Kод дисциплины
|
БД ОР1206
|
Общая трудоёмкость
|
3 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
45 ч
|
Цель
|
знания и навыки применения основ программирования на базе языка Си #, позволяющих решать различные научно-технические задачи инжиниринга
|
Пререквизиты
|
объектно-ориентированное программирование; линей-ная алгебра, математический анализ, дифференц. уравнения, методы приближённых вычислений
|
Постреквизиты
|
системный анализ и оптимизация, компьютерное моделирование
|
Тьюторы
|
к.т.н., доц. Савельева Е.А.
ст. преп. Алибиева Ж.М.,
ст. преп. Сейдахметова Г.Е.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Знание основ программирования и алгоритмов для решения различных прикладных задач инжиниринга.
|
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Основы языка Си#, типы, операторы и выражения, управление, функции и структура программы, указатели, арифметика над указателями, указатели на функции, структуры, интерфейс ввода –вывода, директивы стиля программирования, элементы стиля программирования.
Концепции, включающие логику и внутреннее устройство компьютера, которые каждый программист должен знать, строительные блоки программы, от объектов и классов до интерфейсов, управляющих структур и присваивания, ключевые элементы пропозиционального исчисления и исчисления предикатов, создание и структура объектов, мощь объектов и необходимость при построении объектной модели отражения реальной структуры моделируемой внешней системы. После введения концепций структурирования программы разбирается присваивание, ссылки, ссылочное присваивание и интересные задачи, возникающие при работе со связанными списками.
«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»
Курс 2, семестр 3
Код дисциплины
|
TVMS2207
|
Общая трудоемкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30
|
Цель
|
Изучение основных понятий, законов теории вероятностей и математической статистики и их приложений в различных областях; овладение приемами и методами решения конкретных задач;
|
Пререквизиты
|
1.Алгебра и геометрия
2.Математический анализ
|
Постреквизиты
|
1.Физика
|
Тьюторы
|
Кигай А.К., профессор
Сарбасова А.К., доцент
|
Кафедра
|
«Киноискусство»
|
Контакты
|
Тел. 264-56-04
|
Виды учебной работы
|
Лекции, практические занятия, СРС, СРСП
|
Формы самостоятельн. работы:
|
- подготовка рефератов;
- доклады, презентации и др.
|
Формы контроля
|
Реферат (Р1), доклад (Р2),
экзамен (тестирование на компьютере)
|
Ожидаемые результаты
|
После изучения курса студент должен знать основы теории вероятностей и математической статистики, уметь использовать знания теории вероятностей и математической статистики при изучении других учебных дисциплин
|
Содержание курса
Классическое определение вероятности, статистическая вероятность, геометрическая вероятность. Вероятность. Свойства вероятности. Теорема сложения вероятностей. Условная вероятность. Теорема умножения вероятностей. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Повторение испытаний. Формула Бернулли. Локальная теорема Лапласа, интегральная теорема Лапласа, теорема Пуассона.
Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины. Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Математическое ожидание дискретной случайной величины. Дисперсия дискретной случайной величины.
Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины. Математическое ожидание, дисперсия непрерывных случайных величин.
Нормальное распределение. Равномерное распределение. Показательное распределение. Распределение Стьюдента.
Закон больших чисел. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева.
Генеральная и выборочная совокупности. Способы отбора. Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма. Статистические оценки параметров распределения. Генеральная дисперсия. Выборочная дисперсия.
Точечные оценки параметров распределения, метод моментов, метод максимального правдоподобия. Доверительная вероятность. Доверительные интервалы нормального распределения для математического ожидания, дисперсии и других неизвестных параметров.
Проверка статистических гипотез. Критерий Пирсона X и его применение к проверке гипотезы о виде распределения.Выборочные уравнения регрессии. Определение параметров линейной и нелинейной регрессии методом наименьших квадратов.
«МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ»
2 курс, 3 семестр
Kод дисциплины
|
БД MMU2208
|
Общая трудоёмкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30 ч
|
Цель
|
Приобретение студентами основных принципов линейного и нелинейного программирования, а также умение использовать их в решении прикладных задач.
|
Пререквизиты
|
объектно-ориентированное программирование; линей-ная алгебра, математический анализ, дифференц. уравнения, методы приближённых вычислений
|
Постреквизиты
|
системный анализ и оптимизация, компьютерное моделирование
|
Тьюторы
|
Доцент Мусин Т. О.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Студент приобретёт навыки использования различных методов оптимизации для решения прикладных задач.
|
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Транспортная задача линейного программирования, Общая задача нелинейного программирования. Метод многочленов Лагранжа, Выпуклые и вогнутые функции. Теорема Куна-Таккера, Квадратичное программирование. Метод Била, Двойственность в квадратичном программировании. Градиентные методы для решения задач нелинейного программирования, Постановка задачи и основные понятия динамического программирования, Методы решения задач динамического программирования.
«ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ»
2 курс, 3 семестр
Kод дисциплины
|
БД TI2209
|
Общая трудоёмкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30 ч
|
Цель
|
Цель курса заключается в формировании знаний по основам теории информации и их применению к оптимизации современных компьютерных систем.
|
Пререквизиты
|
«Математический анализ», «Информатика», «Программирование на алгоритмических языках», «Теория вероятностей и математическая статистика».
|
Постреквизиты
|
Компьютерная инженерия
|
Тьюторы
|
Доцент Мусин Т. О.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Знание современных методов и моделей восприятия, преобразования, передачи, обработки, хранения и представления информации, используемых при разработке вычислительной техники и программного обеспечения.
|
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Понятие информационной системы; системный анализ; кибернетический подход; динамическое информационных систем; каноническое представление информационной системы; агрегатное описание информационных систем. Операторы входов и выходов; принципы минимальности информационных связей агрегатов; агрегат как случайный процесс; информация и управление.Математические модели сигнала. Частотная форма представления детерминированных сигналов. Структурные, статистические и семантические меры информации. Определение энтропии, основные свойства энтропии. Условная энтропия. Энтропия объединения. Оценка потерь информации. Понятие избыточности информации. Дифференциальная энтропия. Общие понятия теории кодирования. Фундаментальные теоремы Шеннона в кодировании. Аналого-кодовые преобразователи. Эффективное кодирование. Помехоустойчивое кодирование.
«ОСНОВЫ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ»
2-й курс, 4-й семестр
Kод дисциплины
|
БД ОРV2210
|
Общая трудоёмкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30 ч
|
Цель
|
знания и навыки применения параллельных вычислений, позволяющих решать различные научно-технические задачи инжиниринга
|
Пререквизиты
|
объектно-ориентированное программирование; линей-ная алгебра, математический анализ, дифференц. уравнения, методы приближённых вычислений
|
Постреквизиты
|
системный анализ и оптимизация, компьютерное моделирование
|
Тьюторы
|
Доцент Мусин Т. О.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Знание способов параллельной обработки данных и архитектура вычислительных средств, анализ эффективности использования многопроцессорных вычислительных комплексов
|
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Параллельные компьютеры и супер-ЭВМ, Понятие о векторизации программ, Архитектура массивно-параллельных компьютеров. Особенности программирования, Технологии параллельного программирования. Message Passing Interface (MPI), Технология программирования OpenMP, Технология программирования OpenMP, Способы параллельной обработки данных и архитектура вычислительных средств, Анализ эффективности использования многопроцессорных вычислительных комплексов
«ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ»
2-й курс, 4-й семестр
Kод дисциплины
|
БД CHM2211
|
Общая трудоёмкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30 ч
|
Цель
|
знания и навыки применения численных методов для создания программ, позволяющих решать различные научно-технические задачи инжиниринга
|
Пререквизиты
|
объектно-ориентированное программирование; линей-ная алгебра, математический анализ, дифференц. уравнения, методы приближённых вычислений
|
Постреквизиты
|
системный анализ и оптимизация, компьютерное моделирование
|
Тьюторы
|
Доцент Мусин Т. О.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Знание численных методов и алгоритмов для решения различных прикладных задач инжиниринга, применение математических методов в различных областях экономики и управления
|
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА
Аппроксимация функций. Интерполяция полиномом Лагранжа. Полиномы Чебышёва. Тригонометрическая интерполяция. Дискретное преобразование Фурье. Численное интегрирование: формула прямоугольников; метод трапеций, метод Симпсона. Оценка погрешностей квадратурных формул. Интегрирование быстроосциллирующих функций. Нелинейные уравнения. Приближённые решения: метод линейной интерполяции, метод простой итерации, метод Ньютона. Разностные методы решения дифференциальных уравнений. Приближённое решение уравнений математической физики. Метод прогонки.
«АЛГОРИТМЫ И МОДЕЛИ ВЫЧИСЛЕНИЙ»
2-й курс, 4-й семестр
Код дисциплины
|
БД AMV2212
|
Общая трудоёмкость
|
2 кредита
|
В том числе аудиторная нагрузка
|
30 ч
|
Цель
|
знания и навыки применения различных алгоритмов и моделей вычислений для выработки управляющих решений и создания программных систем
|
Пререквизиты
|
объектно-ориентированное программирование; линейная алгебра, математический анализ, дифф. уравнения, методы приближённых вычислений
|
Постреквизиты
|
системный анализ и оптимизация, компьютерное моделирование
|
Тьюторы
|
Доцент Мусин Т. О.
|
Kафедра
|
Kомпьютерная и программная инженерия
|
Kонтакты
|
Телефон: 264-63-95
|
Виды учебной работы
|
Лекции. Семинары. Лабораторные работы. Kонсультации. CPC. СРСП
|
Формы самостоятельной работы
|
Обработка учебного материала, самотестирование, подготовка к контрольной работе, написание реферата
|
Формы контроля
|
Рубежный контроль (р1, р2), экзамен (тестирование)
|
Ожидаемые результаты
|
Владение основными методами формализации рассуждений, алгоритмами для решения различных задач, применение математических методов в различных областях экономики и управления
|
Достарыңызбен бөлісу: |
