Компьютерная математика

Код специальности / Specialty code: Код специальности / Specialty code: 6-05-0533-07

Специальность / Specialty: . Профилизация: Искусственный интеллект и математическая экономика / Mathematics and Computer Science. Specialization: Artificial Intelligence and Mathematical Economics

Учебная дисциплина, модуль / Academic discipline, module: Компьютерная математика / Computer Mathematics

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Курс «Компьютерная математика» направлен на повышение уровня профессиональной компетентности студентов путём обучения навыкам компьютерного моделирования в современных математических средах. Темы включают: работу в системе компьютерной математики Mathematica и среде JupyterLab (идеология и инструментальные средства, структуры данных, программирование, визуализация), разработку математических, компьютерных и имитационных моделей, анализ результатов исследований, подготовку материалов к публикации.

The course «Computer Mathematics» aims to enhance students’ professional competence through training in computer modeling skills using modern mathematical environments. Topics include: work in the Mathematica computer mathematics system and JupyterLab environment (ideology and tools, data structures, programming, visualization), development of mathematical, computer, and simulation models, analysis of research results, and preparation of materials for publication.

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 систем Mathematica и JupyterLab и принципы работы в них;

– инструментальные средства, интерфейс и структуры данных;

– особенности языков программирования в соответствующих средах;

– возможности визуализации и оформления результатов исследований;

уметь: 

– применять математический аппарат в интеграции с компьютерными математическими средствами;

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

– разрабатывать и анализировать алгоритмы и программные решения;

– квалифицированно применять языки программирования систем компьютерной математики;

– проводить анализ результатов исследований и готовить материалы к публикации;

– самостоятельно расширять компьютерные математические знания;

владеть: 

– методами построения моделей объектов, данных, процессов и систем;

– методами решения задач математического содержания с использованием компьютерных математических приложений.

know: 

– the ideology of Mathematica and JupyterLab systems and working principles;

– tools, interface and data structures;

– features of programming languages in the respective environments;

– visualization capabilities and formatting of research results;

be able to: 

– apply mathematical tools integrated with computer mathematics instruments;

– create and study mathematical, computer and simulation models of various abstraction levels;

– develop and analyze algorithms and software solutions;

– proficiently apply programming languages of computer mathematics systems;

– analyze research results and prepare materials for publication;

– independently expand computer mathematics knowledge;

possess: 

– methods for building models of objects, data, processes and systems;

– methods for solving mathematical problems using computer mathematics applications.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

1, 2

1, 2

Пререквизиты / Prerequisites

«Математический анализ», «Алгебра и геометрия», «Методы программирования».

«Mathematical Analysis», «Algebra and Geometry», «Programming Methods».

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

6 (по 3 в каждом семестре)

6 (3 per semester)

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hours of students’ class work, hours of self-directed learning

всего 206 часов, в том числе 104 аудиторных часа, из них: лекции – 52 часа, лабораторные занятия – 42 часа, управляемая самостоятельная работа – 10 часов.

total 206 hours, including 104 classroom hours, including: lectures – 52 hours, laboratory classes – 42 hours, guided independent work – 10 hours.

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

зачёт, экзамен

pass/fail exam, exam