Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (N3)
Sylabus przedmiotu Metody matematyczne II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | trzeciego stopnia |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | studia trzeciego stopnia | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody matematyczne II | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jan Purczyński <Jan.Purczynski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 1,0 | ECTS (formy) | 1,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | zaliczony przedmiot "Zaawansowane metody matematyczne I" |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach. | 2 |
| T-W-2 | Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych | 1 |
| T-W-3 | Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK. | 2 |
| T-W-4 | Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta. | 1 |
| T-W-5 | Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji. | 2 |
| T-W-6 | Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych. | 2 |
| T-W-7 | Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników. | 2 |
| 12 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 12 |
| A-W-2 | praca własna - studiowanie literatury | 18 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | z użyciem komputera |
| M-3 | pokaz |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_3A_O4_W01 doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich | AR_3-_W01 | — | C-1 | T-W-7, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-4 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_3A_O4_U05 doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka. | AR_3-_U05, AR_3-_U06 | — | C-1 | T-W-7, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-W-4 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_3A_O4_W01 doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich | 2,0 | |
| 3,0 | doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_3A_O4_U05 doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka. | 2,0 | |
| 3,0 | doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody., WNT, Warszawa, 2000
- Wieczorkowski R. Zieliński R., Komputerowe generatory liczb losowych., WNT, Warszawa, 1997
- Wojnar A., Teoria sygnałów, WNT, Warszawa, 1980
Literatura dodatkowa
- Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna., PWN, Warszawa, 1958
- Papir Z., Ruch telekomunikacyjny i przeciążenia sieci pakietowych., WKiŁ, Warszawa, 2001
- Sobczyk K., Stochastyczne równania różniczkowe., WNT, Warszawa, 1996