- •2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.
- •3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •5.Стандартные функции прогнозирования. Линейная аппроксимация.
- •6.Стандартные функции прогнозирования. Экспоненциальная аппроксимация.
- •7.Символьная математика. Основные понятия и возможности.
- •8.Ска Maple. Алфавит языка. Выражения.
- •9. Ска Maple. Математические константы и математич. Операции.
- •10. Ска Maple.Стандартные функции.
- •11.Ска Maple. Способы задания функций.
- •12. Ска Maple. Аналитическое решение уравнений.
- •13.Ска Maple. Численное решение уравнений.
- •14. Ска Maple. Решение неравенств.
- •15. Ска Maple. Двухмерная графика.
- •16.Ска Maple. Трёхмерная графика.
- •17. Ска Maple. Графическое решение уравнений и неравенств.
- •18.Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •19. Ска Maple. Исследование функции. Минимум и максимум.
- •20. Ска Maple. Дифференцирование.
- •21.Ска Maple. Интегрирование.
- •22.Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс – метод.
- •23.Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции.
- •29.Компьютерные сети. Основные виды и их характеристики.
- •30.Компьютерные сети. Топология сетей.
- •31.Компьютерные сети. Адресация в сетях.
- •32.Технологии доступа в интернет.
- •33.Internet/Intranet – технологии. Протоколы tpc/ip.
- •34. Internet/Intranet – технологии. Электронные сервисы.
- •35. Internet/Intranet – технологии. Url. Доменные адреса верхнего уровня.
- •36. Internet/Intranet – технологии. Служба доменных имён.
- •37. Internet/Intranet – технологии. Характеристики и особенности современных web – браузеров.
- •38. Тенденции развития Internet.
- •39. Html. Название. Основные тэги.
- •40. Html. Структура документа.
- •41. Html. Тэги заголовка, параграфа, предварительного форматирования, разрыва строки.
- •46. Html. Гипертекстовые ссылки.
- •47. Html. Ссылки внутри документа.
- •48. Html. Рисунки.
- •49. Html. Стилевое оформление документов.
- •50.Html. Таблицы. Основные тэги.
- •51.Html. Интерактивные формы. Основной тэг.
- •52.Html. Тэги для ввода информации.
- •53. Css. Назначение и основные понятия.
- •56. Css. Свойства шрифта.
- •57.Css. Свойства фона и цвета.
- •58.Css. Обрамление.
- •59.Css. Списки.
- •60. Средства разработки web-приложений.
- •61. Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •62. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •63. Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •64. Искусственный интеллект. Нейросети.
- •65. Поисковые машины в Internet. Принципы организации поисковых систем.
- •66. Особенности русскоязычных поисковых систем. Организация поисковых запросов в русскоязычных поисковых машинах.
- •67. Программы для специальности. Бухгалтерский учёт.
- •68. Программы для стат. Анализа.
1.Основные понятия ИТ. КИТ.
Информационная технология – это совокупность методов, производственных процессов и программно-технических средств, объединённых в технологическую цепочку, обеспечивающую сбор, хранение, обработку, вывод и распространение информации для снижение трудоёмкости процессов использования информационных ресурсов, повышения их надёжности и оперативности. Цель применения ИТ – снижение трудоёмкости использования информационных ресурсов. Под информационными ресурсами понимается совокупность данных, представляющих ценность для организации (предприятия) и выступающих в качестве материальных ресурсов. К ним относятся файлы данных, документы, тексты, графики, аудио и видео информация и др. Информационная система – это система предназначенная для хранения, поиска и выдачи информации по запросам пользователей. Экономическая информационная система (ЭИС) – система для обработки экономической информации. Процесс обработки данных в ЭИС невозможен без использования технических и программных средств. Технические средства включают в себя – компьютер, устройства ввода-вывода, оргтехнику, линии связи, оборудование сетей. Программные средства – обеспечивают обработку данных в ЭИС и состоят из общего и прикладного программного обеспечения. КИТ – способы использования вычислительной техники, программного обеспечения, систем связи и данных, подлежащих приему, передаче, обработке и хранению, и отражающие реальную действительность или интеллектуальную деятельность во всех сферах жизни общества.
2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.
Обще ПО состоит из операционной системы (ОС), Системы программирования, Программы технического обслуживания. Операционная система (ОС) представляет собой программу, которая автоматически загружается при включении компьютера и представляет пользователю базовый набор команд, с помощью которых можно осуществлять общение с компьютером и ряд действий запустить программу, отформатировать дискету, скопировать файл и т. д. Системы программирования в основном используются для проектирования ЭИС и представляют язык программирования и программу перевода (компилятор, интерпретатор) с этого языка в машинные коды.(СИ ++) Программы технического обслуживания предоставляют сервис для эксплуатации компьютера, выявления ошибок при сбоях, восстановления испорченных программ и данных.
3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
Функцию, экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей, называют целевой, показателем эффективности или критерием оптимальности. Экономические возможности формализуются в виде системы ограничений. Все это составляет математическую модель. Математическая модель задачи это отражение оригинала в виде функций, уравнений, неравенств, цифр и т. д. Модель задачи математического программирования включает: 1) совокупность неизвестных величин, действуя на которые, систему можно совершенствовать. Их называют планом задачи (вектором управления, решением, управлением, стратегией, поведением и др.); 2) целевую функцию (функцию цели, показатель эффективности, критерий оптимальности, функционал задачи и др.). Целевая функция позволяет выбирать наилучший вариант -из множества возможных. Наилучший вариант доставляет целевой функции экстремальное значение. Это может быть прибыль, объем выпуска или реализации, затраты производства, издержки обращения, уровень обслуживания или дефицитности, число комплектов, отходы и т. д. Математически ограничения выражаются в виде уравнений и неравенств. Их совокупность образует область допустимых решений (область экономических возможностей). Методы: метод перебора, поразрядного поиска, метод деления пополам, метод золотого сечения.
4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
Статистические методы прогнозирования — научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных. Для прогнозирования по временному ряду используют компьютерные программы — инструменты прогнозирования. Это позволяет автоматизировать большую часть операций при построении прогноза, а также позволяет избежать ошибок, связанных с вводом данных. Такие приложения могут быть как локальными (для использования на одном компьютере), так и интернет-приложениями (доступными в виде веб-сайта, например). В качестве локальных приложений следует выделить такие программы, как SPSS, Statistica, Forecast Expert. Для прогнозирования исходов матчей рекомендуется использовать SportStatic. Аппроксима́ция, или приближе́ние — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в том или ином смысле близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). Среднеквадратическое отклонение или Стандартное отклонение — в теории вероятности и статистике наиболее распространенный показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания. Среднеквадратическое отклонение или Стандартное отклонение — в теории вероятности и статистике наиболее распространенный показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания.