Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних icon

Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних




Скачати 136.51 Kb.
НазваКомп’ютерні методи дослідження та аналіз даних
Дата14.09.2012
Розмір136.51 Kb.
ТипДокументи


Міністерство освіти і науки України

Вінницький національний технічний університет

Інститут автоматики, електроніки та комп’ютерних систем управління

Факультет автоматики та комп’ютерних систем управління


Затверджено


Ученою радою ВНТУ

Протокол №_________

від “___” _________ 2008р.

Проректор з навчальної та

науково-методичної роботи

В.О. Леонтьєв


Навчальна програма дисципліни




КОМП’ЮТЕРНІ МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА АНАЛІЗ ДАНИХ




^

Напрям підготовки 0914 – ”Комп’ютеризовані системи, автоматика і управління ”



Освітньо-кваліфікаційний рівень – бакалавр
6.091400 – Системи управління і автоматики



Автор _____________________С.М.Москвіна, доцент кафедри КСУ


Розглянуто та схвалено на засіданні кафедри КСУ

Протокол №____ від “____” ____________________ 2008 р.


Зав. кафедрою ________________________________В.М.Дубовой



Програма прорецензована _____________________________

та схвалена на засіданні кафедри._____________________

Протокол №____ від ”____” ____________________2008 р.


Зав. кафедрою _______________________________Р.Н.Кветний


Розглянута та схвалена на засіданні Методичної комісії ІнАЕКСУ.

Протокол №_____ від “____”____________________2008 р.


Голова Методичної комісії_______________________А.С.Васюра


Розглянуто та схвалено на засіданні Вченої ради ІнАЕКСУ.
Протокол №_____від ”____”_____________________2008 р.



Голова Вченої ради ____________________________А.С. Васюра



Розглянуто та схвалено на засіданні Методичної ради ВНТУ.
Протокол №_____від ”____”_____________________2008 р.



Голова Методичної ради ______________________В.О.Леонтьєв



^ 1 Мета та задачі дисципліни, її місце в навчальному процесі

1.1 Мета викладання дисципліни


Математичне моделювання процесів та явищ в різних галузях науки та техніки є одним із основних способів отримання нових знань та технологічних рішень. Для проведення математичного моделювання дослідник, незалежно від його спеціальності, повинен знати визначений мінімальний набір алгоритмів обчислювальної математики, а також володіти способами їх програмної реалізації на ЕОМ. Такі знання і навики необхідні також і при використанні відомих пакетів програм.

Обчислювальні задачі, які виникають при моделюванні складних систем, пристроїв та процесів можна розбити на ряд елементарних: обчислення інтегралів, розв‘язання нелінійних рівнянь, розв‘язання систем лінійних та нелінійних алгебраїчних та диференційних рівнянь, дослідження диференційних рівнянь в частинних похідних, визначення екстремуму функцій з одно або багатьох змінними, тощо. Для таких задач вже розроблені ефективні методи розв‘язання, складені стандартні підпрограми та пакети програм, доступні для вивчення студентами молодших курсів.


Метою даної дисципліни є формування у студентів вміння і навиків формалізації та алгоритмізації різних інженерних задач, вивчення та практичне застосування основних методів та алгоритмів математичного моделювання і обробки результатів інженерних експериментів та їх реалізація на ЕОМ.

Для закріплення знань та вмінь самостійної роботи студентів з математичними моделями різних реальних об’єктів та їх дослідження на ЕОМ передбачає курсова робота.


^ 1.2 Задачі вивчення дисципліни


В процесі вивчення дисципліни студент повинен освоїти:

  • методи формалізації та алгоритмізації завдань;

  • основні розділи, методи та алгоритми обчислювальної математики та засоби їх програмної реалізації на ЕОМ;

  • методи постановки чисельних задач для ЕОМ та вимоги до реалізації їх алгоритмів (стійкість, зближення, т.п.).



Студент повинен вміти:

  • формалізувати поставлену задачу та визначати розділ обчислювальної математики, який необхідно використати для його розв’язання;

  • складати або вибирати один із відомих обчислювальних алгоритмів;

  • володіти навиками програмної реалізації чисельних алгоритмів на ЕОМ, використовуючи сучасні язики програмування або стандартні підпрограми та пакети програм;

  • досліджувати математичні моделі та алгоритми на ЕОМ;

  • досліджувати та оцінювати алгоритми по стійкості, зближенню та точності.



