Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Inżynieria chemiczna i procesowa (S2)
specjalność: Inżynieria procesów ekoenergetyki

Sylabus przedmiotu Matematyka stosowana:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria chemiczna i procesowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Matematyka stosowana
Specjalność Zarządzanie i eksploatacja w systemach produkcyjnych
Jednostka prowadząca Instytut Inżynierii Chemicznej i Procesów Ochrony Środowiska
Nauczyciel odpowiedzialny Rafał Rakoczy <Rafal.Rakoczy@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marian Kordas <Marian.Kordas@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 15 1,00,41zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Statystyka

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1W ramach ćwiczeń audytoryjnych zostaną zaprezentowane przykłady obliczeniowe tematycznie związane z treściami omawianymi na wykładach.15
15
wykłady
T-W-1Zbiór i element zbioru. Algebra zbiorów. Tożsamość zbiorów. Własności operacji w zbiorach. Funkcje logiczne. Relacje w algebrze funkcji logicznych. Prawa logiki matematycznej. Zapis konstrukcji i modele logiczne konstrukcji. Algebra logiki w teorii układów cyfrowych. Elementy rachunku predykatów. Algebra predykatów. Algebra wypowiedzi. Kwantyfikatory. Relacje równoważne. Prawa rachunku predykatów. Macierze stochastyczne. Macierze quai-stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Dystrybuanta warunkowa. Macierz przejścia stanów. Równania rekurencyjne. Łańcuchy Markowa. Procesy Markowa. Funkcja przejścia stanów. Układ równań Kolmogorowa. Zasada ergodyczności dla procesów Markowa. Równanie Chapmana-Kolmogorowa. Równanie dyfuzji. Programowanie dynamiczne. Metody optymalizacyjne zadań procesowych. Wybór sekwencji działań. Elementy teorii sztucznych sieci neuronowych. Modele rekurencyjne. Modele losowe i systemy obsługi masowej. Elementy teorii grafów informacyjnych. Elementy topologii algebraicznej i funkcyjnej. Modelowanie stochastyczne. Własności estymatorów charakterystyk statystycznych. Metoda estymacji punktowej. Testy parametryczne. Elementy kombinatoryki. Elementy kryptografii. Elementy teorii estymacji i aproksymacji. Elementy teorii katastrof. Teoria eksperymentu. Problemy powiększania skali. Zastosowanie układów wagowych. Elementy teorii algorytmów probabilistycznych. Metody i modele analizy danych. Rachunek różniczkowy i całkowy stochastyczny. Statystyka matematyczna procesów rozgałęziających. Teoria potencjału. Teoria błędów pomiarowych. Elementy biocybernetyki. Teoria gier statystycznych.15
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-A-2Konsultacje z prowadzącym.5
A-A-3Przygotowanie się do zaliczenia.5
A-A-4Przygotowanie się do zajęć5
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Przygotowanie się do zajęć.5
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia.10
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład (metody podające: wykład informacyjny: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody problemowe: wykład problemowy; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody eksponujące: film)
M-2ćwiczenia audytoryjne (metody podające: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody programowe: z użyciem podręcznika programowanego; metody praktyczne: ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektów, metoda przewodniego tekstu)

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: ocena z wykładu zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
S-2Ocena podsumowująca: ocena z ćwiczeń audytoryjnych zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C08-07_W01
Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi
ICHP_2A_W01, ICHP_2A_W04T2A_W01, T2A_W02C-1T-W-1, T-A-1M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C08-07_U01
Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej (m in. wpływu na środowisko).
ICHP_2A_U05T2A_U05C-1T-W-1, T-A-1M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ICHP_2A_C08-07_K01
Student ma świadomość potrzeby ciągłego kształcenia i doskonalenia zawodowego, potrafi inspirować i organizować proces uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
ICHP_2A_K06T2A_K06InzA2_K02C-1T-W-1, T-A-1M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C08-07_W01
Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi
2,0Student nie posiada podstawowej wiedzy i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej.
