Реферат: «История и методология прикладной математики и информатики»

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