6B06103 Математическое и компьютерное моделирование в Satbayev University

Цель: дать студентам базовые знания по интегральному исчислению функции одной переменной. Краткое содержание Основы интегрального исчисления функции одной переменной: определенные интегралы, неопределенные интегралы, основная теорема интегрального исчисления, свойства интегралов, методы интегрирования. Приложение интегрального исчисления в механике и инженерии.

Цель: ознакомить с основными идеями и концепциями математического анализа, дать базовые знания по дифференциальному исчислению функции одной переменной. Краткое содержание Основы интегрального исчисления функции одной переменной: определенные интегралы, неопределенные интегралы, основная теорема интегрального исчисления, свойства интегралов, методы интегрирования. Приложение интегрального исчисления в механике и инженерии.

Цели: изучение основных физических явлений и законов классической, современной физики; методов физического исследования; влияние физики на развитие техники; связь физики с другими науками и ее роль в решении научно-технических проблем специальности. Рассматриваются разделы: механика, динамика вращательного движения твёрдого тела, механические гармонические волны, основы молекулярно-кинетической теории и термодинамики, явления переноса, механика сплошной среды, электростатика, постоянный ток, магнитное поле, уравнения Максвелла.

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов навыков умения формулировать принципы создания программ и методы их реализации на ЭВМ с использованием алгоритмов, структур данных и операторов, для создания методов и подходов к решению задач на основе современных информационных технологий. Дать студентам необходимые знания о базовых концепциях программирования на Python, областях его применения, конструкциях и технологии разработки программ на Python.

Курс изучает законы физики и их практическое применение в профессиональной деятельности. Решение теоретических и экспериментально-практических учебных задач физики для формирования основ в решениях профессиональных задач. Оценка степени точности результатов экспериментальных или теоретических методов исследования, моделирование физического состояния с использованием компьютера, изучение современной измерительной аппаратуры, отработка навыков проведения испытательных исследований и обработки их результатов, распределение физического содержания прикладных задач будущей специальности.

Целью освоения дисциплины является изучение и освоение базовых понятий, методов и алгоритмов, применяемых при разработке компьютерных моделей. Формирование взгляда на компьютерное моделирование как на систематическую научно-практическую деятельность, носящую как теоретический, так и прикладной характер. Формирование базовых теоретических понятий, лежащих в основе компьютерного моделирования. Получение навыков работы с прикладными программными средствами для компьютерного моделирования инженерных задач.

Цели освоения дисциплины: обеспечение базовой математической подготовки студентов в области основных понятий и методов дискретной математики, их применения при решении математических, физических и прикладных задач; формирование математической культуры. В результате освоения дисциплины обучающийся должен знать основные определения и понятия курса, основные понятия теорий естественных наук, математики и информатики; уметь применять математические методы для решения практических задач.

Введение в математиический анализ. Дифференциальное исчисление функций одной переменной. Неопределенные интегралы, их свойства и способы их вычисления. Определенные интегралы и их применения. Несобственные интегралы.Дифференциальное исчисление функции нескольких переменных и его приложения. Кратные интегралы.

Курс знакомит обучающихся с совершенствованием социально-экономических отношений казахстанского общества, психологическими особенностями коррупционного поведения. Особое внимание уделяется формированию антикоррупционной культуры, правовой ответственности за коррупционные деяния в различных сферах. Целью изучения дисциплины «Основы антикоррупционной культуры и права» является повышение общественного и индивидуального правосознания и правовой культуры студентов, а также формирование системы знаний и гражданской позиции по противодействию коррупции как антисоциальному явлению. Ожидаемые результаты: реализовывать ценности морального сознания и следовать нравственным нормам в повседневной практике; работать над повышением уровня нравственной и правовой культуры; задействовать духовно-нравственные механизмы предотвращения коррупции.

