Для чего используется обратный функциональный масштаб
Что такое масштаб, для чего нужен и что он показывает
Чтобы изобразить предметы, которые имеют размер больше листа, на котором планируется его рисовать, используется такое понятие, как масштаб. Что такое масштаб? Что обозначает данное понятие и как оно применяется на практике?
Что такое масштаб
С немецкого языка, слово «masstab» дословно переводится, как «мерная палка». Что показывает масштаб? Эта величина показывает, какое соотношение величины оригинального предмета и его изображения. Его принято использовать в математике, географии, картографии, моделировании, программировании, проектировании и других науках. Проще говоря, масштаб – соотношение реального и изображенного размеров.
Какие бывают масштабы
Масштаб, указанный на чертеже или карте, может быть изображен числом или графически. Поэтому выделяют несколько разных видов масштаба:
Как использовать масштаб
Для чего нужен масштаб и что он показывает, уже узнали. Но, как ним правильно пользоваться? К примеру, на карте есть два населенных пункта А и Б, а вам необходимо узнать, какое между ними расстояние. Согласно карте, ее масштаб составляет 1:50 000. Чтобы определить расстояние между населенными пунктами, измеряем при помощи обыкновенной линейки расстояние, которое есть между ними на карте. У нас получилось 5 см. Теперь, нам осталось 5 умножить на 0,5 (так как согласно масштаба в 1 см карты – 0,5 км в реальности). Проведя простые расчеты, мы получили, что расстояние между населенными пунктами А и Б равно 2,5 км.
Разновидности карт
Именно масштаб является одним из основных критериев, по которому принято классифицировать географические карты. Исходя из этого, все карты делят на:
Местность, показанная на крупномасштабной графической карте, будет более детализована и чем крупнее масштаб нанесен на карте, тем соответственно больше различных объектов мы сможем на ней показать.
Мелкомасштабные географические карты применяются для передачи данных о континентах или полушариях. Среднемасштабные подходят для изображения стран. А на крупномасштабных, принято показывать небольшие по размеру объекты. Обычно их используют туристы, военные и т.д.
Масштаб в черчении
С данным понятием школьная программа знакомит не только на уроках географии, но и в черчении. Здесь он используется для детального изображения различных предметов. От географического масштаба, чертежный отличается тем, что здесь, наоборот, он применяется для увеличения на рисунке мелких деталей или их частей. К примеру, чтобы показать винтик и т.д.
В данном случае, масштабирование нам помогает детальнее рассмотреть мелкий предмет. Записывается масштаб на чертеже, тоже в перевернутом виде 100:1. Это значит, что 100 метрических единиц предмета, который изображен на данном чертеже, соответствуют 1 единице его размера в действительности.
Для чего используется обратный функциональный масштаб
Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.
Случайная величина n связана с независимыми нормальными случайными величинами x N(0, ) n x/соотношением n = xi2, i = 1,n.
n = 2 : F 2 (x)= 1- exp(- x / 2);
i=На практике нередко используются следующие два разложения F (x) в ряд, справедливые для любых п 1 (-1)k (x / 2)n / 2+ k F 2 (x)=, (9) (n / 2)k0 k!(k + n / 2) = n x exp(- x / 2)1+ (x / 2)k F 2 (x)=. (10) 2 (1+ n / 2) (1+ n / 2)(2 + n / 2). (k + n / 2) k = Вычисление рядов (9) и (10) целесообразно производить с двойной точностью. Учитывая нормализацию случайной величины n при n, можно применять следующие аппроксимации функций распределения :
Вычисление функции распределения F (x) согласно выражению (9) осуществляется подпрограммой функцией XIQ(x, n) в модуле XIQ. В этой функции используется обращение к внешней функции GAMMA(L), определяющей значение Г( n2). Программа F_HI иллюстрирует применение функции XIQ(x, n):
module XIQ(input, output);
(* вычисление хи-квадрат функции распределения *) [global]function XIQ(x: double; n: integer):double;
function GAMMA(L: double):double; external;
begin (* function *) L:=n/2.0; z:=x/2;
while abs(c)>eps do begin k:=k+1;
end; (* while *) xiq:=s*(z**L)/gamma(L);
end; (* xiq *) end. (* module *) program F_HI (input, output);
function XIQ(x: double; n: integer):double; external;
begin (* F_HI *) write(‘u=’); readln(u);
end.(* F_HI *) module GAMMA(input, output);
begin (* function *) n:=trunc(2*L+0.001);
case k of 1: begin for i:=1 to m-1 do g:=g*i;
2: begin for i:=1 to m do g:=g*(2*i-1)/2;
end; (* function *) end. (* module *) Задания 1. Запрограммировать вычисление F (x)по формуле (8) при n = 2k = 6, 10, 30, 2. Запрограммировать вычисление F (x) по формуле (8) при n=2k+1=5,15,25.
