Правительство Российской Федерации
Санкт-Петербургский государственный университет
Р А Б О Ч А Я П Р О Г Р А М М А
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Методы и задачи статистического моделирования. Часть 1
Methods and problems of statistical modelling
По направлению 02.06.01
Компьютерные и информационные науки
аспирантура
Язык(и) обучения
Русский
Трудоёмкость (границы трудоёмкости) в зачетных единицах: _4__
Регистрационный номер рабочей программы: _________
Санкт-Петербург
2014г.
Раздел 1. Характеристики учебных занятий
Цели и задачи учебных занятий
Курс «Методы и задачи статистического моделирования. Часть 1» для аспирантов предполагает изложение новейших подходов к стохастическим методам решения прикладных задач. В настоящее время бурно развиваются такие направления, как метод Монте-Карло на марковских цепях, многоуровневый метод Монте-Карло. Широко используются рандомизованные процедуры метода Квази Монте-Карло и различные модификации случайного поиска.
Прослушав вышеупомянутый курс аспиранты поймут основные тенденции и методы современного статистического моделирования.
1.2. Требования к подготовленности обучающегося к освоению содержания учебных занятий (пререквизиты)
Дисциплина «Методы и задачи статистического моделирования. Часть 1» изучается аспирантами по направлению 02.06.01 «Прикладная математика и информатика» в течение года. Аспиранты должны иметь степень магистра или специалиста и обладать соответствующей математической культурой.
Перечень результатов обучения (learning outcomes)
В результате освоения дисциплины «Методы и задачи статистического моделирования» аспиранты должны владеть основными понятиями и методами, указанными в разделе 2.2.
Кроме того, в результате обучения обучаемые должны:
- Владеть основами методологии научного исследования, применять полученные знания и навыки для решения практических задач в процессе обучения и в профессиональной и социальной деятельности. Обладать способностью использовать в научной и познавательной деятельности, а также иметь профессиональные навыки работы с информационными и компьютерными технологиями. Знать и уметь использовать основные понятия, законы и подходы к моделированию динамических процессов. Знать и уметь учитывать основные тенденции развития современного естествознания. Обладать способностью приобретать новые научные и профессиональные знания, используя современный математический аппарат, современные образовательные и информационные технологии. Обладать способностью собирать, обрабатывать и интерпретировать экспериментальные данные, необходимые для проектной и производственно-технологической деятельности. Обладать способностью применять в профессиональной деятельности современные языки программирования и языки баз данных, операционные системы, электронные библиотеки и пакеты программ, сетевые технологии. Знать и уметь использовать современные стохастические методы вычислений. Иметь навыки построения статистических моделей и анализа данных. Обладать способностью применять научный подход в своей профессиональной деятельности, разделять ценности научно-педагогического сообщества. Обладать способностью работать с текстами профессиональной направленности и сообщать о результатах своей учебной и научной работы на английском/иностранном и русском языках. Обладать способностью исполнять обязанности исследователя, в том числе проводить научные исследования по специальности, разрабатывать и готовить к изданию научные труды и статьи, обеспечивать обучение в индивидуальном порядке и в форме семинаров.
1.4. Перечень активных и интерактивных форм учебных занятий
Аудиторная учебная работа: лекции – 15 часов в 1-м семестре, 15 часов во 2-м семестре.
Самостоятельная работа: индивидуальная работа с доступной литературой по статистическому моделированию и его применениям для лучшего освоения дисциплины, её углублённого изучения и удовлетворения личных познавательных потребностей.
Раздел 2. Организация, структура и содержание учебных занятий
2.1. Организация учебных занятий
2.1.1 Основной курс
Трудоёмкость, объёмы учебной работы и наполняемость групп обучающихся | |||||||||||||||
Период обучения (модуль) | Контактная работа обучающихся с преподавателем | Самостоятельная работа | Объём активных и интерактивных форм учебных занятий | Трудоёмкость | |||||||||||
лекции | семинары | консультации | практические | лабораторные работы | контрольные работы | коллоквиумы | текущий контроль | промежуточная | итоговая аттестация | под руководством | в присутствии | сам. раб. с использованием методических материалов | текущий контроль (сам. раб.) | промежуточная аттестация (сам. раб.) | итоговая аттестация (сам. раб.) |
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ | |||||||||||||||
очная форма обучения | |||||||||||||||
Семестр (C1) | 15 | 57 | 2 | ||||||||||||
2-25 | 1-1 | ||||||||||||||
Семестр (C2) | 15 | 57 | 2 | ||||||||||||
2-25 | 1-1 | ||||||||||||||
ИТОГО | 30 | 114 | 4 |
Формы текущего контроля успеваемости, виды промежуточной и итоговой аттестации | |||
Период обучения (модуль) | Формы текущего контроля успеваемости | Виды промежуточной аттестации | Виды итоговой аттестации (только для программ итоговой аттестации и дополнительных образовательных программ) |
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ | |||
очная форма обучения | |||
Семестр (C1) | Опрос, доклады. | ||
Семестр (C2) | Экзамен |
2.2. Структура и содержание учебных занятий
Основной курс Основная траектория Очная форма обучения
Период обучения (модуль): Семестр (C1)
№ п/п | Наименование темы (раздела, части) | Вид учебных занятий | Количество часов |
А1 | Дополнительные вопросы моделирования распределений и случайных процессов. Общие методы. Процессы Леви. Алгоритмы, трудоемкость. Методы повышения эффективности. | лекции | 7 |
семинары | |||
по методическим материалам | 28 | ||
А2 | Анализ трудоемкости стохастических вычислительных методов. Многоуровневые методы Монте-Карло и вопросы стохастической устойчивости. | лекции | 8 |
семинары | |||
по методическим материалам | 29 |
Период обучения (модуль): Семестр (C2)
№ п/п | Наименование темы (раздела, части) | Вид учебных занятий | Количество часов |
А3 | Использование многопроцессорных компьютеров. Асинхронность в условиях различных вычислительных конфигураций. | лекции | 8 |
семинары | |||
по методическим материалам | 29 | ||
А4 | Стохастическая оптимизация. Специальные методы оценивания моды распределения. Генетические алгоритмы и метод отжига. Многоэкстремальные задачи. | лекции | 7 |
семинары | |||
по методическим материалам | 28 |
Раздел 3. Обеспечение учебных занятий
3.1. Методическое обеспечение
3.1.1 Методические указания по освоению дисциплины
Успешное освоение дисциплины возможно благодаря посещению лекций, участию в обсуждении вопросов, подготовленных к занятию, самостоятельной работе, включающей в себя чтение специальной литературы по разделам темы, подготовка презентаций по тематике курса.
