Системний аналіз

Розглянуто основні поняття теорії випадкових процесів та її застосування в системах масового обслуговування.

Дисципліна «Алгебра та геометрія» має на меті ознайомити студентів з класичними поняттями та методами алгебри і дати навички застосування математичних методів аналізу при дослідженні моделей реальних процесів.

Дисципліна «Математичний аналіз» має на меті ознайомити студентів з класичними поняттями та методами аналізу функцій і дати навички застосування математичних методів аналізу при дослідженні моделей реальних процесів.

Мета дисципліни вивчення дисципліни – формування системи теоретичних знань і практичних навичок складання алгоритмів, та їх програмна реалізація, для розв’язання практичних задач системного аналізу.

 

Основні завдання дисципліни:

–       знання сучасних технологій програмування (структурний, модульне програмування);

–       освоєння принципів проектування алгоритмів задач;

–       знання технології розробки алгоритмів і програм;

–       знання методів налагодження і тестування програм;

–       знання методів вирішення завдань на ЕОМ в різних режимах;

–       вміння ставити завдання і розробляти алгоритм її вирішення;

–       вміння розробляти основні програмні документи;

–       вміння використовувати прикладні системи програмування;

–       володіння навичками розробки та налагодження програм на одній з алгоритмічних процедурних мов програмування високого рівня;

формування наукового світогляду майбутнього фахівця.

Вища математика для студентів скороченої форми навчання. Другий семестр.

Цель дисциплины - изучение теоретических методов и освоение практических навыков в использовании численных методов при решении различных прикладных задач.

Задача дисциплины - изучение общих принципов построения вычислительных алгоритмов и приобретения навыков их практической реализации

В результате изучения дисциплины студенты должны:

Знать

  • особенности математических вычислений, реализуемых на ЭВМ;
  • теоретические основы численных методов, погрешности вычислений, устойчивость и сложность алгоритма;
  • численные методы линейной алгебры;
  • решение нелинейных уравнений и систем;
  • численное интегрирование и дифференцирование;
  • методы приближения функции;
  • методы решения задач Коши для дифференциальных уравнений;
  • методы решения краевых задач для линейных дифференциальных уравнений

Уметь

  • строить алгоритмы реализации численных методов решения прикладных программ;
  • разрабатывать программы, реализующие численные методы.

Владеть

  • навыками применения базового инструментария численных методов для решения прикладных задач;
  • методикой построения, анализа и применения численных моделей в профессиональной деятельности.

Дисциплина «Методы вычислений» читается в 4 семестре и предусматривает чтение лекций, проведение лабораторных работ, выполнение контрольных работ, получение различного рода консультаций. Также предусмотрена курсовая работа.

Успешное овладение  данной дисциплиной  предполагает предварительные знания по высшей математике и программированию, умение работать с компьютером в различных средах. Эти знания студенты приобретают при изучении дисциплин: «Математический анализ», «Геометрия и алгебра», «Дифференциальные уравнения», «Программирование», «Теория алгоритмов».

Изучив дисциплину «Методы вычислений», студенты смогут использовать эти знания при изучении дисциплин «Методы оптимизации и исследование операций», «Системы и методы принятия решений», «Теория управления», «Теория игр в исследовании конфликтных ситуаций».

Моделювання бізнес-процесів в умовах модернізації економіки та управління є актуальним напрямком, який сприяє оптимізації процесів діяльності підприємства і підвищенню результативності бізнесу. Сучасні підприємства в умовах безперервної конкурентної боротьби, ускладнення виробничо-технічних і організаційно- економічних систем змушені постійно займатися покращенням своєї діяльності. Це вимагає розробки нових технологій і прийомів ведення бізнесу, підвищення якості кінцевих результатів діяльності і, звичайно, впровадження нових, більш ефективних методів управління і організації діяльності підприємств. Моделювання бізнес-процесів дозволяє проаналізувати не тільки, як працює підприємство в цілому, як воно взаємодіє із зовнішніми організаціями, замовниками та постачальниками, а й як організована діяльність на кожному окремо взятому робочому місці. Методики моделювання та аналізу бізнес-процесів сьогодні являються одним із самих важливих інструментів підвищення ефективності бізнесу. 

Мета: Дисципліна присвячена вивченню методів побудови систем, основаних на знаннях, алгоритмів та механізмів добування, обробки та використання знань при прийнятті рішень, використанню нечіткої та неповної інформації, оптимізації побудови висновку в просторі рішень виходячи з критеріїв роботи системи.

Зміст: В теоретичному модулі викладено термінологію сучасних інтелектуальних систем, їх класифікацію, методи побудови, оцінки та узгодження. Розглянуто найпоширеніші моделі представлення знань, їх особливості та застосування. Викладено основні підходи аналізу та структурування інформації: блочно-ієрархічний, об’єктний, структурний та об’єктно-структурний.

На практиці сформовано та закріплено навички: використання нечітких моделей висновку Сугено та Мамдані, інтерполяції чітких функцій та залежностей нечіткими множинами, структурування та формалізації знань, побудови дерев рішень, використання оболонок експертних систем, навчання та моделювання роботи нейронних мереж, а також створення прототипів інтелектуальних систем основних чотирьох типів: експертних систем, систем підтримки прийняття рішень, систем навчання та ігрових систем.

Навчальна дисципліна “Основи логістики” визначає передумови, етапи виникнення і розвитку логістики, джерела економічного ефекту від використання логістики, концептуальні і методологічні основи логістичного управління в ланцюгах постачань, питання планування і аналізу логістичної діяльності, організації служби логістики на підприємстві

Мета вивчення дисципліни – ознайомити студентів з основами сучасного математичного апарату, необхідного для розв’язування теоретичних і прикладних задач аналізу; сформувати в них уміння виконувати математичний аналіз технічних систем; застосовувати математичний апарат до розв’язування прикладних задач, сприяти розвитку логічного мислення, формування системи теоретичних знань і практичних навичок прийняття рішень на основі формалізованих математичних методів.

Основні завдання дисципліни:

–      розвиток логічного і алгоритмічного мислення студентів;

–      оволодіння студентами основними методами дослідження і розв’язку математичних задач;

–      виховання у студентів уміння самостійно поширювати свої математичні знання та проводити математичний аналіз прикладних задач.

–      стимулювати студентів до систематичної самостійної навчальної праці.

 

Розглянуто основні розділи теорії ймовірності й математичної статистики, а саме: основні теореми теорії ймовірності, функції розподілу, числові характеристики випадкових величин,поширені закони розподілу, двовимірні випадкові величини, задачі оцінювання параметрів розподілу, побудови лінії регресії, перевірки статистичних гіпотез.