Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«РОССИЙСКАЯ ТАМОЖЕННАЯ АКАДЕМИЯ»

Ростовский филиал

кафедра информатики и информационных таможенных технологий

		УТВЕРЖДЕНО Учебно-методическим советом Ростовского филиала Российской таможенной академии (протокол от «19» ноября 2009г. №3)

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

учебной дисциплины

«Математика»

Специальность: 080115.65 «Таможенное дело»

Ростов-на-Дону

2009

Автор

Л. Л. Драгилева, доцент кафедры информатики и информационных

таможенных технологий Ростовского филиала Российской таможенной академии, кандидат физико-математических наук, доцент

Ответственный за выпуск

С. П. Крицкий, заведующий кафедрой информатики и информационных таможенных технологий Ростовского филиала Российской таможенной академии, кандидат технических наук, доцент

Рецензенты:

О. Е. Кудрявцев, доцент кафедры информатики и информационных таможенных технологий Ростовского филиала Российской таможенной

академии, кандидат физико-математических наук, доцент

Е. В. Белик, старший преподаватель кафедры математического анализа Педагогического института Южного федерального университета,

кандидат педагогических наук

Программа одобрена на заседании кафедры

(протокол от «27» октября 2009 г. № 3)

© Российская таможенная академия,

Ростовский филиал, 2009

Цели и задачи дисциплины

Дисциплина «Математика» является базовой в числе дисциплин общего математического и естественнонаучного цикла.

Целями преподавания дисциплины «Математика» на факультете таможенного дела являются:

– формирование представлений о математике как об универсальном языке науки, средстве моделирования явлений и процессов;

– развитие логического и алгоритмического мышления, а также критического мышления на уровне, необходимом для будущей профессиональной деятельности;

– воспитание отношения к математике как к части общечеловеческой культуры посредством знакомства с историей развития математики, с эволюцией математических идей

Задачи изучения дисциплины:

– знакомство студентов с историей становления и развития математики;

– выработка у студентов умения выбирать определенные приемы решения математически формализованных задач;

– развитие у студентов способностей оценивания достоверности полученных результатов;

Обязательный минимум содержания дисциплины (Федеральный компонент)

Основные понятия теории множеств. Элементы математического анализа. Математика как научная дисциплина. Предмет и задачи математики. Основные этапы становления математики.

Функция одной переменной. Предел и непрерывность функции. Производная и дифференциал функции. Приложение производной для исследований функций. Неопределенный и определенный интеграл. Дифференциальные уравнения. Функции нескольких переменных. Элементы аналитической геометрии на плоскости. Уравнение линии первого порядка. Уравнение линии второго порядка.

Элементы линейной алгебры. Матрицы и определители. Система линейных уравнений.

Теория вероятностей и математическая статистика. Случайные события. Случайная величина. Закон больших чисел и центральная предельная теорема. Вариационный ряд и его характеристики. Выборочный метод. Статистические оценки параметров распределений: точечные и интервальные оценки. Проверка статистических гипотез.

Элементы регрессионного анализа.

Требования к уровню освоения содержания дисциплины

В результате изучения дисциплины студент должен:

иметь представление:

– об основных этапах развития математики;

– методах математического моделирования явлений и процессов;

– о способах проверки статистических гипотез;

знать:

– основные понятия линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа;

– предмет изучения и основные понятия теории вероятностей и математической статистики;

– закон больших чисел и центральную предельную теорему;

– основные характеристики случайных величин;

уметь:

– дифференцировать и интегрировать функции;

– решать дифференциальные уравнения первого и второго порядков;

– вычислять вероятности случайных событий и их комбинаций;

владеть:

– основными понятиями теории множеств;

– основными понятиями алгебры матриц;

– основными понятиями выборочного метода;

– основными понятиями регрессионного анализа;

иметь навыки:

– решения прикладных задач на нахождение наибольших и наименьших значений величин;

– вычисления и использования числовых характеристик случайных величин;

– применения точечных и интервальных оценок параметров распределений.