(ДВ2) Системи аналітичних обчислень (са)
Тип: На вибір студента
Кафедра: теорії оптимальних процесів
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | Попадюк О. Б. | ПМа-32 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | ПМа-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
- Attaway S. I. MATLAB: A Practical Introduction to Programming and Problem Solving. 6th ed. Boston : Butterworth-Heinemann, 2022. 720 p.
- Chapman S. J. MATLAB Programming for Engineers. 6th ed. Boston : Cengage Learning, 2018. 538 p.
- Moler C. MATLAB Primer. 9th ed. Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2023. 100 p.
- Shingareva I., Lizárraga-Celaya C. Maple and Mathematica: A Problem Solving Approach for Mathematics. 2nd ed. Cham : Springer, 2020. 354 p.
- Железнякова Е. Ю., Норік Л. О. Вища математика в GNU Octave : навчально-практичний посібник. Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2024. 276 с.
Додаткові джерела:
- Chapra S. C., Canale R. P. Numerical Methods for Engineers. 8th ed. New York : McGraw-Hill Education, 2020. 992 p.
- Maxima, a Computer Algebra System. URL: http://maxima.sourceforge.net/
- GNU Octave. URL: https://octave.org/download
- MathWorks. MATLAB Documentation. URL: https://www.mathworks.com/help
Wolfram Research. Wolfram Language & System Documentation Center. URL: https://reference.wolfram.com