| Найдено документов - 375 | Найти похожие: "Индекс ББК" = '22.18я73' | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Книга
| Сигал Анатолий Викторович (Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского). Математическое и компьютерное моделирование : Учебное пособие / Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского. - 1. - Москва : ООО "Научно-издательский центр ИНФРА-М", 2027. - 265 с. - (Высшее образование). - ВО - Бакалавриат. - ISBN 978-5-16-022476-3. - ISBN 978-5-16-115181-5 (электр. издание). - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1075857&idb=0 | |
| Авторы: | Сигал А.В., Ремесник Е.С. |
| УДК: | 519.85(075.8) |
| Основная рубрика: | Физико-математические науки - Математическое моделирование |
| Аннотация: | Учебное пособие содержит изложение теоретических сведений дисциплины «Математическое и компьютерное моделирование» проиллюстрированных подробным разбором конкретных числовых примеров в том числе с применением Mathcad и MS Excel а также задания для самостоятельного решения студентами. Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Предназначено для студентов обучающихся по направлению подготовки «Бизнес-информатика». Будет также полезно специалистам-практикам менеджерам ученым преподавателям аспирантам а также всем кто интересуется теоретическими и практическими вопросами связанными с математическим и компьютерным моделированием экономики. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://znanium.ru/catalog/document?id=491258 |
2. Книга
| Шиловская Надежда Аркадьевна. Теория игр : учебник и практикум для вузов / Н. А. Шиловская. - Москва : Юрайт, 2026. - 318 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/584096 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-9916-8264-0 : 1589.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=996149&idb=0 | |
| Авторы: | Шиловская Н. А. |
| УДК: | 51(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Теория игр и методы принятия решений, Теория вероятностей, Теория игр и исследование операций, Теория игр, Финансовая математика, Теория игр и экономическое поведение, Алгоритмизация и программирование, Основы теории игр, Основы финансовой математики, Экономические информационные системы, Исследование операций и теория игр, Элементы теории игр, Теория игр и принятия решений, Стратегические игры в нормальной форме, Теоремы о существовании равновесий в играх, Теория игр в экономике, Теория игр и программирование, Теория игр в принятии решений, Теория игр и экономическое моделирование, Теория игр и принятие решений |
| Аннотация: | Математическая теория игр является составной частью обширного раздела математики — исследования операций. Методы теории игр широко применяется в экологии, психологии, кибернетике, биологии — везде, где множество участников преследуют в совместной деятельности различные (зачастую противоположные) цели. Но основная область применения этой дисциплины — экономика и общественные науки. Учебник включает темы, которые являются базовыми и обязательны в обучении экономистов. В нем представлены классические разделы теории игр, такие как матричные, биматричные некооперативные и статистические игры, и современные разработки, например, игры с неполной и несовершенной информацией, кооперативные и динамические игры. Теоретический материал в книге широко проиллюстрирован примерами и снабжен заданиями для индивидуальной работы, а также тестами. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/584096 |
3. Книга
| Шагин Вадим Львович. Теория игр для экономистов : учебник и практикум (отсутствует) / В. Л. Шагин. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 223 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/583244 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-15424-5 : 949.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=993225&idb=0 | |
| Авторы: | Шагин В. Л. |
| УДК: | 519.83(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Теория игр и методы принятия решений, Теория вероятностей, Теория игр и исследование операций, Теория игр, Финансовая математика, Прикладные задачи теории игр, Алгоритмизация и программирование, Основы теории игр, Исследование операций в математических пакетах, Организация и методика игровой деятельности, Основы финансовой математики, Экономические информационные системы, Исследование операций и теория игр, Элементы теории игр, Теория игр и принятия решений, Динамические и повторяющиеся игры, Кооперативная теория игр, Дополнительные главы теории игр, Теория игр и финансовое поведение, Исследование операций и теории игр, Теория игр и программирование, Динамические игры и приложения, Теория игр в практике международных отношений, Теория игр в принятии решений, Графические методы в теории игр, Методология создания игр, Теория игр и оптимальное управление, Основы теории игр и методы принятия решений, Теория игр и исследование операций в бизнесе, Теория и практика организации игровой деятельности, Теория игр и принятие решений, Методы теории игр в задачах информационного противоборства |
| Аннотация: | Теория игр — дисциплина, которая очень тесно переплетается с жизнью. Везде, где сталкиваются интересы двух или более индивидуумов, складывается игровая ситуация. Это в первую очередь экономика, где есть игроки — продавцы и покупатели, нанимаемые работники и работодатели, государство и фирмы и т.д. Это и менеджмент, и страховое дело, и юриспруденция, и политика. В любой из перечисленных отраслей знаний возможны столкновения интересов различных групп людей. В данном курсе последовательно описаны основные понятия теории некооперативных игр. Рассмотрены статические и динамические игры с полной и неполной, с совершенной и несовершенной информацией. В курсе предпринята попытка приблизить уровень изложения к экономистам за счет не только примеров из экономики, но и более подробного и неформального изложения материала, которое тесно переплетается с множеством практических примеров и дает возможность глубже осмыслить основные понятия теории игр. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/583244 |
