Моделирование систем и процессов

Бакалавриат 2020/2021

Статус: Курс обязательный (Информационная безопасность)

Направление: 10.03.01. Информационная безопасность

Кто читает: Кафедра информационной безопасности киберфизических систем

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

Когда читается: 2-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Иванов Федор Ильич, Крук Евгений Аврамович

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 64

Полная версия программы учебной дисциплины 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

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

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

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.15 * Домашнее задание + 0.125 * Контрольная работа 1 + 0.125 * Контрольная работа 2 + 0.1 * Опрос на семинаре + 0.5 * Экзамен

Программа дисциплины