T02.1
Вибір змінних стану
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Topic W02 · 17.02.2026
Математична модель динамічної системи
Станові змінні, ОДУ, припущення, одиниці вимірювання, параметри, state-space форма.
Навчальний фокус
Що студент має зрозуміти
T02.2
Перехід від фізичної схеми до рівнянь
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
T02.3
Як фіксувати припущення так, щоб їх можна було перевірити
Пояснити власними словами, показати у моделі, підтвердити графіком або чисельним експериментом.
Практика
Практична робота
Виведення рівнянь для DC-мотора, differential-drive робота, cart-pole. Peer-check одиниць та знаків.
- Підготувати 3 контрольні питання до теми і відповісти на них без LLM-підказок.
- Додати до Git короткий commit note: що змінилось і чому.
- Додати один графік, який показує не лише результат, а й проблему або обмеження моделі.
- Описати один ризик неправильного застосування методу в реальній інженерній задачі.
- Зробити мінімум один ручний розрахунок або sanity check для перевірки чисельної моделі.
Лабораторна
ЛР-02: baseline модель у Python без регулятора.
Очікуваний артефакт: State vector, parameter table, assumptions log, first simulation plot.
Додаткові матеріали
Модель і рівняння: онлайн-база для поглиблення
Ключові ресурси теми
Розгорнути
- Coursera · Differential Equations for EngineersОДУ, базова теорія, інженерні застосування.
- MIT OCW · Dynamic Systems and ControlСильний академічний курс зі state-space, stability, feedback.
- MIT OCW · Feedback Control SystemsКласична теорія feedback control.
- SciPy · solve_ivpЧисельне інтегрування систем ОДУ в Python.
- Python Control Systems LibraryState-space, transfer functions, frequency response, root locus.
- Coursera · Control Systems coursesКаталог курсів з control systems.
- Udemy · Differential EquationsДодаткове пояснення диференціальних рівнянь.
- Coursera · Mathematics for Engineers SpecializationЛінійна алгебра, диференціальні рівняння, чисельні методи.
Практичне застосування
Розгорнути
- Знайти в одному з ресурсів приклад, близький до командного проєкту, і додати коротке посилання в README.
- Порівняти матеріал з власною моделлю: що збігається, а що відрізняється через фізичні припущення.
- Додати один sanity check або один графік, який підтверджує правильність обраного підходу.
- Зафіксувати у weekly status: що було використано, чому саме це джерело, який результат отримано.
Контроль якості та автентичності
Розгорнути
- Git DocumentationКоміти, branches, diff, історія рішень.
- Jupyter DocumentationNotebook як журнал експерименту.
- Matplotlib documentationГрафіки з підписаними осями та легендами.
- Не копіювати готові рішення без пояснення. Кожне посилання має завершитись власним висновком.
- У звіті окремо відмітити: source → застосований фрагмент → власна модифікація → результат.