^ 1.3 Перелік забезпечуючих дисциплін


Дисципліна “Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних” базується на знаннях вищої математики (аналітична геометрія, диференційне та інтегральне обчислення, методи розв’язання диференційних рівнянь, математичний аналіз), основ обчислювальної техніки та програмування (курс “Алгоритмічні мови та програмування”).

Дана дисципліна планується для студентів другого курсу, розрахована на два модуля.


2 Зміст дисциплін

^ 2.1 Теми лекцій, їх зміст

Мета лекцій:


  • познайомити студентів з найбільш відомими методами та алгоритмами обчислювальної математики;

  • по кожному розділу дати порівнювальний аналіз відомих алгоритмів, особливості їх програмної реалізації; особливості використання на прикладах конкретних завдань;

  • показати можливість адаптації відомих методів алгоритмів для розв’язання конкретних завдань;

  • познайомитись з особливостями обчислювального експерименту.


^ Вступ. Особливості наближених обчислень на ЕОМ


Роль ЕОМ в процесі розв’язання інженерних задач. Принципи побудови обчислювальних методів. Класифікація задач в обчислювальній математиці. Характеристики обчислювального процесу. Способи контролю обчислень.

Похибки. Джерело похибок. Класифікація похибок. Способи оцінки похибок результатів обчислювальних експериментів на ЕОМ та безпосередньо обчислювальних методів.

Стійки та нестійкі алгоритми. Оптимізація алгоритмів. Коректні та некоректні задачі. Згладжування експериментальних даних.


^ Наближене розв’язання нелінійних рівнянь та систем рівнянь


Алгебраїчні та трансцендентні функції. Рівняння та його корені. Постановка задачі про знаходження коренів рівняння. Графічні методи розв’язання рівнянь. Відокремлення коренів. Методи уточнення коренів рівняння. Метод половинного ділення. Метод дотичних. Метод хорд. Комбінований метод хорд та дотичних. Ітераційні методи розв’язання рівнянь. Оцінка похибки методів. Ітераційні методи розв’язання систем нелінійних рівнянь. Метод Ньютона. Оцінка похибки методів. Вибір оптимальних алгоритмів.

Використання стандартних алгоритмів та програм для розв’язання систем нелінійних алгебраїчних рівнянь за допомогою пакетів MatLab, MathCad.


^ Чисельні методи розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь

Класифікація методів розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР). Чисельні методи розв’язання СЛАР. Загальна характеристика чисельних методів. Методи Гаусса, особливості алгоритмів. Метод Гаусса – Жордана, Халецького, метод Гаусса з одиничною діагоналлю, метод Гаусса з вибором головного елемента. Порівняльна характеристика методів. Наближені методи розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Метод послідовних ітерацій. Метод Зейделя, особливості алгоритму. Оцінка та аналіз збіжності ітераційних процесів, оцінка похибки наближених методів.

Використання стандартних алгоритмів та програм для розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь за допомогою пакетів MatLab, MathCad.


^ Чисельні методи обробки та аналізу експериментальних даних

Інтерполяція. Постановка задачі інтерполювання. Інтерполяційний поліном Лагранжа. Лінійна інтерполяція. Багаточлени Лагранжа. Квадратична інтерполяція, особливості алгоритму. Інтерполювання по способу Ейткіна. Зворотна інтерполяція. Екстраполяція. Кінцеві різниці. Застосування кінцевих різниць для контролю обчислень. Інтерполяційні поліноми Ньютона, особливості алгоритму. Багатомірна інтерполяція. Оцінка похибки інтерполяції.

Апроксимація. Постановка задачі. Метод найменших квадратів. Критерій середнього квадратичного відхилення. Апроксимація степеневими функціями, особливості алгоритмів. Ортогональні та ортонормірованні поліноми. Апроксимація ортогональними поліномами Чебишева, Ермита, Лягерра, особливості алгоритму. Апроксимація сплайн - функціями, особливості алгоритму. Наближення експериментальних кривих двопараметрічними залежностями. Апроксимація тригонометричними функціями, особливості алгоритму. Ряди Фур’є. Оцінка похибки апроксимації. Оптимізація алгоритмів. Оцінка похибки.

Статистичні методи оцінки експериментальних даних.

Використання стандартних алгоритмів та програм для обробки експериментальних даних за допомогою пакетів MatLab, MathCad.


