Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Реферат'
Понятие симметрии проходит через всю историю человечества. Оно встречается уже у истоков человеческого знания. Возникло оно в связи с изучением живого...полностью>>
'Документ'
В соответствии с подпунктом 12 статьи 9.2, статьей 18 Федерального закона от 25.06.2002 № 73-ФЗ «Об объектах культурного наследия (памятниках истории ...полностью>>
'Документ'
Учебная дисциплина входит в состав программы профессиональной переподготовки «Мастер делового администрирования – Master of business administration (M...полностью>>
'Документ'
6. Совокупность временных норм, регламентирующих выполнение различных видов деятельности психолога; рассчитывается исходя из среднего показателя време...полностью>>

Главная > Программа дисциплины

Сохрани ссылку в одной из сетей:
Информация о документе
Дата добавления:
Размер:
Доступные форматы для скачивания:

Правительство Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"

Московский институт электроники и математики Национального

исследовательского университета "Высшая школа экономики"

Факультет электроники и телекоммуникаций

Программа дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами»

для направления 222900.62 «Нанотехнологии и микросистемная техника» подготовки бакалавра

Автор программы: Новоселова Е.Г., к.ф.-м.н., enovoselova@

Одобрена на заседании кафедры «Микросистемная техника, материаловедение и технологии» «__8_»__сентября__________ 2014 г

Зав. кафедрой Кулагин В.П.

Рекомендована профессиональной коллегией

УМС по электронике

Председатель С.У. Увайсов

Утверждена Учёным советом МИЭМ

Ученый секретарь В.П. Симонов

Москва, 2014

Область применения и нормативные ссылки.

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа разработана в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования для направления 222900.62 «Нанотехнологии и микросистемная техника» подготовки бакалавра.

Цели освоения дисциплины:

Целью освоения дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» является получение навыков использования математического пакета MATLAB в качестве инструмента прикладного моделирования при экспериментальных исследованиях наноматериалов и наносистем, а также в управлении и автоматизации технологических процессов.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате освоения дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» студент должен:

- знать основные возможности пакета MATLAB для использования в экспериментальных исследованиях наносистем и управлении нанотехнологическими процессами;

- уметь использовать средства пакета MATLAB для вычислений и визуализации их результатов; планировать экспериментальные исследования;

- владеть методами обработки экспериментальных данных .

В результате освоения дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» студент осваивает следующие компетенции

Компетенция

Код по

ФГОС

Дескрипторы- основные

признаки освоения

(показатели

достижения результата)

Формы и методы

обучения,

способствующие

формированию и

развитию компетенции

Способность владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке цели и выбору путей ее достижения (формируется частично)

ОК-1

Способность решать типовые задачи на семинарах, выполнение домашних заданий, сдача экзамена

Посещений лекций и практических занятий, подготовка домашних заданий, подготовка к выступлению на семинаре

Способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования (формируется частично)

ОК-10

Способность решать типовые задачи на практических занятиях, выполнение курсовой работы, выполнение контрольных работ

Посещений лекций, подготовка к практическим занятиям, подготовка к контрольным работам, подготовка курсовой работы

Способность представить адекватную современному уровню знаний научную картину мира на основе знания

основных положений, законов и методов естественных наук и математики (формируется частично)

ПК-1

Выполнение контрольных работ и домашних заданий, решение задач, написание курсовой работы

Подготовка к практическим занятиям, подготовка курсовой работы

Готовность рассчитывать и моделировать основные параметры наноструктурных материалов, изделий и устройств на их основе, исходя из требуемых характеристик и условий эксплуатации (формируется частично)

ПК-14

Самостоятельное написание курсовой работы , решение задач на практических занятиях, выполнение контрольных работ

Подготовка курсовой работы, решение задач на практических занятиях

Готовность применять знания о фундаментальных основах технологических процессов получения материалов и компонентов нано- и микросистемной техники (формируется частично)

ПК-18

Выполнение курсовой работы

Подготовка курсовой работы, решение задач на практических занятиях

Место дисциплины в структуре образовательной программы

Для направления 222900.62 «Нанотехнологии и микросистемная техника» подготовки магистров дисциплина «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» входит в региональный компонент. Изучение дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» базируется на исциплинах «Математика», «Химия», «Физика конденсированного состояния», «Физическое материаловедение», «Методы анализа и контроля наноструктурированных материалов и систем».

