4 формат курса

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени ШАКАРИМА г. СЕМЕЙ
Документ СМК 3 уровня
УМКД
УМКД 042-39. 1.ХХ/022013
УМКД
Редакция №____от_____
Программа дисциплины
«Средства автоматизации НИР»
для магистрантов
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИИ КОМПЛЕКС
ДИСЦИПЛИНЫ
«СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ
РАБОТЫ»
для специальности 6М060200 – «Информатика»
ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ ДЛЯ МАГИСТРАНТОВ
Семей
2014
ПРЕДИСЛОВИЕ
1 РАЗРАБОТАНО
Составитель____________«20» января 2014 г. И.С.Мусатаева,
кандидат педагогических наук, и.о.доцента кафедры Информатики и
информационных технологий
2
ОБСУЖДЕНО
2.1 На заседании кафедры «Информатики и информационных технологий»
Протокол от «___» января 2014 г., №___
Заведующий кафедрой _________ Абишова А.А.
2.2 На заседании учебно-методического бюро физико-математического
факультета
Протокол от «__» января 2014 г., №____
Председатель _____________ К.А. Батырова
3 УТВЕРЖДЕНО
Одобрено и рекомендовано к изданию
методического совета университета
Протокол от «___» января 2014 г., №1.
на
Председатель УМС _____________Г.К. Искакова
4 ВВЕДЕНО ВПЕРВЫЕ
заседании
Учебно-
СОДЕРЖАНИЕ
1
2
3
4
5
6
7
Общие положения
Содержание дисциплины и распределение часов по видам занятий
Методические рекомендации по изучению дисциплины
Формат курса
Политика курса
Политика выставления оценок
Литература
ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
1.1 Общие сведения о преподавателе и дисциплине
Мусатаева И.С. (и.о.доцента, кандидат педагогических наук)
Кафедра Информатики и информационных технологий
Контактная информация – 36-01-50, улица Е.Кашагана, 1, учебный корпус №3,
кабинет №102
Место проведения занятий каб.№ 102 в, корпус №3. Количество кредитов – 3
1.2 Краткое описание содержания дисциплины:
Одной из основных областей применения ПК являются математические и
научно-технические расчеты. Сложные вычислительные задачи, возникающие
при моделировании технических устройств и процессов, можно разбить на ряд
элементарных: вычисление интегралов, решение уравнений, решение
дифференциальных уравнений и т. д. Для таких задач уже разработаны методы
решения, созданы математические системы, доступные для изучения
магистрантам и пользователям, проводившим научные исследования. Наиболее
подходящей для этой цели является одна из самых мощных и эффективных
математических систем - MathCAD, которая занимает особое место среди
множества таких систем (Matlab, Maple, Mathematica и др.). При изучении курса
рассматриваются основные положения теории вероятностей и математической
статистики, а также описание основных методов и идей, используемых в
теоретико-вероятностных
рассуждениях.
Представленные
методы
иллюстрируются простыми примерами, что помогает в дальнейшем
самостоятельно решать задания практического характера, сводя их к известной
схеме.
Подробно
рассмотрены
вопросы,
касающиеся
обработки
экспериментальных данных, включая алгоритмы генерации псевдослучайных
последовательностей,
аппроксимаций
закона
распределения
экспериментальных данных и методики проведения экспериментальных
исследований.
Цель изучения дисциплины: научить пользоваться простейшими
методами вычислений с использованием современных информационных
технологий.
3.1 Задачами курса является: научить основам проведения обработки
экспериментальных данных, включая алгоритмы генерации псевдослучайных
последовательностей,
аппроксимаций
закона
распределения
экспериментальных данных и методики проведения экспериментальных
исследований.
1.3 Результаты обучения:
В результате изучения дисциплины магистрант должен
уметь:
пользоваться простейшими методами вычислений с использованием
математических пакетов программ;
знать:
основные положения теории вероятностей и математической статистики,
основные методы и идеи, используемых в теоретико-вероятностных
рассуждениях;
иметь представление:
о методах научного исследования;
о методах обработки экспериментальных данных.
1.4 Пререквизиты курса:
Для усвоения предмета студенты должны владеть знаниями курсов
«Дискретная математика», «Информатика».
1.5 Постреквизиты курса:
-подготовка к защите магистерской диссертации
Набор знаний, умений и навыков, используемых для освоения
последующих дисциплин: уметь работать с разнообразной информацией, уметь
ставить и решать научно-практические задачи на ЭВМ, знать приемы и методы
использования средст ИКТ при проведении научного исследования.
