Федеральное агентство по рыболовству
| Вид материала | Основная образовательная программа |
- Федеральная целевая программа "Развитие электронной компонентной базы и радиоэлектроники", 3538.74kb.
- Федеральное агентство по рыболовству Федеральное государственное учреждение, 238.81kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 102.49kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1217.46kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1299.43kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 1721.64kb.
- Программа-минимум кандидатского экзамена по специальности 12. 00. 01 «Теория и история, 921.53kb.
- Федеральное агентство по рыболовству, 105.13kb.
- Федеральное агентство по рыболовству азово черноморское территориальное управление, 84.7kb.
- Английский язык методические указания и контрольные задания для студентов специальности, 646.48kb.
Аннотация к рабочей программе дисциплины «Основы алгоритмизации»
1. Цели и задачи дисциплины
Цель дисциплины: овладение основами аппарата теории алгоритмов для последующего применения его при анализе и синтезе технических и программных систем с учетом специфических задач информатики и вычислительной техники.
Задачи дисциплины: изучение теоретических оснований теории алгоритмов, системы понятий и особенностей используемого аппарата; классификация задач теории алгоритмов; знакомство с методами решения определѐнных классов задач.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у обучаемого следующих компетенций:
- использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
- разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования (ПК-5);
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать: основные понятия математической логики: формальной теории, исчисления; структуру исчислений высказываний и предикатов 1-го порядка; основные понятия теории алгоритмов: интуитивная концепция алгоритма, уточнения понятия алгоритма (машины Тьюринга и нормальные алгоритмы Маркова), понятия вычислимости, разрешимости, перечислимости; основные неразрешимые массовые проблемы;
уметь: доказывать формулы в исчислении высказываний и предикатов 1-го порядка; составлять программы машин Тьюринга и схемы нормальных алгорифмов для решения простых вычислительных задач;
владеть навыками: сформулировать в понятиях теории алгоритмов конкретные задачи определенных классов.
3. Содержание дисциплины. Основные разделы.
Логика высказываний (пропозициональная логика). Высказывания и истинностные значения высказываний. Логические операции. Формулы логики высказываний (пропозициональные формулы). Истинностные функции. Тавтологии. Эквивалентность формул. Замена эквивалентным и двойственность. Дизъюнктивная и конъюнктивная нормальные формы. Классическое исчисление высказываний. Аксиомы и правила вывода. Вывод формул и вывод формул из гипотез. Теорема о дедукции. Теоремы полноты и непротиворечивости. Исчисление предикатов. Предикаты и кванторы. Предикатные формулы. Интерпретация предикатных формул. Выполнимость, истинность. Логическая общезначимость. Аксиомы и правила вывода исчисления предикатов 1-го порядка. Структура теории 1-го порядка. Нормальные алгорифмы и машины Тьюринга. Вычисление словарных функций нормальными алгорифмам и и машинами Тьюринга. Принцип нормализации и тезис Тьюринга. Универсальные алгоритмы. Теоремы сочетания. Разрешимость и перечислимость. Неразрешимые массовые проблемы.
Аннотация к рабочей программе дисциплины «Алгоритмы и структуры данных»
1. Цели и задачи 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.
2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у обучаемого следующих компетенций:
- умеет логически верно, аргументировано и ясно строить устную и письменную речь (ОК-2);
- использует основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяет методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (ОК-10);
- разрабатывать модели компонентов информационных систем, включая модели баз данных (ПК-4);
- разрабатывать компоненты программных комплексов и баз данных, использовать современные инструментальные средства и технологии программирования (ПК-5);
- готовить презентации, научно-технические отчеты по результатам выполненной работы, оформлять результаты исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях (ПК-7).
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.3.
3. Содержание дисциплины. Основные разделы.
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.