010400_62

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Основы информатики» относится к циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин и предполагает у студентов владение основными знаниями школьного курса информатики

Формируемые компетенции: ОК-11, ОК-12.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен знать: свойства информации и представление данных в компьютере, логические осно-

вы построения ЭВМ, базовые понятия алгоритмизации и программирования.

уметь: разрабатывать простейшие программы на одном из языков высокого уровня. владеть навыками получения и обработки информации и данных.

Содержание дисциплины: . Информация. Свойства информации. Представление данных в компьютере. Логические основы построения ЭВМ. Алгоритм. Языки программирования. Основные понятия языка Delphi. Структура программы. Простые типы данных. Оператор присваивания. Процедуры ввода и вывода. Тип данных. Выражения в языке Delphi, приоритет операций. Оператор присваивания. Обмен значений двух переменных местами. Составной оператор. Процедуры стандартного ввода и вывода данных, форматный вывод. Приведение типов. Вычисление сложных математических выражений.

Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

компьютерный класс, включающий полный комплект лицензионного программного обеспечения по дисциплине. Мультимедийный проектор. Ноутбук. Интерактивная доска. Электронная библиотека по темам. Windows XP , Turbo Delphi 2006 или другая среда разработки на базе языка Delphi

Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лаб.работ.

Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Архитектура компьютеров»

Цель изучения дисциплины: Целью освоения дисциплины является формирование у студентов основных теоретических и практических знаний по вопросам архитектуры современных компьютеров (понимания основных аппаратных компонент, умения их подключать и корректно использовать).

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Архитектура компьютеров» относится к дисциплинам математического и естественнонаучного цикла. Для усвоения материала по курсу студенты должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении курса «Информатика», а также владеть основными навыками работы с ПК.

На знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения дисциплины «Архитектура компьютеров», базируется написание выпускной квалификационной работы.

Формируемые компетенции: ОК-11, ОК-12.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: состав, назначение и архитектуру основных компонент ЭВМ, организацию их взаимодействия и способы управления ими;

Уметь: осознанно подходить к выбору требуемой конфигурации компьютера, определению возможных направлений его модернизации, оценивать качество компьютера и его составных частей;

Владеть: навыками замены существующих и подключения новых компонент ПК.

Содержание дисциплины:

Характеристика современных микропроцессоров. Организация вычислительных систем. Системные платы. Иерархическая структура памяти ЭВМ. Носители информации. Характеристика современных видеосистем. Периферия. Коммуникации. Модемы, каналы свя-

зи, сетевые карты, аппаратные средства локальных сетей, беспроводные сети. Тенденции развития. Мультимедиа. Звуковые карты, акустические системы, цифровое аудио, видео. Корпуса, системы питания, системы охлаждения.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

компьютерный класс, мультимедийный проектор.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: опрос, зачет. Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины ЕН.Ф. 8 Компьютерная графика

Цель изучения дисциплины: изучение математических и алгоритмических основ компьютерной графики, современных методов и средств создания и обработки изображений с помощью программно-аппаратных вычислительных комплексов

Место дисциплины в учебном плане: Данная дисциплина относится к циклу общих математических и естественно-научных дисциплин ОПП бакалавриата (2 сем.). Изучение данной дисциплины базируется на знаниях, умениях и компетенциях сформированных при изучении дисциплин математического цикла, а также знаниях и умениях в области алгоритмизации и программирования.

Формируемые компетенции: ОК-11, ПК-10.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

знать: математические и алгоритмические основы компьютерной графики.

уметь: использовать современные технологии, языки и библиотеки для построения и визуализации геометрических моделей, создавать программные средства компьютерной графики.

владеть: современными методами и средствами создания и обработки изображений с помощью программно-аппаратных вычислительных комплексов.

Содержание дисциплины: Компьютерная графика (основные понятия). Цвет. Цветовые модели: RGB, CMY и др. Методы улучшения растровых изображений. Эволюция компьютерных видеосистем. Форматы графических данных.

