Цели освоения дисциплины

Вид материала

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8

Содержание дисциплины

Предмет, цели, задачи, основные понятия курса.

Классификация в распознавании образов. Схема системы распознавания; байесовская теория принятия решений при дискретных и непрерывных признаках; идеи классификации; прямые методы восстановления решающей функции; простые алгоритмы классификации в стохастическом случае.

Планирование эксперимента. Общее понятие планирования эксперимента; планирование эксперимента при построении линейной статической модели объекта; разбиения матрицы планирования на блоки с целью устранение кусочно-постоянного дрейфа; ортогональные и ротатабельные планы второго порядка; метод случайного баланса.

Методы непараметрической обработки информации. Оценивание функционалов; простейшие оценки функции и плотности распределения вероятности; оценка Розенблатта-Парзена при восстановлении условной плотности вероятности, прямой и инверсной регрессии; робастные оценки регрессии; адаптивное управление при априорной неопределенности; управление экстремальным объектом; применение непараметрического сглаживания в классификации.

Дисперсионный анализ. Однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ; ковариационный анализ.

Анализ трендов и временных рядов. Обзор подходов к анализу временных рядов; анализ тренда и сезонности; математическая модель ARIMA-процессов Бокса-Дженкинса для анализа временных рядов.

Идентификация статических моделей объектов. Подстройка параметров нелинейных моделей; критерий наименьших квадратов; адаптивные алгоритмы метода наименьших квадратов; простейший адаптивный алгоритм подстройки параметров.

Идентификация и адаптивное управление динамическими объектами. Дискретные динамические модели стохастических объектов; подстройка параметров с использованием функций чувствительности; итеративные модели; простейший адаптивный алгоритма при перестройке параметров линейных и нелинейных моделей; схема синтеза алгоритмов адаптивного управления; примеры синтеза устройств управления для простейших линейных систем; управление динамическими системами с чистыми запаздываниями.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Методы оптимизации»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели преподавания дисциплины

Дисциплина "Методы оптимизации" предназначена для студентов третьего курса, обучающихся по направлениям 220100 "Системный анализ и управление", 231000.62 "программная инженерия".

Курс «Методы оптимизации» предназначен дать студентам знания в области теории оптимизации для решения инженерных задач. В рамках курса рассматриваются методы оптимизации, ориентированные на решение задач с непрерывными переменными и действительной целевой функцией. Студент должен научиться классифицировать задачу, подобрать эффективный метод ее решения, знать специфику каждого алгоритма.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Содержание дисциплины

Постановка задач классической оптимизации. Необходимые и достаточные условия существования экстремума. Поисковые методы оптимизации функции одной переменной. Метод ломаных – нахождение глобального экстремума многоэкстремальной функции.

Нелинейное программирование. Необходимые и достаточные условия существования условного экстремума. Теорема Куна-Таккера. Методы прямого поиска для задач условной оптимизации, комплексный метод Бокса, метод скользящего допуска. Методы штрафных функций. Методы линейной и квадратичной аппроксимации. Методы прямого поиска безусловной оптимизации для функций нескольких аргументов: покоординатный спуск, метод поиска по образцу Хука-Дживса, метод деформированного многогранника Нелдера-Мида. Метод сопряженных направлений Пауэлла. Методы случайного поиска. Градиентные методы и методы Ньютона (алгоритмы Флетчера-Ривса и Дэвидона-Флетчера-Пауэлла).

Линейное программирование. Постановка задачи ЛП. Каноническая и стандартная формы задачи ЛП. Основные теоремы теории ЛП. Симплекс-метод решения задачи ЛП. Теория двойственности в задачах ЛП. Транспортная задача, задача о назначениях.

Целочисленное программирование. Формирование условий Гомори, графическое решение задачи.