3. Запрограммировать вычисление F (x) по формуле (10), используя удвоенную точность вычислений.
5. Используя программу вычислений F (x)при п = 2k = 6, 10, 30, 50, сравнить результаты с вычислениями по формуле (12).
6. Написать программу вычисления квантиля xp по формуле (15).
Задачи 1. Найти вероятность срабатывания обнаружителя с квадратичным накоплением, если на входе присутствует гауссовский процесс x N(0, ). Число накапливаемых импульсов n=4, 8, 14, 20, а порог срабатывания h = n 2. При обнаружении с квадратичным накоплением гауссовских импульсов x N(0,1) используется двухпороговое решающее устройство. Найти вероятность события [h1 E] при n = 1,2,4,10,15 для значений z = E [0; 2n].
9. Остаточная ошибка аппроксимации экспериментального графика заданной функцией опи2 сывается стандартным законом распределения. Рассчитать вероятность P[n
,, ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ МАСШТАБ. ВЕРОЯТНОСТНАЯ БУМАГА ОБЩИЕ СООТНОШЕНИЯ. Для удобного графического представления функциональной зависимости y = f (x) могут применяться:
a) логарифмический масштаб;
b) обратный функциональный масштаб;
c) прямой функциональный масштаб.
ПРЯМОЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ МАСШТАБ. Пусть y = f (x)= k f (x)+ c. Тогда * * преобразование x = f1(x) приводит график к прямой линии y = k x + c. Такой функциональный масштаб целесообразно использовать для «U» и «J»-образных кривых.
c) Посчитываем количество kq элементов выборки x, попадающих в интервал [a;a + q], 1 q r.
d) Вычисляем накопленную частоту Fq = kq / n, являющуюся оценкой функции распределения в точке xq = a + q.
-III. Пересчитываем полигон накопленных частот Fq* = F (Fq ) и строим эмпирическую зависимость Fq* от xq = a + q, 1 q r.
f (x)= 1- exp(- mexp(- x2 / 2)), x [1;5]; m = 10,50,80 ;
(k)= k exp(- )/ k!, k [1;6][1,10] ; = 0.5,1,2 ; n!, n.
4) Определить, какой одной из двух возможных функциональных зависимостей y = 1- exp(- lx), y = 1- exp(- l x2) принадлежат данные из файлов El.dat. E10.dat.
Найти значение l (данные в файлах записаны попарно (x,y) для каждой точки графика).
Можно считать, что все возможные реализации составляют случайную выборку X = (X1, X. X ).Элементы выборки Xi, i = 1, n полагаются:
2 n a) независимыми;
b) одинаково распределенными;
c) их распределения совпадают с распределением исследуемого физического явления (), FX (z)= FX (z)=. = FX (z)= F (z).
1 2 n Под параметром будем понимать:
a) наиболее информативные моменты случайной величины : m,, µ3, µ4;
b) вероятности j, j = 1, r в случае дискретного характера случайной величины ;
c) начальные mk и центральные моменты µk произвольного k-ого порядка.
Оценкой m = m(x) параметра называется некоторая статистика (функция вы борки) m(x), приближенно соответствующая. И при объеме выборки n сходящаяся (в вероятностном смысле) к истинному значению параметра. Случайная оценка m может быть охарактеризована следующими числовыми значениями:
+ 1) средним значением оценки: m = = (u)du;
n 1 k Оценка: = xi =, (k > 10 20); (4) n n i =k- число положительных исходов в п испытаниях; смещение: b( )= 0 ; дисперсия:
b) Procedure RELEY(s: real; var x: real);external;
c) Procedure NORMAL(m, s: real; var x: real);external;
d) Procedure POIS(l: real; var kx: integer);external;
e) Procedure BINOM(m: integer; p: real; var kx: integer);external.
