Fakultät Forst, Geo- und Hydrowissenschaften, Fachrichtung Geowissenschaften, Professur Geoinformationssysteme Vorlesung Geoinformatik I 0. Einige Grundbegriffe & Grundlagen Lars Bernard Überblick Einige mathematische Grundlagen der Geoinformatik Mengentheoretische Grundbegriffe Grundbegriffe der formalen Logik Grundbegriffe der Graphentheorie Einige informatorische Grundlagen der Geoinformatik Grundlegende Begriffe Aufbau und Funktionsweise von Computern Für Nicht-Mathematiker und Nicht-Informatiker… Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 2 Mengentheoretische Grundbegriffe - Wozu? z.B. für alle Operationen und Algorithmen auf Daten“mengen“ etwa für die relationale Algebra, die wiederum Grundlage der Abfragesprachen für (relationale) Datenbanken ist… Abfrage in SQL: SELECT HName, HAdresse, HTelefon, STyp FROM Sensoren, Hersteller WHERE Sensoren.HName = Hersteller.HName AND Zustand = 'defekt' Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 3 Mengentheoretische Grundbegriffe Unter einer Menge A versteht man eine Zusammenfassung von bestimmten wohl unterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres Denkens zu einem Ganzen; diese Objekte werden Elemente a der Menge A genannt. Schreibweise: a∈A "a ist Element der Menge A" b∉A "b ist nicht Element der Menge A" Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 4 Mengentheoretische Grundbegriffe Die Festlegung einer Menge A kann erfolgen explizit durch Angabe aller Elemente, z.B. M = {a, b,..., z}; dies ist nur bei einer endlich grossen Menge möglich. implizit durch Angabe eines Prädikates, d.h. einer charakteristischen Eigenschaft aller Elemente dieser Menge, z.B.: M = { x | x ∈ Z und x > 0; Z = Menge der ganzen Zahlen } Die Anzahl M der Elemente einer Menge M heißt Kardinalität von M. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 5 Mengentheoretische Grundbegriffe Beziehungen zwischen Mengen Gleichheit: A = B ⇔ jedes Element von A ist Element von B und umgekehrt; anderenfalls ist A ≠ B Teilmenge A ⊆ B ⇔ (x ∈ A ⇒ x ∈ B) für alle x ∈ A A ⊂ B ⇔ A ⊆ B und A ≠ B (echte Teilmenge) Transitivität: A ⊆ B und B ⊆ C ⇒ A ⊆ C Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 6 Mengentheoretische Grundbegriffe Spezielle Mengen: Leere Menge ∅ = { x ⏐ x ≠ x }, auch: { } Potenzmenge P(A) = { X ⏐ X ⊆ A } Menge aller möglichen Teilmengen von A Beispiel: A={1,2} → P(A)={∅, {1}, {2}, {1,2}} Produktmenge (Kartesisches Produkt): A × B := {(x,y) ⏐ x ∈ A und y ∈ B} Menge aller geordneten (Koordinaten-)Tupel (x, y) Allgemein: A×B×C usw. Speziell: A×A×A ... ×A := An z.B. R3 dreidimensionale reeller Zahlenraum Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 7 Mengentheoretische Grundbegriffe Mengenalgebraische Verknüpfungen: Durchschnitt A ∩ B = { x ⏐ x ∈ A und x ∈ B} A und B sind disjunkt, wenn A ∩ B = ∅ Vereinigung A∪B= { x ⏐ x ∈ A oder (auch) x ∈ B} Differenzmenge A \ B = { x ⏐ x ∈ A und x ∉ B} "A ohne B" Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 8 Mengentheoretische Grundbegriffe Einige Gesetze der Mengenalgebra (etwa zur Vereinfachung komplexer Ausdrücke) Kommutativität A ∩ B = B ∩ A (gilt ebenso für ∪) Assoziativität (A ∩ B) ∩ C = A ∩ (B ∩ C) (gilt ebenso für ∪) Distributivität A ∩ (B ∪ C) = (A ∩ B) ∪ (A ∩ C) A ∪ (B ∩ C) = (A ∪ B) ∩ (A ∪ C) Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 9 Mengentheoretische Grundbegriffe Relationen Eine mittels bestimmter Eigenschaften definierte Teilmenge R ⊆ X×Y der Produktmenge X ×Y heißt eine zweistellige (binäre) Relation R zwischen den beiden Mengen X und Y. Statt (x,y) ∈ R schreibt man auch: xRy Analog definiert man n-stellige Relationen. