Системы имитационного моделирования

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
«УТВЕРЖДАЮ»:
Проректор по учебной работе
_______________________ /Волосникова Л.М./
__________ _____________ 2013 г.
СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Учебно-методический комплекс.
Рабочая программа для студентов направления
010500.68 Математическое обеспечение и администрирование
информационных систем. Магистерская программа
«Высокопроизводительные вычислительные системы»
(очная форма обучения)
«ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:
Автор работы _____________________________/Донкова И.А./
«__» ______ 2013 г.
Рассмотрено на заседании кафедры программного обеспечения __.__.2013, протокол №
__. Соответствует требованиям к содержанию, структуре и оформлению.
«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:
Объем 17 стр.
Зав. кафедрой ______________________________/Захарова И.Г./
«__» _____ 2013 г.
Рассмотрено на заседании УМК ИМЕНИТ, отделение математики, физики, химии и
информационных технологий ______2013, протокол № ___
Соответствует ФГОС ВПО и учебному плану образовательной программы.
«СОГЛАСОВАНО»:
Председатель УМК ________________________/Глухих И.Н./
«______»_____________2013 г.
«СОГЛАСОВАНО»:
Директор ИБЦ ________________________/Еманов А.Г./
«______»_____________2013 г.
«СОГЛАСОВАНО»:
Зав. методическим отделом УМУ_____________/Федорова С.А./
«______»_____________2013 г.
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ, ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК и
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
КАФЕДРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Донкова И.А
СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Учебно-методический комплекс.
Рабочая программа для студентов направления
010500.68 Математическое обеспечение и администрирование
информационных систем.
Магистерская программа «Высокопроизводительные вычислительные
системы»
(очная форма обучения)
Тюменский государственный университет
2013
2
ДОНКОВА И.А. СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов
направления 010500.68 Математическое обеспечение и администрирование
информационных
систем.
Магистерская
программа
«Высокопроизводительные вычислительные системы» (очная форма
обучения). Тюмень, 2013, 17 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС
ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки.
Рабочая программа дисциплины опубликована на сайте ТюмГУ:
Системы имитационного моделирования [электронный ресурс] / Режим
доступа: http://www.umk3.utmn.ru., свободный.
Рекомендовано к изданию кафедрой программного обеспечения.
Утверждено проректором по учебной работе Тюменского государственного
университета.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: Захарова И.Г., д.п.н., профессор.
© Тюменский государственный университет, 2013.
© Донкова И.А., 2013.
3
1. Пояснительная записка.
1.1. Цели и задачи дисциплины
Целью преподавания дисциплины «Системы имитационного моделирования»
является изучение студентами теоретических основ имитационного моделирования,
способов проведения компьютерного эксперимента, решения задач оптимального
управления с использованием высокоуровневых вычислительных процедур.
Задачи дисциплины:




обучить студентов основам имитационного моделирования;
привить студентам устойчивые навыки решения прикладных задач;
дать опыт проведения вычислительных экспериментов с использованием систем
имитационного моделирования;
обеспечить развитие исследовательской компетенции.
1.2. Место дисциплины в структуре
направления
010500.68
Математическое
информационных систем.
основной образовательной программы
обеспечение
и
администрирование
Дисциплина «Системы имитационного моделирования» относится к вариативной
части базового цикла (М. 2.) федерального государственного образовательного стандарта
высшего профессионального образования направления 010500.68 Математическое
обеспечение и администрирование информационных систем. В соответствии с учебным
планом образовательной программы изучение дисциплины предусмотрено в 3 семестре и
логически взаимосвязано с предшествующими дисциплинами. Дисциплина «Системы
имитационного моделирования» опирается на материалы таких дисциплин как «Задачи
оптимального управления», «Методы оптимизации», «Исследование операций»,
«Методология научных исследований».
Знания, умения и практические навыки, полученные в результате изучения
дисциплины «Системы имитационного моделирования», используются студентами при
разработке курсовых и дипломных работ, научно-исследовательской деятельности.
