Раздел 1 УМК

Министерство образования и науки Российской Федерации

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

УТВЕРЖДАЮ:

Декан факультета Информационных систем и технологий В. В. Шишкин «»2012 г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Дисциплины (модуля) Моделирование наименование дисциплины (модуля) 231000.68 «Программная инженерия»

(шифр и наименование направления) магистерская программа «Методы и средства разработки программных систем» (профиль направления подготовки) Квалификация Магистр (бакалавр/магистр/специалист) Факультет Информационных систем и технологий (наименование факультета, где осуществляется обучение по направлению/магистерской программе/специальности) Форма обучения _Очная Учебный цикл М1.Б.3 (Общенаучный) (Б2.ДВ3) 2 ЗЕТ Трудоемкость Всего учебных занятий Отчетность Экзамен(ы) (в академических часах) аудиторных, из них: Зачет 1 семестр лекций Курсовой проект лабораторных Курсовая работа практических (семинарских) Контрольная(ые) контроль самостоятельной работа(ы) работы студентов Реферат(ы) самостоятельных Эссе экзамен(ы) РГР - Ульяновск Рабочая программа составлена на основании ФГОС ВПО и учебного плана УлГТУ направления 231000.68 «Программная инженерия» магистерская программа «Методы и средства разработки программных систем» на кафедре «Информационные системы» факультета Информационных систем и технологий.

Составитель рабочей программы профессор каф. ИС, проф., д.т.н. Семушин И. В._ _ (должность, ученое звание, степень) (Фамилия И. О.) (подпись) Рабочая программа утверждена на заседании кафедры «Информационные системы», протокол заседания № от «» _ 2012 г.

Заведующий кафедрой «_»2012 г. Ярушкина Н. Г._ _ (Фамилия И. О.) (подпись) Согласовано с научно-методической комиссией факультета Информационных систем и технологий Председатель научно-методической комиссии «_»2012 г. _ _ (Фамилия И. О.) (подпись)

СОГЛАСОВАНО:

Заведующий кафедрой « »

(выпускающей направление) 1. Цели и задачи дисциплины (модуля) Наивысшая цель преподавания дисциплины “Моделирование” заключается в формировании профессиональных компетенций, необходимых студентам для встраивания в структуру информационного общества, где информация как таковая зачастую является лишь «сырьем»', которое необходимо переработать в готовый «продукт», т.е. точное, конструктивное знание. Сущность моделирования состоит в замене исходного объекта его «образом» — моделью — и в изучении модели с помощью реализуемых на компьютерах вычислительно-логических алгоритмов. Этот «третий метод» познания, конструирования или проектирования сочетает в себе многие достоинства теории и эксперимента.

Конкретные цели этой учебной дисциплины следующие:

1. Ввести студентов в некоторые технологии, методологии и принципы математического моделирования для физических, экологических, социоэкономических и оборонных систем.

2. Вовлечь студентов в решение проблем реальной жизни, рассматривая эти проблемы как задачи жизнеобеспечения (краткий термин) и устойчивого 3. Поощрять студентов быть внимательными к вопросам охраны окружающей 4. Вселить в студентов уверенность в их способность пользоваться иностранным языком, прежде всего, — английским как международным языком 2. Место дисциплины в структуре ООП 2.1. Цикл, к которому относится дисциплина 2.2. Требования к «входным» знаниям, умениям и владениям, необходимым при освоении дисциплины Студент должен иметь выполненной базовую часть математического и естественнонаучного цикла программы подготовки на степень «Бакалавр», а именно, знать основы математического анализа, линейную алгебру, дифференциальное и интегральное исчисления, вычислительные методы алгебры, элементы теории обыкновенных дифференциальных уравнений и элементы физики из разделов «Механика» и «Электричество».

2.3. Дисциплины и практики, для которых освоение дисциплины необходимо как предшествующее М1.В.2—Моделирование сложных систем (ко-реквизит и пост-реквизит).

М1.Б.2—Теория систем и системный анализ (ко-реквизит).

3. Компетенции студента, формируемые в результате освоения учебной дисциплины, и ожидаемые результаты Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:

- способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК-1);

- способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК-2);

- умение свободно пользоваться русским и иностранным языками как средством делового общения (ОК-3);

- способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК-6);

- способность к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7).

Студент в результате изучения этой дисциплины приобретает ряд преимуществ, а именно:

1. Улучшаются навыки математического моделирования.

2. Развиваются навыки аналитического мышления в отношении задач жизнеобеспечения и устойчивого развития социо-экономических систем, не имеющих — в отличие от физических или технических систем — универсальных законов (типа законов Ньютона в Механике или Кирхгофа и Ома в Электротехнике) и поэтому более сложных для количественного анализа.

3. Повышается уверенность в использовании постоянно развивающегося компьютерного программного обеспечения (системного и прикладного).

4. Улучшается концептуальное понимание методологии моделирования.

5. Приобретаются навыки решения проблем реальной жизни, а не просто академических (учебных) задач.

6. Развиваются навыки коллективной работы, — работы «в команде».

7. Прививается чувство этической ответственности за состояние окружающей среды.

