Главная страница
Навигация по странице:

  • МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ

  • 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

  • 2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП

  • Общепрофессиональные компетенции

  • Профессиональные компетенции

  • 4. СОДЕРЖАНИЕ И СТРУКТУРА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 4.1 Объем дисциплины и виды учебной работы (в часах и зачетных единицах)

  • Вид учебной работы Объем часов / зачетных единиц очно

  • 4.2. Разделы дисциплины и виды занятий

  • Раздел 2. Информационные технологии в науке и образовании

  • Раздел 3. Вычислительные методы и комплексы программ

  • 4.3. Содержание разделов и тем . Раздел 1: Общие вопросы теории математического моделирования, численных методов и комплексов программ

  • Программа учебной дисциплины математическое моделирование, численные методы и комплексы программ


    Скачать 390 Kb.
    НазваниеПрограмма учебной дисциплины математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
    Дата13.11.2020
    Размер390 Kb.
    Формат файлаdoc
    Имя файлаRPD_090601-051318_CEVU9zh.doc
    ТипПрограмма
    #150346
    страница1 из 3
      1   2   3



    РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

    МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ

    основной образовательной программы подготовки аспиранта

    по

    направлению 09.06.01 Информатика и вычислительная техника
    Профиль: 05.13.18

    Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
    Квалификация: Исследователь. Преподаватель- исследователь.

    Барнаул 2015
    ПРЕДИСЛОВИЕ

    Рабочая программа дисциплины «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» составлена на основании федеральных государственных образовательных стандартов к основной образовательной программе высшего образования подготовки научно-педагогических кадров в аспирантуре по направлению 09.06.01 Информатика и вычислительная техника». В соответствии с Программой кандидатского экзамена по специальности 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ, утвержденной приказом Министерства образования и науки РФ № 274 от 08.10.2007 г.

    Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры «Прикладная математика» протокол № 8 от 19 мая 2015 г.

    Научный руководитель программы аспирантской подготовки
    подпись Пятковский О.И.
    Программа СОГЛАСОВАНА с факультетами, выпускающими кафедрами профилей; СООТВЕТСТВУЕТ действующему рабочему учебному плану.
    1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

    Рассматриваемая дисциплина является основной в подготовке аспирантов, обучающихся по профилю «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ».

    Цель изучения дисциплины – формирование у аспирантов углубленных теоретических знаний в области математического моделирования, численных методов и комплексов программ.

    Задачи дисциплины:

    • сформировать у аспирантов общее представление о многообразии методов и подходов, используемых при решении задач, связанных с математического моделирования, численных методов и комплексов программ.

    • научить аспирантов на практике применять базовые методы в современных системах математического моделирования, численных методов и комплексов программ.

    • подготовить аспирантов к применению полученных знаний при проведении научных исследований.


    2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП

    Учебная дисциплина «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»входит в состав ООП, как вариативная часть (блок 1).

    Дисциплина «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» необходима для подготовки и сдачикандидатского экзамена.
    3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
    Процесс изучения дисциплины «Системный анализ, управление и обработка информации» направлен на формирование элементов следующих компетенций в соответствии с ООП по направлению подготовки 09.06.01 Информатика и вычислительная техника
    Таблица 3.1

    Код

    компетенции по ФГОС ВО

    Содержание

    компетенции

    (или ее части)

    В результате изучения дисциплины

    обучающиеся должны

    знать

    уметь

    владеть

    Общепрофессиональные компетенции:


    ОПК-3

    способность к разработке новых методов исследования и их применению в самостоятельной научно-исследовательской деятельности в области профессиональной деятельности

    научных основ развития теории, создания, внедрения и эксплуатации перспективных объектов профессиональной деятельности

    - состав и структуру нейросетевого интеллектуального блока;

    - методы обучения нейронных сетей

    - методы проектирования нейросетевых интеллектуальных компонентов;

    - технологию функционирования интеллектуального компонента прогнозирования временных рядов показателей;

    - разновидности нейронных сетей и их обучение;

    аккумулировать имеющийся опыт исследований, синтезировать усовершенствованные решения в самостоятельной научно- исследовательской деятельности с использованием современных информационно- коммуникационных технологий

    - настраивать нейросетевые решатели задач на основе технологий предобработки данных и обучения нейронных сетей;

    навыком оценки состояния развития перспективного научного направления по имеющейся информации; формализации знаний; выявления проблем существующих методов исследования в области профессиональной деятельности

    - языками программирования

    ОПК-5

    способность объективно оценивать результаты исследований и разработок, выполненных другими специалистами и в других научных учреждениях



    критерии изобретения: техническое решение, новизна, изобретательский уровень, промышленная применимость;

    анализировать логику различного рода суждений; применять критический подход и оценку при анализе научных гипотез и предположений.

