Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe
Sylabus przedmiotu Analiza systemowa:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza systemowa | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Andrzej Banachowicz <Andrzej.Banachowicz@zut.edu.pl>, Piotr Piela <Piotr.Piela@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 | Znajomość algebry liniowej, liczb zespolonych, analizy matematycznej oraz probabilistyki i statystyki matematycznej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami i metodami analizy i syntezy systemowej |
| C-2 | Nabycie umiejętności modelowania matematycznego procesów i systemów dynamicznych |
| C-3 | Nabycie umiejętności analizy i syntezy systemów dynamicznych |
| C-4 | Nabycie umiejętności identyfikacji parametrycznej systemów dynamicznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Synteza i analiza modeli matematycznych systemów | 1 |
| T-A-2 | Algebra liniowa, działanie na macierzach, wartości własne i wektory własne macierzy, macierze podobne, funkcja wykladnicza | 1 |
| T-A-3 | Postać normalna systemów dynamicznych, linearyzacji równań systemów nieliniowych | 2 |
| T-A-4 | Rozwiązywanie układów równań różniczkowych, układ fundamentalny całek | 1 |
| T-A-5 | Równania różnicowe i metody numeryczne | 2 |
| T-A-6 | Analiza jakościowa systemów dynamicznych | 1 |
| T-A-7 | Estymacja i identyfikacja | 2 |
| 10 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie | 1 |
| T-L-2 | Analiza systemów statycznych | 1 |
| T-L-3 | Tworzenie modeli systemów dynamicznych w wybranym pakiecie do symulacji. | 1 |
| T-L-4 | Linearyzacja nieliniowych modeli dynamicznych, badanie wpływu wybranych metod numerycznych i kroku całkowania na uzyskane wyniki modelowania. | 1 |
| T-L-5 | Analiza ciągłych modeli systemów dynamicznych. | 2 |
| T-L-6 | Analiza dyskretnych modeli systemów dynamicznych. | 2 |
| T-L-7 | Badanie własności strukturalnych systemów dynamicznych. | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pojęcia i definicje analizy systemowej, metodologia teorii systemów, zadania analizy systemowej | 1 |
| T-W-2 | Modelowanie systemów, struktura systemów, systemy dynamiczne, algebra liniowa w opisie systemów dynamicznych | 1 |
| T-W-3 | Modele liniowe i nieliniowe ciągłych systemów dynamicznych, postać normalna, linearyzacja równań systemów nieliniowych | 2 |
| T-W-4 | Ogólne rozwiązanie układu równań różniczkowych, uklady pierwszego rzędu, macierzowa funkcja wykładnicza, układ fundamentalny całek | 2 |
| T-W-5 | Dyskretne systemy dynamiczne i numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych | 1 |
| T-W-6 | Jakościowa analiza systemów dynamicznych, płaszczyzna fazowa, stabilność systemów | 1 |
| T-W-7 | Estymacja i identyfikacja systemów dynamicznych, metoda najmniejszych kwadratów, filtr Kalmana | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-A-2 | Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta | 10 |
| A-A-3 | Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta | 7 |
| 27 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-L-2 | Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów. | 1 |
| A-L-3 | Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta). | 10 |
| A-L-4 | Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta). | 5 |
| A-L-5 | Uczestnictwo w zaliczeniu i konsultacjach do laboratoriów. | 2 |
| 28 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Studiowanie wskazanej literatury - praca własna studenta | 10 |
| A-W-3 | Konsultacje do wykładu | 1 |
| A-W-4 | Przygotowanie się do egzaminu - praca własna studenta | 4 |
| A-W-5 | Uczestnictwo w egzaminie. | 2 |
| 27 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny. Ćwiczenia audytoryjne: indywidualne rozwiązywanie zadań i problemów. Laboratoria: indywidualne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem komputerów i oprogramowania matematycznego, symulacje komputerowe. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia audytoryjne: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Laboratoria: ocena ciągła pracy studenta z uwzględnieniem punktacji poszczególnych zadań. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: egzamin pisemny (zestaw zadań i problemów). Ćwiczenia audytoryjne: kolokwium (zestaw zadań i problemów). Laboratoria: uzyskanie zaliczeń wszystkich laboratoriów. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_B/02_W01 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wykorzystania algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej oraz probabilistyki do analizy i syntezy systemów dynamicznych | I_2A_W01 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-A-3, T-A-2, T-L-3, T-L-2, T-L-1 | M-1 | S-2, S-1 |