8. Пробуждается интерес к локальным задачам региона проживания.

9. Укрепляются связи с местной промышленностью и инфраструктурой.

10. Совершенствуются навыки решения задач.

11. Улучшается знание английского языка как инструмента межкультурной и профессиональной коммуникации.

4. Структура и содержание учебной дисциплины 4.1. Распределение видов и часов занятий по семестрам - практические занятия - семинары Контроль самостоятельной работы в процессе теоретического обучения, в т.ч.:

- курсовая работа (проект) - расчетно-графические работы - реферат - эссе лабораторных работ - самотестирование - подготовка к зачету* Самостоятельная работа при подготовке к экзамену, предэкзаменационные консультации и сдача экзамена Итого * Коллоквиум (на 9-й неделе семестра) 4.2. Тематический план изучения дисциплины Динамические системы и модели Примеры моделей физики и экологии Линейные модели систем Нелинейные модели: Неподвижные точки Итого часов * КСР – контроль самостоятельной работы 4.3. Теоретический курс 3.4. Структурные свойства (управляемость, наблюдаемость и др.) 0,5 0, Примечание: Лекции планировать на первые 4 недели семестра. Лабораторный практикум планировать на недели с 5-й по 18 включительно (четырнадцать недель).

4.4. Практические (семинарские) занятия Практические (семинарские) занятия учебным планом не предусмотрены.

4.5. Лабораторный практикум Распределение часов на выполнение лабораторных работ лаб. Наименование лабораторной тема контроля выполнения Ауди СРС Модель качества воды в озере 2, 3 Демонстрация Модель распространения 2, 3, 4 Демонстрация решения, заболевания кроликов в земле собеседование, отчет Mecklenburg-West Pomerania Модель популяции птиц на 2, 3, 4 Демонстрация решения, Примечание 1: Лабораторный практикум планировать на недели с 5-й по 18 включительно (четырнадцать недель по 2 часа).

Примечание 2: Выполнение лабораторных работ практикума планировать на свободно распространяемых пакетах Semola / Simile / :SCILAB SEMoLa (Simple, Easy to use, MOdelling LAnguage) is a non procedural meta-language to build simulation models for continuous/event driven, deterministic/stochastic systems.http://www.dpvta.uniud.it/~Danuso/docs/Semola/homep.htm Simile (Visual modelling software for the earth, environmental and life sciences) = System Dynamics and object-based modelling and simulation software. http://simulistics.com/index.htm SCILAB = The open source platform for numerical computation. http://www.scilab.org/ Рекомендация: Использовать все три пакета последовательно: от SEMola через Simile к SCILAB.

4.6. Курсовой проект (работа), реферат, расчетно-графические работы Учебным планом направления 231000.68 «Программная инженерия» курсовой проект (работа), реферат, расчетно-графические работы по данной дисциплине не предусмотрены.

4.7. Самостоятельная работа студентов озере Schweriner озере Plauer на острове Rgen ния заболевания кроликов в земле Mecklenburg-West Pomerania№ 1. на острове Pel№ 1. * Подготовка к зачету специального времени не требует. Зачёт выставляется по результатам защиты семи лабораторных работ.

4.8. Междисциплинарные связи с дисциплинами и практиками, для которых освоение данной дисциплины (модуля) необходимо как предшествующее Наименование дисциплин и практик для которых освоение № п/п данной дисциплины (модуля) необходимо как предшествуданной дисциплины М1.В.2—Моделирование сложных систем (ко-реквизит и пост-реквизит).

М1.Б.2—Теория систем и системный анализ (ко-реквизит).

* Берется из раздела 2.3 данной рабочей программы 5. Активные и интерактивные формы проведения занятий К интерактивным формам проведения занятий в данном курсе относится лабораторный практикум, проводимый в компьютерных классах. В процессе выполнения лабораторных работ студент взаимодействует с преподавателем – уточняет (при необходимости) задание, обсуждает возможные пути решения задачи, консультируется в случае возникновения затруднений при решении поставленной задачи.

Сдача лабораторной работы осуществляется в форме собеседования, в ходе которого преподаватель определяет степень самостоятельности выполнения работы, глубину освоения студентом теоретического материала, способность применять эти знания для решения практических задач (разработки алгоритма, написания и отладки программ).

Доля занятий, проводимых в интерактивной форме, составляет 66 % от объема аудиторных занятий.

6. Связь разделов дисциплины с формируемыми компетенциями Контроль выполнения указанных в табл. 8 видов учебной работы (оговоренный в табл. 2, 5 и 6), включая зачет по дисциплине, является контролем достижения соответствующих уровней приведенных компетенций.

В приложении 1 к таблице 8 детализированы цели (задачи), которых достигают студенты при освоении каждой компетенции, формируемой в результате изучения этой дисциплины (см. раздел 3).

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 7.1. Перечень рекомендуемой литературы, Интернет-ресурсов и программного Основная литература:

1. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование (идеи, методы, примеры). – М.: Наука, 1997. – 320 с.

2. Scheinerman, Edward R.. Invitation to Dynamical Systems / Edward R. Scheinerman. – Prentice-Hall, 1995. - 220 с. = 5 209 526 b *.pdf.

