Учебной дисциплины пс рпуд рабочая программа учебной дисциплины (модуля) математическое и имитационное моделирование для направления

Форма проведения и содержание мероприятий промежуточной аттестации:

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ, ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

1. Темы эссе, рефератов

1. 
   Моделирование.
   
2. 
   Классификация моделей.
   
3. 
   Пути возникновения математической модели
   
4. 
   Схема построения математических моделей
   
5. 
   Прикладные аспекты моделирования
   
6. 
   Основные свойства модели
   
7. 
   Математическое и компьютерное моделирование
   
8. 
   Классификация видов моделирования.
   
9. 
   Модели прогноза. Оптимизационные модели.
   
10. 
    Кибернетические модели.
    
11. 
    Имитационное моделирование.
    
12. 
    Основы математического моделирования
    
13. 
    Примеры математических моделей.
    
14. 
    Задачи о движении снаряда.
    
15. 
    Задача о баке с наименьшей площадью поверхности.
    
16. 
    Транспортная задача.
    
17. 
    Задача о радиоактивном распаде.
    
18. 
    Задача о коммивояжере.
    
19. 
    Задача о нахождении связи между структурой и свойствами веществ.
    
20. 
    Задача об определении надежности электрической цепи.
    
21. 
    Примеры жёстких и мягких моделей.
    
22. 
    Модель Мальтуса.
    
23. 
    Система хищник-жертва.
    
24. 
    Модели Лотки — Вольтера.
    
25. 
    Прямая и обратная задачи математического моделирования.
    
26. 
    Математическое моделирование сложных систем.
    
27. 
    Математические подходы к изучению мозговой деятельности.
    
28. 
    Моделирование мыслительной деятельности человека (формальный нейрон).
    
29. 
    Экспертные системы.
    
30. 
    Проблемы экспертных систем, искусственного интеллекта и нейросетей.
    
31. 
    Использование математического моделирования в исследованиях экономических систем.
    
32. 
    Имитация случайных величин и процессов
    

2. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля (в течении семестра по темам)

1. 
   Модели и моделирование.
   
2. 
   Содержательная классификация моделей. Тип 1: Гипотеза (такое могло бы быть). Тип 2: Феноменологическая модель (ведем себя так, как если бы…). Тип 3: Приближение (что-то считаем очень большим или очень малым). Тип 4: Упрощение (опустим для ясности некоторые детали). Тип 5: Эвристическая модель (количественного подтверждения нет, но модель способствует более глубокому проникновению в суть дела). Тип 6: Аналогия (учтём только некоторые особенности). Тип 7: Мысленный эксперимент (главное состоит в опровержении возможности). Тип 8: Демонстрация возможности (главное — показать внутреннюю непротиворечивость возможности).
   
3. 
   Общая теории моделирования
   
4. 
   Пути возникновения математической модели
   
5. 
   Схема построения математических моделей
   
6. 
   Прикладные аспекты моделирования
   
7. 
   Основные свойства модели и моделирования
   

1. 
   Классификация видов моделирования. Модели прогноза. Оптимизационные модели. Кибернетические модели. Имитационное моделирование.
   
2. 
   Основы математического моделирования
   
3. 
   Примеры математических моделей. Задачи о движении снаряда. Задача о баке с наименьшей площадью поверхности. Транспортная задача. Задача о радиоактивном распаде. Задача о коммивояжере. Задача о нахождении связи между структурой и свойствами веществ. Задача об определении надежности электрической цепи. Примеры жёстких и мягких моделей. Модель Мальтуса. Система хищник-жертва. Модели Лотки — Вольтерра
   
4. 
   Прямая и обратная задачи математического моделирования
   
5. 
   Математическое моделирование сложных систем. Математические подходы к изучению мозговой деятельности. Моделирование мыслительной деятельности человека (формальный нейрон).
   
6. 
   Экспертные системы. Проблемы экспертных систем, искусственного интеллекта и нейросетей.
   
7. 
   Использование математического моделирования в исследованиях экономических систем
   
8. 
   Имитация случайных величин и процессов
   

1. 
   Моделирование случайных величин.
   
2. 
   Моделирование реализаций случайных процессов.
   
3. 
   Оценки вероятностных характеристик реализации случайных процессов.
   
4. 
   Определение статистических оценок числовых вероятностных характеристик случайных величин.
   
5. 
   Вычислительный эксперимент, его определение и основные этапы
   
6. 
   Компьютерные системы моделирования
   

1. 
   Основные атрибуты эволюционного моделирования
   
2. 
   Основные направления исследования эволюции систем
   
3. 
   Генетические алгоритмы
   

1. 
   Основы принятия решений
   
2. 
   Ситуационное моделирование
   

1. 
   Достоинства и недостатки имитационного моделирования систем.
   
2. 
   Начало работы с пакетом Arena 7/0.
   
3. 
   Математические основы программного пакета Arena 7/0.
   
4. 
   Панель усовершенствованных процессов.
   
5. 
   Панель перемещения.
   
6. 
   Панель навигации.
   
7. 
   Построитель выражений.
   
8. 
   Примеры выполнений заданий.
   
9. 
   Имитационное моделирование в исследовании экономических систем