Аналітичні та чисельні методи досліджень

Спеціальність: Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології
Код дисципліни: 8.174.00.O.003
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Обчислювальна математика та програмування
Лектор: Професор Пукач Петро Ярославович Доцент Білущак Галина Іванівна
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Основною метою вивчення навчальної дисципліни є формування у аспірантів базових математичних знань для розв’язування задач у професійній діяльності, вмінь аналітичного мислення та математичного формулювання прикладних задач.
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей: Загальні компетентності (ЗК) ЗК1. Здатність генерувати нові ідеї (креативність). Спеціальні (фахові) компетентності (ФК) СК1. Здатність виконувати оригінальні дослідження, досягати наукових результатів, які створюють нові знання у сфері автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій та робототехніки, керування складними організаційно-технічними чи кіберфізичними системами та дотичних до неї міждисциплінарних напрямах і можуть бути опубліковані у провідних наукових журналах. СК3. Здатність застосовувати сучасні методи дослідження, синтезу, проектування систем автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій, робототехнічних систем, їх програмних та апаратних компонентів, спеціалізоване програмне забезпечення у науковій та викладацькій діяльності. СК5. Здатність створювати новітні системи автоматизації, комп’ютерно-інтегровані технології, робототехнічні системи, розробляти їх технічне, інформаційне, математичне, програмне та організаційне забезпечення із застосуванням сучасних інформаційних технологій, інструментів та компонентів.
Результати навчання: РН1. Мати пеедові концептуальні та методологічні знання з автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій, робототехніки та дотичних міждисциплінарних напрямів, розуміти методологію наукових досліджень. Уміти застосовувати їх у власних дослідженнях, скерованих на отримання нових знань та/або здійснення інновацій, та у викладацькій практиці. РН3. Розробляти та досліджувати концептуальні, математичні і комп’ютерні моделі об’єктів і процесів автоматизації, ефективно використовувати їх для отримання нових знань та/або створення інноваційних розробок у автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій, робототехніки та дотичних міждисциплінарних напрямів. РН4. Планувати і виконувати експкриментальні та/або теоретичні дослідження систем автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих комплексів, робототехнічних систем, їх складованих з використанням сучасних методів дослідження, технічних, програмних засобів та з дотриманням норм академічної і професійної етики. Формулювати і перевіряти гіпотези; використовувати для обгрунтування висновків результати теоретичного аналізу, екпериментальних досліджень математичного та/або комп’ютерного моделювання, наявні літературні дані. РН6. Розробляти і застосовувати сучасні методи аналізу, синтезу, проектування та дослідження систем автоматизації, комп’ютерно-інтегрованих технологій, робототехнічних систем, їх програмних та апаратних компонентів. РН8. Застосовувати сучасні інструменти і технології пошуку, оброблення та анлізу інформації, зкрема статистичні методи аналізу даних, спеціалізовані бази даних та інформаційні системи.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: • Елементарна математика • Лінійна алгебра та аналітична геометрія • Математичний аналіз • Теорія прийняття рішень • Tеорія ймовірностей
Короткий зміст навчальної програми: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у аспірантів уміння розв’язувати комплексні проблеми у вибраній галузі, проводити дослідницько-інноваційну діяльність, що передбачає глибоке переосмислення наявних та створення нових цілісних знань, проведення наукових досліджень на міжнародному та національному рівні; глибинні знання сучасних методів проведення досліджень в галузі проведення дослідження; здатність ефективно застосовувати математичні методи, в тому числі математичного та комп’ютерного моделювання; здатність аргументувати вибір методу розв’язування поставленої задачі, критично оцінювати отримані результати.
Опис: Навчальна дисципліна «Аналітичні та чисельні методи досліджень у менеджменті» складається з наступних тем: «Методологія комп'ютерного аналізу і обробки даних», «Генеральні сукупності та вибірки, їх характеристики», «Статистична оцінка параметрів розподілу генеральної сукупності», «Статистична перевірка гіпотез про розподіл», «Гіпотези про дисперсії нормального розподілу», «Гіпотези про математичне сподівання нормального розподілу», «Регресійний і кореляційний аналіз».
Методи та критерії оцінювання: Діагностика знань аспірантів проводиться за допомогою усного опитування на практичних заняттях, контрольних та самостійних робіт, термінологічних диктантів, індивідуальних робіт.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль (ПК)-30%: • Робота на практичних заняттях -12% • Розрахунково-графічні роботи -18% Iспит- 70%
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: • Білущак Г. І. Аналітичні та чисельні методи досліджень. Статистичні методи в OpenOffice: Навчальний посібник для аспірантів усіх спеціальностей. – Львів: Видавництво Растр-7, 2017 – 182 с. • Білушак Г.І., Чабанюк Я.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Лекції. Львів: В-во “Львівський ЦНТЕІ”, 2002. • Білушак Г.І.,Чабанюк Я.М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Практикум. Львів: В-во “Край”, 2002. • Паніотто В.І., Максименко В.С., Харченко Н.М. Статистичний аналіз соціологічних даних. К.: Вид. дім «КМ Академія», 2004. — 270 с
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).