| I_2A_B/02_W02 Ma wiedzę z zakresu posługiwania się równaniami różniczkowymi i różnicowymi w syntezie i analizie systmów dynamicznych | I_2A_W07 | — | C-4, C-3 | T-W-7, T-W-6, T-W-4, T-A-5, T-A-7, T-A-4, T-A-6, T-A-3, T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-7 | M-1 | S-2, S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_B/02_U01 Potrafi pozyskiwać, integrować i interpretować informacje pozyskiwane z różnych źródeł | I_2A_U02 | — | C-4, C-3 | T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-A-7, T-A-6, T-A-1, T-L-6, T-L-3, T-L-5, T-L-7 | M-1 | S-2, S-1 |
| I_2A_B/02_U02 Ma umiejętności dokonywania analizy działania systemu oraz opracowania adekwatnego modelu matematycznego | I_2A_U06 | — | C-4, C-3, C-2 | T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-A-5, T-A-7, T-A-6, T-A-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-5, T-L-7 | M-1 | S-2, S-1 |
| I_2A_B/02_U03 Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów społecznych, technicznych i fizycznych | I_2A_U11 | — | C-4, C-3 | T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-A-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-5, T-L-4, T-L-7 | M-1 | S-2, S-1 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_B/02_K01 Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny wykorzystując podejście systemowe do analizowanych procesów i zjawisk | I_2A_K06 | — | C-4, C-3, C-2 | T-W-7, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-3, T-A-6, T-A-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-5, T-L-4, T-L-7 | M-1 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_B/02_W01 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wykorzystania algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej oraz probabilistyki do analizy i syntezy systemów dynamicznych | 2,0 | Student nie zna podstawowych pojęć analizy systemowej, algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej oraz probabilistyki. |
| 3,0 | Student zna podstawowe pojęcia analizy systemowej, pojęcie macierzy i operacje na macierzach, podstawy analizy matematycznej, modele dyskretne zjawisk i procesów, metody probabilistyki. | |
| 3,5 | Student zna podstawowe pojęcia analizy systemowej, pojęcie macierzy i operacje na macierzach, podstawy analizy matematycznej, metody linearyzacji równań nieliniowych, modele dyskretne zjawisk i procesów, metody probabilistyki. | |
| 4,0 | Student zna pojęcia analizy systemowej, rachunku macierzowego, podstawy analizy matematycznej, metody linearyzacji równań nieliniowych, modele dyskretne zjawisk i procesów, metody probabilistyki, wybrane metody metody identyfikacji układów dynamicznych. | |
| 4,5 | Student zna pojęcia analizy systemowej, rachunku macierzowego, podstawy analizy matematycznej, metody linearyzacji równań nieliniowych, modele dyskretne zjawisk i procesów, metody probabilistyki, wybrane metody metody identyfikacji układów dynamicznych, w tym w warunkach losowości. | |
| 5,0 | Student zna w szerokim zakresie: - pojęcia analizy systemowej, - teorię macierzy, - analizę jakośową układów dynamicznych, - metody identyfikacji układów dynamicznych, w tym z uwzględnieniem warunków losowych. | |
| I_2A_B/02_W02 Ma wiedzę z zakresu posługiwania się równaniami różniczkowymi i różnicowymi w syntezie i analizie systmów dynamicznych | 2,0 | Student nie nie zna podstawowych pojęć analizy systemowej, ana;izy matematycznej, teorii układów dynamicznych oraz równań różniczkowych zwyczajnych. |
| 3,0 | Student zna podstawowe pojęcia analizy systemowej, podstawy teorii równań różniczkowych zwyczajnych oraz równań różnicowych, ogólne metody metody identyfikacji układów dynamicznych. | |
| 3,5 | Student zna podstawowe pojęcia analizy systemowej, podstawy teorii równań różniczkowych zwyczajnych i równań różnicowych oraz metody ich rozwiązywania, ogólne metody metody identyfikacji układów dynamicznych. | |
| 4,0 | Student zna w szerszym zakresie pojęcia analizy systemowej, podstawy teorii równań różniczkowych zwyczajnych i równań różnicowych oraz metody ich rozwiązywania, wybrane metody metody identyfikacji układów dynamicznych. | |
