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PROVA DI ABILITA' INFORMATICA
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PROVA DI ABILITA' INFORMATICA Description: secondo paniere - unipegaso Author:
Creation Date: 03/10/2023 Category: University Number of questions: 60 |
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Il vincolo di integrità referenziale è un vincolo interrelazionale. Quando siamo in presenza di questo vincolo si ha che: due colonne della stessa tabella hanno lo stesso nome attributo considerando le informazioni contenute in relazioni diverse, queste non sono correlate tra di loro considerando le informazioni contenute in relazioni diverse, queste sono correlate per mezzo di valori comuni due tabelle devono avere lo stesso numero di tuple . Quale tra le seguenti affermazioni definisce correttamente la chiave esterna: e' una colonna i cui valori corrispondono a una tupla in una tabella diversa e' una colonna o una combinazione di colonne i cui valori corrispondono a una chiave primaria in una tabella diversa e' una tupla o una combinazione di tuple i cui valori corrispondono a una chiave primaria in una tabella diversa e' una sequenza di valori diversi rispetto a tutte le colonne di una tabella correlata . L'integrità referenziale viene rispettata quando per ogni valore non nullo della chiave esterna, esiste un valore corrispondente della chiave primaria nella tabella associata. Si ha che: la chiave esterna fa parte della tabella referenziante la chiave esterna fa parte della tabella referenziata il vincolo di integrità referenziale non corrisponde al vincolo di chiave esterna la chiave primaria può contenere il valore NULL . Consideriamo il vincolo di foreign key (FK). Esso è rispettato se: per ogni valore non nullo della chiave esterna, non esiste un valore corrispondente della chiave primaria nella tabella associata e' verificato il vincolo di tupla e' verificato il vincolo di dominio per ogni valore non nullo della chiave esterna, esiste un valore corrispondente della chiave primaria nella tabella associata . Consideriamo il vincolo di foreign key (FK). E' possibile asserire che: il valore NULL contenuto in un attributo coinvolto in un vincolo di chiave esterna non costituisce violazione del vincolo il valore NULL contenuto in un attributo coinvolto in un vincolo di chiave esterna costituisce violazione del vincolo e' ammesso il valore NULL nella chiave primaria chiave primaria e chiave esterna devono necessariamente avere lo stesso numero di righe . I valori NULL non possono apparire in un campo di chiave primaria. Ciò significa che essi possono apparire: nella relazione referenziante nella relazione referenziata nella chiave primaria nella colonna relativa alla superchiave minimale della tabella referenziata . Sia ordini una relazione referenziante con un vincolo di FK su clienti (relazione referenziata). Si ha che: ordini può contenere il valore NULL nella chiave primaria studenti può non avere una chiave primaria i valori NULL della FK di ordini devono trovarsi nella chiave di clienti i valori non NULL della FK di ordini devono trovarsi nella chiave di clienti . Un vincolo di inclusione fra una serie non vuota A di n attributi di una relazione R1 ed una serie B di n attributi di una relazione R2 impone che ogni combinazione di valori su A presenti in R1 compaia come combinazione di valori su B in R2: esso è una generalizzazione del vincolo di chiave esterna l'insieme di attributi in B formano una chiave per R2 l'insieme di attributi in B formano una chiave primaria per R2 e' un vincolo tra tuple . Consideriamo l'istanza r della relazione R. Se un vincolo generale non è soddifatto: r è una istanza legale r è una istanza non legale r non ha una chiave primaria il DBMS dovrebbe comunque permettere di inserire il valore non corretto . I sistemi di DB relazionali supportano vincoli generali in due forme: vincoli di tabella e asserzioni. Le asserzioni coinvolgono: diverse tabelle e sono controllate ogni volta che una di queste tabelle viene modificata una singola tabella un singolo dominio solo le FK . Con riferimento ai linguaggi di interrogazione associati al modello relazionale, il data definition language (DDL): agisce sullo schema della base di dati permette di modificare