7M05402 Математика в КазНУ им. аль-Фараби

Целью дисциплины является ознакомление магистрантов специальности «математика» проблемой исследования сумм независимых случайных величин, по другому говоря ознакомление их с предельными в разных смыслах теоремами для таких сумм и их многочисленными теоретическими и практическими приложениями. Задачами курса являются: Успешное усвоение магистрантами основных результатов данной дисциплины с тем, чтобы они впоследствии смогли их эффективно использовать в ходе своей будущей научно-педагогической деятельности; Приобретение практических навыков работы учебно-научной литературой по различным разделам изучаемого курса; Результаты обучения: Получает достаточную информацию об истории возникновения и развития предельных теоремм теории вероятностей, умеет различать условии их выполнения и умеет применять их результаты для решения практических задач; знает различных видов сходимости последовательностей и рядов случайных величин и о связях между ними; имеет представление об основных современных направлениях развития теории суммирования независимых случайных величин. Предельные теоремы в схеме Бернулли. Различные виды сходимости последовательности случайных величин и их связь. Метод характеристических функции доказательства предельных теорем. Центральные предельные теоремы (ЦПТ) для одинаково и различно распределенных последовательностей случайных величин.Законы «ноль или единица». Слабый и усиленный законы больших чисел.

Цель освоения дисциплины «Теоретические и вычислительные проблемы математической физики» подготовить магистрантов к решению краевых задач математической физики и разработке эффективных вычислительных алгоритмов численного решения. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности -Создать математические методы решения краевых математической физики. - Разрабатывать эффективные математические методы решения прикладных задач разных областей науки; - Разработать эффективные вычислительные алгоритмы численного решения краевых задач математической физики. -Иметь фундаментальные знания по современным разделам математического моделирования и численного решения. - Выполнять научные работы по актуальным проблемам дифференциальных уравнений к теории управления. Содержание курса направлено на применение современные аналитические и вычислительные методы к решению краевых задач математической физики и уравнений в частных производных. В курсе изучаются следующих тем: Основные задачи математической физики, основные методы решения краевых задач математической физики. Современные вычислительные методы и их применения.

Теория обобщенных аналитических функций построена академиком И.Н. Векуа в рамках пространств Соболева Wpl , р>2. Обобщенные аналитические функции, обладая основными классическими свойствами аналитических функций комплексной переменной, нашли многочисленные реальные объекты приложения. Теория этих функций, имея глубокие связи со многочисленными разделами анализа, геометрии и механики, оказалась органически переплетенной с задачами дифференциальной геометрии и механики сплошной среды.

Изучение итерационных методов решения нелинейных уравнений и систем нелинейных уравнений, численное решение краевых задач для дифференциальных уравнений. В настоящей курсе исследуется наиболее важный класс методов решения нелинейных систем — итерационные методы. Построение общей теории таких методов связано с последовательным применением теоретико-функциональных идей и в первую очередь с использованием принципа сжимающих отображений. Заметим, что итерационные методы находят широкое применение при численном решении краевых задач для дифференциальных уравнений. Курс направлен на изучение как классических методов Ньютона и секущих, так и обобщенные линейные методы, в частности методы последовательной верхней релаксации. Большое внимание уделяется вопросам сходимости итерационных методов. Особый интерес здесь представляет исследование полулокальной и глобальной сходимости, т. е. сходимости в случаях, когда начальное приближение не предполагается достаточно близким к искомому решению или вообще выбирается произвольно. Итерационные методы с демпфирующими множителями будут применены к нахождению решения неллинейной двухточечной краевой задаче для обыкновенных дифференциальных уравнений.

Главная цель этого дела - представить слушательям во всех областях математики основные алгебраические структуры: группы, кольца, модули. Ввести общие понятия алгебраической структуры, субструктуры, гомоморфизма и изоморфизм. Привести типичные примеры такого рода структур и изучить алгебраические конструкции, которые позволяют данной структуре создать новый объект того же типа. Основные алгебраические структуры и алгебраические конструкции в любой области Математики и применять знания о них в конкретных областях.

Cформировать способность строить различные нумерации для разных семейств множеств и функции. освоение теоретико-категорных подходов в теории нумераций, научение работы с подобъектами и главными подълбектами в категории нумерованных множеств. Теоретико-категорные понятия. Нумерации множества и его подмножеств. Категория нумерованных множеств и ее свойства. Подъобекты нумерованного множества. Предполно и полно нумерованные множества. Позитивно нумерованные множества. Нумерованные множества с аппролксимацией. Структурные теоремы о полно нумерованных множествах. Креативность и m-универсальность для вычислимых нумераций.

Цель дисциплины – Магистры должны иметь фундаментальные знания по дифференциальному исчислению в банаховом пространстве, дифференциальным управлениям в банаховом пространстве влетят основы выпуклого анализа в банаховом пространстве, практические навыки вычисления градиента функционала, уметь применить для решения прикладных задач методы минимизаций в банаховом пространстве. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять общую постановку задачи оптимального управления с ограничениями. в контексте соответствующих теории; – Вычислять типовые задачи используя основные определения; – Упорядочивать решение прикладных задач используя дифференцирование нелинейных операторов, Дифференцирование нелинейных функционалов; – Использовать существование и единственное решение дифференциальных уравнений в банаховом пространстве, теорему о глобальном минимуме – Описать условия оптимальности, теорему Вейерштрасса в банаховом пространстве – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя методы минимизации функционалов в банаховом пространстве. – Работать в команде, аргументировано отстаивать правильность выбора решение проблемы Содержание дисциплины: Для решения актуальных проблем естественных наук необходимы новые математические методы, позволяющие решать сложные научно технические задачи. Одной из характерных особенностей современной эпохи все возрастающие внимание к проблемам управления. По данный дисциплине изучаются теоретическое основы оптимального управление включающие: основы дифференциального исчисление в банахавом пространстве, выпуклый анализ, методы минимизации в банаховом пространстве.

