Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
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. 2018/2019
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