2. Сформировать выборку объемом п = 103. Параметры процедуры задаются пользователем.
3. Вычислить выборочные моменты: x, s2, m2, m3, m4.
4. Вычислить теоретические моменты m,, m2 для распределений:
c) экспоненциальное E();
5. Определить доверительные границы оценок параметров для значений доверительных вероятностей Р0 =0.9; 0.95; 0.99.
6. Сравнить выборочные и теоретические моменты.
7. Определить выборочные коэффициенты асимметрии и эксцесса.
1 Задание “В” (Выборка из файлов данных) 1. Считать данные из файлов 100da1.dat, 200da2.dat, 10da3.dat, 10da5.dat, 10da6.dat, 500da8.dat
2. Вычислить выборочные моменты x, s2, m2, m3, m4.
2 3. Вычислить теоретические моменты: m,, m2 для распределений:
c) экспоненциальное E ( );
4. Определить доверительные интервалы для оценок x, s2, m2.
5. Сравнить выборочные и теоретические моменты.
6. Определить выборочные коэффициенты асимметрии и эксцесса.
1 ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ЧАСТЬ 2. ВЫБОРОЧНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЩИЕ СООТНОШЕНИЯ. Теоретическими вероятностными характеристиками для непрерывной случайной величины являются:
— плотность вероятности W (x);
Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.
Вертикальное и горизонтальное масштабирование
Вводные сведения о масштабируемости баз данных при облачных вычислениях
Данные повсюду: что скрывается за понятием «масштабируемость»
Масштабируемость при облачных вычислениях — это возможность быстро и без труда увеличить или уменьшить размер либо мощность ИТ-решения или ресурса. В то время как термин «масштабируемость» может означать способность любой системы справиться с растущим объемом работы, в контексте горизонтального и вертикального масштабирования речь часто идет о базах данных и больших объемах данных.
Обеспечение масштабируемости базы данных — самая приоритетная задача для разработчиков современных приложений. Предположим, новое приложение становится популярным. Спрос на него возрастает от нескольких пользователей до миллионов пользователей по всему миру. На этом этапе эффективное масштабирование критически необходимо разработчикам приложений, чтобы адаптироваться к спросу и свести к минимуму время простоя.
Это обсуждение различий между горизонтальным и вертикальным масштабированием сосредоточено на способах, с помощью которых масштабируемость позволяет адаптироваться к огромным объемам разнообразных данных и управлять ими, изменяя объемы данных и шаблоны рабочих нагрузок, которые создаются в облаке, на мобильных устройствах, в социальных сетях и источниках больших данных.
Сравнение горизонтального и вертикального масштабирования
На самом базовом уровне масштабируемость баз данных можно разделить на два типа:
Vertical scaling, or scaling up or down, where you increase or decrease computing power or databases as needed—either by changing performance levels or by using elastic database pools to automatically adjust to your workload demands.
Horizontal scaling, or scaling out or in, where you add more databases or divide your large database into smaller nodes, using a data partitioning approach called sharding, which can be managed faster and more easily across servers.
Вертикальное масштабирование
Вертикальное масштабирование используется, когда необходимо быстро реагировать на проблемы с производительностью, которые нельзя решить с помощью классической методики оптимизации базы данных, например изменения запросов или индексирования. Вертикальное масштабирование помогает справиться с пиками в рабочих нагрузках, когда текущий уровень производительности не может удовлетворить все требования. Вертикальное увеличение масштаба позволяет добавлять дополнительные ресурсы, чтобы легко адаптироваться к пиковым рабочим нагрузкам. Затем, если ресурсы больше не нужны, можно выполнить вертикальное уменьшение масштаба, чтобы вернуться к исходному состоянию и сократить затраты на облако.
Вертикальное масштабирование выполняется в следующих случаях:
Горизонтальное масштабирование
Разработчики приложений начинают применять горизонтальное масштабирование, если им не удается получить достаточно ресурсов для рабочих нагрузок даже на самых высоких уровнях производительности. При горизонтальном масштабировании данные разбиваются на несколько баз данных (или сегментов) между серверами. Масштаб каждого сегмента можно вертикально увеличивать или уменьшать по отдельности.
