Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Математичне і комп' ютерне моделювання в наукових дослідженнях
Major: Кібербезпека
Code of Subject: 8.125.00.M.26
Credits: 3
Department: Захист інформації
Lecturer: Чекурін В.Ф.
Semester: 3 семестр
Mode of Study: денна
Learning outcomes:
Після вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
1. Розуміння ролі та місця наукових досліджень у галузі інформаційних технологій та кібербезпеки;
2. Розуміння значущості математичних методів, математичного та комп’ютерного моделювання для наукових досліджень;
3. Розуміння можливостей сучасних програмних засобів комп’ютерної алгебри та аналізу для наукових досліджень у галузі інформаційних технологій та кібербезпеки.
4. Фахове володіння системами комп’ютерної алгебри та аналізу та ефективне їх застосування для розв’язування задач дисертаційного дослідження.
5. Фахове володіння системами програмними засобами числового та імітаційного моделювання та ефективне їх застосування для розв’язування задач дисертаційного дослідження.
6. Розуміння значущості сучасних комп’ютерних технологій оброблення результатів, документування та презентації результатів досліджень.
7. Фахове володіння сучасними комп’ютерними технологіями оброблення результатів, документування та презентації результатів досліджень та їх ефективне застосування у своєму дисертаційному дослідженні
1. Розуміння ролі та місця наукових досліджень у галузі інформаційних технологій та кібербезпеки;
2. Розуміння значущості математичних методів, математичного та комп’ютерного моделювання для наукових досліджень;
3. Розуміння можливостей сучасних програмних засобів комп’ютерної алгебри та аналізу для наукових досліджень у галузі інформаційних технологій та кібербезпеки.
4. Фахове володіння системами комп’ютерної алгебри та аналізу та ефективне їх застосування для розв’язування задач дисертаційного дослідження.
5. Фахове володіння системами програмними засобами числового та імітаційного моделювання та ефективне їх застосування для розв’язування задач дисертаційного дослідження.
6. Розуміння значущості сучасних комп’ютерних технологій оброблення результатів, документування та презентації результатів досліджень.
7. Фахове володіння сучасними комп’ютерними технологіями оброблення результатів, документування та презентації результатів досліджень та їх ефективне застосування у своєму дисертаційному дослідженні
Required prior and related subjects:
Основи наукових досліджень і організації науки
Методика проведення наукового експерименту
Комп’ютерне опрацювання інформації з обмеженим доступом
Методика проведення наукового експерименту
Комп’ютерне опрацювання інформації з обмеженим доступом
Summary of the subject:
Метою курсу є вивчення сучасних методів та засобів математичного і комп’ютерного моделювання як наукового інструментарію, а також здобуття практичних навичок його застосування для проведення наукових досліджень в галузі технічного захисту інформації.
Програма складається із трьох розділів. На викладання кожного розділу передбачено 5 год. лекцій. Студенти виконують п’ять лабораторних робіт за темами курсу та індивідуальних науково-дослідних дослідження, одне з яких пов’язане із темою дисертаційного дослідження.
Recommended Books:
1. Кирьянов Д.В. Mathcad 15/Mathcad Prime 1.0. СПб.: БХВ-Петербург, 2012. - 432 с.
2. Solodov A., Ochkov V. Differential models. An introduction with Mathcad (Springer, 2005)(237s)
3. Дьяконов В.П. MATLAB. Полный самоучитель.– М.: ДМК Пресс, 2012. – 768 с.
4. Maple User Manual–Maplesoft,a division of Waterloo Maple Inc.б 2014.– 354 p.
5. Mathews J.H., Fink K.D. Numerical Methods Using MATLAB. Prentice Hall, 1999. 662 p.
6. Львовский В.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. Учебное пособие для ВТУЗов.– М.: Высш. щкола, 1988.— 239 с.
7. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок.– М.: Мир, 1985.–272с.
8. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных.—М.: Мир, 1980.— 612 с.
9. Новицкий П.В., Зограф Э.Н. Оценка погрешностей измерений. – Л.: Энергия, 1983.– 380с.
2. Solodov A., Ochkov V. Differential models. An introduction with Mathcad (Springer, 2005)(237s)
3. Дьяконов В.П. MATLAB. Полный самоучитель.– М.: ДМК Пресс, 2012. – 768 с.
4. Maple User Manual–Maplesoft,a division of Waterloo Maple Inc.б 2014.– 354 p.
5. Mathews J.H., Fink K.D. Numerical Methods Using MATLAB. Prentice Hall, 1999. 662 p.
6. Львовский В.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. Учебное пособие для ВТУЗов.– М.: Высш. щкола, 1988.— 239 с.
7. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок.– М.: Мир, 1985.–272с.
8. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных.—М.: Мир, 1980.— 612 с.
9. Новицкий П.В., Зограф Э.Н. Оценка погрешностей измерений. – Л.: Энергия, 1983.– 380с.
Assessment methods and criteria:
Поточний контроль (ПК): опитування на лекціях – 10, три індивідуальні науково-дослідні завдання по 10 балів кожне.
Екзаменаційний контроль: письмова компонента-30, усна компонента-30
Екзаменаційний контроль: письмова компонента-30, усна компонента-30