Основные положения дисциплины «Компьютерные технологии в нанодиагностике и управлении технологическими процессами» используются студентами при выполнении научно-исследовательских и выпускных квалификационных работ бакалавров.

Тематический план учебной дисциплины

Название темы

Всего часов

по дисциплине

Аудиторные часы

Самостоя-

тельная

работа

Лекции

Лаб.работы

Практич.

занятия

1

Особенности применения компьютерных технологий в диагностике наноразмерных систем

2

-

2

2

Использование ядра пакета MATLAB для вычислений и визуализации результатов

6

12

16

12

3

Аппроксимация экспериментальных данных при помощи линейного метода наименьших квадратов

4

6

14

6

4

Регрессионный анализ

6

6

6

5

Публикация результатов моделирования. Создание отчетов и презентаций.

3

4

6

Моделирование физических процессов

3

18

7

Метрологические основы количественных методов в рентгеновской дифрактометрии и спектроскопии

6

6

8

Анализ формы дифракционных и спектральных линий

6

8

9

Анализ области экстремума при использовании двухкоординатного детектора

3

6

ИТОГО

152

18

18

54

62

Формы контроля знаний студентов

Тип контроля

Форма контроля

Семестр

Параметры

Текущий

Контроль активности на практических занятиях

7,8

Решение задач, ответы на вопросы

Промежуточный

Контрольные работы

7

Контрольные задания по разделам 2,3,7

Промежуточный

Курсовая работа

8

Выполнение расчетно-графического задания

Итоговый

зачет

7,8

Устный зачет

Порядок формирования оценок по дисциплине

  • текущий контроль предусматривает учет активности студентов в ходе проведения практических занятий, ответы на вопросы, решение задач;

  • промежуточный контроль предусматривает выполнение трех контрольных работ , курсовой работы;

  • итоговый контроль проводится в форме устного зачета.

Итоговая оценка формируется как взвешенная сумма оценки, накопленной в течение курса, и оценки за зачет.

Накопленная оценка (НО) (максимум 10 баллов) включает оценку за работу на практических занятиях (Опр.), выполнение контрольных и лабораторных работ и формируется по следующему правилу:

1 семестр

НО1=0,1 Опр.+ 4*0,15О лаб.раб. +3*0,1Оконтр.раб.

2 семестр

НО2=Опр.

Промежуточная оценка ПО (максимум 10 баллов) за 1 семестр определяется с учетом накопленной оценки (с весом 0,8) и оценки за зачет ОЗ в конце семестра (с весом 0,2) по следующей формуле:

ПО1=0,8*НО1 + 0,2*ОЗ1

Итоговая оценка (ИО) (максимум 10 баллов) по курсу определяется с учетом промежуточной оценки за 1 семестр (с весом 0,5) и накопленной оценки за 2 семестр (с весом 0,4) , оценки за зачет в конце курса (с весом 0,1) - по следующей формуле:

ИО=0,5*( ПО1) + 0,4*( НО2) . +0.1 Озачет

Все округления производятся в соответствии с общими математическими правилами.

Оценки за курс определяются по пятибалльной и десятибалльной шкале.

Количество набранных баллов

Оценка по десятибалльной шкале

Оценка по пятибалльной шкале

9,5-10

10

отлично

8,5-9,4

9

отлично

7,5-8,4

8

отлично

6,5-7,4

7

хорошо

5,5-6,4

6

хорошо

4,5-5,4

5

удовлетворительно

3,5-4,4

4

удовлетворительно

2,5-3,4

3

неудовлетворительно

1,5-2,4

2

неудовлетворительно

0–1,4

1

неудовлетворительно

Критерии оценки знаний, навыков

Активность на практических занятиях оценивается по следующим критериям:

  • Ответы на вопросы, предлагаемые преподавателем;

  • Решение задач на практических занятиях;

Лабораторные работы: лабораторные работы оцениваются по следующим критериям:

  • степень решения задач, правильность проведенных вычислений;

  • аккуратность в оформлении работы;

  • сдача оформленного отчета в срок

Контрольные работы: контрольные работы оцениваются по степени решения задач и правильному ответу

Курсовая работа : курсовая работа оценивается по правильному составлению алгоритма решения, правильному написанию программы для вычислений, аккуратности в оформлении работы, сдаче оформленной работы в срок.