Непараметрическая оптимизация. Основные понятия непараметрической оптимизации. Параметр размытости, его влияние на качество восстановления функции, оценка Розенблатта-Парзена. Формулировка задач оптимизации. Непараметрические алгоритмы оптимизации при контролируемом и неконтролируемом воздействиях. Модификации алгоритмов. Тактики поиска экстремума в задачах непараметрической оптимизации.

Стохастическая аппроксимация. Формулировка стохастических задач оптимизации. Особенность постановки задач. Рекуррентные алгоритмы оптимизации. Сходимость алгоритмов. Получение оптимального алгоритма. Алгоритмы Кестена, Литвакова, многошаговые процедуры. Сравнительный анализ методов.

Динамическое программирование. Принцип Беллмана, уравнения состояний системы. Примеры использования принципа динамического программирования для различных классов задач (поиска лучшего пути на ориентированном графе, замена оборудования, загрузке самолета и т.д.)

В ходе освоения дисциплины студенты выполняю курсовой проект и ряд лабораторных работ, которые выполняются на языках высокого уровня или с помощью интегрированной программной системы автоматизации математических расчетов MathCAD-14. Целью работ является освоение алгоритмов оптимизации, изучение характера их поведения в зависимости от значений параметров алгоритмов.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Оптимизация в примерах и задачах»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели преподавания дисциплины

Цель изучения дисциплины «Методы оптимизации в примерах и задачах» состоит в формировании базы знаний и умений по такому направлению математики, как методы исследования и методы решения экстремальных задач. Объектом изучения являются объекты различной природы и их модели, для которых необходимо отыскивать локальные экстремумы. Предметом изучения являются алгоритмы оптимизации.

Изучение дисциплины «Методы оптимизации в примерах и задачах» позволяет сформировать у бакалавров компетенции, необходимые для производственно-технологической, проектной и научно-исследовательской деятельности.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Содержание дисциплины

Введение в методы оптимизации. Классификация задач оптимизации. Целевая функция и ее некоторые свойства. Задачи оптимизации.

Одномерная оптимизация. Безградиентные методы детерминированного поиска. Аналитический метод. Численные методы поиска экстремума. Метод локализации экстремума. Метод деления интервала пополам. Метод дихотомии. Метод «золотого сечения» . Метод поиска экстремума с использованием чисел Фибоначчи. Аппроксимация кривыми. Квадратичная аппроксимация.

Многомерная оптимизация. Пример задачи многомерной оптимизации. Аналитический метод. Методы поиска для функций N переменных. Градиентные методы. Задачи без ограничений. Метод покоординатного спуска. Метод скорейшего спуска. Метод наискорейшего спуска. Методы прямого поиска для функций N переменных. Метод Ньютона. Метод Хука-Дживса. Симплексный метод.

Задачи с ограничениями. Поиск оптимума в задачах с ограничениями типа равенств. Метод неопределенных множителей Лагранжа. Поиск оптимума в задачах с ограничениями типа неравенств. Метод штрафных функций. Градиентный метод.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Информатика и программирование»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цель освоения дисциплины

Дисциплина «Информатика и программирование» предназначена для студентов первого курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия».

Целью преподавания дисциплины «Информатика и программирование» является освоение студентами теоретических и практических основ программирования на языках высокого уровня, умение использовать компьютерную технику для решения инженерных и научно-исследовательских задач, написания программ.

В результате изучения курса студент должен знать современные технические и программные средства взаимодействия с компьютером, современные технологии разработки алгоритмов и программ, методы тестирования, отладки и решения задач, средства и методы машинной графики, методику объектно-ориентированного программирования.

Студент должен уметь использовать современные информационные технологии методов сбора, представления, хранения, обработки и передачи информации с использованием компьютеров.

Студент должен получить навыки создания, отладки и тестирования программ, представления результатов в удобном для пользователя виде, создания диалоговых и графических программ. В качестве языка программирования использовать язык программирования С++.