3. Введение в математическое моделирование: Учебное пособие / Под ред. П. В. Трусова. - М.: Логос, 2005. – 440 c.

4. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учебник для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 2001. – 343 с.

5. Лазарев Ю. Моделирование процессов и систем в MATLAB: учеб. курс / Лазарев Юрий. – СПб.: Питер BHV, 2005. – 512 с.

Дополнительная литература:

5. Советов Б.Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Практикум. – М.: Высшая школа, 2003. – 295 с.

6. Плохотников К.Э. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент: Методология и практика. – М.: Едиториал УРСС. 2003.. – 280 с.

7. Горстко А. Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. – М.: Знание, 1991. – 156 c.

8. Бенькович Е.С. Практическое моделирование. – М.: Наука, 1999. – 365 с.

9. Семушин И. В., Цыганова Ю. В. Детерминистские модели динамических систем:

Учеб. пособие для вузов – Ульяновск: УлГТУ, 2006. – 78 c.

10. Райцин В.Я. Моделирование социальных процессов: учебник: [пособие дня студентов факультета Математические методы в экономике]. – М.: Экзамен. – 189 с.

11. Мышкис А. Д. Элементы теории математических моделей. -- 3-е изд., испр. -- М.:

КомКнига, 2007. -- 192 с.

Интернет-ресурсы 1. Сайт преподавателя: URL: http://staff.ulsu.ru/semushin/ 2. Simusistics (Simile) = System Dynamics and object-based modelling and simulation software. http://simulistics.com/index.htm. Очень хорошая система моделирования, разработанная в University of Edinburgh (United Kingdom).

3. SEMoLa (Simple, Easy to use, MOdelling LAnguage) is a non procedural meta-language to build simulation models for continuous/event driven, deterministic/stochastic systems.

http://www.dpvta.uniud.it/~Danuso/docs/Semola/homep.htm. Хорошая система моделирования, разработанная в University of Udine (Italy).

4. SCILAB = The open source platform for numerical computation (its homepage)/ http://www.scilab.org/ 5. Руководство по работе с пакетом SCILAB = Автор: Павлова М. И.

http://www.csa.ru/~zebra/my_scilab/index.html Рекомендую в качестве очень хорошего самоучителя, язык русский. Часть I. Начальные сведения: Глава 1. Первые шаги.

Настройка внутренних параметров пакета. Глава 2. Типы переменных. Глава 3.

Программирование. Глава 4. Базовые примитивы (обмен данными с окружением, работа с файлами и т.д.). Глава 5. Графика. Глава 6. Интерфейс между C, Fortran и Scilab. Часть II. Библиотеки: Введение. Глава 1.Линейная алгебра. Глава 2. Интерполяция. Глава 3. Интегрирование. Глава 4. Дифференциальные уравнения. Глава 5. Библиотека PVM сообщений. Глава 6. Библиотека статистики. Глава 7. Библиотека функций распределения. Глава 8. Создание собственных библиотек. Глава 9.

Решение нелинейных уравнений. Система контроля уровня знаний по пакету Scilab: http://www.csa.ru/~zebra/my_scilab/frag.html 6. Master SCILAB! (Овладей SCILAB!) by Finn Haugen. 2 April 2008/ http://home.hit.no/~finnh/scilab_scicos/scilab/index.htm#toc. Рекомендую в качестве очень хорошего самоучителя, язык английский.

Программное обеспечение 1. Операционная система WindowsXP 2. Браузер IE v.8 (или любой доступный) 3. Пакет офисных прикладных программ (MS Office 2007/2010 или OpenOffice 3.0 или более поздней версии) 4. Специальные пакета, как указано в разделе 4.5:

• SEMoLa (Simple, Easy to use, MOdelling LAnguage) is a non procedural meta-language to build simulation models for continuous/event driven, deterministic/stochastic systems.http://www.dpvta.uniud.it/~Danuso/docs/Semola/homep.htm • Simile (Visual modelling software for the earth, environmental and life sciences) = System Dynamics and object-based modelling and simulation software. http://simulistics.com/index.htm SCILAB = The open source platform for numerical computation. http://www.scilab.org/ 5. FAR manager 6. Программные средства антивирусной защиты – антивирус Касперского, пакет PCSec.

7. Программные средства для работы с архивами документов – 7-zip 9.04 beta 8. Программа для просмотра документов в формате PDF - Adobe Reader 9. 7.2. Методические рекомендации (материалы) преподавателю Методология математического моделирования развивается, охватывая все новые и новые сферы — от разработки технических систем и управления ими до анализа сложных экономических и социальных процессов. Математическое моделирование является основным инструментом переработки информации, а триада «модель-алгоритм-программа» — интеллектуальным ядром информационных технологий. Методология математического моделирования получила мощную техническую поддержку, связанную с широким внедрением в науку и производство многопроцессорных вычислительных систем. Использование новой вычислительной базы резко повысило возможности математического моделирования во многих отраслях знания, в том числе в области математических информационных технологий, связанных с экономикой, государственным управлением и бизнесом. В связи с этим на кафедре ИС УлГТУ большое внимание уделяется подготовке выпускников, которые могут трудиться в сфере управления или бизнеса как специалисты по построению математических моделей и использованию высокопроизводительных вычислительных систем для экспериментирования с этими моделями. Преподавателям рекомендуется отслеживать эти тенденции и периодически обновлять список предлагаемых тем лабораторных работ, список прикладных программ и список литературы.