Цель дисциплины: Целью дисциплины «Теория уравнений Навье-Стокса» являются изучение магистрантами обобщенных решений краевых и начально-краевых задач для уравнений Навье-Стокса. Исследуется вопросы разрешимости и устойчивости решений, краевых задач для уравнения Навье-Стокса. Будут рассмотрены метод априорных оценок, метод Лерэ-Шаудера, метод Фаэдо-Галеркина. Особое внимание уделяется прикладной стороне исследуемых задач. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять ключевые понятия теорий уравнения Навье-Стокса; – Вычислять задачи (Получение априорных оценок в пространствах Гельдера и Соболева. Разрешимость начально-краевых задач) используя современные методы функционального анализа; – Доказывать разрешимость краевых задач уравнения Стокса, начально-краевых задач уравнения Навье-Стокса и разных прикладных задач используя метод априорных оценок, метод Лерэ-Шаудера, метод Фаэдо-Галеркина.; – Решить теоретические и прикладные задачи физики, механики и т.д.; – Описать решение линейной и нелинейной задачи уравнения Навье-Стокса методами теории обобщённых функций; – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя методы теории теорий уравнения Навье-Стокса; – Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решение проблемы. В результате обучения магистранты должны знать теорию обобщенных функций и ее применение в задачах теории уравнения Навье-Стокса. А именно Постановка основных краевых и начально-краевых задач для уравнений Навье-Стокса. Энергетическое тождество. Диссипация энергии в вязкой жидкости. Уравнение вихря. Определения пространств векторных функций. Интегральные неравенства: Пуанкаре -Стеклова, Ладыженской, леммы вложения. Определение обобщенного решения внутренней стационарной задачи. Теорема о восстановлении давления. Лемма о разложении векторного пространства L2(G) на прямую сумму ортогональных подпространств. Лемма Хопфа. Теорема Лерэ (априорная оценка). Теорема существования решения стационарной задачи. Единственность медленных течений. Определение обобщенного решения нестационарной задачи по Ладыженской. Теорема единственности.

Целью преподавания данной дисциплины является обстоятельное ознакомление магистрантов с основными понятиями, результатами и некоторыми важнейшими, как теоретическими, так и практическими, приложениями современной теорий стохастического анализа. Задачами курса являются: Успешное усвоение магистрантами основных результатов данной дисциплины с тем, чтобы они впоследствии смогли их эффективно использовать в ходе своей будущей научно-педагогической деятельности; Приобретение практических навыков работы учебно-научной литературой по различным разделам изучаемого курса; Результаты обучения: Успешно освоивший программу данного курса магистр математики: Получает навыки по технике применения методов теории стохастического анализа и стохастического исчисления и умеет применять эти методы для решения типичных стандартных задач; Получает четкое представление о взаимосвязях данной дисциплины с другими дисциплинами выбранной образовательной программы; Сможет свободно ориентироваться в основных направлениях дальнейшего развития тематик данной дисциплины; Случайная функция. Основные понятия общей теории случайных процессов; Сходимости; Непрерывности; Производные; Интегралы;Условные математические ожидания относительно разбиений и сигма-алгбр; Основы теории мартингалов; Диффузионные процессы; Прямое и обратное уравнения Колмогорова; Связь диффузионных процессов с задачей Коши для уравнений в частных производных параболического типа; Стохастический дифференциал; Формула Ито: одномерные и многомерные случаи; Определения стохастического дифференциального уравнения и его решения; Условия существования и единственности решения стохастических дифференциальных уравнений; Связь диффузионных процессов с решениями стохастических дифференциальных уравнениями.

Цель: изучение методов доказательств, методов решения задач; методов обучения математике; организационные формы обучения математике в высших учебных заведениях; ознакомление с содержанием курса математики в высших учебных заведениях; вооружение будущего преподавателя вуза конкретными знаниями в обучении математике, расширение педагогического кругозора ознакомление с особенностями преподавания математики в в высших учебных заведениях. Предмет методики преподавания математики: предмет, содержание, цели, задачи методики преподавания математики; содержание методики преподавания математики: состояние и перспективы, тенденция развития методической подготовки будущего преподавателя математики; назначение методической науки; связь методической науки с другими науками; система методической подготовки (понятие, структура, содержание). Основные компоненты содержания школьного курса математики. Цели обучения математике: образовательные цели; воспитательные цели; развивающие цели. Принципы обучения: понятие принципа обучения; система принципов обучения; реализация принципов обучения. Методы обучения математике: понятие метода обучения; научные и традиционные методы обучения; инновационные методы обучения математике. Средства и формы обучения математике: классификация; дидактические функции; формы организации обучения. Математические понятия, предложения и методика их изучения: аксиомы, теоремы; аксиоматический метод; доказательства; методика введения математических понятий конкретно−индуктивным методом; методика введения математических понятий абстрактно−дедуктивным методом. Психолого−педагогические основы в обучении математике: психологические основы в обучении математике; педагогические основы в обучении математике; формирование познавательного интереса к математике; воспитание в процессе обучения. Методика обучения математике через задачи: роль задач в обучении математике; классификация задач по содержанию и функциям; общие методы обучения решению задач. Специфика преподавания дисциплины: организация деятельности обучающихся, планирование и проведение учебных занятий. Применение инновационных технологий на занятиях по математике.

Цель дисциплины: формирование у магистрантов углубленного представления о современной философии науки как системе научного знания особого типа, включающего основные мировоззренческие и методологические проблемы в их рационально-теоретическом осмыслении. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: - определить особенности науки как особого вида знания, деятельности и социального института; - систематизировать основные проблемы и дискуссии о методах и стратегиях ведения научных исследований и закономерностях развития науки; - выбирать наиболее релевантные изучаемому предмету методы и стратегии исследований и следовать им в профессиональной деятельности; - критически оценивать современные научные достижения; - ориентироваться в выборе наиболее эффективных стратегий междисциплинарного поиска; - сформулировать и грамотно аргументировать собственную этическую позицию по отношению к актуальным проблемам современного этапа развития науки. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: Предмет истории и философии науки, Мировоззренческие основания науки, Функции науки, Возникновение и становление науки. Наука в Древнем мире, Средневековье и в эпоху Возрождения, Новоевропейская наука – классический этап развития науки, Основные концепции и направления неклассического и постнеклассического этапа развития науки, Структура и уровни научного познания, Наука как профессия. Идеалы и нормы науки, Философские основания науки и научная картина мира, Научные традиции и научные революции, История и философия естественных и технических наук, История и философия социальных и гуманитарных наук, Философские проблемы развития современной глобальной цивилизации.

Цель: изучение основных проблем теории начальных и краевых задач для сингулярно возмущенных дифференциальных уравнений с кусочно-постоянным аргументом и методами решения таких задач. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – Иметь современное теоретическое представление о роли и месте сингулярно возмущенных задач; - Свободно владеть асимптотическими методами решения сингулярно возмущенных дифференциальных уравнений с кусочно-постоянным аргументом и выяснением области применения этих методов; – Овладеть навыками математического моделирования прикладных задач, описываемых сингулярно возмущенными дифференциальными уравнениями с кусочно-постоянными аргументом и интерпретации полученных результатов; - Вести интенсивную научно-исследовательскую работу и публично представить собственные новые научные результаты; - Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решения проблемы; - Критически оценивать свою деятельность, деятельность команды, и быть способным к самообразованию и саморазвитию. Начальные и краевые задачи для сингулярно возмущенных дифференциальных уравнений с кусочно-постоянным аргументом . Начальные и граничные функции сингулярно возмущенных однородных дифференциальных уравнений с кусочно-постоянным аргументом. Аналитическая формула и асимптотическая оценка решения начальных и краевых задач для сингулярно возмущенных линейных дифференциальных уравнений с кусочно-постоянным аргументом. Оценка разности между решениями сингулярно возмущенных и невозмущенных задач. Равномерное асимптотическое разложение решений начальных и краевых задач.