3,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej.
3,5Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi w ograniczonym zakresie samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe.
4,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe.
4,5Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte informacje i umiejętności do interpretacji uzyskanych wyników.
5,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać skomplikowane problemy obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte informacje i umiejętności do interpretacji uzyskanych wyników; jest w stanie weryfikować uzyskane rezultaty i prezentować je w szerszym gronie.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C08-07_U01
Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej (m in. wpływu na środowisko).
2,0Student nie jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej.
3,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej.
3,5Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; nie jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania.
4,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania.
4,5Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania; jest chętny do samodzielnego formułowania problemów badawczych, projektowych i obliczeniowych.
5,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; jest kreatywny w swoim działaniu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ICHP_2A_C08-07_K01
Student ma świadomość potrzeby ciągłego kształcenia i doskonalenia zawodowego, potrafi inspirować i organizować proces uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
2,0Student nie jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; nie potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; nie myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
3,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; nie myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
3,5Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
4,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; jest kreatywny w swoim działaniu.
4,5Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe.
5,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; postępuje zgodnie z zasadami etyki oraz wykazuje zdolność do kierowania zespołem zdeterminowanym do osiągnięcia założonego celu.

Literatura podstawowa

  1. Grochulski J., Matałycki M, Elementy logiki matematycznej w przykładach i zadaniach, PCz. Częstochowa, 2003
  2. Rasiowa H., Wstęp do matematyki współczesnej, PWN, Warszawa, 1998
  3. Prochorow J.W., Rozanow J.A., Rachunek prawdopodobieństwa, PWN, Warszawa, 1972
  4. Buslenko N.P., Kałasznikow W.W., Kowalenko I.N., Teoria systemów złożonych, PWN, Warszawa, 1979
  5. Wilson R.J., Wprowadzenie do teorii grafów, PWN, Warszawa, 1985
  6. Jänich K., Topologia, PWN, Warszawa, 1991
  7. Kosniowski C., Wprowadzenie do topologii algebraicznej, WN UAM, Poznań, 1996
  8. Krzyśko M., Statystyka Matematyczna, WN UAM, Poznań, 1996
  9. Pleśniak W., Wykłady z teorii aproksymacji, Wydawnictwo UJ, Kraków, 2000
  10. Musielak J., Wstęp do analizy funkcjonalnej, PWN, warszawa, 1989
  11. Krzyśko M., Wielowymiarowa analiza statystyczna, WN UAM, Poznań, 2000

Literatura dodatkowa

  1. Nigam A.K., Puri P.D., Gupta V.K., Characterizations and analysis of block designs, Wiley, 1988
  2. Krysicki W., Bartos J., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach cz. I, PWN, Warszawa, 1997
  3. Krysicki W., Włodarski L., Analiza matematyczna w zadaniach, cz. I, II, PWN, Warszawa, 1993

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1W ramach ćwiczeń audytoryjnych zostaną zaprezentowane przykłady obliczeniowe tematycznie związane z treściami omawianymi na wykładach.15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Zbiór i element zbioru. Algebra zbiorów. Tożsamość zbiorów. Własności operacji w zbiorach. Funkcje logiczne. Relacje w algebrze funkcji logicznych. Prawa logiki matematycznej. Zapis konstrukcji i modele logiczne konstrukcji. Algebra logiki w teorii układów cyfrowych. Elementy rachunku predykatów. Algebra predykatów. Algebra wypowiedzi. Kwantyfikatory. Relacje równoważne. Prawa rachunku predykatów. Macierze stochastyczne. Macierze quai-stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Dystrybuanta warunkowa. Macierz przejścia stanów. Równania rekurencyjne. Łańcuchy Markowa. Procesy Markowa. Funkcja przejścia stanów. Układ równań