Учебно-методический комплекс дисциплины преподавателя (стр. 1 )

Министерство образования и науки Республики Казахстан Карагандинский государственный технический университет «Утверждаю» Проректор по ИиУМР, ПРК _______________________ «____» _________ 2013 г. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ По дисциплине MOIMI 2215 «Математические основы информатики, метрологии, измерения» Модуль MOIMI 25 «Математические основы информатики, метрологии, измерения» для студентов специальности 5В071600 «Приборостроение» Институт компьютерных технологий и системотехники Кафедра Приборостроение Форма обучения – очная сокращенная 2013

Предисловие

Учебно-методический комплекс дисциплины преподавателя разработан: к. т.н., доцентом Алимбаевым Саидом Тулегеновичем, к. п.н., доцентом , ассистентом

Обсужден на заседании кафедры «Приборостроение»

Протокол № _______ от «____»______________2013 г.

Зав. кафедрой _______________ «____»_________2013 г.

Одобрен учебно-методическим советом Института компьютерных технологий и системотехники

Протокол № ________ от «_____»_____________2013 г.

Председатель ____________ «____»____________ 2013 г.

1 Рабочая учебная программа

1.1 Сведения о преподавателе и контактная информация

Ф. Саид Тулегенович, к. т.н., доцент, Айжамбаева Сауле Жаркешовна, к. п.н., доцент, Тусупбекова Гулим Магауияновна, ассистент.

Кафедра ПС находится в главном корпусе КарГТУ (Б. Мира, 56), аудитория 415, контактный телефон 56-59-35 доб. 2055.

Трудоемкость дисциплины

Семестр	Количество кредитов/кредитов ECTS	Вид занятий	Количество часов СРС	Общее количество часов	Форма контроля
количество контактных часов	количество часов СРСП	всего часов
Лек-ции	практические занятия	лабораторные занятия
2	3/5	30	-	15	45	90	45	135	Экзамен

1.3 Характеристика дисциплины

Дисциплина «Математические основы информатики, метрологии, измерения» относится к циклу базовых дисциплин (компонент по выбору).

1.4 Цель дисциплины

Целью изучения дисциплины «Математические основы информатики, метрологии и измерения» является формирование системного подхода к исследованию, разработке и организации информационно-измерительных процессов и информационно - измерительных систем в различных отраслях промышленности

1.5 Задачи дисциплины

В результате изучения данной дисциплины студенты должны:

иметь представление: о законах распределений случайных величин; об эргодических Марковских процессах с непрерывным временем; о сигналах, сообщениях и информации.

знать: основы информатики, основы логики, алгебраические методы описания информационных процессов; основные законы распределений, эргодические Марковские процессы с непрерывным временем; способы обработки результатов наблюдений, методы повышения точности измерений;

уметь: представлять сигналы в линейных пространствах; создавать новую информацию в результате обработки информации; создавать информационные контуры управления;

приобрести практические навыки: оптимизации информационных потоков; структурных исследованиях; моделирования погрешности основных арифметических операций; использования технических и программных средств моделирующих комплексов; в создании алгоритмов имитационных моделей процессов.

1.6 Пререквизиты

Для изучения данной дисциплины необходимо усвоение следующих дисциплин (с указанием разделов (тем)):

Дисциплина	Наименование разделов (тем)
1 Математика 1,2	Все разделы
2 Информатика	Все разделы

1.7 Постреквизиты

Знания, полученные при изучении дисциплины «Математические основы информатики, метрологии, измерения», используются при освоении следующих дисциплин: «Метрология, стандартизация, сертификация и теория неопределенности», «Аналоговые измерительные устройства», «Цифровые и интеллектуальные измерительные устройства», «Основы автоматики», «Основы информационно-измерительных технологий».

