6B05404 Вычислительные науки и статистика в КазНУ им. аль-Фараби

Содержание дисциплины направлено на изучение теории последовательностей и функций одной переменной, пределов и непрерывности функции, производной, дифференциала, теорем дифференциального исчисления, формулы Тейлора, теории интегралов и их применения, признаков сходимости рядов, разложения функций в степенные ряды; на исследование и построение графика функции, применение дифференциального исчисления в решении прикладных задач.

Цель: формирование практических навыков осуществления предпринимательской деятельности на основе изучения теории и практики предпринимательства. Студент будет способен: использовать возможности рынка, соответствующие их личным интересам и способностям; принять первоначальное решение о начале бизнеса; эффективно работать в рамках действующих правовых норм; определять и оценивать потенциальные рыночные возможности стартапа.

Цель дисциплины сформировать знания о закономерностях взаимодействия живых организмов со средой обитания, функционирования биосферы, основ обеспечения безопасности жизнедеятельности человека от вредных, поражающих факторов, способов защиты от опасностей, мероприятий по ликвидации последствий аварий, катастроф, стихийных бедствий, охране окружающей среды и рациональному природопользованию.

Цель - сформировать навыки использования технологии организации и управления научными исследованиями в профессиональной деятельности. Изучение дисциплины направлено на развитие навыков планирования организации научного исследования, навыков процедур поиска в глобальных сетях информации по научным разработкам, возможностям научных контактов, подачам заявок на научные гранты различных уровней.

Цель дисциплины – формирование у студентов представлений о научно-философском наследии великого тюркского мыслителя Абу Насра аль-Фараби в контексте развития мировой и национальной культуры. Будут изучены особенности наследия аль-Фараби и его влияние на формирование тюркской философии, характер влияния восточной философии на Европейский Ренессанс; традиционные и современные проблемы истории национальной и мировой философии.

Цель дисциплины: формирование высококвалифицированных специалистов в совершенстве знающих нормы антикоррупционного законодательства и умеющих применять их в правоприприменительной практике, правильно квалифицировать коррупционные правонарушения, а также формирование антикоррупционной культуры. Будут изучены: антикоррупционное законодательство, система и деятельность субъектов противодействия коррупции, причины и условия, способствующие коррупции, антикоррупционная политика, международный опыт борьбы с коррупцией

Цель дисциплины: ввести базисные математические понятия, основанные на концепции линейности, которые необходимы для подготовки специалистов по всем областям математики; сформировать способность использовать методы векторной алгебры и метода координат для исследования объектов аналитической геометрии.

Цель дисциплины - сформировать у будущих специалистов компетенцию применения своих профессиональных знаний, пониманий и способностей в целях укрепления единства и солидарности страны, повышения интеллектуального потенциала общества. Будут изучены: понятие об учении Абая; источники учения; составные части учения Абая; категории учения Абая; измерительные приборы учения Абая; сущность и значение учения Абая.

Целью изучения дисциплины является овладение понятийным аппаратом информатики, программирования, способностью структурировать предметную область исследования, умениями создать алгоритм решения поставленной перед ним задачи и перевести его на соответствующий язык программирования, овладение навыками составления алгоритмов различной сложности и различной конфигурации; навыками конкретного языка программирования.

Сформировать способность применение теории и методы обыкновенных дифференциальных уравнений и дифференциальных уравнений в частных производных для решения прикладных задач. Содержание дисциплины направлено на изучение следующих разделов дифференциального уравнения: основные понятия и методы решения дифференциальных уравнений, дифференциальные уравнения первого и высшего порядка, системы дифференциального уравнения, существования, единственности и устойчивости решения.

Сформировать способность использовать основные понятия и методы функционального анализа для решения задач моделирования реальных процессов в различных областях естествознания и экономики. Содержание дисциплины направлено на изучение линейных нормированных, метрических, банаховых и гильбертовых пространств; линейных операторов и функционалов; основных принципов функционального анализа; спектра линейного вполне непрерывного оператора.

