Основная профессиональная образовательная программа (ОПОП) высшего профессионального образования (стр. 9 )

- формировать умение использовать в обработке экспериментальных данных возможности MS Office Excel, статистических пакетов SPSS, Statistica.

2. Место дисциплины (модуля) в структуре ООП бакалавриата.

Дисциплина относится к дисциплинам по выбору Математического и естественнонаучного цикла (Б2). Для изучения дисциплины необходимы знания, умения, навыки, компетенции, сформированные в курсе математики (алгебра, геометрия и математический анализ), информатики, а также при изучении дисциплин: «Вероятность и статистика», «Математическое моделирование».

3. Краткое содержание дисциплины (модуля) (основные разделы и темы)

Введение. Интеграционные процессы в науке и образовании. Математизация. Математика и ее методы в естествознании. Роль информатики в реализации задач экологии и биологии.

Математическое обеспечение биологических и экологических экспериментов.

1. Этапы биологических и экологических экспериментов, роль математических методов на каждом этапе. Шкалы, виды шкал, действия над ними, применение шкал в биологическом и экологическом эксперименте. Основные задачи статистического эксперимента в биологии и экологии. Проблемы измерений. Параметрические и непараметрические методы описательной статистики: типология, критерии выбора метода.

2. Способы представления экспериментальных данных, классификация и группировка вариант. Описательная статистика: вариационный ряд, его статистические характеристики, графическая интерпретация.

3. Проверка нормальности распределения случайной величины

(графический способ, критерии асимптоты и эксцессы, критерий

Колмогорова, 2 -Пирсона). Отбрасывание грубых наблюдений, определение

количества экспериментальных наблюдений.

4. Сравнение двух выборок. Проверка статистических гипотез:

критерии Колмогорова-Смирнова, х2, Вилкоксона-Манна-Уитни, F-

критерий Фишера-Снедекора, t-критерий Стьюдента.

5. Исследование зависимостей: дисперсионный анализ:

однофакторный, двухфакторный; корреляционный анализ (коэффициент

корреляции и корреляционное отношение, ранговая корреляция),

регрессионный анализ.

6. Снижение размерности: факторный анализ, метод главных

компонент;

7. Классификация и прогноз: кластерный анализ, дискриминантный анализ.

Методы компьютерной обработки экспериментальных данных.

8. Методическое, алгоритмическое, программное и информационное обеспечение фундаментальных и прикладных исследований в области биологии и экологии. Программы для статистической обработки данных: MS Excel, SPSS, Statistica и др.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Имитационное

моделирование в физике»

1. Цели освоения дисциплины (модуля).

Компьютерное моделирование стохастических физических систем, как наиболее подходящих для имитационного моделирования. К таким системам можно отнести физические системы большого числа и квантово-механические системы. Следовательно, необходимо изучить элементы статистической физики и квантовой механики. А также особенности моделирования таких систем. Целями данного курса являются также изучение инструментальных средств моделирования, освоение методики моделирования: построение концептуальной модели, формализация концептуальной модели, алгоритмизация модели и ее компьютерная реализация, планирование и проведение имитационного эксперимента и обработка результатов вычислений.

2. Место дисциплины (модуля) в структуре ООП бакалавриата.

Дисциплина относится к дисциплинам по выбору Математического и естественнонаучного цикла (Б2). Для изучения дисциплины необходимы знания, умения, навыки, компетенции, сформированные у обучаемых в курсе математики (алгебра, геометрия и математический анализ), информатики, а также при изучении дисциплин: «Математическое моделирование», «Численные методы».

3. Краткое содержание дисциплины (модуля) (основные разделы и темы)

1. Введение. Основные понятия моделирования систем. Имитационное

моделирование. Численный эксперимент. Основные этапы имитационного

моделирования. Инструментальные средства моделирования.

2. Термодинамические системы. Термодинамические параметры. Законы термодинамики. Энтропия. Уравнения состояния. Модели газа (идеального и реального). Газовые законы. Описание систем большого числа частиц. Термодинамическая вероятность и статистическая энтропия. Энтропия и информации. Микро - и макро - состояния. Распределение Гиббса по состояниям. Распределение Максвелла для молекул газа по скоростям.

3. Квантово-механические системы. Принцип неопределенностей Гейзенберга. Функция плотности вероятности. Уравнение Шредингера. Квантово-механические модели.

4. Особенности статистического моделирования. Генерация и преобразование псевдослучайных последовательностей на ЭВМ. Получение последовательностей случайных чисел с заданным законом распределения. Имитационное моделирование идеального и реального газов. Имитационные модели квантово-механических систем.