Цель дисциплины: обеспечение научной подготовки высококвалифицированных специалистов на основе изучения фундаментальных понятий психологии управления, создание предпосылок для теоретического понимания и практического применения важнейших аспектов сферы управления в процессе профессионального становления. В результате изучения дисциплины сформировать у магистрантов способности: - понимать современное состояние теории и практики психологии управления в объеме, оптимальном для использования в последующей профессиональной деятельности; - анализировать методологические проблемы психологического анализа управленческих процессов и явлений; - применять и описывать психологические методы изучения отдельных лиц и социальных групп (общностей) в целях повышения эффективности управления; - объяснять основные психологические особенности деятельности отдельных людей и групп, являющихся объектами управления; - систематизировать основные психологические особенности деятельности субъектов управления; устанавливать сущность и содержание психологической подготовки субъектов управленческой деятельности; - характеризовать социально-психологические явления, возникающие в процессе управления в интересах повышения его эффективности; - демонстрировать методы и приемы развития и совершенствования профессионально важных психологических качеств субъектов управления; - развивать навыки делового и межличностного общения в условиях контакта разных управленческих культур; - разрабатывать программы решения конфликтных ситуаций в организации; - осуществлять исследовательскую проектную деятельность в области психологии управления, презентовать ее результаты; - реализовывать успешные коммуникативные стратегии в личной жизни и профессиональной деятельности; - критически оценивать жизненные и профессиональные ситуации с точки зрения психологии управления;эффективно использовать знания по психологии управления для развития своего потенциала и коллектива Курс дает знания основных направлений современного менеджмента. Раскрывает психологические требования в бизнес-технологиях и в управлении. Определяет психологические основы эффективности управленческой деятельности, связанной со взаимодействием с людьми. В рамках курса раскрываются предмет, основные принципы психологии управления, личность в управленческих взаимодействиях, управление поведением личности, современные представления об управлении по ценностям, психология управления групповыми явлениями и процессами, психологические особенности личности руководителя, индивидуальный стиль управления, психология влияния в управленческой деятельности, управление конфликтными ситуациями

Целью дисциплины является ознакомление магистрантов специальности «Математика» основными понятиями и результатами статистики случайных процессов, при этом значительное внимание будет уделено теории оптимальной нелинейной фильтрации. Задачами курса являются: Успешное усвоение магистрантами основных результатов данной дисциплины с тем, чтобы они впоследствии смогли их эффективно использовать в ходе своей будущей научно-педагогической деятельности; Приобретение практических навыков работы учебно-научной литературой по различным разделам изучаемого курса; Результаты обучения: Получает достаточно сведений по теории оптимальной нелинейной фильтрации как для случая дискретноо, так и непрерывного времени; Ознакомиться задачами последовательного оценивания. Предварительные сведения: теории случайных процессов; теория мартингалов; математическая статистика. Введение в теорию оптимальной нелинейной фильтрации: случай дискретного времени; случай непрерывного времени. Вопросы применения к задачам последовательного оценивания, к линейной фильтрации (фильтр Калмана – Бьюси), интерполяции и экстраполяции одних компонент случайных процессов по другим.

Ознакомление студентов с современными проблемами и тенденциями исследований в теории вычислимости, привлечение студентов к современным исследованиям в математической логике путем формулирования и обсуждения открытых актуальных проблем. Понятие об алгоритмически разрешимых и неразрешимых проблемах; теорема о параметризации; теоремы Клини о неподвижной точке; теорема Райса; неразрешимость проблемы распознавания свойств функций по задающим их программам; вычислимый изоморфизм любых двух универсальных вычислимых функций; основные классы вычислимо перечислимых множеств; свойства нумераций Поста и Клини.

Цель курса: Ознакомить магистрантов новыми исследованиями по теории устойчивости решений уравнений с дифференциальными включениями динамических систем. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности -Получать знания по исследованию устойчивости регулируемых систем. - Создать математические методы исследования устойчивости решений динамических систем. - Применять знания к исследованию устойчивости решений дифференциальных уравнений других областей. - Выполнять научные работы по актуальным проблемам дифференциальных уравнений. Содержание курса направлено на изучение новые методы исследования абсолютной устойчивости положения равновесия нелинейных регулируемых систем. Рассматриваются методы исследования глобальная асимптотическая устойчивости фазовых систем со счетным положением равновесия.

Цель дисциплины: овладение основами профессионально-педагогической культуры преподавателя высшей школы, формирование педагогической компетентности, способности педагогической деятельности в вузах и колледжах на основе знаний дидактики высшей школы, теории воспитания и менеджмента образования, анализа и самооценки преподавательской деятельности. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: - охарактеризовать мировое образовательное пространство и Болонский процесс как современную стратегию развития образования; - анализировать и оценивать учебно-воспитательные ситуации с позиции теории целостного педагогического процесса (комплексный, системный анализ ситуаций); - проектировать целостный педагогический процесс в соответствии с законами, закономерностями и принципами образования; - объяснять динамику развития процесса обучения через связи и зависимости его компонентов: с позиции системного подхода; критериального оценивания; достижимости результатов обучения; - выстраивать процесс обучения как динамическую систему на основе методологических подходов (деятельностного, личностно-ориентированного, компетентностного, крединой системы и др.); - проектировать лекционные, семинарские, практические, лабораторные занятия с использованием различных стратегий и методов обучения, на основе кредитной системы обучения. При изучении дисциплины магистранты будут изучать следующие аспекты: педагогическая наука и ее место в системе наук о человеке; современная парадигма высшего образования, мегатенденции развития образования и Болонский процесс; система высшего профессионального образования в Казахстане. методология педагогической науки; профессиональная и коммуникативная компетеность преподавателя высшей школы; теория обучения в высшей школе (дидактика); содержание высшего образования; проектирование TLA-стратегии образования, применение традиционных и инновационных методов и форм организации обучения, новых образовательные технологии в высшей школе, организация самостоятельной работы магистрантов в условиях кредитной технологии; технология составления учебно-методических материалов; теория научной деятельности высшей школы. НИРС; деятельность куратора- эдвайзера в системе высшего образования; менеджмент в образовании.