Kolmogorowa. Zasada ergodyczności dla procesów Markowa. Równanie Chapmana-Kolmogorowa. Równanie dyfuzji. Programowanie dynamiczne. Metody optymalizacyjne zadań procesowych. Wybór sekwencji działań. Elementy teorii sztucznych sieci neuronowych. Modele rekurencyjne. Modele losowe i systemy obsługi masowej. Elementy teorii grafów informacyjnych. Elementy topologii algebraicznej i funkcyjnej. Modelowanie stochastyczne. Własności estymatorów charakterystyk statystycznych. Metoda estymacji punktowej. Testy parametryczne. Elementy kombinatoryki. Elementy kryptografii. Elementy teorii estymacji i aproksymacji. Elementy teorii katastrof. Teoria eksperymentu. Problemy powiększania skali. Zastosowanie układów wagowych. Elementy teorii algorytmów probabilistycznych. Metody i modele analizy danych. Rachunek różniczkowy i całkowy stochastyczny. Statystyka matematyczna procesów rozgałęziających. Teoria potencjału. Teoria błędów pomiarowych. Elementy biocybernetyki. Teoria gier statystycznych.15
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-A-2Konsultacje z prowadzącym.5
A-A-3Przygotowanie się do zaliczenia.5
A-A-4Przygotowanie się do zajęć5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Przygotowanie się do zajęć.5
A-W-3Przygotowanie się do zaliczenia.10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_C08-07_W01Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu procesów inżynierii chemicznej i procesowej
ICHP_2A_W04ma rozszerzoną, pogłębioną i szczegółową wiedzę z zakresu wszechstronnej analizy modeli matematycznych dotyczącą operacji i procesów inżynierii chemicznej przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań inżynierskich w tym zagadnień projektowania
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
Cel przedmiotuC-1Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi.
Treści programoweT-W-1Zbiór i element zbioru. Algebra zbiorów. Tożsamość zbiorów. Własności operacji w zbiorach. Funkcje logiczne. Relacje w algebrze funkcji logicznych. Prawa logiki matematycznej. Zapis konstrukcji i modele logiczne konstrukcji. Algebra logiki w teorii układów cyfrowych. Elementy rachunku predykatów. Algebra predykatów. Algebra wypowiedzi. Kwantyfikatory. Relacje równoważne. Prawa rachunku predykatów. Macierze stochastyczne. Macierze quai-stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Dystrybuanta warunkowa. Macierz przejścia stanów. Równania rekurencyjne. Łańcuchy Markowa. Procesy Markowa. Funkcja przejścia stanów. Układ równań Kolmogorowa. Zasada ergodyczności dla procesów Markowa. Równanie Chapmana-Kolmogorowa. Równanie dyfuzji. Programowanie dynamiczne. Metody optymalizacyjne zadań procesowych. Wybór sekwencji działań. Elementy teorii sztucznych sieci neuronowych. Modele rekurencyjne. Modele losowe i systemy obsługi masowej. Elementy teorii grafów informacyjnych. Elementy topologii algebraicznej i funkcyjnej. Modelowanie stochastyczne. Własności estymatorów charakterystyk statystycznych. Metoda estymacji punktowej. Testy parametryczne. Elementy kombinatoryki. Elementy kryptografii. Elementy teorii estymacji i aproksymacji. Elementy teorii katastrof. Teoria eksperymentu. Problemy powiększania skali. Zastosowanie układów wagowych. Elementy teorii algorytmów probabilistycznych. Metody i modele analizy danych. Rachunek różniczkowy i całkowy stochastyczny. Statystyka matematyczna procesów rozgałęziających. Teoria potencjału. Teoria błędów pomiarowych. Elementy biocybernetyki. Teoria gier statystycznych.
T-A-1W ramach ćwiczeń audytoryjnych zostaną zaprezentowane przykłady obliczeniowe tematycznie związane z treściami omawianymi na wykładach.
Metody nauczaniaM-1wykład (metody podające: wykład informacyjny: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody problemowe: wykład problemowy; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody eksponujące: film)
M-2ćwiczenia audytoryjne (metody podające: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody programowe: z użyciem podręcznika programowanego; metody praktyczne: ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektów, metoda przewodniego tekstu)
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena z wykładu zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
S-2Ocena podsumowująca: ocena z ćwiczeń audytoryjnych zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada podstawowej wiedzy i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej.
