Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-EKONOMICZNO-ARTYSTYCZNY
Sylabus przedmiotu Metody optymalizacji i identyfikacji:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
Profil | |||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody optymalizacji i identyfikacji | ||
Specjalność | BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Technologii Wytwarzania | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 8 | Grupa obieralna | 1 |
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Algebra liniowa. |
W-2 | Metody iteracyjne. |
W-3 | Analiza matematyczna |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Umiejętność identyfikacji parametrów modeli matematycznych |
C-2 | Określanie niepewności identyfikowanych parametrów. |
C-3 | Dobór rzędu modelu. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
T-W-1 | Ogólny algorytm identyfikacji. Pojęcie walidacji modelu. | 2 |
T-W-2 | Metoda najmniejszych kwadratów. Metoda ortogonalnych najmniejszych kwadratów. Zastosowanie technik SVD. Techniki regularyzacji. Metody doboru parametru regularyzacyjnego. | 2 |
T-W-3 | Identfikacja nieparametryczna. Estymacja funkcji gęstości widmowej sygnałów. Budowa modeli AR, ARMA. Dobór rzędu modelu. | 2 |
T-W-4 | Metody optymalizacji. Warunki konieczne i wystarczające istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe. Mnożniki Lagrange'a. Warunek Kuhna-Tuckera. Programowanie liniowe. Programowanie nieliniowe. | 2 |
8 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 8 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 5 |
A-W-3 | Udział w konsultacjach | 2 |
15 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | Ćwiczenia z użyciem komputera |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin sprawdzający umiejętność formułowania zadań identyfikacji i optymalizacji oraz znajomość pojęć |
S-2 | Ocena formująca: Ocena na podstawie zadań rozwiązywanych w trakcie zajęć oraz zadań domowych |
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-_IEM06.1_W01 Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji. | ISD_4-_W03, ISD_4-_W02 | — | C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-2, T-W-1 | M-1 | S-1 |
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-_IEM06.1_K01 Posiada zdoloność konfrontowania własnych oryginalych rozwiązań z metodami opisamymi w światowej literaturze naukowej. Potrafi również adaptować te metody do rozwiązywania problemów swojej dyscypliny naukowej. | ISD_4-_K01, ISD_4-_K02 | — | C-1, C-2 | T-W-2, T-W-3, T-W-4 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ISD_4-_IEM06.1_W01 Ma wiedzę z zakresu technik programowania, statystyki i optymalizacji. | 2,0 | |
3,0 | Student w stopniu dostatecznym opanował umiejętność formułowania i rozwiązywania zadań dotyczących identyfikacji parametrów modeli matematycznych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ISD_4-_IEM06.1_K01 Posiada zdoloność konfrontowania własnych oryginalych rozwiązań z metodami opisamymi w światowej literaturze naukowej. Potrafi również adaptować te metody do rozwiązywania problemów swojej dyscypliny naukowej. | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi oceniać jakość zidentyfikowanego modelu w stopniu dostatecznym | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Luenberger, Teoria optymalizacji, PWN, Warszawa, 1974
Literatura dodatkowa
- S. Rao, Engineering optimization. Theory and practice., Wiley, 2009