- •2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.
- •3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •6.Стандартные функции прогнозирования. Экспоненциальная аппроксимация.
- •7. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в excel.
- •10. Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •11. Ска Maple. Исследование функции. Минимум и максимум.
- •12.Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс – метод.
- •13. Библиотека optimization.
- •14. Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции.
- •15. Ска Maple. Линейная алгебра. Решение линейных уравнений.
- •16. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Maple.
- •19. Ска Maple. Статистика. Модули библиотеки.
- •22. Ска Maple. Финансовые функции.
- •23. Компьютерные сети. Основные виды и их характеристики. Топология сетей.
- •24. Компьютерные сети. Адресация в сетях.
- •25. Технологии доступа в Internet.
- •26.Internet/Intranet – технологии. Протоколы tcp/ip.
- •28. Internet/Intranet – технологии. Url. Служба доменных имен.
- •29. Поисковые системы в Internet. Принципы организации поисковых систем.
- •31. Стандарты интеграции систем (mrp, mrp II).
- •32. Стандарты интеграции систем (erp, crm, csrp).
- •35. Методологии информационного и функционального моделирования.
- •37. Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные этапы реинжиниринга.
- •38. Моделирование бизнес-процессов. Два вида моделей (as is, to be).
- •39. Информационные технологии и реинжиниринг бизнес-процессов.
- •40. Технологии автоматизированного проектирования корпоративных информационных систем (case, rad).
- •41. Html. Назначение. Структура документа. Стилевое оформление документов.
- •42. Html. Нумерованные списки. Ненумерованные списки.
- •43. Html. Гипертекстовые ссылки.
- •45. Html. Таблицы. Основные тэги.
- •46. Понятие проекта и его свойства.
- •48. Управляемые параметры проекта. Задачи управления проектом.
- •53. Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •54. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •55. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •56. Искусственный интеллект. Нейросети.
- •57. Пакеты прикладных программ для статистического анализа.
- •58. Специализированные программы для специальности.
- •60. Обеспечение информационной безопасности кис.
15. Ска Maple. Линейная алгебра. Решение линейных уравнений.
Команда solve() позволяет решать уравнения и системы уравнений, неравенства и системы неравенств.
Ее синтаксис достаточно прост: solve (ypaвнение, переменная);
> a:=x^2+7*x+y^3=0;
> solve(a,x);
Команда fsolve() находит численное решение уравнения или системы уравнений. Формат команды отличается от формата команды solve() наличием третьего параметра опция:
fsolve (уравнения, переменные, опция);
16. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Maple.
Всё, что есть.
> restart; > A := matrix([[.1, .3, .6], [.2, .2, .2], [.3, .1, .1]]); > Y := matrix([[25], [36], [54]]); > E := matrix([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]); > B := evalm(E-A); > with(linalg);
> linsolve(B, Y); > evalf(%, 3);
17. Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Maple.
План:
Целевая функция (F:=c1*x1+…+cn*xn)
Ограничения (только основные)
Подключить одну из библиотек ( with(simplex) или with (Optimization))
Указать цель задачи: maximize (функция, ограничения)
18. Анализ и решение задач оптимизации плана перевозки в Maple.
Аналогично оптимизации плана производства, только в 4 пункте minimize.
19. Ска Maple. Статистика. Модули библиотеки.
Подключение библиотеки осуществляется командой with(stats). importdata - импорт данных из файла; anova - вариационный анализ; describe -cтатистические данные; fit – аппроксимация; random - cлучайные значения; statevalf - численная оценка; statplots – графика; transform - преобразования данных.
20. СКА Maple. Статистика. Корреляция, аппроксимация.
Подбиблиотека fit. Включает 2 функции: leastsquare[vars] и leastmediansquare.
leastsquare[vars] использует метод наименьших квадратов и предназначена для нахождения корреляционных отношений и для аппроксимации статистических данных выбранными зависимостями.
Leastmediansquare использует т. н. метод наименьших медиан квадратов отклонения.
21. Maple. Статистика. Описательные характеристики.
Coefficientofvariation - коэффициент вариации; сount - число элементов; сovariance - линейная ковариация; geometricmean - cреднее геметрическое; linearcorrelation - линейная корреляция; mean - среднее арифметическое; median - медиана; quadraticmean - квадратичное среднее арифметическое; standarddeviation - стандартное отклонение; variance - дисперсия.
22. Ска Maple. Финансовые функции.
Annuity(значение, процент, периоды) - вычисление суммы, находящейся на вкладе с начальным значением значение, процентом начисления процент и числом периодов период. Cashflows([вклад1, вклад2, вклад3], процент) - вычисление общей суммы вклада по списку вложений вклад и проценту обесценивания денег процент.futurevalue(вклад, процент, период) - вычисление будущего значения вклада при начальном значении вклад, проценте начисления процент и числе периодов период.presentvalue(сумма, процент, вклады) - вычисление начального вклада для получения суммы сумма при проценте начисления процент и числе вкладов вклады.