4. Книга
| Методы оптимизации: теория и алгоритмы : учебник для вузов / А. А. Черняк, Ж. А. Черняк, Ю. М. Метельский, С. А. Богданович. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 354 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/585460 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-04103-3 : 1409.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=999677&idb=0 | |
| Авторы: | Черняк А. А., Черняк Ж. А., Метельский Ю. М., Богданович С. А. |
| УДК: | 519.85(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Методы оптимизации, Теория алгоритмов, Математические методы моделирования, Методы оптимальных решений, Методы и теория оптимизации, Теория оптимизации, Математическое программирование и оптимизация систем, Введение в методы оптимизации |
| Аннотация: | В учебном пособии рассмотрены различные вопросы дисциплины «Математическое программирование». Помимо традиционных разделов в книге представлены современные: фундаментальный алгоритм полиномиального решения задач линейной оптимизации, регуляризация неустойчивых задач оптимизации, введение в теорию полиномиальной сводимости и NP-полноты. В пособии содержатся строгие доказательства достаточно сложных теорем математического программирования, а в изложении ряда разделов, уже ставших традиционными, предложены новые подходы. В каждой главе материал излагается на двух уровнях, разных по сложности. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/585460 |
5. Книга
| Челноков Александр Юрьевич. Теория игр : учебник и практикум для вузов / А. Ю. Челноков. - Москва : Юрайт, 2026. - 223 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/583218 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-00233-1 : 1179.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=993800&idb=0 | |
| Авторы: | Челноков А. Ю. |
| УДК: | 519.83(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Теория игр и методы принятия решений, Теория игр и исследование операций, Теория игр, Кооперативные игры, Модели выбора и кооперативные игры, Основы теории игр, Исследование операций и теория игр, Элементы теории игр, Теория игр и принятия решений, Алгоритмическая теория игр, Теория игр и программирование, Теория игр в практике международных отношений, Теория игр в управлении организационными системами, Теория игр в принятии решений, Методы оптимальных решений и теория игр, Алгоритмы и теория игр, Интеллектуальные системы и теория игр, Математическая теория игр, Методы оптимизации и теория игр и исследование операций, Теория игр и принятие решений, Методы теории игр в задачах информационного противоборства |
| Аннотация: | Теория игр является основой теоретических моделей современной экономической науки. Терминология и методы теории игр активно используются в микроэкономике, экономике отраслевых рынков, теории финансов, институциональной экономике и др. Вместе с тем результаты теории игр позволяют взглянуть с новой точки зрения не только на теоретические вопросы, но и на ряд практических ситуаций. Курс охватывает все основные разделы теории игр: бескоалиционные игры с полной и неполной информацией, кооперативные игры, эволюционные игры. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/583218 |
6. Книга
| Цирлин Анатолий Михайлович. Методы оптимизации в необратимой термодинамике : учебник для вузов / А. М. Цирлин. - Москва : Юрайт, 2026. - 320 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/586862 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-10846-0 : 1599.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=997797&idb=0 | |
| Авторы: | Цирлин А. М. |
| УДК: | 62.50(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Методы оптимизации, Термодинамика, Термодинамика необратимых процессов, Методы оптимальных решений, Введение в методы оптимизации, Основы термодинамики |
| Аннотация: | Книга написана на базе курса лекций по методам оптимизации и оптимального управления для студентов, специализирующихся по управлению и проектированию технологических процессов. На примере задачи нелинейного программирования, которой уделено основное внимание, рассказано об общей логике решения задач условной оптимизации. Изложены схема получения условий оптимальности в форме принципа максимума для вариационных задач и связь этих условий с принципом максимума для задач нелинейного программирования, усредненных по всем переменным или по части их. Использование понятий функции достижимости и расширения экстремальных задач позволило существенно упростить изложение. Всюду, где это было возможно, рассказано о геометрическом смысле тех или иных соотношений, проиллюстрированном рисунками. Методы проиллюстрированы решением оптимизационных задач, возникающих в необратимой термодинамике. Для студентов и специалистов по применению методов оптимизации и оптимального управления. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/586862 |
7. Книга
| Хуторецкий А. Б. Математические модели и методы исследования операций : учебное пособие для вузов / Хуторецкий А. Б.,Горюшкин А. А.; Горюшкин А. А. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2026. - 204 с. - Книга из коллекции Лань - Математика. - ISBN 978-5-507-55223-8. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1068475&idb=0 | |
| Авторы: | Хуторецкий А. Б., Горюшкин А. А. |
| УДК: | 519.87 |
