Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: ENGINEERING, ECONOMIC AND ARTISTIC BLOCK
Sylabus przedmiotu Scientific calculation:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | ZUT Doctoral School | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Scientific calculation | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 1,5 | ECTS (formy) | 1,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy matemtyki (algebra liniowa oraz rachuek różniczkowy i całkowy) |
| W-2 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Presentation of selected computing toolbox (Matlab, Python, R) for scientific computing |
| C-2 | Presentation of selected numerical methods and analytical methods for solving selected differential equations. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Introduction tocomputing toolboxdo pakietów R, Python Matlab. Data entry (data formats, data frames, pivot tables etc.), matrix | 2 |
| T-L-2 | System of linear equations, the eigenvalues, matrix decomposition, types of systems of linear equations, statistical selection procedures | 2 |
| T-L-3 | Optimization (linear, quadratic programming, nonlinear programming) | 1 |
| T-L-4 | Interpolation and approximation (barycentric interpolation, orthogonal polynomials, statistical plots, Fourier Transform) | 2 |
| T-L-5 | Integration, differentiation, solving differential equations, boundary value problem, initial-value problems, Matlab/simulink | 3 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Number representations, IEEE 754 norm, numerical calculation errors, numerical linear algebra, matrix | 2 |
| T-W-2 | Selected numerical methods of solving initial problems, interpolation, approximation, optimization | 2 |
| T-W-3 | Integration and differential equations | 2 |
| 6 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | Praca wasna, rozwiązywanie zadań | 19 |
| A-L-3 | Zaliczenie | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | participation in classes | 6 |
| A-W-2 | own work | 8 |
| A-W-3 | Zaliczenie zajęć | 1 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | multimedia presentation of the lecture , computer-assisted |
| M-2 | solving practical tasks |
| M-3 | solving a selected task in accordance with the individually agreed scope |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer |
| S-2 | Ocena podsumowująca: lecture: test |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_W01 PhD students have extended knowledge of mathematics in the field of numerical methods used in optimization tasks, computer simulation, linear algebra, interpolation and approximation | ISDE_4-_W02 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-3 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_U01 PhD students can used existing computer tools (R and Python) for data analysis | ISDE_4-_U03, ISDE_4-_U04 | — | C-1, C-2 | T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_K01 PhD students can critically assess the data obtained within own PhD dissertation using statistical tools | ISDE_4-_K01 | — | C-1, C-2 | T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_W01 PhD students have extended knowledge of mathematics in the field of numerical methods used in optimization tasks, computer simulation, linear algebra, interpolation and approximation | 2,0 | |
| 3,0 | The knowledge acquired during the course are verified on the basis of the developed projects | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_U01 PhD students can used existing computer tools (R and Python) for data analysis | 2,0 | |
| 3,0 | The skills acquired during the tutorials are verified on the basis of the developed projects | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A02_K01 PhD students can critically assess the data obtained within own PhD dissertation using statistical tools | 2,0 | |
| 3,0 | The competences acquired during the course are verified on the basis of the developed projects | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- L. N. Trefethen, D. Bau, Numerical linear algebra, SIAM, 1997
- Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2