Рабочая программа дисциплины План для специальности 072000 «Стандартизация и сертификация» направление 653800 «Стандартизация, сертификация и метрология» icon

Рабочая программа дисциплины План для специальности 072000 «Стандартизация и сертификация» направление 653800 «Стандартизация, сертификация и метрология»



Смотрите также:
Министерство образования Российской Федерации

Воронежская государственная технологическая академия


УТВЕРЖДАЮ”

Декан факультета ПМА

________ проф. Колодежнов В.Н.

«___» _________________ 200 г.


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

дисциплины


План

для специальности 072000 – «Стандартизация и сертификация»

направление 653800 – «Стандартизация, сертификация и метрология»


Программа рассмотрена

на заседании кафедры УК и МТ протокол № ___ от «___» _____________ 200 г


Заведующий кафедрой УК и МТ _____________ проф. Попов Г.В.


на заседании методической комиссии

ФПМА протокол № ___ от «___» ___________ 200 г.


Председатель методической комиссии

по образованию в области специальностей

механического профиля _____________ доц. Шаршов В.Н.


Согласовано


Заведующий кафедрой УК и МТ _____________ проф. Попов Г.В.


Воронеж 200


^ 1. Цели и задачи дисциплины

Дисциплина «Планирование и организация эксперимента» (ПОЭ) относится к курсу общепрофессиональных дисциплин, вводящих в круг специальных дисциплин стандартизации и сертификации, является базовой для подготовки студентов специальности 072000 -«Стандартизация и сертификация» к слушанию специальных курсов.

^ Целью изучения дисциплины является подготовка студентов к производственно-технической деятельности по специальности с применением методов теории планирования и современных информационных технологий.

^ Задачи дисциплины: изучение современных методов планирования, организации и оптимизации научного и промышленного эксперимента, проведения экспериментов и обработки полученных результатов.

Изучение отдельных разделов курса основано на материале, излагаемом в курсе высшей математики, физики, химии.

Навыки и знания, приобретенные студентами при изучении дисциплины «Планирование и организация эксперимента», способствуют усвоению материала при изучении дисциплин «Методы и средства измерений, испытаний и контроля», «Автоматизация измерений, контроля и испытаний». Полученные знания необходимы при решении таких актуальных задач, как организация разработки мероприятий по повышению и контролю качества продукции, планирование работ по стандартизации и сертификации, систематическая проверка применяемых на предприятии стандартов, технических условий и других документов в области организационно-управленческой деятельности; обеспечение выполнения заданий по повышению качества продукции, оценка уровня брака и анализ причин его возникновения, внедрение современных методов управления качеством статистического и неразрушающего контроля; определение номенклатуры измеряемых и контролируемых параметров продукции и технологических процессов, оптимальных норм точности измерений и достоверности контроля, выбор средств измерений, испытаний и контроля, разработка методик выполнения измерений, испытаний и контроля в области производственно-технологической деятельности; анализ состояния и динамики качества продукции, метрологического обеспечения производства, стандартизации и сертификации, создание теоретических моделей, позволяющих исследовать качество продукции и технологических процессов, оценивать эффективность метрологического обеспечения и стандартизации, разработка планов, программ и методик проведения испытаний, измерений и контроля качества продукции, применение проблемно-ориентированных методов анализа, синтеза и оптимизации процессов управления качеством, стандартизации и сертификации в области научно-исследовательской деятельности; формирование целей проекта (программы) по созданию новых или модернизации существующих методов и средств управления качеством, стандартизации, определение наилучших вариантов решения проблемы на основе сопоставления альтернатив и учета неопределенности исходных данных, разработка конструкторских и технологических решений в области обеспечения качества, стандартизации, использование современных информационных технологий при проектировании средств и технологий управления качеством, стандартизации в области проектной деятельности.

^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения данной дисциплины студенты должны

1) знать:

- методы и средства контроля качества продукции, организацию и технологию сертификации продукции; правила проведения испытаний и приемки продукции;

- способы анализа качества продукции, организации статистического контроля качества и управления производственными процессами.

2) уметь:

- разрабатывать новые и пересматривать действующие стандарты, технические условия и другие документы по стандартизации, сертификации;

^ 3) уметь применять:

- технологию разработки и аттестации методик выполнения измерений, испытаний и контроля;

- компьютерные технологии для планирования и проведения работ по стандартизации, сертификации и метрологии;

- применять методы анализа данных о качестве продукции и способы отыскания причин брака.