7.3. Методические рекомендации студентам Мы живем в высокотехнологичном мире, в котором компьютер с каждым днем становится все более неотъемлемой частью. К тому же, наше общество все больше зависит от математики. Любая проблема решается лучше, если для нее найдена или построена подходящая (удовлетворительная, т.е. адекватная) математическая модель. При том, что для этого может потребоваться различный объем математических знаний, каждому, кто берется решать математически ориентированные проблемы, необходимо иметь навыки математического, аналитического мышления.

Допустим, вы этим обладаете и смогли придать задаче строгую форму, т.е. правильно построили математическую модель; вопрос заключается в том, существует ли для этой задачи аналитическое решение? Действительность такова, что множество задач, для которых аналитическое решение существует и может быть найдено в конечной форме, невелико. Большинство задач требует численных методов для своего решения и проверки адекватности модели. Особенность же этой области знания в том, что «наилучшего» численного метода и «наилучшей» модели обычно не существует, так как в одних условиях лучшим будут один метод и одна модель, в то время как для других условий успешнее работает другой метод и/или другая модель. Понять и обосновать, какой же метод и какую модель выбрать как лучшие, можно лишь проводя вычислительные эксперименты с различными методами и моделями для различных задач и условий. Для этого нужно уметь осознанно планировать вычислительные эксперименты, обоснованно выбирать модель, понимать и правильно программировать численные методы и эффективно использовать возможности современной вычислительной техники.

Таким образом, безусловно, каждому из вас потребуется хорошая математическая и компьютерная подготовка, чтобы выжить на рынке труда и успешно функционировать среди грамотных аналитиков и компьютерных пользователей. Было бы образовательным преступлением получить диплом выпускника университета и не иметь этих навыков хотя бы на удовлетворительном уровне. В конце концов, для этого вы и изучаете дисциплины общенаучного цикла, включая данный курс «Моделирование».

Предлагаемый курс способствует этому, давая богатый набор индивидуальных заданий. Эти задания отличаются тем, что они всегда имеют своим существенным этапом вашу собственную компьютерную реализацию изучаемых методов в моделирующих пакетах высокого профессионального уровня таких как Simile, SEMoLa, SCILAB MATLAB, или Anylogic, тем самым закрепляя и актуализируя знание теории.

В этом курсе мы преследуем три конкретные цели для студентов:

Студенты научатся обосновывать положения математической теории моделирования и тем самым разовьют навыки аналитического мышления. Эти навыки будут проверены посредством промежуточного (устного) коллоквиума. и финального устного зачёта.

Студенты увидят, как математика и компьютеры применяются к проблемам реального мира, т.е.

научатся придавать задачам реальной жизни строгую (математическую) формулировку и научатся решать такие задачи. Эти умения будут проверены посредством семестровых лабораторных работ, которые мы рассматриваем как часть распределенного по времени «зачёта» (в данном курсе экзамен не предусмотрен).

Студенты приобретут реальный опыт разработки компьютерных программ на языках моделирования высокого профессионального уровня и применения моделирующих пакетов посредством написания, отладки и многочисленных прогонов своих программ. Приобретенный опыт будет приобретён посредством выполнения самостоятельной (домашней) работы по подготовке к выполнению заданий на лабораторные работы, отдельные из которых по своей значимости можно трактовать как учебные исследовательские мини-проекты.

7.4. Формы и методика текущего, промежуточного и итогового контроля Формы контроля лабораторных занятий приведены в таблице 5.

Формы контроля проработки лекционного материала по конспектам и учебной литературе (в том числе решения примеров и задач, включенных в лекционный курс), изучение тем и отдельных вопросов теоретического курса, запланированных для самостоятельного освоения, для подготовки к выполнению и защите лабораторных работ приведены в таблице 6.

Примечание. Термин «Экзамены» ниже употребляется в обобщенном, условном смысле слова как распределенная по семестру форма отчетности, а не в узком (как вид итоговой отчетности). В вашем учебном курсе в качестве итогового вида отчетности установлен ЗАЧЕТ. Оценка «ЗАЧТЕНО» приравнивается к любой положительной оценке по числу набранных баллов (см. подробнее ниже). Соответственно, оценка «НЕ ЗАЧТЕНО» приравнивается к неудовлетворительной оценке по числу набранных баллов.

Выставление финальной оценки Ваша оценка есть взвешенное среднее посещаемости (A), домашней работы (H) и экзаменов (E), где под "экзаменами" (см. выше Примечание и подробнее ниже) понимается учет не только промежуточных зачетов по отдельным лабораторным работам в течение семестра, но и теоретического коллоквиума в середине семестра:

5 % - посещаемость. Этот вес действует только в случае, если вы посещаете занятия. Если вы пропускаете занятия, этот вес прогрессивно возрастает (см. ниже).