    критического восприятия информации;

    Профессиональные компетенции:

    ПК-11

    способность к применению математического моделирования, численных методов и комплексов программ для решения научных и технических, фундаментальных и прикладных проблем

    основные математические модели и методы анализа социально-экономических систем, основные программные системы и комплексы, предназначенные для моделирования и оптимизации социально-экономических систем

    формировать математические модели процессов, протекающих в социально-экономических системах;

    обоснованно выбирать методы и программные средства анализа, моделирования и оптимизации построенных моделей;

    при необходимости самостоятельно разрабатывать (дорабатывать, модернизировать) методы и программные средства анализа и оптимизации процессов управления в социально-экономических системах

    методикой построения математических моделей производственных и бизнес-процессов, протекающих в социально-экономических системах;

    методами анализа и синтеза социально-экономических систем с использованием математического моделирования, численных методов и комплексов программ

    ПК-12

    способность проводить комплексные исследования научных и технических проблем с применением современных технологий математического моделирования и вычислительного эксперимента

    современные технологии, алгоритмические и программные средства математического и имитационного моделирования социально-экономических систем;

    методы и технологию проведения вычислительных (в том числе, имитационных) экспериментов

    выполнять исследования (анализ, синтез, проектирование) прикладных, научных, технических, организационных, управленческих проблем и процессов с применением современных технологий математического и имитационного моделирования;

    проводить вычислительные (имитационные) эксперименты

    методикой исследования (анализа, синтеза, проектирования) прикладных, научных, технических, управленческих проблем с применением современных технологий системного анализа, математического и имитационного моделирования;

    методикой проведения и последующего анализа вычислительных (в том числе, имитационных) экспериментов

    ПК-13

    способность выполнять теоретические исследования процессов создания, накопления и обработки информации, включая анализ и создание моделей данных и знаний, языков их описания и манипулирования, разработку новых математических методов и средств поддержки интеллектуальной обработки данных

    архитектуру экспертных систем и этапы разработки;

    технологии проектирования экспертных систем.

    технологии построения гибридных экспертных систем,

    основные понятия нейроинформатики;

    модели и схемотехнику нейронных сетей;

    методы проектирования нейросетевых интеллектуальных компонентов

    разрабатывать прототип экспертной системы: идентификация проблемы, получение знаний, структурирование знаний; формализация;

    настраивать нейросетевые решатели задач на основе технологий предобработки данных и обучения нейронных сетей

    инструментальными программными системами разработки гибридных экспертных систем

    программными системами, которые используются для настройки нейросетевых решателей;

    технологиями встраивания нейросетевых решателей в интеллектуальные информационные системы

    ПК-14

    способность владеть основными методам построения математических моделей реальных объектов и вырабатывать на их основе практические рекомендации

    основные методы построения математических моделей социально-экономических систем;

    основные методы анализа и оптимизации математических моделей социально-экономических систем;

    основные алгоритмические, программные и технические средства анализа и оптимизации математических моделей социально-экономических систем

    понятие базы знаний экспертных систем;

    методы и модели представления знаний;

    методы поиска решений в экспертных системах;

    понятие и определение нечетких знаний

    разрабатывать математические модели прикладных задач и процессов реальных объектов;

    анализировать построенные математические модели реальных объектов и вырабатывать на основе анализа практические рекомендации по оптимизации и повышению эффективности функционирования этих объектов;

    разрабатывать постановки решения задач оценки и прогнозирования состояния экономических объектов на основе экспертных систем;

    извлекать знания, структурировать проблемную область и формировать поле знаний;

    выбирать методы представления знаний для решения неформализованных задач;

    использовать методы нечетких множеств для построения экспертных систем;

    осуществлять постановки задач оценки и прогнозирования состояния социально-экономических объектов на основе нейросетевых технологий;

    выявлять и обследовать функциональные области в управлении социально-экономическими системами;

    методикой построения и анализа математических моделей реальных объектов (систем, подсистем, процессов) социально-экономических систем;

    методами и технологиями проектирования экспертных систем;

    технологиями и инструментальными средствами создания экспертных систем

    ПК-15

    готовность к преподавательской деятельности в области профессиональных дисциплин по профилю «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

    методы системного анализа, оптимизации, принятия решений, управления и обработки информации в сложных системах

