Математичне моделювання систем в умовах невизначеності
Спеціальність: Прикладна математика та інформатика
Код дисципліни: 6.113.01.E.084
Кількість кредитів: 5.00
Кафедра: Прикладна математика
Лектор: д.т.н., проф. Бунь Р.А.
Семестр: 8 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: • знати: основні поняття і методи опису невизначеностей;
• вміти: будувати та досліджувати математичні моделі опису складних систем з невизначеностями (вхідних даних чи взаємозв’язків).
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: пререквізити:
• дискретна математика, теорія ймовірностей, математична статистика та елементи випадкових процесів;
кореквізити:
• бакалаврська кваліфікаційна робота.
Короткий зміст навчальної програми: Невизначеності та способи їх опису. Метод Монте-Карло і моделювання випадкових величин. Інтервальні невизначеності та їх опис. Нечіткі множини та їх опис. Нечітко-множинне моделювання.
Методи та критерії оцінювання: • поточний контроль (виконання лабораторних робіт та їх захист) – 30% (30 балів);
• підсумковий контроль – 70% (70 балів, екзамен): письмова форма – 50% (50 балів), усна форма – 20% (20 балів).
Рекомендована література: 1. Войтишек А.В. Основы метода Монте-Карло: Учеб. Пособие. – Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2010. – 108 с.
2. Михайлов Г.А., Войтишек А.В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло: Учебное пособие для студентов вузов. – М.: Академия, 2006. – 368 с.
3. Алефельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления: Пер. С англ. – М.: Мир, 1987. – 360 с.
4. Шарый С.П. Конечномерный интервальный анализ. – Москва: Издательство «XYZ», 2007. – 607 c.
5. Сявавко М.С. Математика прихованих можливостей. – Острог: Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2011. – 394 с.
6. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. – М.: Мир, 1993. – 368 с.
7. П.П. Костробiй, I.А. Рижа. Математичне моделювання в умовах невизначеності. – Львiв: Видавництво “Растр-7”. 2018. – 162 c.