Для приобретения практических навыков программирования и использования компьютера студенту необходимо самостоятельно разработать алгоритмы будущих приложений, написать код, отладить и получить решения предусмотренных задач различной сложности и объема.

Общая трудоемкость курса дисциплины составляет 9 зачетных единиц, 324 часа.

Содержание дисциплины

История вычислительной техники и программных средств. Архитектура ЭВМ, аппаратная и программная части, архитектура Фон-Неймана.

Введение в язык программирования Си. Линейные программы. Обработка одномерных массивов. Работа со строками в языке программирования Си/С++. Многомерные массивы. Массивы строк. Структуры. Функции. Модульные программы. Алгоритмы сортировки массивов.

Работа с текстовыми и бинарными файлами. Работа с файловой системой.

Разработка пользовательского контейнера – односвязного списка – и операции над ним.

Введение в ООП, понятие класса и объекта.

Введение в графический интерфейс пользователя, программирование в графической среде ОС Windows (библиотека MFC).

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Алгоритмы и структуры данных»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цель освоения дисциплины

Целью изучения учебной дисциплины «Алгоритмы и структуры данных» является получение компетенций, достаточных для программной реализации различных структур данных, их описания, выполнения операций над ними, а также разработки различных алгоритмов обработки данных.

В результате изучения дисциплины «Алгоритмы и структуры данных» приобретаются следующие знания: определение, свойства, операции и правила использования указателей на переменные и функции в программе; определение, создание и обработку динамических переменных, массивов, записей и структур данных; классификацию структур данных, их особенности, размещение в памяти, дисциплины доступа; программирование базовых абстрактных структур данных на Си: списков, стеков, очередей, множеств, графов.

В результате изучения дисциплины приобретаются навыки и умения: использовать в программах механизм адресных указателей; использовать динамическую область памяти программы для размещения переменных, массивов, структур данных; программировать итерационные и рекурсивные функции доступа к структурам данных; выбирать и использовать структуры данных для организации сложных управляющих и информационных структур; использовать технологию структурного программирования при создании программ обработки сложных структур данных.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы, 72 часа.

Содержание дисциплины

Структуры данных. Основные понятия. Классификация. Предмет курса, его цели и задачи, содержание и связь с другими курсами. Обзор истории программирования, математического описания алгоритмов. Современное состояние в сфере создания алгоритмов обработки данных. Типы данных. Массивы. Записи. Файлы. Сложные структуры данных. Деревья. Списки. Графы.

Алгоритмы поиска в массиве. Исчерпывающий поиск элемента в массиве. Перебор с возвратом, метод ветвей и границ. Перебор с барьером. Быстрый поиск элемента в массиве. Бинарный и последовательный поиски в массивах. Поиск образа в строке. Поиск образа перебором. Поиск образа алгоритмом Кнута, Мориса, Пратта. Поиск образа алгоритмом Боуера и Мура. Использование деревьев в задачах поиска. Анализ сложности и эффективности алгоритмов поиска.

Алгоритмы сортировки данных в массивах. Внутренняя и внешняя сортировки. Алгоритм сортировки прямым включением. Алгоритм сортировки прямым выбором. Алгоритм сортировки прямым обменом. Сложные сортировки. Быстрая, пирамидальная, Шелл. Анализ сложности и эффективности алгоритмов сортировки.

Алгоритмы сортировки данных на внешних запоминающих устройствах. Алгоритмы сортировки в файлах. Простые сортировки слиянием. Алгоритм сортировки прямым слиянием. Алгоритм сортировки естественным слиянием. Сложные сортировки. Многофазные, многопроходные, другие. Анализ сложности и эффективности алгоритмов сортировки.

