РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ...

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Московский авиационный институт

(национальный исследовательский университет)»

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по учебной работе по учебной

работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (000093311)

Программные технологии построения управляющих оболочек систем

дистанционного обучения

(указывается наименование дисциплины по учебному плану)

Направление подготовки Прикладная математика и информатика

Квалификация (степень) выпускника Магистр

Программа подготовки Компьютерное моделирование в технических и информационных

системах

Форма обучения очная

(очно, очно-заочное, заочное)

Выпускающая кафедра 804

Обеспечивающая кафедра 804

Кафедра-разработчик рабочей программы 804

Москва

2018

Семестр З.Е. Трудоемкость,

час. Лекций,

час.

Практич. занятий,

час.

Лаборат. работ,

час.

КСР, час.

СРС, час.

Экзаменов, час.

Форма промежуточ-

ного контроля

3 5 180 32 34 24 0 54 36 Э

Итого 5 180 32 34 24 0 54 36

Версия: AAAAAAyvDxA Код: 000093311

Авторы программы:

Наумов А.В. _________________________

ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ. ПЕРЕЧЕНЬ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Программные технологии построения управляющих оболочек

систем дистанционного обучения является достижение следующих результатов освоения(РО):

N Шифр Результат освоения

1 З-9(ОПК-4) Знает методы использования и применения углубленных сведений в области прикладной

математики и информатики

2 У-9(ОПК-4) Умеет использовать и применять углубленные знания в области прикладной математики

и информатики

3 З-2 (ДПК-2) Знает современные системы дистанционного обучения

4 У-2 (ДПК-2) Умеет применять технологии компьютерного моделирования и искусственного

интеллекта в задачах создания адаптивных систем дистанционного обучения

Перечисленные РО являются основой для формирования следующих компетенций: (в

соответствии с ФГОС ВО и требованиями к результатам освоения основной

образовательной программы (ООП))

N Шифр Компетенция

1 ОПК-4 Способность использовать и применять углубленные знания в области прикладной

математики и информатики

2 ДПК-2 Готовность применять методы интеллектуальной поддержки в задачах создания и

эксплуатации адаптивных систем дистанционого обучения.

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.

Содержание лекций.

1.1.1. Понятие управляющей оболочки системы дистанционного обучения (АЗ: 2, СРС: 0)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

1.1.2. Обеспечивающие компоненты управляющей оболочки (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.3. Основные требования, предъявляемые к управляющим оболочкам систем

дистанционного обучения (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.4. Базовые функции системы дистанционного обучения (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.5. Традиционные архитектуры управляющих оболочек (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.6. Распределенные информационные системы и их особенности (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.7. Выбор правильной архитектуры для управляющей оболочки системы дистанционного

обучения (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.8. Моделирование поведения компонент системы (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.9. Проблемы интеграции новых компонент в существующую систему (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.10. Тестирование, наблюдение и развертывание системы дистанционного обучения (АЗ: 2,

СРС: 0)



1.1.11. Безопасность системы дистанционного обучения и ее компонент (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.12. Связь между архитектурой системы дистанционного обучения и бизнес-процессом

системы.Закон Конвея (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.13. Выбор технологий для управляющей оболочки. Разделение на фронтенд и бекенд (АЗ:

2, СРС: 0)



1.1.14. Формирование REST-архитектуры бэкэнда, соблюдение SOLID-принципов (АЗ: 2,

СРС: 0)



1.1.15. Основные задачи фронтенда. Разбор современных фрейморков и препроцессоров (АЗ:

2, СРС: 0)



1.1.16. Покомпонентная сборка приложений управляющей оболочки системы

дистанционного обучения (АЗ: 2, СРС: 0)



Содержание практических занятий


1.1.1. Построение базовой управляющей оболочки системы дистанционного обучения на

платформе Django/Python (АЗ: 4, СРС: 4)

Форма организации: Практическое занятие

1.1.2. Расширение возможностей базовой управляющей оболочки системы с учетом новых

требований (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.3. Построение клиент-серверной архитектуры для обработки CRUD – запросов (АЗ: 4,

СРС: 4)


1.1.4. Построение модуля математической поддержки системы дистанционного обучения на

основе микросервисной архитектуры (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.5. Исследование и выбор необходимых инструментов для формирования собственной

управляющей оболочки системы (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.6. Моделирование поведения системы дистанционного обучения (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.7. Формирование фронтенд части системы дистанционного обучения (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.8. Разработка бекенд части системы дистанционного обучения (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.9. Покомпонентная сборка приложений управляющей оболочки системы дистанционного



Содержание лабораторных работ

1.1.1. Построение базовой управляющей оболочки системы дистанционного обучения на

платформе Django/Python (АЗ: 8, СРС: 0)

Форма организации: Лабораторная работа

1.1.2. Покомпонентная сборка приложений управляющей оболочки системы дистанционного




1.1.3. Разработка управляющей оболочки системы дистанционного обучения на платформе

Django/Vue.js. (АЗ: 8, СРС: 0)



Аннотация рабочей программы

Дисциплина Программные технологии построения управляющих оболочек систем

дистанционного обучения является частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки

студентов по направлению подготовки Прикладная математика и информатика. Дисциплина

реализуется на 8 факультете «Московский авиационный институт

(национальный исследовательский университет)» кафедрой (кафедрами) 804.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОПК-4 ,ДПК-2.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: разработкой

архитектуры информационных систем, проектированием управляющих оболочек систем

дистанционного обучения.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного

процесса: Лекция, мастер-класс, Практическое занятие, Лабораторная работа.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная

аттестация в форме Экзамен (3 семестр).

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

Программой дисциплины предусмотрены лекционные (32 часов), практические (34 часов),

лабораторные (24 часов) занятия и (54 часов) самостоятельной работы студента.




УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Архитектура систем дистанционного обучения





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




3 2 72 30 16 16 0 10 0 Р

Итого 2 72 30 16 16 0 10 0

Версия: AAAAAAyvEtY Код: 000093365


Мартюшова Я.Г. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Архитектура систем дистанционного обучения является

достижение следующих результатов освоения(РО):













1.1.1. Типы архитектур информационных систем. Типы архитектур, распространённые среди

систем дистанционного обучения. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Типы архитектур информационных систем. Типы архитектур,

распространённые среди систем дистанционного обучения.

1.1.2. Философия и методология проектирования. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Философия и методология проектирования. Определение контекста, значения,

входных и выходных информационных потоков предметной области, проектирование

информационных систем (ИС).

1.1.3. Анализ работы современных систем дистанционного обучения. Образовательные

системы LMS. СДО Moodle, СДО МАИ CLASS.NET. (АЗ: 2, СРС: 0)




Описание: Анализ работы современных систем дистанционного обучения.

Образовательные системы LMS. СДО Moodle, СДО МАИ CLASS.NET.

1.1.4. Системы размещения открытых курсов (MOOC). Основные преимущества и

недостатки. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Системы размещения открытых курсов (MOOC). Основные преимущества и

недостатки.

1.1.5. Гибкие методологии проектирования. Методологии SCRUM, LEAN, XP. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Гибкие методологии проектирования. Методологии SCRUM, LEAN, XP.

1.1.6. Анализ и формирование требований к СДО. Описание требований посредством

формирования user story. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Анализ и формирование требований к СДО. Описание требований посредством

формирования user story.

1.1.7. Клиент-серверная архитектура систем. Архитектурный стиль REST и SOAP.

Формирование технических требований к СДО. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Клиент-серверная архитектура систем. Архитектурный стиль REST и SOAP.

Формирование технических требований к СДО.

1.1.8. Проектирование сетевой и серверной инфраструктуры, API (backend). (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Проектирование сетевой и серверной инфраструктуры, API (backend).

1.1.9. Проектирование интерфейсов взаимодействия с пользователями (frontend). (АЗ: 2, СРС:

0)




Описание: Проектирование интерфейсов взаимодействия с пользователями (frontend).

1.1.10. Принципы проектирования электронных учебных курсов (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Принципы проектирования электронных учебных курсов.

1.1.11. Интерактивные средства взаимодействия с пользователем и их применение при

проектировании курсов. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Интерактивные средства взаимодействия с пользователем и их применение при

проектировании курсов.

1.1.12. Особенности проектирования курсов по физико-математическим и техническим

дисциплинам. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Особенности проектирования курсов по физико-математическим и техническим

дисциплинам.

1.1.13. Проектирование образовательного курса и размещение его в СДО МАИ CLASS.NET.

(АЗ: 4, СРС: 0)



Описание: Проектирование образовательного курса и размещение его в СДО МАИ

CLASS.NET.