Цель дисциплины – ознакомить магистрантов с новыми результатами по методам решения краевых задач оптимального управление для процессов описываемых обыкновенными дифференциальными уравнениями, отличающихся от известных методов, основанных на принципе Лагранжа. Магистры должны иметь высокую теоретическую подготовку и уметь применить для решения прикладных задач на компьютерах: – Выявление роли теории управляемости в теории оптимального управления; – Изложение способов проверки критериев существования решения краевых задач оптимального управления с различного вида ограничениями; – Изложение способов построение решения краевых задач оптимального управления с линейными и квадратичными критериями эффективности; – Применение конструктивной теории оптимального управления при решении прикладных задач; – Работать в команде, аргументировано отстаивать правильность выбора решение проблемы. Содержание дисциплины: Основой предлагаемого нового метода решения краевых задач оптимального управления являются принцип погружения. Идея принципа погружения состоит в том, что решение исходной сложной краевой задачи стал возможным благодаря нахождению обычного решения, одного класса интегральных уравнений Фредгольма первого рода. Существования решения краевой задачи сведено к построению минимизирующих последовательностей и определению нижней грани функционала. Построение оптимального решения осуществляется путем сужения области допустимых управлений.

Цель: изучение основных проблем теории начальных и краевых задач для сингулярно возмущенных интегро-дифференциальных уравнений и методами решения таких задач. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – Иметь современное теоретическое представление о роли и месте сингулярно возмущенных задач; - Свободно владеть асимптотическими методами решения сингулярно возмущенных интегро-дифференциальных уравнений и выяснением области применения этих методов; – Овладеть навыками математического моделирования прикладных задач, описываемых сингулярно возмущенными интегро-дифференциальными уравнениями и интерпретации полученных результатов; - Вести интенсивную научно-исследовательскую работу и публично представить собственные новые научные результаты; - Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решения проблемы; - Критически оценивать свою деятельность, деятельность команды, и быть способным к самообразованию и саморазвитию. Начальные и краевые задачи с начальным скачком для сингулярно возмущенных интегро-дифференциальных уравнений. Начальные и граничные функции сингулярно возмущенных однородных дифференциальных уравнений. Аналитическая формула и асимптотическая оценка решения начальных и краевых задач для сингулярно возмущенных линейных интегро-дифференциальных уравнений. Оценка разности между решениями сингулярно возмущенных и невозмущенных задач. Равномерное асимптотическое разложение решений начальных и краевых задач.

Изучить многомерный комплексный анализ, теория голоморфных функций нескольких переменных и голоморфных отображений комплексных многообразий. Многомерный комплексный анализ, теория голоморфных функций нескольких переменных и голоморфных отображений комплексных многообразий. Голоморфные отображения, которые в многомерном случае являются столь же основным понятием, как и функции. Понятия из алгебры и топологии, результаты геометрической теории функций нескольких комплексных переменных.

Целью преподавания дисциплины является ознокомление обучающихся основами современного математического анализа на метрических пространствах, стохастического анализа и теории мартингалов, а также некоторыми их приложениями. Основных понятий и важнейших фундаментальных результатов общей теории случайных процессов; Основ теории мартингалов и полумартингалов; Определений стохастического дифференциального уравнения и его решения; Условий существования и единственности решений стохастических дифференциальных уравнений; Определения диффузионного процесса; Прямого и обратного уравнений Колмогорова; Связь диффузионных процессов с задачей Коши для уравнений в частных производных параболического типа; Связь диффузионных процессов с решениями стохастических дифференциальных уравнениями.

Целью преподавания дисциплины является обучение студентов основам линейной алгебры, в которой центральное место отводится одной из самых важных идей математики – идеи линейности, - реализуемой в таких понятиях, как линейные операции, линейная зависимость и независимость, ранг, линейное пространство, линейные и билинейные преобразования, а также первоначальное ознакомление студентов с основными алгебраическими структурами такими, как группа, кольцо, поле, имеющими приложения в самых различных отраслях современной науки и техники. Курс представляет собой введение в конечные поля, что является одним из основных предметов в алгебре, информатике и криптографии. Курс будет охватывать основные темы по линейной алгебре (первая половина семестра) и аналитической геометрии (Вторая половина). В ходе курса мы формулируем основные понятия и результаты, которые стали классические в наши дни и пытаются описать современные тенденции и достижения.

Целями освоения дисциплины «Обратные задачи в гидродинамики» являются – ознакомить магистрантов с теорией и с новыми результатами по методам решения обратных задач гидродинамик; изучение и умение основных постановок обратных задач; изучение особенностей их решения, некоторые алгоритмы их решения. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Знать и объяснять основные понятия и методы решения обратной задачи гидродинамики; Оценить и изучить современное состояние и достижение область обратной задачи гидродинамики; Применять теоретические знания к решению прикладных задач естествознания Уметь самостоятельно делать постановку задач и подбирать эффективные методы их решения; Анализировать полученных результатов и сравнить с другими современными результатами исследователя Основные понятия теории обратной задачи. Постановки прямых и обратных задачи гидродинамики. Классификация обратных задач. Известные результаты по прямой задачи гидродинамики. Основные методы решения обратных задач. Обратные задачи для уравнения Стокса. Обратные задачи для линеаризованной и нелинейной уравнений Навье-Стокса. Обратные задачи тепловой конвекции, магнитной гидродинамики. Обратные задачи для неньютоновских жидкости.

Цель дисциплины: приобретение и совершенствование компетенций в соответствии с международными стандартами иноязычного образования, позволяющих использоватьиностранный язык как средство общения в межкультурной, профессиональной и научной деятельности будущего магистра. В результате изучения дисциплины сформировать у магистрантов способности: - участвовать в новых видах деятельности и интегрировать новую информацию в уже имеющуюся систему знаний; - понимать принципы организации и функционирования языков; - использовать иностранный язык в процессе приобретения профессинальных знаний; - использовать устные и письменные высказывания для выполнения конкретных функций; - четко излагать свои мысли, справляться с затруднительными и тупиковыми ситуациями; - самостоятельно работать над профессиональными и научными проблемами; - анализировать, обобщать и систематизировать научную информацию; ставить цель исследования и выбрать оптимальные пути и методы его достижения. - эффективно взаимодействовать в социуме в повседневной жизни, в профессиональной сфере; - аргументированно отстаивать свою точку зрения в процессе обсуждения профессиональных и непрофессиональных тем. Настоящая учебная программа дисциплины «Иностранный язык (профессиональный)» предначначена для подготовки высококвалифицированных специалистов, способных конкурировать на рынке труда, т.к. через иностранный язык будущий магистр получает доступ к академическим знаниям, новым технологиям и современной информации и, таким образом, он служит инструментом для успешной профессиональной и научной деятельности.

