Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-CHEMICZNY
Sylabus przedmiotu Naukowe obliczenia:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Naukowe obliczenia | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 1,5 | ECTS (formy) | 1,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matemtyki (algebra liniowa oraz rachuek różniczkowy i całkowy) |
| W-2 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi Matlab, Python, R w zakresie wspomagania obliczeń naukowych. |
| C-2 | Zapoznanie studentów podstawowymi technikami i metodami numerycznymi |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do pakietów R, Python Matlab. Praca z danymi (typowe formaty danych, ramki danych, tabele przestawne, agregacje, podsumowania danych, prezentacja danych), macierze | 2 |
| T-L-2 | Układy równań liniowych, wartości własne, rozklady macierzowe, typy układów równań, wybrane procedury. | 2 |
| T-L-3 | Optymalizacja (programowanie liniowe, kwadratowe, optymalizacja funkcji nieliniowych z ogrnaiczeniami). | 1 |
| T-L-4 | Interpolacja i aproksymacja (interpolacja barycentryczna, wielomiany ortogonalne, splot, przekształcenie Fouriera). | 2 |
| T-L-5 | Człkowanie, rózniczkoanie, rozwiązywanie równań rózniczkowych, zagadnienia początkowe i brzegowe, Matlab/simulink | 3 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Reprezentacje liczb, norma IEEE 754, błędy obliczeń numerycznych, numeryczna algebra liniowa, macierze | 2 |
| T-W-2 | Zaganienia optymalizacji, interpolacja i aproksymacja | 2 |
| T-W-3 | Całkowanie, różniczkowanie, rozwiązywanie równań różniczkowych | 2 |
| 6 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | Praca wasna, rozwiązywanie zadań | 19 |
| A-L-3 | Zaliczenie | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 6 |
| A-W-2 | Praca własna, przygotowanie do zaliczenia. | 8 |
| A-W-3 | Zaliczenie zajęć | 1 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera |
| M-2 | Audytorium rozwiązywanie zadań praktycznych zgdonie z przygotowanym konspektem. |
| M-3 | Zajęcia projektowe: rozwiązywanie wybranego zadania zgdonie z ustalonym indywidualnie zakresem. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_A02_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | ISD_4-_W02 | — | C-1, C-2 | T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-5, T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-L-1 | M-1, M-3 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_A02_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych. | ISD_4-_U04, ISD_4-_U03 | — | C-1, C-2 | T-W-2, T-L-4, T-L-2, T-W-3, T-L-1, T-L-3, T-L-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_A02_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | ISD_4-_K01 | — | C-1, C-2 | T-W-3, T-W-2, T-L-1, T-L-5, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-1, M-2, M-3 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_A02_W01 Posiada poszerzoną wiedze z zakresu metod numerycznych oraz narzędzi wspomagajacych obliczenia naukowe. | 2,0 | |
| 3,0 | Znajomość podstawych metod numerycznych oraz praktyczna znajmomość sie wybranych pakietów obliczeniowych (R, Python lub Matlab). | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_A02_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie używać pakiety obliczeniowe danych do rozwiazywania praktycznych zadań. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_A02_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- L. N. Trefethen, D. Bau, Numerical linear algebra, SIAM, 1997
- Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2