^ 3. Объем дисциплины и виды учебной работы

Виды работы

Всего часов

7 семестр

8 семестр

1

2

3

4

Общая трудоемкость дисциплины

170







Аудиторные занятия

85

51

34

Лекции

51

34

17

Практические занятия (ПЗ)

34

17

17

Семинары

-

-

-

Лабораторные работы (ЛР)



-

-

и (или) другие виды аудиторных занятий

-

-

-

Самостоятельная работа

85

51

34

Проработка конспекта лекций

0,4x51=20,4

0,4 х 34 = 13,6

0,4 х 17= 6,8

1

2

3

4

Изучение материалов, изложенных в лекциях, по учебникам

189 с: 16 х 1,0 = 11,8

104 с: 16 х 1,0=6,5

85 с: 16x1,0 = 5,3

Подготовка к практическим занятиям

22,4/16

11,2/8

11,2/8

Подготовка к коллоквиумам

15/2

10/1

5/1

Расчетно-практические работы

7,8/2

3,7/1

4,1/1

Реферат

6,0/1

6,0/1

-

и (или) другие виды самостоятельной работы







Вид итогового контроля (зачет, экзамен)




Экзамен

Экзамен

Расчет самостоятельной работы студентов

Самостоятельная работа 85 ч.: 7 семестр - 51 ч.; 8 семестр - 34 ч.

^ Подготовка к практическим занятиям




7 семестр

8 семестр

Проведение расчета в среде математических пакетов ЭВМ

2с.хО,5=1,О

2с.хО,5=1,О

Оформление практической работы

2 А4х0,2=0,4

2 А4х0,2=0,4

Практическая работа

1,0+0,4=1,4

1,0+0,4=1,4




8п.р. xl,4=ll,2

8п.р. xl,4=ll,2

^ 2. Подготовка к коллоквиумам

7 семестр - 1 КЛ

8 семестр - 1 КЛ

1х10ч.л.= 10

1x5 ч.л.= 5

3. РПР




7 семестр

8 семестр

Проведение расчетов

2 с.х(),8=1,6

2схО,8=1,6

Выполнение эскиза

1 А4хО,5=О,5

1 А4х(),5=0,5

Оформление пояснительной записки

8с.хО,2=1,6

10с.хО,2=2,0

РПР

1,6+0,5+1,6=3,7

1,6+0,5+2,0=4,1

4. Реферат




7 семестр

8 семестр

Проработка литературы для составления реферата

32с.:16х2,0=4,0

-

Оформление текста

10с.х0,2=2,0

-

Реферат

4,0+2,0=6,0

-


^ 4. Содержание дисциплины

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п

Разделы дисциплины

Лекции

ПЗ

1

2

3

4

1

Эксперимент в науке и производстве

1

-

2

Теория планирования эксперимента.

3

2

3

Параметры оптимизации

4

-

4

Модель

2

2

5

Полный факторный эксперимент.

2

4

6

Дробный факторный эксперимент.

4

2

7

Проведение эксперимента.

5

2

8

Обработка результатов эксперимента.

5

2

9

Матричный подход к регрессионному анализу.

6

2

10

Принятие решений после построения модели

2

2

11

Крутое восхождение по поверхности отклика.

2

2

1

2

3

4

12

Принятие решений после крутого восхождения.

2

2

13

Классификация экспериментальных планов

6

6

14

Вычислительные методы в планировании и организации эксперимента

5

4

15

Организация автоматизированного эксперимента.

2

4

^ 4.2. Содержание разделов дисциплины

4.2.1. Лекционные занятия.

1. Эксперимент в науке и производстве.

Введение. Планирование и организации эксперимента: становление, развитие, современные аспекты. Научный и промышленный эксперимент.

^ 2. Теория планирования эксперимента.

Задачи планирования эксперимента. Основные понятия теории планирования эксперимента: объект исследования, факторы {контролируемые и неконтролируемые, качественные и количественные), функция отклика, план эксперимента. Простые сравнивающие, последовательные и многофакторные эксперименты. Требования, предъявляемые к факторам и их совокупности при планировании эксперимента.

^ 3. Параметры оптимизации.