Как секционирование данных повышает масштабируемость? При вертикальном увеличении масштаба отдельной базы данных путем добавления таких ресурсов, как виртуальные машины, в конечном итоге будет достигнуто физическое ограничение оборудования. Каждая секция данных размещается на отдельном сервере, поэтому, если разделить данные на несколько сегментов, можно практически без ограничений горизонтально увеличивать масштаб системы.
Некоторые типы технологий баз данных, особенно нереляционные базы данных или базы данных NoSQL, разрабатываются с уникальными возможностями горизонтального увеличения масштаба данных путем сегментирования. Это позволяет таким базам данных управлять объемными, несвязанными, неопределенными или быстро изменяющимися данными.
Кроме того, некоторые реляционные службы баз данных (SQL), изначально предлагавшие услуги вертикального увеличения или уменьшения масштаба, начинают предоставлять интересные возможности, позволяя достичь уровня масштабируемости нереляционных баз данных. Службы гипермасштабирования, такие как Гипермасштабирование Базы данных SQL Microsoft Azure и Гипермасштабирование Базы данных Azure PostgreSQL, дают пользователям возможность быстро масштабировать хранилище до 100 ТБ, обеспечивают ориентированную на облако гибкую архитектуру, позволяя увеличивать объем хранилища в соответствии с потребностями, а также включать почти моментальные операции резервного копирования и быстрые операции восстановления баз данных за несколько минут.
Горизонтальное масштабирование выполняется в следующих случаях:
Автомасштабирование
Автоматическое масштабирование — это процесс автоматического и динамического согласования ресурсов с требованиями к производительности системы. По мере увеличения объема работы приложениям могут потребоваться дополнительные ресурсы для поддержки необходимых уровней производительности или удовлетворения растущих потребностей. Если потребность уменьшается и дополнительные ресурсы больше не нужны, вы можете сократить расходы на облако с помощью автоматической службы, которая отменит выделение неиспользуемых ресурсов.
Автоматическое масштабирование использует преимущества эластичности облачных сред. Это упрощает управление, уменьшая необходимость для системных операторов постоянно принимать решения о добавлении либо удалении ресурсов или проверке производительности системы.
Есть два основных способа масштабирования приложений: вертикальное и горизонтальное. Вертикальное масштабирование реже выполняется автоматически, так как при нем часто требуется, чтобы система была временно недоступна во время повторного развертывания.
Автоматическое масштабирование чаще выполняется при горизонтальном масштабировании, так как горизонтальное увеличение или уменьшение масштаба означает просто добавление или удаление экземпляров ресурса. При этом ваше приложение продолжает работу без прерывания во время подготовки новых ресурсов. Если потребность уменьшается, вы можете беспрепятственно и без простоев завершить работу ресурсов, а также отменить их выделение.
Многие поставщики облачных систем, такие как Microsoft Azure, поддерживают автоматическое горизонтальное масштабирование.
Часто задаваемые вопросы
База данных — это любая коллекция взаимосвязанных сведений, которая хранится и упорядочивается для упрощения управления и доступа. Новые данные и типы данных создаются с головокружительной скоростью. Поэтому обеспечить упорядоченность, доступность и защиту этих данных становится непросто. Для обработки огромных объемов данных часто используются системы управления базами данных (СУБД), которые включают в себя слой средств управления.
Для адаптации к огромному объему разнообразных данных, создаваемых в облаке, на мобильных устройствах, а также в социальных сетях и источниках больших данных, разрабатываются все новые типы баз данных и технологии.
Базы данных NoSQL, часто называемые нереляционными или not only SQL (не только SQL), —это разнообразные технологии, которые позволяют по-разному хранить данные и извлекать их из традиционной реляционной базы данных (SQL).
Базы данных NoSQL не нуждаются в предопределенной схеме и могут использовать несколько моделей данных. Это делает их чрезвычайно эффективными при обработке больших объемов неструктурированных данных и масштабировании проектов баз данных для больших данных.
PostgreSQL — это надежная база данных с открытым кодом, которая работает с реляционными и нереляционными запросами. Решение известно своей надежностью и способностью обеспечить целостность данных. PostgreSQL широко используется в таких сферах, как финансовые услуги, производство, государственные географические информационные системы и веб-технологии. Разработчики с помощью PostgreSQL создают приложения, а администраторы доверяют этому решению защиту данных.