^ Наближене обчислення інтегралів

Постановка задачі наближеного обчислення інтегралів. Формула прямокутників. Формула трапецій. Аналітичний вивід формули трапецій. Інтеграл від квадратного трьохчлена. Формула Сімпсона. Чисельне інтегрування аналітичних функцій методами Гаусса, Ньютона-Котесса та Чебишева, особливості алгоритмів. Методи оцінки квадратурних формул.

Постановка задач обчислення елементарних функцій. Схема Горнера. Обчислення значень експоненціальної функції. Обчислення логарифмів. Обчислення тригонометричних та гіперболічних функцій. Застосування методу ітерацій для наближеного обчислення значень функцій.

Використання стандартних алгоритмів та програм для обчислення інтегралів за допомогою пакетів MatLab, MathCad.


^ Наближені методи розв’язання звичайних диференційних рівнянь


Основні поняття та визначення. Задача Коші, крайова задача. Класифікація методів розв’язання ЗДР на ЕОМ. Одноточкові методи. Метод Ейлера, особливості алгоритму. Удосконалені методи Ейлера, особливості алгоритму. Метод Рунге – Кутта четвертого порядку, особливості алгоритму. Оцінка похибки методів. Порівняльна характеристика алгоритмів розв’язання систем звичайних диференційних рівнянь на ЕОМ. Методи прогнозу та корекції (багатоточкові методи) на ЕОМ. Оцінка похибок.

Чисельні методи розв’язання крайової задачі, особливості алгоритму. Поняття кінцевої різниці. Алгоритми перетворення рівняння до системи рівнянь. Метод прогонки, особливості алгоритму.

Використання стандартних алгоритмів та програм для розв’язання звичайних диференційних рівнянь за допомогою пакетів MatLab, MathCad


^ Чисельні методи розв’язання диференційних рівнянь в частинних похідних

Сутність різницевого методу і розв’язання рівнянь першого та другого порядку. Основні різницеві схеми, кінцево – різницеві рівняння, різницеві схеми. Змішана задача. Постановка задачі та алгоритми розв’язання еліптичних, параболічних та гіперболічних задач. Умова збіжності розв’язання. Оцінка похибки методів.


^ Чисельні методи безумовної оптимізації


Класифікація методів умовної та безумовної, одномірної та багатомірної оптимізації. Методи одномірного пошуку та їх порівняння. Метод половинного ділення, особливості алгоритму. Метод золотого перерізу, особливості алгоритму. Метод Фіббоначчі, особливості алгоритму. Методи оптимізації багатомірного пошуку. Градієнтні методи, особливості алгоритму. Рекомендації по вибору алгоритмів оптимізації функцій багатьох змінних. Стандартні алгоритми та програми.

Використання стандартних алгоритмів та програм для розв’язання задач оптимізації за допомогою пакетів MatLab, MathCad.


^ 2.2. Лабораторні заняття


Мета лабораторних занять – закріплення теоретичного матеріалу, та вирішення практичних задач розробки алгоритмів та програм для вирішування інженерних задач за допомогою чисельних методів і ЕОМ та набування практичних навичок роботи зі стандартними алгоритмами та методами. В підсумку студенти повинні вільно володіти теоретичним матеріалом кожної лекції та вміти раціонально використовувати його для вирішення практичних задач.

Теми занять:

  1. Набування навичок розробки алгоритмів та програм наближеного розв’язання нелінійних рівнянь та систем рівнянь

  2. Набування навичок розробки алгоритмів та програм чисельного розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь на ЕОМ. Методи Гаусса, особливості алгоритмів.

  3. Набування навичок розробки алгоритмів та програм наближеного розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Метод послідовних ітерацій. Метод Зейделя, особливості алгоритму.

  4. Набування навичок розробки алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. Апроксимація степеневими функціями, особливості алгоритмів.

  5. Набування навичок розробки алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. . Апроксимація ортогональними поліномами Чебишева, Ермита, Лягерра, особливості алгоритму.

  6. Набування навичок розробки алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. Апроксимація сплайн - функціями, особливості алгоритму.

  7. Набування навичок розробки алгоритмів та програм наближеного обчислення інтегралів. Формула Сімпсона. Чисельне інтегрування аналітичних функцій методами Гаусса, Ньютона-Котесса та Чебишева, особливості алгоритмів.