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 10 Mengentheoretische Grundbegriffe Relationen Beispiel 1: "<" ist eine binäre Relation im R2: (x,y) ∈ "<" bzw. x < y Beispiel 2: "liegt zwischen" = { (a, b, c) ⏐a, b, c ∈ G und c ist ein Punkt auf der Geraden g(a, b)} ist eine dreistellige Relation R ⊆ G×G×G für Punkte eines 2-dim. Gebietes G. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 11 Mengentheoretische Grundbegriffe Eigenschaften von Relationen: Reflexiv xRx z.B. ist "≤" reflexiv Symmetrisch aRb ↔ bRa z.B. ist "=" symmetrisch Antisymmetrisch aRb und bRa → a = b Transitiv: aRb und bRc → aRc z.B. ist "≤„ antisymmetrisch z.B. ist "<" transitiv R heißt Äquivalenzrelation, wenn R reflexiv, symmetrisch und transitiv ist. Die Menge der Elemente, die in Äquivalenzrelation zueinander stehen, bilden eine Äquivalenzklasse R[x] = { y ⏐ (x,y) ∈ R}. . Mittels Äquivalenzrelationen können also Partitionen (Klasseneinteilungen) in einer Menge gebildet werden. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 12 Mengentheoretische Grundbegriffe Äquivalenzrelationen Beispiel: "parallel" ist eine Äquivalenzrelation in der Menge aller Geraden einer Ebene; damit können Klassen paralleler Geraden gebildet werden. Ordnungsrelationen R heisst eine Ordnungsrelation, wenn R reflexiv, antisymmetrisch und transitiv ist (z.B. ≤). Ordnungsrelationen sind z.B. für das grössenmässige Sortieren von Daten wichtig. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 13 Wozu? Grundbegriffe der formalen Logik z.B. für alle Arten der Verknüpfung von Daten Etwa für Analysen der Art: mein Haus soll nah an der S-Bahn und ruhig gelegen sein oder einen großen Garten haben… Reduzierung der Aussagemöglichkeiten auf wahr oder falsch erleichtert bzw. erlaubt die automatisierte Verarbeitung und Analyse und ist methodische Basis heutiger Rechnerchips Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 14 Grundbegriffe der formalen Logik Unter einer Aussage versteht man ein natürlichsprachiges Konstrukt, dem man einen der beiden Wahrheitswerte WAHR (W) oder FALSCH (F) zuordnen kann. Die Bewertung erfolgt nach dem Prinzip tertium non datur (entweder W oder F). fuzzy logic ist eine Verallgemeinerung dieser zweiwertigen Logik. Beispiele: 1. "Die Lufttemperatur liegt unterhalb von Null Grad Celsius" ist eine Aussage, die W oder F sein kann 2. "Regnet es immer noch?" ist keine Aussage. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 15 Grundbegriffe der formalen Logik Aussageform: Enthält ein sprachliches Konstrukt anstelle eines konkreten Subjektes nur eine Variable, so handelt es sich um eine Aussageform Beispiel: "X < 0 °C" ist eine Aussageform Wird X an ein konkretes Subjekt gebunden, entsteht eine wahre/falsche Aussage: "Die Lufttemperatur ist < 0 °C" kann W oder F sein. Tautologie: Aussageformen, die bei jeder Bindung der Variablen eine wahre Aussage ergeben Beispiel: "X < 0°C oder X > 0°C oder X = 0 °C" Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 16 Grundbegriffe der formalen Logik Verknüpfung von Aussagen Umgangssprachlich und, oder, wenn…dann Formal: Wenige, eindeutig definierte Junktoren (Wahrheitstafeln) Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 