морзе, где символы кодируются различными последовательностями точек и тире, причем чаще встречающиеся символы имеют более короткие коды. Например, часто используемая буква «А» кодируется так: -. А редкая буква «Ж» кодируется: -. В отличие от кодов одинаковой длины, в этом случае возникает проблема отделения кодов букв друг от друга. В азбуке Морзе эта проблема решается с помощью «паузы» (пробела), которая, по сути, является третьим символом алфавита Морзе, то есть алфавит Морзе не двух-, а трех символьный.
Информация в памяти ЭВМ хранится с использованием двух символьного алфавита. Специального символа-разделителя нет. И все же удалось придумать способ сжатия данных с переменной длиной кода «слов», не требующий символа-разделителя. Такой алгоритм называется алгоритмом Д. Хаффмена (впервые опубликован в 1952 году). Все универсальные архиваторы работают по алгоритмам, подобным алгоритму Хаффмена.
Алгоритм сжатия с использованием коэффициента повторения
Вторая идея: использование коэффициента повторения. Смысл алгоритма, основанного на этой идее, заключается в следующем: если в сжимаемом массиве данных встречается цепочка из повторяющихся групп символов, то ее заменяют парой: число (коэффициент) повторений - группа символов. В этом случае для длинных повторяющихся цепочек выигрыш памяти при сжатии может быть очень большим. Данный метод наиболее эффективен при упаковке графической информации.
Программы-архиваторы
Программы-архиваторы создают архивные файлы (архивы). Архив представляет собой файл, в котором в сжатом виде хранятся один или несколько файлов. Для использования заархивированных файлов необходимо произвести их излечение из архива - разархивирование. Все программы -архиваторы обычно предоставляют следующие возможности:
Добавление файлов в архив;
извлечение файлов из архива;
удаление файлов из архива;
просмотр содержимого архива.
В настоящее время наиболее популярны архиваторы WinRar и WinZip. WinRar обладает более широкими возможностями по сравнению с WinZip. В частности, он дает возможность создания многотомного архива (это удобно, если архив необходимо скопировать на дискету, а его размер превышает 1,44 Мбайт), а также возможность создания самораспаковывающегося архива (в этом случае для извлечения данных из архива не нужен сам архиватор).
Приведем пример выгоды использования архиваторов при передаче данных по сети. Размер текстового документа, содержащего параграф, который вы сейчас читаете, - 31 Кб. Если этот документ заархивировать с помощью WinRar, то размер архивного файла составит всего 6 Кб. Как говорится, выгода налицо.
Пользоваться программами-архиваторами очень просто. Чтобы создать архив, нужно сначала выбрать файлы, которые необходимо в него включить, затем установить необходимые параметры (способ архивации, формат архива, размер тома, если архив многотомный), и, наконец, отдать команду СОЗДАТЬ АРХИВ. Похожим образом происходит обратное действие - извлечение файлов из архива (распаковка архива). Во-первых, нужно выбрать файлы, извлекаемые из архива, во-вторых, определить, куда должны быть помещены эти файлы, и, наконец, отдать команду ИЗВЛЕЧЬ ФАЙЛЫ ИЗ АРХИВА. Подробнее с работой программ-архиваторов вы познакомитесь на практических занятиях.
Коротко о главном
Сжатие информации производится с помощью специальных программ-архиваторов.
Чаще всего в алгоритмах сжатия используются два метода: использование кода переменной длины и использование коэффициента повторения группы символов.
Вопросы и задания
1. В чем различие кодов постоянной и переменной длины?
2. Какими возможностями обладают программы-архиваторы?
3. Какова причина широкого применения программ-архиваторов?
4. Знаете ли вы другие программы-архиваторы, кроме перечисленных в этом параграфе?
И. Семакин, Л. Залогова, С. Русаков, Л. Шестакова, Информатика, 9 класс
Отослано читателями из интернет-сайтов
Открытый урок информатики, школьный план , рефераты информатики , всё школьнику для выполнения домашнего задания, скачать информатику 9 класс
Содержание урока конспект урока опорный каркас презентация урока акселеративные методы интерактивные технологии Практика задачи и упражнения самопроверка практикумы, тренинги, кейсы, квесты домашние задания дискуссионные вопросы риторические вопросы от учеников Иллюстрации аудио-, видеоклипы и мультимедиа фотографии, картинки графики, таблицы, схемы юмор, анекдоты, приколы, комиксы притчи, поговорки, кроссворды, цитаты Дополнения рефераты статьи фишки для любознательных шпаргалки учебники основные и дополнительные словарь терминов прочие Совершенствование учебников и уроков исправление ошибок в учебнике обновление фрагмента в учебнике элементы новаторства на уроке замена устаревших знаний новыми Только для учителей идеальные уроки календарный план на год методические рекомендации программы обсуждения Интегрированные урокиЕсли у вас есть исправления или предложения к данному уроку,
Первое правило построения кодов с переменной длиной вполне очевидно. Короткие коды следует присваивать часто встречающимся символам, а длинные редко встречающимся. Однако есть другая проблема. Эти коды надо назначать так, чтобы их было возможно декодировать однозначно, а не двусмысленно. Маленький пример прояснит это.
