Информационные системы / Поволжский ГУФКСиТ

В учебно-методическом пособии по дисциплине «Теория алгоритмов» представлены разделы, традиционно изучаемые в курсе теории алгоритмов: машины Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, рекурсивные функции и т.д. Рассмотрены вопросы интуитивного и формального определения алгоритмов, сложности и нумерации алгоритмов, алгоритмически неразрешимых проблем, конструирования машин Поста.

Пособие содержит теоретический материал, а также варианты индивидуальных и проектных заданий, связанных как с основными разделами языка программирования Python (функции, строки, списки и т. п.), так и с использованием распространенных библиотек научного программирования — Numpy, Matplotlib, Pandas. В качестве средства выполнения заданий предполагается использование среды Jupyter Notebook.

Учебник написан в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. При разработке материала учебника использовался опубликованный материал по данной тематике, опыт преподавания и изучения дисциплины в вузах Российской Федерации, а также личный опыт авторов. Практически все важные теоретические положения, приведенные в учебнике, иллюстрированы примерами. При этом для решения примеров использованы информационные технологии, в том числе «Excel», «VBA», «Mathcad».

Учебное пособие затрагивает такие разделы теории вероятностей и математической статистики как: булева алгебра, регрессионный анализ, статистические оценки. Каждый раздел заканчивается контрольными вопросами, которые помогут проверить теоретическое освоение курса, содержит большое количество задач для самостоятельного решения и ответы для проверки.

Пособие является составной частью учебно-методического комплекса по дисциплине, составлено в соответствии с требованиями ФГОС ВПО, рабочим учебным планом и программой. В нем дается характеристика основных компонентов информационных процессов и теории систем. Рассматриваются основы теории информации, элементы теории кодирования, модели систем с использованием случайных процессов, системы массового обслуживания, основы теории принятия решений в условиях неопределенности. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 230400.62 (09.03.02) – Информационные системы и технологии