Модуль 1. Імовірносні основи методу імітаційного моделювання
Освітня програма: Системний аналіз
Структурний підрозділ: Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Назва дисципліни
Модуль 1. Імовірносні основи методу імітаційного моделювання
Код дисципліни
Тип модуля
Вибіркова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Перший
Рік навчання
2021/2022
Семестр / Триместр
8 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
2
Результати навчання
Знати і розуміти основні види імітаційних моделей, принципи імітаційного моделювання, визначення та характеристики базової випадкової величини, приклади базових датчиків, основні методи імітації випадкових величин з дискретними та абсолютно неперервними розподілами, принципи моделювання випадкових векторів та процесів, зокрема, систем масового обслуговування; методи верифікації результатів моделювання.
Вміти моделювати значення базової випадкової величини, проводити верифікацію отриманих результатів моделювання, моделювати вибірки заданих об’ємів для випадкових величин з дискретними та абсолютно неперервними розподілами, моделювати значення випадкових векторів та процесів; застосовувати імітаційні моделі для прогнозу та узгодженості з реальними статистичними даними.
Виявляти здатність до самонавчання та продовження професійного розвитку.
Демонструвати навички взаємодії з іншими людьми, уміння працювати в командах.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
Знати: основи теорії ймовірностей, математичної статистики, програмування
Вміти: формалізувати задачі та складати алгоритми для реалізації поставлених задач
Володіти елементарними навичками: програмувати на одній з сучасних мов
Зміст навчальної дисципліни
Дисципліна «Імовірносні основи методу імітаційного моделювання» є складовою частиною циклу професійної підготовки фахівців освітньо-кваліфікаційного рівня „бакалавр” і розглядає імітаційне моделювання об’єктів стохастичної природи від найпростіших (базова випадкова величина) до складних (системи масового обслуговування). Розглядаються як теоретичні засади такого моделювання, так і різноманітні алгоритми реалізації цих задач у вигляді програмного коду. Дисципліна є дисципліною за вибором. Використовує поняття з «теорії ймовірностей», «математичного аналізу», «дискретної математики», «програмування», «теорії випадкових процесів» та «методів прийняття рішень». Викладається у 8-му семестрі, обсяг 66 год. (2 кредити ECTS), з них лекції – 16 год., самостійна робота – 50 год. Передбачено 2 змістових частини.
Рекомендована та необхідна література
1. Ю.С. Харин, М.Д. Степанова «Практикум на ЭВМ по математической статистике», Минск, издание «Университетское», 1987.
2. В.В. Анисимов, О.К. Закусило, В.С. Донченко «Элементы теории массового обслуживания и асимптотического анализа систем», Киев, 1987.
3. С.М. Ермаков, Г.А. Михайлов «Статистическое моделирование», Москва, «Наука», 1982.
4. А.С Шалыгин, Ю.И. Палагин «Прикладные методы статистического моделирования», Ленинград, 1986.
5. А.К. Куц и др. «Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование», Омск, 2000
6. А.К. Куц и др. «Компьютерное моделирование. Инструменты для исследования социальных систем», Омск, 2001
7. Д.А. Иванников, С.М. Кашаев, Л.В. Шерстнёва «Моделирование случайных процессов», Методические указания к лабораторной работе №2 по дисциплине
"Моделирование информационных процессов и систем", Нижний Новгород 2001.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
Лекція, самостійна робота
Методи та критерії оцінювання
Контрольна робота, іспит.
Мова викладання
Українська
Викладачі
Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами
Mихaйло
Mихайлович
Шарапов
Прикладної Статистики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики
Кафедри
Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни
Прикладної Статистики
Факультет комп'ютерних наук та кібернетики