Виды параметров оптимизации. Требования к параметру оптимизации. О задачах с несколькими выходными параметрами. Обобщенный параметр оптимизации. Построение обобщенного отклика. Шкала желательности. Преобразование частных откликов в частные функции желательности. Обобщенная функция желательности.

4. Модель.

Требования, предъявляемые к модели, выбор модели. Шаговый принцип. Полиномиальные модели.

5. Полный факторный эксперимент.

Принятие решения перед планированием эксперимента. Полный факторный эксперимент типа 2к, его свойства и математическая модель.

^ 6. Дробный факторный эксперимент.

Минимизация числа опытов. Дробная реплика. Выбор полуреплик. Генерирующие соотношения и определяющие контрасты. Выбор 1/4-реплик. Обобщающий определяющий контраст. Реплики большой подробности.

^ 7. Проведение эксперимента.

Анкета для сбора априорной информации. Реализация плана эксперимента. Ошибки параллельных опытов. Дисперсия параметра оптимизации. Проверка однородности дисперсий. Рандомизация. Разбиение факторных планов на блоки. Разбиение матрицы типа 2 на блоки. Неполные планы.

^ 8. Обработка результатов эксперимента.

Метод наименьших квадратов. Планирование эксперимента при регрессионном анализе. Проверка адекватности модели. Проверка значимости коэффициентов. Интерполяционные методы.

^ 9. Матричный подход к регрессионному анализу.

Метод наименьших квадратов для одного фактора. Некоторые операции над матрицами. Обобщение метода наименьших квадратов на многофакторный линейный случай. Статистический анализ. Взвешенный метод наименьших квадратов и статистический анализ. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий - критерии оптимальности планов.

^ 10. Принятие решений после построения модели.

Интерпретация результатов. Принятие решений после построения модели процесса. Построение интерполяционной формулы. Линейная модель неадекватна.

11. Крутое восхождение по поверхности отклика.

Движение по градиенту. Расчет крутого восхождения. Реализация мысленных опытов.

^ 12. Принятие решений после крутого восхождения.

Крутое восхождение эффективно. Крутое восхождение неэффективно. Обсуждение результатов. Чем кончается эксперимент. Перспективы.

^ 13. Классификация экспериментальных планов.

Планы дисперсионного анализа, многофакторного анализа, для изучения поверхности отклика, отвеивающего эксперимента, для экспериментирования в условиях дрейфа, планирование эксперимента на диаграммах состав-свойство, для решения динамических задач, для изучения механизма явлений. Планирование эксперимента в производственных условиях; последовательный симплексный метод и метод эволюционного планирования (ЭВОП). Планы выборочного контроля

  1. ^ Вычислительные методы в планировании и организации эксперимента. Применение ЭВМ при обработке результатов эксперимента. Методы решения задач интерполяции, экстраполяции, определения экстремума, нахождения корня уравнении, решения системы линейных алгебраических уравнений.

  2. ^ Организация автоматизированного эксперимента.

Размеры промышленных экспериментов. Цель автоматизированного эксперимента. ЭВМ в автоматизированном эксперименте. Решение распределительных задач. Перспективы развития теории планирования эксперимента.


^ 4.2.2. Практические занятия

№ п/п

№ раздела дисциплины

Наименование темы практического занятия

1

2

Задача оптимизации

2

4

Построение модели

3

5

Применение методов статистической обработки экспериментальной информации.

4

5

Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ

5

6

Планирование отсеивающих экспериментов

6

7

Разбиение матрицы типа 2к на блоки.

7

8

Проверка адекватности модели.

8

9

Регрессионный анализ.

9

11

Планирование эксперимента, направленного на изучение почти стационарной области

10

12

Оптимизация унимодальных функций

11

13

Планирование промышленного эксперимента

12

13

Планирование эксперимента в условиях неоднородностей

13

13

Симплекс-планирование

14

14

Интерполяция, экстраполяция.

15

14

Решение нелинейных уравнений и их систем.

16

15

Реализация распределительных задач.

^ 5. Лабораторные работы

Не предусмотрены.

6. Формы и содержание текущего, промежуточною и итогового контроля

Контроль знаний студентов осуществляется посредством текущего, промежуточного и итогового контроля.

Текущий контроль - рейтинговая оценка знаний, отчет по практическим занятиям. Промежуточный контроль- коллоквиумы. РПР, реферат. Итоговый контроль - экзамен.