Алгоритмы обработки графов. Понятие графа. Виды графов. Основные атрибуты графа. Графы и их представление в ЭВМ. Алгоритмы поиска вершины в графе. Алгоритм поиска в ширину. Алгоритм поиска в глубину. Алгоритмы поиска во взвешенном графе. Алгоритмы нахождения кратчайшего пути. Алгоритмы нахождения максимального потока. Алгоритмы обработки графа. Нахождение циклов. Построение деревьев. Анализ сложности и эффективности алгоритмов обработки графов.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Введение в программную инженерию»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Введение в программную инженерию" предназначена для студентов второго курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». В результате изучения курса студент должен иметь систематизированное представление о современном комплексе задач, методов и стандартов программной инженерии, создании и эволюции сложных, многоверсионных, тиражируемых программных продуктов высокого качества.

Студент должен получить представление о современных моделях, ключевых концепциях и технологиях разработки программных систем, освоить различные подходы к инженерному проектированию в конкретных предметных областях, получить навыки разработки программной документации.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы, 72 часа.

Содержание дисциплины

Причины появления, этапы становления, определение и роль программной инженерии. Понятия программного процесса, модели программного процесса и метода программной инженерии. CASE-средства.

Стандартизация и стандарты. Типы стандартов. Основные стандарты программной инженерии.

Жизненный цикл программного продукта. Проблемы спецификации жизненного цикла ПП. Модель жизненного цикла программного продукта. Каскадная и спиральная модели.

Управление программным проектом. Категории управления проектами. Треугольник ограничений проекта.

Управление командой проекта. Модели организации команд. Модели управления командой. Планирование и контроль. Задачи планирования.

Средства управления проектом. Обзор систем управления проектами.

Качество и управление качеством. Мера качества. Фазы отбраковки, управления качеством и прогнозирования качества.

ISO9000: система управления качеством. Фундаментальные требования. Структура документов. Версии стандарта.

ISO12207: процесс управления качеством ПО. Процесс обеспечения качества. Процесс верификации. Процесс аттестации. Процесс усовершенствования.

CMM: уровни зрелости процессов. Определение модели зрелости. Критерии оценки уровня зрелости.

ISO15504: аттестация, определение зрелости и усовершенствование процессов. Структура эталонной модели. Процесс аттестации. Компетентность аттестаторов.

Тестирование программного продукта. Управление требованиями, изменениями и конфигурацией. Управление рисками.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Архитектура вычислительных систем»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Целью дисциплины является: изучение основ построения и функционирования аппаратных уровней электронных вычислительных машин и систем.

Задачами дисциплины является: изучение элементов, узлов и устройств позволяющих реализовать функции обработки данных и управления в электронных вычислительных машинах, принципов построения запоминающих и внешних устройств и их интерфейсов.

Дисциплина «Архитектура вычислительных систем» входит в базовую часть профессионального цикла образовательной программы бакалавров, обучающихся по направлению 231000.62.62 «Программная инженерия».

Дисциплина базируется на курсе «дискретная математика», «электротехника, электроника и схемотехника», «прикладная теория цифровых автоматов».

В рамках дисциплины студенты изучают элементы, устройства, узлы, интерфейсы, принципы организации и функционирования современных ЭВМ и систем. Важное место в курсе занимают лабораторные работы студентов, в ходе которых исследуются принципы работы современных компонентов ЭВМ и систем.

При изложении теоретического материала значительное внимание уделяется современным устройствам и перспективным направлениям развития вычислительных ресурсов.

По окончании курса студент должен:

Знать: классификацию, назначение и принципы построения ЭВМ и систем, иметь представления о ресурсах, управлении и администрировании в вычислительных системах;

Уметь: анализировать информационные потоки в ЭВМ, моделировать узлы электронных вычислительных машин, создавать эффективные программы для работы микропроцессоров и микроконтроллеров;

Владеть : средствами анализа и моделирования вычислительных узлов и блоков.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетные единицы, 108 часов.

Содержание дисциплины

Классификация и основные характеристики ЭВМ. Арифметические и логические основы ЭВМ. Машинные коды: прямой, обратный, дополнительный, модифицированный.

Формы представления информации в ЭВМ.

