Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ответы на госы бакалавриат комета.doc
Скачиваний:
402
Добавлен:
22.09.2018
Размер:
6.32 Mб
Скачать

Содержание по вопросам.

Раздел 1. Общеобразовательные дисциплины

1. Основные понятия теории вероятностей. Случайные события, случайные величины. Функция распределения вероятностей, плотность распределения вероятностей.

2. Среднее значение (момента) случайных величин. Математическое ожидание, дисперсия.

3. Характеристическая функция случайных величин.

4. Нормальное (Гауссовское) распределение случайных величин. Плотность распределения и характеристическая функция момента.

5. Независимость случайных величин. Совместное распределение двух случайных величин. Условное распределение.

6. Семиуровневая модель OSI/ISO (ГОСТ Р ИСО/МЭК 7498-1-99).

7. Технико-экономические аспекты создания программного обеспечения ВС. Оценка стоимости программной разработки.

8. Распределение затрат по фазам и видам работ программной разработки.

9. Компилятор в языках высокого уровня. Функции. Виды компиляторов.

10. Ассемблер. Основные языковые конструкции. Необходимость двухпроходной трансляции. Основные работы, выполняемые транслятором. Таблицы транслятора.

11. Формальный язык. Грамматика. Сентенциальная форма. Нисходящий и восходящий анализ.

12. Понятие алгоритма и его свойства. Нормальные алгоритмы Маркова.

13. Иерархия запоминающих устройств. Кэш-память. Работа с кэш-памятью.

14. Прерывания. Классификация прерываний. Организация обработки прерываний.

15. Виды параллелизма. Векторная и конвейерная обработка. Классификация вычислительных комплексов по сочетанию потоков данных и потоков команд.

16. Информационная интегрированная среда предприятия. Общая база данных об изделиях (ОБДИ). Разделы ОБДИ.

17. Электронный документ. Технический электронный документ: форма представления, виды, жизненный цикл.

18. Электронная цифровая подпись. Суть и процесс использования электронной цифровой подписи.

19. Автоматизированные информационные системы. Цели и методы автоматизации.

20. Автоматизированные информационные системы. Математическое и программное обеспечение. Математическая модель. Программное изделие.

21. Свободное программное обеспечение: суть, области и проблемы использования.

22. Жизненный цикл программного обеспечения. Длительность. Состав. Стадии сопровождения.

Раздел 2. Специальные дисциплины

1. Модуль в языке System Verilog. Определение модуля, его применение. Задание портов и параметров.

2. Типы данных. Wire, reg, logic. Массивы. Строковый тип. Задание числе (в двоичном, десятичном, шестнадцатиричном виде).

3. Примитивы, типы примитивов. Объявление и применение примитивов.

4. Процедурные блоки (initial и always). Операторы управления временем.

5. Процедурные операторы. Операторы условного перехода. Операторы цикла. Операторы назначения. Оператор непрерывного назначения.

6. Маршрут проектирования программ ПЛИС. Средства разработки и проверки. Структура ПЛИС. Временные задержки сигналов

8. Виды обеспечений, типы подсистем САПР. Общие требования к типовым САПР РЭА.

9. Принципы измерения вектора движения КА

10. Геоцентрическая инерциальная система координат. Прямоугольные, сферические и геодезические координаты

11. Классификация орбит КА по параметрам движения. Параметры орбиты по Кеплеру.

12. Четыре основных свойства ПО.

13. Каскадная и спиральная модель жизненного цикла программного обеспечения

14. Биологический нейрон. Математическая модель нейрона. Связь искусственных нейронных сетей (ИНС) с другими дисциплинами. Проблемы, решаемые в контексте ИНС.

15. Архитектура нейронных сетей. Однослойный персептрон. Функции активации. Многослойный персептрон.

16. Понятие обучения. Методы обучения. Обучение персептрона. Процедура обратного распространения.

17. Гипотеза Хебба. Гипотеза ковариации. Конкурентное обучение.

18. Понятие VC-измерения (Вапника-Червоненкиса). Оценки обобщающей способности в задаче классификации. Теорема об универсальной аппроксимации.

19. Сети с локальным базисом. Сравнение сетей RBF с многослойным персептроном.

20. Сети Кохонена. Формализация задачи классификации для сети Кохонена. Алгоритм классификации для сети Кохонена.

21. Обучение Больцмана. Стохастические модели. Правило обучения Больцмана. Машина Больцмана.

22. Нейрокомпьютеры. Основные понятия. Классификация нейрокомпьютеров.