Рассмотрим четыре символа и . Если они появляются в последовательности данных с равной вероятностью ( каждая), то мы им просто присвоим четыре двухбитовых кода 00, 01, 10 и 11. Все вероятности равны, и поэтому коды переменной длины не сожмут эти данные. Для каждого символа с коротким кодом найдется символ с длинным кодом и среднее число битов на символ будет не меньше 2. Избыточность данных с равновероятными символами равна нулю, и строку таких символов невозможно сжать с помощью кодов переменной длины (или любым иным методом).
Предположим теперь, что эти четыре символа появляются с разными вероятностями, указанными в табл. 1.2, то есть появляется в строке данных в среднем почти в половине случаев, и имеют равные вероятности, а возникает крайне редко. В этом случае имеется избыточность, которую можно удалить с помощью переменных кодов и сжать данные так, что потребуется меньше 2 бит на символ. На самом деле, теория информации говорит нам о том, что наименьшее число требуемых бит на символ в среднем равно 1.57, то есть, энтропии этого множества символов.
|
Вероятность |
|||
Табл. 1.2. Коды переменной длины.
В табл. 1.2 предложен код Code1, который присваивает самому часто встречающемуся символу самый короткий код. Если закодировать данный с помощью Code1, то среднее число бит на символ будет равно . Это число весьма близко к теоретическому минимуму. Рассмотрим последовательность из 20 символов
в которой четыре символа появляются, примерно, с указанными частотами. Этой строке будет соответствовать кодовая строка кода Code1 длины 37 бит
которая для удобства разделена черточками. Нам понадобилось 37 битов, чтобы закодировать 20 символов, то есть, в среднем 1.85 бит/символ, что не слишком далеко от вычисленной выше средней величины. (Читатель должен иметь в виду, что эта строка весьма коротка, и для того чтобы получить результат, близкий к теоретическому, необходимо взять входной файл размером несколько тысяч символов).
Однако, если мы теперь попробуем декодировать эту двоичную последовательность, то немедленно обнаружим, что Code1 совершенно не годен. Первый бит последовательности равен 1, поэтому первым символом может быть только , так как никакой другой код в таблице для Code1 не начинается с 1. Следующий бит равен 0, но коды для и все начинаются с 0, поэтому декодер должен читать следующий бит. Он равен 1, однако коды для и оба имеют в начале 01. Декодер не знает, как ему поступить. То ли декодировать строку как , то есть, , то ли как , то есть . Причем заметим, что дальнейшие биты последовательности уже не помогут исправить положение. Код Code1 является двусмысленным. В отличие от него, код Code2 из табл. 1.2 дает при декодировании всегда однозначный результат.
Code2 имеет одно важное свойство, которое делает его лучше, чем Code1, которое называется свойством префикса. Это свойство можно сформулировать так: если некоторая последовательность битов выбрана в качестве кода какого-то символа, то ни один код другого символа не должен иметь в начале эту последовательность (не может быть префиксом, то есть, приставкой). Раз строка «1» уже выбрана в качестве целого кода для , то ни один другой код не может начинаться с 1 (то есть, они все должны начинаться на 0). Раз строка «01» является кодом для , то другие коды не должны начинаться с 01. Вот почему коды для и должны начинаться с 00. Естественно, они будут «000» и «001».
Значит, выбирая множество кодов переменной длины, необходимо соблюдать два принципа: (1) следует назначать более короткие коды чаще встречающимся символам, и (2) коды должны удовлетворять свойству префикса. Следуя эти принципам, можно построить короткие, однозначно декодируемые коды, но не обязательно наилучшие (то есть, самые короткие) коды. В дополнение к этим принципам необходим алгоритм, который всегда порождает множество самых коротких кодов (которые в среднем имеют наименьшую длину). Исходными данными этого алгоритма должны быть частоты (или вероятности) символов алфавита. К счастью, такой простой алгоритм существует. Он был придуман Давидом Хаффманом и называется его именем. Этот алгоритм будет описан в § 1.4.