| 4,5 | Student zna pojęcia analizy systemowej, podstawy teorii równań różniczkowych zwyczajnych i równań różnicowych oraz metody ich rozwiązywania, analizę jakościową układów dynamicznych, wybrane metody metody identyfikacji układów dynamicznych. | |
| 5,0 | Student zna w szerokim zakresie: - pojęcia analizy systemowej, - metody budowy modeli matematycznych układów dynamicznych, - teorię równań różniczkowych zwyczajnych, - teorię równań różnicowych, - analizę jakościową układów dynamicznych, - metody identyfikacji układów dynamicznych, w tym z uwzględnieniem warunków losowych. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_B/02_U01 Potrafi pozyskiwać, integrować i interpretować informacje pozyskiwane z różnych źródeł | 2,0 | Student nie potrafi wyszukiwać źródeł niezbędnych danych, ich integrować (łączyć), interpretować oraz eliminować błędnych danych. |
| 3,0 | Student potrafi wyszukać podstawowe źródła informacji dotyczące rozpatrywanego zagadnienia, łączyć dane źródłowe, eliminować błędne dane oraz wnioskować na podstawie uzyskanych danych. | |
| 3,5 | Student potrafi w szerszym zakresie wyszukać źródła informacji dotyczące rozpatrywanego zagadnienia, łączyć dane źródłowe, eliminować błędne dane oraz wnioskować na podstawie uzyskanych danych. | |
| 4,0 | Student potrafi w szerokim zakresie wyszukać źródła informacji dotyczące rozpatrywanego zagadnienia, łączyć dane źródłowe, eliminować błędne dane oraz wnioskować na podstawie uzyskanych danych. | |
| 4,5 | Student potrafi określić zakres potrzebnej informacji do rozwiązania rozpatrywanego zagadnienia, zorganizować sposoby pozyskania potrzebnej informacji, łączyć dane źródłowe, eliminować błędne dane oraz wnioskować na podstawie uzyskanych danych. | |
| 5,0 | Student potrafi określić swoje potrzeby informacyjne, prognozować ich zmienność, pozyskiwać dane, weryfikować ich dokładność oraz wiarygodność, weryfikować wiarygodność źródeł danych, porównywać dane oraz ich źródła, wnioskować na podstawie danych, również w warunkach niepewności i nieokreśloności. | |
| I_2A_B/02_U02 Ma umiejętności dokonywania analizy działania systemu oraz opracowania adekwatnego modelu matematycznego | 2,0 | Student nie potrafi dokonać analizy zjwiska z punktu widzenia analizy systemowej, opracować prostych modeli matematycznych procesów. |
| 3,0 | Student potrafi opisać proste procesy jako systemy, określić adekwatność ich modeli matematycznych. | |
| 3,5 | Student potrafi opisać szerszą klasę procesów jako systemy, określić adekwatność ich modeli matematycznych, wstępnie je zidentyfikować, dokonać analizy ilościowej działania systemu. | |
| 4,0 | Student potrafi opisać szeroką klasę procesów jako systemy, określić adekwatność ich modeli matematycznych, zidentyfikować je nieparametrycznie i parametrycznie, dokonać analizy ilościowej oraz jakościowej systemu. | |
| 4,5 | Student potrafi opisać szeroką klasę procesów jako systemy, określić adekwatność ich modeli matematycznych, zidentyfikować je nieparametrycznie i parametrycznie, dokonać analizy ilościowej oraz jakościowej systemu, zweryfikować wyniki analizy i ich zgodność z funkcjami systemu. | |
| 5,0 | Student potrafi opisać szeroką klasę procesów jako systemy, określić adekwatność ich modeli matematycznych, zidentyfikować je nieparametrycznie i parametrycznie, dokonać analizy ilościowej oraz jakościowej systemu, zweryfikować wyniki analizy i ich zgodność z funkcjami systemu, proponować usprawnienia systemu. | |
| I_2A_B/02_U03 Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów społecznych, technicznych i fizycznych | 2,0 | Student nie potrafi dokonać analizy ani syntezy prostych systemów społecznych, technicznych i fizycznych.. |
| 3,0 | Student potrafi wykonać analizę i syntezę prostych zjawisk fizycznych i obiektów technicznych. | |
| 3,5 | Student potrafi wykonać analizę i syntezę prostych zjawisk fizycznych, obiektów technicznych oraz procesów społecznych. | |
| 4,0 | Student potrafi wykonać analizę i syntezę w szerokim zakresie zjawisk fizycznych, obiektów technicznych oraz procesów społecznych. | |
| 4,5 | Student potrafi wykonać analizę i syntezę w szerokim zakresie zjawisk fizycznych, obiektów technicznych oraz procesów społecznych, analizować ich zgodność zachowań z założeniami (technicznymi, społecznymi lub prawami fizyki). | |
