Аннотация дисциплины «Моделирование биологических процессов и систем» Общая трудоёмкость изучения дисциплины составляет

Вид материала

Исследование

Содержание Пакет статистических вычислений системы инженерных расчетов Matlab.. В результате освоения дисциплины «Моделирование биологических процессов и систем» студент должен

Подобный материал:

• Аннотация дисциплины «История архитектуры и строительной техники» Общая трудоемкость, 24.04kb.
• Экзамен и зачёт. Аннотация дисциплины «Геометрия» Общая трудоемкость изучения дисциплины, 399.5kb.
• Аннотация дисциплины «Архитектура гражданских и промышленных зданий и сооружений» Общая, 46.54kb.
• Аннотация дисциплины " Методы защиты информации " Общая трудоемкость, 28.79kb.
• Программы магистерской подготовки 210400. 68. 04 Микроволновая техника и антенны Аннотация, 484.71kb.
• Аннотация дисциплины «Химия окружающей среды» Общая трудоемкость дисциплины составляет, 18kb.
• «Мембранология» Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет, 15.64kb.
• «Моделирование химико-технологических процессов» Общая трудоемкость изучения дисциплины, 16.26kb.
• Экзамен и зачёт. Аннотация дисциплины Алгебра и геометрия Наименование дисциплины, 676.11kb.
• Аннотация дисциплины, 286.53kb.

Аннотация дисциплины «Моделирование биологических процессов и систем»

Общая трудоёмкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 часов)

Цель и задачи дисциплины:

Формирование у обучаемого навыков построения широко применяемых математических моделей с использованием широко распространенных программных средств, прежде всего Matlab. Применение электронных таблиц Excel для решения простейших задач математического моделирования.

Основные дидактические единицы (разделы):

• Элементы теории вероятностей и математической статистики. Методы линейной алгебры в задачах построения моделей и обработке сигналов.

• Пакет статистических вычислений системы инженерных расчетов Matlab..

• Генерирование последовательностей случайных чисел с заданными законами распределения. Методы построение линейных регрессионных моделей.
  
• Теория подобия и построение нелинейных регрессионных моделей. Теория катастроф.
  
• Аллометрические уравнения, используемые для описания биологических объектов и систем.
  
• Моделирование псевдослучайной последовательности чисел, отвечающих экспоненциальному закону, закону Парето и закону Симпсона с помощью метода обратной функции
  
• Ознакомление с методами оценивания выборочных среднего и дисперсии, построения гистограммы и выборочной функции распределения – с использованием команд mean, std, hist, sort, plot системы инженерных расчетов Matlab.
  
• Проблема анализа невязки линейных и нелинейных регрессионных моделей. Использование ядерных оценок плотности вероятностей при анализе невязки.
  
• Использование пакета инженерных расчетов Matlab для построения регрессионных моделей.
  
• Ознакомление с пакетом Statistics Toolbox (пакет статистических вычислений).
  
• Средства Matlab для обработки сигналов
  
• Имитационное моделирование. Постановка задачи
  
• Исследование повозрастной онкологической смертности технополиса с использованием аллометрических уравнений.
  
• Основы работы с системой визуального моделирования Simulink.
  
• Фильтрация одномерных и многомерных сигналов
  

В результате освоения дисциплины «Моделирование биологических процессов и систем» студент должен:

знать: технологию работы на ПК в современных операционных средах, основные методы разработки алгоритмов и программ, структуры данных, используемые для представления типовых информационных объектов, типовые алгоритмы обработки данных; особенности биологического объекта как объекта исследований; теоретические основы механики, методы составления и исследования уравнений статики, кинематики и динамики;

уметь: использовать стандартные пакеты прикладных программ для решения практических задач; представлять технические решения с использованием средств компьютерной графики и геометрического моделирования;

владеть: методами построения современных проблемно-ориентированных прикладных программных средств; принципами и методами моделирования, анализа, синтеза и оптимизации систем

Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы, практические занятия, курсовая работа.

Изучение дисциплины: заканчивается экзаменом