Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные методы и приемы дискретной математики, определяемые требованиями федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования. В нем в краткой и доступной форме изложены основные разделы дискретной математики: алгебра логики, теория множеств, основные понятия теории графов и другие математические понятия, применяемые в экономике и вычислительной технике.Все излагаемые методы и подходы иллюстрируются примерами и упражнениями для закрепления знаний и формирования навыков их применения.Для студентов бакалавриата, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент».

Аннотация: Изложены материалы по анализу и синтезу управляющих систем с традиционными, нечеткими и нейросетевыми регуляторами. Особое внимание уделено выводу основных формул. Все разделы содержат примеры решения конкретных практических задач.Для студентов, обучающихся по направлению подготовки 12.03.01 «Приборостроение», а также для специалистов – разработчиков сложных управляющих автоматических систем.Печатается в авторской редакции.

Аннотация: В учебно-методическом пособии изложены основные сведения по дискретной математике. Учебно-методическое пособие содержит расширенный материал лекций по дисциплине «Дискретная математика», предусмотренных учебным планом и рабочей программой дисциплины.Учебно-методическое пособие предназначено для студентов всех форм обучения направления 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» направленности (профиля) «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются математические основы нейронных сетей, описываются методы оптимизации. Описаны типовые задачи, решаемые нейронными сетями, такие как задачи классификации и регрессии. Также рассматриваются методы машинного обучения. Учебное пособие может быть полезно практикам, студентам и аналитикам, изучающим нейронные сети.

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются различные методы оптимизации. Основное внимание уделено практической стороне решения задач оптимизации.Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлению подготовки «Прикладная математика», а также студентов других направлений подготовки и специальностей, изучающих методы оптимизации.

Аннотация: Настоящий учебник подготовлен в соответствии с Государственным образовательным стандартом, его федеральным компонентом по дисциплине «Математика» в разделе «Математические методы и модели в экономике».В учебнике рассматриваются теоретические основы исследования экономических операций с позиций методологии системного анализа. Представлены методы решения задач линейного, нелинейного, и целочисленного программирования. Рассматриваются проблемы применения известных методов и моделей теории игр в разработке рациональных управленческих решений детерминированных и неопределенных условиях. Представлены задачи для самостоятельного решения.Для студентов вузов, обучающихся по направлениям бакалавриата «Экономика», «Менеджмент».

Аннотация: Предназначено для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям 01.03.02 и 01.04.02 «Прикладная математики и информатика» Института математики, механики и компьютерных наук Южного федерального университета. Cодержит изложение материала, входящего в учебную программу курсов магистерской программы и курса по выбору бакалавриата «Моделирование динамических систем».Состоит из трех глав: основы теории управления, двухуровневые системы управления, трехуровневые системы управления. Включает в себя 21 параграф, после каждого из которых имеются задания для закрепления материала. Содержит в доступной для студентов форме обзор основных понятий теории управления сложными организационными системами и способов моделирования и исследования таких систем при использовании разных информационных регламентов.

Аннотация: Представлены основные методологические подходы, сложившиеся в теории выбора и принятия решений как научной дисциплины, рассмотрен понятийный аппарат теории систем и системного анализа, теории принятия решений, и раскрыто содержание набора методов, необходимого для реализации процедур оптимального и рационального индивидуального выбора, а также коллективного принятия решения. Особое внимание уделено современным методам многокритериального выбора. Большое количество примеров поясняют теоретические положения.Пособие предназначено для студентов вузов, изучающих курс «Теория принятия решений». Может быть полезно аспирантам, а также преподавателям и научным работникам.

Аннотация: В учебнике изложены основные разделы теории вероятностей и математической статистики，составляющие базовый курс этого предмета. Особенность учебника заключается в равномерном распределении материала теории вероятностей и математической статистики. Сделан акцент на построении и анализе вероятностных моделей. При изложении математической статистики уделено внимание свойствам процедур статистического вывода. Излагается современный метод построения тестов, основанный на р-значениях. Выделен круг задач, для которых возможно построение оптимальных процедур статистического анализа. Все основные понятия и результаты проиллюстрированы подробно рассмотренными примерами. В конце каждой главы приведены задачи для самостоятельного решения.Для студентов вузов и всех, кто хочет овладеть методами теории вероятностей и математической статистики.

Аннотация: Учебник содержит два раздела: «Теория вероятностей» и «Математическая статистика». В него включены прикладные наработки авторов, вопросы для самоконтроля, примеры использования классических методов и заданий для самостоятельной работы обучаемых.Для студентов, аспирантов и преподавателей, а также для научных сотрудников, предпринимателей и менеджеров фирм.

Аннотация: Теория вероятностей - увлекательная область математики, к тому же ее знание необходимо для понимания статистики. В этой книге дается введение в базовые концепции вероятностного мышления и рассуждений в условиях неопределенности, проиллюстрированное множеством примеров. Рассматриваются все фундаментальные аспекты основ теории вероятностей - условная и байесовская вероятность, приложения распределения Пуассона к реальным жизненным ситуациям и взаимодействие между теорией вероятности и компьютерным моделированием. Основное внимание уделяется дискретным вероятностям, но также затрагиваются вопросы, связанные с непрерывными распределениями вероятностей.Лучший способ изучить теорию вероятностей - решить много задач. В книге приводится множество поучительных задач и стратегий их решения, даны ответы ко всем упражнениям и подробные решения некоторых, чтобы повысить уверенность студентов при решении вероятностных задач и стимулировать активное самостоятельное обучение.Автор книги – известный голландский математик, создатель популярных у студентов учебных курсов по теории вероятностей. В октябре 2008 г. Теймс стал первым неамериканцем, получившим Премию INFORMS Expository Writing за достижения в области математики.

