Действующая образовательная программа

7M06105 Математическое и компьютерное моделирование в ЕНУ им. Л. Н. Гумилева

  • Цель образовательной программы Подготовка магистров владеющих фундаментальными и обоснованными знаниями по методам математического и компьютерного моделирования, новыми результатами теоретических и прикладных исследований; способных преподавать в вузах, осуществлять руководство, а также быть исполнителем в научно-исследовательских проектах моделирования в сферах естествоведения, социально-экономических и других процессов; освоивших современные высокопроизводительные компьютерные технологии.
  • Академическая степень Магистратура
  • Языки обучения Русский, Казахский
  • Срок обучения 2 года
  • Объем кредитов 120
  • Группа образовательных программ M094 Информационные технологии
  • Моделирование естественных явлений
    Кредитов: 5

    Понятие о математических и компьютерных моделях. Классификация моделей. Этапы построения математических моделей. Методология компьютерного моделирования. Источники данных и их типы. Физико-математическая теория для исследования атмосферных процессов и динамической метеорологии. Компьютерные и математические модели состояния атмосферы.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Психология управления
    Кредитов: 4

    Необходимость обучения данного курса обусловлена тем, чтобы магистранты имели целостное представление об основных подходах и принципах современной психологической науки, основных мето-дах исследования психических процессов, состояний и свойств личности, механизмов регуляции деятельности, закономерности поведения личности и группы, которые могут быть полезными в профессиональной деятельности специалистов высшей квалификации.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Криптографические методы защиты информации
    Кредитов: 5

    Изучаются методы математической криптографии и государственные стандарты криптографических средств, а также особенности их применения в системах защиты информации. Программа дисциплины включает в себя следующие разделы: шифры; схемы цифровой подписи; хэш-функции; теория секретности Шеннона; теория имитационный стойкости Симмонса; коды аутентификации и ортогональные массивы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Вариационные методы в математической физике
    Кредитов: 5

    Расширить и углубить теоретические знания и практические навыки по вычислительной математике. Знать определения и свойства гильбертова пространства, понятие сходимости, полноты, плотности, сепарабельности пространства, операторов и функционалов в нормированных пространствах. Применение вариационных методов к решению краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Технология параллельных вычислений
    Кредитов: 5

    Математические модели и методы параллельного программирования для многопроцессорных вычислительных систем; научить магистрантов методам написания и модификации программ для систем с параллельными технологиями OpenMPI и MPI.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Теория управления линейными системами
    Кредитов: 5

    Содержание материалов, включенных в курс - познакомить магистрантов с теорией оптимального управления линейными системами и методами проектирования. Магистранты приобретут базовые знания по теории линейных систем, достаточно глубокие, чтобы начать чтение предметной литературы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Педагогика высшей школы
    Кредитов: 4

    Данный предмет направлен на развитие профессионально-педагогических компетенций магистрантов, умению организации учебно-воспитательного процесса, а также на всесторонную подготовку к успешному научному творчеству в системе высшего и послевузовского образования.

    Год обучения - 1
    Семестр 1
  • Нелинейные интегрируемые системы и их приложения
    Кредитов: 5

    Обучающиеся будут знать основные методы математического моделирования нелинейных волновых процессов и свойства их интегрируемости, будут уметь применять прямые и обратные методы теории солитонов для построения различных локализованных решений интегрируемых систем, будут иметь навыки использовать единый алгоритмический подход и методы теории солитонов для решения широкого класса волновых задач.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Новые методы математического моделирования
    Кредитов: 5

    В результате освоения программы магистранты владеют современными методами математического моделирования, используемыми при исследовании проблем естествознания, определяющих передовые рубежи развития фундаментальной и прикладной науки.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Геоинформационные системы
    Кредитов: 5