| Ключевые слова: | исследование операций, принятие решений, ситуация риска, природная неопределённость, линейное программирование, нелинейное программирование, симплекс-метод, двойственная задача, теория двойственности, анализ чувствительности, сетевые модели, ресурсные ограничения, минимизация затрат, теория игр, доминирующие стратегии, смешанные стратегии, антагонистические игры, матричная игра |
| Аннотация: | Учебное пособие предназначено для студентов экономических специальностей и соответствует курсу, который авторы читали студентам экономического факультета Новосибирского государственного университета (направление обучения «Менеджмент»). Курс лекций включает: введение в предмет (основные понятия и подходы исследования операций); теорию линейного программирования и ее интерпретации, связанные с приложениями в экономике; задачи календарного планирования с помощью сетевых моделей; элементы теории бескоалиционных игр. Кроме того, изложены подходы к анализу модели «игра с природой», которая формально является частным случаем статической игры в нормальной форме, но отражает ситуацию объективной, а не субъективной неопределенности. Таким образом, читатель получит представление об инструментарии разработки решений в детерминированной ситуации и в условиях неопределенности. Теоретические результаты обоснованы доказательствами (которые, как правило, вынесены в приложения) или ссылками на источники, содержащие соответствующие доказательства. Приведены примеры, иллюстрирующие теоретический материал, необходимые расчёты нетрудно выполнить в среде MS Excel, используя надстройку «Поиск решения» для решения задач линейной оптимизации. В начале пособия дан список обозначений и сокращений. Каждая глава завершается списком дополнительной литературы с указанием относящихся к теме разделов и ссылками на общий перечень использованных источников, который находится в конце пособия. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://e.lanbook.com/book/521866 |
8. Книга
| Толпегин Олег Александрович. Методы оптимального управления : учебник и практикум для вузов / О. А. Толпегин. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 234 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/584680 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-13534-3 : 1229.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=994055&idb=0 | |
| Авторы: | Толпегин О. А. |
| УДК: | 517.977.5(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Теория оптимального управления, Математическая теория оптимального управления, Методы оптимизации и оптимального управления, Методы оптимального управления, Введение в теорию оптимального управления, Методы оптимизации управления и принятия решений |
| Аннотация: | Издание содержит тексты лекций, соответствующие разделам «Принцип максимума Л. С. Понтрягина» и «Метод динамического программирования» курса «Методы оптимизации», который читается в Балтийском государственном техническом университете «ВОЕНМЕХ» имени Д. Ф. Устинова. Изложение иллюстрируется примерами из области динамики полета и систем автоматического управления. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим направлениям. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/584680 |
9. Книга
| Толпегин Олег Александрович. Математическое программирование. Вариационное исчисление : учебник для вузов / О. А. Толпегин. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 233 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/584681 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-11755-4 : 1229.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=994464&idb=0 | |
| Авторы: | Толпегин О. А. |
| УДК: | 519.85(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Вариационное исчисление и методы оптимизации, Интегральные уравнения и вариационное исчисление, Теория функций комплексного переменного и вариационное исчисление, Основы вариационного исчисления, Математическое программирование, Математическое программирование и оптимизация систем, Вариационное исчисление, Вариационное исчисление и оптимальное управление, Вариационные краевые задачи с неизвестными границами, Введение в теорию вариационных неравенств, Элементы вариационного исчисления, Вопросы современного вариационного исчисления, Математические модели механических элементов летательных аппаратов, Методы оптимизации и вариационное исчисление, Интегральные уравнения и вариационные исчисления, Вариационное исчисление и интегральные уравнения, Основы вариационного исчисления и методы оптимизации, Методы вариационного анализа, Вариационные неравенства и их приложения, Дифференциальные, интегральные уравнения и вариационное исчисление, Дифференциальные и интегральные уравнения и вариационное исчисление, Дифференциальные уравнения, вариационное исчисление, Краевые задачи и вариационное исчисление, Функциональный анализ и вариационное исчисление, Методы оптимизации конструкций летательных аппаратов, Уравнения математической физики. Основы вариационного исчисления, Математическая физика и вариационное исчисление, Вариационное исчисление и тензоры, Спец. главы математики: вариационное исчисление, Уравнения математической физики и элементы вариационного исчисления |
| Аннотация: | Пособие содержит тексты лекций, соответствующие разделам «Математическое программирование» и «Методы вариационного исчисления» курса «Методы оптимизации». Изложены основные методы математического программирования и вариационного исчисления. Рассмотрены примеры и задачи оптимизации, иллюстрирующие применение этих методов. Содержание учебного пособия соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по инженерно-техническим направлениям. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/584681 |
10. Книга