Устный зачет проводится в конце 1 и 2 семестров . Вопросы составляются с учетом материала, пройденного как на лекционных, так и на практических занятиях.

Содержание разделов дисциплины.

Раздел 1. Введение. Особенности применения компьютерных технологий в диагностике наноразмерных систем

Раздел 2. Использование ядра пакета MATLAB для вычислений и визуализации результатов

Рабочее пространство системы и ее командное окно. Числовые массивы в системе MATLAB. Массивы символов, структур, ячеек. Сценарии и М-файлы.

Графические возможности пакета MATLAB. Построение графиков функций. Оформление графиков и графических окон. Специальная графика системы. Трехмерная графика.

Встроенные средства решения типовых задач алгебры и анализа.

Операции линейной алгебры над матрицами. Матричные функции. Решение систем линейных уравнений. Нахождение нулей функций. Интегрирование и дифференцирование.

Символьные вычисления в пакете MATLAB.

Раздел 3. Аппроксимация экспериментальных данных при помощи линейного метода наименьших квадратов.

Случайные события и случайные величины. Статистические оценки и проверка гипотез.

Нормальный закон распределения для векторных случайных величин и определение их числовых характеристик. Формулировка задачи аппроксимации для описания экспериментальных зависимостей и получения эмпирических моделей процессов.

Метод наименьших квадратов. Построение линейных моделей. Статистический анализ МНК-оценок. Проверка значимости и адекватности модели. Оценка качества аппроксимации с помощью линейной регрессионной модели. Приложение Curve Fitting Tool пакета Matlab.

Раздел 4. Регрессионный анализ

Основы теории эксперимента. Линейный регрессионный анализ для построения эмпирических моделей на основе данных пассивного эксперимента. Типичный алгоритм регрессионных оценок. Планирование эксперимента. Матрицы дизайна эксперимента одномерных систем. Матрицы дизайна эксперимента двумерных систем. Матрицы дизайна эксперимента трехмерных систем. Матрицы дизайна эксперимента многомерных систем. Задачи регрессионных оценок одно- и двумерных систем в схеме пассивного эксперимента.

Раздел 5. Публикация результатов моделирования. Создание отчетов и презентаций.

Раздел 6. Моделирование физических процессов.

Работа с файлами Simulink. Подготовка и запуск модели. Блоки источников и получателей сигналов. Математические блоки. Нелинейные и дискретные блоки. Создание собственных блоков и библиотек. Инструментальные средства Simulink.

Раздел 7. Метрологические основы количественных методов в рентгеновской дифрактометрии и спектроскопии

Оптимальные приемы получения информации о профиле дифракционной линии. Описание первичной дифракционной линии. Погрешности измерения интенсивностей. Оптимизация проведения эксперимента. Выбор интервала съемки. Определение предельно разрешенного числа гармоник разложения. Отделение фона. Систематические ошибки. Планирование дифракционного эксперимента. Разложение мультиплетной линии на компоненты. Общие условия разрешимости задач о тонкой структуре в дифрактометрии

Раздел 8. Анализ формы дифракционных и спектральных линий .

Гармонический анализ формы дифракционных и спектральных линий. Метод моментов. Анализ тонкой структуры методом аппроксимации.

Раздел 9. Анализ области экстремума при использовании двухкоординатного детектора.

Квадратичная аппроксимация области экстремума . Регрессионные оценки. Планирование эксперимента. Построение матрицы дизайна эксперимента. Примеры вычисления координат экстремума.

3.3. Понедельный план проведения лекционных занятий

нед.