3,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej.
3,5Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi w ograniczonym zakresie samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe.
4,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe.
4,5Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać problemy obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte informacje i umiejętności do interpretacji uzyskanych wyników.
5,0Student posiada podstawową wiedzę i umiejętności w stosowaniu metod matematycznych w zagadnieniach z zakresu inżynierii chemicznej i procesowej; potrafi samodzielnie rozwiązywać skomplikowane problemy obliczeniowe oraz wykorzystywać zdobyte informacje i umiejętności do interpretacji uzyskanych wyników; jest w stanie weryfikować uzyskane rezultaty i prezentować je w szerszym gronie.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_C08-07_U01Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej (m in. wpływu na środowisko).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_U05potrafi określić kierunki dalszego kształcenia się oraz zrealizować samokształcenie
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U05potrafi określić kierunki dalszego uczenia się i zrealizować proces samokształcenia
Cel przedmiotuC-1Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi.
Treści programoweT-W-1Zbiór i element zbioru. Algebra zbiorów. Tożsamość zbiorów. Własności operacji w zbiorach. Funkcje logiczne. Relacje w algebrze funkcji logicznych. Prawa logiki matematycznej. Zapis konstrukcji i modele logiczne konstrukcji. Algebra logiki w teorii układów cyfrowych. Elementy rachunku predykatów. Algebra predykatów. Algebra wypowiedzi. Kwantyfikatory. Relacje równoważne. Prawa rachunku predykatów. Macierze stochastyczne. Macierze quai-stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Dystrybuanta warunkowa. Macierz przejścia stanów. Równania rekurencyjne. Łańcuchy Markowa. Procesy Markowa. Funkcja przejścia stanów. Układ równań Kolmogorowa. Zasada ergodyczności dla procesów Markowa. Równanie Chapmana-Kolmogorowa. Równanie dyfuzji. Programowanie dynamiczne. Metody optymalizacyjne zadań procesowych. Wybór sekwencji działań. Elementy teorii sztucznych sieci neuronowych. Modele rekurencyjne. Modele losowe i systemy obsługi masowej. Elementy teorii grafów informacyjnych. Elementy topologii algebraicznej i funkcyjnej. Modelowanie stochastyczne. Własności estymatorów charakterystyk statystycznych. Metoda estymacji punktowej. Testy parametryczne. Elementy kombinatoryki. Elementy kryptografii. Elementy teorii estymacji i aproksymacji. Elementy teorii katastrof. Teoria eksperymentu. Problemy powiększania skali. Zastosowanie układów wagowych. Elementy teorii algorytmów probabilistycznych. Metody i modele analizy danych. Rachunek różniczkowy i całkowy stochastyczny. Statystyka matematyczna procesów rozgałęziających. Teoria potencjału. Teoria błędów pomiarowych. Elementy biocybernetyki. Teoria gier statystycznych.
T-A-1W ramach ćwiczeń audytoryjnych zostaną zaprezentowane przykłady obliczeniowe tematycznie związane z treściami omawianymi na wykładach.
Metody nauczaniaM-1wykład (metody podające: wykład informacyjny: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody problemowe: wykład problemowy; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody eksponujące: film)
M-2ćwiczenia audytoryjne (metody podające: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody programowe: z użyciem podręcznika programowanego; metody praktyczne: ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektów, metoda przewodniego tekstu)
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena z wykładu zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
S-2Ocena podsumowująca: ocena z ćwiczeń audytoryjnych zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej.
3,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej.
3,5Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; nie jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania.
4,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania.
4,5Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania; jest chętny do samodzielnego formułowania problemów badawczych, projektowych i obliczeniowych.
