Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S3)

Sylabus przedmiotu Metody matematyczne II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Automatyka i robotyka
Forma studiów studia stacjonarne 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

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 12 1,01,00egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1zaliczony przedmiot "Zaawansowane metody matematyczne I"

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.2
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych1
T-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.2
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.1
T-W-5Modelowanie 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-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.2
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.2
12

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2praca własna - studiowanie literatury18
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O4_W01
doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
AR_3A_W01C-1T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-4M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_3A_O4_U05
doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
AR_3A_U05, AR_3A_U06C-1T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-4M-1, M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O4_W01
doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
2,0
3,0doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_3A_O4_U05
doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
2,0
3,0doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Gajek L., Kałuszka M., Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody., WNT, Warszawa, 2000
  2. Wieczorkowski R. Zieliński R., Komputerowe generatory liczb losowych., WNT, Warszawa, 1997
  3. Wojnar A., Teoria sygnałów, WNT, Warszawa, 1980

Literatura dodatkowa

  1. Fisz M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna., PWN, Warszawa, 1958
  2. Papir Z., Ruch telekomunikacyjny i przeciążenia sieci pakietowych., WKiŁ, Warszawa, 2001
  3. Sobczyk K., Stochastyczne równania różniczkowe., WNT, Warszawa, 1996

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.2
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych1
T-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.2
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.1
T-W-5Modelowanie 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-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.2
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.2
12

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach12
A-W-2praca własna - studiowanie literatury18
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O4_W01doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_W01Ma wiedzę na zaawansowanym poziomie, o charakterze ogólnym dla dyscypliny naukowej Automatyka i robotyka.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0doktorant zna wybrane metody probablistyczne i możliwości ich zastosowania do rozwiązywania problemów inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_3A_O4_U05doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyAR_3A_U05Potrafi formułować złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka, w tym zadania wcześniej nieznane, prowadzące do innowacyjnych rozwiązań technicznych.
AR_3A_U06Potrafi rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka, w tym zadania i problemy nietypowe, wykorzystując oryginalne metody, wnoszące wkład w rozwój danej dyscypliny naukowej.
Cel przedmiotuC-1zapoznanie doktoranta ze specjalistycznymi narzędziami służącymi do opisu właściwości probabilistycznych wybranych zagadnień inżynierskich
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie rozkładu Pareto do badania grubości ogonów rozkładów- komputerowa weryfikacja jakości estymatorów: Hilla, Dekersa-Einmahla-de Hanna, Picandsa, MNK.
T-W-5Modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych (estymacja parametrów rozkładu i generatory). Samopodobne strumienie zdarzeń: samopodobieństwo, wykładnik Hursta i metody jego estymacji.
T-W-6Funkcja korelacyjna i gęstość widmowa wybranych procesów stochastycznych. Aproksymacja procesów stochastycznych.
T-W-7Planowanie eksperymentu (plan ortogonalny, plan o symetrii obrotowej). Metody statystyczne opracowania wyników.
T-W-1Estymacja parametrów rozkładów: normalnego, uogólnionego rozkładu Gaussa, alfa-stabilnego, t-Studenta. Generatory liczb losowych o ww. rozkładach.
T-W-2Praktyczne zastosowania ww. rozkładów: modelowanie rozkładu współczynników DCT obrazów, modelowanie rozkładu przyrostów natężenia ruchu w sieciach komputerowych, modelowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych
T-W-4Klasyczne modele teorii masowej obsługi: strumień Poissona, model Erlanga, model Engseta.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny
M-2z użyciem komputera
M-3pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena rozwiązania indywidualnego problemu z wykorzystaniem implemetacji komputerowej zaawansowanych metod matematycznych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0doktorant potrafi formułować oraz rozwiązywać złożone zadania i problemy w zakresie dyscypliny Automatyka i robotyka.
3,5
4,0
4,5
5,0