Modern numerical and analytical packages for solving complex engineering and physical problems
Description: 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.
Amount of credits: 5
Пререквизиты:
- Computer modeling in Matlab
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: Component by selection
Cycle: Base disciplines
Goal
- Приобретение студентами знаний и навыков работы с современными численно-аналитическими пакетами для решения инженерно-физических задач.
Objective
- Овладение основами вычислений и моделирования сложных физических и технических систем с помощью различных численно-аналитических пакетов.
Learning outcome: knowledge and understanding
- Существующие численно-аналитические пакеты, для каких задач лучше подходит тот или иной пакет.
Learning outcome: applying knowledge and understanding
- Уметь решать инженерные и физические задачи с помошью пакетов Maple, Mathematica, Matlab и др.
Learning outcome: formation of judgments
- Анализировать эффективность полученной модели применяя математические методы и иметь представление о математических моделях и методах решения прикладных задач из различных сфер техники и технологии.
Learning outcome: communicative abilities
- 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.
Learning outcome: learning skills or learning abilities
- Совершенствовать имеющие знания
Teaching methods
информационно – коммуникационная технология;
технология развития критического мышления;
проектная технология;
технология интегрированного обучения;
технологии уровневой дифференциации;
традиционные технологии (лекционное, лабораторное занятия)
Assessment of the student's knowledge
Teacher oversees various tasks related to ongoing assessment and determines students' current performance twice during each academic period. Ratings 1 and 2 are formulated based on the outcomes of this ongoing assessment. The student's learning achievements are assessed using a 100-point scale, and the final grades P1 and P2 are calculated as the average of their ongoing performance evaluations. The teacher evaluates the student's work throughout the academic period in alignment with the assignment submission schedule for the discipline. The assessment system may incorporate a mix of written and oral, group and individual formats.
| Period | Type of task | Total |
|---|---|---|
| 1 rating | Лабораторная работа 1 | 0-100 |
| Лабораторная работа 2 | ||
| Лабораторная работа 3 | ||
| Лабораторная работа 4 | ||
| Лабораторная работа 5 | ||
| Рубежный тест 1 | ||
| 2 rating | Лабораторная работа 6 | 0-100 |
| Лабораторная работа 7 | ||
| Лабораторная работа 8 | ||
| Лабораторная работа 9 | ||
| Лабораторная работа 10 | ||
| Рубежный тест 2 | ||
| Total control | Exam | 0-100 |
The evaluating policy of learning outcomes by work type
| Type of task | 90-100 | 70-89 | 50-69 | 0-49 |
|---|---|---|---|---|
| Excellent | Good | Satisfactory | Unsatisfactory |
Evaluation form
The student's final grade in the course is calculated on a 100 point grading scale, it includes:
- 40% of the examination result;
- 60% of current control result.
The final grade is calculated by the formula:
| FG = 0,6 | MT1+MT2 | +0,4E |
| 2 |
Where Midterm 1, Midterm 2are digital equivalents of the grades of Midterm 1 and 2;
E is a digital equivalent of the exam grade.
Final alphabetical grade and its equivalent in points:
The letter grading system for students' academic achievements, corresponding to the numerical equivalent on a four-point scale:
| Alphabetical grade | Numerical value | Points (%) | Traditional grade |
|---|---|---|---|
| A | 4.0 | 95-100 | Excellent |
| A- | 3.67 | 90-94 | |
| B+ | 3.33 | 85-89 | Good |
| B | 3.0 | 80-84 | |
| B- | 2.67 | 75-79 | |
| C+ | 2.33 | 70-74 | |
| C | 2.0 | 65-69 | Satisfactory |
| C- | 1.67 | 60-64 | |
| D+ | 1.33 | 55-59 | |
| D | 1.0 | 50-54 | |
| FX | 0.5 | 25-49 | Unsatisfactory |
| F | 0 | 0-24 |
Topics of lectures
- 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
Key reading
- 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.
Further reading
- 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.
