Федеральное агентство по образованию ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)

Федеральное агентство по образованию
ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
________________ М.Т. Решетников
«_____»_______________ 2007 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
по дисциплине: «Компьютерное моделирование»
по направлению (010500) – Прикладная математика и информатика (бакалавр)
Факультет систем управления
Профилирующая кафедра: Автоматизированные системы управления
Курс – 4
Семестр – 8
Учебный план набора 2001 года и последующих лет
Распределение учебного времени
Лекции
Лабораторные занятия
Курсовая работа (ауд.)
Всего аудиторных занятий
Самостоятельна работа
Общая трудоёмкость
Экзамен
(Всего часов)
26
26
52
33
85
8 семестр
2007
Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным
стандартом Высшего образования по направлению 010500 – «Прикладная математика и
информатика» (бакалавр), утвержденного 23.03.2000 г.
Рабочая программа рассмотрена и утверждена на заседании каф. АСУ 30.08.2007г.,
протокол №1.
Разработчик доцент каф. АСУ
Л.И. Лузина
Зав. обеспечивающей кафедрой АСУ
А.М. Кориков
Рабочая программа согласована с факультетом, профилирующей и выпускающей
кафедрами по направлению 010500 – «Прикладная математика и информатика» (бакалавр).
Декан ФСУ
Н.В. Замятин
Зав. профилирующей кафедрой АСУ
А.М. Кориков
Зав. выпускающей кафедрой АСУ
А.М. Кориков
1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЁ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ
1.1. Преподавание дисциплины «Компьютерное моделирование» имеет целью
научить студентов использовать основные методы построения моделей сложных
систем и проводить анализ моделей сложных систем.
1.2. Задачи изучения дисциплины.
В процессе изучения дисциплины «Компьютерное моделирование» студенты должны:
a.
Уметь составлять как детерминированные и стохастические модели сложных систем
(включая многомерный случай), так и моделирующие алгоритмы сложных систем;
b.
Ознакомиться с имитационным моделированием сложных систем, с методами
имитации на ЭВМ случайных элементов;
c.
Проводить статистический анализ результатов моделирования, реализовывать
моделирующие алгоритмы на ЭВМ на языке SAS (статистического анализа систем)
1.3. Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо студентам для изучения
дисциплины
«Компьютерное
моделирование»:
«Математический
анализ
1»,
«Математический анализ 2», «Дискретная математика», «Математическая логика и теория
алгоритмов», «Теория вероятностей и
математическая статистика», «Языки
программирования и методы трансляции», «Численные методы», «Методы оптимизации»,
«Базы данных и экспертные системы».
СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
2.1.
Лекции. Наименование тем и их объём.
Тема 1. Основные понятия компьютерного моделирования.
Лекции – 2 часа, самостоятельная работа – 1 часа.
Предмет курса, цели и задачи. Содержание курса и его связь с другими
дисциплинами. Понятие модели. Классификация видов моделирования. Логическая
структура моделей. Триада математического моделирования. Построение моделирующих
алгоритмов: формализация и алгоритмизация процессов. Универсальность математических
моделей.
Тема 2. Математические модели сложных систем.
Лекции – 2 часа, самостоятельная работа – 2 часа.
Понятие сложной системы. Математические модели. Классификация математических
моделей. Непрерывно-детерминированные, дискретно-детерминированные, дискретновероятностные и непрерывно-вероятностные модели. Агрегативные модели (А – модели).
Математическое описание агрегата (А). Пример А – модели.
Тема 3. Имитационное моделирование сложных систем.
Лекции – 4 часа, самостоятельная работа – 1 часа.
Сравнительный анализ аналитических и имитационных моделей. Модельное время.
Временная диаграмма. Этапы имитационного моделирования. Пять способов имитации.
Тема 4. Методы имитации на ЭВМ случайных элементов.
Лекции – 4 час, самостоятельная работы –2 часа.
Принципы моделирования случайных элементов. Различные типы датчиков базовых
случайных величин. Алгоритм моделирования дискретной случайной величины. Методы
моделирования на ЭВМ случайной непрерывной величины.
Тема 5. Статистический анализ результатов моделирования.
Лекции – 6 час, самостоятельная работы – 4 часа.
Оценивание вероятностных распределений и их числовых характеристик. Проверка
адекватности моделей. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.
Статистическое исследование зависимостей.
Тема 6. Моделирование многомерных дискретных динамических стохастических систем с
резервированием.
Лекции – 4 час, самостоятельная работы – 4 часа.
Моделирование многомерных динамических стохастических систем в нормальном
режиме функционирования; в аномальном режиме функционирования. Системы с
резервированием информационных датчиков. Точность оценивания.
Тема 7. Языки моделирования.
Лекции – 4 час, самостоятельная работы – 4 часа.
Языки моделирования. О системе SAS (статистического анализа систем). Краткое
описание языка SAS. Процедура IML.
2.2.
Лабораторные работы. Наименование тем и их объём.
2.2.1. Моделирование и статистический анализ скалярной дискретной стохастической
системы при использовании операторов ДАТА и PROC – 6 часов.
2.2.2. Моделирования и статистический анализ многомерной стохастической системы без
резервирования при использовании процедуры IML (нормальный режим работы системы) –
6 часов.
2.2.3. Моделирование и статистический анализ многомерной стохастической системы без
резервирования (аномальный режим работы системы) – 6 часов.
2.2.4. Моделирование многомерной дискретной системы с резервированием при
использовании процедуры IML – 8 часов.
Для подготовки к лабораторным работам и оформления отчетов необходимо 12 часов
самостоятельной работы.
2.3.
Форма самостоятельной работы.
№№
Наименование работы
пп
1. Проработка лекционного материала
2. Подготовка к лабораторным работам и оформление
отчетов
3. Темы лекций дисциплины, изучаемой самостоятельно:
Процедуры SAS.
Всего часов
Часы
Форма контроля
18
12
Экзамен
Защита отчета
3
Защита отчета
33
3. ПРИМЕНЕНИЕ РЕЙТИНГОВОЙ СИСТЕМЫ
Курс 4, семестр 8.
Контроль обучения – экзамен. Максимальный семестровый рейтинг составляет 120
баллов.
Менее 60 баллов
Не допускается к экзамену. Для допуска
выполняет и сдает все 4 лабораторные
работы плюс сдает первый коллоквиум по
лекциям.
60-79 баллов
Допускается к экзамену
80-99 баллов
Допускается к экзамену, можно получить
«хорошо» автоматом.
100-120 баллов
Допускается к экзамену, можно получить
«отлично» автоматом.
Чтобы получить допуск к экзамену, нужно вовремя выполнить и сдать 4
лабораторные работы, каждая из которых оценивается максимум в 15 баллов. Максимальное
число баллов по лабораторным работам – 60 баллов.
Далее студенты сдают два коллоквиума по лекциям, каждый из которых оценивается
максимум в 26 баллов. Максимальное число баллов по коллоквиумам – 52 балла.
Максимальное число баллов за посещение лекций – 8 баллов.
При плохом выполнении лабораторной работы или при ошибках программирования
количество баллов за работу может быть снижено до 0 баллов.
4. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
4.1. ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник – Высшая школа,
2005. – 342 с.
4.2. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум: Учебное пособие. –
Высшая школа, 2005. – 294 с.
2. Шевченко Н.Ю. Моделирование систем. Учебное пособие. – Томск: ТМЦДО, 2002.
– 176 с.
3. Салмина Н.Ю. Моделирование систем. Учебное пособие. – Томск: ТУСУР, 2002. –
197 с.