Титульный лист рабочей учебной программы |
| Форма Ф СО ПГУ 7.18.3/30 |
Министерство образования и науки Республики Казахстана
Павлодарский государственный университет им. С. Торайгырова
Кафедра химии и химических технологий
РАБОЧАЯ учебная ПРОГРАММА
дисциплины Планирование и обработка эксперимента
для магистрантов специальностей 6М072000 – Химическая технология неорганических веществ, 6М072100 – Химическая технология органических веществ
Павлодар
Лист утверждения рабочей учебной программы дисциплины, разработанной на основании каталога элективных дисциплин специальности |
| Форма Ф СО ПГУ 7.18.3/34 |
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по УР
__________
«___»_____________201_ г.
Составитель: ____________ к. х.н., профессор
Кафедра химии и химических технологий
РАБОЧАЯ учебная ПРОГРАММА
по дисциплине Планирование и обработка эксперимента
для магистрантов специальностей 6М072000 – Химическая технология неорганических веществ, 6М072100 – Химическая технология органических веществ
Рабочая программа разработана на основании рабочих учебных планов и каталога элективных дисциплин специальности, утверждённого «___» ________201_ г.
Рекомендована на заседании кафедры «___»___ 201_ г. Протокол №_.
Заведующий кафедрой________ «___»___ 201_ г.
Одобрена учебно-методическим советом факультета химических технологий и естествознания «___» ________201_ г. Протокол № ___.
Председатель УМС ___________ «___»_____ 201_ г.
СОГЛАСОВАНО:
Декан факультета ХТиЕ __________ «____» ____ 201_г.
Одобрено:
Начальник УМО __________ «____» ___ 201_г.
Одобрена учебно-методическим советом университета
«___» ________201_ г. Протокол № ___.
1 Цели и задачи дисциплины
В курсе «Планирование и обработка эксперимента» даются теоретические основы обработки экспериментальных результатов по прямым и косвенным измерениям, обоснованность, точность, надёжность результатов эксперимента, умение правильного представление результатов эксперимента в форме линейной зависимости. На этом основании обосновываются методы построения правильных направлений в развитии экспенимента оптимальным образом (наименьшее число экспериментов для наискорейшего достижения оптимума задачи).
Цель преподавания дисциплины:
- дать общепринятую методику обработки результатов эксперимента с целью повышения её научности и достоверности;
- научить методу линеаризации экспериментальных данных по результатам прямых и косвенных измерений;
- по результатам линеаризации найти оптимальный путь развития эксперимента.
Задачи изучения дисциплины. В результате изучения дисциплины магистрант должен знать требования, предъявляемые к результатам научного поиска и должен уметь это представить при написании рефератов, научных статей и магистерской диссертации.
В результате изучения данной дисциплины магистранты должны:
иметь представление об:
- ограниченности возможностей измерительной аппаратуры какой бы совершенной она не была;
- за счёт каких приёмов можно улучшить показатели этой аппаратуры;
знать:
- приёмы описания процесса или объекта с заранее заданной точностью;
- знать направления модернизации этих приёмов.
приобрести практические навыки: использования различных приёмов описания объекта или процесса с тем, чтобы это описание было малым по объёму, но большим по содержанию. При этом не должна быть потерянной достоверность описания.
2 Пререквизиты
Изучение дисциплины базируется на знании элементарных представлений математической статистики и теории вероятностей. Для освоения данной дисциплины необходимы знания, умения и навыки, приобретённые при изучении следующих дисциплин: высшая математика, математика 1, математика 2.
3 Постреквизиты
Усвоенные начальные представления дисциплины необходимы для дальнейшего изучения элементов теории оптимизации процессов в многофакторном пространстве. Знания, умения и навыки, полученные при изучении дисциплины, необходимы для освоения следующих дисциплин: научно-исследовательская работа, исследовательская практика.
4 Содержание дисциплины
4.1 Тематический план дисциплины
№ п/п | Наименование тем | Количество контактных часов по видам занятий | ||
лекции | практические | СРМ | ||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Эксперимент и его роль в познании и развитии окружающего мира | 3 | 1 | 15 |
2 | Измерения прямые и косвенные. Погрешности измерения и их закономерности. Обработка измерений | 3 | 2 | 20 |
3 | Вариантный ряд, рандомизация. Средний результат и его оценка | 3 | 1 | 20 |
4 | Распределение Гаусса | 3 | 2 | 20 |
5 | Точность измерения. Пути повышения точности, значение точности | 3 | 2 | 15 |
6 | Линеаризация зависимости «свойство - фактор» | 3 | 1 | 20 |
7 | Ряд Тэйлора и его использование в практических задачах | 3 | 1 | 20 |
8 | Метод наименьших квадратов при линеаризации задач «свойство - фактор» | 3 | 2 | 15 |
9 | Косвенные измерения. Оценка точности косвенных измерений | 3 | 1 | 20 |
10 | Программирование и его задачи при оптимизации практических задач | 3 | 2 | 15 |
ИТОГО: | 30 | 15 | 180 |
4.2 Содержание тем дисциплины
Тема 1. Эксперимент и его роль в познании и развитии окружающего мира. Многообразие экспериментов для выявления связи объект – свойство. Выбор оптимального эксперимента и его ограниченность по точности, воспроизводимости и других параметрам описания опыта. Объективная причинность погрешности измерения, закономерности в проявлении величин погрешностей.