1.3. Компетенции выпускника, формируемые в результате освоения данной дисциплины
В результате освоения дисциплины «Системы имитационного моделирования»
выпускник должен обладать следующими общенаучными (ОК) и профессиональными
компетенциями (ПК):
- способность к анализу и синтезу (ОК 11);
- глубокое понимание сути точности фундаментального знания (ПК 3);
- способность передавать результат проведенных физико-математических и прикладных
исследований в виде конкретных рекомендаций, выраженных в терминах предметной
области изучаемого явления (ПК 5);
- иметь навыки разработки моделирующих алгоритмов и реализации их на базе
языков и пакетов прикладных программ моделирования (ПК 22);
В результате изучения дисциплины студенты должны
знать: основные этапы имитационного моделирования;
4
уметь: использовать основные понятия и методы дисциплины «Системы имитационного
моделирования»; работать с различными источниками информации; практически решать
типичные задачи с использованием средств имитационного моделирования; решать
достаточно сложные в вычислительном отношении задачи, требующих их численной
реализации на базе языков и пакетов прикладных программ моделирования.
владеть: навыками анализа и синтеза, технологиями разработки имитационных моделей и
вычислительного эксперимента, методами оптимального управления компьютерным
экспериментом, умением интерпретировать результаты исследований.
2. Структура и трудоемкость дисциплины.
Семестр 3. Форма промежуточной аттестации зачет, контрольная работа. Общая
трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единиц – 72 часа.
Тематический план.
1
2
Из них в
интерактивной форме
СРС
Лаб
Сем
Неделя семестра
1
Лекции
Виды учебной работы
и СРС (в часах)
№ Тема
Итого часов по теме
Таблица 1.
2
3
4
5
6
7
8
Модуль 1. Современные методы компьютерного моделирования.
Введение в дисциплину
1-2 2
6
2
10
Формы
контроля
9
Системы моделирования и 3-4
программирования
4
6
4
14
4
Итого
6
12
6
24
4
10
опрос
Модуль 2. Стохастические системы, задаваемые имитационными моделями
3
Решение задач базовых 5-7
разделов
прикладной
статистики на примерах
анализа
стохастических
систем,
задаваемых
имитационными
моделями.
2
2
2
6
2
опрос
4
Имитационное
8-9
моделирование
статистических данных и
их
графическое
представление
2
4
2
8
2
Контрольная
работа
5
Итого
4
6
4
14
4
Модуль 3. Планирование-прогнозирование компьютерного эксперимента
5
Модели и методы теории 10планирования
13
эксперимента
2
8
2
12
2
Контрольная
работа
6
Аппроксимация
14стохастических
16
многофакторных систем в
условиях компьютерного
эксперимента
4
6
2
12
4
опрос
7
Компьютерное
17моделирование
как 18
инструмент решения задач
оптимизации
2
4
4
10
2
Контрольная
работа
Итого
8
18
8
34
8
Всего за семестр
18
36
18
72
16
Из них в интерактивной
форме
16
зачет
16
Таблица 2.
Планирование самостоятельной работы студентов
№
1
2
3
4
Модули и темы
Введение в дисциплину
Системы моделирования и
программирования
Решение
задач
базовых
разделов
прикладной
статистики на примерах
анализа
стохастических
систем,
задаваемых
имитационными моделями.
Имитационное
моделирование
статистических данных и их
графическое представление
Виды СРС
обязательные
дополнит.
Работа с
литературой,
источниками
Интернет
Работа с
Подготовка
литературой,
обзора
источниками
Интернет
Работа с
Подготовка
литературой,
обзора
источниками
Интернет
Работа с
литературой,
источниками
Интернет
6
Неделя
семестра
Объем
часов
1-2
2
3-4
4
5-7
2
8-9
2
Подготовка
обзора
5
6
7
Модели и методы теории
планирования эксперимента
Анализ статей
по выбору
Аппроксимация
стохастических
многофакторных систем в
условиях
компьютерного
эксперимента
Подготовка
аннотации
статьи и плана
автореферата
Компьютерное
моделирование
как
инструмент решения задач
оптимизации
Подготовка
плана доклада
Итого за семестр
Анализ
диссертаций
по выбору
Подготовка
статьи
10-13
2
14-16
2
16-18
4
Подготовка
доклада
18
3. Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами
№
п/
п
1
2
3
4
Наименование обеспечиваемых (последующих)
дисциплин
Задачи оптимального управления
Производственная практика
Научно-исследовательская работа
Выполнение ВКР
Темы дисциплины необходимые
для
изучения
обеспечиваемых
(последующих) дисциплин
1
2 3
4
5
6
7
+
+ +
+ +
+
+
+
+ +
+ +
+
+
+
+ +
+ +
+
+
+
Содержание дисциплины.