| 5,0 | Student potrafi analizować zachowanie istniejących systemów społecznych, technicznych i fizyczneych, dokonywać systezy zgodnie z założeniami funkcjonalnymi oraz wskazywać usprawnienia. |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_B/02_K01 Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny wykorzystując podejście systemowe do analizowanych procesów i zjawisk | 2,0 | Student nie dokonuje analizy najprostszych zadań informatycznych, zjawisk fizycznych i społecznych; nie dokonuje ich formalizacji logicznych i matematycznych; nie wykrywa związków przyczynowo - skutkowych; nie opisuje zjawisk w kategorii wejście - wyjście i struktura wewnętrzna. |
| 3,0 | Student wykorzystuje swoją wiedzę i umiejętności do analizowania prostych zjawisk i procesów. | |
| 3,5 | Student potrafi wykorzystuje swoją wiedzę i umiejętności do analizowania szerszej klasy zjawisk i procesów. | |
| 4,0 | Student potrafi wykorzystuje swoją wiedzę i umiejętności do analizowania szerokiej klasy zjawisk i procesów. | |
| 4,5 | Student dokonuje analiz złożnych procesów informatycznych, zjawisk fizycznych i społecznych; poprawnie sformalizuje zadanie oraz opracowuje adekwatne modele matematyczne. | |
| 5,0 | Student dokonuje analiz złożnych procesów informatycznych, zjawisk fizycznych i społecznych; poprawnie formalizuje zadania oraz opracowuje adekwatne modele matematyczne, dokonuje ich analizy i wykonuje identyfikację parametrów modelu, przeprowadza symulację oraz analizę jej wyników. |
Literatura podstawowa
- Dobryakova L., Pelczar M., Elementy teorii systemów w zadaniach, Wydawnictwo ZUT, Szczecin, 2009
- Findeisen W. (red.), Analiza systemowa - podstawy i metodologia, PWN, Warszawa, 1985
- Gutenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, EXIT, Warszawa, 2003
- Kaczorek T., Teoria sterowania i systemów, PWN, Warszawa, 1993
- Kulczycki P., Hryniewicz O., Kacprzyk J. (red.), Techniki informacyjne w badaniach systemowych, WN-T, Warszawa, 2007
- Michalewicz Z., Fogel D.B., Jak to rozwiązać, czyli nowoczesna heurystyka, WN-T, Warszawa, 2006
- Morrison F., Sztuka modelowania układów dynamicznych. Deterministycznych, chaotycznych, stochastycznych, WN-T, Warszawa, 1996
- Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004
- Popov O., Elementy teorii systemów - systemy dynamiczne, Wydawnictwo Politechniki Szczecńskiej, Szczecin, 2005
- Yourdon E., Współczesna analiza strukturalna, WN-T, Warszawa, 1996
- Barker R., Longman C., Case Method. Modelowanie funkcji i procesów, WN-T, Warszawa, 1996
- Bubnicki Z., Teoria i algorytmy sterowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- Bubnicki Z., Teria i algorytmy sterowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Awrejcewicz J., Matematyczne modelowanie systemów, WN-T, Warszawa, 2007
- Baker R., Longman C., Case Method. Modelowanie funkcji i procesów, WN-T, Warszawa, 1996
- Baker R., Case Method. Modelowanie związków i encji, WN-T, Warszawa, 1996
- Bubnicki Z., Teoria i algorytmy sterowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2005
- Buslenko N.P., Kałasznikow W.W., KOwalenko I.N., Teoria systemów złożonych, PWN, Warszawa, 1979
- Buslenko N.P., Kałasznikow W.W., Kowalenko I.N., Teoria systemów złożonych, PWN, Warszawa, 1979
- Buslenko N.P., Kałasznikow W.W., Kowalenko I.N., Teoria systemów złożonych, PWN, Warszawa, 1979
- Edwards D., Hamson M., Guide to Mathematical Modelling, MacMillan Press Ltd., Houndsmills, 1989
- Edawrds D., Hamson M., Guide to Mathematical Modelling, MacMillan Press Ltd., Houndsmills, 1989
- Gershenfeld N., The Nature of Mathematical Modeling, Cambridge University Press, Cambridge, 1999
- Edwards D., Hamson M., Guide to Mathematical Modelling, MacMillan Press Ltd., Houndsmills, 1989
- Kacprzyk J., Zbiory rozmyte w analizie systemowej, PWN, Warszawa, 1986
- Gershenfeld N., The Nature of Mathematical Modeling, Cambridge University Press, Cambridge, 1999
- Kudrewicz J., Przekształcenie Z i równania różnicowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000
- Kacprzyk J., Zbiory rozmyte w analizie systemowej, PWN, Warszawa, 1986
- Kulczycki P., Estymatory jądrowe w analizie systemowej, WN-T, Warszawa, 2005
- Kudrewicz J., Przekształcenie Z i równania różnicowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000
- Robertson J., Robertson S., Pełna analiza systemowa, WN-T, Warszawa, 1999
- Kulczycki P., Estymatory jądrowe w analizie systemowej, WN-T, Warszawa, 2005
- Wasso C.S., System Analysis, Design, and Development, Wiley - Interscience, New Jersey, 2006
- Robertson J., Robertson S., Pełna analiza systemowa, WN-T, Warszawa, 1999
- Wasso C.S., System Analysis, Design, and Development, Wiley - Interscience, New Jersey, 2006