17 Grundbegriffe der formalen Logik Beispiel: Die Subjunktion "ein Viereck ist rund" → "5 < 2" ergibt eine wahre Aussage …nach dem formal-logischen Prinzip "ex falso quod libet" !... Formeln der Aussagenalgebra Komplexe Aussageformen, die durch Verknüpfung mehrerer Aussageformen entstanden sind Beispiel: (A ∧ B) → (A ∨ B) übrigens eine Tautologie… Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 18 Grundbegriffe der formalen Logik Schlussregeln Mittels sogenannter Schlussregeln lassen sich wahre Aussagen bzw. Aussageformen (also Tautologien) in andere Aussageformen umwandeln. So lassen sich komplexe logische Formeln vereinfachen. Mit den de Morgan‘schen Regeln kann weiterhin jede Formel so reduziert werden, dass nur die Verknüpfungen UND, ODER und NICHT (∧, ∨, ¬ ) benötigt werden! …letztlich kann so jede Aussageform in eine (elektronische) logische Schaltung abgebildet werden (Halbleiter)… Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 19 Grundbegriffe der formalen Logik Beispiel einer praktischen Implementierung: Volladdierer Binärdarstellung 22 21 20 1 0 1 5 1 1 01 1 5 1 0 1 0 10 23 a= b= a+b = Dezimal Beachte: 0+0=0 0+1=1+0=1 1+1=0 mit Übertrag 1 Allgemein: Übertrag an Stelle i: Üi; Summe an Stelle i: S; Ü1 = A0 ∧ B0 S0 = (A0 ≠ B0) Ü[i+1] = (Ai ∧ Bi) ∨ (Ai ≠ Bi) ∧ Üi (i = 1, . . . n-1) Si = (Ai ≠ Bi ≠ Üi) (i = 1, . . . n-1) Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 20 Wozu? Grundbegriffe der Graphentheorie Für alle Analysen von Nachbarschaftsbeziehungen (Topologie) Etwa Streckenberechung in Netzen Konsistenzbestimmungen Aber auch Datenstrukturierung (Bäume)… Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 21 Grundbegriffe der Graphentheorie Ein Graph besteht aus Kanten (Abk. e von edge) und Knoten (Abk. v von vertex), wobei eine Kante durch zwei Knoten gebildet wird Zwei Knoten heißen adjazent (benachbart), wenn sie zu einer gemeinsamen Kante gehören; diese beiden Knoten heißen dann inzident zur betreffenden Kante. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 22 Grundbegriffe der Graphentheorie Beispiel: Graph G = (V, E) mit V = {v1, v2, v3} und E = {e1, e2, e3} wobei e1 = (v1, v2); e2 = (v2, v3); e3 = (v3, v1) Adjazenzliste zur einfachen „Speicherung“ eines Graphen: Für Graph mit n Knoten ist dies eine Liste aus n Elementen; Jedes Element ist eine knotenspezifische Liste, die einen Knoten und alle seine Nachbarknoten aufführt. Hier: { [v1, v2, v3], [v2, v3, v1], [v3, v1, v2] } …natürlich hoch-redundant Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 23 Grundbegriffe der Graphentheorie Spezielle Graphen In einem zusammenhängenden Graph existiert für je zwei verschiedene Knoten x und y stets ein Weg von x nach y. - Ein Weg von x (Anfangsknoten) nach y (Endknoten) ist eine nicht-leere, endliche Liste von paarweise adjazenten Kanten. In einem gerichteten Graph bestehen alle Kanten aus geordneten KnotenPaaren (= Vorgänger-Knoten und Nachfolger-Knoten). Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 24 Grundbegriffe der Graphentheorie Spezielle Graphen Ein Graph, bei dem alle Knotenpaare adjazent sind, heißt ein vollständiger Graph und ist ausschließlich zyklisch (…etwa Kataster). Die Zyklen bilden Maschen/Flächen f (engl. faces). Masche f planar nicht planar Die (isomorphe) Abbildung planarer Graphen in der 2D-Ebene hat ausschließlich Knoten als Schnittpunkte von Kanten In planaren Graphen gilt der Eulersche Satz (Konsistenzbestimmung): V+F = E +S mit Anzahl Knoten V, Maschen F, Kanten E und zusammenhängenden Teilen S Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard V=3 F=1 E=3 S=1 25 Grundbegriffe der Graphentheorie Spezielle Graphen – Bäume: Ein Baum ist ein zusammenhängender, schleifenloser, gerichteter Graph (...Fluss). Ein Wurzelbaum ist ein Baum, der genau einen Knoten ohne Vorgänger-Knoten besitzt (Wurzel). Alle anderen Knoten besitzen genau einen Vorgänger-Knoten ('Vater'). Knoten ohne Nachfolger-Knoten ('Sohn') heißen Blatt (…wichtig etwa für Datenstrukturen). In einem Binärbaum, hat jeder Knoten höchstens zwei Söhne (linker & rechter Sohn; …wichtig etwa für die Suche). Vereinfachung des Eulerschen Satz: E=V-1 Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 26 Überblick Einige mathematische Grundlagen der Geoinformatik Mengentheoretische Grundbegriffe Grundbegriffe der formalen Logik Grundbegriffe der Graphentheorie Einige informatorische Grundlagen der Geoinformatik Grundlegende Begriffe Aufbau und Funktionsweise von Computern Für Nicht-Mathematiker und Nicht-Informatiker… Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 27 Aufbau und Funktionsweise von Computern Der Prozessor führt die Anweisungen des Programms aus. Der Hauptspeicher enthält das auszuführende Maschinenprogramm und nimmt die Daten auf. Der I/O-Controller (E/AKanal) führt die Kommunikation mit der Umwelt (Peripherie) des Computers durch. Das Bussystem stellt die Verbindungen zwischen diesen Komponenten her. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 28 Aufbau und Funktionsweise von Computern Charakteristika von Prozessoren Taktfrequenz: - Häufigkeit des Wechsels der Schaltzustände im Prozessor pro Sekunde; - je höher desto schneller ist der Prozessor; Maßeinheiten = MHz, GHz (MegaHerz, GigaHerz) Internes Datenformat: - Anzahl der Bit die in einer Takteinheit gleichzeitig verarbeitet werden können (je breiter desto schneller) Externes Datenformat: - Anzahl der Bit, die in einer Takteinheit zwischen Prozessor und Hauptspeicher ausgetauscht werden können; ("Datenbus - Breite„) Physikalischer Adressraum: - Anzahl der Speicherzellen, die für Programm, Daten und Systemsoftware maximal adressierbar, also mit Daten belegbar sind; Maßeinheit MB/GB; Maximale Rechenleistung: - Theoretisch auf Grund der Taktfrequenz und der Datenformate erreichbare Rechenleistung, - Einheit MIPS = million instructions per second Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 29 Aufbau und Funktionsweise von Computern Charakteristika des Hauptspeichers (Arbeitsspeicher) ROM: - Read Only Memory - Beim Startvorgang (boot) wird aus dem ROM (Lese-Speicher) zunächst ein Kernprogramm in den Arbeitsspeicher geladen. Dies lädt dann maschinenspezifische Daten und einen Teil des Betriebssystems in den Arbeitsspeicher. RAM: - RAM-Speicher (Random Access Memory) Der eigentliche Hauptspeicher mit Schreib- und Lese-Zugriff Cache - Spezieller Puffer-Hauptspecher zwischen dem Prozessor und dem eigentlichen Hauptspeicher - enthält jeweils die am häufigsten benutzten Daten, Befehle oder Adressen Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 30 Aufbau und Funktionsweise von Computern Charakteristika des I/O-Controller Kommunikation - über Hardware-Schnittstellen (Ports) und Software-Schnittstellen (Treiber): Beispiele für Standards für Hardware-Schnittstellen bei PCs: 1. Serielle Schnittstelle (auch: V24 oder COM) – alter, langsamer jedoch recht einfacher Standard; in IndustriePeripheriegeräten immer noch sehr verbreitet (Sensoren!) 