1.1.14. Тестирование курса. Адаптивные методы проектирования курсов. Парадигма

компьютерного тестирования CAT. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Тестирование курса. Адаптивные методы проектирования курсов. Парадигма

компьютерного тестирования CAT.


1.1.1. Концептуальное проектирование систем с различной архитектурой. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Концептуальное проектирование систем с различной архитектурой.

1.1.2. Контрольная работа 1. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Контрольная работа 1.

1.1.3. Анализ работы современных систем дистанционного обучения. Образовательные

системы LMS. СДО Moodle, СДО МАИ CLASS.NET. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Анализ работы современных систем дистанционного обучения.

Образовательные системы LMS. СДО Moodle, СДО МАИ CLASS.NET.

1.1.4. Системы размещения открытых курсов (MOOC). Основные преимущества и

недостатки. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Системы размещения открытых курсов (MOOC). Основные преимущества и

недостатки.

1.1.5. Гибкие методологии проектирования. Методологии SCRUM, LEAN, XP. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Гибкие методологии проектирования. Методологии SCRUM, LEAN, XP.

1.1.6. Анализ и формирование требований к СДО. (АЗ: 2, СРС: 0)




Клиент-серверная архитектура систем. Архитектурный стиль REST и SOAP. Формирование

технических требований к СДО.

1.1.7. Контрольная работа 2 (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.8. Проектирование сетевой и серверной инфраструктуры, (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Проектирование сетевой и серверной инфраструктуры, API (backend).

Проектирование интерфейсов взаимодействия с пользователями (frontend). Особенности

проектирования курсов по физико-математическим и техническим дисциплинам.



1.1.1. Анализ и формирование требований к СДО. Описание требований посредством

формирования user story. (АЗ: 4, СРС: 2,5)




1.1.2. Проектирование API СДО (backend). (АЗ: 4, СРС: 2,5)


Описание: Проектирование API СДО (backend).

1.1.3. Проектирование макетов интерфейсов взаимодействия с пользователем (frontend). (АЗ:

4, СРС: 2,5)


Описание: Проектирование макетов интерфейсов взаимодействия с пользователем

(frontend).

1.1.4. Проектирование образовательного курса и размещение его в СДО МАИ CLASS.NET.

(АЗ: 4, СРС: 2,5)


Описание: Проектирование образовательного курса и размещение его в СДО МАИ

CLASS.NET.



Дисциплина Архитектура систем дистанционного обучения является частью Блока 1

Дисциплины дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Прикладная

математика и информатика. Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московский

авиационный институт


Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ДПК-2.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: проектированием

систем СДО с целью практического применения в учеюном процессе.



Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: рубежный контроль

в форме Контрольная работа и промежуточная аттестация в форме Рейтинговая оценка (3

семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Стохастические модели процессов в телекоммуникационных сетях и

инструментальное программное обеспечение поддержки исследований





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




2 3 108 32 32 4 0 40 0 Р

Итого 3 108 32 32 4 0 40 0

Версия: AAAAAAyvFvE Код: 000093427


Мартюшова Я.Г. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Стохастические модели процессов в телекоммуникационных

сетях и инструментальное программное обеспечение поддержки исследований является



1 З-15(ПК-5) Знает методы организации процессов корпоративного обучения на основе технологий и

развития корпоративных баз знаний

2 У-15(ПК-5) Умеет организовывать процессы корпоративного обучения на основе технологий и


3 З-3 (ДПК-3) Знает современные методы статистического и иммитационного моделирования

4 У-3 (ДПК-3) Умеет применять современные методы статистического и иммитационного

моделирования в задачах управления системами массового обслуживания





1 ДПК-3 Способность применять методы статистического и имитационного моделирования в

задачах анализа данных и управления системами массового обслуживания

2 ПК-5 Способность управлять проектами, планировать научно-исследовательскую

деятельность, анализировать риски, управлять командой проекта



1.1.1. Концептуальная модель сети. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Концептуальная модель сети. Структура и топология телекоммуникационной

сети. Критерии оценки эффективности сети. Синтез структуры сети.

1.1.2. Каналы связи. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Каналы связи. Характеристики канала связи. Характеристики ошибок в

дискретном канале связи. Модели источника ошибок.

1.1.3. Модель трафика. (АЗ: 2, СРС: 0)




Описание: Модель трафика. Виды трафика. Закон распределения интервала времени между

моментами поступления информационных сообщений. Закон распределения числа пакетов в

информационном сообщении.

1.1.4. Потоки вызовов. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Потоки вызовов. Детерминированные и случайные потоки вызовов. Основные

свойства потоков: ординарность, стационарность, отсутствие последействия.

1.1.5. Модели процессов обмена информацией. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Модели процессов обмена информацией. Задача выбора оптимальных методов

маршрутизации и ограничения интенсивности потоков в сети. Модель процесса функционирования

узла коммутации. Управление объемом передаваемых информационных потоков.

1.1.6. Виды пот.оков и способы их задания (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Виды потоков и способы их задания.Простейший поток, потоки с ограниченным

последействием, нормальный поток событий.

1.1.7. Самоподобные модели случайных потоков. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Самоподобные модели случайных потоков. Самоподобные (фрактальные)

случайные процессы, виды самоподобных случайных последовательностей, моделирование

самоподобных случайных процессов.

1.1.8. Модели систем массового обслуживания. (АЗ: 2, СРС: 0)




Описание: Модели систем массового обслуживания. Системы массового обслуживания с

отказами, установившийся режим обслуживания. Система массового обслуживания с ожиданием.

1.1.9. Модель трафика на основе калмановского фильтра. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Модель трафика на основе калмановского фильтра. Фильтр Калмана и его

применение для предсказания интенсивности трафика.

1.1.10. Модель трафика на основе байесовского подхода. (АЗ: 4, СРС: 0)



Описание: Модель трафика на основе байесовского подхода. Проблема учета нелинейной

природы трафика. Процесс Бернулли. Моделирование нелинейностей бета-распределением.

1.1.11. Применение нейронных сетей и нечеткой логики. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Применение нейронных сетей и нечеткой логики. Применение нейронных сетей

и самообучающихся систем с нечеткой логикой для моделирования трафика.

1.1.12. Программная среда Matlab. (АЗ: 4, СРС: 0)



Описание: Программная среда Matlab. Интерактивная среда для выполнения инженерных и

научных расчетов Matlab. Использование Matlab для обработки экспериментальных данных и

численного моделирования.

1.1.13. Сетевой монитор Wireshark. (АЗ: 4, СРС: 0)



Описание: Сетевой монитор Wireshark. Сетевой монитор Wireshark и его применение для

получения экспериментальных данных путем сбора сетевого трафика.


1.1.1. Построение концептуальной модели телекоммуникационной сети. (АЗ: 4, СРС: 4)


Описание: Построение концептуальной модели телекоммуникационной сети. Оценка

точности отображения функционирования сети набором показателей. Синтез структуры сети.

Описание источника ошибок канала связи.

1.1.2. Построение самоподобной модели случайного потока в телекоммуникационной сети. (АЗ: 4, СРС: 4)


Описание: Построение самоподобной модели случайного потока в телекоммуникационной

сети. Моделирование самоподобных случайных процессов. Использование логнормального

распределения, распределений Парето и Вейбулла. Алгоритм фрактального броуновского

движения.

1.1.3. Построение модели случайного потока на основе системы массового обслуживания

телекоммуникационной сети. (АЗ: 2, СРС: 4)


Описание: Построение модели случайного потока на основе системы массового

обслуживания телекоммуникационной сети. Применение уравнений Эрланга. СМО в

установившемся режиме обслуживания. Отличия СМО с отказами и СМО с ожиданием.

1.1.4. Контрольная работа 1 (АЗ: 2, СРС: 2)


Описание: Контрольная работа 1

1.1.5. Построение модели трафика с использованием калмановского фильтра. (АЗ: 4, СРС: 4)


Описание: Построение модели трафика с использованием калмановского фильтра.

Применение фильтра Калмана для предсказания трафика на один шаг вперед. Моделирование

нестационарной и нелинейной динамик методом Бокса-Дженкинса.

1.1.6. Построение модели трафика на основе байесовского подхода. (АЗ: 4, СРС: 4)


Описание: Построение модели трафика на основе байесовского подхода. Использование

бета-распределения для учета нелинейной природы трафика.




1.1.8. Формирование случайных процессов в среде Matlab. (АЗ: 4, СРС: 4)


Описание: Формирование случайных процессов в среде Matlab. Программная среда Matlab.

Формирование случайной величины с требуемым законом распределения функцией random.


