Choice of metadata IPR SMART
Page 5, Results: 55
Report on unfulfilled requests: 0
41.
Подробнее
Карякин, М. И.
Автоматизация решения задач нелинейной теории упругости : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 208 с. - ISBN 978-5-9275-4741-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.251
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- компьютерная алгебра -- краевая задача -- математическое моделирование -- теория упругости -- численный анализ
Аннотация: В учебном пособии описаны возможности, представляемые современными средствами компьютерной алгебры для автоматизации численного анализа краевых задач нелинейной теории упругости на основе полуобратного метода. Приведены примеры кода для такой автоматизации в рамках системы компьютерной алгебры Maple, а также с использованием пакета SymPy для языка Python. Показано, как системы аналитических вычислений могут ускорить организацию конечно-элементных расчетов поведения упругих тел при больших деформациях. Пособие предназначено для студентов и аспирантов направлений подготовки, связанных с прикладной математикой, механикой и математическим моделированием.
Карякин, М. И.
Автоматизация решения задач нелинейной теории упругости : учебное пособие / Карякин М. И. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 208 с. - ISBN 978-5-9275-4741-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
автоматизация -- компьютерная алгебра -- краевая задача -- математическое моделирование -- теория упругости -- численный анализ
Аннотация: В учебном пособии описаны возможности, представляемые современными средствами компьютерной алгебры для автоматизации численного анализа краевых задач нелинейной теории упругости на основе полуобратного метода. Приведены примеры кода для такой автоматизации в рамках системы компьютерной алгебры Maple, а также с использованием пакета SymPy для языка Python. Показано, как системы аналитических вычислений могут ускорить организацию конечно-элементных расчетов поведения упругих тел при больших деформациях. Пособие предназначено для студентов и аспирантов направлений подготовки, связанных с прикладной математикой, механикой и математическим моделированием.
42.
Подробнее
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
Конкина, В. В.
Введение в большие данные и анализ информации : учебное пособие / Конкина В. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 81 с. - ISBN 978-5-8265-2749-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
анализ информации -- большие данные -- проверка гипотез -- теория вероятностей
Аннотация: Рассмотрены основные концепции анализа данных, язык программирования Python, работа с библиотекой Pandas, очистка данных от выбросов, пропусков и дубликатов. Приведены основы теории вероятностей и статистики, применение их для исследования основных свойств данных, поиска закономерностей, распределений и аномалий. Описана библиотека Matplotlib. Подробно проанализированы взаимосвязи в данных методами статистики. Даны определения статистической значимости и гипотезы. Рассмотрены основы структурированного языка запросов SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Предназначено для студентов направления подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Разработка информационного обеспечения», а также для студентов направления подготовки 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника», изучающих дисциплину «Введение в большие данные и анализ информации», очной и заочной форм обучения.
Доп.точки доступа:
Борисенко, А. Б.
Коробова, И. Л.
43.
Подробнее
Пылов, П. А.
Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.
Пылов, П. А.
Глубокое обучение в задаче ранней диагностики деменции : монография / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2024. - 108 с. - ISBN 978-5-9729-2042-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
альцгеймер -- глубокое обучение -- деменция -- заболевание -- медицинский снимок -- ранняя диагностика -- томография
Аннотация: Исследовано применение методов глубокого обучения в контексте ранней диагностики заболевания Альцгеймера. Рассматриваются основные способы мониторинга заболевания, известные на сегодняшний день в медицине. Излагаются методы и инструменты глубокого обучения, с помощью которых можно автоматизировать процесс определения диагноза на самых ранних стадиях. Программный код реализован на популярном языке программирования Python, поэтому любой желающий сможет запустить проект на своем собственном персональном компьютере. Для специалистов прикладной сферы анализа данных. Может быть полезно студентам и сотрудникам высших технических учебных заведений.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Протодьяконов, А. В.
44.
Подробнее
Искусственный интеллект в финансах : монография / Барабанова М. И. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2024. - 470 с. - ISBN 978-5-4228-0171-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- финансы -- экономика
Аннотация: В монографии представлены результаты научных исследований по использованию искусственного интеллекта в финансах. Рассказывается, как осуществлять подготовку финансовых данных для проведения анализа в Python. Описываются основы структурного мышления датасайентиста, демонстрируется его применение в процессе создания алгоритмов машинного обучения. Представлены последние NLP технологии на конкретных примерах с кодом в Питоне. В монографии представлены конкретные программные коды для создания текстов с использованием искусственного интеллекта, коды проверки оригинальности методами NLP. Монография может использоваться для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». Материал монографии предоставляет читателям теоретические и практические знания в области методов работы с данными с использованием искусственного интеллекта на основе последних достижений финансовых аналитиков в области машинного обучения. Монография предназначена для финансистов, экономистов, студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов.
Доп.точки доступа:
Барабанова, М. И.
Богатырев, С. Ю.
Борисова, О. В.
Затевахина, А. В.
