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
-
Название ВУЗа Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева
-
Срок обучения 2 года
-
Объем кредитов 120
-
Группа образовательных программ M094 Информационные технологии
-
Область образования 7M06 Информационно-коммуникационные технологии
-
Направление подготовки 7M061 Информационно-коммуникационные технологии
-
Моделирование естественных явлений
Кредитов: 5Понятие 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: 4Необходимость 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: 5Изучаются 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: 5Расширить 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: 5Математические 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: 5Содержание 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: 4Данный 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: 5Обучающиеся 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: 5В 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: 5Результатом 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: 4Курс «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: 4Курс «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: 5Теоретические 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: 5Рассматриваются 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: 5Результатом 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: 5Системное 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: 6Изучается 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: 5Теоретические 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: 5Предметом 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: 5Содержание 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: 6Магистранты 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: 6Знакомство 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: 6Магистранты 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: 6Проблемы 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: 5Во 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: 6Обьяснить 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.