Графические редакторы. Программа обработки растровой графики Adobe Photoshop. Средства для работы с векторной графикой: Adobe Illustrator, Corel Draw. Преобразования координат и объектов. Связь преобразования объектов с преобразованием координат. Проекции (аксонометрическая, перспективная, косоугольная, цилиндрическая). Базовые растровые алгоритмы. Методы и алгоритмы трехмерной графики. Визуализация трехмерных объектов. Основы фрактальной графики. Динамические процессы. Множества Жюлиа и Мандельброта и их компьютерное построение. Фрактальная графика. Кодирование изображений с помощью простых преобразований. Фрактальное сжатие изображений. IFSфракталы. Декодирование сжатых изображений. Технология создания графических документов в соответствии с ЕСКД. Обобщенная технология создания чертежа на компьютере. Настройка чертежа в автоматизированной системе проектирования. Основные примитивы на плоскости и возможности их построения по заданным параметрам в системах автоматизированного проектирования. Построение изображений пространственных геометрических форм в трех основных видах. Редактирование чертежей. Трехмерная (3d) технология построение чертежа. Пространство и компоновка чертежа. Применение видовых экранов. Получение твердой копии рисунка и настройки устройства вывода ни печать.

Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

электронный учебно-методический комплекс, интерактивная тренинг-система, система дистанционного обучения eLearning, мультимедийный проектор, интерактивная доска, про-

граммные средства: AutoCad, NanoCad, CorelDraw , Adobe PhotoShop, Adobe Illustrator, Adobe Flash.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лабора-

торных работ

Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины ЕН.Р.2. Компьютерные сети

Цель изучения дисциплины: ознакомление студентов с методами и средствами построения компьютерных сетей, приобретение знаний и умений по работе с компьютерными сетями и написание сетевых программных приложений, приобретение навыков работы с основными сетевыми протоколами и поиска информации из открытых источников (RFC).

Место дисциплины в учебном плане Дисциплина «Компьютерные сети» относится к математическому и естественно научному циклу основной общеобразовательной программы. Теоретический курс «Компьютерные сети» целесообразно проводить в параллели с такими дисциплинами, как «Языки и методы программирования». Для усвоения материала по курсу «Компьютерные сети учащиеся должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении курсов «Программирование», «Операционные системы», «Системное и прикладное программное обеспечение».

Формируемые компетенции: ОК-12, ПК-10.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен знать: основные принципы организации компьютерных сетей. основы структуры, со-

кеты, порт, IP адрес, MAC адрес, проткол. отличия блокирующего и не блокирующего режима

уметь: создавать приложений для работы в компьютерных сетях. использовать протоколы для передачи данных. настраивать работу сетевых приложений.

владеть методами и средствами программирования на уровне архитектуры компьюте-

ра.

Содержание дисциплины: Общие сведения об компьютерных сетях. Компьютерные сети и интернет. Общая структура сети интернет. Определение сетевого протокола. Оконечная система, клиент и сервер. Ядро компьютерных сетей. Способы передачи информации по компьютерным сетям. Коммутация каналов и коммутация пакетов. Информационная сеть Word Wide Web (WWW). Стандартная семиуровневая модель OSI. Понятие о сетевом протоколе. Уровни эталонной модели OSI. Взаимодействие уровней эталонной модели OSI. Физический уровень. Канальный уровень. Сетевой уровень. Транспортный уровень. Сеансовый уровень. Уровень представлений. Прикладной уровень. IP адрес и MAC адрес. Способ передачи данных с потерями и без потерь. Сетевые устройства и уровни коммуникационной модели. Модель OSI в ОС Windows 9x/NT. Организация стека TCP/IP. Библио-

тека Winsock.

Именованные каналы. Организация работы с именованными каналы в ОС Microsoft Windows. Блокирующий и неблокирующий режим работы. Правила именования именованных каналов, режимы передачи информации.

Сокет. Понятие сокета. IP адрес. Блокирующий режим работы сокета. Основные функции и особенности работы блокирующих сокетов.

Сокет. Понятие сокета. IP адрес. Неблокирующий режим работы сокета. Основные функции и особенности работы неблокирующих сокетов. Модель неблокирующих сокетов с использованием оконных сообщений и модель с использованием объекта ядра событие.

Протокол Telnet. Основы протокола Telnet (RFC 854, 855, 857, 858, 859, 860, 861).