1.1.9. Выполнение статистического анализа процессов в среде Matlab. (АЗ: 2, СРС: 4)


Описание: Выполнение статистического анализа процессов в среде Matlab. Работа с

массивами. Функции Matlab для первичной обработки статистических данных.

1.1.10. Получение экспериментальных данных путем сбора трафика с помощью сетевого

монитора Wireshark. (АЗ: 2, СРС: 4)


Описание: Получение экспериментальных данных путем сбора трафика с помощью

сетевого монитора Wireshark.





1.1.1. Применение инструментального программного обеспечения для получения и обработки

экспериментальных данных. (АЗ: 4, СРС: 0)


Описание: Применение инструментального программного обеспечения для получения и

обработки экспериментальных данных. Сбор сетевого трафика с помощью сетевого монитора

Wireshark. Статистическая обработка полученных данных в программной среде matlab.



Дисциплина Стохастические модели процессов в телекоммуникационных сетях и

инструментальное программное обеспечение поддержки исследований является частью Блока 1





Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ДПК-3 ,ПК-5.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: использование теории

случайных процессов к проектированию телекоммуникационных систем.





семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Позиционное управление в системах с дискретным временем





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 5 180 34 52 40 0 54 0 Р

Итого 5 180 34 52 40 0 54 0

Версия: AAAAAAyvhcs Код: 000095066


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Позиционное управление в системах с дискретным временем

является достижение следующих результатов освоения(РО):


1 З-7(ОПК-2) Знает методы руководства коллективом в сфере своей профессиональной деятельности с

толерантным восприятием социальных, этнических, конфессиональных и культурных

различий

2 У-7(ОПК-2) Умеет руководить коллективом в сфере своей профессиональной деятельности,

толерантно воспринимая социальные, этнические, конфессиональные и культурные





5 З-17(ПК-7) Знает методы разработки архитектурных и функциональных спецификаций создаваемых

систем и средств информационных технологий и методы их тестирования, методы

создания корпоративные стандартов и других нормативных документов

6 У-17(ПК-7) Умеет разрабатывать архитектурные и функциональные спецификации создаваемых

систем и средств информационных технологий и методы их тестирования, умеет

создавать корпоративные стандарты и другие нормативные документы





1 ОПК-2 Готовность руководить коллективом в сфере своей профессиональной деятельности,

толерантно воспринимая социальные, этнические, конфессиональные и культурные

различия



3 ПК-7 Способность разрабатывать и оптимизировать бизнес-планы научно-прикладных

проектов



1.1.1. Обзор различных подходов к построению управления (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.2. Программное и позиционное управление (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.3. Метод динамического программирования (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.4. Принцип максимума (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.1. Множества управляемости и достижимости (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.2. Выпуклые многогранники и компакты (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.3. Позиционное управление в задаче быстродействия для случая линейных ограничений

на управление (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.4. Позиционное управление в задаче быстродействия для случая скалярного управления

(АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.5. Полиэдральная аппроксимация выпуклых компактов (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.6. Гарантирующее позиционное управление в задаче быстродействия (АЗ: 2, СРС: 1)




1.3.1. Позиционное управление бесконечномерными дискретными системами (АЗ: 2, СРС: 1)



1.3.2. Свойства класса строго выпуклых множеств в нормированном пространстве (АЗ: 2,

СРС: 1)



1.3.3. Необходимые и достаточные условия оптимальности в задаче быстродействия для

случая граничной точки (АЗ: 2, СРС: 1)



1.3.4. Достаточные условия оптимальности в задаче быстродействия для случая внутренней

точки (АЗ: 2, СРС: 1)



1.4.1. Позиционное управление бесконечномерными неавтономными дискретными

системами (АЗ: 2, СРС: 1)



1.4.2. Класс множества управляемости и достижимости для неавтономной дискретной

системы (АЗ: 2, СРС: 1)




нестационарной системы (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.1. Методы построения программного и позиционного управления (АЗ: 2, СРС: 1)


1.1.2. Сопоставление программного и позиционного управления (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.4. Метод динамического программирования в задаче быстродействия (АЗ: 2, СРС: 1)


1.1.5. Принцип максимума (АЗ: 2, СРС: 1)


1.1.6. Принцип максимума в задаче быстродействия (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.1. Множества управляемости и достижимости (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.2. Выпуклые многогранники и компакты (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.3. Позиционное управление в задаче быстродействия для случая линейных ограничений

на управление (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.4. Позиционное управление в задаче быстродействия для случая скалярного управления (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.5. Общие методы полиэдральной аппроксимации (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.6. Адаптационные методы полиэдральной аппроксимации (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.7. Методы полиэдральной аппроксимации в задачах синтеза управления (АЗ: 2, СРС: 1)


1.2.8. Гарантирующее позиционное управление в задаче быстродействия (АЗ: 2, СРС: 1)



1.2.9. Сопоставление гарантирующего и оптимального решения (АЗ: 2, СРС: 1)


1.3.1. Позиционное управление бесконечномерными дискретными системами (АЗ: 2, СРС: 1)


1.3.2. Свойства класса строго выпуклых множеств в нормированном пространстве. (АЗ: 2,

СРС: 1)


1.3.3. Методы построения позиционного управления на основе множеств управляемости. (АЗ:

2, СРС: 1)



случая граничной точки (АЗ: 2, СРС: 1)



точки (АЗ: 2, СРС: 1)


1.4.1. Позиционное управление бесконечномерными неавтономными дискретными

системами (АЗ: 2, СРС: 1)


1.4.2. Класс множества управляемости и достижимости для неавтономной дискретной

системы (АЗ: 2, СРС: 1)


1.4.3. Методы построения позиционного управления на основе множеств управляемости для

неавтономных систем (АЗ: 2, СРС: 1)


1.4.4. Принцип максимума в задаче быстродействия для неавтономной дискретной системы. (АЗ: 2, СРС: 1)



случая граничной точки для неавтономной системыы. (АЗ: 2, СРС: 1)



точки для неавтономной системы. (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.1. Построение математической модели системы демпфирования высотного сооружения.

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.2. Задача оптимального по быстродействию демпфирования высотного сооружения (АЗ: 4,

СРС: 0)


1.1.3. Гарантирующее управление в задаче демпфирования высотного сооружения (АЗ: 4,

СРС: 0)


1.2.1. Построение математической модели системы управления ориентацией аэростата (АЗ: 4,

СРС: 0)


1.2.2. Задача наискорейшей ориентации аэростата по заданному направлению. (АЗ: 4, СРС: 0)


1.3.1. Построение математической модели системы активного шумоподавления (АЗ: 4, СРС:

0)


1.3.2. Задача оптимального проектирования системы активного шумоподавления (АЗ: 4, СРС:

0)


1.4.1. Построение математической модели системы управления положением трехмерного

тела в пространстве (АЗ: 4, СРС: 0)


1.4.2. Задача наискорейшей ориентации 3-х мерного объекта в пространстве (АЗ: 4, СРС: 0)



1.4.3. Гарантирующее решение в задаче наискорейшей ориентации 3-х мерного объекта в

пространстве (АЗ: 4, СРС: 0)




Дисциплина Позиционное управление в системах с дискретным временем является

частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки

Прикладная математика и информатика. Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московский



Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОПК-2 ,ПК-5 ,ПК-7.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: методами построения

позиционного управления дискретными системами





семестр).



лабораторные (40 часов) занятия и (54 часов) самостоятельной работы студента. Учебная

дисциплина посвящена изучению методов построения позиционного управления дискретными

системами. Рассматриваются различные подходы к вопросу синтеза управляющих воздействий:

принцип максимума, метод динамического программирования Беллмана, метод, основанный на

множествах управляемости и достижимости. Отдельно в рамках учебного курса изучается

применение алгоритмов полиэдральной аппроксимации для синтеза гарантирующего

позиционного управления. Основные положения учебной дисциплины основаны на

теоретических сведениях из выпуклого анализа, линейной алгебры, функционального анализа и

теории управления.




УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Двухуровневая оптимизация





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 4 144 32 34 24 0 18 36 Э

Итого 4 144 32 34 24 0 18 36

Версия: AAAAAAyv0ys Код: 000096236


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Двухуровневая оптимизация является достижение следующих

результатов освоения(РО):


1 З-1 (ДПК-1) Знает методы мониторинга и управления потока данных в информационно-

телекоммуникационных системах

2 У-1 (ДПК-1) Умеет применять методы компьютерного моделирования информационно-

телекоммуникационных систем





1 ДПК-1 Способность использоватьстохастические модели процессов в задачах инфо-

телекоммуникаций.