Системы логических элементов ЭВМ и их характеристики. Семейства логических схем и системы элементов. Функциональная полнота систем логических элементов. Минимизация логических функций в базисе. Правила преобразования логических функций. Примеры синтеза функциональных узлов.

Элементы и узлы ЭВМ. Комбинационные узлы ЭВМ. Дешифраторы.

Мультиплексоры. Шифраторы. Арифметическо-логические устройства. Последовательностные логические узлы. Триггеры. Регистры. Счётчики

Узлы обработки данных. Архитектура базового микропроцессора. Принцип программного управления. Система команд базового микропроцессора. Программно- структурные модели команд (микроархитектура). Типы команд. Форматы команд. Способы адресации: непосредственная, прямая, регистровая, неявная, косвенная, косвенная регистровая.

Организация регистровой и оперативной памяти (ЗУ) в ЭВМ. Иерархия памяти. Статические и динамические ЗУ произвольной выборки (RAM). Типы динамической памяти. Методы организации доступа в ЗУ

(адресная, магазинная, стековая и ассоциативная организации доступа).

Организация кэш-памяти. Постоянные ЗУ (ПЗУ, ROM). Классификация и основные характеристики ПЗУ. Типы ПЗУ.

Линейные и нелинейные компоненты и устройства для обработки информации, представленной в аналоговом и гибридном виде. Цифро-аналоговые и аналого-цифровые преобразователи информации.

Эволюция архитектур микропроцессоров семейства Х86. Особенности системы команд микропроцессоров семейства Х86. Способы адресации данных и переходов. Адресации со смещением: относительная, базовая, комбинированная.

Страничная, сегментная и сегментно-страничная адресация памяти в современных микропроцессорах. Организация виртуальной памяти.

Периферийные устройства (ПУ) ЭВМ и систем. Классификация ПУ. Устройства ввода информации в ЭВМ. Устройства вывода данных из ЭВМ. Комбинированные устройства взаимодействия с ЭВМ. Внешние ЗУ. Классификация и основные характеристики. Накопители на магнитных носителях. Оптические и магнитооптические ЗУ. Принципы записи информации на оптические носители. Перспективные ВЗУ.

Интерфейсы ЭВМ и периферийных устройств.

Принципы построения и архитектура вычислительных систем (ВС). Классификация Флинна.

ЭВМ с непосредственными связями, с канальной организацией и магистральной структурой. Основные тенденции развития ВС. Конвейерные ВС. Векторные ВС. Матричные ВС. Векторно-матричные ВС. Транспьютеры и транспьютерные ВС. Распределенные ВС. Кластерные вычислительные системы. Вычислительные сети и сети хранения данных. Центры обработки данных.

Лабораторный практикум включает работы по освоению среды моделирования, разработке моделей обработки и обмена информации в ЭВМ, моделированию процессов ввода данных, их анализа и управления объектом.

АННОТАЦИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

«Операционные системы и сети»

для подготовки бакалавров

по направлению 231000.62 «Программная инженерия»

Цели освоения дисциплины

Дисциплина "Операционные системы" предназначена для студентов второго курса, обучающихся по направлению 231000.62 «Программная инженерия». В результате изучения курса студент должен знать управление процессорами (в т.ч. параллельными); взаимодействие процессов в распределенных системах; проблемы монопольного использования разделяемых ресурсов в ядре системы; управление памятью.

Студент должен уметь дизассемблировать исходные коды и анализировать их, работать с системными таблицами, с регистрами процессора в защищенном режиме; разрабатывать собственные обработчики прерываний защищенного режима, перепрограммировать контроллер прерываний, управлять работой устройств через порты ввода-вывода; реализовывать корректное взаимодействие параллельных процессов; разрабатывать мониторы для различных ОС.

Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 часа.

Blog

Аннотация дисциплины «Философия» для подготовки бакалавров по направлению 231000. 62 «Программная инженерия» Цели освоения дисциплины