Монитор позволяет получать на экране 2 в 24 степени цветов. какой объем памяти в байтах требуется для кодирования 1 пикселя?

x = 2^24

i = ln(x) = 24 бита = 3 байта

ответ : 3 байта

 

p.s. если понравилось решение не забудь отметить как лучшше. ; )

Код#include <iostream>#include <cmath>#include <exception>class Point;class Figure;class Circle;class Rectangle;class UnitedFigure;class ComplementedFigure;class IntersectedFigure;template <typename T>int sign(T number) {    if (number > 0)        return 1;    if (number == 0)        return 0;    return -1;}class Point {public:    double x;    double y;    Point() = default;    Point(double x, double y) : x(x), y(y) {}    Point operator + (const Point& p) const {        return Point {x + p.x, y + p.y};    }    Point operator - (const Point& p) const {        return Point {x - p.x, y - p.y};    }    double operator * (const Point& p) const {        return Point::dot(*this, p);    }    Point operator * (double k) const {        return Point { k * x, k * y };    }    static Point max (const Point& p1, const Point& p2) {        return Point {std::max(p1.x, p2.x), std::max(p1.y, p2.y)};    }    static Point min (const Point& p1, const Point& p2) {        return Point {std::min(p1.x, p2.x), std::min(p1.y, p2.y)};    }    static double dot (const Point& p1, const Point& p2) {        return p1.x * p2.x + p1.y + p2.y;    }    template<typename T>    static T clamp (const T& p, const T& min, const T& max) {        if (p >= min and p <= max) {            return p;        }        if (p < min) {            return min;        }        if (p > max) {            return max;        }        throw std::runtime_error("How have you could take this like??");    }    double vec_length () const {        return sqrt(x*x + y*y);    }};class Figure {public:    [[nodiscard]] virtual double distance_to (const Point &p) const = 0;    friend UnitedFigure operator + (const Figure & f1, const Figure & f2);    friend ComplementedFigure operator - (const Figure & f1, const Figure & f2);    friend IntersectedFigure operator & (const Figure & f1, const Figure & f2);    bool is_point_into(const Point &p) const {        return distance_to(p) <= 0;    }    bool is_point_strict_into(const Point &p) const {        return distance_to(p) < 0;    }};class Circle : public Figure {    Point o;    double r;public:    Circle (Point p, double r) : o(p), r(r) {}    [[nodiscard]] double distance_to (const Point &p) const override {        return (o - p).vec_length() - r;    }};class Rectangle : public Figure {    Point a;    Point b;public:    Rectangle (Point p1, Point p2) : a(Point::min(p1, p2)), b(Point::max(p1, p2)) {}    [[nodiscard]] double distance_to (const Point &p) const override {        auto d = Point::max(a - p, p - b);        return Point::max(d, Point {0, 0}).vec_length() + std::min(0.0, std::max(d.x, d.y));    }};class Triangle : public Figure {    Point a;    Point b;    Point c;public:    Triangle(const Point &a, const Point &b, const Point &c) : a(a), b(b), c(c) { }    [[nodiscard]] double distance_to(const Point &p) const override {        auto p0 = a, p1 = b, p2 = c;        auto e0 = p1 - p0;        auto e1 = p2 - p1;        auto e2 = p0 - p2;        auto v0 = p - p0;        auto v1 = p - p1;        auto v2 = p - p2;        auto pq0 = v0 - e0*Point::clamp( Point::dot(v0,e0)/Point::dot(e0,e0), 0.0, 1.0 );        auto pq1 = v1 - e1*Point::clamp( Point::dot(v1,e1)/Point::dot(e1,e1), 0.0, 1.0 );        auto pq2 = v2 - e2*Point::clamp( Point::dot(v2,e2)/Point::dot(e2,e2), 0.0, 1.0 );        double s = sign( e0.x * e2.y - e0.y * e2.x );        auto d = Point::min(Point::min(                                    Point {Point::dot(pq0,pq0), s*(v0.x*e0.y-v0.y*e0.x)},                                    Point {Point::dot(pq1,pq1), s*(v1.x*e1.y-v1.y*e1.x)}),                                    Point {Point::dot(pq2,pq2), s*(v2.x*e2.y-v2.y*e2.x)});        auto r = -sqrt(-d.x)*sign(d.y); // debug this later        return r;    }};class UnitedFigure : public Figure {    const Figure &f1;    const Figure &f2;public:    UnitedFigure (const Figure &_f1, const Figure &_f2) : f1(_f1), f2(_f2) {}    [[nodiscard]] double distance_to(const Point &p) const override {        return std::min(f1.distance_to(p), f2.distance_to(p));    }};class ComplementedFigure : public Figure {    const Figure &f1;    const Figure &f2;public:    ComplementedFigure (const Figure &_f1, const Figure &_f2) : f1(_f1), f2(_f2) {}    [[nodiscard]] double distance_to(const Point &p) const override {        return std::max(f1.distance_to(p), -f2.distance_to(p));    }};class IntersectedFigure : public Figure {    const Figure &f1;    const Figure &f2;public:    IntersectedFigure (const Figure &_f1, const Figure &_f2) : f1(_f1), f2(_f2) {}    [[nodiscard]] double distance_to(const Point &p) const override {        return std::max(f1.distance_to(p), f2.distance_to(p));    }};UnitedFigure operator + (const Figure & f1, const Figure & f2) {    return UnitedFigure{f1, f2};}ComplementedFigure operator - (const Figure & f1, const Figure & f2) {    return ComplementedFigure{f1, f2};}IntersectedFigure operator & (const Figure & f1, const Figure & f2) {    return IntersectedFigure{f1, f2};}int main() {    Point A {};    std::cin >> A.x >> A.y;    Triangle figure(Point{0, 0}, Point{2, 0}, Point{0, 4});    std::cout << (figure.is_point_strict_into(A) ? "Yes" : "No") << std::endl;    return 0;}