Взаимодействие с клиентами. Локальное и серверное эхо. Использование telnet для удаленного администрирования систем.

Протокол HTTP. Основы протокола HTTP (HTTP/1.0 (RFC 1945) и HTTP/1.1 (RFC 2616)). Понятие универсального способа адресации ресурсов в Интернет (URLадреса). Формат HTTP сообщения. Методы GET и POST. Постоянные и непостоянные соединения. Язык гипертекстовой разметки (HTML). Способы авторизации.

Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

компьютерный класс, включающий полный комплект лицензионного программного обеспечения по дисциплине. Мультимедийный проектор. Ноутбук. Интерактивная доска. Электронная библиотека по темам дисциплины.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лаб.работ., опрос.

Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Искусственный интеллект и распознавание образов»

Цель изучения дисциплины: Целями освоения дисциплины «Искусственный интеллект и распознавание образов» является изучение основных понятий искусственного интеллекта, направлений в моделировании систем искусственного интеллекта.

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Искусственный интеллект и распознавание образов» относится к профессиональному циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин основной общеобразовательной программы. Теоретический курс «Искусственный интеллект и распознавание образов» целесообразно проводить в параллели с такими дисциплинами, как «Моделирование в естественных науках». Для усвоения материала по курсу «Искусственный интеллект и распознавание образов» учащиеся должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении курсов «Моделирование в естественных науках», «Концепция современного естествознания».

Формируемые компетенции: ОК-11, ПК-7.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

знать: основные понятия, модели, законы и теории из курса «Искусственный интеллект и распознавание образов», основные аспекты аппарата ИНС, основные методы.

уметь: применять полученную теоретическую базу для решения конкретных практических задач, грамотно работать с научной литературой с использованием новых информационных технологий.

владеть: основными методами научных исследований, навыками проведения вычислительного эксперимента, статистической обработки экспериментальных данных с помощью современных информационных технологий.

Содержание дисциплины:

Понятие искусственного интеллекта. Цели создания искусственного интеллекта. Основные направления в моделировании систем искусственного интеллекта. Краткая история вопроса. Как устроен интеллект биологических объектов? Высшая нервная деятельность живых организмов. Учение Ивана Петровича Павлова о высшей нервной деятельности. Условные и безусловные рефлексы. Явления генерализации и обобщения.

Как устроен интеллект биологических объектов? 1-я и 2-я сигнальные системы. Их принципы действия и наблюдаемые результаты. Устройство и многообразие нервных клеток. Основные функции нервных клеток. Моделирование нейрона на компьютере. Структура модели нейрона. Активационная функция нейрона. Виды ативационных функций. Выбор коэффициентов синаптических связей. Искусственные нейронные сети. Типы ИНСмоделей, используемых в системах искусственного интеллекта. Обучение ИНС. Постановка задачи обучения искусственной нейронной сети. Обучение «с учителем» и обучение «без учителя». Алгоритм обратного распространения ошибки и особенности его применения Алгоритмы структурной идентификации ИНС-моделей.

Проблема представимости в ИНС. Теорема Колмогорова и ее использование. Сравнение возможностей вычислительных устройств, построенных по схеме фон Неймана и на

основе нейронных сетей. Алгоритмы обучения ИНС Хебба. Нейронные сети Хепфилда и Хемминга. Примеры использования аппарата искусственных нейронных сетей для решения практических задач. Прогнозирование временных рядов. Примеры использования аппарата искусственных нейронных сетей для решения практических задач. Идентификация структуры и содержания трудноформализуемых понятий на основе ИНС. Примеры использования аппарата искусственных нейронных сетей для решения практических задач. Технология идентификации речи. Экспертные системы. Виды экспертных систем. Конструкции баз знаний. Экспертные системы, использующие конструктор базы знаний на основе ИНС. Современные тенденции развития систем ИИ: робототехника. Современные тенденции развития систем ИИ: мультиагентный подход

Современные тенденции развития систем ИИ: мягкие вычисления.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия, лабораторные работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

Компьютерный класс, включающий полный комплект программного обеспечения по дисциплине «Математическое моделирование и вычислительная математика». Мультимедийный проектор. Ноутбук. Интерактивная доска. Электронная библиотека по темам дисциплины «Искусственный интеллект и распознавание образов».