с
2
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСОВ ПО
ВИДАМ ЗАНЯТИЙ
Название темы
1
1. Методология научного
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
2
исследования
Средства и методы научного
исследования
Организация процесса проведения
исследования
Компьютер как инструмент
научной работы
Основные возможности пакета
MathLAB
Математический пакет программа
MATHCAD
Математический пакет программа
MATLAB
Введение в визуализацию.
Элементы дифференциальной
геометрии.
Визуализация скалярных полей.
Визуализация векторных полей.
Множества Жюлиа, множество
Мандельброта и их компьютерное
представление.
Системы итерированных функций
(СИФ).
Основные понятия, используемые
при анализе изображений.
Этапы обработки изображений.
Выделение разрывов в численном
решении.
Выделение разрывов в трехмерном
численном решении.
ЛК
3
1
Часы
Литература
ПР
СРСП СРС
4
5
6
7
См. п. 7
1
См. п. 7
1
См. п. 7
2
См. п. 7
2
См. п. 7
2
См. п. 7
2
См. п. 7
См. п. 7
2
См. п. 7
См. п. 7
См. п. 7
1
1
2
2
См. п. 7
2
См. п. 7
2
2
См. п. 7
См. п. 7
2
См. п. 7
17. Классификация разрывов
2
См. п. 7
18.
19.
2
2
См. п. 7
См. п. 7
2
2
См. п. 7
См. п. 7
2
См. п. 7
2
См. п. 7
12.
13.
14.
15.
16.
20.
21.
22.
23.
численного решения.
Основные этапы анализа данных
Основные законы распределения
случайных величин и их назначение
системы распознавания
Эксперименты в науке и
промышленности
Эксперименты в науке и
промышленности
Полный факторный эксперимент
24. Полный факторный эксперимент
25. Метод случайного баланса
26. Решение уравнений средствами
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
2
4
Mathcad
Символьные вычисления
Примеры символьных операций в
командном режиме
Операторы вычисления пределов
функций
Задание операторов пользователя
МЕТОДЫ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Простейшие оценки функции
и плотности распределения
вероятности
Простейшие оценки функции
и плотности распределения
вероятности
Оценка условной плотности
вероятности
Оценка регрессии
Всего:
3 МЕТОДИЧЕСКИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
См. п. 7
См. п. 7
См. п. 7
2
4
См. п. 7
См. п. 7
4
См. п. 7
4
См. п. 7
См. п. 7
2,5
10
См. п. 7
10
См. п. 7
20
15
30
22,5
РЕКОМЕНДАЦИИ
ПО
10
См. п. 7
17,5
67,5
См. п. 7
135
ИЗУЧЕНИЮ
В соответствии с учебным планом данная дисциплина изучается на
первом курсе общим объемом 135 часов (3 кредита).
Данный курс предусматривает изучение теоретических вопросов в
соответствии с типовой программой учебной дисциплины. Для усвоения
теоретической части курса необходимо изучить вопросы, рассматриваемые в
лекциях.
Для полного освоения курса необходимо выполнить 15 практических
работ. На это отводится 30 часов аудиторного времени.
4 ФОРМАТ КУРСА
Изучение дисциплины начинается с лекционных занятий, на которых
рассматриваются наиболее сложные вопросы курса. Материал закрепляется на
практических занятиях. При подготовке к практическим занятиям
магистрантам необходимо самостоятельно изучить рекомендуемую литературу,
ознакомиться с содержанием лекции на данную тему, а затем ответить на
контрольные вопросы и выполнить практические задания.
5 ПОЛИТИКА КУРСА
Данный курс является практическим курсом, поэтому обязательным
условием является выполнение всех практических, индивидуальных заданий
которые составляют основной вид контроля.
Полученные практические навыки работы на персональном компьютере
оцениваются правильностью выполнения индивидуальных заданий по
дисциплине. Посещение занятий является обязательным и при этом никакие
уважительные причины пропуска занятий не освобождают магистранта от
выполнения всего комплекса практических и индивидуальных заданий.
Контроль заданий магистрантов включает формы текущего, рубежного и
итогового контроля.
Форма итогового контроля по окончании учебного курса – экзамен.
