- Nazwa przedmiotu:
- Modelowanie matematyczne
- Koordynator przedmiotu:
- prof. dr hab. Grzegorz Świątek, prof. dr hab. Jan Mielniczuk, dr Konstanty Junosza-Szaniawski
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Matematyka
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne
- Kod przedmiotu:
- M1MM1
- Semestr nominalny:
- 6 / rok ak. 2016/2017
- Liczba punktów ECTS:
- 4
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 30 godzin wykłady
30 godzin laboratoria
50 godzin przygotowanie do laboratoriów
Razem 110 godzin = 5 ECTS
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 2 ECTS - 30 godzin wykłady, 30 godzin laboratoria
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 3 ECTS – 30 godzin laboratoria, 50 godz przygotowanie do laboratoriów
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
- 
            
                - Wykład30h
- Ćwiczenia30h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
 
- Wymagania wstępne:
- Rachunek prawdopodobieństwa, podstawy statystyki matematycznej, Matematyka dyskretna, optymalizacja liniowa, Programowanie obiektowe.
- Limit liczby studentów:
- Bez limitu
- Cel przedmiotu:
- Zaznajomienie  słuchaczy z podstawowymi problemami 
 i typowymi przykladami modelowania matematycznego
- Treści kształcenia:
- Wstęp do modelowania, podstawowe zasady modelowania, przykłady (modelowanie tablic przeżycia, metr neolityczny)
Wprowadzenie wybranego solvera programowania liniowego. 
Standardowe  modele optymalizacji liniowej (zagadnienie dystrybucji, planowania produkcji)
Modelowanie zależności stochastycznej  i czasów przeżycia
Modelowanie ryzyka i zagadnienia pokrewne
- Metody oceny:
- 1.	Przy zaliczaniu obowiązuje  system punktowy. Na podstawie ilości uzyskanych punktów ustala się końcową ocenę z przedmiotu.
2.	Za ćwiczenia można otrzymać maksymalnie 40 punktów. Składają się na to punkty za sprawdzian pisemny (maksymalnie 20 punktów) oraz punkty za opracowanie (na podstawie poleconej literatury) i przedstawienie na zajęciach rozwiązań wskazanych przez wykładowcę zadań i problemów (maksymalnie 20 punktów).
3.	Egzamin składa się z: pisemnej części teoretycznej (w formie testu) oraz  z części ustnej. Za każdą część można otrzymać maksymalnie 30 p.
O ocenie końcowej decyduje suma punktów z ćwiczeń i z egzaminu  (maksymalnie 100 p.).  Aby uzyskać ocenę pozytywną uczestnik zajęć musi zdobyć co najmniej 51 p. a w tym co najmniej 15 p. za pisemną część  teoretyczną. Podstawą do ustalenia tej oceny będą następujące przeliczniki: 51-60 p. – dostateczny;  61-70 p. – dostateczny +;  71-80 p. – dobry;  81-90 p. – dobry +;  91-100 p. – bardzo dobry.
 
W przypadku gdy studenta obowiązuje tylko zaliczenie ćwiczeń stosowane będą następujące przeliczniki:
dostateczny – od 21 p.; dostateczny+ – od 25 p.;   dobry – od 29 p.;   dobry+ –  od 33 p.; bardzo dobry –  od 36.
 
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- [1]	B. W. Szabat,  Wstęp do analizy zespolonej, PWN, Warszawa 1978.
[2]	S. Kranz, Teoria funkcji wielu zmiennych zespolonych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996.
[3]	 W. Rudin, Podstawy analizy matematycznej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2002.
 
- Witryna www przedmiotu:
- brak
- Uwagi:
Efekty uczenia się
    Profil ogólnoakademicki - wiedza
                    - Efekt MM_W01
- Ma znajomość metod analizy, algebry i probabilistyki służących do modelowania zjawisk w różnych dziedzinach nauki
 Weryfikacja: zaliczenie
 Powiązane efekty kierunkowe:
 Powiązane efekty obszarowe:
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
                    - Efekt MM_U01
- Potrafi proste zagadnienie zamodelować jako zagadnienie programowania liniowego i go rozwiązać przy pomocy wybranego solvera
 Weryfikacja: zaliczenie
 Powiązane efekty kierunkowe:
 Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt MM_U02
- Potrafi rozwiązywać podstawowe typy równań różniczkowych zwyczajnych i ich układy.
 Weryfikacja: zaliczenie
 Powiązane efekty kierunkowe:
 Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt MM_U03
- Potrafi stosować procesy stochastyczne w zagadnieniach  matematycznych i modelowania stochastycznego
 Weryfikacja: zaliczenie
 Powiązane efekty kierunkowe:
 Powiązane efekty obszarowe: