ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Informatyki / Informatyka (N3) / Sylabus przedmiotu - Metody rozwiązywania źle uwarunkowanych problemów w symulacji komputerowej

Wydział Informatyki - Informatyka (N3)

Sylabus przedmiotu Metody rozwiązywania źle uwarunkowanych problemów w symulacji komputerowej - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	trzeciego stopnia
Stopnień naukowy absolwenta	doktor
Obszary studiów	studia trzeciego stopnia
Profil
Moduł	—
Przedmiot	Metody rozwiązywania źle uwarunkowanych problemów w symulacji komputerowej - Przedmiot obieralny I
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny	Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	1,0	ECTS (formy)	1,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	1	Grupa obieralna	3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	3	15	0,7	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	3	5	0,3	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Studenci przystępując do przestudiowania danego przedmiotu, powinne mieć wiedzę z podstaw struktur damych i algorytmów, paradygmatu programowania obiektowego, jednego z obiektowych języków pogramowania, analizy matematycznej i metod matematyki stosowanej.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Niezbędność znajomości studentów na poziomie studiów doktoranckich z badaniami źle uwarunkowanych problemów polega na tym, że jest to jeden z podstawowych problemów w dziedzinie symulacji komputerowej - czyli zaopatrzenia niezawodnych wyników obliczeń ze względu na istnienie nieuniknionych uchybień w ocenie wspołćzynników i parametrów modeli matematycznych, na podstawie których są rozwiązywane rozmaite problemy symulacji komputerowej, analizy danych i procesów, rozpoznawania obrazów, sterowania automatycznego itd.

KOD

Cel modułu/przedmiotu

C-1

Niezbędność znajomości studentów na poziomie studiów doktoranckich z badaniami źle uwarunkowanych problemów polega na tym, że jest to jeden z podstawowych problemów w dziedzinie symulacji komputerowej - czyli zaopatrzenia niezawodnych wyników obliczeń ze względu na istnienie nieuniknionych uchybień w ocenie wspołćzynników i parametrów modeli matematycznych, na podstawie których są rozwiązywane rozmaite problemy symulacji komputerowej, analizy danych i procesów, rozpoznawania obrazów, sterowania automatycznego itd.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wykonanie badań według zaproponowanego przez wykładowcy tematu	5
		5
wykłady
T-W-1	Formulowanie problemu rozwiązania źle uwarunkowanego problemu, definicje zagadnień powodujących zjawienie się źle uwarunkowanych problemów w różnych dziedzinach symulacji komputerowej.	2
T-W-2	Analiza podejść do rozwiązania źle uwarunkowanych problemów: zagadnienie syntezy optymalnych systemów sterowania, źle uwarunkowane problemy powiązane z rozwiązaniem układów równań liniowych i równań różniczkowych.	2
T-W-3	Zagadnienia pośrednie między żle uwarunkowanymi i dobrze uwarunkowanymi problemami: prykłądy z matematyki, fizyki i zagadnień inżynierskich. Przekształcania modeli matematycznych, które są równoważne w sensie klasycznym.	2
T-W-4	Zagadnienia symulacji komputerowej, które są równoważne w sensie rozszerzonym, zagadnienia pośrednie między żle i dobrze uwarunkowanymi.	2
T-W-5	Przekształacania żle uwarunnkowanych problemów w stosunku do modeli systemów, których zachowanie jest opisane za pomocą układów równań różniczkowych.	2
T-W-6	Zmiana czułości do błedów pomiarów na przykładach przekształceń całkowych używanych podczas obliczeń statków i systemów automatyki statkowej: Przekształcania całkowe, cewchy funkcji korelacyjnych, cechy widm, zagadnienia, które maja małe czułości do błędów widm.	2
T-W-7	Analiza regularnych metod rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, klasyczne metody rozwiązania całkowych równań Fredholma, metoda regularyzacji Tikhonowa	2
T-W-8	Wstępna analiza odwrotnego problemu rekonstruowania obrazów i tomografii.	1
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Badania laboratoryjne	5
A-L-2	Konsultacje	2
A-L-3	Przestudiowanie proponowanej literatury	10
A-L-4	Przygotowanie sprawozdania z wykonanych badań	8
A-L-5	Przygotowanie do kolokwium	5
		30
wykłady
A-W-1	Obecnośc na zajęciach	15
A-W-2	Samodzielne badania proponowanej literatury z przedmiotu	15
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	Samodzielne badania według proponowanego przez wykładowcy tematy	12
A-W-5	Zaliczenie z przedmiotu	2
A-W-6	Przygotowanie do zaliczenia z przedmiotu	15
		61

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady, przestudiowaniie proponowanej literatury, badania własne, przygotowanie do zaliczenia.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Dyskusja na seminarium z proponowanego tematu, ocena wyników badań własnych, przezentacja, zaliczenie ustne.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/04_W01 Wiedza matematycznych podstaw teorii rozwiązania żle uwarunkowanych problemów i technik zastosowania tej teorii w praktycznym rozwiązaniu problemów symulacji komputerowej.	I_3A_W01	—	C-1	T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/04_U01 Umiejętności analizy sformulpwanego problemu, wybory odpowiedniej metody do jego rozwiązania i optymalizacji tej metody (w razie potrzeby).	I_3A_U01	—	C-1	T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_3A_B/01/04_K01 Kompetencje wykazywane studentom podczas rozwiązania sformulowanego źle uwarunkowanego problemu.	I_3A_K01	—	C-1	T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/04_W01 Wiedza matematycznych podstaw teorii rozwiązania żle uwarunkowanych problemów i technik zastosowania tej teorii w praktycznym rozwiązaniu problemów symulacji komputerowej.	2,0	Brak wiedzy podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów.
	3,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i zdolnośc studenta do wyboru odpowiedniej metody rozwiązania sformulowanego zagadnienia.
	3,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia i wyboru metody jego rozwiązania.
	4,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania.
	4,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu.
	5,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu, zdolność do realizacji swojego własnego algorytmu rozwiązania problemu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/04_U01 Umiejętności analizy sformulpwanego problemu, wybory odpowiedniej metody do jego rozwiązania i optymalizacji tej metody (w razie potrzeby).	2,0	Brak wiedzy podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i wyjawienie nieumiejętności do wyboru metody rozwiązania sfomulpwanego problemu.
	3,0	Umiejętność studenta rozwiązania postawionego źle uwarunkowanego problemu.
	3,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia i wyboru metody jego rozwiązania.
	4,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania.
	4,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu.
	5,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu, zdolność do realizacji swojego własnego algorytmu rozwiązania problemu.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_3A_B/01/04_K01 Kompetencje wykazywane studentom podczas rozwiązania sformulowanego źle uwarunkowanego problemu.	2,0	Student nie wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i nie może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów.
	3,0	Student wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów.
	3,5	Student wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów i porównać wybrana metodę z innymi.
	4,0	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi i optymalizowac proces obliczeń.
	4,5	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi, optymalizowac proces obliczeń i zrobić poprawne wnioski z wyników obliczeń.
	5,0	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi, optymalizowac proces obliczeń, zrobić poprawne wnioski z wyników obliczeń, wykazując przy tym kreatywnośc i zdolnośc do samodzielnych badań.

Literatura podstawowa

Tichonov, A.N.; Arsenin, V.Y., Solution of ill-Posed Problems, Winston, New York, 1977, ISBN 0-470-99123-0.
Engl, H.W., Hanke, M and Neubauer, A., Regularization of Inverse Problems, Kluwer, Dordrecht, 1996
Hummel, Robert a., Moniot Robert, Solving ill-conditioned problems by minimizing equation error, New York: Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University, 1986

Literatura dodatkowa

H. Brakhage, On ill-posed problems and the method of conjugate gradients, Academic Press, Boston, 1987, H.W.Engl and C.W. Groetsch, eds., pp. 165 - 175
M. Hanke and T. Raus, A general heuristic for choosing the regularization parameters in ill-posed problems, SIAM J. Sci. Comput., USA, 1996, 17, pp. 956-972

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wykonanie badań według zaproponowanego przez wykładowcy tematu	5
		5

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Formulowanie problemu rozwiązania źle uwarunkowanego problemu, definicje zagadnień powodujących zjawienie się źle uwarunkowanych problemów w różnych dziedzinach symulacji komputerowej.	2
T-W-2	Analiza podejść do rozwiązania źle uwarunkowanych problemów: zagadnienie syntezy optymalnych systemów sterowania, źle uwarunkowane problemy powiązane z rozwiązaniem układów równań liniowych i równań różniczkowych.	2
T-W-3	Zagadnienia pośrednie między żle uwarunkowanymi i dobrze uwarunkowanymi problemami: prykłądy z matematyki, fizyki i zagadnień inżynierskich. Przekształcania modeli matematycznych, które są równoważne w sensie klasycznym.	2
T-W-4	Zagadnienia symulacji komputerowej, które są równoważne w sensie rozszerzonym, zagadnienia pośrednie między żle i dobrze uwarunkowanymi.	2
T-W-5	Przekształacania żle uwarunnkowanych problemów w stosunku do modeli systemów, których zachowanie jest opisane za pomocą układów równań różniczkowych.	2
T-W-6	Zmiana czułości do błedów pomiarów na przykładach przekształceń całkowych używanych podczas obliczeń statków i systemów automatyki statkowej: Przekształcania całkowe, cewchy funkcji korelacyjnych, cechy widm, zagadnienia, które maja małe czułości do błędów widm.	2
T-W-7	Analiza regularnych metod rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, klasyczne metody rozwiązania całkowych równań Fredholma, metoda regularyzacji Tikhonowa	2
T-W-8	Wstępna analiza odwrotnego problemu rekonstruowania obrazów i tomografii.	1
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Badania laboratoryjne	5
A-L-2	Konsultacje	2
A-L-3	Przestudiowanie proponowanej literatury	10
A-L-4	Przygotowanie sprawozdania z wykonanych badań	8
A-L-5	Przygotowanie do kolokwium	5
		30

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Obecnośc na zajęciach	15
A-W-2	Samodzielne badania proponowanej literatury z przedmiotu	15
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	Samodzielne badania według proponowanego przez wykładowcy tematy	12
A-W-5	Zaliczenie z przedmiotu	2
A-W-6	Przygotowanie do zaliczenia z przedmiotu	15
		61

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/04_W01	Wiedza matematycznych podstaw teorii rozwiązania żle uwarunkowanych problemów i technik zastosowania tej teorii w praktycznym rozwiązaniu problemów symulacji komputerowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_W01	Absolwent posiada zaawansowaną wiedzę o charakterze podstawowym dla dziedziny Informatyka związana z obszarem prowadzonych badań naukowych obejmująca najnowsze osiągnięcia
Cel przedmiotu	C-1	Niezbędność znajomości studentów na poziomie studiów doktoranckich z badaniami źle uwarunkowanych problemów polega na tym, że jest to jeden z podstawowych problemów w dziedzinie symulacji komputerowej - czyli zaopatrzenia niezawodnych wyników obliczeń ze względu na istnienie nieuniknionych uchybień w ocenie wspołćzynników i parametrów modeli matematycznych, na podstawie których są rozwiązywane rozmaite problemy symulacji komputerowej, analizy danych i procesów, rozpoznawania obrazów, sterowania automatycznego itd.
Treści programowe	T-W-4	Zagadnienia symulacji komputerowej, które są równoważne w sensie rozszerzonym, zagadnienia pośrednie między żle i dobrze uwarunkowanymi.
	T-W-1	Formulowanie problemu rozwiązania źle uwarunkowanego problemu, definicje zagadnień powodujących zjawienie się źle uwarunkowanych problemów w różnych dziedzinach symulacji komputerowej.
	T-W-2	Analiza podejść do rozwiązania źle uwarunkowanych problemów: zagadnienie syntezy optymalnych systemów sterowania, źle uwarunkowane problemy powiązane z rozwiązaniem układów równań liniowych i równań różniczkowych.
	T-W-3	Zagadnienia pośrednie między żle uwarunkowanymi i dobrze uwarunkowanymi problemami: prykłądy z matematyki, fizyki i zagadnień inżynierskich. Przekształcania modeli matematycznych, które są równoważne w sensie klasycznym.
	T-W-5	Przekształacania żle uwarunnkowanych problemów w stosunku do modeli systemów, których zachowanie jest opisane za pomocą układów równań różniczkowych.
	T-W-6	Zmiana czułości do błedów pomiarów na przykładach przekształceń całkowych używanych podczas obliczeń statków i systemów automatyki statkowej: Przekształcania całkowe, cewchy funkcji korelacyjnych, cechy widm, zagadnienia, które maja małe czułości do błędów widm.
	T-W-7	Analiza regularnych metod rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, klasyczne metody rozwiązania całkowych równań Fredholma, metoda regularyzacji Tikhonowa
	T-W-8	Wstępna analiza odwrotnego problemu rekonstruowania obrazów i tomografii.
	T-L-1	Wykonanie badań według zaproponowanego przez wykładowcy tematu
Metody nauczania	M-1	Wykłady, przestudiowaniie proponowanej literatury, badania własne, przygotowanie do zaliczenia.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Dyskusja na seminarium z proponowanego tematu, ocena wyników badań własnych, przezentacja, zaliczenie ustne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak wiedzy podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów.
	3,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i zdolnośc studenta do wyboru odpowiedniej metody rozwiązania sformulowanego zagadnienia.
	3,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia i wyboru metody jego rozwiązania.
	4,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania.
	4,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu.
	5,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, zdolnośc studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu, zdolność do realizacji swojego własnego algorytmu rozwiązania problemu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/04_U01	Umiejętności analizy sformulpwanego problemu, wybory odpowiedniej metody do jego rozwiązania i optymalizacji tej metody (w razie potrzeby).
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_U01	Absolwent posiada umiejętność prowadzenia badań naukowych w zakresie Informatyka z wykorzystaniem najnowszej wiedzy.
Cel przedmiotu	C-1	Niezbędność znajomości studentów na poziomie studiów doktoranckich z badaniami źle uwarunkowanych problemów polega na tym, że jest to jeden z podstawowych problemów w dziedzinie symulacji komputerowej - czyli zaopatrzenia niezawodnych wyników obliczeń ze względu na istnienie nieuniknionych uchybień w ocenie wspołćzynników i parametrów modeli matematycznych, na podstawie których są rozwiązywane rozmaite problemy symulacji komputerowej, analizy danych i procesów, rozpoznawania obrazów, sterowania automatycznego itd.
Treści programowe	T-W-4	Zagadnienia symulacji komputerowej, które są równoważne w sensie rozszerzonym, zagadnienia pośrednie między żle i dobrze uwarunkowanymi.
	T-W-1	Formulowanie problemu rozwiązania źle uwarunkowanego problemu, definicje zagadnień powodujących zjawienie się źle uwarunkowanych problemów w różnych dziedzinach symulacji komputerowej.
	T-W-2	Analiza podejść do rozwiązania źle uwarunkowanych problemów: zagadnienie syntezy optymalnych systemów sterowania, źle uwarunkowane problemy powiązane z rozwiązaniem układów równań liniowych i równań różniczkowych.
	T-W-3	Zagadnienia pośrednie między żle uwarunkowanymi i dobrze uwarunkowanymi problemami: prykłądy z matematyki, fizyki i zagadnień inżynierskich. Przekształcania modeli matematycznych, które są równoważne w sensie klasycznym.
	T-W-5	Przekształacania żle uwarunnkowanych problemów w stosunku do modeli systemów, których zachowanie jest opisane za pomocą układów równań różniczkowych.