Кэширование — это распространенный способ, используемый разработчиками и ИТ-специалистами для повышения производительности и масштабируемости системы. При кэшировании часто запрашиваемые данные временно копируются в быстрое хранилище данных, расположенное ближе к приложению. Если это быстрое хранилище данных находится ближе к приложению, чем исходный оригинал, кэширование может значительно улучшить время отклика для клиентских приложений путем более быстрой обработки данных. Разработчики часто создают приложения с возможностью кэширования обработанных данных, а затем перепрофилируют кэш для ускоренного обслуживания запросов (по сравнению со стандартными базами данных).
Сегментирование данных — это тип горизонтального секционирования данных, который позволяет разделить большую базу данных на базы данных меньшего размера, которыми проще и быстрее управлять, используя разные серверы.
Платформа как услуга (PaaS) — это служба от поставщика облачных служб, которая предоставляет среду по запросу для разработки, тестирования и доставки приложений, а также управления ими. Модель «платформа как услуга» упрощает и ускоряет разработчикам задачу создания веб-приложений или мобильных приложений без настройки и администрирования базовой инфраструктуры серверов, хранилища, сети и баз данных, которые необходимы при разработке.
ОСНОВЫ КОМПОЗИЦИИ | Часть №3
ОСНОВНЫЕ СРЕДСТВА КОМПОЗИЦИИ
Средствами создания художественной формы являются: симметрия, асимметрия, пропорции, ритм,
масштаб, контраст, нюанс, т.е. явления, присущие природным формам.
Симметрия является той идеей, посредством которой человек на протяжении веков пытался постичь и создать порядок, красоту и совершенство.
/Г.Вейль/
Симметрия – равентсво, тождество, схожесть.
Симметрия предполагает неизменность не только самого объекта, но и каких-либо его свойств по отношению к преобразованиям, выполненным над объектом. Неизменность тех или иных объектов может наблюдаться по отношению к разнообразным операциям – к поворотам, переносам, взаимной замене частей, отражениям и т.д. В связи с этим выделяют разные виды симметрии.
Симметрии на плоскости бывают:
• Зеркальная симметрия — основывается на равенстве двух частей фигуры, расположенных одна относительно другой как предмет и его отражение в зеркале. Воображаемая плоскость, которая делит такую фигуру пополам, называется плоскостью симметрии.
• Осевая симметрия — связана с вращательным движением и повтором элементов вокруг оси симметрии, т. е. линии, при повороте вокруг которой фигура может неоднократно совмещаться сама с собой.
• Асимметрия значит отсутствие соразмерности, полное нарушение симметрии, повторяющиеся элементы отсутствуют или их нельзя совместить путём сдвигов или поворота.
• Диссимметрия – частичное нарушение симметрии. Диссимметрия хорошо воспринимается, так как, обладая структурными качествами симметрии, содержит больше свободы.
В композициях ритм может быть явным и скрытым:
• явный ритм очевиден, если, например, поместить элементы на полосатый фон;
• скрытый ритм представляет собой сложное чередование акцентов, иногда смысловых, направлений, технических приемов.
Существует метрический и ритмический порядок.
Метр и ритм в основе своей имеют симметрию. Но ритм, к отличие от метра, строится на основе разных, но повторяющихся элементов. В отличие от метрического повтора закономерность, на которой основан ритм, выражается в постепенных количественных изменениях в ряду чередующихся элементов – в нарастании или убывании чередований, объема или площади, в сгущениях или разрежениях структуры, силы тона и т.п.
Динамический ритмический ряд можно построить следующими способами:
• увеличением или уменьшением элемента по величине при одинаковых интервалах;
• возрастанием или убыванием интервала, но при одинаковых элементах;
• одновременным возрастанием или убыванием и элементов, и интервалов.
Обязательным условием при построении ритмического ряда должно быть ясное его прочтение. Поэтому элементы или интервалы должны повторяться не менее 3-5 раз.
Ритм проявляется, таким образом, в закономерном изменении порядка. Сбой ритма, как правило, ведет к серьезным нарушениям целостности, в то время как композиционно продуманное изменение в метрическом ряду не только возможно, но подчас во многих отношениях желательно.
Метр и ритм могут взаимно сочетаться.
