(ДВ2) Системи аналітичних обчислень (са)

Тип: На вибір студента

Кафедра: теорії оптимальних процесів

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
65Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
632Попадюк О. Б.ПМа-32

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
632ПМа-32

Опис курсу

Метою вивчення дисципліни є ознайомлення студентів із теоретичними основами та практичним застосуванням систем аналітичних обчислень (зокрема MatLab, Octave, Mathematica, Maple) для розв’язання задач системного аналізу.

Основними цілями курсу є:

  • навчити студентів використовувати аналітичні методи для розв’язання математичних задач;
  • забезпечити оволодіння навичками розробки проєктів із використанням інструментів і платформ комп’ютерної математики;

• сформувати вміння автоматизувати математичні розрахунки та візуалізувати результати обчислень.

Після вивчення курсу студенти будуть:

Знати:

  • класифікацію та характеристики сучасних систем аналітичних обчислень (MATLAB, Octave, Maple, Wolfram Mathematica);
  • особливості інтерфейсу та організацію робочого простору основних пакетів;
  • типи даних та структури, включаючи масиви структур, масиви комірок та таблиці;
  • методи лінійної алгебри, методи розв’язування диференціальних та алгебраїчних рівнянь;
  • фундаментальні алгоритми теорії чисел (алгоритм Евкліда, НСД) та методи факторизації поліномів.

Вміти:

  • використовувати системи у режимі калькулятора для обчислення елементарних функцій та роботи з константами;
  • виконувати складні матричні операції та операції над масивами;
  • будувати та редагувати 2D та 3D графіки, поверхні, контурні графіки та створювати анімацію результатів обчислень;
  • програмувати в середовищі систем комп’ютерної математики: створювати сценарії та функції у вигляді m-файлів, використовуючи цикли та умовні оператори;
  • створювати символьні об’єкти та проводити автоматичне спрощення складних аналітичних виразів, виконувати символьне диференціювання та інтегрування;

• розробляти інтерактивні застосування з графічним інтерфейсом користувача (GUI) за допомогою інструментів App Designer або GUIDE.

Рекомендована література

Основна література

  1. Attaway S. I. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. 6th ed. Boston : Butterworth-Heinemann, 2022. 720 p.
  2. Chapman S. J. MATLAB Programming for Engineers. 6th ed. Boston : Cengage Learning, 2018. 538 p.
  3. Moler C. MATLAB Primer. 9th ed. Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2023. 100 p.
  4. Shingareva I., Lizárraga-Celaya C. Maple and Mathematica: A Problem Solving Approach for Mathematics. 2nd ed. Cham : Springer, 2020. 354 p.
  5. Железнякова Е. Ю., Норік Л. О. Вища математика в GNU Octave : навчально-практичний посібник. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2024. 276 с.

Додаткові джерела:

  1. Chapra S. C., Canale R. P. Numerical Methods for Engineers. 8th ed. New York : McGraw-Hill Education, 2020. 992 p.
  2. Maxima, a Computer Algebra System. URL: http://maxima.sourceforge.net/
  3. GNU Octave. URL: https://octave.org/download
  4. MathWorks. MATLAB Documentation. URL: https://www.mathworks.com/help

Wolfram Research. Wolfram Language & System Documentation Center. URL: https://reference.wolfram.com

Силабус: 2027-28 навчальний рік.

Завантажити силабус