Следует отметить, что не только статистические методы компрессии используют коды переменной длины при кодировании индивидуальных символов. Замечательным примером служат арифметические коды, о которых будет рассказано в § 1.7.
Лишь немногие способны реально осознать, что переменный и постоянный ток чем-то отличаются. Не говоря уже о том, чтобы назвать конкретные различия. Цель данной статьи - объяснить основные характеристики этих физических величин в терминах, понятных людям без багажа технических знаний, а также предоставить некоторые базовые понятия, касающиеся данного вопроса.
Большинству людей не составляет труда разобраться с такими понятиями, как «давление», «количество» и «поток», поскольку в своей повседневной жизни они постоянно сталкиваются с ними. Например, легко понять, что увеличение потока при поливе цветов увеличит количество воды, выходящей из поливочного шланга, в то время как увеличение давления воды заставит ее двигаться быстрее и с большей силой.
Электрические термины, такие как «напряжение» и «ток», обычно трудно понять, поскольку нельзя увидеть или почувствовать электричество, движущееся по кабелям и электрическим контурам. Даже начинающему электрику чрезвычайно сложно визуализировать происходящее на молекулярном уровне или даже четко понять, что собой представляет, например, электрон. Эта частица находятся вне пределов сенсорных возможностей человека, ее невозможно увидеть и к ней нельзя прикоснуться, за исключением случаев, когда определенное количество их не пройдет через тело человека. Только тогда пострадавший определенно ощутит их и испытывает то, что обычно называют электрическим шоком.
Тем не менее, открытые кабели и провода большинству людей кажутся совершенно безвредными только потому, что они не могут увидеть электронов, только и ждущих того, чтобы пойти по пути наименьшего сопротивления, которым обычно является земля.
Понятно, почему большинство людей не могут визуализировать то, что происходит внутри обычных проводников и кабелей. Попытка объяснить, что что-то движется через металл, идет вразрез со здравым смыслом. На самом базовом уровне электричество не так сильно отличается от воды, поэтому его основные понятия довольно легко освоить, если сравнить электрическую цепь с водопроводной системой. Основное различие между водой и электричеством заключается в том, что первая заполняет что-либо, если ей удастся вырваться из трубы, в то время как второе для передвижения электронов нуждается в проводнике. Визуализируя систему труб, большинству легче понять специальную терминологию.
Напряжение очень похоже на давление электронов и указывает, как быстро и с какой силой они движутся через проводник. Эти физические величины эквивалентны во многих отношениях, включая их отношение к прочности трубопровода-кабеля. Подобно тому, как слишком большое давление разрывает трубу, слишком высокое напряжение разрушает экранирование проводника или пробивает его.
Ток представляет собой расход электронов, указывающий на то, какое их количество движется по кабелю. Чем он выше, тем больше электронов проходит через проводник. Подобно тому, как большое количество воды требует более толстых труб, большие токи требуют более толстых кабелей.
Использование модели водяного контура позволяет объяснить и множество других терминов. Например, силовые генераторы можно представить как водяные насосы, а электрическую нагрузку - как водяную мельницу, для вращения которой требуется поток и давление воды. Даже электронные диоды можно рассматривать как водяные клапаны, которые позволяют воде течь только в одну сторону.
Какая разница между постоянным и переменным током, становится ясно уже из названия. Первый представляет собой движение электронов в одном направлении. Очень просто визуализировать его с использованием модели водяного контура. Достаточно представить, что вода течет по трубе в одном направлении. Обычными устройствами, создающими постоянный ток, являются солнечные элементы, батареи и динамо-машины. Практически любое устройство можно спроектировать так, чтобы оно питалось от такого источника. Это почти исключительная прерогатива низковольтной и портативной электроники.
Постоянный ток довольно прост, и подчиняется закону Ома: U = I × R. измеряется в ваттах и равна: P = U × I.
Из-за простых уравнений и поведения постоянный ток относительно легко осмыслить. Первые системы передачи электроэнергии, разработанные Томасом Эдисоном еще в XIX веке, использовали только его. Однако вскоре разница в переменном токе и постоянном стала очевидной. Передача последнего на значительные расстояния сопровождалась большими потерями, поэтому через несколько десятилетий он был заменен более выгодной (тогда) системой, разработанной Николой Теслой.
Несмотря на то что коммерческие силовые сети всей планеты в настоящее время используют переменный ток, ирония заключается в том, что развитие технологии сделало передачу постоянного тока высокого напряжения на очень больших расстояниях и при экстремальных нагрузках более эффективной. Что, например, используется при соединении отдельных систем, таких как целые страны или даже континенты. В этом заключается еще одна разница в переменном токе и постоянном. Однако первый по-прежнему используется в низковольтных коммерческих сетях.