| Токарев Владислав Васильевич. Методы оптимизации : учебник для вузов / В. В. Токарев. - Москва : Юрайт, 2026. - 440 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/585737 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-04712-7 : 2119.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=999270&idb=0 | |
| Авторы: | Токарев В. В. |
| УДК: | 519(075.8) |
| Ключевые слова: | Математика: общие работы, Математика и статистика, Методы оптимизации, Методы оптимальных решений, Методы и теория оптимизации, Теория оптимизации, Введение в методы оптимизации |
| Аннотация: | Представлена систематизированная сводка основных результатов по теории оптимизации с краткими комментариями и аналитическими решениями иллюстративных примеров. Наряду с классическими разделами, ориентированными на детерминированные задачи, статические и динамические, в учебное пособие включены нетрадиционные разделы по многокритериальному принятию решений, а также по решениям в условиях неопределенности и случайных воздействий. Все разделы сопровождаются справочными сведениями о теоретической литературе и некоторых пакетах прикладных компьютерных программ, доступных в Интернете. Соответствует актуальным требованиям Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов, аспирантов, инженеров и научных работников разных специальностей, освоивших основы математического анализа и линейной алгебры, теории дифференциальных уравнений (для гл. 8, 9, 11) и теории вероятностей (для гл. 11, 12). |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/585737 |
11. Книга
| Тихомиров Виктор Петрович. Трибология: методы моделирования процессов : учебник и практикум для вузов / В. П. Тихомиров, О. А. Горленко, В. В. Порошин. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 235 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/584720 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-04911-4 : 1239.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=994957&idb=0 | |
| Авторы: | Тихомиров В. П., Горленко О. А., Порошин В. В. |
| УДК: | 519.8(075.8) |
| Ключевые слова: | Машины, машиностроение и приборостроение, Технические науки, Триботехническое материаловедение и триботехнология, Трибология и триботехника, Трибология, Прикладная трибология, Основы трибологии, Основы триботехники, Основы трибологии и триботехники, Триботехника, Триботехническое материаловедение и триботехнологии, Автомобильные материалы, их старение и износ |
| Аннотация: | Неполнота знаний о явлениях в трибологических системах часто не позволяет создать эффективные и надежные узлы трения. В таких случаях изучение трибологических характеристик конкретных узлов трения, работающих в заданных условиях, возможно путем моделиро-вания этих узлов. В учебнике изложены теоретические основы моделирования трибологических систем, приведены широко применяемые в научных исследованиях методы математического и физического моделирования, математико-статистического и статического моделирования, имитационного и нейрокомпьютерного моделирования, которые рассмотрены на конкретных практических примерах. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/584720 |
12. Книга
| Советов Борис Яковлевич. Моделирование систем : учебник для вузов / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. - 7-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 343 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/582696 (дата обращения: 22.08.2026). - Предыдущее издание: https://urait.ru/bcode/557644. - ISBN 978-5-534-20145-1 : 1459.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1075952&idb=0 | |
| Авторы: | Советов Б. Я., Яковлев С. А. |
| УДК: | 519.87 |
| Ключевые слова: | Автоматика и управление, Технические науки, Моделирование, Моделирование систем, Математическое моделирование в машиностроении, Прикладное программное обеспечение для автоматизации экспериментальных исследований, Основы моделирования систем, Основы математического моделирования в машиностроении, Основы моделирования, Программные комплексы моделирования систем управления, Пакеты прикладных программ управления аддитивным оборудованием, Пакеты прикладных программ автоматизации научных исследований и моделирования, Пакеты прикладных программ автоматизации научных исследований и моделирования: проектное обучение, Моделирование приборов и систем, Применение прикладных программ конструирования транспортных и технологических машин, Применение прикладных программ расчетов транспортно-технологических машин, Применение прикладных программ расчетов транспортных и технологических машин, Комплексное моделирование систем, Интеллектуальные подсистемы САПР и информационные модели знаний, Моделирование лесных машин в прикладных пакетах программ, Программные среды моделирования систем управления, Теория и моделирование систем управления |
| Аннотация: | В издании представлена новая скорректированная методика имитационного моделирования сложных систем, рассмотрена интеллектуальная система моделирования, расширен математический аппарат. При подготовке учебника использована новая отечественная и зарубежная литература по моделированию систем различных классов, опыт разработки реальных систем. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/582696 |
13. Книга
| Смагин Борис Игнатьевич. Экономико-математические методы : учебник для вузов / Б. И. Смагин. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 272 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/585177 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-9916-9814-6 : 1119.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=998384&idb=0 | |
| Авторы: | Смагин Б. И. |
| УДК: | 519.8(075.8) |
