Тема «Технология компьютерного

Тема «Логико-лингвистические

Учащихся

Требования к знаниям и умениям

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.

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.

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, иллюстрирующие 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.

Дата добавления: 2014-12-27