1.1.1. Постановки иерархических задач оптимизации (АЗ: 2, СРС: 0)



1.2.1. Постановки и свойства линейной двухуровневой задачи (АЗ: 2, СРС: 0)



1.2.2. Сведение двухуровневой линейной задачи к задаче смешанного целочисленного

программирования. Метод ветвей и границ. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.2.3. Условия локальной оптимальности решения двухуровневой задачи. Алгоритм спуска.

(АЗ: 2, СРС: 0)




1.2.4. Алгоритмы решения двухуровневой линейной задачи, основанные на сведении к задаче

квадратичного программирования. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.2.5. Алгоритм K-best. Алгоритм, основанный на использовании оптимального значения

целевой функции последователя (АЗ: 2, СРС: 0)



1.3.1. Подходы к решению выпуклых двухуровневых задач (АЗ: 2, СРС: 0)



1.4.1. Постановки, свойства и методы решения дискретных двухуровневых задач (АЗ: 2, СРС:

0)



1.4.2. Метод имитации отжига для решения дискретной двухуровневой задачи (АЗ: 2, СРС: 0)



1.4.3. Поиск с чередующимися окрестностями для решения дискретной двухуровневой

задачи (АЗ: 2, СРС: 0)



1.5.1. Условия оптимальности решения задачи двухуровневой оптимизации в общей

постановке (АЗ: 2, СРС: 0)




1.5.2. Условия оптимальности, основанные на переформулировке задачи с помощью условий

Каруша-Куна-Таккера (АЗ: 2, СРС: 0)



1.5.3. Условия оптимальности, использующие функцию оптимального решения задачи

нижнего уровня (АЗ: 2, СРС: 0)



1.6.1. Двухуровневые задачи стохастического программирования с критерием в форме

математического ожидания (АЗ: 2, СРС: 0)



1.6.2. Двухуровневые задачи стохастического программирования с квантильным критерием

(АЗ: 2, СРС: 0)



1.6.3. Сведение двухуровневой задачи стохастического программирования с квантильным

критерием к задаче смешанного целочисленного программирования (АЗ: 2, СРС: 0)





1.1.1. Анализ конкурентных рынков (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.2. Аналитические методы поиска равновесия по Штакельбергу (АЗ: 2, СРС: 0)


1.2.1. Исследование двухуровневых линейных задач (АЗ: 2, СРС: 0)


1.2.2. Методы решения двухуровневых линейных задач (АЗ: 2, СРС: 0)


1.2.3. Двухуровневая задача проектирования сети дорог (АЗ: 2, СРС: 0)


1.2.4. Применение метода декомпозиции Бендерса для решения линейной двухуровневой



1.3.1. Решение выпуклых двухуровневых задач (АЗ: 2, СРС: 0)


1.4.1. Одноуровневые дискретные задачи размещения предприятий (АЗ: 2, СРС: 0)


1.4.2. Двухуровневые дискретные задачи размещения предприятий (АЗ: 2, СРС: 0)


1.4.3. Применение метаэвристических методов для решения задач размещения предприятий (АЗ: 2, СРС: 0)


1.5.1. Построение условий оптимальности двухуровневых задач (АЗ: 2, СРС: 0)


1.5.2. Условия оптимальности переформулированной с помощью теоремы Каруша-Куна-

Таккера задачи (АЗ: 2, СРС: 0)


1.5.3. Изучение условий оптимальности, основанных на использовании функции

оптимального решения задачи нижнего уровня (АЗ: 2, СРС: 0)



1.6.1. Стохастические двухуровневые задачи с критерием в форме математического

ожидания (АЗ: 2, СРС: 0)


1.6.2. Задача распределения инвестиций в развитие производства (АЗ: 2, СРС: 0)


1.6.3. Задача определения оптимальной налоговой ставки (АЗ: 2, СРС: 0)


1.6.4. Стохастические двухуровневые задачи с вероятностными критериями и

ограничениями (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.1. Поиск равновесий в матричных и биматричных играх (АЗ: 4, СРС: 4)


1.2.1. Применение метода декомпозиции Бендерса для решения линейной двухуровневой



1.3.1. Решение выпуклых двухуровневых задач (АЗ: 4, СРС: 2)


1.4.1. Постановки, свойства и методы решения дискретных двухуровневых задач (АЗ: 4, СРС:

3)


1.6.1. Анализ прикладных стохастических моделей (АЗ: 4, СРС: 3)


1.6.2. Применение метода выборочных аппроксимаций для решения стохастической

двухуровневой задачи (АЗ: 4, СРС: 3)




Дисциплина Двухуровневая оптимизация является частью Блока 1 Дисциплины

дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Прикладная математика и

информатика. Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московский авиационный институт



Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: теорией двухуровневых

задач математического программирования программирования







лабораторные (24 часов) занятия и (18 часов) самостоятельной работы студента. В курсе

изучаются модели и методы двухуровневой оптимизации для построения и исследования

математических моделей конкретных прикладных задач в том числе с учетом влияния

случайных факторов.




УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Адаптация систем дистанционного обучения





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




3 2 72 30 16 16 0 10 0 Р

Итого 2 72 30 16 16 0 10 0

Версия: AAAAAAywctY Код: 000098647


Мартюшова Я.Г. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Адаптация систем дистанционного обучения является














1.1.1. Свободно распространяемые СДО. Достоинства и недостатки. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Свободно распространяемые СДО. Достоинства и недостатки.Рынок СДО.

СДО Moodle. СДО eFront. СДО ILIAS. Модель использования программного обеспечения

SaaS. Массовые открытые онлайн-курсы. SaaS отличие от других форм использования ПО (плюсы

и минусы). Онлайн-курсы Udacity. Онлайн-курсы Coursera. Онлайн-курсы edX.

1.1.2. Стандарт Sharable Content Object Reference Model (SCORM). Будущее стандартов

программ в сфере дистанционного обучения. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Стандарт Sharable Content Object Reference Model (SCORM). Будущее

стандартов программ в сфере дистанционного обучения. Спецификации стандарта SCORM .

Ограничения. Перспективный стандарт Tin Can API.


1.1.3. Структура СДО. Возможности ее использования для различных пользователей. (АЗ: 2,

СРС: 0)



Описание: Структура СДО. Возможности ее использования для различных пользователей.

Регистрация. Получение регистрационного кода. Регистрационная форма. Восстановление пароля

через электронную почту. Теоретические материалы. Форматирование. Перекрестные

ссылки. LaTeX-формулы.

1.1.4. Материалы практических занятий и контрольные задания. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Материалы практических занятий и контрольные задания. Тестовые задания.

(Задания с подсказками. Контролирующие задания. Лабораторные работы.) Статистика

использования. Личная статистика пользователя. Сравнительная статистика успеваемости

студентов группы. Расширенная статистика успеваемости группы. Сравнительная статистика

успеваемости студентов потока. Сравнительная статистика успеваемости групп на потоке.

Данные об очных занятиях (посещаемость, контрольные). Сравнительная статистика

успехов и неудач при решение различных практических заданий (только для преподавателей).

1.1.5. Нормативная база, понятие и этапы развития электронного учебника. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Нормативная база, понятие и этапы развития электронного учебника.

Нормативные документы. Причины превращения электронных учебников в неотъемлемую

составляющую педагогического процесса. Этапы развития (электронная книги в форматах PDF,

гибридный учебник, мультимедийный учебник, интерактивный электронный учебник).

1.1.6. Возможности и типы современных электронных учебников. Культурологическая

концепция. Отбор контента электронного учебника. Компетентностный подход (АЗ: 2, СРС:

0)




Описание: Возможности и типы современных электронных учебников.

Культурологическая концепция. Возможности современного электронного учебника. Структурная

связь между информационно-образовательной средой, учебно-методическим комплексом и

электронным учебником. Типы электронных учебников (учебник сценарий, учебник конструктор,

учебник смешанного типа). Отбор контента электронного учебника. Компетентностный подход.

1.2.1. Типовой сценарий организации самостоятельной работы студентов. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Типовой сценарий организации самостоятельной работы студентов.

Организация последовательного доступа к разделам курса по результатам промежуточного

тестирования. От тестирующих заданий на знание теории к задачам для самообучения и

контролирующим заданиям. Свободный доступ к избранным разделам курса с целью сдачи

задолженности.

1.2.2. Сценарии проведения различных форм контроля. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Сценарии проведения различных форм контроля. Текущий контроль знаний.

Тестирование остаточных знаний. Тестирование знаний теоретического материала.

1.2.3. Защита от компроментации в СДО. Средства индивидуализации заданий пользователя.