Формы текущего контроля успеваемости студентов: экзамен. Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Техническая кибернетика»

Цель изучения дисциплины: Целями освоения дисциплины (модуля) является: изучение общих принципов построения и законов функционирования автоматических систем управления технологическими процессами, основных методов анализа и синтеза этих систем на базе современных математических методов.

Место дисциплины в учебном плане: изучение дисциплины базируется на знаниях дисциплин «Математика», «Физика», «Информатика», «Методы оптимизации», «Теория автоматического управления», «Численные методы». На знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения «Техническая кибернетика» базируется дисциплина «Оптимальные системы управления и принципы максимума в управлении».

Формируемые компетенции: ПК-6, ПК-12.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать: системы управления, их характеристики, математические модели и методы исследования динамических процессов, вопросы устойчивости и качества систем автоматического управления.

Уметь: применять системный подход к объекту управления Владеть навыками работы с математическим аппаратом исследования объектов управ-

ления

Содержание дисциплины: Введение в кибернетику. Понятие управляемой системы. Характеристика объектов управления. Системы автоматического управления. Регулярные сигналы и их характеристики. Математическое описание автоматических систем. Переход-

ная, весовая и передаточная функции. Динамические звенья. Частотный метод исследования линейных систем. Устойчивость линейных систем. Нелинейные системы.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

мультимедийный проектор, ноутбук, компьютерный класс

Формы текущего контроля успеваемости студентов: опрос, тест, контрольная рабо-

та

Форма промежуточной аттестации: экзамен, зачет

Аннотация рабочей программы дисциплины «Мобильные телесистемы»

Цель изучения дисциплины: ознакомить слушателей с возможностями современных мобильных телесистем; продемонстрировать практические навыки их применения с использованием современного оборудования и программного обеспечения; оказать консультационную помощь в подборе необходимого комплекта оборудования и программного обеспечения для практической деятельности.

Место дисциплины в учебном плане: изучение дисциплины базируется на знаниях дисциплин «Физика», «Информатика», «Архитектура компьютеров», «Компьютерные сети». На знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения дисциплины «Мобильные телесистемы» базируется дисциплина «Проектирование информационных систем».

Формируемые компетенции: ОК-7, ПК-6.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

возможности современных мобильных телесистем;

Содержание дисциплины: Введение в новейшие телекоммуникационные технологии. Стандарты третьего поколения. Системы третьего поколения. Мобильные телекоммуникации. Системы мобильной связи стандарта 802.16e (мобильный WiMAX). GPS -Глобальная система местоопределения. КПК и коммуникаторы.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

мультимедийный проектор, ноутбук, компьютерный класс.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: опрос, тест, контрольная рабо-

та.

Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей прогрѐаммы дисциплины «Экстремальные задачи и методы их решения»

Цель изучения дисциплины: Целью освоения дисциплины «Экстремальные задачи и методы их решения» является ознакомление будущих математиков с экстремальными задачами и методами их решения. В курсе рассматривается общая методология экстремальных задач, обсуждаются классы экстремальных задач и основные алгоритмы их решения.

Место дисциплины в учебном плане:

Дисциплина «Экстремальные задачи и методы их решения» относится к математической и естественнонаучной части цикла ООП. Теоретический курс «Экстремальные задачи и методы их решения» целесообразно проводить после изучения таких дисциплин, как «Алгебра и геометрия», «Аналитическая геометрия», «Линейная алгебра», «Математический анализ». Для усвоения материала по курсу «Экстремальные задачи и методы их решения» учащиеся должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении перечисленных выше курсов.

На знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения курса «Экстремальные задачи и методы их решения» базируются такие дисциплины профессионального цикла, как «Вариационное исчисление и оптимизация», «Линейное программирование», а также ряд курсов по выбору студента.

Формируемые компетенции: ОК-16, ПК-3.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать основные приемы и методы нахождения экстремумов функций одной и многих переменных.

Уметь формулировать и доказывать теоремы, определять необходимые и достаточные условия существования экстремумов функций одной и многих переменных, самостоятельно решать практические задачи на отыскание экстремумов функций.