  8. Набування навичок розробки алгоритмів та програм наближеного розв’язання звичайних диференційних рівнянь на ЕОМ. Одноточкові методи. Метод Ейлера, особливості алгоритму. Удосконалені методи Ейлера, особливості алгоритму. Метод Рунге – Кутта четвертого порядку, особливості алгоритму.

  9. Набування навичок розробки алгоритмів та програм наближеного розв’язання звичайних диференційних рівнянь на ЕОМ. Методи прогнозу та корекції (багатоточкові методи) .

  10. Набування навичок розробки алгоритмів та програм чисельного розв’язання диференційних рівнянь в частинних похідних.

  11. Набування навичок розробки алгоритмів та програм чисельного розв’язання на ЕОМ задач безумовної оптимізації. Методи одномірного пошуку.

  12. Набування навичок розробки алгоритмів та програм чисельного розв’язання на ЕОМ задач безумовної оптимізації. Градієнтні методи, особливості алгоритму

Метою проведення лабораторних робіт є навчання студентів практичним навикам обстеження за допомогою ЕОМ та аналізу отриманих результатів, вмінню програмної реалізації алгоритмів та їх адаптації до розв’язання конкретних інженерних задач.

В результаті виконання лабораторних робіт, студент повинен:

  • знати принципові особливості найбільш відомих алгоритмів обчислювальної математики;

  • вміти скласти алгоритм та програму на алгоритмічній мові по вказівці викладача по конкретній математичній моделі з використанням принципів структурного програмування;

  • вміти поставити обчислювальний експеримент та оцінити отриманні результати.



^ 2.3 Зміст практичних занять

Мета практичних занять – закріплення теоретичного матеріалу та вирішення практичних задач вивченими теоретичними методами, деталізація лекційного матеріалу. Як підсумок студенти повинні вільно володіти теоретичним матеріалом кожної лекції та вміти раціонально використовувати його для вирішення типових практичних задач.

Теми занять:

  1. Аналіз алгоритмів та програм наближеного розв’язання нелінійних рівнянь та систем рівнянь

  2. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм чисельного розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь на ЕОМ. Методи Гауса, особливості алгоритмів.

  3. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм наближеного розв’язання систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Метод послідовних ітерацій. Метод Зейделя, особливості алгоритму.

  4. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. Апроксимація степеневими функціями, особливості алгоритмів.

  5. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. . Апроксимація ортогональними поліномами Чебишева, Ермита, Лягерра, особливості алгоритму.

  6. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм обробки експериментальних даних на ЕОМ. Апроксимація сплайн - функціями, особливості алгоритму.

  7. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм наближеного обчислення інтегралів. Формула Сімпсона. Чисельне інтегрування аналітичних функцій методами Гаусса, Ньютона-Котесса та Чебишева, особливості алгоритмів.

  8. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм наближеного розв’язання звичайних диференційних рівнянь на ЕОМ. Одноточкові методи. Метод Ейлера, особливості алгоритму. Удосконалені методи Ейлера, особливості алгоритму. Метод Рунге – Кутта четвертого порядку, особливості алгоритму.

  9. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм наближеного розв’язання звичайних диференційних рівнянь на ЕОМ. Методи прогнозу та корекції (багатоточкові методи) .

  10. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм чисельного розв’язання диференційних рівнянь в частинних похідних.

  11. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм чисельного розв’язання на ЕОМ задач безумовної оптимізації. Методи одномірного пошуку.

  12. Дослідження та аналіз алгоритмів та програм чисельного розв’язання на ЕОМ задач безумовної оптимізації. Градієнтні методи, особливості алгоритмів



^ 2.4. Самостійна робота

Самостійна робота передбачає самостійне вивчення окремих розділів курсу, підготовку до практичних та лабораторних занять, виконання курсової роботи у вигляді розробки програмних засобів для дослідження на ЕОМ та аналізу поведінки деякої системи управління з детальною розробкою математичних моделей об’єктів, що досліджуються, алгоритмів, програм, їх обстеження на ЕОМ та аналізу отриманих результатів.


^ 2.5. Курсова робота

Для закріплення знань та практичних навиків самостійної роботи студентів з математичними моделями різних дійсних об'єктів, їх алгоритмічної та програмної реалізації та обстеження на ЕОМ по даній дисципліні передбачена курсова робота.