Изложение интерполяционных формул, дать оценку полного наилучшего приближения частными наилучшими приближениями для функции многих переменных Интерполяция - приближение функции кривой, проходящей через все N точек. Основной недостаток интерполяционных алгоритмов в том, что при изменении значения функции в одной точке необходимо полностью пересчитать интерполяционные формулы. Аппроксимация - приближение кривой, не обязательно проходящей через все точки. Основные методы аппроксимации обладают свойством 'local control': изменение значения функции в одной точке влечет за собой перевычисление лишь 1-3 формул. В курсе дается оценка полного наилучшего приближения частными наилучшими приближениями для функции многих переменных.

Краевые задачи для уравнений параболического и эллиптического типов в пространствах Гельдера и Соболева. Первая и вторая граничные задачи для параболических уравнений в пространстве Гельдера. Существование, единственность, оценки решения. Метод построения регуляризатора для доказательства существования решения, метод Шаудера для вывода оценок решения. Задача Дирихле для эллиптических уравнений в пространстве Соболева. Существование, оценки решения задачи. Теоремы Фредгольма. В результате обучения студенты должны владеть техникой получения априорных оценок пространствах Гельдера и Соболева, а также разрешимостью краевых задач параболического типа современными методами (метод построения регуляризатора для доказательства существования решения, метод Шаудера, фредгольмовость дифференциальных операторов).

Познакомить студентов с основными подходами понятия вычислимых функций, показать их эквивалентность и познакомить их с разрешимыми и неразрешимыми проблемами математики. Неформальное описание алгоритма. Проблемы, которые не имеют алгоритмического решения. Подход Геделя. Примитивно-рекурсивные функции. Замкнутые свойства класса примитивно-рекурсивных функций. Функции сопряжения. Функция Гёделя. Частично вычислимые и вычислимые функции. Теорема Клини о нормальной форме. Нумерация Клини. теорема s-m-n. Теорема о рекурсии. Машины Тьюринга. Функции, которые вычислимы на машинах Тьюринга. Различные ароматы машин Тьюринга. Универсальная машина Тьюринга. Эквивалентность подходов Гёделя и Тьюринга. Тезис Черча. Разрешимые и неразрешимые проблемы. Диагонализация. Проблема остановки. Сводимость. Теорема Райса. Неразрешимые проблемы о контекстно-свободных языках.

Цель дисциплины:«Качественная теория дифференциальных уравнений» - это математическая наука, которая составляет фундамент математического и естественнонаучного образования. Поэтому целью дисциплины Качественная теория дифференциальных уравнений является изучение основных понятий качественной теорий дифференциальных уравнений. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять свойства решений системы дифференциальных уравнений используя качественную теорию дифференциальных уравнений (особые точки, классификация интегральных кривых и траекторий, классификация особых точек т т.д.) на плоскости и в пространстве; – Вычислять типовые задачи (нахождение особых точек, исследование типов особых точек, исследование особых точек системы дифференциальных уравнений на плоскости, нахождение направлении точек и траектории) используя методы качественной теорий дифференциальных уравнений; – Упорядочивать решение прикладных задач используя геометрический и механический смыслы особых точек; – Классифицировать особые точки на плоскости методами качественной теорий дифференциальных уравнений; – Описать исследование особые точки линейной автономной системы дифференциальных уравнений на плоскости методами качественной теорий дифференциальных уравнений. – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя методы методами качественной теорий дифференциальных уравнений; – Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решение проблемы Автономные системы дифференциальных уравнений. Свойства решений. Автономные системы дифференциальных уравнений на плоскости. Линейные автономные системы дифференциальных уравнений на плоскости. Особые точки. Виды особых точек и фазовые портреты. Невырожденные особые точки нелинейной системы дифференциальных уравнений и фазовые портреты. Функция последования. Цикл. Предельный цикл. Теория индексов. Предельные точки траекторий автономной системы дифференциальных уравнений. ПонятиеустойчивостипоПуассону. Понятие устойчивости по Лагранжу.

Изложение функция многих переменных, функциональные классы, кратные интегралы, квадратурные формулы и операторы восстановления и их погрешности. В середине XX века в связи с потребностями ВПК, а также другими задачами народно-хозяйственного значения возникла необходимость разработки оптимальных и реализуемых на ЭВМ методов приближенного вычисления интегралов большой кратности и восстановления функций многих переменных. В Казахстане в этом направлении получены существенные результаты (проф. Н.Темиргалиев и его школа). В курсе излагаются результаты одного из основоположников теоретико-числовых методов в приближенном анализе Н.М. Коробова, а также слушателям предлагаются новые нерешенные задачи.

Cформировать способность строить различные нумерации для разных семейств множеств и функции. освоение теоретико-категорных подходов в теории нумераций, научение работы с подобъектами и главными подълбектами в категории нумерованных множеств. Теоретико-категорные понятия. Нумерации множества и его подмножеств. Категория нумерованных множеств и ее свойства. Подъобекты нумерованного множества. Предполно и полно нумерованные множества. Позитивно нумерованные множества. Нумерованные множества с аппролксимацией. Структурные теоремы о полно нумерованных множествах. Креативность и m-универсальность для вычислимых нумераций.

Цель данного курса – ознокомить современные неучные научные достижения в области вычислимых нумерации и их исспользовать Подход Гончарова-Сорби. Синтаксические и алгоритмические критерии вычислимости нумераций в классическом случае семейств вычислимо перечислимых множеств. Общий подход Гончарова-Сорби и его применение к введению понятия арифметической нумерации. Синтаксический критерий вычислимости нумераций в арифметической иерархии и критерий в терминах равномерной перечислимости относительно оракулов. Понятие полурешеток Роджерса. Теоремы Хуторецкого и их обобщения. Классическая теорема Хуторецкого о мощности полурешеток вычислимых нумераций. Теорема Хуторецкого о невозможности декомпозиции в главный идеал и главный фильтр. Теорема ГончароваСорби о минимальных парах арифметических нумераций. Представление о теореме Бадаева-Лемппа о декомпозиции полурешеток Роджерса для семейств разностей вычислимо перечислимых множеств. Вычислимость в иерархии Ершова. Критерий вычислимости нумерации семейства множеств иерархии Ершова. Эффективная дискретность и мощность полурешеток Роджерса. Теорема Бадаева о существовании конечных недискретных семейств с тривиальной полурешеткой Роджерса. Семейства без минимальных вычислимых нумераций.