direttamente i dati non riguarda lo schema della base di dati e' un linguaggio di programmazione ad oggetti . Con riferimento ai linguaggi di interrogazione associati al modello relazionale, il data manipulation language (DML): agisce sullo schema della base di dati permette di modificare direttamente i dati non riguarda la modifica e l'inserimento dei dati e' un linguaggio di programmazione ad oggetti . I linguaggi di interrogazione per basi di dati relazionali possono essere classificati in dichiarativi e procedurali. In particolare i linguaggi dichiarativi: specificano le modalità di generazione del risultato (indicano come) indicano tutti i passi da fare per raggiungere il risultato dichiarano le proprietà del risultato senza fare riferimento alle procedure da eseguire per generare il risultato stesso (indicano che cosa) specificano come è stato raggiunto il risultato . L'algebra relazionale è un linguaggio formale di tipo algebrico i cui operandi sono relazioni. In particolare: e' un linguaggio dichiarativo e' un linguaggio per i calcoli con numeri reali e' un linguaggio misto, procedurale e dichiarativo e' un linguaggio procedurale, in cui cioè le operazioni complesse vengono specificate descrivendo il procedimento da seguire per ottenere la soluzione . Consideriamo l'operatore unione tra due istanze di relazione R e S. Affinchè l'unione possa essere eseguita R e S devono avere: lo stesso numero di tuple gli stessi nomi degli attributi lo stesso numero di attributi un numero di attributi diverso . Consideriamo l'operatore intersezione tra due istanze di relazione R e S. Il risultato contiene: tutte le tuple presenti in R oppure in S la concatenazione delle tuple r che appartengono a R e s appartenenti a S tutte le tuple presenti in R, ma non in S tutte le tuple (prese una sola volta) presenti contemporaneamente in R e S . La differenza tra due relazioni R e S è indicata con R - S e contiene tutte le tuple che sono presenti in R ma che non esistono in S. Inoltre: R e S devono essere compatibili rispetto all'unione R e S non devono essere compatibili rispetto all'unione R - S contiene la concatenazione delle tuple r che appartengono a R e s appartenenti a S la differenza è un operatore unario . Si consideri il prodotto cartesiano. Se due relazioni hanno degli attributi con nomi identici, allora: tali attributi sono individuabili dal numero di riga della tupla per prassi, i nomi degli attributi possono essere indicati tra parentesi: possiamo riferirci a loro per mezzo della posizione non è possibile eseguire il prodotto cartesiano la soluzione ottimale è lasciare i nomi originali . Consideriamo l'operatore di ridenominazione. Esso: e' un operatore binario varia i valori delle tuple non cambia lo schema È un operatore unario . L'operatore di ridenominazione indicato con la lettera greca ρ ("ro"): cambia lo schema del risultato, lasciando invariati i valori delle tuple varia i valori delle tuple non cambia lo schema È un operatore binario . L'operatore di selezione σ consente di selezionare un sottoinsieme delle tuple di una relazione r, applicando a ciascuna di esse una data condizione. L'istanza di relazione risultante dalla selezione: contiene le colonne di r che rendono vera tale condizione contiene le tuple di r che rendono falsa tale condizione contiene le colonne di r che rendono falsa tale condizione contiene le tuple di r che rendono vera tale condizione . Si consideri l'operatore di selezione. Esso è: un operatore che permette di manipolare i dati di due relazioni un operatore unario che permette di manipolare i dati di una singola relazione un operatore binario che permette di manipolare i dati di due colonne un operatore binario che permette di manipolare i dati di una singola colonna . La condizione di selezione si applica a ciascuna tupla dell'istanza di relazione: singolarmente, quindi non può coinvolgere più di una tupla coinvolgendo più di una tupla coinvolgendo tutte le tuple dell'istanza di relazione coinvolgendo due colonne . L'operatore di proiezione "proietta" le colonne di una relazione. Il simbolo è π al cui pedice viene indicata la lista degli attributi che costituiscono la nuova relazione. Tale lista: È un sottoinsieme dei valori degli attributi della relazione originale identifica