Обов’язкова анотована дисципліна здобувачів освітнього ступеня «бакалавр» освітньо-професійної програми
КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ
ОПИС МОДУЛЯ
Назва дисципліни: Комп’ютерний аналіз.
Тип модуля: обов’язковий.
Семестри: 3, 4
Обсяг модуля: загальна кількість годин – 90 ; кількість кредитів ЄКТС – 3.
Результати навчання:
знати: основи теорії ймовірностей, дослідження операцій в обсязі, достатньому для використання математичного апарату в професійній діяльності;. закономірностей випадкових явищ і вміння застосовувати статистичні методи для розв’язання професійних завдань; теоретичних особливостей чисельних методів, можливостей їх використання для розв’язання інженерних задач, уміння використовувати чисельні методи під час вирішення різних прикладних завдань;
вміти: застосовувати базові знання математичної та науково-природничого циклу дисциплін, виконувати необхідні розрахунки в професійній діяльності; застосовувати ймовірнісні методи для розв’язання професійних завдань в галузі стохастичних систем; використовувати чисельні методи для розв’язання інженерних задач;
володіти: методами теоретичних, методичних і алгоритмічних основ інформаційних технологій для їх використання під час розв’язання прикладних і наукових завдань в області інформаційних систем і технологій;
здатен продемонструвати: розробку програмної реалізації нових математичних методів, ефективних алгоритмів і методів використання функцій інформаційних систем і технологій в прикладних областях.
Програмні результати навчання: ПРН-8.
Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі (пререквізити і кореквізити): Вища математика, алгоритмізація і програмування, теорія алгоритмів, дискретні структури.
Зміст навчального модуля:
Методи лінійної та нелінійної алгебри. Прямі методи розв’язання систем лінійних рівнянь. Розв’язання систем лінійних рівнянь великої розмірності. Чисельні методи розв’язання нелінійних рівнянь. Обчислення власних значень і власних векторів матриці .Чисельне диференціювання та інтегрування функцій. Розв’язання задачі Коші для звичайних диференціальних рівнянь. Багатокрокові методи розв’язання диференціальних рівнянь. Неявні методи розв’язання жорстких задач. Крайові задачі для звичайних диференціальних рівнянь. Інтегральні рівняння, Розв’язання рівнянь з частинними похідними (методи сіток, скінчених елементів, прямі та ітераційні). Різницеві методи розв’язання параболічних рівнянь. Методи розв’язання гіперболічних рівнянь. Методи розв’язання еліптичних рівнянь. Методи інтерполяції функцій. Апроксимація функцій. Екстраполяція та наближення функцій; Ймовірнісні міри. Дискретні та неперервні випадкові величини та закони їх розподілу. Багатовимірні випадкові величини та їх розподіл. Математичне сподівання, дисперсія, коваріація, коефіцієнт кореляції. Закон великих чисел, центральна гранична теорема. Основи математичної статистики. Перевірка статистичних гіпотез і статистичне оцінювання параметрів. Статистичний аналіз взаємозв’язків. Статистичний аналіз екологічних, економічних і соціальних процесів. Марківські ланцюги, процеси, потоки подій. Системи масового обслуговування марківського типу. Випадкові процеси, випадкові послідовності.
Види навчальних занять: лекції, лабораторне, консультація.
Форми навчання: денна. заочна, заочна (дистанційна).
Методи навчання: словесний, пояснювально-демонстраційний, репродуктивний, метод проблемного викладання.
Методи контролю: усний, письмовий, тестовий.
Форми підсумкового контролю: екзамен (семестр 4).
Засоби діагностики успішності навчання: модульний контроль, тестування, усне опитування, завдання для контрольної роботи, індивідуальне завдання.
Мова навчання: українська.
