Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
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. 2013/2014
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: ML_W22
Powiązane efekty obszarowe: X1A_W02, X1A_W09

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: ML_U21
Powiązane efekty obszarowe: X1A_U02
Efekt MM_U02
Potrafi rozwiązywać podstawowe typy równań różniczkowych zwyczajnych i ich układy.
Weryfikacja: zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe: ML_U21
Powiązane efekty obszarowe: X1A_U02
Efekt MM_U03
Potrafi stosować procesy stochastyczne w zagadnieniach matematycznych i modelowania stochastycznego
Weryfikacja: zaliczenie
Powiązane efekty kierunkowe: ML_U21
Powiązane efekty obszarowe: X1A_U02