«История и методология прикладной математики и информатики»
| Вид материала | Документы |
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины б 9 «История и методология прикладной, 2416.02kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины история и методология прикладной математики, 537.44kb.
- Программа курса «история и методология прикладной математики», 216.38kb.
- Программа курса по выбору для учащихся учреждений, обеспечивающих получение, 84.43kb.
- Задачи на графах программа, 81.89kb.
- Правительство Российской Федерации Государственный университет Высшая школа экономики, 91.67kb.
- С. Н. Постовалов Программирование в системе 1С: Предприятие 7 (компонента "Бухгалтерский, 899.42kb.
- Программа дисциплины гсэ. 01 Методология и история кибернетики, информатики и вычислительной, 194.68kb.
- М. К. Аммосова Институт математики и информатики Кафедра прикладной математики рабочая, 219.2kb.
- М. К. Аммосова Институт математики и информатики Кафедра прикладной математики рабочая, 247.89kb.
Аннотация дисциплины
«История и методология прикладной математики и информатики»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 2 ЗЕ (72 час).
Цель дисциплины: краткое изложение основных фактов, событий и идей истории развития математики в целом и одного из её важнейших направлений – прикладной математики, зарождения и развития вычислительной техники и программирования. Показывается роль математики и информатики в истории развития цивилизации, дается характеристика научного творчества наиболее выдающихся учёных. Отдельное внимание уделено рассмотрению методологических подходов, используемых в ходе научных исследований.
Задачи изучения дисциплины:
- изучение основных этапов развития прикладной математики;
- изучение истории развития вычислительной техники программного обеспечения;
- изучение основных методов научного познания.
Основные дидактические единицы (разделы):
История математики
История информатики
Методология научной деятельности
В результате изучения дисциплины «Математическое моделирование объектов и систем управления» студент должен:
знать: основные этапы развития математики и информатики (ОК-2); роль и основные концепции выдающихся ученых
уметь:
- разрабатывать обзоры состояния прикладной математики, вычислительной техники, программирования на определенных этапах исторического развития;
- самостоятельно приобретать новые знания по истории прикладной математики и информатики;
владеть: основами методологии научного познания
Виды учебной работы: лекции, практические занятия
Изучение дисциплины заканчивается зачетом
Аннотация дисциплины
«Современные проблемы прикладной математики и информатики»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).
Цель дисциплины: является ознакомление студентов с актуальными научными проблемами прикладной математики и информатики.
Задачей изучения дисциплины: является ознакомление студентов с существующими в настоящее время методами, подходами и средствами решения современных проблем прикладной математики и информатики.
Основные дидактические единицы (разделы):
Интеграция информационных ресурсов
Полезность информации
Задачи большой вычислительной емкости
Защита информации
В результате изучения дисциплины «Математическое моделирование объектов и систем управления» студент должен:
знать:
- философские концепции естествознания;
- современное состояние и проблемы прикладной математики и информатики
уметь:
- порождать новые идеи и демонстрировать навыки самостоятельной научно-исследовательской работы и работы в научном коллективе;
- использовать углублённые знания правовых и этических норм при оценке последствий своей профессиональной деятельности, при разработке и осуществлении социально значимых проектов;
- разрабатывать аналитические обзоры состояния области прикладной математики и информационных технологий по направлениям профильной подготовки.
владеть:
- основами методологии научного познания при изучении различных уровней организации материи, пространства и времени.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом
Аннотация дисциплины
«Обработка и анализ сигналов и сцен »
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 8 ЗЕ (108 час).
Цель дисциплины: является приобретение студентами знаний и навыков, позволяющих ориентироваться в основных задачах анализа непрерывных и дискретных сигналов, работе с одномерными и многомерными зависимостями, выделению объектов и определению характерных особенностей изображений. Изучение данного курса позволит студентам получить представление о методах анализа одномерных и многомерных зависимостей с применением математического аппарата корреляционного, Фурье, вейвлет и фрактального анализа, теория информации и динамического хаоса.