Если переменный ток намного проще производить с помощью генератора, используя кинетическую энергию, то батареи могут создавать только постоянный. Поэтому последний доминирует в схемах питания низковольтных устройств и электроники. Аккумуляторы могут заряжаться только от постоянного тока, поэтому переменный ток сети выпрямляется, когда аккумулятор является основной частью системы.
Широко распространенным примером может служить любое транспортное средство - мотоцикл, автомобиль и грузовик. Генератор, устанавливаемый на них, создает переменный ток, который мгновенно преобразуется в постоянный с помощью выпрямителя, поскольку в системе электроснабжения присутствует аккумулятор, и большинству электроники для работы требуется постоянное напряжение. Солнечные элементы и топливные ячейки также производят только постоянный ток, который затем при необходимости можно преобразовать в переменный с помощью устройства, называемого инвертором.
Это еще один пример разницы постоянного тока и переменного тока. Как следует из названия, последний представляет собой поток электронов, который постоянно меняет свое направление. С конца XIX века почти во всех бытовых и промышленных электрических всего мира используется синусоидальный переменный ток, поскольку его легче получить и гораздо дешевле распределять, за исключением очень немногих случаев передачи на большие расстояния, когда потери мощности вынуждают использовать новейшие высоковольтные системы постоянного тока.
У переменного тока есть еще одно большое преимущество: он позволяет возвращать энергию из точки потребления обратно в сеть. Это очень выгодно в зданиях и сооружениях, которые производят больше энергии, чем потребляют, что вполне возможно при использовании альтернативных источников, таких как солнечные батареи и Тот факт, что переменный ток позволяет обеспечить двунаправленный поток энергии, является основной причиной популярности и доступности альтернативных источников питания.
Когда дело доходит до технического уровня, к сожалению, объяснить, как работает переменный ток, становится сложно, поскольку модель водяного контура к нему не совсем подходит. Однако можно визуализировать систему, в которой вода быстро меняет направление потока, хотя не понятно, как она при этом будет делать что-то полезное. Переменный ток и напряжение постоянно меняют свое направление. Скорость изменения зависит от частоты (измеряемой в герцах) и для бытовых электрических сетей обычно составляет 50 Гц. Это означает, что напряжение и ток меняют свое направление 50 раз в секунду. Вычислить активную составляющую в синусоидальных системах довольно просто. Достаточно разделить их пиковое значение на √2.
Когда переменный ток меняет направление 50 раз в секунду, это означает, что лампы накаливания включаются и выключаются 50 раз в секунду. Человеческий глаз не может это заметить, и мозг просто верит, что освещение работает постоянно. В этом заключается еще одна разница в переменном токе и постоянном.
Ток и напряжение не только постоянно меняются - их фазы не совпадают (они несинхронизированные). Подавляющее большинство силовых нагрузок переменного тока вызывает разность фаз. Это означает, что даже для самых простых вычислений нужно применять векторную математику. При работе с векторами невозможно просто складывать, вычитать или выполнять любые другие операции скалярной математики. При постоянном токе, если по одному кабелю в некоторую точку поступает 5A, а по другому - 2A, то результат равен 7A. В случае переменного это не так, потому что итог будет зависеть от направления векторов.
Активная мощность нагрузки с питанием от сети переменного тока может быть рассчитана с помощью простой формулы P = U × I × cos (φ), где φ - угол между напряжением и током, cos (φ) также называется коэффициентом мощности. Это то, чем отличаются постоянный и переменный ток: у первого cos (φ) всегда равен 1. Активная мощность необходима (и оплачивается) бытовыми и промышленными потребителями, но она не равна комплексной, проходящей через проводники (кабели) к нагрузке, которая может быть рассчитана по формуле S = U × I и измеряется в вольт-амперах (ВА).
Разница между постоянным и переменным током в расчетах очевидна - они становятся более сложными. Даже для выполнения самых простых вычислений требуется, по крайней мере, посредственное знание векторной математики.
Разница между постоянным и переменным током проявляется и при сварке. Полярность дуги оказывает большое влияние на ее качество. Электрод-позитивная сварка проникает глубже, чем электрод-негативная, но последняя ускоряет наплавление металла. При постоянном токе полярность всегда постоянная. При переменном она меняется 100 раз в секунду (при 50 Гц). Сварка при постоянном предпочтительнее, так как она производится более ровно. Разница в сварке переменным и постоянным током заключается в том, что в первом случае движение электронов на долю секунды прерывается, что приводит к пульсации, неустойчивости и пропаданию дуги. Этот вид сварки используется редко, например, для устранения блуждания дуги в случае электродов большого диаметра.