| Ключевые слова: | Эконометрика. Финансовая математика, Математика и статистика, Экономико-математические методы, Экономико-математические методы и модели, Экономико-математическое моделирование, Экономико-математические методы и моделирование, Математические методы анализа экономики, Математические методы экономики, Математические методы в экономике, Экономико-математические методы модели, Экономическая диагностика, Экономико-математические модели и методы, Математико-экономические методы, Основы экономической диагностики, Оценка экономическим потенциалом, Решение задач по экономике |
| Аннотация: | В учебнике рассмотрены экономико-математические методы, наиболее часто применяемые для выработки и обоснования управленческих решений в различных отраслях экономики. Подробно изложены способы решения задач линейного программирования, динамической оптимизации, теории игр, массового обслуживания, сетевого планирования. Описан ряд задач целочисленного и динамического программирования, а также задач, связанных с принятием решений в условиях полной или частичной неопределенности. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/585177 |
14. Книга
| Самусевич Галина Александровна. Моделирование процессов функционирования СМО : учебник для вузов / Г. А. Самусевич. - Москва : Юрайт, 2026. - 117 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/588640 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-14255-6 : 499.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=994704&idb=0 | |
| Авторы: | Самусевич Г. А. |
| УДК: | 519.71(075.8) |
| Ключевые слова: | Дискретная математика и математическая логика, Математика и статистика, Системы массового обслуживания, Моделирование систем массового обслуживания, Моделирование рабочих процессов автомобиля |
| Аннотация: | Предлагаемое издание содержит описание теоретического материала, посвященного методам демонстрации процессов функционирования во времени систем массового обслуживания (СМО). Представлены два подхода к формированию моделей СМО: аналитическое и непрерывно-стохастическое моделирование процессов функционирования СМО наглядными (графическими) методам изучения с целью оценить эффективность этих систем. Для обучения студентов специальности «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» и студентов специальности «Радиоэлектронные системы и комплексы» подразделения радиоэлектроники и информационных технологий. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/588640 |
15. Книга
| Подиновский Владислав Владимирович. Многокритериальные задачи принятия решений: теория и методы анализа : учебник для вузов / В. В. Подиновский. - Москва : Юрайт, 2026. - 486 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/589103 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-15673-7 : 2319.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=991880&idb=0 | |
| Авторы: | Подиновский В. В. |
| УДК: | 5177(075.8) |
| Ключевые слова: | Фундаментальные и теоретические основы информатики, Компьютерные и информационные науки, Методы многокритериальной оптимизации, Оценка информации в условиях неопределенности, Принятие решений в условиях риска и неопределенности, Многокритериальные методы принятия решений, Методы принятия решения в условиях риска и неопределенности на транспорте, Принятие решений в неопределенных условиях, Прикладные задачи и принятие решений в условиях неопределенности и риска, Неопределенность измерений, Многокритериальные задачи принятия решений, Методы принятия решений в условиях неопределенности, Многокритериальная оптимизация, Многокритериальная оптимизация программного кода, Математические методы и модели поддержки принятия решений, Принятие решений в условиях неопределенности, Математические методы и модели поддержки, Математические модели принятия решений в строительной практике, Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах многокритериального выбора, Математические и инструментальные методы поддержки принятий решений, Многокритериальные задачи, Методы управления в условиях неопределенности, Многокритериальная оптимизация режимов работы генерирующих предприятий, Параллельные методы многокритериальной оптимизации в системном анализе, Актуализация проекта и принятие многокритериальных управленческих решений, Аналитические методы решения многокритериальных задач, Принятие решений в конфликтных системах при неопределенности, Многокритериальная оптимизация автоматизированных производств, Теория принятия решений в условиях неопределенности, Математические методы поддержки принятия решений: проектное обучение, Анализ конфликтов при неопределенности, Управление в условиях неопределенности, Вероятностные модели принятия решений, Многокритериальный анализ, Многокритериальная оценка результатов производственной деятельности предприятия, Методы обработки данных в условиях неопределенности, Глобальная и многокритериальная оптимизация, Математика неопределенности, Моделирование и управление в условиях неопределенности, Многокритериальные задачи в принятии решений |
| Аннотация: | Курс посвящен теории и методам анализа многокритериальных задач, т. е. математическим методам поддержки принятия решений при многих критериях. Изложение методов сопровождается анализом их достоинств и недостатков, возможностей и ограничений и иллюстрируется примерами. Курс состоит из трех разделов. В разделе I рассматриваются вопросы моделирования ситуации принятия решения и формирования решений требуемого типа. В разделе II излагаются методы анализа задач принятия решений в условиях определенности (при отсутствии неопределенных факторов), а в разделе III — в условиях неопределенности. Для студентов и аспирантов, изучающих теоретические основы и методы анализа решений, преподавателей вузов, а также научных работников и специалистов, участвующих в создании и применении систем поддержки принятия решений. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/589103 |