1. Введение в дисциплину. Содержание курса, цели и задачи. Основные понятия
дисциплины «Системы имитационного моделирования». Типовые технические и научные
задачи, решаемые средствами компьютерного моделирования. Научные конференции,
школы-семинары, образовательные сайты, печатные издания, посвященные системам
имитационного моделирования.
4.
2. Системы моделирования и программирования. Понятие модели, вычислительного
эксперимента, системы. Имитационное моделирование. Системы имитационного
моделирования (СИМ). Классификация СИМ. Сравнительный анализ СИМ, их
соответствие требованиям компьютерных экспериментов. Современные интегрированные
средства моделирования (ИСМ). Принципы построения и эволюция ИСМ. Реализация
систем в математических пакетах. Выбор программных средств для моделирования и
визуализации данных, вычислений с применением высокоуровневых численных
аналитических процедур. Библиотеки численных методов, языки моделирования и
поддерживающие их системы программирования.
3. Решение задач базовых разделов прикладной статистики на примерах анализа
стохастических систем, задаваемых имитационными моделями. Эмпирические и
теоретические распределения. Применение законов распределения в анализе данных,
полученных в результате исследования технологических, социальных и др. процессов.
Статистические методы обработки результатов исследования: описание данных;
7
оценивание характеристик, параметров и зависимостей; проверка статистических гипотез.
Способы идентификации законов распределения. Проблема стыковки критериев согласия.
4. Имитационное моделирование статистических данных и их графическое
представление. Нахождение значений параметров теоретических распределений на основе
опытных данных. Высокоуровневые средства сравнения теоретических и эмпирических
распределений. Вычислительный эксперимент средствами имитационного моделирования
в высокоуровневой программной среде.
5. Модели и методы теории планирования эксперимента. Исследование
стохастических однофакторных систем в условиях компьютерного эксперимента.
Получение и интерпретация регрессионных, корреляционных и прогнозных оценок
выборочных данных пассивного и активного эксперимента.
6. Аппроксимация стохастических многофакторных систем в условиях
компьютерного эксперимента. Оценка коэффициентов аппроксимирующего полинома
методом МНК в условиях пассивного и активного эксперимента. Статистическая оценка
значимости регрессионных моделей, коэффициентов регрессии и корреляции.
7. Компьютерное моделирование как инструмент решения задач оптимизации.
Оптимальное управление имитационным экспериментом. Определение оптимальных
параметров изучаемой системы или оптимальных условий протекания процесса. Задачи
многопараметрической оптимизации стохастических систем. Исследование задач поиска
оптимального результата итерационными (численными) методами.
5.
Планы семинарских занятий.
Семинарские занятия учебным планом не предусмотрены
Темы лабораторных работ.
1. Построение имитационных моделей стохастических систем с заданным законом
распределения. Оценка параметров распределений случайной величины. Проведение
вычислительного эксперимента с использованием файл - функций.
6.
2. Вычислительный эксперимент с использованием генератора случайных чисел,
подчиняющихся заданным вероятностным законам распределения. Численная проверка
соответствия выборочных данных теоретическому распределению с использованием
методов статистической обработки данных и способов визуализации.
3. Статистические методы обработки результатов исследования: описание данных;
оценивание характеристик, параметров и зависимостей; проверка статистических гипотез.
4. Имитационное моделирование статистических данных. Нахождение значений
параметров теоретических распределений на основе опытных данных. Высокоуровневые
средства сравнения теоретических и эмпирических распределений.
5. Исследование стохастических однофакторных систем в условиях компьютерного
эксперимента. Получение и интерпретация регрессионных,
корреляционных и
прогнозных оценок выборочных данных пассивного и активного эксперимента.
6. Аппроксимация стохастических многофакторных систем в условиях
компьютерного эксперимента. Оценка коэффициентов аппроксимирующего полинома
методом МНК в условиях пассивного и активного эксперимента. Статистическая оценка
значимости регрессионных моделей, коэффициентов регрессии и корреляции.
8
7. Определение оптимальных параметров изучаемой системы или оптимальных
условий протекания процесса. Исследование задач поиска оптимального результата
итерационными (численными) методами.
