Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia matematyki stosowanej:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Wybrane zagadnienia matematyki stosowanej
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Jan Purczyński <Jan.Purczynski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 5 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1wiedza z zakresu matematyki zdobyta w ramach studiów inżynierskich I i II stopnia.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest ukształtowanie umiejętności z zakresu stosowania metod matematycznych do rozwiązywania zagadnień inżynierskich.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Przykłady zastosowań w technice równań różniczkowych.2
T-A-2Metody wariacyjne.2
T-A-3Przykłady praktyczne wykorzystania zmiennych losowych.2
T-A-4Modele AR i MA.1
T-A-5Obliczenie spłaty kredytu.1
T-A-6Praktyczne wykorzystanie równań różnicowych.1
T-A-7Wybrane algorytmy analizy numerycznej.1
10
wykłady
T-W-1Równania różniczkowe - przykłady zastosowań.2
T-W-2Zasady wariacyjne.2
T-W-3Analiza numeryczna: algorytmy, złożoność obliczeniowa, algorytm FFT.2
T-W-4Zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i procesy stochastyczne.3
T-W-5Badania operacyjne: teoria kolejek, analiza szeregów czasowych (modele AR i MA).2
T-W-6Matematyka finansowa: IRR, kredyt, obligacje modele indeksów giełdowych i stóp zwrotu z inwestycji.2
T-W-7Matematyka dyskretna: kwantowanie, równania różnicowe, sortowanie przez scalanie.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Dyskusja dydaktyczna związana z realizacją ćwiczeń audytoryjnych.10
A-A-2analiza literatury20
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.15
A-W-2analiza literatury15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metoda podajaca: wykład informacyjny. Metoda aktywizująca: dyskusja dydaktyczna związana z wykładem. Ćwiczenia audytoryjne z wykorzystaniem komputerów.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca na podstawie sprawdzianu weryfikującego znajomość wybranych (w uzgodnieniu z uczestnikami studiów) tematów przedmiotu.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05a_W01
doktorant powinien być w stanie zaproponować właściwe narzędzie matematyczne w celu rozwiązania określonego zadania inżynierskiego.
SD_3_W01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-7, T-W-6, T-W-4M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05a_U01
doktorant powinien umieć wykorzystać określone metody matematyczne do rozwiązania zagadnień wynikających z praktyki inżynierskiej.
SD_3_U02C-1T-A-1, T-A-6, T-A-7, T-A-5, T-A-4, T-A-3, T-A-2M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB05a_K04
Rozumie konieczność twórczego poszukiwania optymalnego rozwiązania nowych zagadnień i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
SD_3_K04C-1T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-A-6, T-A-1, T-A-3, T-W-3, T-A-5, T-A-7, T-A-4, T-W-5, T-A-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05a_W01
doktorant powinien być w stanie zaproponować właściwe narzędzie matematyczne w celu rozwiązania określonego zadania inżynierskiego.
2,0
3,0Student powinien być w stanie zaproponować właściwe narzędzie matematyczne w celu rozwiązania określonego zadania inżynierskiego.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05a_U01
doktorant powinien umieć wykorzystać określone metody matematyczne do rozwiązania zagadnień wynikających z praktyki inżynierskiej.
2,0
3,0Student powinien umieć wykorzystać właściwe metody matematyczne do rozwiązania zagadnień wynikających z praktyki inżynierskiej.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB05a_K04
Rozumie konieczność twórczego poszukiwania optymalnego rozwiązania nowych zagadnień i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
2,0
3,0Doktorant rozumie konieczność twóczego poszukiwania optymalnych rozwiązań wybranych zagadnień z zakresu przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Guter R. S., Janpolski A. R., Równania różniczkowe, PWN, Warszawa, 1989
  2. Fortuna Z. Macukow B. Wąsowski J., Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1993
  3. Cormen T. Leiserson Ch., Rivest R., Stein C., Wprowadzenie do algorytmów, WNT, Warszawa, 2008
  4. Krysicki W. i inni, Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna Cz. II, PWN, Warszawa, 1995
  5. Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna, PWN, Warszawa, 1969
  6. Goddard L. S., Metody matematyczne w badaniach operacyjnych, PWN, Warszawa, 1966
  7. Ross K. A., Wright Ch. R. B., Matematyka dyskretna, PWN, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

  1. Purczyński J., Wykorzystanie symulscji komputerowych w estymacji wybranych modeli ekonometrycznych i statystycznych, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin, 2003, t. (523) 451
  2. Purczyński J., Krupiński R., Approximated fast estimator for the shape parameter of generalized Gaussian distribution, Signal Processing, Springer Verlag, 2006, v.86 iss. 2 pp. 205-211
  3. Purczyński J., Bednarz-Okrzyńska k., Estimation of the shape parameter of GED dystribution for a small sample size, Folia Economica Stetinensia, Szcecin, 2014, v.14 Issue 1 pp. 35-46

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Przykłady zastosowań w technice równań różniczkowych.2
T-A-2Metody wariacyjne.2
T-A-3Przykłady praktyczne wykorzystania zmiennych losowych.2
T-A-4Modele AR i MA.1
T-A-5Obliczenie spłaty kredytu.1
T-A-6Praktyczne wykorzystanie równań różnicowych.1
T-A-7Wybrane algorytmy analizy numerycznej.1
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Równania różniczkowe - przykłady zastosowań.2
T-W-2Zasady wariacyjne.2
T-W-3Analiza numeryczna: algorytmy, złożoność obliczeniowa, algorytm FFT.2
T-W-4Zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i procesy stochastyczne.3
T-W-5Badania operacyjne: teoria kolejek, analiza szeregów czasowych (modele AR i MA).2
T-W-6Matematyka finansowa: IRR, kredyt, obligacje modele indeksów giełdowych i stóp zwrotu z inwestycji.2
T-W-7Matematyka dyskretna: kwantowanie, równania różnicowe, sortowanie przez scalanie.2
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Dyskusja dydaktyczna związana z realizacją ćwiczeń audytoryjnych.10
A-A-2analiza literatury20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach.15
A-W-2analiza literatury15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05a_W01doktorant powinien być w stanie zaproponować właściwe narzędzie matematyczne w celu rozwiązania określonego zadania inżynierskiego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest ukształtowanie umiejętności z zakresu stosowania metod matematycznych do rozwiązywania zagadnień inżynierskich.