16. Книга
| Плотникова Наталья Геннадьевна (Новочеркасский машиностроительный колледж Ростовской области). Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) : Учебное пособие / Новочеркасский машиностроительный колледж Ростовской области. - 1. - Москва : Издательский Центр РИОР, 2026. - 124 с. - (СПО). - Среднее профессиональное образование. - ISBN 978-5-369-01308-3. - ISBN 978-5-16-103365-4 (электр. издание). - ISBN 978-5-16-009346-8 (ISBN соиздателя). - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1074364&idb=0 | |
| Авторы: | Плотникова Н.Г. |
| УДК: | 68.3.06(075.32) |
| Основная рубрика: | Информатика. Вычислительная техника - Общая информатика |
| Аннотация: | Учебное пособие содержит теоретический материал методические указания и инструкции к практическим занятиям вопросы по подготовке к экзамену что позволит использовать его для самостоятельной работы студентов. Предназначено для студентов первого курса колледжа. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://znanium.ru/catalog/document?id=488033 |
17. Книга
| Платонов Алексей Владимирович. Машинное обучение : учебник для вузов / А. В. Платонов. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 78 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/600893 (дата обращения: 22.08.2026). - Предыдущее издание: https://urait.ru/bcode/589132. - ISBN 978-5-534-22200-5 : 499.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1075973&idb=0 | |
| Авторы: | Платонов А. В. |
| УДК: | 519.7(075.8) |
| Ключевые слова: | Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных, Компьютерные и информационные науки, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, Нейронные сети в машинном обучении, Машинное обучение, Машинное обучение и майнинг данных, Машинное обучение и приложения, Машинное обучение на больших данных, Методы машинного обучения, Основы машинного обучения и майнинга данных, Введение в машинное обучение, Дополнительные главы машинного обучения, Машинное обучение (продвинутый уровень), Машинное обучение в цифровой экономике, Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, Основы математической статистики в машинном обучении, Искусственный интеллект и машинное обучение, Технологии машинного обучения, Машинное обучение и нейронные сети, Машинное обучение без учителя, Методы машинного обучения с учителем, Задачи и модели машинного обучения, Методы и технологии машинного обучения, Технологии машинного обучения и Big Data программного обеспечения, Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение, Алгоритмы машинного обучения, Глубокое машинное обучение, часть, Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении, Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения, Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации, Разработка приложений для систем машинного обучения, Имитационные модели в задачах машинного обучения, Анализ больших данных и машинное обучение, Глубокое машинное обучение, Основы машинного обучения, Компьютерное моделирование в машинном обучении, Машинное обучение в финансах, Машинное обучение в физике, Методы кластеризации при мониторинге автоматизированных систем, Методы машинного обучения в информационной безопасности, Интеллектуальные системы и машинное обучение, Основы анализа больших данных и машинное обучение, Распознавание образов и машинное обучение, Машинное обучение и обработка больших объемов данных, Методы машинного обучения и визуализации данных, Обработка медико-биологических данных методами машинного обучения: проектное обучение, Применение методов машинного обучения в задачах распознавания образов, Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных, Теория машинного обучения, Нейронные сети и машинное обучение, Машинное обучение и искусственный интеллект, Анализ временных рядов методами машинного обучения, Байесовские методы Системный анализ и информатика, Машинное обучение Системный анализ и информатика, Продвинутые методы машинного обучения, Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, Математические основы машинного обучения, Машинное обучение в задачах механики, Машинное обучение для решения прикладных задач, Технологии и инструментарий машинного обучения, Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение, Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике, Машинное обучение в инженерии знаний, Машинное обучение и большие данные, Машинное обучение и прикладная математика в, Машинное обучение. Дополнительные главы, Обучение машин: дополнительные главы, Статистическая теория машинного обучения, Машинное обучение и интеллектуальные системы, Математические методы машинного обучения, Машинное обучение в системах искусственного интеллекта, Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных, Современная прикладная статистика с элементами машинного обучения, Алгоритмы и методы машинного обучения, Модели и методы машинного обучения, Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике, Машинное обучение и управление большими данными, Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве, Машинное обучение в задачах прикладной экономики, Машинное обучение и большие массивы данных, Машинное обучение в интеллектуальных технических системах, Нейронные сети и методы машинного обучения, Дополнительные разделы машинного обучения, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении, Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций, Машинное обучение в физических задачах, Методы машинного обучения для обработки промышленных данных, Принципы машинного обучения, Специализированные технологии машинного обучения, Технологии машинного обучения в задачах развития городских территорий, Технологии машинного обучения и анализа больших данных, Статистические методы машинного обучения, Математика машинного обучения, Прикладные аспекты машинного обучения, Введение в машинное обучение и анализ данных, Машинное обучение (нейронные сети), Введение в искусственный интеллект и машинное обучение, Основы искусственного интеллекта и машинного обучения, Машинное обучение для решения задач кибернетики, Методы оптимизации в машинном обучении, Теория машинного обучения и распознавания образов, Технологии и методы машинного обучения |
