Экономический факультет Кафедра «Прикладная информатика» Дисциплина «Информационные системы в образовании» ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

1*. Компьютерное моделирование. 2*. Вычислительный эксперимент. 3*. Базовое обеспечение.

1. Вербальные (текстовые) модели. Используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (правила движения, протокол и т.д.). 2. Математические модели. Широкий класс знаковых моделей, основанных на формальных языках над конечным алфавитом и широко использующих те или иные математические методы (расчет оптимального плана, обслуживание заявок и т.д.). 3. Информационные модели. Класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации) в системах самой разнообразной природы.

Математическая модель - выражает существенные черты объекта или процесса языком уравнений и других математических средств. Сама математика обязана своим существованием тому, что она пытается отразить, т.е. смоделировать на своем специфическом языке закономерности окружающего мира. Применение математического моделирования в наше время более распространено, нежели моделирования натурного. Толчок развитию математического моделирования дало появление компьютеров.

* все чаще компьютеры при математическом моделировании используются не только для численных расчетов, но и для аналитических преобразований результат аналитического исследования математической модели часто выражен столь сложной формулой, что при взгляде на нее не воспринимается описываемый процесс. Эту формулу нужно представить графически, проиллюстрировать в динамике, иногда даже озвучить, т.е. проделать то, что называется «визуализацией абстракций». При этом компьютер является незаменимым техническим средством.

дескриптивные (описательные) модели оптимизационные модели Многокритериальн ые модели игровые модели имитационные модели

экономичность (сбережение ресурсов реальной системы); возможность моделирования гипотетических, т.е. не реализованных в натуре объектов; возможность реализации режимов, опасных или трудновоспроизводимых в натуре (критический режим ядерного реактора, работа системы противоракетной обороны); возможность изменения масштаба времени; легкость многоаспектного анализа; большая прогностическая сила вследствие возможности выявления общих закономерностей; универсальность технического и программного обеспечения проводимой работы.

1. Постановка проблемы и ее качественный анализ 2. Построение математической модели. 3. Математический анализ построенной модели. 4. Подготовка исходной информации. 5. Численное решение.

совершенствование системы сбора информации о сложном объекте; интенсификация и повышение точности технических и экономических расчетов; углубление количественного анализа проблем в технических, экономических и других приложениях; решение принципиально новых научных и практических задач в любой сфере приложений.

Построение абстрактного вычислительного алгоритма (Р – полиномиальный, NP – недетерминированный полиномиальный, Е – экспоненциальный). Построение физической компьютерной информационной модели. Построение математической модели в виде формальной системы.

Освоение машинной математики может создать у пользователя иллюзию освоения самой математики. Однако следует отметить, что инструмент не заменяет компетентность. Никакие красочные меню не освобождают пользователя от необходимости понимания сути математических команд и методов, реализованных в таких системах.

арифметические и логические операции, вычисление алгебраических, тригонометрических и им обратных, гиперболических и им обратных, ряда специальных (высших трансцендентных) функций, статистические и финансово-экономические расчеты; действия над числами произвольной разрядности и в различных системах счисления (обычно от 2 до 36); операции с действительными и комплексными числами, представление их в дробно- рациональной форме с регулируемой точностью; символьные операции с полиномами, дробно-рациональными функциями, функциями одной и многих переменных, включая разложение полиномов на простые множители, вычисление их действительных и комплексных корней, нахождение числовых значений и т.п.; символьное и числовое дифференцирование и интегрирование, вычисление сумм и произведений элементов рядов, вычисление пределов функций, нахождение разложений в ряд Тейлора в окрестности заданной точки; операции с векторами и матрицами, элементы которых могут быть как числовыми, так и символьными выражениями; преобразование формул (подстановки, упорядочение многочленов по степеням заданной переменной, разложение на множители и перемножение, выражение тригонометрических функций от кратных углов через базовый угол и обратно, замена синусов на косинусы и обратно, упрощения и т.д.); решение задачи теории поля и векторного анализа, включая вычисление градиента, дивергенции и потенциала; построение двумерных и трехмерных графиков; графиков функций, заданных в параметрической форме, и графиков в полярной системе координат.