Карта компетенции в приложении 1.
7. Примерная тематика курсовых работ (если они предусмотрены учебным планом
ООП). Курсовая работа по дисциплине учебным планом не предусмотрена.
8. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной
аттестации по итогам освоения дисциплины.
8.1. Примерные варианты контрольных работ:
Контрольная работа № 1
«Построение имитационных моделей стохастических систем с заданным законом
распределения».
Выполнить
графическую
визуализацию
ряда
нормально
распределенных случайных чисел (другой закон распределения) с использованием
высокоуровневых файл - функций с разными параметрами распределения. Вычислить
выборочные числовые характеристики. Проанализировать способы идентификации
законов распределения.
Контрольная работа № 2
Письменный анализ и рецензирование научной статьи, посвященной исследованию
стохастических систем в условиях компьютерного эксперимента.
Контрольная работа № 3
Письменный анализ и рецензирование автореферата диссертации с целью
ознакомления с научными задачами, решаемыми средствами компьютерного
моделирования.
8.2. Вопросы к зачету:
Понятие модели, вычислительного эксперимента, системы.
Математические и имитационные модели.
Имитационное моделирование.
Системы имитационного моделирования (СИМ). Классификация СИМ.
Сравнительный анализ СИМ, их соответствие требованиям компьютерных
экспериментов.
6. Современные интегрированные средства моделирования (ИСМ).
7. Принципы построения и эволюция ИСМ.
8. Статистические методы обработки результатов исследования: описание данных;
оценивание характеристик, параметров и зависимостей; проверка статистических
гипотез.
9. Теоретические и эмпирические распределения.
10. Способы идентификации законов распределения.
11. Применение распределений случайных величин в экономике и других предметных
областях.
12. Модели и методы теории планирования эксперимента.
1.
2.
3.
4.
5.
9
13. Исследование стохастических однофакторных систем в условиях компьютерного
эксперимента.
14. Получение и интерпретация регрессионных, корреляционных и прогнозных оценок
выборочных данных пассивного и активного эксперимента.
15. Аппроксимация стохастических многофакторных систем в условиях компьютерного
эксперимента.
16. Оценка коэффициентов аппроксимирующего полинома методом МНК в условиях
пассивного и активного эксперимента.
17. Статистическая оценка значимости регрессионных моделей, коэффициентов
регрессии и корреляции.
18. Оптимальное управление имитационным экспериментом.
9.
Образовательные технологии.
Для реализации компетентностного подхода используются как традиционные формы
и методы обучения, так и интерактивные формы (круглый стол, взаиморецензированиие,
представление и обсуждение докладов), направленные на формирование у магистрантов
навыков коллективной работы, умения анализировать, синтезировать, готовить
публикации и доклады по результатам НИР и презентовать их.
10. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.
10.1. Основная литература:
1. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А.
Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; под ред. А.А. Емельянова. – М.: Финансы и
статистика, 2009. – 368 с.
10.2. Дополнительная литература:
1. Гусева Е. Н. Имитационное моделирование экономических процессов в среде Arena.
Учебно-методическое пособие 2-е изд. стереотип. - М.: Флинта, 2011. – 256 с.
2. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6 в математике и моделировании М.: СОЛОН - ПРЕСС, 2009.
3. Королёв А. Л. Компьютерное моделирование
- М.: БИНОМ. Лаборатория
знаний, 2010. – 576 с.
4. Снетков Н. Н. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебнопрактическое пособие - М.: Евразийский открытый институт, 2008. – 320 с.
5. Шмелев В. А. Имитационное моделирование в контексте управленческого
прогнозирования - М.: Лаборатория книги, 2010. - 256 с.
10.3. Программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
1. Библиотека численного анализа НИВЦ МГУ]. – Режим доступа http: // www.numanal.srcc.msu.ru/ свободный. – Загл. с экрана.
2. Интернет-университет информационных технологий. Суперкомпьютерные
технологии [электр. ресурс]. – Режим доступа http: // www. Intuit.ru/catalog/hpct/
свободный. – Загл. с экрана.
3. Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений: Труды Международной
суперкомпьютерной конференции (17-22 сентября 2012 г., г. Новороссийск).
