- Цели и задачи дисциплины
- Изучение студентами современных методов энтропийного моделирования и анализа сложных стохастических систем. Задачи курса: - изучить распространенные энтропийные модели стохастических систем, освоить алгоритмы их реализации; - научить студентов: правильно строить энтропийную математическую модель стохастической системы в зависимости от априорной информации и цели функционирования системы; знать отличительные особенности различных моделей, их положительные и отрицательные свойства; - показать на практических примерах возможности и ограничения энтропийных моделей стохастических систем, а также их преимущества над моделями, построенными не на основе энтропийного подхода; - научить создавать модели с возможностью динамического управления и учета приоритетов; формировать данные для моделирования, планировать исследования на моделях, проводить обработку и анализ полученных результатов моделирования; проводить сбор данных и формализовать модель; создавать программные модели в изучаемом пакете.
- Краткое содержание дисциплины
- Каждая модель стохастической системы описывается по единой схеме: — предпосылки использования; — постановка задачи; — примеры прикладных задач; — базовые предположения и границы применимости; — описание модели, методы оценки ее адекватности экспериментальным данным; — достоинства, недостатки, ограничения, «подводные камни», сравнение с другими моделями.
- Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
- Выпускник должен обладать:
- ПК-9.1 способностью находить, формулировать и решать актуальные и значимые проблемы в области математического моделирования, численных методов и комплексов программ
- ПК-9.2 способностью к применению, развитию и реализации математически сложных алгоритмов в современных программных комплексах при решении задач математического моделирования, численных методов (для направленности)
- Образование
- Учебный план 01.06.01, 2021, (4.0), Математика и механика
- Методы энтропийного моделирования многомерных стохастических систем