Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Моделювання складних систем в умовах невизначеностей
Спеціальність: Прикладна математика
Код дисципліни: 6.113.00.O.61
Кількість кредитів: 6
Кафедра: Прикладна математика
Лектор: Д.ф.-.м.н, проф. Костробій Петро Петрович
Семестр: 7 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
• знати: основні поняття і методи опису невизначеностей;
• уміти: будувати та досліджувати математичні моделі опису складних систем з невизначеностями (вхідних даних чи взаємозв'язків).
• уміти: будувати та досліджувати математичні моделі опису складних систем з невизначеностями (вхідних даних чи взаємозв'язків).
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
пререквізити:
• дискретна математика,
• теорія ймовірностей,
• методи математичного моделювання складних систем;
кореквізити:
• бакалаврська кваліфікаційна робота.
• дискретна математика,
• теорія ймовірностей,
• методи математичного моделювання складних систем;
кореквізити:
• бакалаврська кваліфікаційна робота.
Короткий зміст навчальної програми:
Невизначеності та способи їх опису. Метод Монте-Карло та моделювання статистичних невизначеностей. Інтервальні невизначеності та їх опис. Нечітко-множинне моделювання.
Рекомендована література:
1. Войтишек А. В. Основы метода Монте-Карло. – НГУ Новосибирск, 2010. – 300 c.
2. Михайлов Г. А., Войтишек А. В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. – Москва: Академия, 2006. – 368 с.
3. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальное вычисления. – Москва: Мир, 1987. – 360 с.
4. Шарый С. П. Конечномерный интервальный анализ. – Москва: Издательство “XYZ”, Новосибирск, 2007. – 607 с.
5. Сявавко М. С. Математика прихованих можливостей: навчальний посібник. – Острог : Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2011. – 396 с.
6. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. – Москва: Мир, 1993. – 368 с.
7. Костробій П. П., Рижа І. А., Галущак М. О. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з курсу "Математичне моделювання складних систем в умовах невизначеностей". – Львів: Видавництво Львівської поілтехніки, 2018, – 51 с.
2. Михайлов Г. А., Войтишек А. В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. – Москва: Академия, 2006. – 368 с.
3. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальное вычисления. – Москва: Мир, 1987. – 360 с.
4. Шарый С. П. Конечномерный интервальный анализ. – Москва: Издательство “XYZ”, Новосибирск, 2007. – 607 с.
5. Сявавко М. С. Математика прихованих можливостей: навчальний посібник. – Острог : Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2011. – 396 с.
6. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. – Москва: Мир, 1993. – 368 с.
7. Костробій П. П., Рижа І. А., Галущак М. О. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з курсу "Математичне моделювання складних систем в умовах невизначеностей". – Львів: Видавництво Львівської поілтехніки, 2018, – 51 с.
Методи і критерії оцінювання:
• поточний контроль (виконання лабораторних робіт та їх захист) – 30% (30 балів);
• підсумковий контроль – 70% (70 балів, екзамен): письмова форма – 50% (50 балів), усна форма – 20% (20 балів).
• підсумковий контроль – 70% (70 балів, екзамен): письмова форма – 50% (50 балів), усна форма – 20% (20 балів).