Разница между непрерывными и дискретными данными

Содержание

• Источник данных
• Визуализация данных
• Утилиты
• Операции

Непрерывные и дискретные данные - это представления информации, широко используемые в научных исследованиях. Хотя соответствующее использование любого типа данных, как правило, зависит от характера передаваемой информации, в некоторых случаях непрерывные данные могут быть разбиты на отдельные данные. Проще говоря, непрерывные данные - это представление информации, имеющей значение для всей области, в то время как дискретные данные имеют значение только в определенных точках. Широко используемый пример - разница между цифровыми и аналоговыми источниками данных.

Источник данных

Во многих случаях источник данных определяет, будет ли информация представляться непрерывным или дискретным образом. Например, цифровая информация, такая как файлы, хранящиеся на диске, представлена ​​серией нулей и единиц. Эта информация не имеет значения между этими точками и, следовательно, должна быть представлена ​​дискретным типом данных. Непрерывные данные, такие как синусоида, генерируемая осциллографом, имеют значение во всех точках области, в зависимости от точки, в которой они исследуются.

Визуализация данных

Непрерывные данные отражаются на графике, где все точки имеют значимые значения. Примером этого может быть тригонометрическая синусоида. Дискретные данные, в свою очередь, представлены некоторыми точками, обычно над целыми числами, на графике. Хотя иногда есть линии, соединяющие эти точки, они не представляют значения в этих точках по всему домену, а служат только как тенденции или линии усреднения между изменениями в значениях домена.

Утилиты

Непрерывные функции, уравнения, которые представляют непрерывные данные, являются основными инструментами математики. Эти функции позволяют определять тонус, а также другую важную информацию, такую ​​как наклон и внутреннее значение. Дискретные функции, обычно встречающиеся в виде бесконечных рядов, широко используются в качестве приближений, когда непрерывная функция не может быть правильно идентифицирована. Они также позволяют анализировать и получать значимую информацию из непостоянных источников данных, например, среднесуточную температуру.

Операции

Непрерывные функции используются в математических манипуляциях высокого уровня. Например, одним из предварительных условий для операций интеграции и деривации является непрерывность функции. Непрерывные данные также легко получить о природных явлениях. Например, очень немногие природные явления, такие как изменения температуры, времени и звука, происходят незаметно. Дискретные данные часто говорят о том, как регистрируются явления, и позволяют приближения, например, через ряды Тейлора и Маклорена для непрерывных данных. Хорошим примером этого является приближение синусоидальной функции. Калькуляторы используют серию Маклорена для приблизительного определения правильного ответа для этой функции, поскольку цифровые устройства не могут обрабатывать непрерывные данные.