ErmSM (новое окно)

Правительство Российской Федерации
Санкт-Петербургский государственный университет
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
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.
1.1.
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.
1.2.
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,
моделированию динамических процессов.
законы

Знать и уметь
естествознания.
развития

Обладать способностью приобретать новые научные и профессиональные знания,
используя современный математический аппарат, современные образовательные
и информационные технологии.
учитывать
основные
тенденции
и
подходы
к
современного
1.4.

Обладать способностью собирать, обрабатывать и интерпретировать
экспериментальные данные, необходимые для проектной и производственнотехнологической 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.
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.
2.1.
Организация, структура и содержание учебных занятий
Организация учебных занятий
2.1.1 Основной курс
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ
Трудоёмкость
итоговая аттестация
(сам.раб.)
промежуточная аттестация
(сам.раб.)
текущий контроль (сам.раб.)
сам.раб. с использованием
методических материалов
Самостоятельная работа
итоговая аттестация
под руководством
преподавателя
в присутствии
преподавателя
промежуточная
аттестация
текущий контроль
коллоквиумы
контрольные работы
лабораторные работы
консультации
практические
занятия
семинары
лекции
Период обучения (модуль)
Контактная работа обучающихся с преподавателем
Объём активных и интерактивных
форм учебных занятий
Трудоёмкость, объёмы учебной работы и наполняемость групп обучающихся
очная форма обучения
Семестр (C1)
15
57
2-25
1-1
15
57
2-25
1-1
30
114
Семестр (C2)
ИТОГО
2
2
4
Формы текущего контроля успеваемости, виды промежуточной и итоговой аттестации
Виды итоговой
аттестации
Период обучения (модуль)
Формы текущего
контроля
успеваемости
Виды
промежуточной
аттестации
(только для программ
итоговой аттестации и
дополнительных
образовательных
программ)
ОСНОВНАЯ ТРАЕКТОРИЯ
очная форма обучения
Опрос, доклады.
Семестр (C1)
Семестр (C2)
Экзамен
2.2. Структура и содержание учебных занятий
Основной курс
Основная траектория Очная форма обучения
Период обучения (модуль): Семестр (C1)
№ п/п
А1
Наименование темы (раздела, части)
Дополнительные вопросы моделирования
распределений и случайных процессов. Общие
методы. Процессы Леви. Алгоритмы, трудоемкость.
Методы повышения эффективности.
Вид учебных занятий
лекции
Количеств
о часов
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
Вид учебных занятий
Количеств
о часов
Период обучения (модуль): Семестр (C2)
№ п/п
Наименование темы (раздела, части)
лекции
Использование многопроцессорных компьютеров.
Асинхронность в условиях различных вычислительных
семинары
конфигураций.
А3
А4
Стохастическая оптимизация. Специальные методы
оценивания моды распределения. Генетические
алгоритмы и метод отжига. Многоэкстремальные
задачи.
Раздел 3.
8
по методическим материалам
29
лекции
7
семинары
по методическим материалам
28
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. Ермаков С.М. 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. С.М. Ермаков, А.С. Сипин 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 Ермаков Сергей
Михайлович, s.m.ermakov@spbu.ru , тел. 428-41-77.