Контроль аутентичности ответов студентов. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Защита от компроментации в СДО. Средства индивидуализации заданий

пользователя. Регистрация по регистрационным кодам. Задачи со случайными параметрами.

Формирование случайных наборов заданий с одинаковым суммарным уровнем сложности.

Контроль аутентичности ответов студентов. Контроль времени ответа пользователя.

Журналирование доступа к СДО.


1.3.1. Алгоритм формирования случайных наборов заданий с одинаковым суммарным

уровнем сложности. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Алгоритм формирования случайных наборов заданий с одинаковым суммарным

уровнем сложности. Математическая модель в форме задачи линейного программирования с

варьируемым параметром, являющимися суммарным уровнем сложности задания. Алгоритм

получения спектра заданий с одинаковым уровнем сложности.

1.3.2. Алгоритм вычисления объективных уровней сложности заданий и рейтинга

пользователей. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Алгоритм вычисления объективных уровней сложности заданий и рейтинга

пользователей. Вероятностная модель для оценки уровня сложности заданий и интегрального

рейтинга пользователей, построенная на основе логистической модели Раша. Алгоритм оценки

параметров модели, основанный на методе максимального правдоподобия. Алгоритм определения

компрометации ответа на задание с помощью временной статистики. Вероятностная модель

времени ответа пользователя на задания СДО, основанная на модели Ван дер Линдена.

Алгоритм формирования задания для ограниченного по времени теста в форме задачи

стохастического линейного программирования с вероятностным ограничением.

1.3.3. Адаптация СДО по результатам работы пользователей (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Методика оценивания выполненной работы. Экспертные оценки сложности

заданий. Определения порогового значения суммарного балла при выполнении тестовых и

контрольных заданий. Адаптация СДО по результатам работы пользователей. Корректировка

уровня сложности заданий. Формирование рейтинга пользователей. Автоматическое изменение

пороговых значений суммарного бала при выполнении тестовых и контрольных заданий по

результатам проверки статистических гипотез.

1.3.4. Сервисные функции преподавателя. (АЗ: 2, СРС: 0)




Описание: Сервисные функции преподавателя. Автоматическое формирование заданий

для очных форм контроля с одинаковым уровнем сложности для каждого пользователя.

Автоматическое формирование списка задач, вызвавших наибольшие сложности у

пользователей. Формирование отчетов по группе пользователей. Кондуит.

1.3.5. Административные функции и обработка результатов. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Административные функции и обработка результатов. Организация доступа

пользователей. Генерация регистрационных кодов. Назначение преподавателей.

Организация доступа других категорий пользователей.

1.3.6. Текущее администрирование системы. (АЗ: 2, СРС: 0)



Описание: Текущее администрирование системы. Просмотр отчетов об ошибках и

ликвидация ошибок. Контроль автоматического сохранения текущей копии системы. Связь с

пользователями через социальные сети. Назначение или анализ дополнительных попыток

пользователей.



1.1.1. Знакомство и работа с современными СДО в сети Internet. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Знакомство и работа с современными СДО в сети Internet.

1.1.2. Проприеритарные СДО. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Проприеритарные СДО.

1.1.3. Подготовка контента для типового практического занятия в СДО и контрольного

задания. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Подготовка контента для типового практического занятия в СДО и

контрольного задания.

1.1.4. Ознакомление со статистикой использования СДО МАИ CLASS.NET сети Internet. (АЗ:

2, СРС: 0)


Описание: Ознакомление со статистикой использования СДО МАИ CLASS.NET сети

Internet.

1.1.5. Отбор контента электронного учебника. Компетентностный подход. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Отбор контента электронного учебника. Компетентностный подход.

1.2.1. Прохождение типового сценария организации самостоятельной работы студентов в

СДО МАИ CLASS.NET. (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Прохождение типового сценария организации самостоятельной работы

студентов в СДО МАИ CLASS.NET.

1.2.2. Анализ возможностей организации форм контроля на базе СДО МАИ CLASS.NET. (АЗ:

2, СРС: 0)


Описание: Анализ возможностей организации форм контроля на базе СДО МАИ

CLASS.NET.

1.2.3. Исследование степени индивидуализации заданий пользователя на базе СДО МАИ

CLASS.NET (АЗ: 2, СРС: 0)


Описание: Исследование степени индивидуализации заданий пользователя на базе СДО

МАИ CLASS.NET. Проверка работы алгоритма контроля аутентичноти ответа пользователя в СДО

МАИ CLASS.NET



1.3.1. Исследование работы алгоритмов математической поддержки работы СДО. (АЗ: 4, СРС:

2,5)


Описание: Исследование работы алгоритмов математической поддержки работы СДО.

1.3.2. Исследование средств адаптация СДО по результатам работы пользователей в СДО

МАИ CLASS.NET. (АЗ: 4, СРС: 2,5)


Описание: Исследование средств адаптация СДО по результатам работы пользователей в

СДО МАИ CLASS.NET.

1.3.3. Исследование возможностей сервисных функций преподавателя в СДО МАИ

CLASS.NET. (АЗ: 4, СРС: 2,5)


Описание: Исследование возможностей сервисных функций преподавателя в СДО МАИ

CLASS.NET.

1.3.4. Моделирование текущего администрирования системы СДО МАИ CLASS.NET. (АЗ: 4,

СРС: 2,5)


Описание: Моделирование текущего администрирования системы СДО МАИ CLASS.NET.



Дисциплина Адаптация систем дистанционного обучения является частью Блока 1






Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: созданием систем

дистанционного обучения (СДО) с возможностью алаптации СДО для пользователей

различного уровня.




в форме Тестирование ,Контрольная работа ,Коллоквиум и промежуточная аттестация в форме

Рейтинговая оценка (3 семестр).



лабораторные (16 часов) занятия и (10 часов) самостоятельной работы студента. Целью

реализации данной программы является совершенствование компетенций обучающихся в

области применения и использования дистанционных образовательных технологий (ДОТ) в

форме систем дистанционного обучения (СДО) физико-математическим дисциплинам.




УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Вейвлет-анализ и его приложения





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




3 5 180 24 48 20 0 52 36 Э

Итого 5 180 24 48 20 0 52 36

Версия: AAAAAAywlWI Код: 000099261


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Вейвлет-анализ и его приложения является достижение

следующих результатов освоения(РО):


1 З-8(ОПК-3) Знает информационные технологии и методы самостоятельного приобретения с их

помощью новых знаний и умений и способы использования их в практической

деятельности

2 У-8(ОПК-3) Умеет применять информационные технологии, самостоятельно приобретать с их

помощью новые знания и умения и использовать их в практической деятельности





1 ОПК-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, расширять и

углублять свое научное мировоззрение



1.1.1. Преобразование Фурье в пространстве и его свойства (АЗ: 4, СРС: 4)



1.1.2. Автокорреляционная функция и ее свойства (АЗ: 4, СРС: 4)



1.1.3. Вейвлеты. Банк фильтров. (АЗ: 4, СРС: 4)



1.1.4. Формулы вейвлет-разложения и вейвлет-восстановления. (АЗ: 4, СРС: 4)




1.1.5. Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения задачи Коши (АЗ:

4, СРС: 4)



1.1.6. Понятие вейвлет-системы (АЗ: 2, СРС: 4)



1.1.7. Построение вейвлет-систем на основе КМА (АЗ: 2, СРС: 4)





1.1.1. Ортонормированные семейства в гильбертовом пространстве и их свойства. (АЗ: 4,

СРС: 2)


1.1.2. Нахождение преобразования Фурье по определению. (АЗ: 2, СРС: 1)


1.1.3. Нахождение преобразования Фурье с использованием теорем подобия, запаздывания,

смещения. (АЗ: 4, СРС: 1)




1.1.5. Методика построения банка фальтров на примерах вейвлетов Хаара и сплайн-

вейвлетов. (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.6. Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения задачи Коши для

обыкновенного дифференциального уравнения и краевой задачи. (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.7. Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения линейного

интегрального уравнения Фредгольма и Вольтерра (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.8. Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения уравнения в

частных производных (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.9. Кратномасштабный анализ Хаара на прямой (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.10. Одномерное и двумерное вейвлет-преобразование Добеши (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.11. Алгоритм сжатия изображений с помощью вейвлетов (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.12. Системы Рисса в гильбертовом пространстве (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.13. Биортогональные вейвлеты (АЗ: 4, СРС: 1)



1.1.14. Схема подъема построения биортогональных вейвлетов с заданными свойствами (АЗ:

4, СРС: 0)


1.1.15. Непрерывное вейвлет-преобразование (АЗ: 4, СРС: 0)





Описание: Формулы вейвлет-разложения и вейвлет-восстановления.