Круглова, И. А.
Лосев, Н. А.
Помулев, А. А.
Солодовников, М. А.
Шарафанова, Е. Е.
Шашина, И. А.
Богатырева, С. Ю. \ред.\
Искусственный интеллект в финансах : монография / Барабанова М. И. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2024. - 470 с. - ISBN 978-5-4228-0171-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- финансы -- экономика
Аннотация: В монографии представлены результаты научных исследований по использованию искусственного интеллекта в финансах. Рассказывается, как осуществлять подготовку финансовых данных для проведения анализа в Python. Описываются основы структурного мышления датасайентиста, демонстрируется его применение в процессе создания алгоритмов машинного обучения. Представлены последние NLP технологии на конкретных примерах с кодом в Питоне. В монографии представлены конкретные программные коды для создания текстов с использованием искусственного интеллекта, коды проверки оригинальности методами NLP. Монография может использоваться для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». Материал монографии предоставляет читателям теоретические и практические знания в области методов работы с данными с использованием искусственного интеллекта на основе последних достижений финансовых аналитиков в области машинного обучения. Монография предназначена для финансистов, экономистов, студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Финансы и кредит», слушателей сокращенных программ, программ профессиональной переподготовки финансистов.
Доп.точки доступа:
Барабанова, М. И.
Богатырев, С. Ю.
Борисова, О. В.
Затевахина, А. В.
Круглова, И. А.
Лосев, Н. А.
Помулев, А. А.
Солодовников, М. А.
Шарафанова, Е. Е.
Шашина, И. А.
Богатырева, С. Ю. \ред.\
45.
Подробнее
Современные методы оценки состояния человека : учебное пособие / Айдаркин Е. К. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 298 с. - ISBN 978-5-9275-4641-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 28.707
Кл.слова (ненормированные):
активация мозга -- биология -- вегетативные показатели -- метод оценки -- поведение -- психометрические показатели -- состояние -- человек
Аннотация: В учебном пособии представлено полное и систематическое изложение материала, входящего в учебную программу курса «Большой практикум по физиологии человека». Детально рассматриваются методы прогноза и оценки функционального состояния по психометрическим, поведенческим, вегетативным показателям, а также по показателям общей и локальной активации мозга. Содержит комплект оригинальных учебно-исследовательских работ со скриптами обработки данных на языках MATLAB и Python, с подробными пояснениями, позволяющими освоить методику обработки данных на современном научно-техническом уровне. Предназначено для студентов, обучающихся в области физиологии и психофизиологии по направлению «Биология» 06.00.00.
Доп.точки доступа:
Айдаркин, Е. К.
Кундупьян, О. Л.
Старостин, А. Н.
Болдырева, М. А.
Глумов, А. Г.
Хатламаджиян, В. Р.
Кундупьян, Ю. Л.
Гануша, К. Ю.
Современные методы оценки состояния человека : учебное пособие / Айдаркин Е. К. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. - 298 с. - ISBN 978-5-9275-4641-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
активация мозга -- биология -- вегетативные показатели -- метод оценки -- поведение -- психометрические показатели -- состояние -- человек
Аннотация: В учебном пособии представлено полное и систематическое изложение материала, входящего в учебную программу курса «Большой практикум по физиологии человека». Детально рассматриваются методы прогноза и оценки функционального состояния по психометрическим, поведенческим, вегетативным показателям, а также по показателям общей и локальной активации мозга. Содержит комплект оригинальных учебно-исследовательских работ со скриптами обработки данных на языках MATLAB и Python, с подробными пояснениями, позволяющими освоить методику обработки данных на современном научно-техническом уровне. Предназначено для студентов, обучающихся в области физиологии и психофизиологии по направлению «Биология» 06.00.00.
Доп.точки доступа:
Айдаркин, Е. К.
Кундупьян, О. Л.
Старостин, А. Н.
Болдырева, М. А.
Глумов, А. Г.
Хатламаджиян, В. Р.
Кундупьян, Ю. Л.
Гануша, К. Ю.
46.
Подробнее
Балабанов, П. В.
Методы и программные средства обработки данных : практикум / Балабанов П. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-8265-2803-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 39.972
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- python -- обработка данных -- программные средства
Аннотация: Содержит широкий перечень практических и лабораторных работ по обработке данных в среде MATLAB, а также на языке Python с использованием специализированных библиотек, с подробным теоретическим пояснением и наглядными примерами. Предназначен для студентов 1 курса направления подготовки 27.03.02, 2 курса направления подготовки 15.03.06 всех форм обучения.
Доп.точки доступа:
Любимова, Д. А.
Гребенникова, Н. М.
Балабанов, П. В.
Методы и программные средства обработки данных : практикум / Балабанов П. В. - Тамбов : Тамбовский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2024. - 97 с. - ISBN 978-5-8265-2803-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
matlab -- python -- обработка данных -- программные средства
Аннотация: Содержит широкий перечень практических и лабораторных работ по обработке данных в среде MATLAB, а также на языке Python с использованием специализированных библиотек, с подробным теоретическим пояснением и наглядными примерами. Предназначен для студентов 1 курса направления подготовки 27.03.02, 2 курса направления подготовки 15.03.06 всех форм обучения.