5. Планирование машинных экспериментов. Стратегическое и тактическое планирование имитационных экспериментов. Обеспечение точности и достоверности результатов. Обработка и анализ результатов моделирования. Особенности статистической обработки результатов компьютерного моделирования.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Математическое

моделирование в физике»

1. Цели освоения дисциплины (модуля).

Ознакомление с принципами моделирования физических явлений и процессов. Предполагается знакомство как с традиционными аналитическими методами моделирования, активно используемыми в теоретической физике с исследовательскими целями, так и с компьютерными методами, используемыми, помимо исследовательских, с другими целями, например, образовательными, управления или проектирования технических систем. Целями данного курса являются также изучение инструментальных средств моделирования, освоение методики моделирования: построение концептуальной модели, формализация концептуальной модели в виде математических соотношений (дифференциальных уравнений и дополнительных условий), алгоритмизация модели и ее компьютерная реализация.

2. Место дисциплины (модуля) в структуре ООП бакалавриата.

Дисциплина относится к дисциплинам по выбору Математического и естественнонаучного цикла (Б2). Для изучения дисциплины необходимы знания, умения, навыки, компетенции, сформированные у обучаемых в курсе математики (алгебра, геометрия и математический анализ), информатики, а также при изучении дисциплин: «Математическое моделирование», «Численные методы».

3. Краткое содержание дисциплины (модуля) (основные разделы и темы)

1. Введение. Классификация моделей. Детерминированные системы. Основные этапы моделирования. Обзор инструментальных средств моделирования.

2. Математическое моделирование механических систем. Сложные кинематические системы. Прямая задача механики. Задача двух тел. Движение материальной точки в центральном поле (кулоновское поле и поле Ленард-Джонса). Ограниченная задача трех тел. Движение м. т. в поле двух силовых центров.

3. Математическое моделирование механических систем. Движение в поле тяжести с учетом воздействия вязкой среды. Моделирование движения твердого тела. Движение реактивного снаряда. Обратная задача механики. Задача финитного управления.

4. Моделирование механических колебаний. Колебания с несколькими степенями свободы. Устойчивость. Устойчивость решений по Ляпунову. Задача стабилизации.

6. Элементы теории поля. Скалярные и векторные поля. Потенциальное поле. Вихревое поле. Градиент, дивергенция, ротор. Графические методы изображения полей. Эквипотенциальные поверхности. Силовые линии.

7. Математические модели тепло-, массо - переноса. Понятие об аналитических и численных методах исследования задач с дифференциальными уравнениями в частных производных. Метод Фурье (разделения переменных). Метод функций Грина.

Аннотация рабочей программы

Пропедевтического модуля

1. Цели освоения дисциплины (модуля).

Сформировать у студентов компетенции, связанные с применением основ теории информационных процессов и систем, информационных технологий и технологий обработки информации в будущей профессиональной деятельности без учета специфики их использования.

Задачи учебного модуля: формирование знаний теоретических основ информационных процессов и систем;

формирование умений применения информационных технологий в профессиональной деятельности; формирование навыков системной деятельности.

2. Место дисциплины (модуля) в структуре ООП бакалавриата.

Модуль изучается во втором семестре и входит в состав блока Б3 профессионального цикла. Модуль должен изучаться на базе дисциплин «Информатика» и «Математика». Пропедевтический модуль является опорным для продолжения обучения студентов дисциплинам модулей разработчика программного обеспечения, администратора информационной сети, разработчика информационных систем, web-разработчика, разработчика когнитивных систем и разработчика роботизированных систем.

3. Краткое содержание дисциплины (модуля) (основные разделы и темы)

Теория информационных процессов и систем Основные задачи теории систем; краткая историческая справка; терминология теории систем; понятие информационной системы; системный анализ; качественные и количественные методы описания информационных систем; кибернетический подход; динамическое описание 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. Модели информационных систем; синтез и декомпозиция информационных систем; информационные модели принятия решений; возможность использования общей теории систем в практике проектирования информационных систем.

Информационные технологии Содержание новой информационной технологии как составной части информатики; общая классификация видов информационных технологий и их реализация в технических областях; модели процессов передачи, обработки, накопления данных в информационных системах; системный подход к решению функциональных задач и к организации информационных процессов в системах; глобальная, базовая и конкретные информационные технологии; особенности информационных технологий; модели, методы и средства реализации перспективных информационных технологий.