Цель курса: формирование умения использовать систему Matlab при решении прикладных задач и обучение студентов умению использовать ее с целью упрощения вычислений, повышения скорости вычислений. В рамках курса студент осваивает возможности работы в системе MatLab, современном интегрированном пакете математического моделирования. Рассмотрены функции работы с массивами, построение графиков, программирование в системе Matlab, аналитические расчеты.

Цель: дать базовые знания по методам решения алгебраических уравнений и систем линейных уравнений, ознакомить методами аналитическая геометрия на плоскости и в пространстве. Краткое Содержание Определители. Алгебраические уравнения: общие теоремы. Многочлены. Системы уравнений и методы решения. Матрицы, алгебра матриц. Аналитическая геометрия на плоскости. Аналитическая геометрия в пространстве.

Дисциплина изучает основы экономики и предпринимательской деятельности с точки зрения науки и закона; особенности, проблемные стороны и перспективы развития; теорию и практики предпринимательства как системы экономических и организационных отношений бизнес-структур; готовность предпринимателей к инновационной восприимчивости. Дисциплина раскрывает содержание предпринимательской деятельности, этапов карьеры, качеств, компетенций и ответственности предпринимателя, теоретического и практического бизнес-планирования и экономической экспертизы бизнес-идей, а также анализа рисков инновационного развития, внедрения новых технологий и технологических решений.

Цель дисциплины заключается в формировании навыков организации и планирования научных исследований, методик проведения экспериментальных исследований, методов обработки информации. Дисциплина знакомит обучающихся с целями, задачами и этапами проведения научных исследований. Рассматриваются термины и понятия, методика проведения эксперимента, математические методы обработки результатов исследований. Понятия инженерного, лабораторного и промышленного эксперимента, стендовых исследований. Дисциплина знакомит с основами теории решения изобретательских задач, с алгоритмическими методами поиска технических решений и их оптимизации. Освещаются основные математические методы оптимизации, применение возможностей искусственного интеллекта для решения задач оптимизации; вопросы поиска, накопления и обработки научной информации.

Цель: дать базовые знания по дифференциальному и интегральному исчислению функции многих переменных. Краткое содержание Дифференциальное и интегральное исчисление функции многих переменных. Криволинейные, двойные и кратные интегралы; интегралы по поверхности и по объему; теоремы о среднем значении; ряды и интегралы Фурье. Приложения дифференциального и интегрального исчисления функции многих переменных в механике и инженерии.

Цель: формирование базовых знаний по разделам теории обыкновенных дифференциальных уравнении (ОДУ), постановкам задач и методам решений. Краткое содержание ОДУ 1-го порядка. Задача Коши. ОДУ высших порядков. Системы ОДУ. Линейные ОДУ с переменными коэффициентами. Численное интегрирование ОДУ и систем ОДУ. Использование Matlab для численного решения обыкновенных дифференциальных уравнений.

Дисциплина изучает задачи экологии как науки, экологические термины, законы функционирования природных систем и аспекты экологической безопасности в условиях трудовой деятельности. Мониторинг окружающей среды и управление в области ее безопасности. Источники загрязнения атмосферного воздуха, поверхностных, подземных вод, почвы и пути решения экологических проблем; безопасность жизнедеятельности в техносфере; чрезвычайные ситуации природного и техногенного характера

Курс содержит следующие главы: линейные пространства, снабженные метриками или нормами, сопряженные пространства, линейные операторы и их присоединенные, самосопряженные операторы в гильбертовых пространствах, элементы спектральной теории, теоремы о неподвижной точке и их приложения.

Цель преподавания дисциплины: ознакомить с теоретическими основами дисциплины; создать условия для формирования логического и абстрактного мышления у студентов как основы их дальнейшего эффективного обучения. Курс включает основные понятия комплексного анализа, представление функций рядами, функциональные ряды, степенные ряды, ряды Тейлора, ряды Лорана, особые точки, вычеты и их приложения, преобразование Лапласа, свойства преобразований Лапласа, некоторые применения операционного исчисления.