Контрольные вопросы к коллоквиуму:

Коллоквиум № I

  1. Принятие решения перед планированием эксперимента.

  2. Выбор основного уровня.

  3. Выбор интервалов варьирования.

  4. Полный факторный эксперимент типа 22: матрица планирования, геометрическая интерпретация,

  5. Полный факторный эксперимент типа 23 матрица интерпретация.

  6. Приемы перехода от матриц меньшей размерности к матрицам большей размерности.

  7. Свойства полного факторного эксперимента типа 2

  8. Полный факторный эксперимент и математическая модель: вычисление коэффициентов линейной модели.

  9. Полный факторный эксперимент и математическая модель: оценка эффектов взаимодействия.

  10. Минимизация числа опытов

  11. Дробная реплика

  12. Условные обозначения дробных реплик и число опытов

  13. Выбор полуреплик. Генерирующие соотношения и определяющие контрасты

14. Планы

15. Планы

  1. Планы

  2. Выбор 1/4-реплик. Обобщающий определяющий контраст.

  3. Реплики большой дробности

Коллоквиум № 2

  1. Планы дисперсионного анализа.

  2. Планы многофакторного анализа.

  3. Планы для изучения поверхности отклика.

  4. Планы отсеивающего эксперимента.

  5. Планы для экспериментирования в условиях дрейфа.

  6. Планирование эксперимента на диаграммах состав-свойство.

  7. Планы для решения динамических задач.

  8. Планы для изучения механизма явлений.

  9. Планирование эксперимента в производственных условиях.

  10. Последовательный симплексный метод.

  11. Метод эволюционного планирования (ЭВОП).

  12. Планы выборочного контроля.

Контрольные вопросы к экзамену:

Экзамен № 1:

  1. История планирования эксперимента.

  2. Применение планирования эксперимента.

  3. Основные требования, предъявляемые к планированию эксперимента.

  4. Задачи планирования эксперимента.

  5. Схема объекта исследований

  6. Классификация факторов.

  7. Требования, предъявляемые к факторам и их совокупности при планирован эксперимента.

  8. Виды параметров оптимизации.

  9. Требования, предъявляемые к параметру оптимизации.

  10. Задачи с несколькими выходными параметрами.

  11. Построение обобщенного отклика

  12. Шкала желательности Харрингтона

  13. Преобразование частных откликов в частные функции желательности

  14. Одностороннее и двустороннее ограничение. Примеры.

  15. Выбор модели. Требования, предъявляемые к модели.

  16. Шаговый принцип.

  17. Полиномиальные модели.

  18. Принятие решения перед планированием эксперимента.

  19. Выбор основного уровня.

  20. Выбор интервалов варьирования.

  21. Полный факторный эксперимент типа 22 матрица планирования, геометрическая интерпретация.

  22. Полный факторный эксперимент типа 23: матрица планирования, геометрическая интерпретация.

  23. Приемы перехода от матриц меньшей размерности к матрицам большей размерности.

  24. Свойства полного факторного эксперимента типа 2к

  25. Полный факторный эксперимент и математическая модель: вычисление коэффициент линейной модели.

  26. Полный факторный эксперимент и математическая модель: оценка эффект взаимодействия.

  27. Минимизация числа опытов.

  28. Дробная реплика.

  29. Условные обозначения дробных реплик и число опытов.

  30. Выбор полуреплик. Генерирующие соотношения и определяющие контрасты.

31.Планы

32.Планы

  1. Планы

  2. Выбор 1/4-реплик. Обобщающий определяющий контраст.

  3. Реплики большой дробности

  4. Проведение эксперимента. Анкета для сбора априорной информации: постановка задач выбор параметров оптимизации.

  5. Анкета для сбора априорной информации: выбор факторов.

  6. Анкета для сбора априорной информации: число опытов.

  7. Анкета для сбора априорной информации: учет априорной информации.

  8. Реализация плана эксперимента: оформление журнала.

  9. Критерий Стьюдента. Пример №1.

  10. Ошибки параллельных опытов: среднее, дисперсия, стандарт.

  11. Классификация ошибок.

  12. Исключение из экспериментальных данных грубых ошибок (t-критерий - пример №2).

  13. Исключен! е из экспериментальных данных грубых ошибок (распределение максимального отклонения - пример №3).