Исследуются краевые задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений произвольного порядка с малым параметром при старшей производной. Дается оценки решений и решениями возмущенных задач. Будут получены асимптотические разложения решений с работой степенью точности по малому параметру. В результате обучения магистранты будут ознакомлены методами исследования краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений с малым параметром при старшей производной. Уметь выявлять влияние малого параметра на асимптотическое поведение решений, выяснить порядка роста решений в точке начального скачка. Иметь навыки решения краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений

Цель дисциплины – ознакомить магистрантов с новыми результатами по теорией прямых и обратных задач для неклассических уравнений и с современными методами их решения. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: -иметь высокую теоретическую подготовку по прямым и обратным задачам для неклассических уравнений, чтобы в дальнейшем выполнить самостоятельно научное работы; -уметь применить и иметь практические навыки решения прикладных задач. -Уметь самостоятельно выполнить научные исследования и написать статьи. -Анализировать и формулировать типовые прямые и обратные задачи естествознания; -Осуществлять преподавание специальных дисциплин в вузах и колледжах. Любое дифференциальное уравнение является математической моделью реального физического, химического или биологического процесса. Достижения современных научных исследования показывают, что большинства эти процессы моделируются с неклассическими уравнениями математической физики. В курсе изучаются прямые и обратные задачи для неклассических уравнений математической физики которые описывающие эти реальных процессов.

Цель курса: исследование сложных конструктивных методов решения краевых задач оптимального управления, формулировка условий оптимальности в форме, доказательства их сходимости и получение оценок скорости сходимости. В курсе рассматриваются сложные конструктивные методы решения краевых задач, т.е. где имеются кроме целевого функционала и граничных условий, фазовые ограничения и интегральные ограничения на фазовые координаты системы, а также ограничения на значения управления. Основная задача состоит в определении таких граничных условий из заданных множеств и управлений из заданного функционального пространства, удовлетворяющих ограничениям на управления, которые обеспечивают достижение основной цели управления при выполнении фазовых и интегральных ограничений.

Теория мартингалов является одним из важнейших новых направлений теории стохастического анализа. Методы и результаты теории мартингалов находят все больше и больше применении как в математике, так и в других направлениях наук. Целью преподавания дисциплины является ознакомление магистрантов специальности "Математика" с основами одного из современнейшего направления теории случайных процессов - теорией мартингалов. Задачей курса является не только сообщение известного запаса сведения (определений, теорем, их доказательств, связей между ними, методов решения традиционных задач), а также обучение магистрантов к навыкам их применения в различных отраслях науки и практики. Результаты обучения: Знает определения и свойства основных объектов изучения теории мартингалов, формулировок наиболее важных утверждений, методы их доказательств, возможные сферы приложений; Получает представления о связях между мартингалами и полумартингалами (субмартингалами, супермартингалами); Сможет свободно ориентироваться в основных направлениях дальнейшего развития тематик данной дисциплины; Приобретает практические навыки решения стандартных задач теории мартингалов. Условные математические ожидания: относительно разбиении; относительно сигма-алгебр; одной случайной величины относительно другой случайной величине; Определение мартингала; Момент остановки; Применение мартингалов к случайным блужданиям; Сохранении свойства мартингальности при замене времени на случайный момент; Тождество Вальда; Основные неравенства; Мартингалы и полумартингалы (дискретное и непрерывное время); Теоремы сходимости. Винеровский процесс как квадратично интегрируемый мартингал.

Изложение исследований по новому научному направлению – теории идентификации краевых условий спектральных задач по собственным значениям. В курсе дается систематическое изложение исследований по новому научному направлению – теории идентификации краевых условий спектральных задач по собственным значениям. В качестве приложений теории разрабатываются методы диагностики закреплений механических систем по собственным частотам их колебаний, а также способы создания закреплений, обеспечивающих нужный (безопасный) диапазон частот колебаний закрепляемой механической системы.

Предлагается обзор работ, посвященных приближенному вычислению собственных значений и собственных функций дифференциальных операторов типа Штурма—Лиувилля методами теории регуляризованных следов. Излагается метод А.А. Дородницына и его развитие в виде теории регуляризованных следов дифференциальных операторов В курсе дается известные классические методы асимптотического вычисления к задачам о собственных значениях, порожденных от дифференциальных операторов на конечных областях с проколотой одной точкой. В курсе рассматриваются регуляризованные следы дифференциальных операторов, полнота системы корневых функций.

Цель дисциплины – Магистры должны иметь фундаментальные знания по теории управляемости решения уравнений с дифференциальными включениями, когда правая часть содержит нелинейные функции из заданного множества, должны знать нерешенные проблемы теории динамических систем, владеть теорий устойчивости регулируемых систем в основным, в простом критическом и критическом случаях. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять общую постановку задачи в контексте соответствующих теории; – Вычислять типовые задачи используя основные определения; – Упорядочивать решение прикладных задач используя положение равновесия, не единственность решения. Исследование абсолютной устойчивости регулируемых систем в основном случае. Не особые преобразования; – Использовать свойства решений, несобственные интегралы; – Описать абсолютную устойчивость, исследование абсолютной устойчивости регулируемых систем в простом критическом случае. Не особые преобразование; – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя свойства решений, несобственные интегралы. абсолютную устойчивость, исследование абсолютной устойчивости регулируемых систем в критическом случае, не особые преобразование; – Работать в команде, аргументировано отстаивать правильность выбора решение проблемы. Содержание дисциплины: По данный дисциплине изучаются общая теория абсолютной устойчивости положение равновесия одномерных и многомерных регулируемых систем с ограниченными ресурсами для трех случаев: основной, простой критической, критический. Для указанных случаев получены в отдельности, условия абсолютной устойчивости в пространстве параметров систем.

Целью преподавания данной дисциплины является обстоятельное ознакомление магистрантов с основными понятиями, результатами и некоторыми важнейшими, как теоретическими, так и практическими, приложениями современной теорий стохастических дифференциальных уравнений. Задачами курса являются: Успешное усвоение магистрантами основных результатов данной дисциплины с тем, чтобы они впоследствии смогли их эффективно использовать в ходе своей будущей научно-педагогической деятельности; Приобретение практических навыков работы учебно-научной литературой по различным разделам изучаемого курса; Результаты обучения: Получает четкое представление о взаимосвязях данной дисциплины с другими дисциплинами выбранной образовательной программы; Сможет свободно ориентироваться в основных Стохастические интегралы от неслучайных и случайных функций по процессу с ортогональными приращениями; Интеграл Ито; Стохастический дифференциал; Формула Ито: одномерные и многомерные случаи; Определения стохастического дифференциального уравнения и его решения; Условия существования и единственности решения стохастических дифференциальных уравнений; Связь диффузионных процессов с решениями стохастических дифференциальных уравнениями.