Дисциплина включает такие темы, как теория групп, колец и полей, а также их применение в компьютерном моделировании. Содержание предмета выстроено таким образом, чтобы научить студентов использовать абстрактные алгебраические структуры для конкретных вычисление. Так в шифровании активно используется китайская теорема об остатках, для понимания которой мы предлагаем знакомство с евклидовыми кольцами и алгоритмом Евклида.

Целью преподавания дисциплины является формирование у студентов знаний о построении и анализе математических моделей, учитывающих случайные факторы; овладение студентами основными методами постановки и решения задач математической статистики. В рамках данного курса будут изучены темы, касающиеся современных вычислительных машин, систем и сетей, работающих в режиме решения потока случайных задач.

Методы машинного обучения — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться.

Целью освоения дисциплины является освоение графического редактора 3dsMAX, с помощью которого можно моделировать трехмерные изображения объектов, а также базовых концепций программ анимации и фундаментальных инструментов, которые необходимы для создания трехмерных персонажей и анимации. Краткое содержание: Типы моделей. Редактор трехмерного моделирования. Виды проекций в 3dsMAX. Создание простейшей трехмерной сцены. Создание фигур стереометрии. Управление инструментами рисования и модификаций.

Цель дисциплины приобретение знаний основ механики и подготовка к изучению общеинженерных и профильных дисциплин. В дисциплине изучаются общие закономерности механических движений материальных тел и механических взаимодействий между ними; общие методы исследования, построения, основные законы и теоремы механики, кинематика механизмов и машин; рассматриваются деформируемые тела, изучаются методы инженерных расчетов конструкций на прочность, жесткость и устойчивость.

Основной целью изучения дисциплины является изучение основных понятий теории вероятностей и математической статистики, овладение законами и методами решения конкретных задач теории вероятностей и математической статистики, выработка навыков и умений использования изученных методов при решении различных задач, выработка умений делать выводы о возможных методах анализа и решения практических задач в специальной области.

Математический аппарат теории вероятностей излагается только в том объеме, который позволяет корректно вводить новые вероятностные модели. Такой подход обеспечивает неформальное отношение к использованию методов математической статистики - осознанию того, что без построения вероятностной модели не представляется возможным судить о точности и надежности статистического вывода. Оновное внимание уделяется методам вычисления риска конкретных статистических правил и проблемам статистических решений с минимальным риском.

Целью освоения дисциплины является изучение основных приемов разработки, применения на практике методов решения различных математических задач, возникающих как в теории, так и в приложениях к различным областям математики, физики, механики, химии и т.п. Краткое содержание: Вычислительная погрешность. Понятия аппроксимации, устойчивости, сходимости алгоритма. Методы локализации корней. Итерационные методы решения СЛАУ. Интерполяция. Численное дифференцирование, интегрирование. Численные методы решения задачи Коши для ОДУ.

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов знаний основных понятий, определений и утверждений линейного программирования, навыков применения этой теории для решения практических задач. Обучение студентов применению методов и моделей линейного программирования в процессе подготовки и принятия управленческих решений. Краткое содержание: Методы решения задач линейного программирования. Графический метод решения задач ЛП. Симплекс-метод. Метод искусственного базиса. Двойственность в ЛП. Транспортная задача. Метод потенциалов.

Целью освоения дисциплины является изучение основ геометрического моделирования, принципов создания прикладного программного обеспечения в области обработки графической информации. Приобретение студентами знаний современных методов решения задач вычислительной геометрии и обработки графической информации. Краткое содержание: Геометрические модели. Архитектура OpenGl и особенности синтаксиса. Визуализация примитивов. Визуализация изображения в OpenGL. Матрицы преобразований и проекций в OpenGL. Изображения кривых и поверхностей.

Целью освоения дисциплины является изучение структур данных: массивов, связных списков, стеков, очередей, деревьев, файловых структур и алгоритмов обработки данных; получение знаний о базовых теоретических понятиях, лежащих в основе процесса разработки алгоритмов и структур данных; овладение методами разработки и описания различных алгоритмов, связанных с управлением данными.

