Pole | KOD | Znaczenie kodu |
---|
Zamierzone efekty kształcenia | BI_1A_BI-S-O2.3_U01 | Student powinien umieć analizować postawione zadania pod kątem możliwości zastosowania do ich rozwiązania algorytmów numerycznych oraz wykorzystać dostępne narzędzia komputerowe do rozwiązania tego zadania. |
---|
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | BI_1A_U01 | wykorzystuje wiedzę o zjawiskach fizycznych i biologicznych, przemianach chemicznych i potrafi opisać je za pomocą modeli matematycznych oraz statystycznych |
---|
BI_1A_U09 | stosuje techniki programowania i języki odpowiednio do przedstawionego problemu, korzysta z wiedzy o różnicach w możliwościach zastosowań środowiska programistycznego, potrafi pod nadzorem opiekuna wykonać aplikację służącą do analizy danych biologicznych |
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | P1A_U01 | stosuje podstawowe techniki i narzędzia badawcze w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów |
---|
P1A_U02 | rozumie literaturę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów w języku polskim; czyta ze zrozumieniem nieskomplikowane teksty naukowe w języku angielskim |
P1A_U03 | wykorzystuje dostępne źródła informacji, w tym źródła elektroniczne |
P1A_U04 | wykonuje zlecone proste zadania badawcze lub ekspertyzy pod kierunkiem opiekuna naukowego |
T1A_U01 | potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie |
T1A_U02 | potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach |
T1A_U05 | ma umiejętność samokształcenia się |
T1A_U07 | potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej |
T1A_U09 | potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne |
T1A_U15 | potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia |
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | InzA_U01 | potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski |
---|
InzA_U02 | potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne |
InzA_U07 | potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia |
InzA_U08 | potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi |
Cel przedmiotu | C-1 | Ukształtowanie umiejętności dobierania właściwych algorytmów numerycznych w zależności od postawionego zadania. |
---|
C-2 | Ukształtowanie umiejętności tworzenia programów komputerowych wykorzystujących algorytmy numeryczne w różnego rodzaju zadaniach. |
C-3 | Ukształtowanie umiejętności dostrzegania w życiu codziennym zagadnień, dla których można sformułować zadania optymalizacyjne. |
Treści programowe | T-L-3 | Przybliżanie funkcji: interpolacja przy pomocy wielomianów (wzór Newtona, Lagrange'a,
ilorazy różnicowe). Dyskretna aproksymacja funkcji. |
---|
T-L-4 | Rozwiązywanie układów równań liniowych: metody dokładne i przybliżone. Analiza
rozwiązań ze względu na błąd obliczeń. |
T-L-5 | Metody poszukiwania pierwiastków równań nieliniowych: metoda bisekcji, siecznych,
stycznych i Newtona. Porównanie metod. |
T-L-6 | Całkowanie numeryczne: metoda prostokątów, trapezów, parabol i metoda Monte Carlo. |
T-W-2 | Interpolacja funkcji - sformułowanie zadania. Wielomian Lagrange'a. Metoda Newtona i
ilorazy różnicowe. Zjawisko Rungego. Wielomiany ortogonalne. Funkcje sklejane. Przykłady zastosowań. |
T-W-3 | Aproksymacja funkcji - sformułowanie zadania. Aproksymacja ciągła i dyskretna.
Aproksymacja średniokwadratowa. Ekstrapolacja - sformułowanie zadania. Przykłady
zastosowań. |
T-W-4 | Rozwiązywanie równań liniowych - sformułowanie zadania. Metody dokładne: eliminacja
Gaussa i jej odmiany, rozkłady macierzy. Poprawianie dokładności rozwiązań. Metody
przybliżone: iteracji prostej, Gaussa-Seidla. |
T-W-5 | Poszukiwanie pierwiastków równań nieliniowych - sformułowanie zadania. Metoda
połowienia, metoda regula falsi, metoda siecznych i stycznych. Warunki zbieżności. |
T-W-6 | Całkowanie numeryczne - sformułowanie zadania. Metoda prostokątów, trapezów, parabol
oraz metoda Monte Carlo. Dobór kroku całkowania, a dokładność rozwiązań. Przykłady
zastosowań. Różniczkowanie numeryczne. |
T-L-7 | Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Metody poszukiwań: metoda
połowienia, złotego podziału, aproksymacji kwadratowej, aproksymacji sześciennej, metoda
Newtona. Badanie czasu obliczeń. |
T-L-8 | Poszukiwanie ekstremum funkcji dwóch zmiennych. Metody bezgradientowe i gradientowe. Porównanie metod. |
T-W-7 | Ogólne sformułowanie zadań optymalizacji. Warunki istnienia ekstremum. Metody gradientowe i bezgradientowe poszukiwań ekstremum funkcji wielu zmiennych. Wprowadzenie do programowania liniowego - ogólne sformułowanie zadania, metoda graficzna, metoda simpleks. |
T-L-2 | Praca z pakietem Matlab/Simulink. Definiowanie zmiennych, macierzy i wektorów. Operacje
na różnych typach zmiennych. Skrypty funkcyjne. Wykresy 2D i 3D w pakiecie Matlab. Graficzny interfejs użytkownika. |
Metody nauczania | M-1 | Wykład z prezentacją i przykładami |
---|
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studenta, burza mózgów, analiza i omówienie działania
algorytmów |
Sposób oceny | S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% punktów możliwych do zdobycia. |
---|
S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta (punkty za wykonanie zadania) podawana na bieżąco, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów. |
Kryteria oceny | Ocena | Kryterium oceny |
---|
2,0 | Student nie potrafi przeprowadzić analizy problemu. |
3,0 | Student potrafi przeprowadzić analizę prostych problemów. |
3,5 | Student potrafi przeprowadzić analizę prostych problemów i wskazać algorytmy, które można zastosować do rozwiązania zadania. |
4,0 | Student potrafi przeprowadzić analizę problemów i wskazać algorytmy, które można zastosować do rozwiązania zadania. |
4,5 | Student potrafi przeprowadzić analizę prostych problemów i wskazać algorytmy, które można zastosować do rozwiązania zadania oraz oprogramować te algorytmy. |
5,0 | Student potrafi przeprowadzić analizę prostych problemów i wskazać algorytmy, które można zastosować do rozwiązania zadania, oprogramować te algorytmy, zbadać ich efektywność i uzasadnić swój wybór. |