Современные численно-аналитические пакеты для решения сложных инженерно-физических задач
内容描述: Основы аналитического программирования и обработки данных. Системы компьютерной алгебры. Пакеты Maple, Mathematica, Matlab и др. Сравнительный анализ трех численно-аналитических пакетов Maple, Matlab и Mathematica. Примеры вычислений и моделирования систем с помощью численно-аналитических пакетов.
贷款数: 5
Пререквизиты:
- Компьютерное моделирование в среде MatLab
*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:
| *TypesOfClasses(zh-CN)* | *hours(zh-CN)* |
|---|---|
| *Lectures(zh-CN)* | 15 |
| *PracticalWork(zh-CN)* | 30 |
| *LaboratoryWork(zh-CN)* | |
| *srop(zh-CN)* | 30 |
| *sro(zh-CN)* | 75 |
| *FormOfFinalControl(zh-CN)* | экзамен |
| *FinalAssessment(zh-CN)* |
零件: Компонент по выбору
循环次数: Базовые дисциплины
Цель
- Приобретение студентами знаний и навыков работы с современными численно-аналитическими пакетами для решения инженерно-физических задач.
Задача
- Овладение основами вычислений и моделирования сложных физических и технических систем с помощью различных численно-аналитических пакетов.
Результат обучения: знание и понимание
- Существующие численно-аналитические пакеты, для каких задач лучше подходит тот или иной пакет.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
- Уметь решать инженерные и физические задачи с помошью пакетов Maple, Mathematica, Matlab и др.
Результат обучения: формирование суждений
- Анализировать эффективность полученной модели применяя математические методы и иметь представление о математических моделях и методах решения прикладных задач из различных сфер техники и технологии.
Результат обучения: коммуникативные способности
- При решении прикладных задач с помощью математических методов в команде способен корректно отстаивать свою точку зрения и предлагать новые решения.
- Развитие навыков участия в конструктивном диалоге о многообразии современных численно-аналитических пакетов, их областях применения и особенностях.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
- Совершенствовать имеющие знания
*TeachingMethods(zh-CN)*
информационно – коммуникационная технология;
технология развития критического мышления;
проектная технология;
технология интегрированного обучения;
технологии уровневой дифференциации;
традиционные технологии (лекционное, лабораторное занятия)
*AssessmentKnowledge(zh-CN)*
Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.
| *Period2(zh-CN)* | *TypeOfTask(zh-CN)* | *Total(zh-CN)* |
|---|---|---|
| 1 *Rating(zh-CN)* | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Лабораторная работа 4 | ||
| Лабораторная работа 5 | ||
| Рубежный тест 1 | ||
| 2 *Rating(zh-CN)* | Лабораторная работа 6 | 0-100 |
| Лабораторная работа 7 | ||
| Лабораторная работа 8 | ||
| Лабораторная работа 9 | ||
| Лабораторная работа 10 | ||
| Рубежный тест 2 | ||
| *TotalControl(zh-CN)* | экзамен | 0-100 |
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
| *TypeOfTask(zh-CN)* | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | *Grade4(zh-CN)* | *Grade3(zh-CN)* | *Grade2(zh-CN)* |
*EvaluationForm(zh-CN)*
Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:
- 40% результата, полученного на экзамене;
- 60% результатов текущей успеваемости.
Формула подсчета итоговой оценки:
| И= 0,6 | Р1+Р2 | +0,4Э |
| 2 |
где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.
Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:
Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:
| Оценка по буквенной системе | Цифровой эквивалент | Баллы (%-ное содержание) | Оценка по традиционной системе |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Отлично |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Хорошо |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Удовлетворительно |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Неудовлетворительно |
| F | 0 | 0-24 |
Темы лекционных занятий
- Основы аналитического программирования и обработки данных
- Системы компьютерной алгебры
- Регрессионный анализ
- Трендовые модели
- Методы планирования эксперимента
- Оптимизация параметров технологического процесса
- Задача линейного программирования
- Пакеты Maple, Mathematica, Matlab и др
- Сравнительный анализ трех численно-аналитических пакетов Maple, Matlab и Mathematica
- Примеры вычислений и моделирования систем с помощью численно-аналитических пакетов
Основная литература
- Аладьев В.З., Бойко В.К., Ровба Е.А. Программирование в пакетах Maple и Mathematica: Сравнительный аспект. – Гродно: Изд-во Гродненский госуниверситет, Беларусь, – 2011. – 517 с
- Голоскоков Д.П. Практический курс математической физики в системе Maple. – СПБ.: ООО «ПаркКом». - 2010. – 643 с
- Умнов А.М., Туриков В.А., Муратов М.Н., Милантьев В.П. Современные численно-аналитические пакеты для сложных инженерно-физических вычислений: Учеб. пособие. – М.: РУДН, 2008. – 154 с.
- Борисевич А.В. Теория автоматического управления: элементарное введение с применением MATLAB. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. - 200 с.
- Дьяконов В.П., Круглов В.В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. — 448 с.
- Васильев В.В., Симак Л.А., Рыбникова А.М. Математическое и компьютерное моделирование процессов и систем в среде MATLAB/SIMULINK. Учебное пособие. — Киев: Национальный авиационный университет, 2008. — 91 с.
- Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н., Математические методы в экономике. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Издательство «Дис», 1997.
- Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. – СПб.: BHV – Санкт-Петербург, 1997.
Дополнительная литература
- Ахназарова С. Л., Кафаров В.В. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии: Учебное пособие для химико-технологических вузов. – М.: ВШ, 1978.
- COMSOL Multiphysics user’s guide. Руководство пользователя Comsol MultiPhysics, версия 3.5а. Comsol Inc., 2009.— 624 c.
