Один (уже достаточно) или несколько изученных
 Скачать 426.02 Kb.
|
|
В курсовых работах обязательно использовать один (уже достаточно) или несколько изученных методов вычислительной математики, которые удобно условно сгруппировать так: 1. Приближение функций 1.1. Реализация методов интерполяции в различных средах (напр. сравнить MathCAD, Maple, Wolfram, MATLAB, рассмотреть команды высокого уровня, провести реализацию) 1.2. Интерполяция функций нескольких переменных 1.3. Методы аппроксимации данных в … (здесь выбираете любую интересную тему, от миграции птиц до общественных процессов, нужно будет собрать данные и аппроксимировать, сделать выводы по полученным закономерностям, очень широкая тема) 1.4. Выявление значимых факторов (можно расширить тему, проведя анализ значимости факторов с отсевом «шумов») 1.5. Регрессия в машинном обучении 1.6. Кластеризация данных 1.7. Робастные регрессионные модели модели 1.8. Аппроксимация, некорректная задача 2. Вычислительная линейная алгебра 2.1. Решение систем линейных алгебраических уравнений в анализе данных 2.2. Решение полной проблемы собственных значений и ее приложения 2.3. Решение полной проблемы собственных значений для самосопряженной матрицы 2.4. Решение плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений 3. Численные методы решения нелинейных алгебраических уравнений 3.1. Нелинейные алгебраические уравнения и их приложения в науке, технике и жизни людей 3.2. Реализация методов решения нелинейных алгебраических уравнений (и/или их систем) в различных средах (напр. сравнить MathCAD, Maple, Wolfram, MATLAB, рассмотреть команды высокого уровня, провести реализацию) 3.3. Сравнение ресурсоемкости различных методов решения нелинейных алгебраических уравнений и их систем 4. Численные методы решения дифференциальных уравнений 4.1. Численное решение задачи … (любая интересная Вам задача, формулируемая в виде дифф.уравнения или системы, описывается постановка задачи и проводится численное решение, допускается использование команд высокого уровня; тематика, как и ранее, не ограничивается) 4.2. Реализация численных методов решения дифференциальных уравнений в различных средах (напр. сравнить MathCAD, Maple, Wolfram, MATLAB, рассмотреть команды высокого уровня, провести реализацию) 4.3. Название не придумал, идея: гибридный подход: аппроксимируем результаты численного решения ДУ применительно к интересующей задаче, делаем выводы (такой подход используется при интерпретации результатов вычислительного эксперимента, иногда) 5. А еще можно рассмотреть общие вопросы, например: 5.1. Математические монстры (для вдохновения: https://habr.com/ru/post/407883/ ) 5.2. Роль прикладного программного обеспечения, предназначенного для решения математических задач, в жизни студента (с примерами и реализацией) N.B.: Разумеется, можно предложить и согласовать свою тему курсовой работы! |