- Nazwa przedmiotu:
- Język programowania z elementami metod numerycznych
- Koordynator przedmiotu:
- mgr inż. Joanna Kożuchowska
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Geodesy and Cartography
- Grupa przedmiotów:
- Obowiązkowe
- Kod przedmiotu:
- 1060-GK000-MSA-1008
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2023/2024
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- obecność na zajęciach projektowych - 30h, przygotowanie do zajęć projektowych - 15h, realizacja projektu - 8h, przygotowanie to testu końcowego - 7h, obecność na konsultacjach - 2h; razem: 62h = 2 punkty ECTS
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- obecność na zajęciach projektowych - 30h, obecność na konsultacjach - 2h; razem: 32h = 1 punkt ECTS
- Język prowadzenia zajęć:
- angielski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- obecność na zajęciach projektowych - 30h, przygotowanie do zajęć projektowych - 15h, realizacja projektu - 8h, przygotowanie to testu końcowego - 7h; razem: 60h = 2 punkty ECTS
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład0h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt30h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Kurs zakłada znajomość algebry liniowej oraz analizy matematycznej. Wymagane są podstawowe umiejętności obsługi komputera i zasad wykonywania obliczeń.
- Limit liczby studentów:
- 100
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest zaznajomienie uczestników kursu z algorytmami numerycznymi wykorzystywanymi do rozwiązywania wybranych problemów matematycznych i inżynierskich oraz implementacja tych algorytmów w wybranym języku programowania.
- Treści kształcenia:
- Wprowadzenie do programowania: typy zmiennych, instrukcje warunkowe, pętle, operacje na macierzach. Praktyczne wykorzystanie nabytych umiejętności programistycznych w obliczeniach. Analiza błędów numerycznych. Rozwiązywanie równań nieliniowych: metoda bisekcji, metoda stycznych, metoda Newtona. Rozwiązywanie układów równań liniowych i nieliniowych: metoda eliminacji, metody iteracyjne. Aproksymacja wielomianowa i interpolacja, metoda najmniejszych kwadratów. Całkowanie numeryczne. Transformata Fouriera i filtrowanie. Elementy geostatystyki.
- Metody oceny:
- Uczestnicy kursu są zobowiązani oddać projekty oraz napisać test końcowy. Aby otrzymać ocenę pozytywną z przedmiotu, należy uzyskać co najmniej 50% maksymalnej liczby punktów. Dodatkowym elementem oceny może być aktywność w czasie zajęć. Obecność na zajęciach jest obowiązkowa (więcej niż dwie nieusprawiedliwione nieobecności równoznaczne są z oceną negatywną z przedmiotu).
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- Gerald, C. F., Wheatley, P. O. (1994). Applied numerical analysis. 7th edition, Pearson Addison-Wesley.
Kiusalaas, J. (2013). Numerical methods in engineering with Python 3. Cambridge University press.
Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T., & Flannery, B. P. (2007). Numerical recipes 3rd edition: The art of scientific computing. Cambridge university press.
- Witryna www przedmiotu:
- brak
- Uwagi:
- brak
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt GK.MMNxxx_U1
- Student potrafi wykorzystać język programowania Python do zapisania algorytmów potrzebnych do rozwiązania rozważanego problemu.
Weryfikacja: in-class assignments, graded-assignment
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U19
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U07, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U13, T2A_U15, T2A_U16
- Efekt GK.MMNxxx_U2
- Student potrafi zautomatyzować przetwarzanie różnych zbiorów danych.
Weryfikacja: in-class assignments
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U19, K_U18
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U07, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U13, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11
- Efekt GK.MMNxxx_U3
- Student zna wybrane algorytmy metod numerycznych (rozwiązywanie układów równań liniowych i nieliniowych, całkowanie numeryczne, aproksymacja) i potrafi wykorzystać je w zagadnieniach praktycznych.
Weryfikacja: in-class activity, graded assignment, test
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U01, K_U09
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U01, T2A_U09, T2A_U10
- Efekt GK.MMNxxx_U4
- Student potrafi przeanalizować złożoność wybranych algorytmów metod numerycznych, wiarygodność wyniku oraz potrafi ocenić odpowiedniość ich zastosowania w rozwiązywaniu zadania.
Weryfikacja: in-class activity, graded assignment
Powiązane efekty kierunkowe:
K_U02, K_U08
Powiązane efekty obszarowe:
T2A_U02, T2A_U03, T2A_U05, T2A_U12, T2A_U17, T2A_U18