Методы энтропийного моделирования многомерных стохастических систем

Цели и задачи дисциплины

Изучение студентами современных методов энтропийного моделирования и анализа сложных стохастических систем. Задачи курса: - изучить распространенные энтропийные модели стохастических систем, освоить алгоритмы их реализации; - научить студентов: правильно строить энтропийную математическую модель стохастической системы в зависимости от априорной информации и цели функционирования системы; знать отличительные особенности различных моделей, их положительные и отрицательные свойства; - показать на практических примерах возможности и ограничения энтропийных моделей стохастических систем, а также их преимущества над моделями, построенными не на основе энтропийного подхода; - научить создавать модели с возможностью динамического управления и учета приоритетов; формировать данные для моделирования, планировать исследования на моделях, проводить обработку и анализ полученных результатов моделирования; проводить сбор данных и формализовать модель; создавать программные модели в изучаемом пакете.

Краткое содержание дисциплины

Каждая модель стохастической системы описывается по единой схеме: — предпосылки использования; — постановка задачи; — примеры прикладных задач; — базовые предположения и границы применимости; — описание модели, методы оценки ее адекватности экспериментальным данным; — достоинства, недостатки, ограничения, «подводные камни», сравнение с другими моделями.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-9.1 способностью находить, формулировать и решать актуальные и значимые проблемы в области математического моделирования, численных методов и комплексов программ
ПК-9.2 способностью к применению, развитию и реализации математически сложных алгоритмов в современных программных комплексах при решении задач математического моделирования, численных методов (для направленности)