ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Inżynieria cyfryzacji (N1) / Zastosowania informatyki / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)
specjalność: Zastosowania informatyki

Sylabus przedmiotu Analiza systemowa:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauki techniczne, studia inżynierskie
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	Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	10	1,0	0,62	zaliczenie
laboratoria	L	2	10	1,0	0,38	zaliczenie

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
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.	2
T-L-4	Linearyzacja nieliniowych modeli dynamicznych, badanie wpływu wybranych metod numerycznych i kroku całkowania na uzyskane wyniki modelowania.	2
T-L-5	Analiza ciągłych i dyskretnych modeli systemów dynamicznych.	4
		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, równanie charakterystyczne, układ fundamentalny całek	2
T-W-5	Dyskretne systemy dynamiczne, rozwiązywania równań różnicowych 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
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-2	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	10
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	10
		30
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-W-2	Studiowanie wskazanej literatury - praca własna studenta	15
A-W-3	Konsultacje do wykładu	1
A-W-4	Przygotowanie się do kolokwium (1 godz. kolokwium - praca własna studenta	4
		30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Wykład: na podstawie rozwiązywania problemów i dyskusji. Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależny od liczby zgromadzonych punktów.
S-2	Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium pisemne (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	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
IC_1A_B/04_W01 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wykorzystania algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej i probabilistyki do analizy i syntezy systemów dynamicznych	IC_1A_W01	—	—	C-3, C-4, C-2, C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-3, T-W-4, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2	M-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
IC_1A_B/04_U01 Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów technicznych, fizycznych i społecznych oraz modelować i symulować na komputerach	IC_1A_U01	—	—	C-3, C-4, C-2	T-W-2, T-W-6, T-W-7, T-W-5, T-W-3, T-W-4, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2	M-1, M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_B/04_W01 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wykorzystania algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej i 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.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
IC_1A_B/04_U01 Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów technicznych, fizycznych i społecznych oraz modelować i symulować na komputerach	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.

Literatura podstawowa

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 Szczecińskiej, Szczecin, 2005
Yourdon E., Współczesna analiza strukturalna, WN-T, Warszawa, 1996

Literatura dodatkowa

Dobryakova L., Pelczar M., Elementy teorii systemów w zadaniach, Wydawnictwo ZUT, Szczecin, 2009
Kudrewicz J., Przekształcenie Z i równania różnicowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000
Robertson J., Robertson S., Pełna analiza systemowa, WN-T, Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wprowadzenie	1
T-L-2	Analiza systemów statycznych	1
T-L-3	Tworzenie modeli systemów dynamicznych w wybranym pakiecie do symulacji.	2
T-L-4	Linearyzacja nieliniowych modeli dynamicznych, badanie wpływu wybranych metod numerycznych i kroku całkowania na uzyskane wyniki modelowania.	2
T-L-5	Analiza ciągłych i dyskretnych modeli systemów dynamicznych.	4
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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, równanie charakterystyczne, układ fundamentalny całek	2
T-W-5	Dyskretne systemy dynamiczne, rozwiązywania równań różnicowych 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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-2	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	10
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	10
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-W-2	Studiowanie wskazanej literatury - praca własna studenta	15
A-W-3	Konsultacje do wykładu	1
A-W-4	Przygotowanie się do kolokwium (1 godz. kolokwium - praca własna studenta	4
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_B/04_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wykorzystania algebry liniowej, analizy matematycznej, matematyki dyskretnej i probabilistyki do analizy i syntezy systemów dynamicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_W01	Ma wiedzę z zakresu matematyki i fizyki na poziomie niezbędnym do ilościowego opisu, rozumienia i modelowania problemów interdyscyplinarnych.
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności analizy i syntezy systemów dynamicznych
	C-4	Nabycie umiejętności identyfikacji parametrycznej systemów dynamicznych
	C-2	Nabycie umiejętności modelowania matematycznego procesów i systemów dynamicznych
	C-1	Zapoznanie studentów z podstawowymi pojęciami i metodami analizy i syntezy systemowej
Treści programowe	T-W-1	Pojęcia i definicje analizy systemowej, metodologia teorii systemów, zadania analizy systemowej
	T-W-2	Modelowanie systemów, struktura systemów, systemy dynamiczne, algebra liniowa w opisie systemów dynamicznych
	T-W-6	Jakościowa analiza systemów dynamicznych, płaszczyzna fazowa, stabilność systemów
	T-W-7	Estymacja i identyfikacja systemów dynamicznych, metoda najmniejszych kwadratów, filtr Kalmana
	T-W-5	Dyskretne systemy dynamiczne, rozwiązywania równań różnicowych i numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych
	T-W-3	Modele liniowe i nieliniowe ciągłych systemów dynamicznych, postać normalna, linearyzacja równań systemów nieliniowych
	T-W-4	Ogólne rozwiązanie układu równań różniczkowych, uklady pierwszego rzędu, macierzowa funkcja wykładnicza, równanie charakterystyczne, układ fundamentalny całek
	T-L-4	Linearyzacja nieliniowych modeli dynamicznych, badanie wpływu wybranych metod numerycznych i kroku całkowania na uzyskane wyniki modelowania.
	T-L-5	Analiza ciągłych i dyskretnych modeli systemów dynamicznych.
	T-L-3	Tworzenie modeli systemów dynamicznych w wybranym pakiecie do symulacji.
	T-L-2	Analiza systemów statycznych
Metody nauczania	M-1	Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium pisemne (zestaw zadań i problemów). Laboratoria: uzyskanie zaliczeń wszystkich laboratoriów.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	IC_1A_B/04_U01	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów technicznych, fizycznych i społecznych oraz modelować i symulować na komputerach
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	IC_1A_U01	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności analizy i syntezy systemów dynamicznych
	C-4	Nabycie umiejętności identyfikacji parametrycznej systemów dynamicznych
	C-2	Nabycie umiejętności modelowania matematycznego procesów i systemów dynamicznych
Treści programowe	T-W-2	Modelowanie systemów, struktura systemów, systemy dynamiczne, algebra liniowa w opisie systemów dynamicznych
	T-W-6	Jakościowa analiza systemów dynamicznych, płaszczyzna fazowa, stabilność systemów
	T-W-7	Estymacja i identyfikacja systemów dynamicznych, metoda najmniejszych kwadratów, filtr Kalmana
	T-W-5	Dyskretne systemy dynamiczne, rozwiązywania równań różnicowych i numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych
	T-W-3	Modele liniowe i nieliniowe ciągłych systemów dynamicznych, postać normalna, linearyzacja równań systemów nieliniowych
	T-W-4	Ogólne rozwiązanie układu równań różniczkowych, uklady pierwszego rzędu, macierzowa funkcja wykładnicza, równanie charakterystyczne, układ fundamentalny całek
	T-L-4	Linearyzacja nieliniowych modeli dynamicznych, badanie wpływu wybranych metod numerycznych i kroku całkowania na uzyskane wyniki modelowania.
	T-L-5	Analiza ciągłych i dyskretnych modeli systemów dynamicznych.
	T-L-3	Tworzenie modeli systemów dynamicznych w wybranym pakiecie do symulacji.
	T-L-2	Analiza systemów statycznych
Metody nauczania	M-1	Wykład: informacyjny, problemowy, konwersatoryjny.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium pisemne (zestaw zadań i problemów). Laboratoria: uzyskanie zaliczeń wszystkich laboratoriów.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.