Проблеми некласичної оптимізації

Освітня програма: Прикладна математика (м)

Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики

Назва дисципліни
Проблеми некласичної оптимізації
Код дисципліни
ОК.13
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
1 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
6
Результати навчання
ПРН2. Розуміння принципів і методів аналізу та оцінювання коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів. ПРН6. Вміння проектувати та використовувати наявні засоби інтеграції даних, опрацьовувати дані, що зберігаються у різних системах.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Для успішного вивчення дисципліни «Некласичні задачі оптимізації» студент повинен відповідати таким вимогам: 1. Знання: Теоретичні основи та методи дослідження складних систем за допомогою методів рівнянь математичної фізики та математичного моделювання. Принципи математичного моделювання складних процесів. 2. Вміння: Розв'язувати основні задачі теорії диференціальних рівнянь і математичної фізики. Створювати чисельні методи розв’язування рівнянь математичної фізики. Сформулювати оптимізаційні задачі для розв’язування практичних задач. Застосовувати методи математичного та комп’ютерного моделювання для дослідження систем та побудови математичних моделей. 3. Володіння: Навички програмування. Навички побудови, аналізу та застосування математичних моделей при розв’язуванні задач прикладного комп’ютерного моделювання.
Зміст навчальної дисципліни
Метою дисципліни є підвищення рівня фундаментальної математичної підготовки, ознайомлення з основними положеннями сучасних оптимізованих обчислювальних методів у задачах математичного моделювання складних процесів за допомогою сингулярних інтегральних рівнянь.
Рекомендована та необхідна література
1. Довгий С.А., Лифанов И.К., Черний Д.И. Метод сингулярних интегральных уравнений и вычислительные технологи. – К.: Юстон. – 2016. – 380 с. 2. Довгий С.О., Ляшко С.І., Черній Д.І. Алгоритми методу дискретних особливостей для обчислювальних технологій. // Кибернетика и системный анализ. 2017, № 6. С. 147-159. 3. Матвiєнко В.Т., Методи оптимiзацiї параметричних систем./ Володимир Т. Матвiєнко, Володимир В. Пiчкур, Дмитро І. Чернiй // Журнал обчислювальної та прикладної математики., № 1 т(135) 2021. С.151-157. 4. Положий Г.Н. Обобщение теории аналитических функций комплексного переменного. – К.: Издательство Киевского университета. – 1965. – 444 с. 5. I.K.Lifanov, L.N.Poltavskii, G.M.Vainikko. Hypersingular Integral Equations And Their Applications. – London, New York, Washington D.C.: «Chapman &Hall/CRC». – 2001. – 396 p.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекції, лабораторні заняття, самостійна робота.
Методи та критерії оцінювання
Максимальна кількість балів, яку може набрати студент – 100 балів. 1. Контрольна робота №1: 30/18 балів. 2. Контрольна робота №2: 30/18 балів. 3. Поточна оцінка: 40/24 балів. Підсумкове оцінювання у формі тесту: Відповідно до пунктів 4.6.1 та 7.1.5 «Положення про організацію навчального процесу в КНУ імені Тараса Шевченка» залік виставляється на основі поточного контролю (див. семестрове оцінювання) як сума оцінок/балів за всі успішно оцінені результати навчання; оцінки нижче мінімального порогового рівня не додаються до підсумкової оцінки. До тестування допускаються всі студенти.
Мова викладання
Англійська