1.1.2. Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения задачи Коши (АЗ:

8, СРС: 0)


Описание: Применение вейвлетов Хаара к нахождению приближенного решения задачи

Коши.

1.1.3. Понятие вейвлет-системы. (АЗ: 4, СРС: 0)


Описание: Понятие вейвлет-системы.

1.1.4. Построение вейвлет-систем на основе КМА. (АЗ: 4, СРС: 0)


Описание: Построение вейвлет-систем на основе КМА.



Дисциплина Вейвлет-анализ и его приложения является частью Блока 1 Дисциплины




Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОПК-3.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: преобразованием

Фурье, методами построения вейвлет-систем на отрезке и прямоугольной области,

применением вейвлетов в приближенных методах решения дифференциальных и интегральных

уравнений, применением вейвлетов в обработке изображений, методами построения вейвлет-

систем на числовой прямой и методами построения многомерных вейвлетов, непрерывным

вейвлет-преобразованием и его применением в оценке гладкости функций (вейвлет-зум).




в форме Контрольная работа и промежуточная аттестация в форме Экзамен (3 семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Имитационное моделирование транспортных задач





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 5 180 32 34 32 0 46 36 Э

Итого 5 180 32 34 32 0 46 36

Версия: AAAAAAywlcs Код: 000099267


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Имитационное моделирование транспортных задач является



1 З-8(ОПК-3) Знает информационные технологии и методы самостоятельного приобретения с их

помощью новых знаний и умений и способы использования их в практической

деятельности

2 У-8(ОПК-3) Умеет применять информационные технологии, самостоятельно приобретать с их

помощью новые знания и умения и использовать их в практической деятельности









1 ОПК-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, расширять и

углублять свое научное мировоззрение





1.1.1. Математическое моделирование – основной метод кибернетики (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.2. Принципиальная схема процесса управления (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.3. Детерминированные и стохастические системы (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.4. Основные понятия в исследовании операций (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.5. Понятие модели (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.6. Виды моделей (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.7. Математические, имитационные и эвристические модели (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.8. Основы построения математических моделей транспортных процессов (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.9. Предмет математического программирования и области его применения при решении

задач организации транспортного процесса (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.10. Задача линейного программирования (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.11. Каноническая форма ЗЛП (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.12. Геометрическая интерпретация ЗЛП (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.13. Общая характеристика симплекс-метода (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.14. Симплекс-метод (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.15. Постановка транспортной задачи линейного программирования, ее математическая

модель и области применения (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.16. Примеры моделирования в форме транспортной задачи (АЗ: 2, СРС: 1)





1.1.1. Элементы теории графов (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.2. Система сетевого планирования и управления (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.3. Применение системы сетевого планирования при разработке планов выполнения

различных комплексов работ по организации транспортного процесса (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.4. Методика расчета параметров сетевого графика (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.5. Задача о кратчайшем маршруте (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.6. Задача о максимальном потоке (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.7. Задача коммивояжера (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.8. Общее представление об игре (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.9. Матричная игра (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.10. Смешанные стратегии, теорема Неймана (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.11. Методы решения матричных игр (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.12. Элементы теории статистических решений (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.13. Случайные процессы (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.14. Классификация случайных процессов (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.15. Процессы размножения и гибели (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.16. Предмет теории массового обслуживания и области ее применения при решении задач

по организации транспортных процессов (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.17. Классификация систем массового обслуживания (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.1. Моделирование функционирования систем массового обслуживания (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.2. Предмет и области применения имитационного моделирования при решении задач

организации транспортных процессов (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.3. Общие сведения о статистическом моделировании (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.4. Определение необходимого числа испытаний (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.5. Моделирование случайных величин с заданным законом распределения (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.6. Моделирование организации транспортных процессов методами математического

программирования (метод кооперативного обучения) (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.7. Графическое моделирование организации транспортных процессов (метод

кооперативного обучения) (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.8. Имитационное моделирование транспортных процессов (метод кооперативного

обучения) (АЗ: 4, СРС: 0)



Дисциплина Имитационное моделирование транспортных задач является частью Блока 1





Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОПК-3 ,ПК-5.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: математической

кибернетикой, математическим программированием, теорией графов, исследованием операций











УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Теория вероятностных задач оптимизации





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




2 4 144 32 32 28 0 52 0 Р

Итого 4 144 32 32 28 0 52 0

Версия: AAAAAAywvik Код: 000099877


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Теория вероятностных задач оптимизации является достижение














проектов



1.1.1. Постановки задач стохастического программирования (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.2. Постановки задач оптимального управления системами с дискретным временем (АЗ: 2,

СРС: 1)



1.1.3. Непрерывность и полунепрерывность функций вероятности и квантили (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.4. Связь между функциями вероятности и квантили (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.5. Основные свойства выпуклых функций (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.6. Выпуклые свойства функций вероятности (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.7. Выпуклые свойства функций квантили (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.8. Детерминированные эквиваленты задач стохастического программирования (АЗ: 2,

СРС: 1)






1.1.10. Доверительный метод решения задач квантильной оптимизации (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.11. Двухсторонняя оценка функции квантили в гауссовском случае (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.12. Размер доверительного шара в гауссовском случае (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.13. Статистические оценки функции вероятности и квантили (АЗ: 2, СРС: 1)




1.1.14. Гарантирующее число испытаний в методе Монте-Карло (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.15. Чебышевские оценки функций вероятности и квантили (АЗ: 2, СРС: 1)



1.1.16. Метод стохастической аппроксимации (АЗ: 2, СРС: 1)





1.1.1. Простые примеры постановки задач стохастического программирования (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.2. Процедура решения простых задач стохастического программирования (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.3. Исследование свойств непрерывности функций вероятности и квантили на простых

примерах (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.4. Применение доверительного метода для решения простой задачи стохастического

программирования (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.5. Получение статистических оценок функций вероятности и квантили в простых случаях (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.6. Использование алгоритма стохастической аппроксимации для поиска корня линейного

уравнения (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.7. Биржевой парадокс (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.8. Оптимизации площади взлетно-посадочной полосы (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.9. Прогноз скорости ветра в районе аэропорта (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.10. Проектирование системы водоснабжения в пустынном регионе (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.11. Управление стационарным спутником Земли с помощью двигателя большой тяги (АЗ:

2, СРС: 0)



1.1.1. Простые примеры постановки задач стохастического программирования (АЗ: 4, СРС: 2)



1.1.2. Процедура решения простых задач стохастического программирования (АЗ: 4, СРС: 2)


1.1.3. Исследование свойств непрерывности функций вероятности и квантили на простых

примерах (АЗ: 4, СРС: 2)


1.1.4. Применение доверительного метода для решения простой задачи стохастического

программирования (АЗ: 4, СРС: 2)


1.1.5. Получение статистических оценок функций вероятности и квантили в простых случаях

(АЗ: 4, СРС: 2)


1.1.6. Использование алгоритма стохастической аппроксимации для поиска корня линейного

уравнения (АЗ: 4, СРС: 2)


1.1.7. Оптимизации площади взлетно-посадочной полосы (АЗ: 4, СРС: 2)




Дисциплина Теория вероятностных задач оптимизации является частью Блока 1





Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-7.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: основами теории

линейного стохастического программирования для:

•построения математических моделей конкретных прикладных задач с учетом влияния

случайных факторов;

•алгоритмизация их решения.





семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Задачи о пересечениях уровня случайным процессом и их приложения





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




2 4 144 32 32 28 0 52 0 Р

Итого 4 144 32 32 28 0 52 0

Версия: AAAAAAywv+I Код: 000099902


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Задачи о пересечениях уровня случайным процессом и их

приложения является достижение следующих результатов освоения(РО):













проектов



1.1.1. Определение понятий: вероятностное пространство, случайный процесс, семейство

конечномерных распределений случайного процесса, эквивалентные процессы (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.2. Примеры случайных процессов (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.3. Определения математического ожидания, дисперсии, корреляционной функции

случайного процесса; их физический смысл и свойства (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.4. Примеры вычисления характеристик процессов (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.5. Виды сходимости в вероятностном пространстве: с вероятностью 1, в

среднеквадратичном, по вероятности, по распределению (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.6. Соотношения между различными видами сходимости. Примеры (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.7. Непрерывность случайного процесса с вероятностью 1, в среднеквадратичном, по

вероятности, по распределению (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.8. Дифференцируемость случайного процесса с вероятностью 1, в среднеквадратичном, по

вероятности, по распределению. Примеры (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.9. Стационарные случайные процессы (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.10. Нормальные случайные процессы (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.11. Марковские случайные процессы (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.12. Пуассоновский случайный процесс (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.13. Винеровский случайный процесс (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.14. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по независимой переменной

(АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.15. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по винеровскому процессу

(интегралы Ито и Стратоновича) (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.16. Формула замены переменных в интеграле Ито. Примеры (АЗ: 2, СРС: 0)















1.1.6. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по независимой переменной (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.7. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по винеровскому процессу (АЗ:

2, СРС: 2)


1.1.8. Интеграл Ито (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.9. Интеграл Стратоновича (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.10. Формула замены переменных в интеграле Ито. Примеры (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.11. Определение марковской цепи (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.12. Однородная марковская цепь (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.13. Классификация состояний цепи (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.14. Уравнение Колмогорова-Чепмена. Примеры (АЗ: 4, СРС: 2)














1.1.6. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по независимой переменной

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.7. Интеграл от случайного процесса в среднеквадратичном по винеровскому процессу (АЗ:

4, СРС: 0)




Дисциплина Задачи о пересечениях уровня случайным процессом и их приложения

является частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки студентов по направлению

подготовки Прикладная математика и информатика. Дисциплина реализуется на 8 факультете



Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ПК-7.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: прикладным

стохастическим программированием (теорией параметрической идентификации),

статистическим моделированием на ЭВМ (статистическими методами в социологии и

экономике), актуарной математикой (теорией систем массового обслуживания), стохастической

финансовой математикой и стабилизацией нелинейных систем при неполной информации




в форме Коллоквиум ,Контрольная работа ,Контрольная работа и промежуточная аттестация в

форме Рейтинговая оценка (2 семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Регрессионный анализ





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 4 144 32 34 24 0 18 36 Э

Итого 4 144 32 34 24 0 18 36

Версия: AAAAAAyxC/I Код: 000101139


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Регрессионный анализ является достижение следующих

результатов освоения(РО):














1.1.1. Цели применения регрессионного анализа (АЗ: 2, СРС: 0,25)



1.1.2. Основные понятия и задачи регрессионного анализа (АЗ: 2, СРС: 0,25)



1.1.3. Простая линейная регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.4. Множественная линейная регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.5. Выбор зависимых и независимых признаков (АЗ: 2, СРС: 0,5)




1.1.6. Оценка параметров регрессионной модели (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.7. Свойства коэффициента детерминации (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.8. Интерпретация регрессионных коэффициентов (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.9. Мультиколлинеарность (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.10. Бинарная логистическая регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.11. Мультиномиальная логистическая регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.12. Probit и Logit модели (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.13. Порядковая регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)




1.1.14. Нелинейная и взвешенная регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.15. Аппроксимация зависимостей с помощью кривых (АЗ: 2, СРС: 0,5)



1.1.16. Взвешенная оценка (АЗ: 2, СРС: 0,5)









1.1.3. Выбор зависимых и независимых признаков (АЗ: 2, СРС: 0,5)




1.1.5. Свойства коэффициента детерминации (АЗ: 2, СРС: 0,5)






1.1.8. Бинарная логистическая регрессия (АЗ: 4, СРС: 0,5)


1.1.9. Мультиномиальная логистическая регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)


1.1.10. Probit и Logit модели (АЗ: 2, СРС: 0,5)


1.1.11. Порядковая регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)




1.1.13. Нелинейная и взвешенная регрессия (АЗ: 2, СРС: 0,5)




1.1.15. Взвешенная оценка (АЗ: 2, СРС: 0,5)












1.1.5. Логистическая регрессия (АЗ: 4, СРС: 0,5)






Дисциплина Регрессионный анализ является частью Блока 1 Дисциплины дисциплин

подготовки студентов по направлению подготовки Прикладная математика и информатика.

Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московский авиационный институт



Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: - линейным

регрессионным анализом;

- бинарной и мультиномиальной логистической регрессией;

- порядковой регрессией;

- нелинейной регрессией;

- аппроксимацей зависимостей с помощью кривых.







лабораторные (24 часов) занятия и (18 часов) самостоятельной работы студента. Дисциплина

нацелена на формирование у слушателей целостного представления о возможностях

проведения регрессионного анализа данных и практических навыков построения

регрессионных моделей с использованием специализированного программного обеспечения.




УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Анализ данных





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




4 2 72 0 20 0 0 52 0 Р

Итого 2 72 0 20 0 0 52 0

Версия: AAAAAAyxabs Код: 000102541


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Анализ данных является достижение следующих результатов

освоения(РО):
















1.1.1. Свойства точечных оценок. Методы нахождения точечных оценок. (АЗ: 2, СРС: 2)


Описание: Методы нахождения точечных оценок.

1.1.2. Интервальные оценки (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.3. Модель линейной регрессии (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.4. Алгоритмы проверки статистических гипотез. (АЗ: 2, СРС: 2)


Описание: Проверка гипотезы о вероятности успеха в схеме Бернулли. Проверка гипотезы

о равенстве вероятности успеха в двух сериях опытов.

1.1.5. Нахождение объёма репрезентативной выборки (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.6. Проверка гипотезы о законе распределения выборки (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.7. Проверка гипотезы об однородности двух выборок. Задачи о сдвиге и масштабе.

Альтернатива общего вида. (АЗ: 2, СРС: 2)


Описание: Проверка гипотезы об однородности двух выборок. Задачи о сдвиге и масштабе.

Альтернатива общего вида.

1.1.8. Задача однофакторого дисперсионного анализа (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.9. Задача двухфакторного дисперсионного анализа (АЗ: 2, СРС: 2)


1.1.10. Исследование зависимости пары номинальных признаков (АЗ: 2, СРС: 4)





Дисциплина Анализ данных является частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки





Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: использованием

моделей и методов теории вероятностей, математической статистики и соответствующего

программно-алгоритмического обеспечения для решения прикладных задач в области

социологии и экономики


процесса: Практическое занятие.


в форме Коллоквиум ,Контрольная работа и промежуточная аттестация в форме Рейтинговая

оценка (4 семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Математические методы описания процессов функционирования

информационных систем





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 4 144 32 34 24 0 18 36 Э

Итого 4 144 32 34 24 0 18 36

Версия: AAAAAAyyH2Q Код: 000105303


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Математические методы описания процессов функционирования

информационных систем является достижение следующих результатов освоения(РО):














1.1.1. Понятие информационной системы. Методы описания информационных систем. (АЗ: 2,

СРС: 0)



1.1.2. Основные требования, предъявляемые к информационным системам: полнота

информации, агрегируемость информации, экономичное хранение данных. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.3. Базовые функции информационных систем. Разработка концептуальных моделей

информационных систем. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.4. Методы и алгоритмы выбора технических средств информационных систем. Модель

стратегического класса. (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.5. Модель оперативного класса. Модель персонального класса. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.6. Анализ угроз безопасности и методов защиты (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.7. Оценка угроз безопасности и эффективности методов защиты. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.8. Применение кластерного анализа при выборе методов защиты. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.9. Разработка методик и алгоритмов выбора методов защиты. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.10. Безопасность контура информационной системы и ее компонентов. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.11. Информационные технологии проведения кластерного анализа. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.12. Формирование REST-архитектуры бэкэнда, соблюдение SOLID-принципов. (АЗ: 2,

СРС: 0)




1.1.13. Основные задачи фронтенда. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.14. Разбор современных фрейморков и препроцессоров. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.15. Покомпонентная сборка приложений информационной системы. (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.16. Построение информационной системы на примере системы дистанционного обучения.

(АЗ: 2, СРС: 0)





1.1.1. Построение базовой информационной системы

на платформе Django/Python.

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.2. Расширение возможностей базовой информационной

системы с учетом новых требований.

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.3. Построение клиент-серверной архитектуры для обработки

CRUD – запросов.

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.4. Построение модуля управления контентом информационной системы на основе

микросервисной

архитектуры.

(АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.5. Применение кластерного анализа при выборе методов защиты. (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.6. Разработка методик и алгоритмов выбора методов защиты. (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.7. Формирование фронтенд части информационной системы (АЗ: 4, СРС: 0)


1.1.8. Разработка бекенд части информационной системы. (АЗ: 4, СРС: 0)





1.1.1. Построение базовой информационной системы

на платформе Django/Python.

(АЗ: 4, СРС: 3)



1.1.2. Построение клиент-серверной архитектуры для обработки

CRUD – запросов.

(АЗ: 4, СРС: 3)


1.1.3. Построение модуля управления контентом информационной системы на основе

микросервисной

архитектуры.