| Аннотация: | Учебник содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются основные принципы машинного обучения, которые можно применять как в технических, так и в информационных системах. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, аспирантов, преподавателей, слушателей курсов повышения квалификации, а также разработчиков программного обеспечения. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/600893 |
18. Книга
| Платонов Алексей Владимирович. Машинное обучение : учебное пособие для вузов / А. В. Платонов. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 89 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/589132 (дата обращения: 24.01.2026). - ISBN 978-5-534-20732-3 : 409.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=996216&idb=0 | |
| Авторы: | Платонов А. В. |
| УДК: | 519.7(075.8) |
| Ключевые слова: | Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных, Компьютерные и информационные науки, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, Нейронные сети в машинном обучении, Машинное обучение, Машинное обучение и майнинг данных, Машинное обучение и приложения, Машинное обучение на больших данных, Методы машинного обучения, Основы машинного обучения и майнинга данных, Введение в машинное обучение, Дополнительные главы машинного обучения, Машинное обучение (продвинутый уровень), Машинное обучение в цифровой экономике, Прикладное машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, Основы математической статистики в машинном обучении, Искусственный интеллект и машинное обучение, Технологии машинного обучения, Машинное обучение и нейронные сети, Машинное обучение без учителя, Методы машинного обучения с учителем, Задачи и модели машинного обучения, Методы и технологии машинного обучения, Технологии машинного обучения и Big Data программного обеспечения, Интеллектуальные системы обработки информации и машинное обучение, Алгоритмы машинного обучения, Глубокое машинное обучение, часть, Облачные вычисления для решения задач в машинном обучении, Решение прикладных задач с применением методов машинного обучения, Машинное обучение в задачах обработки аэрокосмической информации, Разработка приложений для систем машинного обучения, Имитационные модели в задачах машинного обучения, Анализ больших данных и машинное обучение, Глубокое машинное обучение, Основы машинного обучения, Компьютерное моделирование в машинном обучении, Машинное обучение в финансах, Машинное обучение в физике, Методы кластеризации при мониторинге автоматизированных систем, Методы машинного обучения в информационной безопасности, Интеллектуальные системы и машинное обучение, Основы анализа больших данных и машинное обучение, Распознавание образов и машинное обучение, Машинное обучение и обработка больших объемов данных, Методы машинного обучения и визуализации данных, Обработка медико-биологических данных методами машинного обучения: проектное обучение, Применение методов машинного обучения в задачах распознавания образов, Прикладные задачи машинного обучения и обработка больших данных, Теория машинного обучения, Нейронные сети и машинное обучение, Машинное обучение и искусственный интеллект, Анализ временных рядов методами машинного обучения, Байесовские методы Системный анализ и информатика, Машинное обучение Системный анализ и информатика, Продвинутые методы машинного обучения, Методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, Математические основы машинного обучения, Машинное обучение в задачах механики, Машинное обучение для решения прикладных задач, Технологии и инструментарий машинного обучения, Интеллектуальные алгоритмы и машинное обучение, Искусственный интеллект и машинное обучение в цифровой экономике, Машинное обучение в инженерии знаний, Машинное обучение и большие данные, Машинное обучение и прикладная математика в, Машинное обучение. Дополнительные главы, Обучение машин: дополнительные главы, Статистическая теория машинного обучения, Машинное обучение и интеллектуальные системы, Математические методы машинного обучения, Машинное обучение в системах искусственного интеллекта, Прикладные методы машинного обучения и анализа больших данных, Современная прикладная статистика с элементами машинного обучения, Алгоритмы и методы машинного обучения, Модели и методы машинного обучения, Машинное обучение и системы искусственного интеллекта в логистике, Машинное обучение и управление большими данными, Машинное обучение и управление большими данными в наукоемком производстве, Машинное обучение в задачах прикладной экономики, Машинное обучение и большие массивы данных, Машинное обучение в интеллектуальных технических системах, Нейронные сети и методы машинного обучения, Дополнительные разделы машинного обучения, Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в химии и материаловедении, Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций, Машинное обучение в физических задачах, Методы машинного обучения для обработки промышленных данных, Принципы машинного обучения, Специализированные технологии машинного обучения, Технологии машинного обучения в задачах развития городских территорий, Технологии машинного обучения и анализа больших данных, Статистические методы машинного обучения, Математика машинного обучения, Прикладные аспекты машинного обучения, Введение в машинное обучение и анализ данных, Машинное обучение (нейронные сети), Введение в искусственный интеллект и машинное обучение, Основы искусственного интеллекта и машинного обучения, Машинное обучение для решения задач кибернетики, Методы оптимизации в машинном обучении, Теория машинного обучения и распознавания образов, Технологии и методы машинного обучения |
