Тема «Введение в компьютерное моделирование»
Учащиеся должны знать:
• принципы моделирования;
• разновидности компьютерного моделирования;
• основные этапы компьютерного моделирования.
Тема «Классификационные информационные модели»
Учащиеся должны знать:
• что такое система, подсистема, структура системы;
• различие между системами естественными и искусственными;
• о материальных и информационных связях между объектами составляющими систему;
• основные понятия теории графов;
• о способах реализации информационных моделей — реляционном, иерархическом, сетевом.
Учащиеся должны уметь:
• приводить примеры систем и подсистем;
• выделять информационные связи в естественных и искусственных системах;
• выделять элементы (характеристики) сложных объектов;
• строить древовидные и простые графовые информационные модели;
• интерпретировать блок-схему алгоритма как ориентированный граф;
• строить реляционные, иерархические и сетевые информационные модели;
|
|
• работать с таблицами в Word.
Тема «Логико-лингвистические информационные модели»
Учащиеся должны знать:
• в чем разница между формальными и естественными языками;
• что такое «логико-лингвистическая модель»;
• в чем заключается проблематика искусственного интеллекта;
• какие формы представления знаний используются в информатике;
• причины, по которым язык программирования можно рассматривать как логико-лингвистическую модель;
• что такое «метаязык»;
• примеры языков управления учебными исполнителями.
• Учащиеся должны уметь:
• строить простейшие модели представления знаний;
• разбирать метаописания конструкций языков программирования.
Тема «Технология компьютерного математического моделирования»
Учащиеся должны знать:
• определения понятий «модель», «информационная модель», «формализация», «компьютерная математическая модель»;
• этапы компьютерного математического моделирования, их содержание;
• цели математического моделирования;
• требования, предъявляемые к компьютерным математическим моделям;
• возможные подходы к классификации моделей.
Учащиеся должны уметь:
• приводить примеры, иллюстрировать понятия «модель», «информационная модель», «компьютерная математическая модель»;
• приводить примеры формальной записи содержательных задач;
• приводить примеры содержательных задач, при решении которых применяются компьютерные математические модели и преследуются разные цели моделирования;
• применять схему компьютерного эксперимента при решении содержательных задач, где возникает потребность в компьютерном математическом моделировании;
|
|
• приводить примеры различных задач при подходе к классификации по целям моделирования.
Тема «Моделирование физических процессов»
Учащиеся должны знать:
• отличие натурного (лабораторного) эксперимента в физике от компьютерного (численного);
• второй закон Ньютона в дифференциальной формулировке, его применение при построении моделей динамических процессов;
• какое воздействие оказывает сила сопротивления среды на характер движения тел;
• какие факторы принимаются во внимание при учете сопротивления среды;
• дифференциальные или конечно-разностные формулировки ряда моделей физических процессов. Среди них могут быть:
• свободное падение тела с учетом сопротивления среды;
• движение тела, брошенного под углом к горизонту, с учетом сопротивления среды;
• взлет ракеты;
• движение небесных тел;
• движение заряженных частиц;
• колебательные движения различных маятников;
• теплопроводность в однородном стержне и др.
Учащиеся должны уметь:
• отбирать факторы, влияющие на поведение изучаемой системы, выполнять ранжирование этих факторов;
• выводить уравнения указанных выше процессов;
• выбирать наиболее подходящие программные средства для исследования построенных моделей;
• использовать простейшие численные методы при решении систем дифференциальных уравнений (решать конечно-разностные уравнения);
• подбирать подходящие наборы тестовых данных для всестороннего анализа правильности разработанных программ;
• анализировать полученные результаты и исследовать математическую модель при различных наборах параметров, в том числе граничных или критических.
Тема «Имитационные стохастические модели»
Учащиеся должны знать:
• основные понятия теории вероятности: среднее значение, случайное событие, равновероятные и неравновероятные события, случайная величина, выборка, математическое ожидание, дисперсия, законы распределения случайных величин, доверительный интервал и др.;
• алгоритмы, используемые при моделировании псевдослучайных чисел на ЭВМ; способы получения последовательностей случайных чисел с заданным законом распределения;
• подходы к построению математических моделей в теории массового обслуживания;
• основные результаты, которые могут быть получены при имитационном моделировании в теории массового обслуживания.
Учащиеся должны уметь:
• моделировать последовательности случайных чисел с заданным законом распределения;
• согласно выбранным моделям моделировать случайные события и интерпретировать полученные результаты.
Тема «Моделирование динамики развития популяций» Учащиеся должны знать:
• отличительные особенности и специфику компьютерного математического моделирования в классической экологии;
• основные понятия классической экологии: особи, популяции, сообщества, конкуренция, хищничество и др.;
• модели динамики численности популяций с дискретным размножением;
• модели динамики численности популяций с непрерывным размножением;
• модели популяций хищника и жертвы.
Учащиеся должны уметь:
• Исследовать динамику численности популяций с дискретным размножением; строить фазовые диаграммы;
• Исследовать динамику численности популяций с непрерывным размножением, анализировать влияние на ее поведение внутривидовой и межвидовой конкуренции;
• исследовать систему «хищник—жертва», анализировать взаимное влияние численностей популяций;
• строить, исследовать и анализировать имитационные модели экологических систем.