1.              Анотація до курсу

Прикладне математичне моделювання – обов’язкова дисципліна, що спрямована на формування у здобувачів умінь та навичок побудови, аналізу й практичного застосування математичних моделей для дослідження природних, технічних, економічних та інженерних процесів. Дисципліна охоплює сучасні методи моделювання: від аналітичних і чисельних підходів до комп’ютерного симулювання, оптимізації параметрів систем і аналізу чутливості результатів.

 

2.     Мета та завдання курсу

            Мета – фахова підготовка студентів до самостійного розв'язування задач математичного моделювання з використанням аналітичних методів, а також за допомогою сучасних математичних комп'ютерних пакетів.

 

 

Завдання курсу:

-      Сформувати розуміння сутності математичного моделювання як методу дослідження природних, технічних та соціально-економічних систем, навчити формулювати постановку задач, визначати вхідні параметри, припущення та обмеження.

-      Ознайомити з основними типами математичних моделей: аналітичними, чисельними, детермінованими та стохастичними, оптимізаційними, дискретними та континуальними.

-      Розвинути навички побудови та аналізу моделей механічних, геотехнічних, інженерних систем, включаючи моделі напружено-деформованого стану, хвильових процесів та акустичних полів.

-      Навчити застосовувати чисельні методи (метод скінченних елементів, скінченних різниць, Monte Carlo,) для розв’язання задач моделювання.

-      Сформувати навички перевірки адекватності та чутливості моделей, оцінювання похибок і впливу невизначеності у вхідних параметрах.

 

3.     Результати навчання

 

1. Знати і розуміти основні концепції розвитку сучасної прикладної математики, в тому числі щодо моделювання природних і технічних систем, зокрема механічних та геотехнічних систем

2. Вміти використовувати чисельні методи моделювання, в тому числі моделювання  НДС твердого тіла, хвильових процесів. Розуміти принципи верифікації програмного забезпечення, оцінки точності та збіжності, розуміти принципи  побудови стохастичних моделей.

3. Вміти впроваджувати багатофакторний аналіз, узагальнювати результати моделювання, володіти методами оптимізації