Целью данной дисциплины является ознакомление с основными понятиями и результатами теории вероятностей и математической статистики. Содержание дисциплины: изучение основных понятии классической вероятности; основных формул вероятности; случайных величин; законов больших чисел и предельных теорем; основные понятия теории выборки; точечные оценки и методы их нахождения, их свойства; интервальные оценки; проверка статистических гипотез.

Цель: формирование у студентов целостного системного и,фундаментального представления о численных методах и их реализации на ЭВМ решении задач алгебры и анализа. Будут изучены: нелинейные алгебраические, трансцендентные уравнения. Интерполирование функций. Численное интегрирование. Численное дифференцирование. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. Практическая реализация изучаемых численных методов на персональных компьютерах.

Содержание дисциплины направлено на изучение теорию множеств, пропозициональную логику и логику предикатов, введение в аксиоматические формальные системы, основные формализации алгоритмов и вычислимости, введение в классификации алгоритмов и задач по сложности, элементы комбинаторики, рекурсивные соотношения, теорема об остатках, производящие и мультипликативные функции, диофантовы уравнения, элементы теории графов, булевые функции.

Курс направлен на ознакомление студентов с основами компьютерной графики, их применении для визуализации результатов научных вычислений, приобретение умений и навыков использования систем компьютерной математики, развитие пространственного воображения, формирование мотивации к самообразованию.

Содержание дисциплины направлено на приобретение теоретических знаний и практических навыков в области основных методологий разработки программ с помощью языков программирования высокого уровня - изучение современных инструментальных сред, предназначенных для разработки программ с помощью языков программирования высокого уровня.

Цель: формирование у студентов целостного, системного и фундаментального представления о численных методах и их реализации на ЭВМ в решении дифференциальных уравнений в частных производных. Будут изучены следующие аспекты: Конечно-разностный метод и его обоснование для решения уравнений в частных производных. Вариационные и проекционные методы. Программная реализация на ПК численных методов.

Цель дисциплины: дать студентам теорию основных стохастических (случайных) процессов и показать их применения в: биологии, химии, физике, вирусологии, медицине, экономике, финансах и др. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: применять полученные знания, навыки и умение пользоваться ППП для решения практических проблем.

Целью освоения дисциплины является подготовка квалифицированных специалистов в области применения метода конечных элементов для моделирования полей различной физической природы, описываемых уравнениями математической физики. Содержение: Основы принципов построения модели конечных элементов. Основа проекционного пути. Основа вариационного пути. Дискретизация заданной области расчета. Решение систем уравнений, связанных с узлами дискретизированной области.

Цель освоения дисциплины – формирование представления об основных технологиях параллельных вычислений, ознакомление с методами и принципа создания параллельных алгоритмов, освоение технологий параллельного программирования для дальнейшего использования при решении ресурсоёмких вычислительных задач математического анализа, компьютерной безопасности, защиты информации и других направлений.

Основной задачей курса является научить студентов умело применять теорию вероятностей и математическую статистику для численного решения математических задач. Студенты должны знать основные понятия и идеи методов построения сложных случайных величин, а затем на их основе приобрести навыки решения практических задач, умело использовать те или иные алгоритмы методов Монте – Карло.

Целями освоения дисциплины являются: ознакомление студентов с практическими основами машинного обучения, знакомство с примерами типовых и редких задач, решаемых с помощью машинного обучения, знакомство с особенностями управления проектами и командами в сфере машинного обучения, формирование у студентов практических навыков постановки задач машинного обучения и оценки результатов.

Цель дисциплины: сформировать способность численной реализации фундаментальных методов решения основных классов экстремальных задач в конечномерных и бесконечномерных пространствах. Будут изучены: существование оптимального решения, прямые условия оптимальности, классификация методов оптимизации. примеры задач из области оптимизации, экстремумы функции одной переменной, необходимые и достаточные условия существования экстремума, наибольшее, наименьшее значение функции.

Цель дисциплины: ознакомить и научить студентов с современными математическими пакетами: 1) по Вычислительным наукам: Maple, Matlab, Mathematics и др. 2) по Статистике: SPSS, Statistics и др. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: умение пользоваться пакетами прикладных программ (ППП) для решения практических задач по Вычислительным наукам и Статистике.

