Geum.ru

Рабочая программа дисциплины численное решение прикладных метрологических задач Рекомендована Методическим Советом гоу впо ургу для специальностей и направлений подготовки

Вид материалаРабочая программа

Содержание


Специальность/ направление
Аннотация содержания дисциплины
1. Цели и задачи дисциплины
2. Место дисциплины в структуре ооп
2.2 Междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
3. Требования к результатам освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен
4. Объем дисциплины и виды учебной работы
Учебные семестры
Аудиторные занятия
Самостоятельная работа студентов (СРС)
Вид итогового контроля
5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ 5.1 Содержание разделов дисциплины см. темы коллоквиумов.5.2 Разделы дисциплины и виды занятий
Разделы дисциплины
Семестр изучения
Самостоятельная работа студентов
6. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ И САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 6.1 Лабораторный практикум
6.4 Перечень тем домашних работ Не предусмотрены 6.5 Перечень тем контрольных работ
6.8 Тематика коллоквиумов
7. Тематика курсового проектирования Не предусмотрено. 8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
...
Полное содержание
Подобный материал:




Министерство образования и науки Российской Федерации

ГОУ ВПО «Уральский государственный университет им. А.М.Горького»

Совет по естественным наукам и математике

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по учебной работе

___________________________

___________С.А. Рогожин

«_____»__________2011 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Численное решение прикладных метрологических задач


Рекомендована Методическим Советом ГОУ ВПО УрГУ

для специальностей и направлений подготовки:



Специальность/ направление

Код
Наименование

221700
Стандартизация и метрология

011800
Радиофизика









Екатеринбург 2010


Рабочая программа составлена в соответствии с Федеральными Государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.


Рабочая программа составлена доцентом Уральского государственного университета им. А.М. Горького доктором физико-математических наук М.И. Барташевичем


Рабочая программа одобрена советом по естественным наукам и математике Уральского государственного университета им.А.М.Горького


Председатель совета по естественным наукам и математике М.О.  Асанов


Начальник отдела проектирования ООП Ю.В. Коновалова


Разработчик М.И. Барташевич


АННОТАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Дисциплина «Численное решение прикладных метрологических задач» включает изучение современных методов компьютерного решения математических задач и выработку практических навыков их применения для обработки результатов физического эксперимента. Рассматриваются следующие вопросы. Использования современных методов программирования и компьютерных математических программ. Определение доверительного интервала случайной погрешности нормального распределения. Проверка нормальности распределения результатов наблюдения группы при помощи составного критерия. Регрессивный анализ данных. Проведение линии регрессии по методу наименьших квадратов. Регрессивный анализ данных. Полиномоидальная регрессия для результатов измерений по методу наименьших квадратов. Вычисление коэффициента парной корреляции и проверка его значимости. Оценка анормальности результатов наблюдений при неизвестном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. Оценка анормальности результатов наблюдений при известном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. Определение параметров нормального распределения и доверительных границ для генеральной средней и генерального среднеквадратического отклонения. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию χ2. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию Колмогорова. Определение оценок параметров и доверительных границ распределения Пуассона. Определение оценок параметров и доверительных границ параметров экспоненциального распределения (полностью определенная выборка). Оценка параметров и доверительных границ распределения Вейбулла. Обработка результатов факторного эксперимента с равномерным дублированием опытов.

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ



Цель дисциплины: сформировать у студентов практические навыки использования современных методов программирования и компьютерных математических программ для метрологического обеспечения эксперимента, в том числе с использованием нормативных документов.

Задачи дисциплины: в ходе практических занятий привить практические навыки современных методов программирования и использования компьютерных математических программ для решения прикладных метрологических задач.


2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП



2.1 Междисциплинарные связи с обеспечивающими (предыдущими) дисциплинами

Математический аппарат, используемый в данной дисциплине, преподаётся в курсах «Методы программирования», «Математический анализ», «Теория вероятностей».