Вы можете получить "неуд" исключительно в результате низкой посещаемости!

Таким образом, итоговая оценка (final grade, FG) вычисляется по правилу:

где каждая составляющая:

A = attendance (посещаемость), H = homework (домашняя работа) и E = exams («экзамены») выражается целым числом не выше 100 баллов.

Эта итоговая оценка затем отображается на стандартную шкалу оценок:

56 - 70 = "удовлетворительно" 0 - 55 = "неудовлетворительно" Оценка «ЗАЧТЕНО» приравнивается к любой положительной оценке по числу набранных баллов. Соответственно, оценка «НЕ ЗАЧТЕНО» приравнивается к неудовлетворительной оценке по числу набранных баллов.

Пример:

Иван С. Студент имеет следующие баллы:

A = 90, H = 87, E = 83. Тогда 0.05 х 90 + 0.30 х 87 + 0.65 х 83 = 84. Следовательно, Иван заработал "хорошо", т.е. «ЗАЧТЕНО».

Пожалуйста, имейте в виду, что оценки зарабатываются!

Мы оставляем за собой право дать своего рода "плюс-минус дельта", если студент имеет оценку на границе между оценками (т.е. 85, 70 или 55). Если студент имеет 90 или выше за посещаемость (A >= 90), сдал все домашние задания в установленный срок и проявил хорошее прилежание и т.д., тогда мы будем рассматривать возможность выставления ему следующей более высокой оценки. Если же студент не продемонстрировал указанные выше характеристики, возможность повышения оценки исключается. Мы не рассматриваем возможность повышения оценки, если до граничного значения не хватает хотя бы одного балла.

Для итоговой оценки мы используем "симметричное" округление: округляем вверх, если младшая цифра есть 5 или выше, и вниз, если она меньше пяти. При вычислении средней оценки за домашнюю работу и средней за экзамены соответствующие числа H и E округляются до ближайшей десятой и затем они умножаются на свои весовые коэффициенты 0.05 и 0.30; после сложения по формуле для FG финальная оценка округляется.

Каждое учебное занятие, в том числе лекция, начинается с вашей росписи в явочном листе. Поставить свою роспись - ваша личная ответственность. Отсутствие росписи означает ваше отсутствие на занятии. Чтобы ваше отсутствие было расценено как уважительное, вы должны известить об этом преподавателя своевременно (т.е. в течение одной недели до или после занятия). Пожалуйста, оставьте телефонное сообщение на наш рабочий телефон (секретарю кафедры) или напишите преподавателю записку.

Ваша оценка за посещаемость (A) будет определяться по следующей шкале:

Число неуважительных пропусков * Балл Вклад в вашу итоговую оценку * Неуважительный пропуск есть пропуск занятия, который не связан с болезнью, с семейной утратой или с факультетским мероприятием.

При числе неуважительных пропусков выше десяти у вас нет никакого шанса получить положительную итоговую оценку за весь курс.

Вы можете иметь максимум 8 уважительных пропусков. После этого все пропуски считаются неуважительными !

Если спортсмену необходимо пропустить занятие по уважительной причине, его тренеру следует известить об этом нас заранее в письменной форме. Если вы больны, позвоните на кафедру, чтобы нас об этом известили. Пропуск будет неуважительным, если нас не известят в течение одной недели вашего отсутствия. Мы предпочитаем, чтобы вы оставляли телефонное сообщение или передавали записку секретарю кафедры, нежели сообщали нам лично о ваших пропусках. Ваше сообщение должно содержать номер группы, день и время пропускаемого занятия, название предмета и, конечно, ваше имя.

Вам будет предложен ряд домашних заданий, которые - по нашему предположению - вы выполните и сдадите в дисплейном классе по расписанию лабораторных работ. Баллы за отдельные задания складываются и тем самым образуют H, т.е. оценку за этот вид вашей учебной работы. Любая сдача домашнего задания позже установленного срока повлечет уменьшение вашей оценки H на 10 баллов. За каждое невыполненное задание в H поступает 0.

По нашим курсам домашние задания обычно представляют собой задания на лабораторные работы (или проекты). В курсе Моделирование мы предлагаем семь лабораторных заданий примерно одинакового уровня сложности. Максимальное количество баллов H, которое можно заработать за всю домашнюю работу, составляет 100. Максимально возможное число баллов за каждую лабораторную работу также составляет 100. Реальное значение баллов, которое вы за неё заработаете, будет уменьшено, если защита данной работы студентом не отвечает всем требованиям, изложенным в учебном (методическом) материале к лабораторным работам. Реальное значение H получается как среднее арифметическое от заработанных баллов по всем семи запланированным работам.

Преподаватель, ведущий лабораторные занятия в дисплейном классе, назначит сроки сдачи лабораторных работ и на каждом занятии всегда с готовностью поможет вам, если вы ясно сформулируете те конкретные вопросы, которые у вас возникли дома. Преподаватель поможет вам и всей аудитории, когда вы будете рассказывать, как вы понимаете и как дома программируете тот или иной алгоритм.