Тема 2. Измерения прямые и косвенные. Погрешности измерения и их закономерности. Обработка измерений. Измерительные средства и их характеристики. Зависимость погрешностей измерения от природы измерительных средств и пути модернизации средств измерения. Цель обработки измерений.
Тема 3. Вариантный ряд, рандомизация. Средний результат и его оценка. Приёмы определения среднего по представлению результатов измерения в том или ином виде. Медиана, среднее – характеристики вариантного ряда или рандомизация. Наилучшее из характеристик.
Тема 4. Распределение Гаусса. Распределение Гаусса – один из вариантов описания объекта. Его обоснованность к описанию погрешностей измерения. Поведение распределения при числе испытаний, стремящегося к бесконечности.
Тема 5. Точность измерения. Пути повышения точности, значение точности. Точность измерений. Значение плотности измерений и пути повышения точности. Точность измерений – магистральный путь прогресса. С ростом точности измерения следует рост точности обработки, что существенным образом меняет характеристики изделия. Путь повышения точности рост точности фундаментальной науки.
Тема 6. Линеаризация зависимости «свойство - фактор». Это первый шаг в познании закономерности объект – свойство. Он применим для качественного распознавания объекта. С ростом знаний об объекте линейная зависимость заменяется на более сложный вид функции.
Тема 7. Ряд Тэйлора и его использование в практических задачах. Ряд Тэйлора – прямой тому пример линеаризация зависимости фактор – свойство. При малых значениях фактора свойств линейным образом может быть описано через фактор, с ростом фактора линейность пропадает. Но в громадном числе случаев достаточно двух членов ряда.
Тема 8. Метод наименьших квадратов при линеаризации задач «свойство - фактор». Метод наименьших квадратов (МНК). Используется для того, чтобы исключить влияние «промахов» на связь фактор – свойство при их линейной зависимости. Однако этот метод позволяет уточнять связь фактор – свойство от линейной зависимости переходить на нелинейную, включающую в себя произведение факторов или его квадрат.
Тема 9. Косвенные измерения. Оценка точности косвенных измерений. Косвенные измерения как объективный результат роста сложности объекта (например, определение площади прямоугольника с использованием единицы поверхности заменяется на измерение ширины и длины объекта. Их произведение – косвенное измерение заменяет поиск площади фигуры её сопоставлением, например с площадью 1 см2).
Тема 10. Программирование и его задачи при оптимизации практических задач. Планирование эксперимента (в широком смысле слова) – это распределение сил, средств, времени на изучение какого-либо объекта по возможности в максимальном объёме. Это планирование делает процесс изучение оптимальным, т. е. свойства объекта изучаются в зависимости от строения этого объекта и его взаимодействия с окружающей средой с меньшим расходованием сил, средств, времени.