    Результатом обучения курса будет освоение следующих тем и разделов: Основные компоненты ГИС. Структуры и модели данных. Технологии ввода данных. Анализ пространственных данных. Моделирование поверхностей. Технология построения цифровых моделей рельефа. Методы и средства визуализации. Этапы и правила проектирования ГИС. Состав современной платформы ГИС. Основные задачи территориальной организации государства. Создание и ведение государственного градостроительного кадастра Республики Казахстан.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • История и философия науки
    Кредитов: 4

    Курс «История и философия науки» формирует у магистрантов культуру научного мышления, развивает аналитические способности и навыки исследовательской деятельности.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Иностранный язык (профессиональный)
    Кредитов: 4

    Курс «Иностранный язык (профессиональный)» направлен на формирование межкультурно-коммуникативной компетенции магистрантов неязыковых специальностей в процессе иноязычного образования на уровне сверхбазовой стандартности (С1). Курс предусматривает овладение нормами академического письма, развитие навыков критического анализа, подготовки научных обзоров, аннотаций, составления рефератов и библиографий по тематике проводимых исследований.

    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Паттерное проектирование на JavaScript
    Кредитов: 5

    Теоретические и практические основы технологий объектно-ориентированного программирования в JavaScript. Современные методы и средства разработки проектов программных приложений. Программирование в среде WebStorm. Цель: Освоение практических особенностей процесса объектно-ориентированного программирования и разработки проектов в среде WebStorm; Владеть практическими навыками по разработке проектов в среде WebStorm; Уметь разрабатывать проектов JavaScript web-приложений в среде WebStorm; Иметь навыки программирование в среде WebStorm.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Теоретико-числовые алгоритмы в криптографии
    Кредитов: 5

    Рассматриваются алгоритмы над большими числами, над полиномами, методы генерации простых чисел, методы факторизации чисел и полиномов, задача дискретного логарифмирования. Наряду с теоретическими основами, изучаются практические алгоритмы решения указанных задач. На лабораторных работах магистранты реализуют, отлаживают и исследуют изучаемые алгоритмы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Статистическая обработка данных
    Кредитов: 5

    Результатом обучения курса будет освоение следующих тем и разделов: Общие сведения о системе STATISTICA. Основные компоненты системы STATISTICA. Описание модулей и приложений системы, техническое описание диалоговых окон, терминов и перевод основных опций, используемых для прогнозирования в системе STATISTICA.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Математические модели Обработки сигналов
    Кредитов: 5

    Системное изучение методов дискретизации непрерывных сигналов, рассмотрение методологии и технологии обработки сигналов. Дисциплина обучает исследованию различных видов сигналов, приобретения навыков применения преобразований Фурье, Хаара, Уолша и др.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 1
    Семестр 2
  • Криптография на эллиптических кривых
    Кредитов: 6

    Изучается математический аппарат теории эллиптических кривых над конечными полями и его применение в анализе и синтезе криптографических систем защиты информации. Программа дисциплины включает в себя следующие разделы: определение эллиптической кривой над полем; аддитивная группа точек эллиптической кривой; дискретный логарифм на эллиптической кривой; протоколы Диффи — Хеллмана, проблема Диффи — Хеллмана на эллиптической кривой; шифрсистема 16 ElGamal; шифрсистема Menezes — Vanstone; эллиптический алгоритм Ленстры факторизации чисел.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Программирование на языке Pyton
    Кредитов: 5

    Теоретические и практические основы технологий объектно-ориентированного программирования в Python. Современные методы и средства анализировать данные. Библиотека Matplotlib, NumPy. OpenCV. Программирование в среде IDLE. Цель: Освоение практических особенностей процесса объектно-ориентированного программирования в среде IDLE; Владеть практическими навыками программирования в среде IDLE; Уметь использовать библиотеки Python; Иметь навыки анализировать данные в среде IDLE.

    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Имитационное моделирование и СМО
    Кредитов: 5

    Предметом дисциплины является установления зависимости между факторами, определяющими функциональные возможности СМО, и эффективностью её функционирования. Курс лекций охватывает базовые основы имитационного моделирования и систем массового обслуживания. Проводится классификация типов систем обслуживания, определяемая классом решаемых задач и основы используемого математического аппарата. В связи с чем, в курс лекций включен основные понятия Марковских случайных процессов. В едином комплексе рассматривается взаимоувязанное решение задач методами классического математического моделирования с дискретно-событийной парадигмой имитационного моделирования.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Управление нелинейными системами
    Кредитов: 5

    Содержание материалов, включенных в курс - познакомить магистрантов с теорией оптимального управления линейными системами и методами проектирования. Магистранты приобретут базовые знания по теории линейных систем, достаточно глубокие, чтобы начать чтение предметной литературы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Математические модели уравнений гидродинамики
    Кредитов: 6

    Магистранты должны знать основные законы механики сплошной среды, уметь математически моделировать простые гидродинамические процессы, знать аналитические и численные методы решения задач

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Основы технологии ТОФИ
    Кредитов: 6

    Знакомство с теоретическими основами технологии ТОФИ, знакомство со средой моделирования ТОФИ, освоение возможностей технологии по построению информационных моделей предметной области. Построение конкретной модели по выбранной предметной области.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Моделирование многомерных и динамических солитонов
    Кредитов: 6

    Магистранты должны знать основные методы математического моделирования нелинейных волновых процессов и свойства их интегрируемости, будут уметь применять методы теории солитонов для построения различных точных решений нелинейных эволюционных уравнения, будут иметь навыки использовать единый алгоритмический подход и методы теории солитонов для решения широкого класса волновых задач.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Проблемы моментов в численном анализе
    Кредитов: 6

    Проблемы моментов с точки зрения численного анализа. Нахождение свойств выбранного семейства элементов гильбертово пространства для разрешимости проблемы моментов.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Криптографические протоколы
    Кредитов: 5

    Во вводной части дается классификация криптографических протоколов, а также изучаются атаки на криптографические протоколы. Далее изучаются протоколы аутентификации сообщений, затем изучаются протоколы идентификации, потом изучаются протоколы распределения ключей, после чего изучаются схемы разделение секрета. В заключительной части изучаются прикладные криптографические протоколы.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Приложения метода Монте - Карло
    Кредитов: 6

    Обьяснить магистрантам понятие метод Монте-Карло как метода моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Ознакомить общей схемой метода Монте-Карло и освоить методов оценки погрешности. Рассмотреть осуществление вычисление интегралов методом Монте-Карло и способы понижения их дисперсии.

    Селективная дисциплина
    Год обучения - 2
    Семестр 1
  • Код ON1

    Анализировать основные мировоззренческие и методологические проблемы, в т.ч. междисциплинарного характера, исследуемые в науке на современном этапе ее развития и использовать результаты в профессиональной деятельности

  • Код ON2

    владеть современными педагогическими технологиями и обладать коммуникативными способностями

  • Код ON3

    Способность осуществлять профессиональное и личностное самообразование, проектировать дальнейшие образовательные маршруты и профессиональную карьеру; осуществлять профессиональную коммуникацию в устной и письменной формах на русском, казахском и иностранном языках для решения задач профессиональной деятельности; готовность взаимодействовать с участниками образовательного процесса и социальными партнерами, руководить коллективом, толерантно воспринимая социальные, этноконфессиональные и культурные различия

  • Код ON4

    Использовать метод математического моделирования и решения при решении задач естественных процессов и при построении оптимальных планов эксперимента.

  • Код ON5

    Навыки к анализу прикладного смысла управления системами и их решения на основе математических утверждении и математических моделей.

  • Код ON6

    Уметь разработать алгоритм для компьютерной реализации на основе языков высокого уровня программирования результатов математического моделирования.

  • Код ON7

    Анализировать, формулировать и решать актуальные и значимые проблемы фундаментальной и прикладной математики.

  • Код ON8

    Формировать теоретические знания по методам обработки данных и анализу бизнес процессов, а также алгоритмов криптосистем.

Top