Экзамены (E) Этот термин надо здесь понимать условно как распределенный Ваша оценка за такие «экзамены», т.е. величина E в составе финальной оценки, определяемой по формуле будет определена как среднее арифметическое от двух результатов: вашего письменного ответа на тест по время коллоквиума (ПК) и устного ответа на зачете (УЗ) перед экзаменационной сессией (если последний для студента будет назначен):

Если студент доказал своим прилежанием и защитой лабораторных работ, что он может быть освобождён от устного зачёта, то для него в вышеприведённой формуле УЗ = 100.

При том, что письменный ответ на тест проверяет ваше умение быстро ориентироваться в основных определениях и теоретических положениях, устный зачет позволяет проверить ваше умение объяснять эти определения, аргументировать эти положения и делать из них логические выводы. В совокупности, эти (письменная и устная) части зачета покрывают весь учебный курс. Для этого мы проводим один коллоквиум и финальный (устный) зачёт за семестр. Устный зачёт может не проводиться также и для того студента, у которого любой результат устного зачёта не может изменить финальную. оценку этого студента.

Все вопросы коллоквиума будут вам объявлены заранее – не позднее, чем за неделю.

Если вы собираетесь пропустить коллоквиум (это должен быть уважительный пропуск), мы предпочтём, чтобы вы сделали эту работу раньше назначенного срока. Если вы не сможете сделать эту работу до назначенного срока, то примите все меры к тому, чтобы сделать ее в течение недели после контрольного срока. По истечении недели после этого вы получите ноль. Вы также получите ноль за неуважительный пропуск коллоквиума.

Письменные результаты коллоквиума не переписываются.

Мы изменяем некоторые задания или делаем небольшие вариации в постановке зачетных вопросов письменного коллоквиума или устного зачета по сравнению с теми, которые опубликованы в наших учебных материалах, были даны в предыдущем семестре или показаны в этой рабочей программе или на сайте преподавателя. Об этом будет объявлено за две недели до коллоквиума и финального зачета.

Академическая честность Не хотелось бы в первый день занятий и в первой порции информации, которую мы вам сообщаем, мы обсуждали нечто негативное. Однако всегда есть люди, не столь честные, как другие, и настолько, что мы вынуждены пояснять, как будем действовать в этом случае.

За любую контрольную работу, зачет, программу или любой иной вид работы, который выполнен нечестно, вы получите ноль, и мы будем беседовать с вами. Если такая проблема случится во второй раз, мы направим вас к декану факультета, и вы снова заработаете ноль за этот вид работы. Если вопрос о нечестности возникнет в третий раз, то вы сразу заработаете "неуд" за весь предмет и снова будете отправлены к декану!

Что считается академической нечестностью или обманом? По общепринятому правилу, это - найти кого-то другого, кто сделает за вас вашу работу, и выдать ее за вашу собственную. Это также включает получение и оказание посторонней помощи на зачете, экзамене или во время контрольной работы (от соседа или от шпаргалки).

Наши зачеты и экзамены - это всегда закрытая книга, закрытый конспект, закрытый сосед и открытый ум.

Если в этом правиле появятся какие-либо изменения, об этом будет объявлено заранее.

Не пользуйтесь шпаргалками. Они приносят больше вреда, чем пользы. Ваше сознание будет раздвоено между попыткой сформулировать ответ и попыткой утаить факт пользования шпаргалкой. Обнаружить такое раздвоенное сознание не составляет никакого труда. Вы будете обескуражены еще больше самыми простыми вопросами экзаменатора.

При выполнении домашних заданий приемлемо работать с кем-то еще, обсуждая трудные вопросы и помогая тем самым друг другу, но при этом вы должны сами делать свою работу. Например, при написании компьютерных программ вполне нормально - обсуждать синтаксис, детали задания или получать помощь по сообщениям об ошибке. Ненормально, если вы отдаете кому-то копию вашей программы. Неприемлемо, если кто-то другой пишет программу для вас. Недопустимо копировать работу предыдущего семестра.

В курсовых работах - вообще, в любых письменных работах - плагиатом является дословное копирование части чужих трудов, таких как чья-то статья, книга или энциклопедия, без использования кавычек и ссылки на источник. Обобщающие заключения и выводы, которые вы пишете, должны быть выражены вашими собственными словами.

Нечестность, когда она случается в домашней работе, не столь очевидна. Мы это вполне признаём. Но она так или иначе проявит себя на устном зачете или экзамене, так как ваш балл за домашнюю работу будет контрастировать с уровнем вашего ответа. Вы только навредите себе и ухудшите свое положение своей очевидной нечестностью.

Мы исходим из следующего бесспорно верного утверждения: Если за контрольную работу вы честно заработали высокий балл, то при ответе на устном зачете по этой теме вы даете ответ на хорошую оценку. И обратно: Если при ответе на устном зачете по этой теме вы НЕ даете ответа на хорошую оценку, то за контрольную работу по этой теме вы НЕ вполне честно заработали высокий балл (например, списывали, решали не самостоятельно). То же самое справедливо и по отношению к лабораторным работам.