5,0Student jest świadomy, że zdobyta wiedza i umiejętności pozwolą zrozumieć pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynieryjnej; jest w stanie odpowiednio zdefiniować priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub w zespole zadania; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; jest kreatywny w swoim działaniu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaICHP_2A_C08-07_K01Student ma świadomość potrzeby ciągłego kształcenia i doskonalenia zawodowego, potrafi inspirować i organizować proces uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówICHP_2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny, innowacyjny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_K02potrafi myśleć i działać w sposób przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Student w ramach zajęć nabędzie wiedzę i umiejętności korzystania z metod matematycznych w inżynierii procesowej; opisu matematycznego procesów oraz konstruowania modeli matematycznych dla tych procesów; rozwiązywania problemów metodami analitycznymi i numerycznymi.
Treści programoweT-W-1Zbiór i element zbioru. Algebra zbiorów. Tożsamość zbiorów. Własności operacji w zbiorach. Funkcje logiczne. Relacje w algebrze funkcji logicznych. Prawa logiki matematycznej. Zapis konstrukcji i modele logiczne konstrukcji. Algebra logiki w teorii układów cyfrowych. Elementy rachunku predykatów. Algebra predykatów. Algebra wypowiedzi. Kwantyfikatory. Relacje równoważne. Prawa rachunku predykatów. Macierze stochastyczne. Macierze quai-stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Dystrybuanta warunkowa. Macierz przejścia stanów. Równania rekurencyjne. Łańcuchy Markowa. Procesy Markowa. Funkcja przejścia stanów. Układ równań Kolmogorowa. Zasada ergodyczności dla procesów Markowa. Równanie Chapmana-Kolmogorowa. Równanie dyfuzji. Programowanie dynamiczne. Metody optymalizacyjne zadań procesowych. Wybór sekwencji działań. Elementy teorii sztucznych sieci neuronowych. Modele rekurencyjne. Modele losowe i systemy obsługi masowej. Elementy teorii grafów informacyjnych. Elementy topologii algebraicznej i funkcyjnej. Modelowanie stochastyczne. Własności estymatorów charakterystyk statystycznych. Metoda estymacji punktowej. Testy parametryczne. Elementy kombinatoryki. Elementy kryptografii. Elementy teorii estymacji i aproksymacji. Elementy teorii katastrof. Teoria eksperymentu. Problemy powiększania skali. Zastosowanie układów wagowych. Elementy teorii algorytmów probabilistycznych. Metody i modele analizy danych. Rachunek różniczkowy i całkowy stochastyczny. Statystyka matematyczna procesów rozgałęziających. Teoria potencjału. Teoria błędów pomiarowych. Elementy biocybernetyki. Teoria gier statystycznych.
T-A-1W ramach ćwiczeń audytoryjnych zostaną zaprezentowane przykłady obliczeniowe tematycznie związane z treściami omawianymi na wykładach.
Metody nauczaniaM-1wykład (metody podające: wykład informacyjny: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody problemowe: wykład problemowy; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody eksponujące: film)
M-2ćwiczenia audytoryjne (metody podające: objaśnienie lub wyjaśnienie; metody aktywizujące: metoda przypadków, dyskusja dydaktyczna; metody programowe: z użyciem podręcznika programowanego; metody praktyczne: ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektów, metoda przewodniego tekstu)
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena z wykładu zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
S-2Ocena podsumowująca: ocena z ćwiczeń audytoryjnych zostanie wystawiona na podstawie zaliczenia pisemnego (test)
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; nie potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; nie myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
3,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; nie myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
3,5Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo.
4,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; jest kreatywny w swoim działaniu.
4,5Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe.
5,0Student jest świadomy, że zdobytą wiedzę należy uzupełniać w formie doskonalenia zawodowego; potrafi inspirować i organizować procesu uczenia innych osób; myśli kreatywnie, innowacyjnie i przedsiębiorczo; samodzielnie formułuje problemy badawcze, projektowe i obliczeniowe; postępuje zgodnie z zasadami etyki oraz wykazuje zdolność do kierowania zespołem zdeterminowanym do osiągnięcia założonego celu.