  14. Дисперсия параметра оптимизации.

  15. Проверка однородности дисперсий: критерий Фишера, пример № 4.

  16. Проверка однородности дисперсий: критерий Кохрена, пример № 5.

  17. Проверка однородности дисперсий: критерий Бартлета, пример № 6.

  18. Расчет дисперсии воспроизводимости для экспериментов с различным числом повторных опытов (пример№ 7).

  19. Рандомизация: влияние неоднородности на параметр оптимизации (пример № 8).

  20. Рандомизация: применение таблицы случайных чисел (пример № 9).

  21. Разбиение матрицы типа 2к на блоки (23 на 2 блока).

  22. Разбиение матрицы типа 2к на блоки (24 на 4 блока).

  23. Разбиение матрицы типа 2к на блоки: общие правила.

  24. Обработка результатов эксперимента: принцип минимизации невязок в методе наименьших квадратов, наименьших кубов.

  25. Метод наименьших квадратов: расчет коэффициентов регрессии.

  26. Расчетная таблица для вычисления коэффициентов регрессии, способы проверки правильности расчетов.

  27. Графическая интерпретация уравнения регрессии.

  28. Остаточная сумма квадратов.

  29. Вычисление коэффициентов линейной регрессии для полного многофакторного эксперимента.

  30. Вычисление коэффициентов линейной регрессии для дробного многофакторного эксперимента.

  31. Регрессионный анализ. Постулаты.

  32. Проверка адекватности модели. Качественная интерпретация задачи.

  33. Проверка адекватности модели. Дисперсия адекватности.

  34. Проверка значимости коэффициентов.

  35. Метод наименьших квадратов для одного фактора.

  36. Обобщение метода наименьших квадратов на многофакторный линейный случай.

  37. Взвешенный метод наименьших квадратов и статистический анализ.

  38. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий - критерии оптимальности планов.

  39. Принятие решений после построения модели.

  40. Принятие решений после построения модели процесса.

  41. Построение интерполяционной формулы.

  42. Линейная модель неадекватна.

Экзамен № 2:

  1. Движение то градиенту.

  2. Расчет крутого восхождения.

  3. Реализация мысленных опытов.

  4. Крутое восхождение эффективно.

  5. Крутое восхождение неэффективно. Обсуждение результатов.

  6. Крутое восхождение: Чем кончается эксперимент. Перспективы.

  7. Планы дисперсионного анализа

  8. Планы многофакторного анализа

  9. Планы для изучения поверхности отклика

  10. Планы отсеивающего эксперимента

  11. Планы для экспериментирования в условиях дрейфа

  12. Планирование эксперимента на диаграммах состав-свойство

  13. Планы для решения динамических задач

  14. Планы для изучения механизма явлений.

  15. Планирование эксперимента в производственных условиях.

  16. Последовательный симплексный метод

  17. Метод эволюционного планирования (ЭВОП).

  18. Планы выборочного контроля

  19. Применение ЭВМ при обработке результатов эксперимента.

  20. Методы решения задач интерполяции

  21. Интерполяционный многочлен Ньютона (интерполирование вперед)

  22. Интерполяционный многочлен Ньютона (интерполирование назад)

  23. Схема Эйткена

  24. Методы решения задач экстраполяции

  25. Методы определения экстремума

  26. Метод золотого сечения

  27. Метод Фибоначчи

  28. Методы нахождения корня уравнения

  29. Метод бисекций

  30. Метод хорд

  31. Метод касательных

  32. Методы решения системы линейных алгебраических уравнений.

  33. Размеры промышленных экспериментов.

  34. Цель автоматизированного эксперимента.

  35. ЭВМ в автоматизированном эксперименте.

  36. Решение распределительных задач.

  37. Перспективы развития теории планирования эксперимента.

Расчетно-практические работы

РПР № 1 " Планирование эксперимента при регрессионном анализе" РПР № 2 "Решение распределительных задач"

Рефераты

Реферат по теме "Актуальные проблемы и перспективы развития планирования эксперимента. Применение ЭВМ в решении задач теории планирования."


^ 7. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

7.1. Основная литература

  1. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М, 1969. 264 с.

  2. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.,1965. 198 с.

  3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.,1976. 326 с.

  4. Маркова Е.В., Лисенко А.Н. Планирование эксперимента в условиях неоднородностей. М.,1973.228с.

