Технічне оснащення кафедри системного аналізу та обчислювальної математики
Матеріально-технічна база
НУ «Запорізька політехніка» • Кафедра САОМ
? Загальна інформація
Матеріально-технічна база НУ «Запорізька політехніка» відповідає вимогам до вищого навчального закладу і забезпечує проведення всіх видів навчальних занять та науково-дослідної роботи студентів.
223.5
кв. м загальної площі
112.1
кв. м лабораторій
66.2
кв. м для персоналу
? Приміщення кафедри
Ауд. 361
Приміщення для викладачів
Ауд. 232a
Приміщення завідувача кафедри
Ауд. 355б
Приміщення для аспірантів
Ауд. 355, 359
Комп’ютерні класи кафедри
Ауд. 357
Лабораторія системного аналізу та обчислювальних методів
? Лабораторне обладнання
Основною матеріальною базою науково-дослідних лабораторій є два комп’ютерні класи в аудиторіях 355 та 359, які забезпечують виконання повного циклу досліджень.
ПК H310 / Intel Pentium G5400
RAM 4 ГБ DDR4, HDD 500 ГБ, БЖ ATX 400 Вт
6 од. (2019)
RAM 4 ГБ DDR4, HDD 500 ГБ, БЖ ATX 400 Вт
6 од. (2019)
Artline Business B26
Intel Core (до 3,9 ГГц), RAM 8 ГБ DDR4, SSD 120 ГБ
10 од. (2022)
Intel Core (до 3,9 ГГц), RAM 8 ГБ DDR4, SSD 120 ГБ
10 од. (2022)
Expert PC B650M
Intel Core i5-10500, RAM 16 ГБ DDR4, SSD 240 ГБ, HDD 1 ТБ
10 од. (2021)
Intel Core i5-10500, RAM 16 ГБ DDR4, SSD 240 ГБ, HDD 1 ТБ
10 од. (2021)
Canon i-SENSYS MF421DW
Багатофункціональний пристрій
1 од. (2021)
Багатофункціональний пристрій
1 од. (2021)
Acer X118HP DLP
Проєктор для презентацій
1 од.
Проєктор для презентацій
1 од.
Zoom Q8
HD-відеокамера з four-track audio recorder
1 од. (2021)
HD-відеокамера з four-track audio recorder
1 од. (2021)
27
системних блоків
272 ГБ
оперативної пам’яті
17.6 ТБ
дискового простору
? Програмне забезпечення
Наявний типовий науково-освітній стек для моделювання, аналізу даних і розробки:
? Аналіз та моделювання
- MATLAB з Fuzzy Logic та Neural Network Toolbox
- Python/ML: Anaconda, JupyterLab
- NumPy/SciPy/pandas
- scikit-learn, PyTorch/TensorFlow
? Моделювання матеріалів
- LAMMPS – молекулярна динаміка
- OVITO/VMD – візуалізація траєкторій
? Веб та сервіси
- Python: FastAPI/Flask
- Node.js
- Docker/Compose, Nginx
- БД: PostgreSQL/MySQL
⚙️ Інструменти розробника
- VS Code/Visual Studio
- GCC/Clang, CMake
- Git/Git LFS
? Аналіз даних
- Tableau/Power BI
? Офіс і публікації
- LibreOffice
- LaTeX
- Zotero
? Можливості лабораторії
Лабораторне обладнання використовується для:
- ? Демонстрації прикладних аспектів теоретичних положень
- ? Експериментів з моделювання процесів
- ? Ідентифікації структурної та параметричної
- ? Оцінювання невизначеності
- ? Онлайн конференцій та семінарів