2.2 Междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами


Дисциплина «Численное решение прикладных метрологических задач» используется как частичная основа курсов, «Основы анализа состава вещества», «Сертификация продукции и систем качества».

3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Перечень формируемых компетенций в ФГОС разных направлений подготовки сформулирован по-разному, но основные компетенции, формируемые при изучении дисциплины, сводятся к следующим:


- способность и готовность приобретать с большой степенью самостоятельности новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии;

- способность использовать навыки работы с информацией из различных источников для решения профессиональных и социальных задач;

- участвует в разработке проектов стандартов, методических и нормативных материалов, технической документации и в практической реализации разработанных проектов и программ; осуществляет контроль за соблюдением установленных требований, действующих норм, правил и стандартов;

- способность проводить изучение и анализ необходимой информации, технических данных, показателей и результатов работы, их обобщение и систематизацию, проводит необходимые расчеты с использованием современных технических средств;

- способность производить сбор и анализ исходных информационных данных для проектирования средств измерения, контроля и испытаний,

- способность организовать разработку методик выполнения измерений для оригинального измерительного оборудования.


В результате освоения дисциплины студент должен:


Знать: основные методы программирования и компьютерных математических программ.


Уметь: применять полученные знания для решения прикладных метрологических задач.


Владеть: основными методами использования современных компьютерных математических программ для метрологического обеспечения, с использованием в том числе ГОСТов.

4. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ



Виды учебной работы по дисциплине и формы итогового контроля знаний, соответствующие данной образовательной программе, с разбивкой объема работы по часам и семестрам для существующих форм обучения приведены в табл. 4.1.


Таблица 4.1. Трудоемкость дисциплины в академических часах для очной формы обучения


Виды учебной работы, формы контроля
Всего, час.

Учебные семестры

N6

Общая трудоемкость по учебному плану
36
36

Аудиторные занятия:







лекции (Л)






Самостоятельная работа студентов (СРС)






Контрольные мероприятия (КМ):






количество КМ

18
18

содержание КМ – коллоквиум
18
18

объем КМ в часах
36
36

Вид итогового контроля:







зачет (З)
36
36

Трудоемкость в зачетных единицах
1
1



5. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

5.1 Содержание разделов дисциплины


см. темы коллоквиумов.

5.2 Разделы дисциплины и виды занятий


Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения в академических часах, видов учебной работы с учетом существующих форм освоения приведен в табл. 5.1.


Таблица 5.1 - Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения для очной формы обучения


Разделы дисциплины
Трудоемкость освоения раздела дисциплины, час. 

Номер раздела
Наименова-ние раздела
Семестр изучения
Общая трудоемкость раздела, час
Аудиторные занятия по данному разделу, час
Лекции
Практические занятия
Лабораторные работы
Самостоятельная работа студентов
Курсовой проект (КП)
Курсовая работа (КР)
Расчетно-граф. работа (РГР)
Расчетная работа (РР)
Контрольная работа (КР)
Домашняя работа (ДР)
Реферат
Коллоквиум
Подготовка к ауд. занятиям

1
Использования современных методов программирования и компьютерных математических программ (Basic, Pascal, Delphi, Mathcad, Origin, Igor).
6
6
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
6
0

2
Определение доверительного интервала случайной погрешности нормального распределения. ГОСТ 8.207-76.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

3
Проверка нормальности распределнния результатов наблюдения группы при помощи составного критерия. ГОСТ 8.207-76.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

4
Регрессивный анализ данных. Проведение линии регрессии по методу наименьших квадратов
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

5
Регрессивный анализ данных. Полиномоидальная регрессия для результатов измерений по методу наименьших квадратов.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

6
Вычисление коэффициента парной корреляции и проверка его значимости.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

7
Оценка анормальности результатов наблюдений при неизвестном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. ГОСТ 11.002-73.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

8
Оценка анормальности результатов наблюдений при известном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. ГОСТ 11.002-73.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