Вообще: если нечестно заработанный балл за текущую семестровую работу будет таким образом обнаружен на устном зачете (или экзамене), то он будет заменён на тот более низкий балл, который вы показываете на устном зачете (или экзамене).

Ведите себя честно по отношению к себе, к коллегам и преподавателю, - это достойно уважения!

Приличное поведение в аудитории. Примите все меры к тому, чтобы приходить на занятия вовремя. Но если вы опаздываете:

• Тихо займите ваше место.

• Для получения любого раздаточного материала (если он есть) дождитесь конца • Не проходите на место перед передним рядом мест.

• Не спрашивайте разрешения войти и не извиняйтесь за опоздание.

Во время занятия:

• Не выходите произвольно из аудитории. Если есть крайняя необходимость выйти, спросите разрешения.

• Не хлопайте дверью.

• Поднимайте руку и ждите, когда на вас обратят внимание, перед тем как задать • Не разговаривайте в аудитории !!!!!

• Покидая место, уберите за собой и поставьте стул в исходное положение.

Путь к успеху.

• Приходите на занятие вовремя, принимайте в нем участие и ведите записи.

• Просматривайте задания до занятия.

• Проверяйте ваши записи после занятия.

• Вовремя выполняйте ваши задания.

• Не накапливайте задолженности по чтению учебных материалов, по домашней работе и в целом - по учебе.

• Выполняйте рекомендации по подготовке к контрольным работам и к финальному зачету (экзамену). Убедитесь, что вы можете решать типовые задачи и доказывать теоремы, которые во время лекций были отмечены как самостоятельные упражнения.

• Придерживайтесь твердой решимости добиться успеха!

• Если вам нужна помощь, получайте ее безотлагательно. Чем больше вы обращаетесь за консультацией к преподавателю, тем лучше вы себя проявляете.

Уклонением от участия в работе на занятиях, непосещением консультаций или неподобающим поведением вы выставляете себя в невыгодном свете. Кого меньше знают в семестре, того больше спрашивают в конце, – и наоборот.

• Сохраняйте позитивное отношение.

Обратная связь. По окончании всего курса занятий заполните анонимно мой лист обратной связи. В нем вы можете отметить как положительные, так и отрицательные, на ваш взгляд, стороны моего преподавания.

Я периодически просматриваю свою гостевую книгу на моем сайте. Вы можете посылать мне через нее ваши кратко сформулированные мнения, направленные на улучшение учебного процесса или задавать вопросы по e-mail (см. на http://staff.ulsu.ru/semushin/).

7.5. Примерный перечень вопросов Примерный перечень вопросов к зачету в конце первого семестра.

1. Задачи и методы моделирования систем, возникающие в различных сферах человеческой деятельности.

2. Классификация моделей.

3. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент. Роль компьютерного моделирования в решении сложных проектных и исследовательских задач.

4. Модели состояния.

5. Номенклатура переменных, описывающих отдельные типы систем.

6. Типовые элементы физических систем: индуктивные накопители энергии, емкостные накопители энергии и рассеиватели энергии (диссипативные элементы).

7. Принцип аналогии. Уравнения и переменные, описывающие все типовые элементы.

8. Модели в частотной области.

9. Преобразование Лапласа и его свойства. Применение преобразования Лапласа для изучения систем.

10. Передаточная функция системы.

11. Решение линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами – аналитическое и численное (посредством Matlab или Scilab или других пакетов).

12. Модели из разных областей знания: физика, техника, финансы, экономика, экология.

13. Методы интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений (Ньютона и 14. Марковские цепи.

15. Структурные свойства моделей (управляемость и наблюдаемость).

16. Нелинейные модели: Фазовая плоскость и неподвижные точки.

17. Функционал (оператор) как модель, т.е. способ описания системы. Типы операторов. Уточнение понятия «динамическая система».

18. Устойчивость систем. Разновидности устойчивости.

19. Линеаризация моделей.

20. Градиентные системы Экзамен по данной дисциплине не предусмотрен. Чтобы быть допущенным к экзаменационной сессии, студент должен получить оценку ЗАЧТЕНО по всем дисциплинам семестра. Последняя неделя семестра объявляется «зачётной», и деканат формирует расписание зачётов. В назначенное время проводится устный зачёт и по данной дисциплине.

Критерии формирования зачётной оценки подробно изложены выше в подразделе 7. «Формы и методика текущего, промежуточного и итогового контроля», поскольку итоговая (зачётная) оценка по данной дисциплине зависит в большей степени от учебной работы студента внутри семестра, чем от устного ответа на зачётной неделе.

8. Материально-техническое обеспечение учебной дисциплины Лекционные занятия проводятся в аудитории, оснащённой проектором. На компьютере преподавателя установлено программное обеспечение, указанное в разделе 7.1 данной рабочей программы. В ходе лекции преподаватель имеет возможность сопровождать изложение теоретического материала демонстрацией в среде программирования работы примеров программ, приведенных в лекциях в качестве примеров.