✔️ МАСШТАБ ПРОПОРЦИЯ
Другие виды пропорциональных отношений:
— арифметическая прогрессия: 1, 3, 5, 7, 9…;
— геометрическая прогрессия: 1, 3, 9, 27, 81…;
— квадратичные отношения: 2, 4, 16, 256…;
— ряд Фибоначчи: 1, 2, 3, 5, 8… и др.
• МАСШТАБ
Масштабность – соразмерность принятому эталону. Существуют композиции, строящиеся на использовании мелкого масштаба, например, как на географических картах, и строящиеся
на крупных планах, например, фотографии макросъемки. Эффект создаваемой композиции зависит
от того, как выбранный масштаб и размер изображения соответствуют цели автора.
Важно заметить, что подсознательно эталоном для сравнения у человека является сам человек.
✔️ КОНТРАСТ НЮАНС ТОЖДЕСТВО
Одномерный контраст – контраст только по одному параметру, например по форме
Многомерный контраст – контраст по нескольким параметрам сразу: например, форма и цвет.
• Если элементы композиции сходны по форме, размерам, фактуре, пластике или другим свойствам, то в этом случае речь идет о тождестве.
Тождество – отношение полностью сходных объектов.
Используется несколько реже контраста и нюанса, так как обладает меньшими выразительными возможностями.
✔️ АКЦЕНТ ДОМИНАНТА АНАЛОГ
• Акцент — (лат. «ударение») – выделение, подчеркивание элемента, служит для выражения большей выразительности композиции. Чаще всего акцент выделяют цветом, формой (обычно малой, иначе акцент превратится в доминанту).
• Доминанта – это главный элемент композиции, которому подчиняются все остальные.
• Аналог (греч. «сходство») – уподобление (одинаковые или похожие друг на друга элементы в композиции). Аналоги придают композиции единство. Чаще всего бывают по цвету, форме, фактуре.
✔️ СТАТИКА ДИНАМИКА
• Статика – зрительное впечатление неподвижности.
Статика используется для выражения следующих смыслов: уверенность, спокойствие, остановка, «классика».
Статичные композиции могут характеризоваться симметрией, наличием четко выраженного центра и обязательно тяжестью и незыблемостью формы.
• Динамика – зрительное впечатление движения, скорости. Динамика используется для выражения смыслов: движение, энергия, сила, дерзость, порыв, «альтернатива».
Форму, активно односторонне направленную, как бы вторгающуюся в пространство, принято называть динамичной. Динамичность формы связана прежде всего с пропорциями. Равенство или нюанс отношений величин по трем координатам пространства характеризует относительную статичность формы. Контраст в отношениях создает динамику как «зрительное движение» в направлении преобладающей величины.
Статика и динамика не всегда взаимоисключают друг друга. В некоторых случаях можно говорить о внутренней динамике формы. Поэтому необходимо определить, что объективно доминирует – статичность или динамичность, так как композиция не может быть в одинаковой мере статичной и динамичной, что неизбежно ведет к утрате композиционной целостности.
✔️ ТЕКТОНИКА АТЕКТОНИКА
• Тектоника – установка на устойчивойсть. В отличие от статики, это не неподвижность. Динамичный, быстро и уверенно бегущий человек – тектоничен, так как не производит впечатления, что сейчас упадет.
• Атектоника – установка на неустойчивость. Атектоничны готические соборы, так как вся их неподвижная конструкция выражает стремление к полету.
✔️ КОМПОЗИЦИОННЫЕ ОСИ
Речь вдет не только об осях симметрии в ленточных композициях, являющихся всего лишь частным случаем композиционных осей, а в большей степени о тех направлениях развития композиции,
которые ведут взгляд зрителя, создавая впечатление движения или покоя.
Эти оси могут быть вертикальными, горизонтальными, диагональными и так называемыми перспективными. Вертикальная направленность дает торжественность, устремленность к духу, горизонтальность как бы демонстрирует зрителю неспешное движение, диагональность наиболее динамична, она подчеркивает развитие. Во взаимодействии с другими средствами композиции оси часто выступают и в комбинации между собой, образуя крестообразные, многоходовые, сложные связи.
Приемы композиции – это процесс обоснованного выбора и применения средств композиции, например: пропорционирование, ритмизация, масштабирование, контрастирование, нюансировка и т.д.