Литература

1. Д. Баррон. Ассемблеры и загрузчики. М.: Мир, 1974.

2. Э. Дейкстра. Дисциплина программирования.М.: Мир, 1978.

3. Г. Дейтел. Введение в операционные системы.М.: Мир, 1987.

4. С. Кейслер. Проектирование операционных систем для малых ЭВМ.М.: Мир, 1986.

5. Д. Иртегов. Введение в операционные системы, 2-e изд. Спб: БХВ, 2008.

6. Б.Керниган, Р.Пайк. Unix— универсальная среда программирования.М.: Финансы и статистика, 1992.

7. Д. Э. Кнут. Искусство программирования.Издательский дом Вильямс, 2000.

8. С. Краковяк. Основы организации и функционирования ОС ЭВМ.М.: Мир, 1988.

9. А. Робачевский. Операционная система Unix.СПб.: БХВ, 1999.

10. У.Стивенс, С.Раго. UNIX — профессиональное программирование, 2-е изд.СПб.: Символ, 2007.

11. А. Танненбаум. Современные операционные системы. М: Вильямс, 2001.

12. К. Хевиленд, Д.Грэй, Б. Салама. Системное программирование в UNIX.М.: ДМК Пресс, 2000.

13. Ч. Хоар. Взаимодействующие последовательные процессы.М.: Мир, 1989.

Эвм в планировании и обработке физического эксперимента(3-й курс, 5-й сем., 72 ч., диф. Зачёт) Программа курса лекций(36 ч.)

Канд. физ.-мат. наук Александр Аркадьевич Король

1. Обзор курса. Введение в предмет, связь с другими дисциплинами. Организация, ожидаемые базовые знания, требования к выполнению заданий. Литература.

2. Обзор средств для работы в операционных системах совместимыми с семейством POSIX. Интерактивная оболочка bash, основные команды оболочки, POSIX.2 и расширения ОС Linux. Редакторы. Компиляция, сборка и исполнение простой программы на C++.

3. Аналитические вычисления на ЭВМ. Система Maxima. Простейшие операции с программой Maxima: подстановки, дифференцирование, свертки. Краткий обзор других популярных пакетов CAS (Mathematica, Maple, Axiom).

4. Обзор системы обработки данных ROOT. Интерпретатор CINT, библиотека классов C++, библиотека классов Python. Краткий обзор необходимого для работы подмножества языков C++ и Python.

5. Основные блоки библиотеки ROOT. Математическая библиотека. Гистограммы, графы, деревья, кортежи (n-tuples), файлы. Графическое отображение информации, стили: цвета, подписи, линии и др. Минимизация. Статистический пакет, получение параметров распределений и зависимостей.

6. Случайные величины, плотность вероятности и распределение случайной величины. Характеристики распределения: среднее, дисперсия. Некоторые часто встречающиеся распределения и их свойства: биномиальное, равномерное, пуассоновское, нормальное. Датчики случайных чисел.

7. Метод Монте-Карло. Получение произвольных распределений случайной величины: метод прямой выборки, метод Неймана, существенная выборка, композиционный метод. Вычисление определенных интегралов методом Монте-Карло.

8. Моделирование физических процессов и методов наблюдения методом Монте-Карло. Моделирование в ядерном эксперименте на примере регистрации событий в детекторе. Розыгрыш ливней и каскадов.

9. Численные методы минимизации функций нескольких переменных. Метод «золотого сечения» для одномерного случая. Эффективность алгоритма минимизации. Локальные минимумы, проблема глобального минимума. Критерий нахождения минимума.

10. Определение параметров модели по экспериментальным данным. Метод наименьших квадратов. Задача об усреднении результатов независимых экспериментов. Аппроксимация прямой линией.

11. Метод максимального правдоподобия. Определение параметров и их ошибок на примере подгонки резонансов. Доверительные интервалы, нахождение верхних пределов.

12. Проверка гипотез. Распределение Стьюдента и его применения. Критерий согласия χ², число степеней свободы. Критерий согласия Колмогорова.