le tuple È un sottoinsieme degli attributi della relazione originale contiene tutti gli attributi dell'istanza di partenza . Si consideri l'operatore proiezione. I campi di interesse: contengono sempre la chiave primaria sono indicati nella lista degli attributi, mentre gli altri campi sono "proiettati fuori" coinvolgono due relazioni diverse non sono presenti nella istanza risultante . Il risultato dell'operazione di proiezione: contiene al più tante ennuple quante ne ha l'operando contiene sempre lo stesso numero di ennuple contiene un numero di tuple maggiore dell'operando ha cardinalità maggiore dell'operando . Si consideri l'operatore proiezione. Se la lista di attributi è una superchiave della relazione r, allora, la relazione risultante: ha un numero di tuple maggiore di r ha un numero di tuple minore di r ha lo stesso numero di colonne presenti in r ha lo stesso numero di tuple presenti in r . Si consideri una lista di attributi dell'operatore proiezione che sia una superchiave di una relazione r, allora, la relazione risultante: ha la stessa cardinalità di r ha sempre lo stesso grado di r ha sempre lo stesso numero di colonne presenti in r ha un numero di righe minore di r . Se si combinano selezione e proiezione possono essere estratte interessanti informazioni: da due istanze di relazione da due tabelle da una relazione, applicando sempre prima la proiezione e poi la selezione da una sola relazione . La selezione e la proiezione: combinate, correlano informazioni presenti in relazioni diverse sono operatori binari permettono di ottenere informazioni importanti da una sola relazione permettono di ottenere informazioni importanti da più relazioni . Si consideri l'operatore join naturale dell'algebra relazionale tra due istanze di relazione R1 e R2, il risultato R è una relazione che: ha sempre lo stesso numero di attributi di R1 ha sempre lo stesso grado di R1 esegue anche un filtraggio, perché le tuple che non hanno un dato legame semantico con l'altra relazione non vengono considerate è un risultato poco significativo rispetto a gli operatori di base . Si applichi l'operatore join naturale dell'algebra relazionale a due relazioni R1 e R2. Il risultato contiene: solo gli attributi di R1 che sono anche in R2 tutte le coppie formate da una tupla di R1 e da una tupla di R2 per cui, per gli attributi con nome diverso il valore è uguale tutte le coppie formate da una tupla di R1 e da una tupla di R2 per cui, per gli attributi con stesso nome, il valore è diverso tutte le coppie formate da una tupla di R1 e da una tupla di R2 per cui, per gli attributi con stesso nome, il valore è uguale . Il join naturale gode delle seguenti proprietà: è monadico è commutativo, ma non associativo è associativo, ma non commutativo è un operatore binario, commutativo eassociativo . Si consideri l'operatore join naturale dell'algebra relazionale applicato a due relazioni R1 e R2 non vuote. Se R1 e R2 hanno attributi con lo stesso nome, ma i valori sono tutti diversi, il risultato del join naturale: è vuoto ha cardinalità pari a R1 ha cardinalità pari a R2 ha lo stesso numero di ennuple del prodotto cartesiano tra R1 e R2 . La condizione nel theta-join deve essere soddisfatta: tra attributi di relazioni diverse che non hanno lo stesso nome tra attributi della stessa relazione che non hanno lo stesso nome tra attributi di relazioni diverse di tipo (string, real, boolean) diverso tra attributi della stessa relazione di tipo (string, real, boolean) diverso . Il theta-join genera le coppie di una tupla di R1 e di una tupla di R2 che soddisfano una certa condizione. Esso è un operatore: monadico binario, date due relazioni R1 e R2 genera una nuova relazione R3 che ha come schema lo schema di R2 binario, date due relazioni R1 e R2 genera una nuova relazione R3 che ha come schema lo schema di R1 binario, date due relazioni R1 e R2 genera una nuova relazione R3 che ha come schema tutti gli attributi di R1 e tutti quelli di R2 . Si consideri il theta-join. Esiste un caso particolare dove l'operatore di confronto 'theta' è: l'operatore diverso l'operatore uguale = e si chiama equi-join un operatore che opera su domini diversi confronta domini della stessa istanza di relazione . L'operazione (R1'semi-join' R2) crea un legame tra le tuple