Виконання курсової роботи засновано на самостійному вивчені студентами деяких розділів курсу, розробки математичних моделей інженерних об'єктів, що досліджуються, розробки алгоритмів, програм, їх обстеження на ЕОМ та аналізу отриманих результатів.


^ 3. Учбово – методичні матеріали по дисципліні

3.1 Основна література

  1. Кветний Р.Н. Методи комп’ютерних обчислень. Навч.посібник. –Вінниця: ВДТУ, 2001. -148с.

  2. Самарський А.А., Гупик А.В. Численные методи. -М.: Наука, 1989. - 432с.

  3. Турчак Л.І. Основи численных методов. - М.: Наука, 1987. - 320 с.

  4. Щуп Т. Решение инженерних задач на ЭВМ. - М.: Мир, 1982. - 238 с.

  5. Чуа Л.О., Лик Пен-Мин Машинний анализ електронних схем: Алгоритми и вычислительные методи. - М.: Энергия, 1980. - 640 с.

  6. Маликов В.Т., Кветный Р.Н. Вычислительные методы и применение ЭВМ. Учеб. пособие. – К.:Вища ШК.,1989. -213с.

  7. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad. Математичний практикум для инженеров и єкономистов. Учебное пособие. – М.:Финанси и статистика, 2003. – 653с.

  8. Джон Г.Метьюз, Куртин Д.Финк. Численне методы. Использование MATLAB/ - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001.-720 с.


^ 4.2. Додаткова література

  1. Молчанов І.Н. Машинные методи решения прикладних задач.-Київ: Наук. думка, 1988.-344с.

  2. Плис А.И., Сливина Н.АЛабораторний практикум по высшей математики. М.: Высшая шк., 1983.- 208 с.

  3. Демидович Б.П., Марон І.А. Основи вычислстельной математики. - М.: Наука, 1970. -664с.

  4. Турчак Л.І. Основи численных методов. - М.: Наука, 1987. - 320 с.

  5. Марчук Г.І.Методи вычислительной математики.- М.: Наука, 1989. -536с.

  6. Мак-Кракен Д.,Дрон У. Численные методи и программирование на Фортране. - М.: Мир, 1977. - 584 с.



Схожі:

Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних icon«Інженерна та комп’ютерна графіка»
«Об’єктно-орієнтоване програмування», «Методи та засоби комп’ютерних інформаційних технологій», «Методи синтезу та оптимізації»,...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних icon4. використання інформаційних систем для бизнес-планування
Для цього застосовуються динамічні методи розрахунку на основі умонтованих у комп'ютерні програми імітаційних моделей, а також аналіз...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних icon4. використання інформаційних систем для бізнес-планування
Для цього застосовуються динамічні методи розрахунку на основі умонтованих у комп'ютерні програми імітаційних моделей, а також аналіз...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconПрограма фахового вступного випробування «Комп’ютерні науки»
...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconТехнології комп'ютерного проектування” Освітньо-кваліфікаційний рівень – «Бакалавр»
Комп'ютерні системи, тобто системи, орієнтовані на обробку даних на комп'ютерах, мають більш ніж сорокалітню історію. Пройдений шлях...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconМетодичні вказівки по складанню робочої програми навчальної дисципліни
Психологія”, “Інформатика”, з курсу “Комп’ютерні інформаційні технології”, “Екологія землекористування”, “Комп’ютерні інформаційні...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconСпеціальність: 0915. 01 “Комп’ютерні системи та мережі”
Комп’ютерні системи та мережі” згідно навчального плану підготовки фахівців освітньо-кваліфікаційного рівня спеціаліст з Комп’ютерних...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconМетодичні вказівки для самостійної роботи студентів з курсу «Методи синтезу та оптимізації» для напряму підготовки «Комп’ютерні науки»
Методичні вказівки для самостійної роботи студентів з курсу «Методи синтезу та оптимізації» напряму підготовки «Комп’ютерні науки»...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних icon“комп’ютерні мережі”
Методичні вказівки до виконання контрольноі роботи з дисципліни “Комп’ютерні мережі” /Укладач М. С. Бабій. – Суми: Вид-во СумДУ,...
Комп’ютерні методи дослідження та аналіз даних iconВ. В. Грабко 2012 р. Програма
«Обслуговування програмних систем І комплексів»,  05010102 «Обслуговування систем бази даних І знань», 05010201 “Обслуговування комп’ютерних...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи