Компьютерная математика

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Обучение методам и приемам компьютерного моделирования на языке программирования Python, эффективному исследованию посредством компьютера широкого круга проблем математического содержания.

Темы:

1. Язык Python. Синтаксические особенности языка. Среда разработки JupyterLab
2. Объект как фундаментальное понятие в Python. Встроенные типы объектов и операции над ними
3. Операторы
4. Функция. Область видимости переменной
5. Механизм итераций
6. Функциональное программирование
7. Модуль как важнейшая программная структура
8. Основы объектно-ориентированного программирования
9. Пакет matplotlib для графического представления данных
10. Расширение numpy для численных вычислений
11. Программирование с использованием исключений

Teaching methods and techniques of computer modeling in the Python programing language; teaching how to effectively investigate a wide range of mathematical problems using Python.

Themes:

1. Python programming language. Syntax features. JupyterLab development environment
2. Object as a fundamental concept in Python. Built-in object types and operations on them
3. Statements
4. Function. Variable scopes
5. Iteration mechanism
6. Functional programming
7. Module as the most important software structure
8. Fundamentals of object-oriented programming
9. Package matplotlib for graphical presentation of data
10. Extension numpy for numerical calculations
11. Programming with exceptions

Формируемые компетенции / The formed competences

базовые профессиональные компетенции: 

Применять теоретические знания и навыки в самостоятельной исследовательской деятельности.

basic professional competencies: 

Apply theoretical knowledge and skills in independent research activities.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

знать: 

— идеологию языка программирования Python, его особенности; структуры данных; принципы процедурного, функционального и объектно-ориентированного программирования; возможности визуализации исследований и проведения быстрых расчетов; основы работы в JupyterLab.

уметь: 

— применять современный математический аппарат в эффективной интеграции с Python; 

— создавать и исследовать математические, компьютерные, имитационные модели различных уровней абстракции; 

— разрабатывать и анализировать алгоритмы, методы и программные решения по тематике выполняемых исследований; 

— проводить анализ результатов исследований, строить информационные модели; 

— готовить материалы к публикации, в том числе в электронных изданиях, по тематике и результатам проводимых исследований; 

— самостоятельно расширять компьютерные математические знания с дальнейшим их использованием при построении и анализе математических и компьютерных моделей широкого круга теоретических и прикладных задач. 

владеть: 

— приемами построения компьютерных моделей объектов, данных, процессов, систем на Python; 

— методами решения проблем математического содержания на Python.

know: 

— ideology of the Python programming language, its features; data structures; principles of procedural, functional and object-oriented programming; possibilities of visualization of researches and effective numerical computations; basics of JupyterLab. 

can: 

— apply modern mathematical apparatus in effective integration with Python; 

— create and study mathematical models, computer models, simulation models of different levels of abstraction; 

— develop and analyze algorithms, methods and software solutions on the subject of the performed research; 

— analyze research results, build information models; 

— prepare materials for publication, including in electronic editions, on the subject and results of the conducted research; 

— independently expand computer mathematical knowledge with its further use in the construction and analysis of mathematical and computer models of a wide range of theoretical and applied problems. 

be able: 

— to use techniques of building computer models of objects, data, processes, systems in Python; 

— to solve mathematical problems in Python.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

2

2

Пререквизиты / Prerequisites

Математический анализ, Алгебра и теория чисел, Методы программирования

Mathematical Analysis, Algebra and Number Theory, Programming Methods

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

3

3

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hour of students’ class work, 

hours of self-directed learning

68 аудиторных часов, из них: лекции – 34 часа, лабораторные занятия – 28 часов, управляемая самостоятельная работа – 6 часов

68 hours of classwork, including: lectures – 34 hours, laboratory classes – 28 hours, self-directed learning – 6 hours

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

Текущий контроль знаний проходит в форме опроса на лабораторных занятиях, во время устной защиты отчета по лабораторным работам, контрольных работ.

Форма промежуточной аттестации: экзамен.

Forms of current certification: surveys during laboratory classes, oral defenses of reports on laboratory work, tests.

Forms of interim certification: exam.