	T-W-6	Zmiana czułości do błedów pomiarów na przykładach przekształceń całkowych używanych podczas obliczeń statków i systemów automatyki statkowej: Przekształcania całkowe, cewchy funkcji korelacyjnych, cechy widm, zagadnienia, które maja małe czułości do błędów widm.
	T-W-7	Analiza regularnych metod rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, klasyczne metody rozwiązania całkowych równań Fredholma, metoda regularyzacji Tikhonowa
	T-W-8	Wstępna analiza odwrotnego problemu rekonstruowania obrazów i tomografii.
	T-L-1	Wykonanie badań według zaproponowanego przez wykładowcy tematu
Metody nauczania	M-1	Wykłady, przestudiowaniie proponowanej literatury, badania własne, przygotowanie do zaliczenia.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Dyskusja na seminarium z proponowanego tematu, ocena wyników badań własnych, przezentacja, zaliczenie ustne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Brak wiedzy podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i wyjawienie nieumiejętności do wyboru metody rozwiązania sfomulpwanego problemu.
	3,0	Umiejętność studenta rozwiązania postawionego źle uwarunkowanego problemu.
	3,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia i wyboru metody jego rozwiązania.
	4,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania.
	4,5	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu.
	5,0	Wiedza podstaw teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, umiejętność studenta do oceny sformulowanego zagadnienia, wyboru metod jego rozwiązania i optymalizacji (w razie potrzeby) metody rozwiązania, kreatywność w poszukiwaniu nowych podejśc do rozwiązania sformulowanego problemu, zdolność do realizacji swojego własnego algorytmu rozwiązania problemu.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_3A_B/01/04_K01	Kompetencje wykazywane studentom podczas rozwiązania sformulowanego źle uwarunkowanego problemu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny	I_3A_K01	Absolwent ma świadomość społecznej roli uczonego a zwłaszcza rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu najnowszych osiągnięć z dziedziny Informatyka.
Cel przedmiotu	C-1	Niezbędność znajomości studentów na poziomie studiów doktoranckich z badaniami źle uwarunkowanych problemów polega na tym, że jest to jeden z podstawowych problemów w dziedzinie symulacji komputerowej - czyli zaopatrzenia niezawodnych wyników obliczeń ze względu na istnienie nieuniknionych uchybień w ocenie wspołćzynników i parametrów modeli matematycznych, na podstawie których są rozwiązywane rozmaite problemy symulacji komputerowej, analizy danych i procesów, rozpoznawania obrazów, sterowania automatycznego itd.
Treści programowe	T-W-4	Zagadnienia symulacji komputerowej, które są równoważne w sensie rozszerzonym, zagadnienia pośrednie między żle i dobrze uwarunkowanymi.
	T-W-1	Formulowanie problemu rozwiązania źle uwarunkowanego problemu, definicje zagadnień powodujących zjawienie się źle uwarunkowanych problemów w różnych dziedzinach symulacji komputerowej.
	T-W-2	Analiza podejść do rozwiązania źle uwarunkowanych problemów: zagadnienie syntezy optymalnych systemów sterowania, źle uwarunkowane problemy powiązane z rozwiązaniem układów równań liniowych i równań różniczkowych.
	T-W-3	Zagadnienia pośrednie między żle uwarunkowanymi i dobrze uwarunkowanymi problemami: prykłądy z matematyki, fizyki i zagadnień inżynierskich. Przekształcania modeli matematycznych, które są równoważne w sensie klasycznym.
	T-W-5	Przekształacania żle uwarunnkowanych problemów w stosunku do modeli systemów, których zachowanie jest opisane za pomocą układów równań różniczkowych.
	T-W-6	Zmiana czułości do błedów pomiarów na przykładach przekształceń całkowych używanych podczas obliczeń statków i systemów automatyki statkowej: Przekształcania całkowe, cewchy funkcji korelacyjnych, cechy widm, zagadnienia, które maja małe czułości do błędów widm.
	T-W-7	Analiza regularnych metod rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, klasyczne metody rozwiązania całkowych równań Fredholma, metoda regularyzacji Tikhonowa
	T-W-8	Wstępna analiza odwrotnego problemu rekonstruowania obrazów i tomografii.
	T-L-1	Wykonanie badań według zaproponowanego przez wykładowcy tematu
Metody nauczania	M-1	Wykłady, przestudiowaniie proponowanej literatury, badania własne, przygotowanie do zaliczenia.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Dyskusja na seminarium z proponowanego tematu, ocena wyników badań własnych, przezentacja, zaliczenie ustne.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i nie może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów.
	3,0	Student wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów i może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów.
	3,5	Student wykazuje kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów i porównać wybrana metodę z innymi.
	4,0	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi i optymalizowac proces obliczeń.
	4,5	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi, optymalizowac proces obliczeń i zrobić poprawne wnioski z wyników obliczeń.
	5,0	Student wykazuje dobre kompetencji w dziedzine teorii rozwiązania źle uwarunkowanych problemów, może ocenić sformulowany problem z punktu widzenia jego rozwiązywalności za pomocą wiadomych metod i algorytmów, porównać wybraną metodę z innymi, optymalizowac proces obliczeń, zrobić poprawne wnioski z wyników obliczeń, wykazując przy tym kreatywnośc i zdolnośc do samodzielnych badań.