| Kods | DE1108 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nosaukums | Augstas veiktspējas skaitļošana simulācijā un digitālo dvīņu sistēmās | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Statuss | Obligātais/Ierobežotās izvēles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Līmenis un tips | Augstākā līmeņa, Akadēmiskais | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Tematiskā joma | Datorika | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Struktūrvienība | Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Mācībspēks | Arnis Lektauers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kredītpunkti | 5.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Daļas | 1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Anotācija |
Studiju kursā tiek aplūkota simulācijā balstītu digitālo dvīņu sistēmu izstrāde, izmantojot augstas veiktspējas skaitļošanu (HPC) kā pamata pieeju sarežģītu sistēmu analīzei, prognozēšanai un darbības uzlabošanai. Tiek apskatīta simulācijas pētījuma procedūras struktūra, sākot no problēmas formulēšanas un konceptuālā modeļa, līdz veiktspējas analīzei, validācijai un rezultātu interpretācijai digitālo dvīņu sistēmu kontekstā.. Īpaša uzmanība tiek veltīta skaitļošanas arhitektūras izvēlei (CPU/GPU), paralelizācijas stratēģijām, veiktspējas mērogojamībai un in-situ simulācijai. Praktiskās iemaņas tiek iegūtas laboratorijas darbos, realizējot simulācijas komponentus un vienkāršotus digitālo dvīņu prototipus, izmantojot programmatūras rīkus un automatizētus risinājumus.. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa saturs |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Mērķis un uzdevumi, izteikti kompetencēs un prasmēs |
Studiju kursa mērķis ir sniegt padziļinātas zināšanas par simulācijas un digitālo dvīņu sistēmu algoritmiskajiem pamatiem, attīstot skaitļotisko domāšanu ar spēju pamatoti izmantot augstas veiktspējas skaitļošanu sarežģītu sistēmu un liela apjoma datu analīzē. Studiju kursa uzdevumi: - veidot izpratni par simulācijas pētījuma struktūru un digitālo dvīņu sistēmu izstrādes principiem; - sniegt zināšanas par augstas veiktspējas skaitļošanas arhitektūras (CPU/GPU) veidiem, paralelizācijas stratēģijām, veiktspējas mērogojamību un in-situ simulāciju; - iemācīt formulēt konceptuālo modeli un izvēlēties piemērotu skaitļošanas pieeju konkrēta uzdevuma risināšanai; - attīstīt prasmes analizēt simulācijas veiktspēju, validēt rezultātus un interpretēt tos digitālo dvīņu sistēmu kontekstā; - pilnveidot prasmes praktiski realizēt simulācijas komponentus un vienkāršotus digitālo dvīņu prototipus, izmantojot atbilstošus programmatūras rīkus un automatizētus risinājumus; - veicināt spēju kritiski izvērtēt arhitektūras un algoritmu izvēli un argumentēt pieņemtos risinājumus. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Sasniedzamie studiju rezultāti un to vērtēšana |
Spēj izskaidrot simulācijas pētījuma tehnoloģiju digitālo dvīņu sistēmās. - Pārbaudes veidi: eksāmens.
Kritēriji: students spēj izskaidrot simulācijas pētījuma tehnoloģijas pamatprincipus digitālo dvīņu sistēmās, demonstrē izpratni par augstas veiktspējas skaitļošanas pieejām un sniedz pamatotas atbildes uz teorētiskiem jautājumiem. Spēj praktiski realizēt simulācijas komponentus. - Pārbaudes veidi: laboratorijas darbi. Kritēriji: students pilnībā izpilda visus uzdevumus, pamato izvēlētās skaitļošanas un simulācijas metodes, sagatavo kvalitatīvu atskaiti un spēj aizstāvēt pieņemtos risinājumus. Spēj analizēt veiktspēju un izvēlēto augstas veiktspējas skaitļošanas arhitektūru. - Pārbaudes veidi: studiju darbs. Kritēriji: students izstrādā funkcionējošu simulācijā balstītu risinājumu vai digitālā dvīņa prototipu, veic precīzu veiktspējas analīzi un pamato izvēlēto augstas veiktspējas skaitļošanas arhitektūru. Spēj kritiski izvērtēt risinājumu efektivitāti. - Pārbaudes veidi: referāts / aizstāvēšana. Kritēriji: students precīzi un kritiski analizē izvēlēto sistēmu vai tehnoloģiju, strukturē saturu un argumentāciju, prezentē skaidri un pamato izdarītos secinājumus. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji |
Eksāmens - 40%
Laboratorijas darbi - 20% Studiju darbs - 20% Patstāvīgais darbs / referāts - 20% |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Priekšzināšanas | Pamatzināšanas programmēšanā, algoritmos un datu struktūrās, kā arī pamata izpratne par sistēmu modelēšanu un matemātisko analīzi. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Studiju kursa plānojums |
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||