Аннотация: Учебное пособие написано на основе курсов «Дополнительные главы дискретной математики» и «Функциональные системы», которые автор на протяжении ряда лет читал на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ. Пособие состоит из 6 глав, дополненных задачами и упражнениями. Глава 1 «Множества, отношения, функции» служит теоретико-множественной и алгебраической основой при изучении последующих глав книги. Глава 2 «Замкнутые классы булевых функций» содержит общие факты по булевым функциям, а также современное изложение классических результатов Э. Поста по перечислению всех замкнутых классов булевых функций. Глава 3 «Функции многозначной логики» представляет собой введение в теорию функций многозначной логики. Главы 4 и 5 посвящены конечным автоматам: в главе 4 рассматриваются автоматы-распознаватели, а в главе 5 — автоматы-преобразователи. В главе 6 «Машины Тьюринга и вычислимые функции» определяются машины Тьюринга и функции, вычислимые на них. Устанавливается совпадение класса вычислимых функций с классом частично-рекурсивных функций. Вводятся понятия Р-сводимости и NP-полноты. Устанавливается существование NP-полных проблем.Студентам, аспирантам и научным сотрудникам, специализирующимся в области дискретной математики и кибернетики.

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются модели организационного управления, описываемые и исследуемые с помощью теории графов, теории группового выбора, теории вероятностей, компьютерной имитации. Математическая формализация играет ведущую роль в управлении организационными системами различного типа как междисциплинарного направления исследований и практической работы.Книга ориентирована в первую очередь на аспирантов и студентов по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика», однако будет полезна также для направлений подготовки «Политология», «Психология», «Конфликтология», «Менеджмент», может служить справочником для руководителей и практических специалистов в указанных областях.

Аннотация: Приведены основные определения и рассмотрены задачи в области системного анализа, изложена базовая информация о задачах линейного программирования и методах их решения. Теоретический материал подкреплен разбором примеров задач, заданиями по лабораторным работам и вопросами для самопроверки.Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 27.03.01 «Стандартизация и метрология», 27.03.02 «Управление качеством», 27.03.03 «Системный анализ и управление», 27.03.05 «Инноватика», а также может быть использовано студентами других направлений, изучающими дисциплину «Системный анализ и принятие решений».Подготовлено на кафедре системотехники.

Аннотация: Учебное пособие "Probability Theory and Mathematical Statistic for Applications in Data Analysis" на английском языке (русский вариант названия — «Теория вероятностей и математическая статистика для применения в анализе данных») готовит читателей к успешной работе с информацией в рамках современной науки о данных (Data Science). Продуктивное развитие цифровой экономики невозможно без умения специалистов грамотно и эффективно оперировать непрерывно поступающим потоком цифровых данных статистического характера. Для обработки таких данных и принятия управленческих решений на основе данных необходимы умения и навыки как технического, так и теоретического уровня, позволяющие проводить обобщения и делать выводы на основе поступившей информации.В пособии последовательно рассматриваются традиционные темы курсов теории вероятностей и математической статистики как теоретической основы анализа данных. Все вопросы курса рассматриваются с применением статистических функций и пакета анализа данных Excel. Курс дополнен примерами, задачами и тестовыми вопросами для самопроверки. Пособие состоит из 20 глав, введения и заключения.Учебное пособие может быть использовано студентами и преподавателями университетов (в частности, Финансового университета при Правительстве РФ) в курсе дисциплины «Анализ данных» (дисциплины базовой части математического цикла дисциплин по направлению подготовки 38.03.01 «Экономика», профили: «Международные финансы» (на английском языке), «Международная торговля и налогообложение» (на английском языке), «Мировая экономика и международный бизнес» (с частичной реализацией на английском языке), «Мировые финансы» (с частичной реализацией на английском языке), «Международный бизнес энергетических компаний» (с частичной реализацией на английском языке), программы подготовки бакалавра.

Аннотация: Учебно-методическое пособие включает курс теоретического материала, задачи контрольных работ и методические рекомендации к решению задач по курсу «Теория игр и исследование операций» для студентов магистратуры по направлениям подготовки: 09.04.03 «Прикладная информатика»; 10.04.01 «Информационная безопасность».

Аннотация: Представлены задачи по теории вероятностей и математической стати-стике и их реализация на языке Python. Описана технология работы с модулями scipy.stats и statistics, приведены необходимые теоретические сведения и формулы для решения рассмотренных задач. Для оценки уровня усвоения студентами пройденного материала предложены варианты заданий для самостоятельной работы.Предназначено для бакалавров, обучающихся по направлениям подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии», 22.03.01 «Материаловедение и технологии материалов», 28.03.02 «Наноинженерия».Подготовлено на кафедре информатики и прикладной математики.

Аннотация: В учебном пособии рассмотрены такие основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование).Каждая глава заканчивается разделом задач для самостоятельного решения. Поэтому данное пособие можно использовать не только как учебник, но и как задачник на семинарских занятиях или для самостоятельной подготовки.Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по образовательным программам, связанным с анализом данных и принятием решений («Прикладная математика и информатика», «Экономика», «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика» и др.). Книга так-же будет полезна аспирантам и преподавателям образовательных программ, как непосредственно связанных с анализом данных, так и использующих анализ данных и принятие решений в своих исследованиях, — бизнес-информатикам, экономистам, финансовым аналитикам, политологам и т.д.

Аннотация: В учебном пособии рассматриваются различные методы оптимизации. Основное внимание уделено практической стороне решения задач оптимизации.Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлению подготовки «Прикладная математика», а также студентов других направлений подготовки и специальностей, изучающих методы оптимизации.