- Nazwa przedmiotu:
- Informatyka
- Koordynator przedmiotu:
- prof. dr hab. inż. Paweł Gierycz
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Inzynieria Chemiczna i Procesowa
- Grupa przedmiotów:
- Obowiązkowe
- Kod przedmiotu:
- IC.IK413
- Semestr nominalny:
- 4 / rok ak. 2015/2016
- Liczba punktów ECTS:
- 5
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 1. Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim wynikające z planu studiów 75
2. Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim w ramach konsultacji 10
3. Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim w ramach zaliczeń i egzaminów 14
4. Przygotowanie do zajęć (studiowanie literatury, odrabianie prac domowych itp.) 17
5. Zbieranie informacji, opracowanie wyników -
6. Przygotowanie sprawozdania, prezentacji, raportu, dyskusji 12
7. Nauka samodzielna – przygotowanie do zaliczenia/kolokwium/egzaminu 14
Sumaryczne obciążenie studenta pracą 142 godz.
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 3,3 ECTS
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1,7 ECTS
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium45h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Podstawowy kurs analizy matematycznej.
- Limit liczby studentów:
- 25 w jednej grupie laboratoryjnej
- Cel przedmiotu:
- 1. Poznanie podstawowych metod numerycznych dotyczących rozwiazywania układów równań algebraicznych (liniowych i nieliniowych) i różniczkowych, obliczania całek oznaczonych, interpolacji i aproksymacji funkcji.
2. Nabycie przez studentów umiejętności użytkowania pakietu Matlab lub Scilab w praktyce inżynierskiej z wykorzystaniem wiedzy z zakresu metod numerycznych rozwiązywania równań matematycznych.
- Treści kształcenia:
- Wykład
1. Numeryczne metody rozwiązywania układów liniowych równań algebraicznych: metoda Gaussa, metoda Jordana, metoda Gaussa-Jordana
2. Numeryczne metody rozwiązywania nieliniowych równań (i układów równań) algebraicznych: metoda Newtona, metoda bisekcji, metoda falsi, metoda siecznych, metoda iteracji prostej, metoda Newtona-Raphsona.
3. Numeryczne metody interpolacji: interpolacja wielomianowa (wielomiany interpolacyjne w postaci naturalnej, metoda Lagrange’a i Newtona), interpolacja metodą krzywych sklejanych.
4. Numeryczne metody obliczania całek oznaczonych: metoda prostokątów, trapezów, Simpsona i Richardsona, kwadratury z punktami nierównoodległymi, metoda Monte Carlo.
5. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych: metody rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych (jawne metody Rungego, jawne metody Adamsa, niejawne metod Adamsa, metody predyktor-korektor), metody rozwiązywania układów równań różniczkowych zwyczajnych pierwszego rzędu.
6. Numeryczne metody aproksymacji danych doświadczalnych: metoda najmniejszych kwadratów, metoda największej wiarygodności.
7. Symulacja komputerowa: metoda Dynamiki Molekularnej (MD), metoda Monte Carlo (MC).
8. Przykłady programów w języku Scilab i Mathlab: program do rozwiązywania układów równań algebraicznych liniowych i nieliniowych, program do interpolacji i aproksymacji funkcji, program do obliczania całek oznaczonych, program do rozwiązywania równań i układów równań różniczkowych.
Laboratorium
1. Proramowanie w języku Matlab lub Scilab: wprowadzenie, podstawowe komendy i instrukcje, praca z konsolą, proste programy obliczeniowe.
2. Napisanie programu obliczającego, przy pomocy jednej z metod numerycznych (metoda Newtona, bisekcji, falsi, siecznych lub iteracji prostej), wartości pierwiastka algebraicznego równania nieliniowego i obliczenie na jego podstawie wartości pierwiastka zadanego równania.
3. Napisanie programu interpolującego, przy pomocy jednej z metod numerycznych (wielomianu interpolacyjnego w postaci naturalnej, metody Lagrange’a lub Newtona), wartości funkcji i obliczenie na jego podstawie wartości funkcji dla zadanej wartości x.
