1. Опис навчальної дисципліни

Мета вивчення дисципліни: формування у студентів системи знань та навичок щодо фундаментальних математичних понять, вміння аналітично мислити, розв’язуючи економічні задачі.

Предмет дисципліни: лінійна алгебра, аналітична геометрія, математичний аналіз, теорія ймовірностей, математична статистика, математичне програмування, дослідження операцій.

Курс	Напрям підготовки, ОКР	Характеристика навчальної дисципліни
Семестр: 1,2 Кількість кредитів ECTS: 8 Тижневе навантаження: 4	6.030601 Менеджмент, Бакалавр	Статус: нормативна Загальна кількість годин: 288 Лекції: 70 год. Практичні заняття: 70 год. Самостійна робота: 148 год. Форма підсумкового контролю: екзамени

У результаті вивчення дисципліни “Вища та прикладна математика” студент повинен

• знати

основні розділи вищої математики;

основи теорії ймовірностей і математичної статистики;

прийоми і методи математичного програмування і дослідження операцій;

• вміти

самостійно опрацьовувати математичну літературу;

здійснювати дії з матрицями, векторами, визначниками;

розв’язувати системи алгебраїчних рівнянь;

досліджувати прямі, площини, криві і поверхні другого порядку;

знаходити границі функцій і послідовностей;

досліджувати функції за допомогою диференціального числення;

інтегрувати функції;

досліджувати ряди на збіжність;

розв’язувати диференціальні рівняння першого і вищих порядків, системи диференціальних рівнянь;

використовувати поняття теорії ймовірностей і математичної статистики;

формулювати і розв’язувати організаційні задачі з використанням математичного апарату;

розв'язувати задачі оптимального розподілу ресурсів;

розв’язувати оптимізаційні задачі управління ресурсами, масового обслуговування, упорядкування та координації;

будувати та оптимізувати сіткові моделі;

розв'язувати задачі та будувати моделі заміни;

розв'язувати задачі з умовами невизначеності та конфлікту;

використовувати методики багатокритеріальної оптимізації управлінських рішень;

проводити післяоптимізаційний аналіз та розробку практичних рекомендацій з прийняття управлінських рішень.

2. Структура навчальної діяльності

2.1. Тематичний план навчальної дисципліни

№ з/п	Назва теми		Кількість годин
			Усього	у тому числі
				Лекційні заняття	Практичні заняття	Самостійна робота студентів
1	2		3	4	5	6
Змістовий модуль 1 Лінійна алгебра. Аналітична геометрія. Вступ в математичний аналіз
1.	Вектори. Матриці. Визначники		8	2	2	4
2.	Системи лінійних алгебраїчних рівнянь		8	2	2	4
3.	Пряма. Площина		6	2	1	3
4.	Криві та поверхні другого порядку		6	2	1	3
5.	Функціональна залежність. Границя функції		10	2	2	6
6.	Неперервність функції. Точки розриву		8	2	2	4
7.	Похідна. Диференціал		8	2	2	4
8.	Основні теореми диференціального числення.функції однієї змінної. Екстремум функції двох змінних		16	4	4	8
	Усього з модулю 1		70	18	16	36
Змістовий модуль 2 Інтеграли. Ряди. Диференціальні рівняння
9.	Невизначений інтеграл. Комплексні числа. Інтегрування раціональних та ірраціональних виразів	16		4	4	8
10.	Визначений інтеграл. Невласні інтеграли. Кратні інтеграли	10		2	2	6
11.	Числові ряди	8		2	2	4
12.	Степеневі, тригонометричні, функціональні ряди	8		2	2	4
13.	Загальні відомості про диференціальні рівняння. Деякі типии диференціальних рівнянь першого порядку	14		4	2	8
14.	Диференціальні рівняння вищих порядків. ЛДР вищого порядку з правою частиною спеціального виду	20		4	8	8
	Усього з модулю 2	76		18	20	38
	Усього за І семестр	146		36	36	74
Змістовий модуль 3 Теорія ймовірностей та математична статистика
15.	Основні поняття і теореми теорії ймовірностей	8		2	2	4
16.	Формула повної ймовірностей. Формули Байєса.	6		1	1	4
17.	Випробування за схемою Бернуллі. Локальна і інтегральна теореми Муавра-Лапласа.	4		1	1	2
18.	Дискретні випадкові величини	6		2	1	3
19.	Неперервні випадкові величини	6		2	1	3
20.	Приклади законів розподілу неперервної випадкової величини	8		2	2	4
21.	Випадкові вектори. Функція випадкового аргументу	8		2	2	4
22.	Закони великих чисел та їх застосування у математичній статистиці	4		1	1	2
23.	Основні поняття математичної статистики	4		1	1	2
24.	Точкові та інтервальні оцінки	4		1	1	2
25.	Перевірка статистичних гіпотез	6		1	1	4
26.	Регресійний аналіз і кореляція	10		2	4	4
	Усього з модулю 3	74		18	18	38
Змістовий модуль 4 Математичне програмування. Дослідження операцій
27.	Основні поняття математичного програмування	4		1	1	2
28.	Лінійне програмування. Геометричний і симплексний методи розв'язування ЗЛП	4		1	1	2
29.	Двоїстість у лінійному програмуванні	8		2	2	4
30.	Транспортна задача. Метод потенціалів	8		2	2	4
31.	Цілочислове програмування	8		2	2	4
32.	Предмет і задачі дослідження операцій	4		1	1	2
33.	Управління запасами	4		1	1	2
34.	Задачі масового обслуговування	7		2	1	4
35.	Задачі упорядкування і координації. Сітьове планування	9		2	1	6
36.	Задачі і моделі заміни. Задачі з умовами невизначеності та конфлікту. Багатокритеріальні задачі	12		2	4	6
	Усього з модулю 4	68		16	16	36
	Усього за ІІ семестр	142		34	34	74
	Усього за рік	288		70	70	148