Владеть алгоритмами решения различных типов задач на экстремум, часто встречающихся в учебной, производственной и научно-исследовательской работе.

Содержание дисциплины: Основные понятия. Метрические пространства. Топологические пространства. Непрерывные отображения топологических пространств и их свойства. Гладкие конечномерные экстремальные задачи с ограничениями и без ограничений.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

мультимедийный проектор, ноутбук, аудитория, оснащенная компьютерами.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: контрольная работа, тест, экза-

мен

Форма промежуточной аттестации: экзамен

Аннотация рабочей программы дисциплины Б2.ДВ.1. Основы программирования на С

Цель изучения дисциплины: изучение объектно-ориентированного языка программирования C++, освоение принципов работы в среде Visual C++ и приобретение базовых навыков разработки приложений под Windows.

Место дисциплины в учебном плане Дисциплина «Основы программирования на С» относится к профессиональному циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин основной общеобразовательной программы. Теоретический курс «Основы программирования на С» целесообразно проводить в параллели с такими дисциплинами, как «Моделирование в естественных науках». Для усвоения материала по курсу «Основы программирования на С» учащиеся должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении курсов «Моделирование в естественных науках», «Программирование».

Формируемые компетенции: ОК-12, ПК-9, ПК-10.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен

знать: объектно-ориентированный язык программирования C++,

уметь: работать с различными типами данных, операторами и функциями С++ ; производить инкапсуляцию; использовать конструкторы и деструкторы; перегружать операции; использовать наследование и полиморфизм; применять шаблоны функций и классов; управлять исключениями; использовать Microsoft Developer Studio; создавать приложения Windows; работать с битовыми образами;

владеть: языком программирования С и С++;

Содержание дисциплины: Введение в язык C. Основные операторы языка. Функции. Указатели. Массивы. Классы. Объявление классов. Инициализация и доступ к элементам классов. Массивы классов.

Виды учебной работы: лекции, лаб. работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

компьютерный класс, включающий полный комплект лицензионного программного обеспечения по дисциплине «Основы программирования на С».

Мультимедийный проектор. Ноутбук. Интерактивная доска. Электронная библиотека по темам дисциплины.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, защита лаб.работ., опрос.

Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Визуальное программирование»

Цель изучения дисциплины: Целью освоения дисциплины «Визуальное программирование» являются формирование у учащихся знаний о современных графических и визуальных средствах программирования.

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Визуальное программирование» относится к циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин и предполагает у студентов владение основными знаниями школьного курса информатики. Изучается в совокупности с дисциплиной «Основы информатики».

Формируемые компетенции: ОК-12, ПК-9, ПК-10.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать: основные концепции визуального программирования.

Уметь: разрабатывать простейшие программы на языке блок-схем и на языке

UML.

Владеть навыками визуального программирования на языке блок-схем и языке

UML.

Содержание дисциплины:

Алгоритм. Графические языки программирования. Представление алгоритмов на языке блок-схем. Визуальные среды разработки. Основные понятия языка Delphi. Структура программы. Унифицированный язык моделирования (Unified Modeling Language - UML).

Виды учебной работы: лекции, лабораторные работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

мультимедийный проектор, компьютерный класс.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: защита лабораторной работы,

тест.

Форма промежуточной аттестации: зачет.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Теория автоматического управления»

Цель изучения дисциплины: Целью освоения дисциплины «Теория автоматического управления» является научить студента разбираться в основах теории управления, применять конкретные вопросы данной теории в приложениях.

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Теория автоматического управления» относится к курсам по выбору студента профессионального цикла (Б2.ДВ2). Теоретический курс «Теория автоматического управления» целесообразно проводить после изучения таких дисциплин, как «Алгебра и геометрия», «Математический анализ», «Дифференциальные уравнения», «Уравнения математической физики». Для усвоения материала по курсу «Теория автоматического управления» учащиеся должны в достаточной мере обладать знаниями, полученными при изучении перечисленных выше курсов.

На знаниях, умениях и навыках, приобретенных в ходе изучения курса «Теория автоматического управления» базируются такие дисциплины профессионального цикла, как «Вариационные принципы в математическом моделировании», «Линейное программирование», а также ряд курсов по выбору студента.

