Моделирование систем и процессов

Бакалавриат 2021/2022

Статус: Курс обязательный (Информационная безопасность)

Направление: 10.03.01. Информационная безопасность

Кто читает: Департамент электронной инженерии

Где читается: Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Иванов Федор Ильич, Крук Евгений Аврамович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Моделирование систем и процессов» направлена на формирование у студентов понятий, знаний и компетенций, позволяющих анализировать параметры математических моделей систем реального мира с помощью вероятностно-статистических методов. В результате изучения дисциплины студенты получат знания, умения и практические навыки в части решения практических задач математической статистики в том числе с использованием пакетов прикладных программ. При обучении предусмотрен контроль знаний студентов в виде учета активности студентов на семинаре, домашнего задания, контрольной работы и экзамена.

Цель освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины «Моделирование систем и процессов» является получение представления об основных методах моделирования систем на вычислительной технике, методах и результатах теории имитационного моделирования; получение представления об основных понятиях и методах статистического моделирования.
В результате изучения дисциплины студент должен знать основные типовые схемы моделирования, уметь выбирать параметры математических моделей для применения этих моделей к решению прикладных задач, владеть аппаратом статистических методов интерпретации результатов моделирования.

Планируемые результаты обучения

Владеть методами анализа проверки применимости выбранных моделей
Владеть методами интерпретации результатов моделирования
Владеть навыками проведения соответствующих рассуждений
Владеть основным набором методов генерации типовых случайных величин
Владеть техникой планирования экспериментов
Владеть техникой подбора параметров для методов ускорения моделирования
Знать методы выбора факторов кибернетической модели
Знать методы статистического оценивания параметров модели и методы проверки статистических гипотез
Знать основные виды используемых на практике имитационных моделей
Знать основные методы генерации случайных величин
Знать основные методы ускорения моделирования
Знать основные определения математического моделирования
Уметь обосновать выбор той или иной модели для проведения конкретного моделирования
Уметь обосновать применение моделирования в прикладных задачах
Уметь организовать отсеивающий эксперимент для выделения значимых факторов
Уметь подбирать параметры выбранной имитационной модели
Уметь подобрать метод ускорения моделирования при моделировании конкретной системы
Уметь строить датчик случайной величины с заданным законом распределения

Содержание учебной дисциплины

Введение. Метод Монте-Карло.
Построение имитационной модели. Типовые имитационные модели.
Выбор параметров имитационной модели.
Моделирование случайных воздействий.
Методы ускорения моделирования.
Методы построения кибернетических моделей объекта.

Элементы контроля

Экзамен
Опрос на семинаре
Контрольная работа 1
Домашнее задание
Контрольная работа 2

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 4 модуль
0.125 * Контрольная работа 1 + 0.125 * Контрольная работа 2 + 0.15 * Домашнее задание + 0.5 * Экзамен + 0.1 * Опрос на семинаре

Список литературы

Авторы

Крук Евгений Аврамович
Евсютин Олег Олегович
Иванов Федор Ильич

Программа дисциплины