- Nazwa przedmiotu:
- Modelowanie zjawisk kolektywnych wsparte danymi rzeczywistymi
- Koordynator przedmiotu:
- dr hab. inż. Piotr Fronczak, prof. uczelni
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Fizyka Techniczna
- Grupa przedmiotów:
- Obowiązkowe
- Kod przedmiotu:
- 1050-FTEDM-MSP-3MZK
- Semestr nominalny:
- 2 / rok ak. 2017/2018
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 1. godziny kontaktowe – 25 h; w tym
a) obecność na wykładach – 15 h
b) wybór i prezentacja projektu – 5 h
c) uczestniczenie w konsultacjach – 5 h
2. praca własna studenta – 25 h; w tym
a) przygotowanie do kolokwiów – 5 h
b) zapoznanie się z literaturą – 5 h
c) przygotowanie projektu – 15 h
Razem w semestrze 50 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 1. obecność na wykładach – 15 h
2. wybór i prezentacja projektu – 5 h
3. uczestniczenie w konsultacjach – 5 h
Razem w semestrze 25 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1. opracowanie prezentacji z projektu – 5 h
2. przygotowanie projektów – 15 h
Razem w semestrze 20 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład225h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt225h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Zaliczony przedmiot: Fizyka Statystyczna i termodynamika. Podstawowa wiedza z analizy matematycznej i rachunku prawdopodobieństwa. Umiejętność programowania na poziomie średniozaawansowanym w dowolnym środowisku.
- Limit liczby studentów:
- brak
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z przykładami realistycznego modelowania zjawisk kolektywnych w różnych dziedzinach nauki i gospodarki.
- Treści kształcenia:
- 1. Wprowadzenie. Czym są zjawiska kolektywne w fizyce i poza nią?
2. Przegląd fizycznych i matematycznych narzędzi modelowania zjawisk kolektywnych
3. Modele zachowań stadnych w królestwie zwierząt
4. Dynamika tłumu. Modele paniki i ewakuacji.
5. Modele transportowe w ruchu naziemnym i lotniczym. Inteligentne miasta.
6. Modelowanie procesów komórkowych.
7. Modele predykcyjne rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych na przykładzie epidemii SARS.
8. Awarie kaskadowe w sieciach technologicznych
9. Hierarchiczne modele sieci miejskich
10. Modelowanie systemów przetwarzania rozproszonego w grupach robotów.
11. Modele kolektywnych zjawisk ekonomicznych
12. Modelowanie i prognozowanie zjawisk pogodowych
13. Zachowania kolektywne w mediach społecznościowych.
W trakcie projektu studenci wybiorą jeden z tematów prezentowanych na wykładzie, zaimplementują model w dowolnie wybranym środowisku i skalibrują go z wykorzystaniem publicznie dostępnych danych.
- Metody oceny:
- wykonanie projektu (40%)
prezentacja projektu (10%)
zaliczenie pisemne dotyczące znajomości modeli przedstawionych na wykładzie (50%)
Ocena podsumowująca:
Średnia ważona ocen wynikająca z ocen formujących
- Egzamin:
- tak
- Literatura:
- Prezentacje umieszczone przez prowadzącego na stronie wykładu.
1. The Perfect Swarm, Len Fisher, 2009
2. Networks, Crowds and Markets, David Easley, Jon Kleinberg, 2010
3. Complexity: A Guided Tour, Melanie Mitchell, 2009
- Witryna www przedmiotu:
- http://if.pw.edu.pl/~agatka/mzk.html
- Uwagi:
- brak
Efekty uczenia się