Вид занятия

Тема занятия

Кол-во часов

Рубежный контроль

1

Л-1

Введение. Особенности применения компьютерных технологий в диагностике наноразмерных систем

2

3

Л-2

Числовые массивы в системе MATLAB. Массивы символов, структур, ячеек. Функции в пакете MATLAB. Сценарии и М-файлы.

2

5

Л-3

Графические возможности пакета MATLAB. Построение графиков функций. Оформление графиков и графических окон. Специальная графика системы. Трехмерная графика.

2

7

Л-4

Операции линейной алгебры над матрицами. Матричные функции. Решение систем линейных уравнений. Нахождение нулей функций.

2

К.р.

9

Л-5

Формулировка задачи аппроксимации для описания экспериментальных зависимостей и получения эмпирических моделей процессов. Метод наименьших квадратов

2

К.р.

11

Л-6

Построение линейных моделей. Статистический анализ МНК-оценок. Проверка значимости и адекватности модели. Оценка качества аппроксимации с помощью линейной регрессионной модели.

2

К.р.

13

Л-7

Основы теории эксперимента. Пассивный и активный эксперимент. Линейный регрессионный анализ для построения эмпирических моделей на основе данных пассивного эксперимента. Типичный алгоритм регрессионных оценок. Планирование эксперимента.

2

15

Л-8

Матрицы дизайна эксперимента одномерных систем. Матрицы дизайна эксперимента двумерных систем. Матрицы дизайна эксперимента трехмерных систем. Матрицы дизайна эксперимента многомерных систем.

2

17

Л-9

Задачи регрессионных оценок одно- и двумерных систем.

2

№ п/п

Тема лабораторной работы

1

Классы данных в системе MATLAB

2

Графические средства MATLAB

3

Создание функций в пакете MATLAB

4

Работа с файлами в пакете MATLAB

Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература:

1. Брандт З. Анализ данных. М.:Мир, 2003 г., 688 с.

2. Ануфриев И. MatLab7. Наиболее полное руководство. СПб: БХВ-Петербург, 2005, 710 с.

3. Горелик С.С., Расторгуев Л.Н., Скаков Ю.А. Рентгенографический и электроннооптический анализ. М.: Металлургия, 2002.

б) дополнительная литература:

1. В.С.Лисойван, С.А.Громилов. Аспекты точности в дифрактометрии поликристаллов. Н.:Наука, Сибирское отделение, 1989 г., 243 с.

2. В.В.Мещеряков. Задачи по статистике и регрессионному анализу с MatLab. М.:Диалог-МИФИ, 2009, 448 с.

в) программное обеспечение:

Математический пакет MatLab.

Материально-техническое обеспечение дисциплины.

Практические занятия проводятся в компьютерном классе



Похожие документы:

  1. Программа дисциплины «Компьютерные технологии в исследованиях маркетинговых коммуникаций» Для направления 080200. 68 «Менеджмент» подготовки магистра

    Программа дисциплины
    Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  2. Программа дисциплины «Компьютерные технологии математических исследований»

    Программа дисциплины
    Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  3. Рабочая программа дисциплины Компьютерные технологии и информатика раздел Информатика

    Рабочая программа
    Программа дисциплины Компьютерные технологии и информатика раздел Информатика базовой части Математического и естественнонаучного цикла составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки 031600.
  4. Рабочая программа дисциплины Компьютерные технологии основной образовательной программы подготовки дипломированных специалистов по специальности 190701 «Организация перевозок и управление на транспорте (водном)» Форма обучения

    Рабочая программа
    основной образовательной программы подготовки дипломированных специалистов по специальности 190701 «Организация перевозок и управление на транспорте (водном)»
  5. Рабочая программа дисциплины компьютерные технологии обработки эколого-геохимической информации направление ооп: 022000 экология и природопользование

    Рабочая программа
    Цель преподавания дисциплины заключается в подготовке высококвалифицированных специалистов, владеющих основами современных компьютерных технологий в области компьютерной обработки эколого-геохимической информации и математического

Другие похожие документы..