Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Планирование, обработка и анализ вычислительного эксперимента» Цели и задачи дисциплины
| Вид материала | Документы |
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной, 4407.75kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Маркетинговый анализ» Цели и задачи, 141.79kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Экология» Цели и задачи дисциплины, 10.59kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Механика жидкости и газа» Цели, 60.08kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины Основы безопасности труда Цели и задачи, 47.72kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Статистические методы обработки информации», 49.02kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Технология, комплексная механизация, 127.54kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Эконометрика» Цели и задачи дисциплины, 90.89kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, 3553.81kb.
- Аннотация примерной программы учебной дисциплины «Высшая математика» Цели и задачи, 351.31kb.
Форма 2
Аннотация дисциплины
базовой (вариативной) части цикла ___________________________
Аннотация примерной программы учебной дисциплины
«Планирование, обработка и анализ вычислительного эксперимента»
- Цели и задачи дисциплины
Целью изучения дисциплины является расширение и углубление базовых знаний в предметной области за счет изучения основных методов и принципов планирования эксперимента, выполнения вычислительных экспериментов на базе математических моделей и обработки их результатов с использованием математического инструментария и прикладного программного обеспечения.
Студенты должны освоить методологию математического и компьютерного моделирования технических и технологических систем, принципы организации вычислительных экспериментов и методы их планирования, а также методы обработки и интерпретации их результатов.
Основными учебными задачами, которые решаются при изучении дисциплины, являются:
– расширение и углубление базовых знаний, полученных при подготовке в бакалавриате;
– формирование умений исследовать путем вычислительных экспериментов технические и технологические процессы в предметной области;
– формирование у обучаемых способностей применения методологии компьютерного моделирования с целью дальнейшее использования при подготовке магистерской диссертации.
- Требования к уровню освоения содержания дисциплины.
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование у обучаемого следующих компетенций:
ОК-2 способностью к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности, к изменению социокультурных и социальных условий деятельности;
ОК-6 – способностью самостоятельно приобретать и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности, расширять и углублять своё научное мировоззрение, в том числе с помощью информационных технологий;
ПК-2 - способностью использовать углубленные теоретические и практические знания, которые находятся на передовом рубеже науки и техники в области профессиональной деятельности;
ПК-4 – способностью находить творческие решения профессиональных задач, готовностью принимать нестандартные решения;
ПК-5 – способностью анализировать естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности;
ПК-6 – способностью и готовностью применять современные методы исследования проводить технические испытания и (или) научные эксперименты, оценивать результаты выполненной работы;
ПК-8 – способностью оформлять, представлять и докладывать результаты выполненной работы;
ПК-9 – готовностью использовать современные и перспективные компьютерные и информационные технологии;
ПК-14 – способностью использовать знания теоретических и экспериментальных методов научных исследований, принципов организации научно-исследовательской деятельности;
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
– основные математические модели исследуемых процессов;
– роль и место вычислительного эксперимента в процессе компьютерного моделирования;
– основные этапы компьютерного моделирования;
– основные этапы вычислительного эксперимента;
– методы планирования вычислительного эксперимента;
– методы обработки, интерпретации вычислительного эксперимента;
– классические методы нахождения экстремума;
– основные интерполяционные формулы;
Уметь:
– строить математические модели статистических и динамических систем;
– обрабатывать результаты вычислительных экспериментов;
– строить интерполяционные функции, проводить статистическую обработку данных;
– проводить статистическую проверку гипотез;
Владеть:
– методикой применения специализированных пакетов прикладных программ к решению технических задач;
– технологией разработки математических моделей;
– методикой планирования эксперимента;
– методами обработки и интерпретации результатов эксперимента.
- Содержание дисциплины. Основные разделы.
Тема 1. Основы математического и компьютерного моделирования технических и технологических систем.
Системный анализ. Основные принципы и постулаты системного анализа. Математические модели и компьютерное моделирование. Полнота, точность, адекватность, экономичность, робастность и продуктивность математических моделей. Структура математических моделей и их иерархия. Математические модели статистических и динамических систем. Стохастические модели. Методы построения математических моделей. Критерии оценки эффективности моделей. Методология компьютерного моделирования систем. Основные этапы компьютерного моделирования.
Тема 2. Общие принципы организации вычислительных экспериментов при компьютерном моделировании технологических процессов и технических систем.
Роль и место вычислительного эксперимента в процессе компьютерного моделирования. Основные этапы вычислительного эксперимента. Общие принципы планирования вычислительных экспериментов. Факторы, уровни и факторные пространства. Функция и поверхность реакции. Стратегическое и тактическое планирование эксперимента.
Тема 3. Методы планирования вычислительного эксперимента.
Активный эксперимент. Ортогональные планы первого порядка. Полный факторный эксперимент. Обработка результатов эксперимента. Дробный факторный эксперимент. Рототабельность планов первого порядка. Применение планов первого порядка в отсеивающих экспериментах. Планирование эксперимента при отыскании экспериментальной области. Классические методы нахождения экстремума. Факторные методы определения экстремума. Центральные композиционные планы второго порядка. Ортогональные центральные композиционные планы. Рототабельные центральные композиционные планы.
Тема 4. Методы обработки и интерпретации результатов вычислительных экспериментов.
Интерполирование функций. Обобщенная постановка задачи интерполяции. Интерполяционные формулы Ньютона, Гаусса, Стирлинга, Бесселя, Лагранжа. Аппроксимация функций. Метод наименьших квадратов. Сглаживание временных рядов. Сплайн-аппроксимация. Статистическая обработка данных. Гистограммы. Точечные и интервальные статистические оценки параметров распределения. Статистическая проверка гипотез. Регрессионный анализ. Нечеткие оценки. Свойства нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Логико-лингвистические модели. Факторный анализ.