Целью изучения дисциплины является развитие базовых теоретико-вероятностных знаний по случайным процессам в финансах, а также формирование практических навыков применения стохастических методов и моделей и экономической интерпретации результатов. В ходе изучения курса у студентов должны сформироваться способности: – объяснять ключевые понятия стохастичсекой финансовой математики (основные и производные финансовые инструменты; модели ценообразования акции и опциона; модель Блейка-Шоулза; портфель финансовых инструментов; модель Марковитца; диверсификация и оптимизация портфеля и др.) в контексте соответствующей теории; – решать типовые задачи (прогнозирование цены финансового инструмента; оценка доходности и риска финансовой операции; хеджирование; диверсифика ция и оптимизация портфеля и др.), используя методы стохастической финансовой математики; – оптимизировать решение прикладных задач, используя инструменты стохастической финансовой математики; – классифицировать основные понятия стохастической финансовой математики (финансовые инструменты и их свойства; портфели финансовых инструментов и др.); – описывать исследование стохастических процессов в финансах методами стохастической финансовой математики; – конструировать процесс исследования прикладной задачи, используя методы стохастической финансовой математики; – работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решения проблемы. Содержание дисциплины направлено на изучение таких понятий и определений, как финансовые инструменты; биномиальные модели эволюции цен; модель Блейка-Шоулза; теория Марковитца; виды и свойства опционов; стохастические модели ценовой динамики.

Целью преподавания данной дисциплины является обстоятельное ознакомление магистрантов с основными понятиями, результатами и некоторыми важнейшими, как теоретическими, так и практическими, приложениями современной теории оценивания. Задачами курса являются: Успешное усвоение магистрантами основных результатов данной дисциплины с тем, чтобы они впоследствии смогли их эффективно использовать в ходе своей будущей научно-педагогической деятельности; Приобретение практических навыков работы учебно-научной литературой по различным разделам изучаемого курса; Результаты обучения: Успешно освоивший программу данного курса магистрант: Получает навыки по технике применения методов теории оценивания и умеет применять эти методы для решения типичных стандартных задач; Получает четкое представление о взаимосвязях данной дисциплины с другими дисциплинами выбранной образовательной программы; Сможет свободно ориентироваться в основных направлениях дальнейшего развития тематик данной дисциплины Общее введение. Достаточные статистики. Несмещенное оценивание (параметрический и непараметрический случаи). Эффективность оценок при квадратичной функции потерь. Оценивание по методу максимального правдоподобия. Асимптотическая нормальность оценки. Доверительное оценивание. Толерантное оценивание.

Цель дисциплины – Магистранты должны иметь фундаментальные знания по теории оптимального управления системами, описываемыми уравнениями с частными производными, владеть основами теории управление системами описываемыми уравнениями с частными производными эллиптического, параболического, гиперболического типов, теоремами существования оптимального управления и практические навыки решения прикладных задач. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности:  На основе глубоких системных знании в предметной области решить современные задачи и проблемы в математике.  Критически оценивать современное состояние предметной области в контексте новейших научных теории и концепций.  Находить, анализировать и грамотно контекстно обрабатывать научно-техническую, естественнонаучную и общенаучную информацию, приводя ее к проблемно-задачной форме.  Применять современные методы для проведения самостоятельных исследований и интерпретировать их результаты; применять навыки написания обзоров, отчетов и научных статей.  Планировать и осуществлять эксперименты, оценивая точность и достоверность результатов моделирования. Анализировать полученные результаты и делать обоснованные выводы. Для решения актуальных проблем математической физики, в частности, задачи магнитной гидродинамики, теории упругости газовой динамики, необходимы новые математические методы оптимального управления прогрессами описываемыми уравнениями с частными производными. По данной дисциплине изучаются методы решения задачи оптимального управления для уравнений эллипического, параболического и гиперболического типов в отдельности, необходимые условия оптимальности первого порядка.

Цель дисциплины –магистранты должны иметь фундаментальные знания по теории экстремальных задач в банаховом пространстве для уравнений в частных производных; владеть основами выпуклого анализа; иметь практические навыки вычисления градиента функционала. На множестве решений параболического и гиперболического уравнений, уметь применить теорию экстремальных задач для решения прикладных задач теплопроводности, упругой гибкой струны. Знать методы минимизации функционалов в банаховом пространстве. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности:  На основе глубоких системных знании в предметной области решать современные задачи и проблемы в математике.  Критически оценивать современное состояние предметной области в контексте новейших научных теории и концепций.  Находить, анализировать и грамотно контекстно обрабатывать научно-техническую, естественнонаучную и общенаучную информацию, приводя ее к проблемно-задачной форме.  Применять современные методы для проведения самостоятельных исследований и интерпретировать их результаты; применять навыки написания обзоров, отчетов и научных статей.  Самостоятельно делать постановку задачи и подбирать соответствующую математическую модель. Содержание дисциплины: Для решения теоритических проблем математический физики, естественных наук необходимы новые математические методы оптимального управления процессами описываемых уравнениями в частных производных. По данной дисциплине изучаются основные методы минимизации функционалов в виде кратных интегралов на множестве решений уравнений в частных производных. Методы минимизации функционалов: градиентный метод, метод проекции градиента, метод условного градиента, метод Ньютона-Канторовича, метод интегральных функционалов.

Цель: углубленное изучение некоторых разделов асимптотической теории дифференциальных уравнений, формирование знаний, необходимых для эффективного использования асимптотических методов построения и анализа решений обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных с малым параметром при старших производных и умение применять эти методы при исследовании фундаментальных и прикладных задач. В ходе изучения курса сформировать у магистрантов способности: – Использовать фундаментальные знания в области математического анализа, комплексного и функционального анализа, дифференциальных уравнений в будущей профессиональной деятельности; - Свободно владеть асимптотическими методами решения сингулярно возмущенных обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных и выяснением области применения этих методов; – Использовать методы математического моделирования при решении теоретических и прикладных задач; - Проводить интенсивную научно-исследовательскую работу и публично представить собственные новые научные результаты; - Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решения проблемы; - Критически оценивать свою деятельность, деятельность команды, и быть способным к самообразованию и саморазвитию. Зависимость решений от параметров; метод малого параметра решения дифференциальных уравнений; нахождение периодических решений линейных дифференциальных уравнений; асимптотическое интегрирование; обыкновенные дифференциальные уравнения с малым параметром при производной; теорема о предельном переходе; асимптотика решений дифференциальных уравнений по малому параметру; сингулярно возмущенные уравнения с частными производными; сингулярно возмущенная первая краевая задача для систем линейных гиперболических уравнений.