9
Определение параметров нормального распределения и доверительных границ для генеральной средней и генерального среднеквадратического отклонения. ГОСТ 11.004-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

10
Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2. ГОСТ 11.006-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

11
Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2. ГОСТ 11.006-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

12
Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию Колмогорова. ГОСТ 11.006-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

13
Определение оценок параметров и доверительных границ распределения Пуассона. ГОСТ 11.005-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

14
Определение оценок параметров и и доверительных границ параметров экспоненциального распределения (полностью определенная выборка). ГОСТ 11.005-74.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

15
Оценка параметров и доверительных границ распределения Вейбулла ГОСТ 11.007-75.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0

16
Обработка результатов факторного эксперимента с равномерным дублированием опытов.
6
2
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
2
0




Итого по дисциплине
6
36
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
36
0



6. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ И САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА




6.1 Лабораторный практикум


Не предусмотрены

6.2 Практические занятия


Не предусмотрены

6.3 Перечень тем рефератов


Не предусмотрены

6.4 Перечень тем домашних работ


Не предусмотрены

6.5 Перечень тем контрольных работ


Не предусмотрены

6.6 Перечень тем расчетных работ


Не предусмотрены

6.7 Перечень тем расчетно-графических работ


Не предусмотрены

6.8 Тематика коллоквиумов


1. Использования современных методов программирования и компьютерных математических программ (Basic, Pascal, Delphi, Mathcad, Origin, Igor).
2. Определение доверительного интервала случайной погрешности нормального распределения. ГОСТ 8.207-76.
3. Проверка нормальности распределения результатов наблюдения группы при помощи составного критерия. ГОСТ 8.207-76.
4. Регрессивный анализ данных. Проведение линии регрессии по методу наименьших квадратов.
5. Регрессивный анализ данных. Полиномоидальная регрессия для результатов измерений по методу наименьших квадратов.
6. Вычисление коэффициента парной корреляции и проверка его значимости.
7. Оценка анормальности результатов наблюдений при неизвестном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. ГОСТ 11.002-73.
8. Оценка анормальности результатов наблюдений при известном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем. ГОСТ 11.002-73.
9. Определение параметров нормального распределения и доверительных границ для генеральной средней и генерального среднеквадратического отклонения. ГОСТ 11.004-74.
10. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2. ГОСТ 11.006-74.

11. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2. ГОСТ 11.006-74.
12. Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию Колмогорова. ГОСТ 11.006-74.
13. Определение оценок параметров и доверительных границ распределения Пуассона. ГОСТ 11.005-74.
14. Определение оценок параметров и доверительных границ параметров экспоненциального распределения (полностью определенная выборка). ГОСТ 11.005-74.
15. Оценка параметров и доверительных границ распределения Вейбулла. ГОСТ 11.007-75.
16. Обработка результатов факторного эксперимента с равномерным дублированием опытов.

7. Тематика курсового проектирования


Не предусмотрено.

8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

8.1 Рекомендуемая литература

8.1.1 Основная литература


1. ГОСТ 8.207-76 Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов измерений.
2. ГОСТ 11.002-73 Правила оценки анормальности результатов наблюдений.
3. ГОСТ 11.004-74 Прикладная статистика. Правила определения оценок и доверительных границ для параметров нормального распределения.
4. ГОСТ 11.005-74 Правила определения оценок и доверительных границ для параметров экспоненциального распределения и распределения Пуассона.
5. ГОСТ 11.006-74 Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим.
6. ГОСТ 11.007-75 Правила определения оценок и доверительных границ для параметров распределения Вейбулла.
7. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий, М.: Наука, 1976, с. 28-30.
8. Зажигаев Л.С., Кишьян А.А., Романиков Ю.И., Методы планирования и обработки результатов физического эксперимента, М.: Атомиздат, 1978, с.66-68.
9. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок, М.: Мир, 1985, с. 160-178.
10. Гмурман В.Е., Теория вероятностей и математическая статистика,  Высшая школа, 2003.