(АЗ: 4, СРС: 3)


1.1.4. Формирование фронтенд части информационной системы (АЗ: 4, СРС: 3)


1.1.5. Разработка бекенд части информационной системы. (АЗ: 4, СРС: 3)






Дисциплина Математические методы описания процессов функционирования

информационных систем является частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки





Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: математическими

методами описания процессов функционирования информационных систем











УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Информационные технологии в управлении





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




2 3 108 32 32 4 0 40 0 Р

Итого 3 108 32 32 4 0 40 0

Версия: AAAAAAyyILQ Код: 000105321


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Информационные технологии в управлении является достижение







3 З-3 (ДПК-3) Знает современные методы статистического и иммитационного моделирования

4 У-3 (ДПК-3) Умеет применять современные методы статистического и иммитационного

моделирования в задачах управления системами массового обслуживания





1 ДПК-3 Способность применять методы статистического и имитационного моделирования в

задачах анализа данных и управления системами массового обслуживания





1.1.1. Типы задач стохастического оптимального управления с дискретным временем:

основные определения и понятия. Классификация условий оптимальности. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.2. Необходимые условия оптимальности, стохастический принцип максимума.

Достаточные условия оптимальности, метод динамического программирования. (АЗ: 2, СРС:

2)



1.1.3. Достаточные условия оптимальности Кротова. Распространение условий Кротова на

случай стохастических систем. (АЗ: 2, СРС: 2)




1.1.4. Линейно-квадратичные задачи стохастического оптимального управления с

дискретным временем, уравнение Риккати. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.5. Принцип стохастической эквивалентности. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.6. Задачи стохастического оптимального управления с прогнозирующими моделями и

критерием в форме математического ожидания. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.7. Численные методы решения задач Model predictive control. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.8. Reinforcement learning (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.9. Сравнение методов Model predictive control и Reinforcement learning при решении задач

стохастического оптимального управления с ограничениями (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.10. Постановка задачи стохастического оптимального управления дискретной системой с

вероятностным терминальным критерием. (АЗ: 2, СРС: 2)




1.1.11. Численные методы решения задачи стохастического оптимального управления

дискретной системой с вероятностным терминальным критерием. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.12. Алгоритмы поиска субоптимального решения на классе линейных по состоянию

функций. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.13. Эквивалентность вероятностной и квантильной задач оптимального управления. (АЗ:

2, СРС: 2)



1.1.14. Сведение к конечномерной задаче стохастического программирования с

вероятностным критерием большой размерности. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.15. Численные методы поиска оптимального управления. Методы стохастической

аппроксимации. (АЗ: 2, СРС: 2)



1.1.16. Алгоритмы динамического программирования решения задачи. (АЗ: 2, СРС: 2)





1.1.1. Построение математических моделей прикладных задач стохастического оптимального

управления. (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.2. Моделирование задач автоматического управления с помощью линейно квадратичной

модели. Решение задач автоматического управления. (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.3. Применение методов MPC к решению задач управления подвижным объектами (АЗ: 4,

СРС: 1)


1.1.4. Применение методов MPC к решению задач обхода препятствий и ухода от

преследователя (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.5. Численное моделирование предсказаний движения и решение задачи преследования. (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.6. Описание известных фреймворков (Matlab Model Predictive Control Toolbox, Python, R)

языков программирования решения задач MPC. (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.7. Исследование и численные методы решения проблемы моментов. (АЗ: 4, СРС: 1)


1.1.8. Решение задачи управления роботом манипулятором с квантильным критерием в

классе линейных функций (АЗ: 4, СРС: 1)



1.1.1. Применение алгоритмов решения задач стохастического оптимального управления с

квантильным критерием. (АЗ: 4, СРС: 0)




Дисциплина Информационные технологии в управлении является частью Блока 1





Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ДПК-3 ,ПК-5.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: информационными

технологиями в управлении





семестр).







УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Непараметрические методы статистики





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




1 4 144 32 34 24 0 18 36 Э

Итого 4 144 32 34 24 0 18 36

Версия: AAAAAAzFYUc Код: 000121700


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Непараметрические методы статистики является достижение















1.1.1. Задача о дихотомических данных. Биномиальный критерий (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.2. Доверительный интервал для вероятности успеха (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.3. Анализ повторных парных наблюдений с помощью рангов (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.4. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаков (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.5. Одновыборочная задача о сдвиге (АЗ: 2, СРС: 0)




1.1.6. Двухвыборочная задача о сдвиге (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.7. Двухвыборочная задача о масштабе. Случай известных равных медиан (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.8. Двухвыборочная задача о масштабе. Случай неизвестных неравных медиан (АЗ: 2, СРС:

0)



1.1.9. Однофакторная задача дисперсионного анализа. Проверка гипотезы о влиянии

фактора (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.10. Однофакторная задача дисперсионного анализа. Оценка контраста. Эффективность

методов (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.11. Двухфакторная задача дисперсионного анализа. Ранговые суммы Фридмана (АЗ: 2,

СРС: 0)



1.1.12. Двухфакторная задача дисперсионного анализа. Знаковые ранги Уилкоксона (АЗ: 2,

СРС: 0)




1.1.13. Задача о независимости пары номинальных признаков (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.14. Задача о независимости пары количественных признаков (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.15. Задача об угле наклона линии регрессии (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.16. Задача об угле наклона для двух линий регре (АЗ: 2, СРС: 0)





1.1.1. Задача о дихотомических данных. Биномиальный критерий (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.2. Доверительный интервал для вероятности успеха (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.3. Анализ повторных парных наблюдений с помощью рангов (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.4. Анализ повторных парных наблюдений с помощью знаков (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.5. Одновыборочная задача о сдвиге (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.6. Двухвыборочная задача о сдвиге (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.7. Двухвыборочная задача о масштабе. Случай известных равных медиан (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.8. Двухвыборочная задача о масштабе. Случай неизвестных неравных медиан (АЗ: 2,

СРС: 0)


1.1.9. Однофакторная задача дисперсионного анализа. Проверка гипотезы о влиянии

фактора (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.10. Однофакторная задача дисперсионного анализа. Оценка контраста. Эффективность

методов (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.11. Двухфакторная задача дисперсионного анализа. Ранговые суммы Фридмана (АЗ: 2,

СРС: 0)


1.1.12. Двухфакторная задача дисперсионного анализа. Знаковые ранги Уилкоксона (АЗ: 2,

СРС: 0)


1.1.13. Задача о независимости пары номинальных признаков (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.14. Коэффициенты силы зависимости пары номинальных признаков (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.15. Задача о независимости пары количественных признаков (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.16. Задача об угле наклона линии регрессии (АЗ: 2, СРС: 0)


1.1.17. Задача об угле наклона для двух линий регрессии (АЗ: 2, СРС: 0)



1.1.1. Задачи об однородности двух выборок (АЗ: 4, СРС: 3)


1.1.2. Задачи дисперсионного анализа (АЗ: 8, СРС: 6)


1.1.3. Задачи о независимости пары признаков (АЗ: 4, СРС: 3)


1.1.4. Задачи о линии регрессии (АЗ: 8, СРС: 6)




Дисциплина Непараметрические методы статистики является частью Блока 1 Дисциплины





Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: теорией вероятностей,

математической статитстикой, экономикой, социологией, медициной, техникой











УТВЕРЖДАЮ


работе

______________Козорез Д.А.

“____“ ___________20__


Анализ и оптимизация процессов в системах переменной структуры





системах






Москва

2018



час.


час.


час.

КСР, час.

СРС, час.




4 2 72 0 20 0 0 52 0 Р

Итого 2 72 0 20 0 0 52 0

Версия: AAAAAAzFbdU Код: 000121880


Наумов А.В. _________________________


ОБУЧЕНИЯ.

Целью освоения дисциплины Анализ и оптимизация процессов в системах переменной

структуры является достижение следующих результатов освоения(РО):















1.1.1. Статистические методы оценивания показателей эффективности. Компьютерное

моделирование (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.2. Генерация реального трафика в приложениях D-ITG, IPer, Nemesis (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.3. Анализ сетевого трафика: WireShark, TCPdump (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.4. Эмуляция сетевых устройства: Network Emulator for windows toolkit (АЗ: 4, СРС: 4)


1.1.5. Эмуляция компьютерных сетей: NS-3, OPNET (АЗ: 4, СРС: 4)





Дисциплина Анализ и оптимизация процессов в системах переменной структуры является

частью Блока 1 Дисциплины дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки

Прикладная математика и информатика. Дисциплина реализуется на 8 факультете «Московский




Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: проектированием и

анализом компьютерных сетей


процесса: Практическое занятие.


в форме Коллоквиум и промежуточная аттестация в форме Рейтинговая оценка (4 семестр).




РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ...

Documents