
- •1. Компьютерные информационные технологии (кит). Корпоративные информационные системы (кис).
- •2. Программные и аппаратные средства кис. Перспективы и направления развития кис.
- •3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •4. Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •5. Стандартные функции прогнозирования в Excel. Линейная аппроксимация.
- •6. Стандартные функции прогнозирования в Excel. Экспоненциальная аппроксимация.
- •7. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Excel.
- •8. Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Excel.
- •9. Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Excel.
- •10. Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •11. Ска Maple. Исследование функций. Минимум и максимум.
- •12. Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс-метод.
- •13. Ска Maple. 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.
- •17. Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Maple.
- •18. Анализ и решение задач оптимизации плана транспортных перевозок в Maple.
- •19. Ска Maple. Статистика. Модули библиотеки.
- •20. Ска Maple. Статистика. Корреляция, аппроксимация.
- •21. Ска Maple. Статистика. Описательные характеристики.
- •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.
- •27. Internet/Intranet – технологии. Электронные сервисы.
- •28. Internet/Intranet – технологии. Url. Служба доменных имен.
- •29. Поисковые системы в Internet. Принципы организации поисковых систем.
- •30. Тенденции развития Internet.
- •31. Стандарты интеграции систем (mrp, mrp II).
- •32. Стандарты интеграции систем (erp, crm, csrp).
- •33. Понятие бизнес-моделей b2b, b2c.
- •34. Геоинформационные системы.
- •35. Методологии информационного и функционального моделирования.
- •36. Программное обеспечение для моделирования корпоративных информационных систем.
- •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.
- •44. Html. Рисунки. Карты.
- •45. Html. Таблицы. Основные тэги.
- •46. Понятие проекта и его свойства.
- •47. Жизненный цикл проекта. Результат проекта.
- •48. Управляемые параметры проекта. Задачи управления проектом.
- •49. Методология сетевого планирования и управления. Структурное планирование.
- •50. Методология сетевого планирования и управления. Календарное планирование.
- •51. Методология сетевого планирования и управления. Оперативное управление.
- •52. Программные продукты для управления проектами.
- •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.
- •59. Справочно-информационные системы. Основные возможности.
- •60. Обеспечение информационной безопасности кис.
15. Ска Maple. Линейная алгебра. Решение линейных уравнений.
Решение систем уравнений. Системы уравнений решаются с помощью такой же команды solve({eq1,eq2,…},{x1,x2,…}), только теперь в параметрах команды следует указывать в первых фигурных скобках через запятую уравнения, а во вторых фигурных скобках перечисляются через запятую переменные, относительно которых требуется решить систему. Если необходимо для дальнейших вычислений использовать полученные решения уравнений, то команде solve следует присвоить какое-нибудь имя name. Затем выполняется присвоения команда assign(name). После этого над решениями можно будет производить математические операции.
Численное решение уравнений. Для численного решения уравнений, в тех случаях, когда трансцендентные уравнения не имеют аналитических решений, используется специальная команда fsolve(eq,x), параметры которой такие же, как и команды solve.
Решение тригонометрических уравнений. Команда solve, примененная для решения тригонометрического уравнения, выдает только главные решения, то есть решения в интервале от 0 до 2*π.
>solve(sin(x)=cos(x),x);
Для того, чтобы получить все решения, следует предварительно ввести дополнительную команду _EnvAllSolutions:=true.
Решение простых неравенств. Команда solve применяется также для решения неравенств. Решение неравенства выдается в виде интервала изменения искомой переменной. В том случае, если решение неравенства полуось, то в поле вывода появляется конструкция вида RealRange(–∞, Open(a)), которая означает, что x (–∞, a), а – некоторое число. Слово Open означает, что интервал с открытой границей. Если этого слова нет, то соответствующая граница интервала включена во множество решений.
Решение систем неравенств. С помощью команды solve можно также решить систему неравенств.
16. Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Maple.
17. Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Maple.
Целевая функция (F:=c1*x1+…+cn*xn)
Ограничения (только основные) – ogran:=(x1+x2<=a, и т.д)
Подключить одну из библиотек ( with(simplex) или with (Optimization))
Указать цель задачи: maximize (функция, ограничения)
simplex: maximize (F, ogran, NONNEGATIVE) Optimization: (F, organ, assume={nonnegative,integer})
18. Анализ и решение задач оптимизации плана транспортных перевозок в Maple.
Целевая функция (F:=c1*x1+…+cn*xn)
Ограничения (только основные) - ogran
Подключить одну из библиотек ( with(simplex) или with (Optimization))
Указать цель задачи: minimize. (функция, ограничения)
simplex: minimize (F, ogran, NONNEGATIVE) Optimization: minimize (F, organ, assume={nonnegative,integer})