Цель курса: развить у студентов вычислительные навыки и представить ряд численных методов, важных для финансовой отрасли. Курс содержит: генерация случайных чисел, методы Монте-Карло, численные решения стохастических дифференциальных уравнений и их реализация, конечно-разностные схемы для решения дифференциальных уравнений в частных производных, возникающих в финансах.

Целью изучения дисциплины является понимание архитектуры квантового компьютера и особенностей квантовых вычислений. В рамках изучения дисциплины будут рассмотрены: основы квантовой физики, необходимой для понимания механизма квантовых вычислений; парадигмы квантовых вычислений;кубиты; квантовые системы, состояния которых могут принимать любое из возможных значений; современные примеры построения квантовых компьютеров; особенности программирования для квантовых компьютеров.

Цель дисциплины: рассматриваются непараметрические (предполагаемая функция распределения не зависит от параметров) методы обработки данных по своим возможностям сопоставимую с гауссовской. Основные преимущества непараметрических методов по сравнению с параметрическими – более широкое поле приложений, меньшая чувствительность к «засорениям» статических данных, к влиянию грубых ошибок, попавших в статистический материал.

Целью преподавания дисциплины является ознакомление студентов с основными понятиями и определениями, относящихся к классической теории массового обслуживания и методам анализа систем обслуживания различных типов и назначения. Задача дисциплины – получение базовых знаний в вопросах, связанных с методами изучения систем массового обслуживания.

Целью дисциплины является формирование у студентов научного представления о методах исследования природы взаимосвязей признаков, измеренных в номинальных шкалах, а также развития вероятностно-статистического мышления, необходимого для успешной исследовательской и аналитической работы по изучению закономерностей, лежащих в основе сложных массовых явлений и процессов.

Целями дисциплины являются: знакомство с современными численными методами применяемых в научных исследованиях, усвоение наиболее распространенных современных численных методов решения математических задач, научиться самостоятельно решать и исследовать численными методами прикладные задачи математики, пользуясь компьютером и прикладным программным обеспечением.

Содержание дисциплины: изучение вычислительных и статистических методов обработки данных, приобретение навыка в генерировании сложных вероятностных моделей, освоение программного обеспечения для статистической обработки данных. Курс содержит следующие разделы: Моделирование случайных величин и векторов. Методы Монте-Карло; Марковские цепи. Алгоритм Метрополис-Гастингса. Семплирование по Гиббсу. Алгоритм имитации отжига; Перестановочные тесты для проверки статистических гипотез.

Целями освоения дисциплины являются: изучение принципов математического моделирования прикладных задач, способов решения многокритериальных задач естествознания, в том числе в условиях неопределенности. В результате освоения курса студент должен: понимать идеи, лежащие в основе теории принятия решения, их практическое применение и возможности; обладать теоретическими знаниями основных результатов теории.

Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решения математических и статистических проблем; критически оценивать свою деятельность, деятельность команды, и быть способным к самообразованию и саморазвитию.

Уметь формулировывать и проверять статистические гипотезы, соответствующих данным изучаемой задачи;

Демонстрировать математическую грамотность, логическое мышление и знания основных понятий и идей методов математики, владеть математическим языком в предметной области;

Составлять математические модели исследуемого объекта на основе принципов и инструментарий математических методов;

Обобщать результаты научно-исследовательской и вычислительных работы в соответствующих областях науки в виде участия в научно-исследовательских проектах и выступления на конференциях;

Использовать средства программирования и разработать новые программы для реализации методов вычислительной математики и статистики;

Создавать приложения к пакетам программ для оптимизации профессиональной деятельности в изучаемых областях наук, проводить лабораторные и численные эксперименты, оценивать точность и достоверность результатов моделирования;

Владеть методами вычислительной математики и статистики как основными инструментами для решения сложных математических моделей и задач в настоящее время;

Создавать компьютерные модели реальных процессов на основе вычислительных и статистических данных;

Анализировать результат вычислительных работ и на основе их визуализировать процессы, описываемые математическими моделями;

Использовать методы количественной оценки статистических данных различной природы;

Выбирать современные методы вычислительной науки и статистики и применять их в решении задач естествознания;