• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2021/2022

Аналитические и численные методы моделирования

Статус: Курс по выбору
Направление: 11.04.04. Электроника и наноэлектроника
Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Наноэлектроника и квантовые технологии
Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на получение студентами знаний об аналитических и численных методах решения задач физики и техники. Курс состоит из двух разделов 1) Моделирование физических явлений 2) Методы статистического моделирования (методы Монте Карло). В ходе освоения курса студенты изучают принципы работы и методы программирования математических пакетов Comsol, Mathcad, Matlab. Знания, полученные при изучении курса, могут быть использованы при изучении таких дисциплин, преподаваемых на программе, как “Физика твердого тела”, “Прикладная сверхпроводимость и магнетизм”, “Прикладная квантовая и статистическая физика” и т.д. При обучении предусмотрен контроль знаний студентов в виде домашних работ и экзамена.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Аналитические и численные методы моделирования» является усвоение студентами методов моделирования, наиболее востребованных в физике и инженерной практике.
  • В результате освоения дисциплины «Аналитические и численные методы моделирования» студент приобретает следующие компетенции: • способен решать проблемы в профессиональной деятельности на основе анализа и синтеза; • способен работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе на основе системного подхода).
  • Изучение дисциплины «Аналитические и численные методы моделирования» базируется на следующих дисциплинах: - общая физика; - уравнения математической физики; - вычислительная математика - теория вероятностей и математическая статистика.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Владеть: • методикой метода моделирования и анализа полученных результатов; • представлением результатов в графическом виде.
  • Владеть: • навыками построения математических моделей в сфере профессиональной деятельности; • навыками поиска необходимой справочной информации в справочниках физических величин и сети Internet; • навыками работы с оконным интерфейсом математических пакетов Comsol, Mathcad, Matlab; • навыками отображения рассчитанных величин на графиках.
  • Знать: основные методы статистического моделирования.
  • Знать: • общую методологию математического моделирования физических явлений в физике и технике; • дифференциальные уравнения, которые лежат в основе базовых разделов физики: механики, электродинамики, теплофизики, квантовой механики; • величины, которые используются в физике и технике для постановки задачи математического моделирования и интерпретации его результатов; • принципы работы и методы программирования математических пакетов Comsol, Mathcad, Matlab.
  • Уметь: • ставить задачи математического моделирования физических явлений; • работать с математическими пакетами Mathcad, Matlab, Comsol; • программировать на языках систем Comsol, Mathcad и Matlab.
  • Уметь: • сформулировать задачу моделирования; • выбрать наиболее подходящий метод статистического моделирования; написать необходимую программу.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Моделирование физических явлений
  • Раздел 2. Методы статистического моделирования (методы Монте Карло)
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Домашняя работа
    Сдавать домашние работы можно в течение полугодия. Первая пересдача домашних работ производится в течении 10 дней до сессии.
  • неблокирующий Активность на практических занятиях; дистанционный
  • блокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 1 модуль
    0.5 * Активность на практических занятиях; дистанционный + 0.2 * Домашняя работа + 0.3 * Экзамен
  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.2 * Активность на практических занятиях; дистанционный + 0.5 * Домашняя работа + 0.3 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Михайлов Г. А., Войтишек А. В. - СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. МЕТОДЫ МОНТЕ-КАРЛО. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 323с. - ISBN: 978-5-534-11518-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/statisticheskoe-modelirovanie-metody-monte-karlo-445457

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Коткин Г. Л., Попов Л. К., Черкасский В. С. - КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MATLAB 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 202с. - ISBN: 978-5-534-10512-4 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/kompyuternoe-modelirovanie-fizicheskih-processov-s-ispolzovaniem-matlab-430702
  • Поршнев С.В. Компьютерное моделирование физических процессов в пакете MATLAB : учебное пособие / С.В. Поршнев. — 2-е изд., испр. — Санкт-Петербург : Лань, 2011. — 736 с.
  • Прикладная математика в системе MATHCAD : учеб. пособие для вузов, Охорзин, В. А., 2008