Вознесенский, Э. Ф. Компьютерная визуализация нанообъектов [Электронный ресурс] : учебное пособие / Вознесенский Э. Ф. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет, 2016. - 84 с. - ISBN 978-5-7882-2003-1 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): matlab -- octave -- компьютерная визуализация -- компьютерная модель -- нанообъект -- по -- углеродная наноструктура Аннотация: Рассмотрены возможности компьютерной визуализации нанообъектов при использовании открытых библиотек моделей наноструктур и бесплатного программного обеспечения, а также визуализация углеродных наноструктур в среде программирования Matlab/Octave. Предназначено для студентов-магистрантов всех форм обучения по направлению 28.04.02 «Наноинженерия» (программа подготовки «Наноструктурированные натуральные и искусственные материалы»). Подготовлено на кафедре плазмохимических и нанотехнологий высокомолекулярных материалов. Доп.точки доступа: Красина, И. В. Свободных экз. нет |
Использование Matlab и GNU Octave в вычислительной физике. Часть 1 [Электронный ресурс] : конспект лекций. - [Б. м.] : Омский государственный технический университет, 2017 - .Использование Matlab и GNU Octave в вычислительной физике. Часть 1 / Ласица А. М. - 2017. - 44 с. - ISBN 978-5-8149-2483-4 : Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): физика -- вычисление -- процесс -- алгоритм -- программа -- решение Аннотация: Издание содержит первую часть конспекта лекций с методическими указаниями к лабораторному практикуму по дисциплине «Вычислительная физика». Посвящено решению ряда типичных для этой дисциплины задач. Представлены условия задач, проанализированы физические процессы, проведено исследование возможных методов и алгоритмов решения. Рассмотрена численная реализация алгоритмов с помощью современных математических программных пакетов Matlab R2017 и GNU Octave 4.2.1. Предназначено студентам всех форм обучения. Свободных экз. нет |
Гутман, Г. Н. Система компьютерной математики Octave [Электронный ресурс] : лабораторный практикум / Гутман Г. Н. - Самара : Самарский государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2018. - 149 с. - Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): octave -- аппроксимация -- дифференциальное уравнение -- задача оптимизации -- интегрирование -- интерполяция -- компьютерная математика -- частная производная -- численное дифференцирование Аннотация: Предназначен для проведения лабораторных работ по магистерским курсам «Современные компьютерные технологии», «Программирование инженерных задач». Лабораторный практикум состоит из десяти лабораторных работ, последняя из которых носит исследовательский характер. Тематика работ охватывает широкий спектр методов вычислительной математики, включая нахождение корней уравнений, решение систем линейных алгебраических уравнений, аппроксимацию и интерполяцию функций, численное дифференцирование и интегрирование, решение обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных. Большое внимание уделяется графическому представлению полученных результатов. Свободных экз. нет |
Воронова, Л. И. Machine Learning: регрессионные методы интеллектуального анализа данных [Электронный ресурс] : учебное пособие / Воронова Л. И. - Москва : Московский технический университет связи и информатики, 2018. - 82 с. - Б. ц. Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks. Режим доcтупа:
Кл.слова (ненормированные): данные -- информатика -- обработка данных -- программное средство Аннотация: Данное учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки 27.04.04 – Управление в технических системах. Магистерская программа: «Интеллектуальный анализ данных в технических системах». Содержание учебного пособия соответствует основным вопросам, рассматриваемым в курсе «Machine Learning. Обучающиеся технические системы». Цель учебного пособия – ознакомление магистрантов с современными методами интеллектуального анализа данных, основанными на регрессионных подходах широко применяемых при машинном обучении и приобретение ими компетенций разработки и прототипирования обучающихся систем управления. В качестве программных средств используются среда моделирования OCTAVE или MATLAB. Каждую конкретную задачу моделирования предлагается решить с помощью определенных методов и алгоритмов, затем проанализировать полученные результаты и сделать выводы. Доп.точки доступа: Воронов, В. И. Свободных экз. нет |