- М.: Изд-во МГУ, 2012. - 752 с. [электр. ресурс]. – Режим доступа
http://agora.guru.ru/display.php?conf=abrau2012&page=item011&PHPSESSID=hr0h5422
0qguriuftabhvssgp2. - Загл. с экрана.
10
11. Технические средства и материально-техническое обеспечение дисциплины:
Для чтения лекций используется аудитория, оборудованная мультимедиа проектором и
персональным компьютером. Для выполнения лабораторных работ используется
компьютерное оборудование (для лабораторных работ 1-3 виртуальный компьютер не
ниже 16 ядер) с установленными программными продуктами Microsoft Visual Studio
(версия не ниже 2010), MPI (версия не ниже 2.0).
11
Дополнения и изменения к рабочей программе на 201 / 201 учебный год
В рабочую программу вносятся следующие изменения:
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
_____________________________________________________________________________
Рабочая программа пересмотрена и одобрена на заседании кафедры программного
обеспечения «
» _______________ 201 г.
Заведующий кафедрой ___________________/___________________/
Роспись
12
Ф.И.О.
Приложение 1.
Карта компетенций дисциплины «Системы имитационного моделирования»
(дополнение к пояснительной записке УМК, п.6 «Компетенции обучающегося, формируемые в результате прохождения практики»)
Код
компет
енции
Формулировк
а
компетенции
Результаты
обучения в целом
ОК-11
способность к Знает: основные
анализу и
этапы и способы
имитационного
синтезу
моделирования и
методы
исследования
Умеет:
использовать
основные понятия
и методы
дисциплины;
работать с
различными
источниками
информации;
практически
решать типичные
задачи с
использованием
средств
имитационного
моделирования.
Владеет: навыками
анализа и синтеза,
Результаты обучения по уровням освоения материала
минимальный
базовый
повышенный
Знает: основные
этапы и способы
имитационного
моделирования и
методы
исследования
Умеет:
Знает: этапы,
логику и способы
имитационного
моделирования и
методы исследования
и оптимального
управления
компьютерным
экспериментом;
Знает: этапы, логику и
риски имитационного
моделирования и
методы исследования и
оптимального
управления
компьютерным
экспериментом
использовать
основные понятия
и методы
дисциплины;
работать с
различными
источниками
информации;
практически
решать типичные
задачи с
использованием
средств
имитационного
моделирования.
Умеет: использовать
основные понятия и
методы дисциплины;
работать с
различными
источниками
информации;
практически решать
прикладные задачи с
использованием
высокоуровневых
алгоритм - функций;
решать достаточно
сложные в
Умеет: использовать
основные понятия и
методы дисциплины;
работать с различными
источниками
информации;
практически решать
творческие
профессиональные
задачи с
использованием
современных средств
имитационного
моделирования,
высокоуровневой
алгоритмизации и
Виды
занятий
Оценочные
средства
Лекции,
лаборатор
ные
работы
Выполнен
ие
индивидуа
льных
заданий.
Письменны
е эссе
технологиями
разработки
имитационных
моделей и
вычислительного
эксперимента,
умением
интерпретировать
результаты
исследований
ПК-3
Глубокое
понимание
сути точности
фундаменталь
ного знания
Знает: основные
подходы, этапы и
особенности
формулировки
результатов
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
Владеет:
навыками анализа
и синтеза,
технологиями
разработки
имитационных
моделей и
вычислительного
эксперимента,
умением
интерпретировать
результаты
исследований
Знает: основные
подходы при
формулировке
результатов
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
вычислительном
отношении задачи
Владеет: навыками
анализа и синтеза,
технологиями
разработки
имитационных
моделей, методами
управления
компьютерным
экспериментом,
умением комплексно
интерпретировать
результаты
исследований.
Знает: основные
подходы и этапы к
формулировке
результатов
фундаментальных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области
изучавшегося
явления
14
разносторонней
визуализации; решать
достаточно сложные в
вычислительном
отношении задачи
Владеет: способами и
приемами логично
представить и уметь
объяснять системный и
аналитический
подходы при
алгоритмизации и
разработке программ в
интегрированных
средах.
Знает: все подходы,
этапы и особенности
формулировки
результатов
фундаментальных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области изучавшегося
явления
Лекции,
лаборатор
ные
работы
Выполнен
ие
индивидуа
льных
заданий.
