Математические методы в инженерии
Группа магистрантов 154-291, вторник с 17:00 Л:14, С:14, ЛР:14 КЭ:1, Э:4,5
Системы счисления, АЦП, представление информации в компьютере, интервальная математика, поток информации
Нейросеть научилась додумывать изображение
1. Понятие математической модели, типы математических моделей. Классификация моделей. Требования, предъявляемые к математическим моделям.
2. Этапы построения моделей. Структурный синтез математической модели.
3. Этапы построения моделей. Параметрическая идентификация математической модели.
4. Этапы построения моделей. Анализ адекватности математической модели.
5. Этапы построения моделей. Обеспечение адекватности математической модели.
6. Методы получения экспериментальных данных для построения математической модели.
7. Аналитический метод построения математической модели
8. Экспериментальный метод построения математической модели
9. Комбинированный метод построения математической модели
10. Анализ и классификация задач математического моделирования процессов.
11. Понятие эксперимента/наблюдения, планирование активных экспериментов. Первичная обработка экспериментальных данных (фильтрация, центрирование, табулирование, статистический анализ, интегрирование, дифференцирование и др.). Вторичная обработка данных (анализ корреляционных и регрессионных зависимостей, аппроксимация, интерполяция и др.).
12. Методы познания: эксперимент, физическое и математическое моделирование. Анализ методов, проблемы их применимости. Понятие оптимизации технологического процесса.
13. Аппроксимация, интерполяция, экстраполяция. Полиномы Лагранжа, Ньютона, Чебышева. Применение аппарата нейронных сетей.
14. Концепция интервальных вычислений. Нечёткая логика.
15. Основы кодирования и передачи информации. Системы счисления. Логические операции. Компьютерная арифметика. Целочисленная и вещественная арифметика. Структуры данных. Коды и сжатие данных.
Избыточность.
16. Разработка логических систем управления.