Целью дисциплины посвящен изучению нелинейных задач математической физики с точки зрения современного функционального анализа. Поэтому концепция нелинейности главенствует по всему курсу. Здесь рассматриваются следующие современные методы исследования начально-краевых задач для уравнений математической физики: метод априорных оценок, вариационные методы, методы монотонности и компактности, тождество Похожаева и метод регуляризации. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять основные понятия об обобщенных решениях начально-краевых задач; – Определять слабые и сильные обобщенные решения для нелинейных задач математической физики, используя современные методы теорий функционального анализа; – Доказывать разрешимость прикладных задач используя метод априорных оценок, вариационные методы, методы монотонности и компактности и метод регуляризации; – Решить теоретические и прикладные задачи физики, механики и т.д.; – Описать однозначную разрешимость нелинейных задач математической физики; – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя методы монотонности и компактности; – Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решение проблемы. В результате обучения магистранты должны знать теорию обобщенных функций и ее применение в краевых задачах для нелинейных уравнений. А именно Модельные нелинейные уравнения. Вывод некоторых модельных нелинейных эллиптических, параболических и гиперболических уравнений, имеющих физический смысл. Слабая производная и пространства H1 и H01. След функций из пространств H1 и W21,1. Оператор Немыцкого. Постановка задачи Дирихле для полулинейного эллиптического уравнения. Метод верхних и нижних решений. Метод компактности в сочетании с методами монотонности и Галеркина. Метод Лере–Шаудера. Классические решения. Степень отображения Лере–Шаудера. Существование решения уравнения теплопроводности с нелинейным источником. Слабый принцип максимума для слабых решений уравнения Лапласа и Пуассона. Слабый принцип максимума для слабых решений уравнения теплопроводности.

Цель дисциплины: изучение методов решения краевых задач для эволюционных уравнений с применением функционального анализа. Теория уравнении с частными производными не является частью функционального анализа. Несмотря на то, что некоторые классы уравнений допускают трактовку в терминах абстрактных операторов, действующих в банаховых пространствах, настойчивость в в принятии поверхностно абстрактной точки зрения и вытекающее отсюда игнорирование тонких теорем, вычислений и вывода априорных оценко является в итоге большой потерей в исследовании искомых задач. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Знать основные закономерности развития науки и техники; – Знать основные понятия и методы теории уравнений математической физики; – Знать основные виды специальных функций; – Работать в команде, уметь доказать правильность своего метода выбора задачи; – Применять методы моделирования и анализа при решении инженерных задач; – Решать основные задачи математической физики, применять методологию научных исследований; – Владеть инструментарием для решения математических задач в своей предметной области; – Владеть навыками математической формализации постановок задач, навыками решения типовых задач, навыками критического восприятия информации; Эволюционные уравнения, характеризующие процессы, протекающие в сплошной среде, и, как правило, содержащие производные по времени. Уравнения допускающее истолкование как запись дифференциального закона развития (эволюции) во времени некоторого процесса.

Целью преподавания дисциплины является обучение студентов основам линейной алгебры, в которой центральное место отводится одной из самых важных идей математики – идеи линейности, - реализуемой в таких понятиях, как линейные операции, линейная зависимость и независимость, ранг, линейное пространство, линейные и билинейные преобразования, а также первоначальное ознакомление студентов с основными алгебраическими структурами такими, как группа, кольцо, поле, имеющими приложения в самых различных отраслях современной науки и техники. Аффинное многообразие и полиномиальный идеал. Алгоритм деления в кольце многочленов нескольких переменных. Теорема Гильберта о базисе. Базисы Гребнера. Теоремы об исключении и продолжении.

Эллиптические уравнения второго порядка – один из самых красивых и востребованных разделов математики. Классическим примером таких уравнений является уравнение Лапласа, описывающее, стационарное распределение температуры. Курс посвящен общему эллиптическому уравнению. Будут изложены: Классический принцип максимума; Оценки С.Н.Бернштейна; Неравенство Харнака; Теорема Лиувилля; Пространство Соболева, Гельдера; Понятия слабого решения; Теорема Фредгольма; Метод Шаудера. Таким образом, целью курса " Эллиптические уравнения второго порядка" является формирование у магистрантов ключевых компетенций (общенаучных, инструментальных, общепрофессиональных, профильно-специализированных) на основании углубленного изучения методов исследования краевых задач для эллиптических уравнений. В ходе изучения курса сформировать у студентов способности: – Объяснять основные понятия о постановках краевых задачах для эллиптического уравнения; – Вычислять задачи (Нахождения фундаментального решения. Принцип максимума. Метод потенциалов) используя современные методы решения теории дифференциальных уравнений в частных производных (интегральные уравнения, теоремы вложения и Метод Шаудера); – Доказывать разрешимость прикладных задач используя теорию дифференциальных уравнений в частных производных; – Решить теоретические и прикладные задачи физики, механики и т.д.; – Описать существование и единственность краевой задачи для уравнения эллиптического типа методами теории обобщённых функций, теории функциональных пространств, интегральные уравнения, теоремы вложения и теория уравнении в частных производных; – Конструировать процесс исследования прикладной задачи используя методы теории дифференциальных уравнений в частных производных; – Работать в команде, аргументированно отстаивать правильность выбора решение проблемы. В результате обучения магистранты должны знать теорию обобщенных функций и ее применение в краевых задачах для уравнения эллиптического типа. А именно Общие сведения о линейных функционалах и линейных ограниченных операторах в гильбертовых пространствах. Компактные множества. Вполне непрерывные операторы. Линейные уравнения в гильбертовом пространстве. Самосопряженные вполне непрерывные операторы. О неограниченных операторах. Обобщенные производные и усреднения. Определение пространств Соболева и их основные свойства. Теоремы вложения пространств Соболева. Уравнения эллиптического типа. Обобщенные решения из . Первое (энергетическое) неравенство. Исследование разрешимости задачи Дирихле в пространстве (три теоремы Фредгольма). Теоремы разложения по собственным функциям симметрических операторов. Вторая и третья краевые задачи. Второе основное неравенство для эллиптических операторов. Разрешимость задачи Дирихле в пространстве . Приближенные методы решения краевых задач.

Создать алгоритмы поиска различных запросов в базах данных, используя теорию нумераций;

Преобразовывать модели, используя линейные и нелинейные операторы в различных функциональных и топологических пространствах;

Давать прикладные интерпретации и на основе глубоких системных знаний в предметной области, анализировать степень сложности спектральных задач;

Применять инновационные педагогические технологии, методики при преподавании математических дисциплин; разрабатывать оценочные инструментарии, методические указания;

Планировать и осуществлять эксперименты, оценивая точность и достоверность результатов моделирования;

Создать конструктивные методы решения краевых задач интегро-дифференциальных уравнений;

Проводить лабораторные и численные эксперименты, оценить точность и достоверность результатов моделирования в собственных научных исследованиях.

Проводить исследование относительно устойчивости работы электроэнергетических систем;

Конструировать процесс исследования прикладной задачи, используя математические и статистические методы;

Разработать кинематические схемы манипуляторов, критически оценивая динамику робототехнических систем;

Компетентно использовать языковые и лингвокультурологические знания для общения в полиязычном и поликультурном социуме Республики Казахстан и на международной арене;

Разрабатывать пакеты программ для решения задач в области естественных наук, используя современные языки программирования и компьютерное моделирование;