4. Napisanie programu obliczającego, przy pomocy jednej z metod numerycznych (metoda prostokątów, trapezów, Simpsona lub Richardsona) wartość całki oznaczonej zadanej funkcji i obliczenie na jego podstawie wartości całki oznaczonej tej funkcji w zadanym przedziale oraz porównanie tej wartości z wynikami całkowania analitycznego.
5. Napisanie programu rozwiązującego równanie różniczkowe, przy pomocy jednej z metod numerycznych (jawne metody Rungego, jawne metody Adamsa, niejawne metod Adamsa, metody predyktor-korektor) oraz zastosowanie tego programu do obliczenia wartości funkcji w zadanym punkcie.
6. Napisanie programu aproksymującego, metodą najmniejszych kwadratów, funkcje oraz zastosowanie tego programu do aproksymacji zadanej funkcji (obliczenie stałych równania korelacyjnego i odchyleń standardowych).
- Metody oceny:
- Wykład : zaliczenie w formie pisemnej; zaliczenie polega na napisaniu programu lub procedury (Scilab lub Mathlab) rozwiązującej zadany, prosty problem.
Ćwiczenia projektowe - do wykonania jest 5 projektów, polegających na napisaniu programów; każdy z tych projektów musi być zaliczony przez prowadzącego; zaliczenie odbywa się w formie ustnej i pisemnej; dodatkowo student może uzyskać punkty za „postawę i zaangażowanie” podczas wykonywania ćwiczeń. Przyznanie tych punktów zależy wyłącznie od prowadzącego ćwiczenia.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1. M. Huettner, M. Szembek, R. Krzywda, Metody numeryczne w typowych problemach inżynierii procesowej, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 1997.
2. A. Brozi, Scilab w przykładach, Poznań, Wydawnictwo Nakom, 2007.
3. C.T. Lachowicz, Matlab, Scilab, Maxima. Opis i przykłady zastosowań, Wydawnictwo Politechniki Opolskiej, 2005.
4. S. Compbell, J.-P. Chancelier, R. Nikoukhah, Modeling and Simulation in Scilab/Scicos, New Springer, 2006.
5. C Bunks, J.-P. Chancelier, F. Delebecque, C. Gomez, M. Goursat, R. Nikoukhah, S. Steer, Engineering and Scientific Computing with Scilab, Birkhauser, Boston, 1999.
6 J.-P. Chancelier, F. Delebecque, C. Gomez, M. Goursat, R. Nikoukhah, S. Steer, Introduction to Scilab, Deuxieme Edition, Springer, 2007.
- Witryna www przedmiotu:
- http://www.ichip.pw.edu.pl/
- Uwagi:
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt W1
- Ma elementarną wiedzę w zakresie spektrum dyscyplin inżynierskich powiązaną z inżynierią
chemiczną i procesową oraz inżynierią materiałową.
Weryfikacja: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych oraz materiału wykładowego.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W11
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_W06
- Efekt W2
- Ma wiedzę z zakresu matematyki przydatną do wykorzystania metod matematycznych do
opisu procesów fizycznych i chemicznych.
Weryfikacja: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych oraz materiału wykładowego.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_W01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_W01
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt U1
- Potrafi pisać proste programy wykonujące podstawowe obliczenia spotykane w praktyce inżynierskiej
Weryfikacja: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych oraz materiału wykładowego.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U04
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_U07
- Efekt U2
- Potrafi przedstawić wyniki własnych badań w postaci samodzielnie przygotowanej prezentacji.
Weryfikacja: Zaliczenie zajęć laboratoryjnych oraz materiału wykładowego.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U10
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_U03, T1A_U04
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Efekt KS1
- Rozumie potrzebę dokształcania się.
Weryfikacja: Zaliczenie programów oraz sprawdzianu z materiału wykładowego.
Powiązane efekty kierunkowe:
K_K01
Powiązane efekty obszarowe:
T1A_K01