4.3 Перечень и содержание практических занятий
Тема | Название | Содержание |
1 | 2 | 3 |
1 | Эксперимент и его роль в познании и развитии окружающего мира | Активный и пассивный эксперимент, их особенности. Необходимость выделения главных параметров, влияющих на результат эксперимента |
2 | Измерения прямые и косвенные. Погрешности измерения и их закономерности. Обработка измерений | Измерение, прямое и косвенное, погрешность измерения, объективность погрешности измерения |
3 | Вариантный ряд, рандомизация. Средний результат и его оценка | Вариантный ряд, его рандомизация. Определение «промахов» по Q-критерию |
4 | Распределение Гаусса | Нормальное распределение. Свойства нормального распределения. Роль дисперсии |
5 | Точность измерения. Пути повышения точности, значение точности | Связь точности измерения с приборным обеспечением и трудозатратами на проведение измерения. Влияние точности измерения на экономику производства |
6 | Линеаризация зависимости «свойство - фактор» | Представление свойства объекта в виде линейной зависимости от величины его измеряемых характеристик. Ряд Тейлора |
7 | Ряд Тэйлора и его использование в практических задачах | Допустимость этого использования, точность такого представления на примере различных зависимостей |
8 | Метод наименьших квадратов при линеаризации задач «свойство - фактор» | Построение линейных зависимостей с использованием метода наименьших квадратов, их обоснованность. Оптимальность этого метода |
9 | Косвенные измерения. Оценка точности косвенных измерений | Косвенные измерения. Оценка точности косвенных измерений |
10 | Программирование и его задачи при оптимизации практических задач | Линейное программирование. Ресурсы оптимизации в рамках линейного программирования. Методы оптимизации |
4.5 Содержание самостоятельной работы студента
4.5.1 Перечень видов СРС
№ п/п | Вид СРС | Форма отчётности | Вид контроля | Объём в часах |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | Подготовка к лекционным занятиям | конспект | участие на занятии | 20 |
2 | Подготовка к практическим занятиям | конспект | участие на занятии | 10 |
3 | Выполнение практических заданий | решение задач | защита выполненных практических заданий | 70 |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
4 | Изучение материала, не вошедшего в содержание аудиторных занятий | конспект | конспект | 50 |
5 | Подготовка к контрольным мероприятиям | конспект | текущий контроль | 30 |
ИТОГО: | 180 |
4.5.2 Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение магистрантами
Тема | Название | Содержание | Литература |
1 | 2 | 3 | 4 |
1 | Эксперимент и его роль в познании и развитии окружающего мира | Одно- и многофакторный эксперимент. Объективность эксперимента и роль измерения при оценке результатов эксперимента | 3, с. 5 – 20 |
2 | Измерения прямые и косвенные. Погрешности измерения и их закономерности. Обработка измерений | Виды погрешностей, их систематизация. Случайные и систематические погрешности | 3, с. 30 – 35; 1, с. 276 – 279 |
1 | 2 | 3 | 4 |
3 | Вариантный ряд, рандомизация. Средний результат и его оценка | Среднее арифметическое, особенности алгебраической суммы погрешностей. Необходимость введения новой величины, объективно описывающей точность, надёжность экспериментальных данных – дисперсии | 1, с. 7 – 52 |
4 | Распределение Гаусса | Доверительный интервал и его связь с надёжностью результата измерения | 1, с. 164 – 181 |
5 | Точность измерения. Пути повышения точности, значение точности | Возможность варьирования точности результата числом измерений, ограниченность этого приёма. Коэффициенты Стьюдента | 7 |
6 | Линеаризация зависимости «свойство - фактор» | Необходимость прогнозирования свойств объекта в зависимости от его качеств факторов | 7 |
7 | Ряд Тэйлора и его использование в практических задачах | Использование ряда Тейлора для описания поведения объекта | 5, с. 29 |
8 | Метод наименьших квадратов при линеаризации задач «свойство - фактор» | Уравнение регрессии | 7, с. 53 - 76 |
9 | Косвенные измерения. Оценка точности косвенных измерений | Косвенные измерения | 7 |
10 | Программирование и его задачи при оптимизации практических задач | Методы оптимизации | 10 |
5 Список литературы
Основная
1) , Кильдишев математической статистики. М. : Стандартиздат, 2003. – 375 с.
2) Кремер вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 573 с.
3) Основы аналитической химии. Под ред. . Кн. 2. – М. : Высшая школа, 2002. – 520 с.
Дополнительная
4) Ван дер Варден статистика. – М. : Ид, 2000. – 429 с.
5) , Рыжик интегралов, сумм, рядов и произведений. – М. : Изд. ФМЛ, 2002. – 1100 с.
6) , Мышкис прикладной математики. – М. : Наука, 2005. – 615 с.
7) , Лебедев результатов наблюдений. – М. : Наука, 2010. – 103 с.
8) Кафаров кибернетики в химии и химической технологии. – М. : Химия, 2005. – 812 с.
9) , Чернова методы планирования экстремальных экспериментов. – М. : Наука, 2005. – 340 с.
10) Смирнов высшей математики. Т. 1. – М. : Изд. ФМЛ, 2005. – 479 с.
Выписка из рабочего учебного плана специальности |
| Форма СО ПГУ 7.18.3/32 |
Выписка из рабочего учебного плана специальности
6М072000 – Химическая технология неорганических веществ
6М072100 – Химическая технология органических веществ
Наименование дисциплины Планирование и обработка эксперимента
Форма обучения | Трудоёмкость дисциплины | Формы контроля по семестрам | Семестр | Объём работы студентов по семестрам | |||||||||||
кредитов | академических часов | аудиторных занятий (ак. часов) | СРМ (ак. часов) | ||||||||||||
всего | ауд | СРМ | экз | зач | КП | КР | всего | лек | пр | лаб | всего | СРМП | |||
очная на базе ВПО | 3 | 225 | 45 | 180 | 2 | - | - | - | 2 | 45 | 30 | 15 | - | 180 | 45 |
Заведующий кафедрой ___________
«___» _______ 20___ г.