Treści programoweT-W-1Równania różniczkowe - przykłady zastosowań.
T-W-2Zasady wariacyjne.
T-W-3Analiza numeryczna: algorytmy, złożoność obliczeniowa, algorytm FFT.
T-W-5Badania operacyjne: teoria kolejek, analiza szeregów czasowych (modele AR i MA).
T-W-7Matematyka dyskretna: kwantowanie, równania różnicowe, sortowanie przez scalanie.
T-W-6Matematyka finansowa: IRR, kredyt, obligacje modele indeksów giełdowych i stóp zwrotu z inwestycji.
T-W-4Zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i procesy stochastyczne.
Metody nauczaniaM-1Metoda podajaca: wykład informacyjny. Metoda aktywizująca: dyskusja dydaktyczna związana z wykładem. Ćwiczenia audytoryjne z wykorzystaniem komputerów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca na podstawie sprawdzianu weryfikującego znajomość wybranych (w uzgodnieniu z uczestnikami studiów) tematów przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student powinien być w stanie zaproponować właściwe narzędzie matematyczne w celu rozwiązania określonego zadania inżynierskiego.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05a_U01doktorant powinien umieć wykorzystać określone metody matematyczne do rozwiązania zagadnień wynikających z praktyki inżynierskiej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest ukształtowanie umiejętności z zakresu stosowania metod matematycznych do rozwiązywania zagadnień inżynierskich.
Treści programoweT-A-1Przykłady zastosowań w technice równań różniczkowych.
T-A-6Praktyczne wykorzystanie równań różnicowych.
T-A-7Wybrane algorytmy analizy numerycznej.
T-A-5Obliczenie spłaty kredytu.
T-A-4Modele AR i MA.
T-A-3Przykłady praktyczne wykorzystania zmiennych losowych.
T-A-2Metody wariacyjne.
Metody nauczaniaM-1Metoda podajaca: wykład informacyjny. Metoda aktywizująca: dyskusja dydaktyczna związana z wykładem. Ćwiczenia audytoryjne z wykorzystaniem komputerów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca na podstawie sprawdzianu weryfikującego znajomość wybranych (w uzgodnieniu z uczestnikami studiów) tematów przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student powinien umieć wykorzystać właściwe metody matematyczne do rozwiązania zagadnień wynikających z praktyki inżynierskiej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB05a_K04Rozumie konieczność twórczego poszukiwania optymalnego rozwiązania nowych zagadnień i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K04Rozumie obowiązek twórczego poszukiwania odpowiedzi na wyzwania cywilizacyjne, w szczególności na zobowiązania społeczne, badawcze i twórcze do opracowania naukowego dla nowych zjawisk i problemów w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest ukształtowanie umiejętności z zakresu stosowania metod matematycznych do rozwiązywania zagadnień inżynierskich.
Treści programoweT-W-6Matematyka finansowa: IRR, kredyt, obligacje modele indeksów giełdowych i stóp zwrotu z inwestycji.
T-W-7Matematyka dyskretna: kwantowanie, równania różnicowe, sortowanie przez scalanie.
T-W-1Równania różniczkowe - przykłady zastosowań.
T-W-4Zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i procesy stochastyczne.
T-W-2Zasady wariacyjne.
T-A-6Praktyczne wykorzystanie równań różnicowych.
T-A-1Przykłady zastosowań w technice równań różniczkowych.
T-A-3Przykłady praktyczne wykorzystania zmiennych losowych.
T-W-3Analiza numeryczna: algorytmy, złożoność obliczeniowa, algorytm FFT.
T-A-5Obliczenie spłaty kredytu.
T-A-7Wybrane algorytmy analizy numerycznej.
T-A-4Modele AR i MA.
T-W-5Badania operacyjne: teoria kolejek, analiza szeregów czasowych (modele AR i MA).
T-A-2Metody wariacyjne.
Metody nauczaniaM-1Metoda podajaca: wykład informacyjny. Metoda aktywizująca: dyskusja dydaktyczna związana z wykładem. Ćwiczenia audytoryjne z wykorzystaniem komputerów.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena podsumowująca na podstawie sprawdzianu weryfikującego znajomość wybranych (w uzgodnieniu z uczestnikami studiów) tematów przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant rozumie konieczność twóczego poszukiwania optymalnych rozwiązań wybranych zagadnień z zakresu przedmiotu
3,5
4,0
4,5
5,0