  5. Березин И.П., Жидков Н.Н. Методы вычислений. В 2-х т. М.: Высшая школа. 1988.

  6. Дьяконов В. Mathcad 2000: учебный курс. СПб. Литер. 2001 592 с.

  7. Дьяконов В. Mathlab 2000: учебный курс. СПб. Литер. 2001 586 с.

  8. Дьяконов В. Mathematica: учебный курс. СПб. Литер. 2000 548 с.

  9. Дьяконов В. Mapple: учебный курс. СПб. Литер. 2000 574 с.

^ 7.2. Дополнительная литература

  1. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико- экономических исследованиях. М., 974. 240 с.

  2. Налимов В.В. Теория эксперимента. М., 1971. 193 с.

  3. Хартман К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. М., 1977. 374 с.

  4. Воробьев М.Н. Числа Фибоначчи. М., 1969. 286 с.

  5. Федоров В.В. Теория оптимальных экспериментов (при выяснении механизма явлений), М., 1971. 191 с.

  6. Планирование эксперимента. Библ. Указатель. М., 1969, 1972. 482 с.

  7. Дьяконов В. Mathcad 2001: специальный справочник. СПб. Литер. 2002 832 с.

^ 7.3. Методические материалы преподавателю

  1. Адлер Ю.П. Введение в планирование эксперимента. М., 1969. 264 с.

  2. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.,1965. 198 с.

  3. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.,1976. 326 с.

  4. Маркова Е.В., Лисенко А.Н. Планирование эксперимента в условиях неоднородностей. М.,1973. 228 с.

  5. Федоров В.В. Теория оптимальных экспериментов (при выяснении механизма явлений), М., 1971.191с

  6. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования эксперимента в технико- экономических исследованиях. М., 974. 240 с.

  7. Налимов В.В. Теория эксперимента. М., 1971. 193 с.

  8. Хартман К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. М., 1977. 374 с.

  9. Воробьев М.Н. Числа Фибоначчи. М., 1969. 286 с.

  10. Планирование эксперимента. Библ. Указатель. М., 1969, 1972. 482 с.

  11. Белкин Е.А., Гудков В.Л., Барабанов ГЛ., Андросюк Е.Р. Организация самостоятельной работы студентов. Волгоград, изд-во ВолгПИ, 1998. - 17 с.

  12. Качалов В. А. Стандарты ИСО 9000 и проблемы управления качеством в вузах: (записки менеджера качества). -М.: Издат, 2001. - 126 с.

  13. Федоров В.В. Теория оптимальных экспериментов (при выяснении механизма явлений), М., 1971. 191 с.

  14. Банд и Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М.: Радио и связь. 1988. 128 с.

  15. Березин И.П., Жидков Н.Н. Методы вычислений. В 2-х т. М.: Высшая школа. 1988.

  16. Дьяконов В. Mathcad 2000: учебный курс. СПб. Литер. 2001 592 с.

  17. Дьяконов В. Mathcad 2001: специальный справочник. СПб. Литер. 2002 832 с.

  18. Кудрявцев Е.М. Mathcad 2000 Pro. М.:ДМК Пресс. 2001 576 с.

11

  1. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad: математический практикум для экономистов и инженероь Учеб. пособие. М.: Фининсы и статистика. 1999. 656 с.

  2. Дьяконов В. Mathlab 2000: учебный курс. СПб. Литер. 2001 586 с.

  3. Дьяконов В. Mathlab 2000: учебный курс. СПб. Литер. 2001 586 с.

  4. Дьяконов В. Mathematica: учебный курс. СПб. Литер. 2000 548 с.

  5. Дьяконов В. Mapple: учебный курс. СПб. Литер. 2000 574 с.

7.4. Обучающие, контролирующие, расчетные компьютерные программы и другие средства освоения дисциплины Математические программные пакеты Mathcad, Mapple5, Mathlab, Mathematica.

Программа составлена в соответствие с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальностям подготовки дипломированного специалиста: 072000 - "Стандартизация и сертификация".

Рабочую программу составили:

Переславцева Н.С., ст. преп.



Скачать 268,38 Kb.
Дата конвертации30.07.2013
Размер268,38 Kb.
ТипРабочая программа
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rud.exdat.com


База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2012
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Документы