8.1.2 Дополнительная литература


1. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В., Курс теории вероятностей и математической статистики, М.: Наука, 1969.

8.1.3 Методические разработки кафедры


Нет

8.2 Программное обеспечение


Не предусмотрено

8.3 Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы


В качестве источников информации могут использоваться Интернет-ресурсы, публикации в периодической научно-технической литературе.


9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ




9.1 Общие требования


Аудитория, оборудованная доской и мультимедийной техникой

9.2 Сведения об оснащенности дисциплины специализированным и лабораторным оборудованием


Имеются аудитории, оборудованные учебной доской и оснащенные мультимедийной техникой, компьютерный класс.

10. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ




10.1 Рекомендации для преподавателя


Содержание курса и распределение часов курса разрабатывается лектором по темам и видам работ и определяется Федеральным государственным образовательным стандартом для направления или специальности. Содержание курса должно учитывать особенности профилизации в рамках направления.

10.2 Рекомендации для студента


Освоение дисциплины требует знания основ физики, програмирования, преподаваемых в школе. Для подготовки к зачету кроме рекомендованной литературы могут быть использованы статьи в популярных журналах, материалы справочников и энциклопедий.




10.3 Перечень ключевых слов дисциплины


Таблица 10.4. Ключевые слова


№ раздела
№ модуля
Наименование раздела
Ключевые слова раздела

1



Использования современных методов программирования и компьютерных математических программ
Программирование, статистическая обработка

2



Определение доверительного интервала случайной погрешности нормального распределения
Нормальное распределение, погрешность, доверительный интервал

3



Проверка нормальности распределения результатов наблюдения группы при помощи составного критерия
Нормальное распределение, составной критерий

4



Регрессивный анализ данных. Проведение линии регрессии по методу наименьших квадратов
Регрессивный анализ, линия регрессии, метод наименьших квадратов







Регрессивный анализ данных. Полиномоидальная регрессия для результатов измерений по методу наименьших квадратов
Регрессивный анализ, линия регрессии, метод наименьших квадратов, полином







Вычисление коэффициента парной корреляции и проверка его значимости
Коэффициент парной корреляции, регрессия







Оценка анормальности результатов наблюдений при неизвестном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем
Генеральное среднеквадратичное, генеральное среднее







Оценка анормальности результатов наблюдений при известном генеральном среднеквадратичном отклонении и неизвестном генеральном среднем
Генеральное среднеквадратичное, генеральное среднее







Определение параметров нормального распределения и доверительных границ для генеральной средней и генерального среднеквадратического отклонения
Нормальное распределение, доверительная граница, генеральное среднеквадратичное, генеральное среднее







Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2
Нормальное распределение, критерий 2







Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию 2
Нормальное распределение, критерий 2







Проверка согласия опытного распределения с теоретическим по критерию Колмогорова
Нормальное распределение, критерий Колмогорова







Определение оценок параметров и доверительных границ распределения Пуассона.
Доверительная граница, распределение Пуассона







Определение оценок параметров и доверительных границ параметров экспоненциального распределения (полностью определенная выборка)
Доверительная граница, экспоненциальное распределение







Оценка параметров и доверительных границ распределения Вейбулла
Доверительная граница, распределение Вейбулла







Обработка результатов факторного эксперимента с равномерным дублированием опытов
Планирование эксперимента, факторный эксперимент



Министерство образования и науки Российской Федерации

ФГАОУ ВПО «УРФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»

Совет по естественным наукам и математике

«УТВЕРЖДАЮ»

Проректор по учебной работе

___________________________

___________А.Б.Соболев

«_____»__________2011 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Численное решение прикладных метрологических задач


Рекомендована Методическим Советом ФГАОУ ВПО УРФУ

для специальностей и направлений подготовки:



Специальность/ направление

Код
Наименование

221700
Стандартизация и метрология

011800
Радиофизика









Екатеринбург 2010