6 ПОЛИТИКА ВЫСТАВЛЕНИЯ ОЦЕНОК
Распределение баллов по дисциплине «Криптология»
Неделя
1
Вид контроля
2
Посещение всех видов лекционных занятий с 1
по 7 неделю
2
Выполнение заданий
2
Устный опрос
3
Выполнение заданий
4
Устный опрос
4
Выполнение заданий
5
Выполнение заданий
6
Устный опрос
6
Выполнение заданий
7
Письменная работа
7
Выполнение заданий
Рубежный контроль 1
Итого баллов по результатам обучения с 1 по 7 неделю
Посещение всех видов аудиторных занятий с 8по
15 неделю
8
Выполнение заданий
9
Выполнение заданий
10 Выполнение заданий
10 Устный опрос
11 Выполнение заданий
12 Выполнение заданий
12 Устный опрос
13 Выполнение заданий
Всего
баллов
3
30
Примеча
ние
4
15
15
15
15
15
15
15
15
60
15
60
300
30
ПР
СРСП
ПР
СРСП
ПР
ПР
СРСП
ПР
СРМ
ПР
РК
10
10
10
15
10
10
15
10
ПР
ПР
ПР
СРСП
ПР
ПР
СРСП
ПР
14 Выполнение заданий
14 Устный опрос
15 Письменный опрос
15 Выполнение заданий
15 Рубежный контроль 2
Итого баллов по результатам обучения с 8 по 15 неделю
Итого баллов за экзамен
Итого баллов за академический период
10
15
70
10
75
300
400
1000
ПР
СРСП
СРМ
ПР
РК
7. ЛИТЕРАТУРА
Основная:
1. Введение в научное исследование по педагогике: Учеб. пособие для студ.
пед. ин-тов / Ю. К. Бабанский, В. И.Журавлев, В. К. Розов и др. / Под ред.
В.И.Журавлева. - М., 1988.
2. Лакин Г.Ф. Биометрия. - М.: Высш. шк., 1980.
3. Масальгин Н. А. Математико-статистические методы в спорте. М., ФиС,
1974.
4. Методика и техника статистической обработки первичной социологической
информации. Отв. ред. Г. В. Осипов. М., «Наука», 1968.
5. Методы
педагогических
исследований.
Лекции
для
студентов
педагогических институтов. Под ред. В. И. Журавлева. М., «Просвещение»,
1972.
Дополнительная:
6. Mathcad 6.0 Plus. Финансовые, инженерные и научные расчеты в среде
Windows 95./Перевод с англ. - М.: Информационно-издательский дом
“Филинъ”, 1996. -712 с.
7. Дьяконов В.П. Справочник по MathCAD PLUS 6.0 PRO. - М.: “СК Пресс”,
1997. - 336 с.: ил.
8. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. MathCAD 8 PRO в математике, физике и
Internet. - М.: “Нолидж”, 2000. - 512 с.: ил.
9. Кудрявцев Е.М. MathCAD 2000 Pro. – М.: ДМК Пресс, 2001. – 576 с.: ил.
10. Очков В.Ф. Mathcad 7 Pro для студентов и инженеров. - М.:
КомпьютерПресс, 1998. - 384 с.: ил.
11. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad 2000. Лабораторный практикум по
высшей математике. - М.: Высш. шк., 2000. - 716 с.: ил.
12. Ханова А.А., Макарова И.Г. Лабораторный практикум по
математическому моделированию и методам в расчетах на ЭВМ. Астрахань: Изд-во АГТУ, 1998. - 93 с.
13. Ханова А.А. Численное решение уравнений и систем. - Астрахань: Изд-во
АГТУ, 2001. - 44 с.
14. Ханова А.А. Символьные вычисления в среде MathCAD. - Астрахань:
Изд-во АГТУ, 2001. - 34 с.
15. Д. В. Могиленских и др. «Визуализация линий тока и методы
комплексной визуализации дискретных векторных полей». VII
Забабахинские научный чтения. Международная конференция. 2003.
16. Ю.М.Баяковский,
А.В.Игнатенко,
А.И.Фролов.
«Графическая
библиотека OpenGL». Учебно-методическое пособие, МГУ ВМиК, 2003 г.
17. Б. Мандельброт. Фрактальная геометрия природы . Ижевск: РХД. 2001
[31] Х.-О. Пайтген, П. Х. Рихтер. Красота фракталов. М.: Мир. 1993.
18. Р. М. Кроновер. Фракталы и хаос в динамических системах. М.:
Постмаркет. 2000.
19. А. Д. Морозов. Введение в теорию фракталов. Ижевск.: Институт
компьютерных исследований. 2004.
с