Задачи изучения дисциплины:
- изучение методов и способов анализа дискретных одномерных и многомерных сигналов;
- изучение теории корреляционного анализа, Фурье и вейвлет преобразований, математически методов фрактальной геометрии;
- обучение методам анализа и обработки изображений, изучение методов пространственной и частотной фильтрации, на основе Фурье и вейвлет преобразований.
Основные дидактические единицы (разделы):
Корреляционный анализ и его применение в задачах анализа сигналов
Фурье и вейвлет анализ. Основные преобразования и способы применения для анализа сигналов и сцен.
Основные понятия фрактального анализа и методов теории информации
В результате изучения дисциплины «Математическое моделирование объектов и систем управления» студент должен:
знать: углубленного анализа проблем, постановки и обоснования задач научной и проектно-технологической деятельности
уметь:
- совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень,
- добиваться нравственного и физического совершенствования своей личности
владеть: навыками работы с персональным компьютером как средством обработки и анализа информации
Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы, курсовой проект
Изучение дисциплины заканчивается зачетом
Аннотация дисциплины
«Математические модели в экономике»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час)
Цель дисциплины:
Состоит в обучении студентов математическому моделированию экономических объектов и процессов.
Задачей изучения дисциплины:
Является изучение моделей линейного программирования, нейросетевых моделей и проведение на их основе вычислительных экспериментов.
Основные дидактические единицы:
Транспортная задача линейного программирования. Закрытая модель транспортной задачи. Метод потенциалов. Открытая модель. Дельта-метод решения транспортной задачи.
Задача о максимальном потоке в сети. Постановка задачи. Свойства решений. Алгоритм решения.
Задача об оптимальном назначении. Постановка задачи. Алгоритм решения.
Нейросетевые модели экономических объектов. Классификация нейронных сетей. Теоре-ма Колмогорова-Арнольда. Постановка и возможные пути решения задачи обучения нейронных сетей. Обучение с учителем. Алгоритм обратного распространения ошибки.
Нейронные сети встречного распространения. Оптимизирующие нейронные сети.
Применение искусственных нейронных сетей. Выявление показателей, влияющих на валовую прибыль предприятия. Прогнозирование на финансовом рынке.
В результате изучения дисциплины «Базы данных» студент должен:
знать: общие подходы к анализу и моделированию экономических объектов.
уметь: разработать математическую и нейросетевую модель экономической системы.
владеть: навыками по решению прикладных экономико-математических задач.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия, курсовая работа.
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом.
Аннотация дисциплины
«Теория разностных схем»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 4 ЗЕ (144 час).
Цель дисциплины: является ознакомление с основными методами и средствами разработки вычислительных алгоритмов решения задач математической физики; формирование способностей для математической модели исследуемого явления получать решение, используя конечноразностные схемы.
Задачей изучения дисциплины:
- изучение основных принципов решения задач математической физики конечноразностными методами;
- формирование навыков построения численных алгоритмов решения основных задач математической физики;
- изучение основных способов построения и анализа разностных схем;
- формирование способности анализа полученных численных результатов и способов их использования.
Основные дидактические единицы (разделы):
Основные понятия теории разностных схем
Разностные схемы основных УЧП
В результате изучения дисциплины «Математическое моделирование объектов и систем управления» студент должен:
знать: основные принципов решения задач конечноразностными методами
уметь:
- строить разностные схемы решения научных и прикладных задач,
- проводить исследование построенных конечноразностных схем;
- выбирать и реализовывать в виде программ соответствующие методы решения разностных уравнений
владеть:
- навыками работы с персональным компьютером как средством обработки и анализа информации ;
- современными языками программирования и пакетами прикладных программ, реализующими разностные методы решения задач
Виды учебной работы: лекции, практические занятия
Изучение дисциплины заканчивается экзаменом