1. Задача оптимизации. Метод Гаусса-Зайделя.

2. Последовательный симплексный метод планирования эксперимента при первом способе задания регулярного симплекса.

3. Последовательный симплексный метод планирования эксперимента при втором способе задания регулярного симплекса.

4. \\Метод случайного поиска экстремума.

5. \\Метод градиента при поиске экстремума..

6. \\Метод крутого восхождения (Бокса-Уилсона).

7. //Применение метода крутого восхождения в случае симметричных и ассиметричных функций.

Эффективное и неэффективное движение по градиенту.

8. //Планирование эксперимента в условиях ограничения. Определение границ для различной области.

9. //Организация направленного эксперимента в условиях ограничений.

10. //Условия окончания поиска оптимальной точки в допустимой области.

11. Метод наименьших квадратов (МНК) для одного фактора в матричной форме.

12. //Матрица системы нормальных уравнений. Умножение на обратную матрицу.

13. //Определители и их свойства.

14. //Обратные матрицы и их свойства.

15. Вычисление обратных матриц через знаковые миноры.

16. //Вычисление обратных матриц с помощью расчленения на подматрицы.

17. //Алгоритм процедуры получения обратных матриц с помощью ЭВМ.

18. Обобщение метода наименьших квадратов (МНК) в матричной форме на многомерный случай.

19. //Статистический анализ в матричной форме. Матрица дисперсий-ковариаций.

20. Проверка адекватности математической модели в матричной форме. Область на которую распространяются предсказания отклика по математической модели.

21. Развешенный метод наименьших квадратов (МНК) и статистический анализ в матричной форме в случае неравномерного дублирования опытов.