    готовить лекции, практические занятия, лабораторные работы с применением современных образовательных технологий и с использованием результатов научных исследований по профилю «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

    современными образовательными технологиями, техническими средствами обучения, программным обеспечением, предназначенным для решения задач системного анализа, управления и обработки информации



    4. СОДЕРЖАНИЕ И СТРУКТУРА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
    4.1 Объем дисциплины и виды учебной работы (в часах и зачетных единицах)
    Форма обучения – очная, заочная. Изучение специальной дисциплины по учебному плану предполагается на 4-5 году обучения аспирантуры, в 6 и 7 семестрах соответственно для очной формы обучения, в 8 и 9 семестре для заочной формы обучения. Очная форма обучения - 6 семестр – зачет, 7 семестр – экзамен. Заочная форма обучения – 8 семестр – зачет, 9 семестр – экзамен.
    Таблица 4.1

    Вид учебной работы

    Объем часов / зачетных единиц

    очно

    заочно

    Трудоемкость изучения дисциплины

    324/9

    324/9

    Обязательная аудиторная учебная нагрузка (всего)

    35/1

    18/0,5

    в том числе:







    практические (семинарские) занятия

    35/1

    18/0,5

    Самостоятельная работа аспиранта (всего)

    289/8

    306/8,5

    4.2. Разделы дисциплины и виды занятий
    Таблица 4.2

    Название раздела
    дисциплины


    Виды учебных занятий (в часах)

    практические (семинарские) занятия

    очно/заочно

    самостоятельная работа

    очно/заочно

    Раздел 1. Общие вопросы теории моделирования вычислительными системами

    Тема 1. Основы моделирования.

    1/1

    8/9

    Тема 2. Системный подход и системный анализ.

    1/1

    8/9

    Тема 3. Функции моделирования.

    1/0

    8/9

    Тема 4. Методы исследования математических моделей.

    1/0

    8/9

    Раздел 2. Информационные технологии в науке и образовании

    Тема 5. Информационное обеспечение систем моделирования.

    1/1

    8/8

    Тема 6. Методы оценки эффективности и адекватности моделирования

    1/0

    8/8

    Тема 7. Методы обработки информации.

    1/1

    8/8

    Тема 8. Автоматизированные системы поддержки принятия решений

    1/0

    8/8

    Тема 9. Вычислительная техника и программные средства в моделировании

    1/0

    8/8

    Тема 10. Методы моделирования для исследования и проектирования

    1/1

    8/8

    Тема 11. Информационные технологии управления знаниями.

    1/1

    8/8

    Тема 12. Задачи прогнозирования.

    1/1

    8/8

    Раздел 3. Вычислительные методы и комплексы программ

    Тема 13. Методы исследования операций.

    1/1

    8/9

    Тема 14. Задачи математического программирования.

    1/0

    8/9

    Тема 15. Задачи линейного программирования.

    1/1

    8/9

    Тема 16. Модели и численные методы оптимизации

    1/0

    8/9

    Тема 17. Нелинейные задачи математического программирования.

    1/1

    8/9

    Тема 18. Задачи стохастического программирования.

    1/0

    8/9

    Тема 19. Задачи дискретного программирования

    1/1

    8/9

    Тема 20. Основы теории графов

    1/0

    8/9

    Тема 21. Метод динамического программирования

    1/0

    8/9

    Тема 22. Основы теории игр

    1/0

    8/9

    Тема 23. Задачи принятия решений

    1/0

    8/9

    Тема 24. Методы многокритериальной оценки альтернатив

    1/0

    8/9

    Тема 25. Принятие решений в условиях неопределенности

    1/0

    8/9

    Тема 26. Принятие коллективных решений

    1/0

    8/8

    Тема 27. Нечеткие множества

    1/0

    9/9

    Тема 28. Нейронные сети и гибридные экспертные системы

    1/1

    9/9

    Тема 29. Вычислительный эксперимент

    1/1

    9/9

    Тема 30. Вычислительные методы линейной алгебры

    1/1

    9/9

    Тема 31. Приближение функций и смежные вопросы

    1/1

    9/9

    Тема 32. Численное интегрирование

    1/1

    9/9

    Тема 33. Решение нелинейных уравнений и систем

    1/1

    9/9

    Тема 34. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений

    1/1

    9/9

    Тема 35. Решение уравнений с частными производными

    1/1

    9/9

    Итого:

    35/18

    289/306



    4.3. Содержание разделов и тем.
    Раздел 1: Общие вопросы теории математического моделирования, численных методов и комплексов программ

      1   2   3


    написать администратору сайта