Лабораторный практикум проводится в компьютерном классе. Требования к программному обеспечению приведены в разделе 7.1 данной рабочей программы. Требования к аппаратному обеспечению следующие:

1. Персональный компьютер на платформе Intel (AMD или аналогичной) 2. Выделенный сервер на платформе Intel (AMD) 3. Локальная сеть 4. Средства телекоммуникации (концентраторы, коммутаторы, сетевые карты).

Используемые компьютерные и телекоммуникационные средства должны иметь подключение к Интернет.

ОК-1 способность совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень Глубина знаний Цели (задачи), которые студент достигает 1. Формирование 1.1. Называть источники получения информации: книги, статьи в пезнания риодических изданиях, материалы форумов, симпозиумов, конференций и пр., интернет-ресурсы (электронные публикации, форумы).

1.2. Перечислять достоинства/недостатки каждого источника информации.

1.3. Иметь представление о методах поиска требуемой информации в бумажных и электронных каталогах или в сети Интернет.

2. Формирование 2.1. Сравнивать источники получения информации по различным понимания критериям (актуальность и достоверность информации, простота доступа к информации, глубина изложения материала, проработки исследуемой проблемы, соответствие цели поиска информации).

2.2. Распознавать лучшие с точки зрения полезности информационные источники из обширного списка, предлагаемого «ручной (бумажной)» или автоматизированной информационной системой.

3. Способность 3.1. Использовать бумажные и электронные каталоги для поиска неприменения обходимых литературных источников.

3.2. Демонстрировать владение навыками отыскания нужной информации по профессиональным вопросам в сети Интернет ОК-2 способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности Глубина знаний Цели (задачи), которые студент достигает 1. Формирование 1. Описывать отличительные особенности различных классов матезнания матических моделей.

2. Называть базовые принципы математического моделирования.

3. Давать определения типов физических / техническихсистем с точки зрения накопления или рассеяния энергии.

4. Характеризовать номенклатуру переменных, описывающих отдельные типы физических систем.

2. Формирование 1. Объяснять связь между описанием динамической системы во понимания временной области и в частотной области.

2. Объяснять фундаментальные (структурные) свойства детерминистских и стохастических моделей динамических систем.

3. Объяснять понятие передаточной функции системы, его применимость и её связь с моделью в пространстве состояний.

3. Способность 1. Решать задачи моделирования вручную и с помощью пакетов применения прикладных программ и специального назначения.

ОК-3 умение свободно пользоваться русским и иностранным языками как средством делового общения Глубина знаний Цели (задачи), которые студент достигает 1. Формирование 1. Читать и понимать специальные тексты по тематике моделировазнания ния (со словарём).

2. Воспринимать содержание индивидуальных заданий к лабораторным работам, выдаваемых на английском языке.

3. Называть основные этапы выполнения заданий, выдаваемых на английском языке.

2. Формирование 1. Объяснять содержание индивидуальных заданий к лабораторным понимания работам, выдаваемых на английском языке.

2. Сравнивать полученное студентом решение по заданию к лабораторным работам, выдаваемым на английском языке, с ответом, даваемым студенту также на английском языке.

3. Способность 1. Подбирать, читать и использовать дополнительную литературу на применения английском языке по тематике моделирования.

2. Составлять аннотации на английском языке для их включения в 3. Делать на английском языке доклад (защиту) по выполненным лабораторным работам (проектам).

ОК-6 способность самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности Глубина знаний Цели (задачи), которые студент достигает 1. Формирование 1. Описывать отличительные особенности классов математических знания моделей в существенно различающихся сферах человеческой деятельности.

2. Называть базовые принципы математического моделирования для физики, техники – с одной стороны, и для финансовых, экономических и других трудно формализуемых областей – с другой стороны.

2. Формирование 1. Отыскивать и отделять друг от друга экзогенные переменные и понимания эндогенные переменные в существенно различающихся областях знания, например, в экологии, биологии или медицине.

2. Устанавливать функциональные зависимости между экзогенными переменными и эндогенными переменными в сравнительно новых областях знания, например, в экологии, биологии или медицине.

3. Способность 1. Уметь подбирать целесообразный тип модели для приложения в применения конкретной области, непосредственно не связанной со сферой 2. Записывать уравнения модели и численный алгоритм параметрической идентификации модели по методу наименьших квадратов 3. Планировать вычислительный эксперимент для параметрической приложения в конкретной области, непосредственно не связанной ОК-7 способность к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) Глубина знаний Цели (задачи), которые студент достигает 1. Формирование 1. Описывать различие систем пакетов прикладных программ с точзнания ки зрения их пригодности в решению задач моделирования.

2. Назвать базовые принципы функционирования пакетов прикладных программ для моделирования систем.

2. Формирование 1. Объяснять назначение отдельных команд в различных пакетах понимания прикладных программ для моделирования систем.

2. Объяснять законы построения программ в различных пакетах прикладных программ для моделирования систем.

3. Объяснять принципы визуализации результата моделирования в различных пакетах прикладных программ для моделирования.

3. Способность 1. Писать исходные тексты программ в различных пакетах применения прикладных программ для моделирования систем.

2. Компилировать программы в различных пакетах прикладных программ для моделирования систем в готовый к использованию результат математического моделирования и вычислительного