Wydział Informatyki - Informatyka (N1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie
Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja systemów:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Modelowanie i symulacja systemów | ||
Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Leszek Drobiazgiewicz <Leszek.Drobiazgiewicz@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wiedza z zakresu algebry i analizy matematycznej, fizyki oraz metod numerycznych. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych. |
C-2 | Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele. |
C-3 | Zapoznanie studentów z zasadami tworzenia modeli matematycznych systemów różnego typu. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny. | 1 |
T-L-2 | Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych. | 2 |
T-L-3 | Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych. | 2 |
T-L-4 | Modelowanie prostych modeli dynamicznych. | 2 |
T-L-5 | Modelowanie złożonych modeli dynamicznych. | 3 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie | 0 |
T-W-2 | Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania | 1 |
T-W-3 | Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady | 1 |
T-W-4 | Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne | 1 |
T-W-5 | Modelowanie systemów dynamicznych: definicje, sposoby opisu, zmienne i parametry modelu. Fenomenologiczne modele dynamiczne opisane za pomocą równań stanu formułowane w oparciu o metody bilansowe oraz metody wariacyjne. Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów). | 1 |
T-W-6 | Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomoca rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji. | 1 |
T-W-7 | Rachunek operatorowy, przekształcenie Laplace'a i jego własności. Transmitancja operatorowa. Transmitancje sprzężeń podstawowych. Modele liniowych systemów dynamicznych w postaci transmitancji operatorowej. Zależność pomiędzy równaniami stanu i wyjścia a transmitancją operatorową | 1 |
T-W-8 | Modelowanie systemów dyskretnych. Dobór czasu próbkowania. Równania różnicowe. Metody przekształcania równań różniczkowych na równania różnicowe. Transmitancja operatorowa dla systemów dyskretnych. | 1 |
T-W-9 | Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych | 1 |
T-W-10 | Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych. | 1 |
T-W-11 | Błędy obliczeń i ich rodzaje. Stabilność i uwarunkowanie algorytmów numerycznych. | 1 |
T-W-12 | Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja. | 0 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta) | 10 |
A-L-3 | Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów | 1 |
A-L-4 | Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta) | 14 |
A-L-5 | Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu dynamicznego (praca własna studenta) | 10 |
45 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu | 1 |
A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta) | 25 |
A-W-4 | Uczestnictwo w egzaminie | 2 |
38 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych. |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów |
S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_1A_D/04_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie wyliczać i opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych. | I_1A_W18 | T1A_W03, T1A_W07 | InzA_W02 | C-1, C-3 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1 | S-1 |
I_1A_D/04_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie dobierać odpowiednie algorytmy numeryczne w procesie kodowania modelu | I_1A_W18, I_1A_W01 | T1A_W01, T1A_W03, T1A_W07 | InzA_W02 | C-2, C-3 | T-L-2, T-L-4, T-W-4, T-L-5, T-W-5, T-W-9, T-W-10, T-W-11 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_1A_D/04_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć posłużyć się przykładowym pakietem symulacynym w celu przeprowadzenia procesu modelowania. | I_1A_U17 | T1A_U01, T1A_U15 | InzA_U07 | C-1 | T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2 | S-2 |
I_1A_D/04_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli. | I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17 | T1A_U01, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-1, C-2 | T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2 | S-2 |
I_1A_D/04_U04 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powienien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania. | I_1A_U16, I_1A_U17 | T1A_U01, T1A_U09, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16 | InzA_U02, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08 | C-2 | T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-W-10, T-W-11, T-W-12 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_1A_D/04_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | I_1A_K01 | T1A_K01, T1A_K07 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_1A_D/04_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie wyliczać i opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych. | 2,0 | Student nie potrafi wyliczyć i opisać poszczególnych etapów tworzenia modeli matematycznych. |
3,0 | Student potrafi wyliczyć podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych. | |
3,5 | Student potrafi wyliczyć i opisać podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych | |
4,0 | Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych. | |
4,5 | Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać etapy tworzenia modeli matematycznych z zachowaniem kolejności ich wystepowania. | |
5,0 | Student potrafi przedstawić algorytm procesu modelowania systemów i szczególowo opisać poszczególne jego etapy. | |
I_1A_D/04_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie dobierać odpowiednie algorytmy numeryczne w procesie kodowania modelu | 2,0 | Student nie umie dobrać algorytmów numerycznych do rozwiązywania zadań modelowania. |
3,0 | Student umie zaproponować najprostsze algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów. | |
3,5 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów. | |
4,0 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów oraz uzasadnić swój wybór. | |
4,5 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych rzeczywistych problemów modelowania oraz uzasadnić swój wybór. | |
5,0 | Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych problemów rzeczywistych, potrafi porównać ich efektywność i na tej podstawie uzasadnić swój wybór. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_1A_D/04_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć posłużyć się przykładowym pakietem symulacynym w celu przeprowadzenia procesu modelowania. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać żadnego pakietu symulacyjnego w celu przeprowadzenia procesu modelowania. |
3,0 | Student potrafi wykorzystać w minimalnym stopniu wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania. | |
3,5 | Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów jednego typu. | |
4,0 | Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów jednego typu. | |
4,5 | Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów różnego typu. | |
5,0 | Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów róznego typu. | |
I_1A_D/04_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli. | 2,0 | Student nie potrafi tworzyć modeli komputerowych. |
3,0 | Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu. | |
3,5 | Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów. | |
4,0 | Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów. | |
4,5 | Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie offline. | |
5,0 | Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie online. | |
I_1A_D/04_U04 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powienien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania. | 2,0 | Student nie potrafi analizować wyników otrzymanych w procesie modelowania. |
3,0 | Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów jednego typu. | |
3,5 | Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów różnego typu. | |
4,0 | Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów. | |
4,5 | Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ wykorzyystanych metod w procesie kodowania modelu na wyniki. | |
5,0 | Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ poszczególnych etapów modelowania na otrzymane wyniki. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_1A_D/04_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | 2,0 | Student nie jest przygotowany do zajęć. |
3,0 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu. | |
3,5 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy. | |
4,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy. | |
4,5 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach. | |
5,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje. |
Literatura podstawowa
- Guntenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2003, III
- Morrison F., Sztuka modelowania układów dynamicznych, WNT, Warszawa, 1996, I
- Popov O., Elementy teorii systemów – systemy dynamiczne, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2005, II
Literatura dodatkowa
- Klempka R., Stankiewicz A., Modelowanie i symulacja układów dynamicznych, Uczelniane Wydawnictwo Naukowo- Dydaktyczne AGH, Kraków, 2004, I
- Ljung L., System identification. Theory for the user, Prentice Hall, Upper Saddle River, New York, 1999, II
- Kincaid D., Cheney W., Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006, III
- Mrozek B., Mrozek Z., MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2010, III