2. Parallele Schnittstelle (auch: Centronics oder LPT): - Ebenfalls älterer Standard, Datenwerden parallel übertragen 3. Universal Serial Bus (USB) - Neuerer Schnittstellentyp, mit sehr schnellen Datenübertragung Erlaubt hot-link: jeweiliges Peripheriegerät kann bei laufendem Rechner angeschlossen werden, der jeweilige Gerätetreiber wird automatisch erkannt 4. FireWire-Schnittstelle (IEEE 1394, i.link): - Neuerer Schnittstellentyp mit extrem schneller Datenübertragung, (Audiound Videodaten, externer Festplattenlaufwerke) Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 31 Aufbau und Funktionsweise von Computern Bus-System stellt die Verbindungswege zwischen den Funktionseinheiten des Computers her. Funktioniert nach dem Prinzip einer Sammelleitung Es werden Datenbus, Adressbus und Kontrollbus unterschieden Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 32 Aufbau und Funktionsweise von Computern Externe Speicher Magnetplatten (Festplatten) - Magnetisches Speicher-Medium bestehend aus übereinander angeordneten rotierenden Platten mit Schreib-/Leseköpfen. - Erlauben schnellen Zugriff und werden als Fest- oder Wechselplatten genutzt; gezieltes Lesen und Schreiben von Dateien. - Meist genutzt zur Daten-Bearbeitung CD-ROM, DVD - Ähnlich der Audio-CD (Lasertechnik); Kapazität 650 MB bei CD-R/RW; relativ langsam; DVDs sind CD-ähnliche Medien mit sehr hoher Speicherkapazität (4,7 GB bei DVD-R/RW) - Meist genutzt zur Datenarchivierung USB Sticks - Wiederbeschreibbare Flash-Speicher die über den USB Port angeschlossen werden - Meist genutzt zum Daten-Austausch … Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 33 Aufbau und Funktionsweise von Computern Betriebssystem bündelt Basis-Schnittstelle zum Anwender (Betriebssystem-Kommandos) Manipulation von Daten und Dateien (z.B. Kopieren, Löschen) Ansteuerung von Peripherie-Geräten (Tastatur, Monitor, Disketten, Festplatten, Drucker) (Aktuelle) Beispiele Windows (Microsoft): Leistungsfähiges 32bit-Betriebssystem für PC und Workstations; in mehreren Varianten für Clients und Server verfügbar (z.B. Windows XP) UNIX (ULTRIX/DEC, Solaris/SUN, HP-UNIX…) : Betriebssystem für leistungsfähige Rechner (Workstations); leichte Vernetzbarkeit, gute Sicherungsmöglichkeiten gegen unerlaubten Zugriff; relativ kompliziert in der Wartung; diverse, nicht immer kompatible UNIX-Derivate LINUX (Open Source): Als Alternative zu UNIX von einer internationalen Entwicklergemeinschaft im Internet entwickelt; praktisch kostenlos; großer Pool kostenfreier Software verfügbar Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 34 Aufbau und Funktionsweise von Computern ‚Gesetz‘ von Moore (1970/65): Anzahl an Transistoren auf einem handelsüblichen Prozessor verdoppelt sich ca. alle achtzehn Monate Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Mooresches_Gesetz Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 35 Literatur und Referenzen… Umfassende (Schul-)Formelsammlung Bartelme, N. (2000): Geoinformatik – Modelle, Strukturen, Funktionen. Bill, R. (1999): Grundlagen der Geoinformationssysteme. Band 1 & 2. Heidelberg, Wichman. Worboys, M. F. (1995). GIS - A Computing Perspective. London, Taylor & Francis. Vorlesung Geoinformatik I – Lars Bernard 36