Математика и механика
Учебное пособие может быть рекомендовано студентам физических и инженерно-технических специальностей вузов.
Учебное пособие посвящено основным принципам объектно-ориентированного программирования с использованием языка С#. Рассматриваются классы, объекты, наследование, полиморфизм. Особое внимание уделяется взаимодействию объектов. Изложение сопровождается примерами.
Предназначено для студентов, владеющих навыками процедурного программирования, а также для тех, кто желает освоить основы языка С#.
Изучение курса общей физики создает базис для выработки умения ориентироваться в обильном потоке научно-технической информации, своевременно распознавать перспективные научные направления, оценивать возможность их практического использования и просчитывать последствия тех или иных технологических новаций. Предложен сборник заданий для самостоятельной работы и контрольных занятий с примерами решений. В пособии подробно разобраны некоторые задачи, характерные для того или иного теоретического раздела, и приведены задачи для самостоятельной работы. Одной из целей курса является воспитание культуры системного мышления, навыков логического мышления, привычки обдумывать результаты, строить правильные рабочие гипотезы и четко формулировать задачу.
Пособие адресовано студентам, обучающимся по направлениям подготовки и специальностям, входящим в УГС: «Математика и механика», «Физика и астрономия», «Электроника, радиотехника и системы связи», «Электро- и теплотехника», «Физико-технические науки и технологии», «Машиностроение», «Технологии материалов», «Авиационная и ракетно-космическая техника» и другим естественнонаучным и инженерно-техническим направлениям подготовки и специальностям.
В книге изложены основные разделы современного курса теории вероятностей, включая условные распределения, предельные теоремы, метод характеристических функций. В последней главе представлены вероятностные модели, демонстрирующие использование инструментария теории вероятностей при решении задач в области теории принятия решений и конфликтного управления.
Книга рекомендована УМК факультета прикладной математики — процессов управления СПбГУ в качестве учебника для студентов вузов, обучающихся по направлениям «Прикладная математика и информатика», «Фундаментальная информатика и информационные технологии», «Системный анализ и управление». Книга может быть полезна научным работникам и специалистам, использующим теорию вероятностей и вероятностное моделирование при решении научных и прикладных задач.
Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляет мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач.
Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона–Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных.
Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограничении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами.
Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox.
Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.
В современном обществе, где информационные технологии и коммуникации играют все более возрастающую роль, теория информации становится необходимым компонентом образования и математиков, и физиков, и программистов, и инженеров. Учебник посвящен основам классической теории информации. Первые главы содержат основные теоретические положения. Далее рассмотрены приложения теории информации к задачам кодирования и передачи информации. Изложение ведется на максимально доступном уровне с обилием примеров и подробным разбором задач, поэтому книга будет полезна широкому кругу студентов физико-математического и технического профилей. Пригодится она и преподавателям, особенно вторая половина, где представлен комплект контрольных заданий (20 вариантов), содержащих контрольные вопросы по теории и подборки задач. Таких объемных наборов контрольных заданий по теории информации в литературе до настоящего времени представлено не было. Возможно использование пособия и для самообразования, ибо для работы с ним достаточно лишь базовых знаний по теории вероятностей и анализу.
В учебном пособии приводится описание двух систем логического анализа данных, предназначенных для выявления в данных if-then правил. Первая система относится к наиболее представительному и популярному направлению, связанному с построением деревьев решений. Вторая система реализует метод ограниченного перебора. Описание систем сопровождается подробно разобранными примерами из различных предметных областей.
Книга предназначена для студентов старших курсов, магистров, аспирантов, научных работников и других специалистов, изучающих современные методы анализа данных.
Учебное пособие предназначено для студентов направлений «Прикладная математика и информатика» и «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» и содержит описание языка shell, файловых систем и инструментальных средств, предназначенных для подготовки к исполнению программ пользователей. Отдельный раздел посвящен операционным системам реального времени. Все темы изучаются на примере операционных систем Linux, Windows и QNX.
Пособие содержит большое количество примеров и может быть полезным для студентов всех направлений, изучающих принципы функционирования операционных систем и технологии разработки программного обеспечения, и для преподавателей.