della relazione R1 e della relazione R2 e: restituisce nel risultato lo schema di R2 restituisce nel risultato le tuple di R2 restituisce nel risultato lo schema di R1 restituisce nel risultato lo schema di R1 e di R2 . L'operazione (R1 'semi-join' R2) restituisce l'informazione rilevante della prima relazione del join. In particolare: sullo schema del join viene fatta una proiezione su tutti gli attributi dello schema di R2 sullo schema del join viene fatta una proiezione su tutti gli attributi dello schema di R1 nel caso ci siano duplicati, questi si mantengono il risultato contiene tutte le tuple di R2 per cui è vera una condizione c . Il semi-join tra due istanze di relazione R1 e R2 (R1 'semi-join' R2): non gode della proprietà commutativa gode della proprietà commutativa è un operatore monadico genera una relazione con lo stesso stesso schema di R2. L'operazione "R1 left outer-join R2" genera le coppie di tuple formate da una tupla di R1 e una di R2 per cui è vera una data condizione c e inoltre: una tupla di R2 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R1 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R1 una tupla di R1 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R2 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R2 nessuna altra tupla le tuple di R1 e R2 che non sono correlate mediante la condizione c riempite con valori NULL per i rispettivi attributi . L'operazione "R1 right outer-join R2" genera le coppie di tuple formate da una tupla di R1 e una di R2 per cui è vera una data condizione c e inoltre: una tupla di R2 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R1 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R1 una tupla di R1 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R2 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R2 nessuna altra tupla le tuple di R1 e R2 che non sono correlate mediante la condizione c riempite con valori NULL per i rispettivi attributi . L'operazione "R1 full outer-join R2" genera le coppie di tuple formate da una tupla di R1 e una di R2 per cui è vera una data condizione c e inoltre: una tupla di R2 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R1 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R1 una tupla di R1 che non è correlata mediante la condizione c a tuple di R2 completata mediante valori NULL per tutti gli attributi di R1 nessuna altra tupla le tuple di R1 e R2 che non sono correlate mediante la condizione c riempite con valori NULL per i rispettivi attributi . Si consideri l'operatore anti-join tra due istanze di relazione R1 e R2, esso seleziona: le tuple di R1 e R2 legate semanticamente da una condizione c gli attributi di R2 le tuple di R1 semanticamente non legate da una condizione c alle tuple di R2 le tuple di R1 e R2 che contengono valori NULL . Si consideri l'operatore anti-join tra due istanze di relazione R1 e R2, il suo simbolo è: un bow-tie negato aperto a destra un bow-tie un bow-tie aperto a destra un bow-tie aperto a sinistra . Si consideri l'operatore anti-join tra due istanze di relazione R1 e R2, esso: gode della proprietà commutativa gode della proprietà associativa gode delle proprietà commutativa e associativa non gode né della proprietà commutativa né della proprietà associativa . Si consideri l'operatore anti-join tra due istanze di relazione R1 e R2, esso: seleziona le tuple di R1 e di R2 che contengono valori NULL gode delle proprietà commutativa e associativa gode della proprietà commutativa semplifica alcune operazioni, che richiederebbero altrimenti più operatori (es. differenza, proiezione, join naturale) . Si supponga di voler trovare i giocatori presenti nella istanza di relazione R1 di Giocatori Presenti, che hanno giocato in tutte le gare del campionato, riportate nella istanza di relazione R2 delle Gare Giocate. Il problema si risolve facilmente ricorrendo a: l'operatore di divisione l'operatore anti-join l'operatore full outer-join l'operatore proiezione . Si consideri l'operatore divisione tra due istanze di relazione R1 e R2, esso: gode della proprietà commutativa gode della proprietà associativa non gode delle proprietà commutativa e associativa gode delle proprietà commutativa e associativa . Si consideri l'operatore divisione tra due istanze di relazione R1 