Mathematical methods in geology
Description: This discipline considers geological objects and their properties, the principles of mathematical modeling. Analyzed one-, two-and three-dimensional statistical models, including the method of principal components, cluster analysis, pattern recognition, the application of these models to solve geological problems.
Amount of credits: 5
Пререквизиты:
- Remote methods for prospecting and exploration of deposits
Course Workload:
Types of classes | hours |
---|---|
Lectures | 15 |
Practical works | 30 |
Laboratory works | |
SAWTG (Student Autonomous Work under Teacher Guidance) | 30 |
SAW (Student autonomous work) | 75 |
Form of final control | Exam |
Final assessment method |
Component: University component
Cycle: Profiling disciplines
Goal
- Цель курса - познакомить студента с содержанием указанных задач и методикой их решения на базе современной вычислительной техники.
Objective
- Задачей курса является научить обучающихся производить оценку полученных результатов геолого-разведочных работ; подсчет запасов, оценку качества полезного ископаемого, горнотехнических условий месторождения и т.п. с помощью математических методов.
Learning outcome: knowledge and understanding
- Обладать базовыми знаниями и пониманиями в области математической статистики, основными принципами применения математических методов в геологии.
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- Обучающиеся должны обладать навыками: - решения типовых и индивидуальных геологических задач; - вычисления статистических характеристик; - работы с компьютерной графикой.
Learning outcome: formation of judgments
- Выполнение статистических исследований, решение геологических задач на основе полученных знаний, самостоятельное математическое моделирование геологических объектов и явлений. использование новейших технологий в геологии
Learning outcome: communicative abilities
- Эффективно работать в качестве члена или руководителя коллектива, демонстрировать ответственность за результат работы. Владеть основными методами получения, переработки и хранения информации для решения профессиональных задач геологии.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- Совершенствовать существующие и внедрять передовые методы ведения исследований и проведения геологоразведочных работ Быть мобильным и восприимчивым к совершенствованию техники и технологии, к использованию достижений научно-технического прогресса в области геологии
Teaching methods
ехнологии проектного обучения - организация образовательного процесса в соответствии с алгоритмом поэтапного решения проблемной задачи или выполнения учебного задания. Технологии проблемного обучения - организация образовательного процесса, которая предполагает постановку проблемных вопросов, создание учебных проблемных ситуаций для стимулирование активной познавательной деятельности студентов. Интерактивные технологии – организация образовательного процесса, которая предполагает активное и нелинейное взаимодействие всех участников, достижение на этой основе личностно значимого для них образовательного результата.
Topics of lectures
- КРАТКИЕ ИСТОРИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ О ПРИМЕНЕНИИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ГЕОЛОГИИ
- ПОНЯТИЕ О ГЕОЛОГО-МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ
- ОСНОВЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ Основные определения и понятия
- СТАТИСТИКА СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Статистические оценки неизвестных параметров
- ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
- ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ ГЕОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ
- КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ МЕЖДУ СВОЙСТВАМИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
- МНОГОМЕРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
- МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ СВОЙСТВ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
- СЛУЧАЙНЫЕ ФУНКЦИИ Основные характеристики случайных функций
Key reading
- 1. Каждан А.Б., Гуськов О.И., Шиманский А.А., Математическое моделирование в геологии и разведке полезных ископаемых. М. Недра, 2006 2. Поротов Г.С. Математические методы при поисках и разведке МПИ. Л. ЛГИ, 2004 3. Шарапов И.П. Применение математической статистики в геологии. М. Недра,2005 4. Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. М. Мир, 2004 5. Большев Л.Н., Смирнов Н.В., Таблицы математической статистики. М. Наука,2003