Цель изучения: ознакомление с современными подходами к построению, обучению и использованию систем распознавания и классификации на основе методов машинного обучения и нейронных сетей глубокого обучения. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. В результате освоения дисциплины обучающийся должен: знать алгоритмы и методы глубокого обучения; уметь работать с архитектурами, включающими открытые библиотеки глубокого обучения.

Цели освоения: научиться пользоваться асимптотическими рядами, приобрести навыки в построении решений задач теории колебаний и теории волн с помощью основных методов теории возмущений. Рассматривается нелинейная неавтономная система двух обыкновенных дифференциальных уравнений. Показывается, как асимптотические ряды возникают при оценке дифракционных интегралов, при выполнении преобразования Фурье и решении обыкновенных дифференциальных уравнений.

Целью освоения дисциплины является изучение современных концепций компьютерной безопасности и их применения в обеспечении защиты информации и безопасного использования программных средств в вычислительных системах. Научить студента методам информационной безопасности и их использовании в области защиты информации. Задачей курса является изложение теории информационной безопасности и практики применения алгоритмов криптозащиты.

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов целостного представления о проблемах, возникающих в области работы с данными (распределенность, разнородность, большие объемы, динамика изменений, актуальность, достоверность и пр.) и их решении с учетом различных условий. Это позволит выявлять и решать проблемы сбора, анализа, обработки и представления разнородных данных (структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных) в цифровой форме.

Цель курса: получение студентами знаний о современных методах решения математических оптимизационных задач. Задачи курса: формирование оптимизационного мышления; развитие математической и алгоритмической интуиции при решении задач, встречающихся на практике; овладение основными понятиями теории оптимизации; приобретение навыков работы в современных математических программных пакетах, облегчающих решение оптимизационных задач. Курс описывает основные методы оптимизации, включая линейное программирование, динамическое программирование, сети и теорию игр.

Цель изучения: формирование у студентов теоретических знаний, практических умений и навыков по применению современных методов математического и компьютерного моделирования химико-технологических и физических процессов. Изучение существующих моделей, подготовки данных к анализу; основных методов поиска закономерностей и связей между изучаемыми объектами. Формирование умений и навыков применения универсальных программных пакетов и аналитических платформ для анализа данных.

Этот курс представляет собой введение в теорию, решение и применение дифференциальных уравнений с граничными значениями, методы решения дифференциальных уравнений второго порядка, теоремы существования и единственности, линейные уравнения второго порядка, решения степенных рядов, системы уравнений, нелинейные уравнения и приложения, численные решения, приложения дифференциальных уравнений в физике и химической инженерии.

Вариационное исчисление касается алгоритмических методов нахождения экстремумов, методов достижения необходимых и достаточных условий, условий, обеспечивающих существование экстремума, качественных задач и т. Д. Курс описывает основные методы оптимизации, включая линейное программирование, динамическое программирование, сети и вариационное исчисление.

Основные понятия, термины и концепции дисциплины. Криптология, криптография, криптоанализ. Шифрование. Стойкость, защищенность, имитостойкость, аутентичность. Современные криптографические методы защиты информации, шифрования. Основные принципы построения криптоалгоритмов. Математические основы алгоритмов ассиметричных криптосистем. Математические основы алгоритмов симметричных криптосистем. Методы исследования криптографических алгоритмов. Модели систем шифрования. Математические основы алгоритмов электронной цифровой подписи. Управление криптографическими ключами. Стеганография. Математические основы и алгоритмы.

Целью искусственного интеллекта является создание технических систем, способных решать задачи не вычислительного характера и выполнять действия, требующие переработки содержательной ин¬формации и считающиеся прерогативой человеческого мозга. Курс содержит основные сведения о языках программирования искусственного интеллекта, способы представления знаний в интеллектуальных системах, основные виды интеллектуальных систем, принцип действия интеллектуальных систем на нейронных сетях, модели представления нечетких знаний

В рамках курса студент освоит математико-статистическую методологию обработки производственной информации, практическое использование методов математического программирования при решении конкретных задач организации производства, планирования и управления. Курс охватывает методы решения линейных и нелинейных программных задач, методы решения транспортных задач, а также методы решения задач теории игр.

