DE0507 Matemātika

Kods DE0507
Nosaukums Matemātika
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Matemātika un statistika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Nataļja Budkina, Aija Pola
Kredītpunkti 12.0
Daļas 2
Anotācija Kursā tiek apgūti šādi temati:.
Matricas un determinanti. Lineāru vienādojumu sistēmas. Vektori. Vektoru skalārais reizinājums. Funkcijas. Robežas. Atvasinājumi un to pielietojumi. Nenoteiktais un noteiktais integrālis. Vairakargumentu funkciju parciālie atvasinājumi un to pielietojumi. Funkcijas elastība un marginālā aizvietošanas norma. Optimizācijas metodes un to lietojumi ekonomikā. Varbūtību teorijas elementi: notikumu algebra, diskrētie un nepārtrauktie gadījuma lielumi. Normālais, eksponenciālais un Puasona sadalījums. Matemātiskās statistikas elementi. .
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Lineārā algebra. Matricas un darbības ar tām. Determinanti. Lineāru vienādojumu sistēmas. Vektori. 20 18 4 31
Ievads matemātiskajā analīzē. Elementārās funkcijas. Funkcijas robeža. 14 18 4 31
Viena argumenta funkciju diferenciālrēķini. Funkcijas atvasinājums, tā pielietojumi funkciju pētīšanā. 30 26 8 47
Integrālrēķini. Nenoteiktais integrālis. Noteiktais integrālis, tā pielietojumi. 16 16 4 31
Divu argumentu funkcijas. Parciālie atvasinājumi un diferenciāļi. Augstāku kārtu atvasinājumi. 10 10 2 18
Divu argumentu funkcijas ekstrēmi. Nosacītais ekstrēms. 8 8 2 18
Mazāko kvadrātu metode. Ražošanas funkcijas. Pieprasījuma elastība. 8 8 2 18
Varbūtību teorijas pamatjēdzieni. Darbības ar notikumiem. Pilnās varbūtības un Beijesa formulas. Bernulli formula. 16 16 5 35
Diskrēti gadījuma lielumi un to skaitliskie raksturotāji. Divdimensiju diskrēti gadījuma lielumi. Korelācijas koeficienets. 10 10 2 8
Nepārtrauktie gadījuma lielumi. Normālais sadalījums. Eksponenciālais sadalījums . Lielo skaitļu likums. 12 12 3 17
Aprakstošā statistika. Ticamības intervāli. Hipotēžu pārbaude. 16 18 4 26
Kopā: 160 160 40 280
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Sniegt pamatzināšanas matemātikā, kas ir nepieciešamas RTU IEVF specialitātes priekšmetu sekmīgai apgūšanai. Attīstīt studentu loģisko domāšanu un jēdzienu pielietošanas iemaņas sasaistē ar specialitātes mācību priekšmetiem un to pamatobjektiem, lai veidotu studentiem prasmi analizēt turpmāk veicamo sarežģītāko uzdevumu risinājumus.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Sekmīgi apgūstot kursu, students spēj aprēķināt determinantus, veikt darbības ar matricām, atrisināt lineāru vienādojumu sistēmas. Ar matricu palīdzību spēj risināt resursu plānošanas uzdevumus. - Par tēmu studentiem paredzēts mājas darbs un daži uzdevumi eksāmenā. To rezultāti ļauj novērtēt studentu zināšanas un spējas.
Spēj uzzīmēt elementāro funkciju grafikus, noteikt definīcijas apgabalu. Spēj operēt ar ekonomikas uzdevumos izmantojamām funkcijām, spēj atpazīt starp tām elementārās funkcijas. Spēj aprēķināt funkcijas robežu, spēj izmantot 2. ievērojamo robežu uzdevumos par saliktajiem procentiem. - Savas zināšanas un spējas studenti parāda kontroldarbā un eksāmenā.
Spēj atrast funkcijas atvasinājumu, pielietot to funkcijas ekstrēmu, monotonitātes intervālu, ieliekuma un izliekuma intervālu noteikšanai. Spēj analizēt ražošanas funkcijas, noteikt pieprasījuma elastību, atrisināt optimizācijas uzdevumus ar ekonomisku saturu un par vadības lēmumu pieņemšanu. - Par minētajām tēmām studentiem paredzēti 1 kontroldarbs un 1 mājasdarbs, kā arī daži uzdevumi eksāmenā.
Spēj integrēt vienkāršākās funkcijas, pielietot noteikto integrāli ekonomisko rādītāju aprēķināšanai (t.sk. produkcijas apjoma, resursu patēriņa noteikšanai, ražošanas izmaksu, realizācijas ieņēmumu un peļņas pieauguma noteikšanai). - Studentu zināšanas un spējas tiek novērtētas pēc viņu kontroldarba, mājas darba un eksāmena darba rezultātiem.
Sekmīgi apgūstot kursu, students spēj noteikt doto funkciju parciālos atvasinājumus, funkcijas ekstrēmus un nosacītos ekstrēmus. Spēj analizēt ražošanas funkcijas, noteikt parciālo elastību, atrisināt optimizācijas uzdevumus ar ekonomikai raksturīgu saturu un par vadības lēmumu pieņemšanu. - Savas zināšanas un spējas studenti parāda eksāmenā.
Pēc kursa sekmīgas apgūšanas students spēj veikt darbības ar varbūtībām. Spēj pielietot vajadzīgās formulas un izdarīt pamatotus secinājumus uzdevumos ar ekonomikai atbilstošu saturu. - Studentu zināšanas tiek novērtētas pēc kontroldarba un eksāmena rezultātiem.
Spēj konstruēt diskrēta gadījuma lieluma varbūtību sadalījumu, izmantot binomiālo sadalījumu un Puasona sadalījumu ekonomisko problēmu risināšanai, vadības lēmumu pieņemšanas pamatojumam atbilstošos piemēros. - Studentu zināšanu pārbaudei paredzēti 1 kontroldarbs un daži uzdevumi eksāmenā.
Students spēj veikt darbības ar varbūtību blīvuma funkciju un sadalījuma funkciju. Spēj atrisināt uzdevumus, ar ekonomikai raksturīgu saturu un kas ir saistīti ar normālo sadalījumu. Spēj izmantot Laplasa funkciju tabulu. - Studentu zināšanu pārbaudei paredzēti 1 kontroldarbs un daži uzdevumi eksāmenā.
Spēj veikt datu apstrādi ar aprakstošās statistikas metodēm, konstruēt ticamības intervālus, pārbaudīt statistiskās hipotēzes attiecībā pret vidējo vērtību. Spēj pielietot statistikas jēdzienus un aplūkotās statistiskās metodes problēmu ar ekonomiskiem rādītājiem risināšanai. - Paredzēts individuālais mājas darbs.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Mājas darbi (lineārā algebra, atvasināšana un atvasinājuma lietojumi ekonomikā un funkciju pētīšanā, divu argumentu funkcijas, nenoteiktais un noteiktais integrāļi, statistika) - 20%
Kontroldarbi (robežas, atvasinājumi, integrāļi, divu argumentu funkcijas, varbūtību teorija) - 30%
Eksāmena darbs - 50%
 
Priekšzināšanas Labas matemātikas zināšanas pilna vidusskolas kursa apjomā.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 40.0 40.0 0.0 *
2 6.0 40.0 40.0 0.0 *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]