Методы математического моделирования и обработки данных. Практикум

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Практикум «Методы математического моделирования и обработки данных» ставил своей целью не только познакомить читателя с теоретическими основами дисциплины, но и сформировать навыки их практического применения в реальных задачах. Освоение инструментов математической статистики, методов анализа данных и работы в среде Scilab открывает возможности для решения широкого спектра проблем – от прогнозирования технических процессов до оптимизации бизнес-решений.

Ключевая ценность изученного материала заключается в его универсальности. Принципы построения моделей, интерпретации результатов и визуализации данных актуальны в любой области, где требуется работа с информацией: инженерия, экономика, биоинформатика, экология и многие другие. Практические задания, представленные в практикуме, направлены на то, чтобы научить видеть за цифрами закономерности, а за абстрактными формулами — конкретные приложения.

Важным итогом работы можно считать уверенное владение средой Scilab, которая становится мощным союзником в решении вычислительных задач. Умение создавать скрипты, автоматизировать расчёты и визуализировать результаты экономит время и повышает точность анализа, что особенно важно в условиях роста объёмов данных и требований к их обработке.

Однако завершение этого курса – не конечная точка, а старт для дальнейшего развития. Математическое моделирование и анализ данных постоянно эволюционируют, появляются новые методы и инструменты. Углубляйте знания, экспериментируйте с алгоритмами, применяйте освоенные техники в проектах – только так теория превращается в профессиональный опыт.

Перечень формируемых компетенций:

ОПК-1 – Способен самостоятельно приобретать, структурировать и применять математические, естественнонаучные, социально-экономические и профессиональные знания в области техносферной безопасности, решать сложные и проблемные вопросы;

ОПК-2 – Способен анализировать и применять знания и опыт в сфере техносферной безопасности для решения задач в профессиональной деятельности.

61

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 2012. 323 с.

2.Вентцель Е.С. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения / Е.С. Вентцель, Л.А. Овчаров. М.: Высшая школа, 2011. 287 c.

3.Глушаков С. В. Microsoft Excel 2007. Лучший самоучитель / С. В. Глушаков, А. С. Сурядный. М.: АСТ, 2012. 364 c.

4.Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб.

5.Горелова Г.В. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel / Г.В. Горелова, И.А. Кацко. Ростов н/Д.: Феникс, 2010. 257 с.

6.Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математическая статистика / Б.А. Севастьянов. М.: Институт компьютерных исследований, 2010. 372 с.

7.Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: учеб. пособие / Е.П. Чураков. М.: Финансы и статистика, 2011. 240 с.

8.Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. — М.: Лаборатория знаний, 2015.

9.Дьяконов В.П. MATLAB и Simulink для радиоинженеров. — М.: ДМК Пресс, 2011.

10.Кетков Ю.Л., Кетков А.Ю. Практика программирования: MATLAB, Scilab, Octave. — СПб.: БХВ-Петербург, 2011.

62

Учебное издание

Куприенко Павел Сергеевич Кочегаров Алексей Викторович Вялова Екатерина Павловна Ильина Надежда Владимировна

МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Практикум

Издается в авторской редакции

Подписано к изданию 18.06.2025. Объем данных 1,5 Мб.

Тираж 10 экз.

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» 394006 Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84

63