Целью изучения дисциплины является освоение студентами теоретических и практических основ моделей нейронных сетей; изучение методов проектирования и обучения нейронных сетей; построения нейросетевых математических моделей и анализа их функционирования. Задачи дисциплины: приобретение знаний в области нечетких и нейросетевых моделей и технологии; применение нечетких и нейросетевых моделей в прикладных задачах; проектирование моделей нечетких и нейросетевых технологий.

Целью преподавания курса «Дифференциальные уравнения в частных производных. Matlab» является формирование базовых знаний по разделам курса, помогающие анализировать, моделировать и решать теоретические и практические задачи. Задачи курса: применять теорию уравнений в частных производных для решения и исследования прикладных задач из различных областей естествознания, экономики, медицины, биологии и экологии; формировать представления о реализации численных методов для решения краевых задач с применением Matlab

Приложение математической логики к компьютерным наукам. Целью предмета является развитие понимания логической структуры компьютерных программ, введение в языки спецификаций реагирующих информационных систем. В результате прохождения курса студенты смогут логически точно описывать требования (техническое задание) к компьютерным программам.

Применять алгоритмы машинного обучения для анализа данных и управления, анализа бизнес процессов, формирования технических требований и спецификаций.

Знать средства инженерной и компьютерной графики, основные функциональные возможности современных графических систем, моделирование в рамках графических систем.

Уметь строить математическую модель явления или процесса. Уметь использовать математические пакеты такие как MatLab, MATHEMATICA для нахождения, анализа и графического представления решений математических моделей.

Иметь навыки ведения деловой переписки, командной работы, ставить цели и формировать план достижения целей, писать техническую документацию.

Знать основы природопользования и устойчивого развития, теоретические основы геохимии и геофизики окружающей среды.

уметь анализировать цели и задачи процесса общения его предмет и повод; уметь анализировать коммуникативные конфликты диагностировать их направлять их развитие в нужное русло; постоянно совершенствовать навыки и повышать культуру общения;

Уметь делать презентации, отстаивать свою позицию, вести переговоры, находить и устранять слабые места проекта, писать отчеты по проектам и научные статьи, готовить доклады на конференции.

Уметь применять основные методы теории множеств, теории групп, алгебры многочленов в решении задач смежных областей математики.

Знать теоретические основы безопасности жизнедеятельности человека в среде обитания, правовые и нормативно-технические основы безопасности жизнедеятельности

Знать основные математические понятия и методы, необходимые для формирования умения решения задач профессиональной деятельности: методы линейной алгебры, аналитической геометрии, дифференциального исчисления функций одной переменной, интегрального исчисления функций одной переменной, методы решения дифференциальных уравнений, методы теории вероятностей и основные методы математической статистики.

Иметь знания основ фундаментальных дисциплин математики, физики. Знать основные математические и физические теории и уметь применять их к конкретным задачам.

Иметь знания о методологиях проведения исследовательской деятельности, коммуникативных и общечеловеческих принципах жизнедеятельности и о моделях управления проектами и человеческими ресурсами.

знать служебный этикет и уметь его использовать; знать основную нормативно-правовую базу государства, основную нормативно-правовую базу в области защиты прав человека и гражданина и др.

Иметь знания основ теории информации, архитектуры вычислительных систем, теории алгоритмов и программирования.

Уметь использовать теоретические знания основ и экономики природопользования при анализе устойчивого развития, грамотно излагать базовую информацию в области экологии и природопользования.

Знать современные языки программирования, операционные системы, системы управления базами данных, различные технологии разработки программного обеспечения, современные методы хранения, анализа, обработки и интерпретации данных.