Письменны
е эссе
явления
явления
Умеет:
представлять,
объяснять и делать
выводы о
результатах
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Умеет:
формулировать
результаты
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Владеет:
способностью
передавать
результат
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Владеет:
подходами к
формулировке
результатов
фундаментальных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Умеет:
формулировать и
представлять
результаты
фундаментальных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области
изучавшегося
явления
Умеет:
формулировать,
представлять и
объяснять результаты
фундаментальных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области изучавшегося
явления
Владеет: всеми
Владеет: подходами этапами подходов и
и методами для
методов для
формулировки
формулировки
результатов
результатов
фундаментальных
фундаментальных
исследований в виде исследований в виде
конкретных
конкретных
рекомендаций,
рекомендаций,
выраженных в
выраженных в
терминах предметной терминах предметной
области
области изучавшегося
изучавшегося
явления
явления
15
ПК-5
способность
передавать
результат
проведенных
физикоматематическ
их и
прикладных
исследований
в виде
конкретных
рекомендаций
, выраженных
в терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Знает: все
подходы, этапы и
особенности
формулировки
результатов
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Умеет:
представлять,
объяснять и делать
выводы о
результатах
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
Знает: основные
подходы при
формулировке
результатов
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Умет:
формулировать
результаты
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
Знает: основные
подходы и этапы к
формулировке
результатов
проведенных физикоматематических и
прикладных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области
изучавшегося
явления
Знает: все подходы,
этапы и особенности
формулировки
результатов
проведенных физикоматематических и
прикладных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области изучавшегося
явления
Умеет:
Умет:
формулировать,
формулировать и
представлять и
представлять
объяснять результаты
результаты
проведенных физикопроведенных физико- математических и
математических и
прикладных
прикладных
исследований в виде
исследований в виде конкретных
конкретных
рекомендаций,
рекомендаций,
выраженных в
выраженных в
терминах предметной
терминах предметной области изучавшегося
области
явления
изучавшегося
Владеет: всеми
явления
этапами подходов и
Владеет: подходами методов для
16
Лекции,
лаборатор
ные
работы
Выполнен
ие
индивидуа
льных
заданий.
Письменны
е эссе
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Владеет:
способностью
передавать
результат
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
ПК - 22 иметь навыки
разработки
моделирующ
их
алгоритмов и
реализации
их на базе
языков и
пакетов
Знает: основные
особенности и
тенденции
развития
разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на
базе языков и
изучавшегося
явления
Владеет:
подходами к
формулировке
результатов
проведенных
физикоматематических и
прикладных
исследований в
виде конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах
предметной
области
изучавшегося
явления
Знает: основные
особенности
разработки
моделирующих
алгоритмов
Умеет:
и методами для
формулировки
результатов
проведенных физикоматематических и
прикладных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области
изучавшегося
явления
формулировки
результатов
проведенных физикоматематических и
прикладных
исследований в виде
конкретных
рекомендаций,
выраженных в
терминах предметной
области изучавшегося
явления
Знает: основные
особенности
разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на
базе языков и
пакетов прикладных
программ
Знает: основные
особенности и
тенденции развития
разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на базе
языков и пакетов
прикладных программ
17
Лекции,
лаборатор
ные
работы
Выполнен
ие
индивидуа
льных
Письменны
е эссе
прикладных
программ
моделировани
я
пакетов
прикладных
программ
моделирования
разрабатывать
простые
моделирующие
алгоритмы.
Умеет: поставить
задачу,
разработать
моделирующие
алгоритмы и
реализовать их на
базе языков и
пакетов
прикладных
программ
моделирования
Владеет:
основными
приемами
разработки
моделирующих
алгоритмов
Владеет:
приемами
разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на
базе языков и
пакетов
прикладных
программ
моделирования
моделирования
моделирования
Умеет:
разрабатывать
простые
моделирующие
алгоритмы и
реализовывать их на
базе языков и
пакетов прикладных
программ
моделирования
Умеет: поставить
задачу, разработать
моделирующие
алгоритмы и
реализовать их на базе
языков и пакетов
прикладных программ
моделирования.
Владеет: основными
приемами разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на
базе языков и
пакетов прикладных
программ
моделирования
18
Владеет: всеми
этапами разработки
моделирующих
алгоритмов и
реализации их на базе
языков и пакетов
прикладных программ
моделирования
заданий