1.8 Содержание дисциплины

1.8.1 Содержание дисциплины по видам занятий и их трудоемкость

Наименование раздела, (темы)	Трудоемкость по видам занятий, ч.
лекции	практические	лабораторные	СРСП	СРС
Основы измерения.	3			2	2
Модели сигналов, сообщений, информации.	3			2	2
Модели измерений.	3			2	2
Энтропия и информация.	2			2	2
Аналитические модели.	2			3	3
Имитационные модели.	2			3	3
Математические схемы описания технических систем	3			3	3
Статистические методы исследования объектов и систем	3			3	3
Оценка результатов измерений	3			2	2
Введение в планирование эксперимента	3			3	3
Программные средства имитационного моделирования	3			2	2
Выравнивание экспериментальных данных случайных потоков информации по экспоненциальному закону распределения.			2	3	3
Выравнивание экспериментальных данных случайных потоков информации по нормальному закону распределения.			2	3	3
Изучение интегрированной среды разработки программ.			2	3	3
Генерирование случайных чисел с заданным распределением.			3	3	3
Создание объектно-ориентированной модели.			3	3	3
Имитационное моделирование систем массового обслуживания.			3	3	3
ИТОГО:	30		15	45	45

1.9 Список основной литературы

1.  Андреева основы информатики. Элективный курс: Учебное пособие / , , — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005 — 328 с: ил.

2.  Корчевский основы измерений: Учеб. пособие. - Хабаровск: Изд-во Хабар, гос. техн. ун-та, 2002. - 147 с.

3.  Шишкин метрология: учебник для вузов / . - М.: Изд-во стандартов, 1991. - 492 с.

4.  Шишкин метрология. Ч.1. Общая теория измерений: учеб-метод. комплекс (учеб. пособие), 3-е изд. перераб. и доп. / . - Л.: СЗПИ, 2008. - 189 с.

5.  Исмаилов метрологии и электрических измерений: Учебное пособие. СПб.: Питер, 2003г. - 301с. ил.

6.  Светозаров статистической обработки результатов измерений. Учебное пособие. - М.: Изд. МИФИ, 2005. - 40 с.

7.  , Яковлев систем: Учебник для вузов – 4-е изд. – М.: Высш. шк., 2005. – 343 с.

8.  Труб. -ориентированное моделирование С++: Учебный курс. – СПб.: Питер, - 2006. – 411с.

1.10 Список дополнительной литературы

1.  Брукшир Дж. Введение в компьютерные науки. Общий обзор, 6-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. — 688 с.: ил.

2.  Шишкин по метрологии: учеб. пособие / .- М.: РИЦ «Татьянин день», 1993. - 55 с.

3.  Имитационное моделирование. 3-е изд. – СПб: Питер; Киев: Изд. группа BHV, 2004. 847 с.

4.  , Яковлев систем. Практикум: Учеб. Пособие для вузов по спец. “Автоматизированные системы обработки информ. и упр.”. – М.: Высш. шк., 1999. – 224 с.

5.  Марков информационно-вычислительных процессов: Учебное пособие для вузов. – М.: Изд-во МГТУ им. , 1999. – 360с., ил.

1.11 Критерии оценки знаний студентов

Экзаменационная оценка по дисциплине определяется как сумма максимальных показателей успеваемости по рубежным контролям (до 60%) и итоговой аттестации (экзамен) (до 40%) и составляет значение до 100% в соответствии с таблицей.

Оценка по буквенной системе	Цифровые эквиваленты буквенной оценки	Процентное содержание усвоенных знаний	Оценка по традиционной системе
А А-	4,0 3,67	95-100 90-94	Отлично
В+ В В-	3,33 3,0 2,67	85-89 80-84 75-79	Хорошо
С+ С С- D+ D-	2,33 2,0 1,67 1,33 1,0	70-74 65-69 60-64 55-59 50-54	Удовлетворительно
F	0	0-49	Неудовлетворительно

Оценка «А» (отлично) выставляется в том случае, если студент в течение семестра показал отличные знания по всем программным вопросам дисциплины, а также по темам самостоятельной работы, регулярно сдавал рубежные задания, проявлял самостоятельность в изучении теоретических и прикладных вопросов по основной программе изучаемой дисциплины, а также по внепрограммным вопросам.