Итак, моделирование позволяет заранее предвидеть ход событий и тенденции развития, присущие управляемой системе, выяснить условия ее существования и установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом на первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не всегда целесообразна, так как это излишне усложняет модель и представляет трудность для ее анализа.

Совершенствование процесса принятия управленческих решений и соответственно повышение качества принимаемых решений достигается за счет использования научного подхода, моделей и методов принятия решений. Модель является представлением системы, идеи или объекта. Необходимо использовать модели из-за сложности организаций, невозможности проводить эксперименты в реальном мире, необходимости заглядывать в будущее. Основные типы моделей: физические, аналоговые и математические (символические). Общими проблемами моделирования являются недостоверные предпосылки, информационные ограничения, плохое использование результатов и чрезмерные расходы.

Сама по себе имитационная модель очень редко является целью проекта. Для конечного пользователя важно решение конкретной задачи, например: оптимизировать количество персонала, определиться с планированием территории, управлением парком транспортных средств, политикой закупок, процесс сборки изделий и т.д. И естественно, модель одного и того же объекта будет выглядеть совершенно по-разному при разных целях моделирования. А иногда при анализе задачи становится ясно, что изначально планировавшееся ИМ вовсе не необходимо, и можно обойтись более методами (например, линейным программированием). Это важно отследить в самом начале проекта.

При имитационном моделировании динамические процессы системы-оригинала подменяются процессами, имитируемыми в абстрактной модели, но с соблюдением основных правил (режимов, алгоритмов) функционирования оригинала. В процессе имитации фиксируются определенные события и состояния или измеряются выходные воздействия, по которым вычисляются характеристики качества функционирования системы. Имитационное моделирование позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации. При этом в имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы. Кроме того, модели, которые допускают исследование аналитическими методами, также могут анализироваться имитационными методами. Все это служит причиной того, что имитационные методы моделирования в настоящее время становятся основными методами исследования сложных систем.

Результаты имитационного моделирования могут быть оформлены в виде графиков или таблиц, в которых каждому варианту значений параметров исследуемого объекта поставлены в соответствие определенные значения показателей , оценивающих функционирование объекта. Однако зависимости между теми же величинами в аналитическом виде с имитационной модели не могут быть получены Все имитационные модели представляют собой модели типа так называемого черного ящика. Это означает, что они обеспечивают выдачу выходных параметров системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступают входные воздействия. Поэтому для получения необходимой информации или результатов следует осуществить "прогон" (реализацию, "репетицию") моделей, а не "решать" их. Имитационные модели не формировать свое собственное решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь служить в качестве средства для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором. Этот кажущейся на первый взгляд недостаток, на самом деле является главным достоинством имитационного моделирования вследствие того, что целесообразность применения имитационного моделирования становится очевидной при наличии любого из следующих условий:

Ш не существует законченной математической постановки задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели

Ш аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более решения задачи

Ш кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени

Ш имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях.

В итоге можно сделать вывод: к методу имитационного моделирования обращаются тогда и только тогда, когда аналитическое решение задачи исследования данного объекта затруднено или невозможно.

Объяснение: