8D05405 Есептеу ғылымдары және статистика в Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті

Пәннің мақсаты - студенттерге бақылаудың көлемін және ақырлы элементтер әдістерін қолдану үшін белгілі бір құрылымсыз есептеу торларын жазуға және қолдануға үйрету. Пәнді оқу барысында студенттер Delaunay триангуляциясы және Вороной диаграммалары негізінде құрылымданбаған торларды салудың әртүрлі алгоритмдерін үйренеді. Құрылымсыз торларда ағынды нақтылауды бейімдеуді жүзеге асыру әдістері де талқыланады. Гибридті торлы конструкцияларды салу және пайдалану жағдайлары құрылымдалған гибридті торлармен бірге зерттеледі.

Пән белгілі бір функцияның мәндеріне, функция градиентіне немесе вектор өрісінің бағытына бейімделген қисық сызықты құрылымдық есептеу торларын құру әдістеріне арналған. Оның ішінде қарастырылған және құрылысқа параллель шешілген мәселені шешуге бейімделу жағдайлары қарастырылады. Пәнді оқу барысында студенттер бөлу әдістерімен, Годунов-Томпсонмен және кері Белтрами теңдеуімен танысады. Сонымен қатар олар ақырлы айырмашылық әдістерін қолданып дифференциалдық теңдеулерді шешуге негізделген қисық сызықты құрылымды адаптивті есептеу торларын өз бетімен қалай құруды үйренеді.

Мақсаты: PhD докторанттарында ғылыми-педагогикалық кадрлардың өз зерттеу жобаларын, робототехника және мехатроника саласындағы бағдарламаларды жүзеге асыруға дайындығы мен қабілетін қалыптастыруға және олардың нәтижелерін Қазақстан Республикасының және халықаралық академиялық қауымдастықтың заңнамалық нормаларына сәйкес жазбаша түрде ұсынуға бағытталған тиісті кәсіби құзыреттілікті дамыту, ұлттық және шет тілінде жарияланым белсенділігін көрсете білу болып табылады. Пәннің мазмұны: ғылыми зерттеулердің нәтижелерін, диссертациялар, ғылыми мақалалар немесе жобалық өтінімдер түрінде жариялау мақсатында қазақ, орыс және ағылшын тілдерінде академиялық мәтіндерді құрастырудың негізгі аспектілері.

Пәнді игерудің міндеттері: классикалық математикалық логика мен алгоритмдер теориясының негізгі нәтижелері туралы білімді қалыптастыру; математикада да, информатикада да логикалық және алгоритмдік интуицияны дамыту; есептеу алгоритмінің қатаңдық деңгейі туралы түсінік қалыптастыру және дамыту. Пәнді игеру нәтижесінде студент мыналарды білуі керек: есептеу, шешімділік, санау, логикалық есептеу, бірінші дәрежелі формулалардың ақиқаты және дәлелділігі; - алгоритмдер теориясының маңызды теоремалары. - математикалық логика мен алгоритмдер теориясының әдістерін практикалық есептерді шешуге қолдана білу; - математикалық логика тілін пәндік бағыттар туралы білімді ұсыну үшін қолдану; - логикалық функцияларды зерттеу, формулалар түрінде олардың көрінісін алу; - логикалық функциялардың минималды түрлерін құру; - логикалық функциялар жүйесінің толықтығы мен негізін анықтау; - ақырғы автоматиканы синтездеу мәселелерін шешу; Меншікті алгоритмдердің уақытша және сыйымдылық күрделілігін анықтау: - логикалық өрнектерді түрлендірудің және оларды қалыпты қалыпқа келтірудің негізгі әдістері; - болжамды есептеу және предикативті есептеулерде дәлелдеу әдістері

Пән сызықтық және сызықты емес дифференциалдық теңдеулерді сандық шешуге арналған ақырлы элементтер әдісіне (FEM) арналған (PDE). Ең маңызды ақырғы элементтер енгізілді, мысалы, тетраэдралар мен гексахедондардағы жоғары ретті полиномиялар, сондай-ақ изопараметриялық элементтер. Курс барысында ресми тіл эллиптикалық есептерді, мысалы, бар екендігі мен бірегейлігін дәлелдеуде және қателіктерді талдауда қолданылады. Студент біледі: ақырлы элемент әдісін талдау үшін қолданылатын ресми тілдегі теореманың дәлелі; Эллиптикалық параллель дифференциалдық теңдеулердің аналитикалық және сандық шешімдері. Студент жасай алады: сызықты және сызықты емес дифференциалдық теңдеулер үшін әр түрлі ақырлы элементтерді өз бетінше тұжырымдай, қолдана және қолдана алады; теңдеулер жүйесін шешуге, сандық тиімді әдіспен ақырлы элемент әдісі; элементтердің ақырғы әдістеріне қатысты жалпы қателіктерді алуға; қолданбаларда негізгі теңдеулерді қолдана білу; нәтижелерді ауызша және жазбаша түрде ұсынуға; ақырлы элемент әдісінің тиімділігін санмен бағалау.

Мақсаты: PhD докторанттарында робототехникадағы және мехатроникадағы ғылыми зерттеу әдістері туралы түсініктерді қалыптастыру, зерттеу құзыреттілігін қалыптастыру және олардың алған білімдері мен іскерліктерін өзінің кәсіби қызметінде ғылыми-зерттеу жұмыстарын ұйымдастыруда қолдануға дайындығын қалыптастыру болып табылады. Пәннің мазмұны: робототехникадағы және мехатроникадағы ғылыми зерттеудің әдістемесі мен әдістемесі; ғылыми зерттеу үшін ақпаратты іздеудің негізгі әдістері; ғылыми-зерттеу жұмысын жоспарлау; экспериментті жоспарлаудың математикалық негіздері; докторлық диссертацияларды дайындау, рәсімдеу және қорғау процедуралары қарастырылады.

Пәннің мақсаты - таратылған немесе ортақ жедел жады бар мультипроцессорлы есептеу жүйелерінде параллель есептеулерді ұйымдастыру технологияларын басқару қабілеттерін дамыту. Пәнді оқу нәтижесінде докторанттардың қабілетін қалыптастыру: multip мультипроцессорлы есептеу жүйелерінің құрылымын логикалық бейнелеу әдістерін қарастыру; Available қол жетімді есептеу сызбаларын талдап, оларды ыдыратуды жүзеге асырады; Data деректерді берудің негізгі операцияларының күрделілігін талдау; Parallel параллель бағдарламаларды модельдеу; Comp есептеуіш жүйелердің үлгі модельдері. Пән аясында келесі аспектілер қарастырылады: Деректер беру механизмдерінің жалпы сипаттамасы. Деректерді берудің негізгі операцияларының күрделілігін талдау. Бір процессордан желідегі барлық басқа процессорларға мәліметтерді жалпылама беру. Барлық процессорлардан желідегі барлық процессорларға мәліметтерді жалпылама беру. Байланыс ортасының топологиясын логикалық бейнелеу әдістері. Кластерлік жүйелер үшін мәліметтерді беру операцияларының күрделілігін бағалау. Параллель бағдарламаларды модельдеу. Параллель алгоритмдерді құру техникасы. Процессорлар арасында ішкі бағаларды бөлу ақпараттық сілтемелер болатындай етіп жүзеге асырылуы керек. Жартылай дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллельді есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу есептерін шығару және параллель шешу әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау. Кластерлік жүйелер үшін мәліметтерді беру операцияларының күрделілігін бағалау. Параллель бағдарламаларды модельдеу. Параллель алгоритмдерді құру техникасы. Процессорлар арасында ішкі бағаларды бөлу ақпараттық сілтемелер болатындай етіп жүзеге асырылуы керек. Жартылай дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллельді есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу есептерін шығару және параллель шешу әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау. Кластерлік жүйелер үшін мәліметтерді беру операцияларының күрделілігін бағалау. Параллель бағдарламаларды модельдеу. Параллель алгоритмдерді құру техникасы. Процессорлар арасында ішкі бағаларды бөлу ақпараттық сілтемелер болатындай етіп жүзеге асырылуы керек. Жартылай дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллельді есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу есептерін шығару және параллель шешу әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау. Жартылай дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллельді есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу есептерін шығару және параллель шешу әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау. Жартылай дифференциалдық теңдеулерді шешу әдістері. Жалпы жады бар жүйелер үшін параллельді есептеулерді ұйымдастыру. Есептеу жүйесінің моделін қалыптастыру. Есептеу есептерін шығару және параллель шешу әдісін таңдау. Параллельді есептеу процесін бақылаудың графикалық формаларын анықтау.

Пәннің мақсаты - студенттерге машиналық және математикалық статистиканы қолдана отырып, процестерді болжау әдістерін үйрету. Пәнді оқу барысында студенттер терең оқу, күшейту, генеративті қарсыластық GAN ұғымдарымен танысады. Студенттер нақты деректерді жақындату арқылы тиімді болжау үшін математикалық модельдің параметрлерін таңдау үшін тау-кен әдістерін қолдануды үйренеді. Олар сонымен қатар зияткерлік жүйенің жұмысына негізделген түйіндер мен ұяшықтардағы мәндерді табуға негізделген, сандық модельді алдын-ала іске қосу нәтижелері бойынша модельдеу саласындағы соңғы жұмыстармен, тікелей есептеусіз танысады.

Пәннің мақсаты - кванттық есептеу негіздерін, кванттық есептеу модельдерін және тиімді кванттық алгоритмдерді оқып үйрену. Курс студенттердің информатика саласындағы білімдерін кеңейтуге және тереңдетуге, кванттық есептеулерді құру мәселелеріне көзқарастарды зерттеу арқылы олардың жүйелік ойлауын қалыптастыруға бағытталған. Пәнді оқу барысында кванттық механиканың постулаттарына негізделген қажетті анықтамалар мен ұғымдар енгізіледі, кванттық есептеу алгоритмдері зерттеледі, белгілі кванттық алгоритмдер классикалық цифрлармен салыстырғанда кванттық есептеу күшін көрсете отырып, егжей-тегжейлі қарастырылады. Курс соңында студент кванттық информатиканың негізгі ұғымдарын, мысалы, qubit ұғымын, кванттық жүйенің түрленуі мен өлшеулері, кванттық есептеудің негізгі заңдылықтарын білуі керек,

Ғылыми зерттеулер жүргізу және жаңа іргелі және қолданбалы нәтижелер алу, алынған нәтижелерді сыни тұрғыдан талдау және бағалау, толық емес немесе шектеулі ақпарат жағдайында да дұрыс тұжырымдар жасау;

Шетелдік және отандық ғылыми журналдарға ғылыми мақалалар жазып, олардың маңыздылығын сыни бағалай отырып, халықаралық және республикалық конференцияларда, семинарлар мен семинарларда алдыңғы қатарлы тақырыптар мен зерттеу нәтижелері туралы кең ғылыми қауымдастықты хабардар ету;

Қоғамға қатысы бар теориялық немесе практикалық есептеу мәселесін немесе шешу әдісін қоя отырып, ғылыми жобаларды дербес түрде жазу, қажет болған жағдайда тәуелсіз ғылыми зерттеулер жүргізу;

Таңдалған ғылыми бағыт бойынша өз кәсіби даму бағыты мен қарқындылығын анықтау, топта жұмыс істей білу, ұжымның және тұтас қоғамның дамуына үлес қоса алу.

Дифференциалдық теңдеулерді ақырғы айырмашылықтар, көлемдер және / немесе элементтер әдісімен аппроксимациялауға негізделген есептеу тәжірибелерінің әдістемесі саласында ғылыми зерттеулер жүргізу;

Есептеу әдістері мен айырымдық сұлбалар үшін, соның ішінде жоғары өнімді алгоритмдер жағдайында жинақтылық және шешімділікке іргелі талдау жүргізу;

Сандық есептерде құрылымды, қисық сызықты, құрылымын сақтамайтын есептеу торларын құру және қолдану;

Инженерлік есептердің параллельді есептеу алгоритмдерін құрастыру және оларды жоғары өнімді жүйелерде қолдану, кванттық есептеу алгоритмдерін дамыту;

Нақты тәжірибелер негізінде есептеу жүйелерін бейімдеу және сынау үшін нақты деректерду математикалық статистика әдістерін қолдану;

Нәтижелерді болжау үшін есептеу алгоритмін бейімдеу үшін терең оқытуға, күшейтіп оқытуға негізделген дерек талдау әдістерін қолдану;