Методические материалы включают в себя следующие типы материалов — учебники, учебные пособия, методические указания для аспирантов, Интернет-ресурсы, электронные учебные пособия, с опорой на которые проводится аудиторная работа.
3.1.2 Методическое обеспечение самостоятельной работы
Самостоятельная работа аспиранта, как вид деятельности, стимулирующий активность, самостоятельность, познавательный интерес с целью поиска необходимой информации, приобретения знаний, использования этих знаний для решения учебных, научных и профессиональных задач, представляет собой важную составляющую учебного процесса, которой отводится не менее половины учебного времени при очной форме обучения. Время, отводимое на самостоятельную работу, должно использоваться аспирантами для наиболее полного освоения учебной дисциплины. Следовательно, организация эффективной внеаудиторной самостоятельной работы в процессе обучения требует, с одной стороны, создание условий, призванных обеспечить рациональное и планомерное управление учебной деятельностью, протекающей в отсутствие преподавателя, и тщательной подготовки целого ряда учебных пособий, снабженных методическими указаниями, с другой стороны.
К числу методических пособий относятся общие методические рекомендации и указания по самостоятельной работе.
Роль преподавателя в организации самостоятельной работы состоит в координации действий обучающихся в освоении дисциплины, в методическом и организационном обеспечении учебного процесса. Взаимодействие между преподавателем и аспирантом осуществляется в форме консультаций. Преподаватели также оказывают помощь аспирантам по планированию и организации самостоятельной работы.
3.1.3 Методика проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации и критерии оценивания
Аппарат контроля за усвоением материала включает в себя экзамен по итогам курса.
3.1.4 Методические материалы для проведения текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации (контрольно-измерительные материалы, оценочные средства)
Согласно программе.
3.1.5 Методические материалы для оценки обучающимися содержания и качества учебного процесса
Не предусмотрено.
3.2. Кадровое обеспечение
3.2.1 Образование и (или) квалификация преподавателей и иных лиц, допущенных к проведению учебных занятий
К преподаванию дисциплины могут быть допущены преподаватели, имеющие уровень квалификации не ниже кандидата физ.-мат. наук по соответствующему направлению.
3.2.2 Обеспечение учебно-вспомогательным и (или) иным персоналом
Требуется персонал для подготовки иллюстративных материалов с помощью математического обеспечения специализированных прикладных пакетов программ.
3.3. Материально-техническое обеспечение
3.3.1 Характеристики аудиторий (помещений, мест) для проведения занятий
В аудиториях, где проводятся занятия, необходимо наличие досок и средств письма на них.
3.3.2 Характеристики аудиторного оборудования, в том числе неспециализированного компьютерного оборудования и программного обеспечения общего пользования
Для подготовки к некоторым занятиям может потребоваться принтер, чтобы распечатать раздаточные материалы.
3.3.3 Характеристики специализированного оборудования
Специальных требований нет.
3.3.4 Характеристики специализированного программного обеспечения
Специальных требований нет.
3.3.5 Перечень и объёмы требуемых расходных материалов
В соответствии с разделом 3.3.3 может потребоваться белая бумага формата А4 для печати на принтере.
3.4. Информационное обеспечение
3.4.1 Список обязательной литературы
1. Метод Монте-Карло в вычислительной математике. Вводный курс. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний ; СПб. : Невский диалект, 2009. - 192 с.
3.4.2 Список дополнительной литературы
1. , Метод Монте-Карло и параметрическая разделимость алгоритмов (http://statmod.ru/wiki/books).
3.4.3 Перечень иных информационных источников
http://statmod.ru/wiki/, ресурсы сети Интернет.
Разработчик рабочей программы: профессор мат-мех факультета СПбГУ , *****@***,