| Аннотация: | Курс содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта, поскольку оно позволяет работать с «сырыми» данными. Рассматриваются основные принципы машинного обучения, которые можно применять как в технических, так и в информационных системах. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/589132 |
19. Книга
| Ощепков А. Ю. Математическое и компьютерное моделирование современных систем автоматического управления : учебное пособие для вузов / Ощепков А. Ю. - 2-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2026. - 252 с. - Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань. - Книга из коллекции Лань - Инженерно-технические науки. - ISBN 978-5-507-54505-6. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1004607&idb=0 | |
| Авторы: | Ощепков А. Ю. |
| УДК: | 004.94 |
| Ключевые слова: | системный подход анализ, компьютерное моделирование, динамические системы, модельно ориентированное проектирование, структура систем управления, регуляторы прямого действия, цифровые системы управления, математическая модель rlc цепи, пространство состояний сигнальные графы, управляемость наблюдаемость систем, передаточные функции структурные схемы, модель двигателя постоянного тока, двигатель управляемый по цепи возбуждения, двигатель управляемый по цепи якоря, переходные характеристики систем управления, понятие устойчивости математическая устойчивость теоремы устойчивости устойчивость вращения твердого тела анализ устойчивости лсс частотные критерии устойчивости устойчивость систем с неопределенными параметрами структура цифровых систем управления дискретные модели непрерывных систем устойчивость дискретных систем свойства обратной связи задачи управления техническими системами системы слежения стабилизация показатели качества математическая модель пид регулятора работа пид регулятора настройка пид регулятора оптимальное управление линейными системами оптимальное управление на неограниченном интервале времени принцип максимума понтрягина метод динамического программирования робастность системы управления адаптивные системы управление классификация адаптивных систем адаптивное управление с эталонной моделью градиентный метод быстрые алгоритмы идентификационное адаптивное управление искусственный интеллект направления использования искусственного интеллекта структура интеллектуальных систем биологический нейрон искусственный нейрон нейронные сети в системах управления |
| Аннотация: | Пособие написано на основе лекций, читаемых автором на протяжении ряда лет на физическом факультете Пермского университета по дисциплинам «Теория автоматического управления», «Проектирование цифровых систем управления», «Интеллектуальные системы управления», «Системный анализ, управление и обработка информации». В пособии рассмотрены основы системного подхода к моделированию физических и технических объектов, математические модели систем управления, свойства систем управления с обратной связью и основные методы анализа устойчивости непрерывных и дискретных систем, описаны методы традиционной теории оптимального управления, современные адаптивные и робастные алгоритмы управления, а также алгоритмы с использованием методов нечёткой логики и нейросетей. Для компьютерного моделирования систем управления использован пакет «MATLAB + Simulink». Рекомендовано для студентов и аспирантов физических и физико-технических направлений. |
| Ссылка на полный текст документа: | https://e.lanbook.com/book/508974 |
20. Книга
| Нугуманова Алия Багдатовна. Автоматизированная обработка текстовых массивов : учебник и практикум для вузов / А. Б. Нугуманова. - 2-е изд. - Москва : Юрайт, 2026. - 70 с. - (Высшее образование). - URL: https://urait.ru/bcode/600891 (дата обращения: 22.08.2026). - Предыдущее издание: https://urait.ru/bcode/589978. - ISBN 978-5-534-22198-5 : 469.00. - Текст : электронный. Постоянная ссылка на документ: https://e-lib.unn.ru/MegaPro/UserEntry?Action=FindDocs&ids=1076599&idb=0 | |
| Авторы: | Нугуманова А. Б. |
| УДК: | 519.7(075.8) |
| Ключевые слова: | Искусственный интеллект и машинное обучение. Анализ данных, Компьютерные и информационные науки, Автоматизированная обработка текстовых массивов, Обработка текстов, Обработка текстов на естественном языке, Автоматическая обработка текстов, Обработка текстовых данных, Автоматизированная обработка текстов |
| Аннотация: | Развитие компьютерных и телекоммуникационных технологий достигло уровня, позволяющего внедрять интеллектуальные методы не только в мощные вычислительные системы, но даже в персональные компьютеры и мобильные устройства. Примерами реализации интеллектуальных методов могут служить поисковые системы (Google, Яндекс), системы оптического распознавания текстов, речевого ввода данных, машинного перевода, автомобильной навигации и др. В данном учебнике собраны наиболее полезные и простые подходы к решению интеллектуальных задач, апробированные в учебном процессе на кафедре вычислительной техники Университета ИТМО (Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики). |
| Ссылка на полный текст документа: | https://urait.ru/bcode/600891 |