Формируемые компетенции: ОК-11, ПК-2, ПК-12.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины: В ре-

зультате освоения дисциплины обучающийся должен:

Знать основные понятия оптимального управления, вариационного исчисления, анализировать и синтезировать задачи автоматического регулирования; основные понятия устойчивости.

Уметь производить расчет систем автоматического регулирования по импульсной переходной функции, производить расчет систем автоматического регулирования, описывающие системами дифференциальных уравнений, на устойчивость.

Владеть навыками расчета задач оптимального управления.

Содержание дисциплины: Основные понятия и определения. Принцип максимума. Задачи анализа и синтеза автоматического регулирования. Основные понятия операторной алгебры для линейных дифференциальных уравнений. Анализ систем с переменными параметрами при детерминированных воздействиях. Синтез корректирующих устройств нестационарных систем. Метод переходных функций. Устойчивость систем с переменными параметрами.

Виды учебной работы: лекции, практические занятия, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

мультимедийный проектор, ноутбук, аудитория, оснащенная компьютерами.

Формы текущего контроля успеваемости студентов: опрос, контрольная работа,

тест

Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Аннотация рабочей программы дисциплины Б2.ДВ2. Оптимальные системы управления и принцип максимума в управлении

Цель изучения дисциплины: Целями освоения дисциплины являются: изложение математического аппарата, используемого в теории оптимального управления, постановка задач оптимального управления и изучение способов их решения; развитие навыков в постановке прикладных задач оптимизации; освоение основных понятий и фактов выпуклого анализа и теории оптимизации; знание условий оптимальности для различных типов задач; приобретение навыков применения методов на конкретных примерах при выполнении практических заданий; умение применять полученные теоретические знания к решению конкретных прикладных задач.

Место дисциплины в учебном плане: Дисциплина «Оптимальные системы управления и принцип максимума в управлении» относится к курсам по выбору студента (Б2.ДВ2). Теоретический курс «Оптимальные системы управления и принцип максимума в управлении» целесообразно проводить после изучения таких дисциплин, как «Алгебра и геометрия», «Математический анализ», «Дифференциальные уравнения», «Уравнения в частных производных».

Формируемые компетенции: ПК-3, ПК-4.

Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен знать: основные понятия и факты из выпуклого анализа и теории оптимизации;

принцип Беллмана для задач динамического программирования уметь применять средства и методы оптимизации к задачам оценивания состояния и синтеза управления для систем обыкновенных дифференциальных уравнений, иллюстрировать излагаемые теоретические результаты на примерах решения указанных задач для линейных управляемых процессов.

владеть навыками практического использования вычислительных методов динамического программирования и теории уравнения Гамильтона-Якоби-Беллмана при решении задач синтеза управления для систем обыкновенных линейных и нелинейных дифференциальных уравнений, как в «классическом» так и в «неклассическом», «негладком», варианте.

Содержание дисциплины:

Основные понятия теории управления. Анализ и синтез систем управления. Оптимальное управление. Вариационное исчисление и оптимальное управление. Принцип максимума Понтрягина. Динамическое программирование. Общность методов оптимального управления и их взаимосвязь. Связь динамического программирования и принципа максимума Понтрягина, связь метода динамического программирования с вариационным исчислением. Качественное исследование оптимальных траекторий динамических систем, магистральная теория.

Виды учебной работы: лекции, практич. работы, самостоятельная работа.

Используемые информационные, инструментальные и программные средства:

компьютерный класс, включающий полный комплект лицензионного программного обеспечения по дисциплине «Оптимальные системы управления и принцип максимума в управлении». Мультимедийный проектор. Ноутбук. Интерактивная доска. Электронная библиотека по темам дисциплины «Оптимальные системы управления и принцип максимума в управлении х».

Формы текущего контроля успеваемости студентов: тестирование, контрольная ра-

бота, опрос.

Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Аннотация рабочей программы дисциплины «Вариационные принципы в математическом моделировании»

Цель изучения дисциплины:

Целью курса «Вариационные принципы в математическом моделировании» является ознакомление будущих специалистов в области информационных технологий с тем многообразием математических моделей и методов, которые применяются в физических, экономических, биологических, химических и других исследованиях. Эффективность математи-