e R2, esso è un operatore derivato cioè: si basa sul concetto di derivata di funzione È esprimibile tramite gli altri operatori dell'algebra relazionale È un operatore di base dell'algebra relazionale È un operatore unario . La relazione che intercorre tra intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning può essere espressa tramite la simbologia della teoria degli insiemi: all'interno dell'intelligenza artificiale si colloca il machine learning all'interno del machine learning si colloca l'intelligenza artificiale all'interno del deep learning si colloca l'intelligenza artificiale all'interno del deep learning si colloca il machine learning. I primi lavori scientifici sull'intelligenza artificiale risalgono al 1950 circa. Essi hanno avuto risultati interessanti come la realizzazione di: sistemi in grado di tagliare l'erba autonomamente sistemi in grado di afferrare tramite una mano di un robot una matita sistemi di miglioramento per le immagini digitali programmi in grado di giocare a scacchi. Lo studio dell'intelligenza artificiale ha portato alla seguente conclusione: non tutti i problemi che un essere umano si trova ad affrontare ogni giorno possono essere facilmente rappresentati tramite un insieme predefinito di regole i problemi più semplici per un umano sono i più facili da risolvere per l'intelligenza artificiale prendere una penna rossa da un astuccio con tante penne colorate è un problema molto semplice per un robot e' possibile realizzare sistemi intelligenti e adattivi semplicemente tramite una lista di condizioni if-else . Il meccanismo di funzionamento del machine learning è basato sui dati. In particolare, il paradigma del machine learning prevede: come input i dati e le regole e come output le risposte come input i dati e le risposte attese e come output le regole che consentono di connettere i dati alle risposte attese come input le regole e le risposte e come output i dati come input le formule matematiche e le risposte e come output i dati . Un meccanismo di funzionamento del machine learning è basato sull'apprendimento supervisionato. Esistono anche altre modalità di apprendimento, tra cui l'apprendimento: robotizzato e esponenziale ultra-supervisionato e mega-supervisionato semi-supervisionato e di rinforzo intrarevisionato e con regole . Con le tecniche di apprendimento mediante machine learning: i sistemi imparano a ragionare come un essere umano e' possibile costruire macchine in grado di compiere perfettamente qualunque operazione umana vengono generate delle regole che, se applicate ad uno specifico insieme di dati, forniscono i risultati desiderati viene ricreato fisicamente il cervello umano . Un algoritmo di machine learning riesce a creare un modello predittivo in grado di ottenere buoni risultati su nuovi dati (diversi dai dati di training). Questo è possibile se: i nuovi dati hanno proprietà statistiche molto diverse dai dati di training i dati di training sono stati scelti in modo da rispecchiare la distribuzione statistica dei casi reali i nuovi dati hanno proprietà statistiche completamente differenti dai dati di training i nuovi dati e i dati di training non sono correlabili tra loro . Il deep learning è una particolare branca del machine learning in cui il modello statistico viene imparato gerarchicamente, cioè: si hanno più strati di apprendimento concatenati si ha un solo strato centralizzato di apprendimento si ha un solo layer di apprendimento l'unico layer di apprendimento è nascosto . La parola deep (profondo) sta ad indicare la "lunga" catena di rappresentazioni che vengono create in un sistema di apprendimento automatico. Il numero di layer che contribuiscono alla creazione del modello indicano: il grado del modello i byte usati nel modello i bit usati nel modello la profondità della rete . Nel deep learning, le rappresentazioni vengono apprese tramite l'uso di reti neurali, grazie al fatto che: il deep learning consente alla macchina di pensare come un cervello umano deep learning e meccanismi cognitivi del cervello umano sono la stessa cosa tecniche matematiche permettono di creare una rappresentazione accurata del problema derivata dai dati il funzionamento delle reti neurali è in tutto e per tutto identico ai meccanismi cognitivi del cervello umano . |