Задачі, змiст дисциплiни "Алгоритми та методи обчислювань"

1. Вступ

1.1. Об’єкт вивчення  -алгоритми та методи рішення формалізованих задач.

1.2. Предмет вивчення -принципи застосування сучасного інструментарію вирішення різноманітних формалізованих задач.

1.3. Мета навчання полягає у оволодiннi навичками використання методів вирішення задач, що виникають у практиці інженерної та дослідницької діяльності.

1.4. Задачами дисципліни є:

      -  вивчення  прямих  та  ітераційних (чисельних) методів  та  алгоритмів обчислювань,  спрямованих  на  вирішення  задач  апроксимації,  теоретико-числових    задач та рішення систем лінійних рівнянь;

      - вивчення  умов  та  особливостей  використання методів умовної  та  безумовної  безперервної оптимізації;

      - ознайомлення  зі змістом  та найбільш розповсюдженими методами вирішення  задач   дискретної оптимізації;

     - придбання практичних навичок використання спеціалізованого програмного забезпечен-      ня, що дозволяє вирішувати задачі, пов’язані із використанням  різноманітних  алгоритмів  та методів обчислювань.

     Вивчення дисципліни базується на знаннях та навичках, одержаних під час вивчення дисциплін «Теорія ймовірностей та математична статистика», «Вища математика», «Дискретна математика» і спрямована  на підтримку вивчення відповідних тем дисциплін «Теорія систем та системний аналіз», «Надійність, контроль та діагностика ЕОМ», «Методи дослідження і моделювання в комп’ютерних системах та мережах», «Основи безпеки та захисту інформації в комп’ютерних системах та мережах».

       В результаті засвоєння курсу “Алгоритми та методи обчислювань”

Бакалавр повинен знати:

       - можливості та принципи побудови і застосування сучасної  системи  комп’ютерної  мате-матики Маtlab;

      - зміст та  умови  використання  методів   розв’язання  задач  апроксимації  та  нестатистичної обробки результатів обчислювального експерименту;

    - зміст та  умови  використання  методів  розв’язання  задач   лінійної  алгебри  (систем  ліній- них алгебраїчних рівнянь) та теоретико-числових перетворень;

      - базові положення теорії оптимізації  та загальну класифікацію методів розв’язання  задач оптимізації; 

      - зміст та умови використання методів  розв’язання  задач  лінійної   та  нелінійної  оптимі- зації;

       - сутність задач дискретної оптимізації та загальну характеристику методів їх вирішення.

Бакалавр повинен уміти:

      - здійснювати  розв’язування задач апроксимації функціональних  залежностей  та  нестатистич- ної обробки результатів обчислювального  експерименту  за  допомогою   сучасних  систем  комп’ю терної математики;

- здійснювати розв’язування задач лінійної  алгебри та теоретико-числових  задач за допо- могою сучасних систем комп’ютерної математики;

       - здійснювати розв’язування задач лінійної та нелінійної оптимізації за  допомогою  сучас- них систем комп’ютерної математики.

Бакалавр повинен мати уявлення про можливості та принципи побудови  і  застосування інших сучасних систем  комп’ютерної  математики (Маthcad, Mathematica, Maple);

  2. Змiст дисциплiни

Вступ (3 години)

         Предмет, мета вивчення і задачі дисципліни. Структура та зміст дисципліни і методичні рекомендації щодо її вивчення. Місце дисципліни у навчальному процесі. Вимоги до знань та вмінь тих, хто навчається. Характеристика рекомендованих під час вивчення  дисципліни джерел інформації. Загальна класифікація алгоритмів та методів обчислювань. Загальна характеристика систем комп’ютерної математики (СКМ) та їх місце у діяльності сучасного інженера.

Розділ I.  Алгоритми та методи обчислювань, не спрямовані на   вирішення задач оптимізації(36  годин)

Тема 1. Програмне середовище МАТLAB. Загальна характеристика і використання  в  режимі  прямих обчислювань(9 годин)

       Призначення,  структура,   зміст,   можливості   та    принципи    застосування програмного середовища  МАТLAB.   Справочна система,демонстраційні приклади та розшірення СКМ МАТLAB.  Базові команди МАТLAB.  

Тема2. Методи апроксимації та нестатистичної обробки результатів обчислювального  експерименту (10 годин)