Доп.точки доступа:
Любимова, Д. А.
Гребенникова, Н. М.
47.
Подробнее
Титов, А. Н.
Введение в Tkinter. Разработка графических интерфейсов в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 100 с. - ISBN 978-5-7882-3340-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- tkinter -- виджет -- графический интерфейс -- приложение -- разработка -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены примеры создания приложений с графическим интерфейсом с помощью библиотеки Tkinter. Приведены необходимые сведения по стандартным графическим компонентам, описана технология работы с ними. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Введение в Tkinter. Разработка графических интерфейсов в Python : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 100 с. - ISBN 978-5-7882-3340-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- tkinter -- виджет -- графический интерфейс -- приложение -- разработка -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены примеры создания приложений с графическим интерфейсом с помощью библиотеки Tkinter. Приведены необходимые сведения по стандартным графическим компонентам, описана технология работы с ними. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
48.
Подробнее
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Seaborn : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 144 с. - ISBN 978-5-7882-3326-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- seaborn -- визуализация -- гистограмма -- график -- данные -- диаграмма -- информационные системы -- регрессионная модель -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Seaborn. Приведены примеры построения двумерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Визуализация данных в Python. Работа с библиотекой Seaborn : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 144 с. - ISBN 978-5-7882-3326-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- seaborn -- визуализация -- гистограмма -- график -- данные -- диаграмма -- информационные системы -- регрессионная модель -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности языка программирования Python в области визуализации данных. Для построения графиков использована библиотека Seaborn. Приведены примеры построения двумерных графиков, гистограмм и диаграмм, а также рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 18.03.01 «Химическая технология», 28.03.02 «Наноинженерия», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
49.
Подробнее
Титов, А. Н.
Интерактивная визуализация данных. Работа с библиотекой Plotly : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 136 с. - ISBN 978-5-7882-3387-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека plotly -- визуализация -- графическое окно -- данные -- интерактивный график -- макет -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности создания интерактивных графиков в Python с помощью библиотеки Plotly. Приведены примеры построения базовых графиков, таких как scatter-plot, line charts, bar charts, area chart, funnel chart и gantt chart. Рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков: работа с макетом, обновление свойств объектов оси, добавление к графику кнопок, ползунков. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Интерактивная визуализация данных. Работа с библиотекой Plotly : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 136 с. - ISBN 978-5-7882-3387-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- библиотека plotly -- визуализация -- графическое окно -- данные -- интерактивный график -- макет -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены возможности создания интерактивных графиков в Python с помощью библиотеки Plotly. Приведены примеры построения базовых графиков, таких как scatter-plot, line charts, bar charts, area chart, funnel chart и gantt chart. Рассмотрены вопросы форматирования построенных графиков: работа с макетом, обновление свойств объектов оси, добавление к графику кнопок, ползунков. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия», 18.03.01 «Химическая технология», 29.03.04 «Технология художественной обработки материалов», 29.03.05 «Конструирование изделий легкой промышленности», изучающих дисциплины «Информатика», «Информационные технологии», «Вычислительная математика», «Программирование», «Компьютерная графика». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
50.
Подробнее
Титов, А. Н.
Решение задач линейной алгебры и прикладной математики в Python. Работа с библиотекой SciPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 124 с. - ISBN 978-5-7882-3319-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.143
Кл.слова (ненормированные):
python -- scipy -- аппроксимация -- задача -- интерполяция -- линейная алгебра -- прикладная математика -- уравнение -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены задачи по линейной алгебре, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их решения с использованием языка программирования Python. Описана технология работы с библиотекой SciPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Прикладная математика», «Вычислительная математика», «Информационные технологии». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Титов, А. Н.
Решение задач линейной алгебры и прикладной математики в Python. Работа с библиотекой SciPy : учебно-методическое пособие / Титов А. Н. - Казань : Издательство КНИТУ, 2023. - 124 с. - ISBN 978-5-7882-3319-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
python -- scipy -- аппроксимация -- задача -- интерполяция -- линейная алгебра -- прикладная математика -- уравнение -- численные методы -- язык программирования
Аннотация: Рассмотрены задачи по линейной алгебре, вычислительной и прикладной математике, информационным технологиям и их решения с использованием языка программирования Python. Описана технология работы с библиотекой SciPy, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы. Предназначено для бакалавров направлений подготовки 28.03.02 «Наноинженерия», 09.03.02 «Информационные системы и технологии», изучающих дисциплины «Обработка экспериментальных данных», «Прикладная математика», «Вычислительная математика», «Информационные технологии». Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.
Доп.точки доступа:
Тазиева, Р. Ф.
Page 5, Results: 55