Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Algorytmy zaawansowane
Koordynator przedmiotu:
Prof. dr hab. Zbigniew Lonc
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Matematyka
Grupa przedmiotów:
Wspólne
Kod przedmiotu:
1120-INMSI-MSP-0009
Semestr nominalny:
4 / rok ak. 2019/2020
Liczba punktów ECTS:
3
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. godziny kontaktowe – 38 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na egzaminie – 3 h c) konsultacje – 5 h 2. praca własna studenta – 30 h; w tym a) zapoznanie się z literaturą – 10 h b) przygotowanie do egzaminu – 20 h Razem 68 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na egzaminie – 3 h c) konsultacje – 5 h Razem 38 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS
Język prowadzenia zajęć:
polski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
-
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium0h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
Przedmioty poprzedzające: Matematyka dyskretna, Algorytmy i struktury danych, Teoria algorytmów i obliczeń Wymagania wstępne: Znajomość podstwowych pojęć dotyczących algorytmów, struktur danych, złożoności obliczeniowej, matematyki dyskretnej
Limit liczby studentów:
Bez limitu
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami projektowania algorytmów, dowodzenia ich poprawności oraz obliczania złożoności.
Treści kształcenia:
Algorytmy zachłanne, kody Huffmana, matroidy, programowanie dynamiczne, mnożenie łańcucha macierzy, usuwanie rekursji, algorytmy dziel i zdobywaj, szacowanie złożoności obliczeniowej algorytmów, mnożenie liczb całkowitych, mnożenie macierzy, algorytmy geometrii obliczeniowej, znajdowanie pary najbliższych punktów, konstruowanie domknięcia wypukłego, problem wyszukiwania wzorca, algorytmy aproksymacyjne.
Metody oceny:
Zaliczenie przedmiotu jest na podstawie egzaminu 50-59 % ocena 3.0 60-69 % ocena 3.5 70-79 % ocena 4.0 80-89 % ocena 4.5 90-100 % ocena 5.0
Egzamin:
tak
Literatura:
1. L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, WNT, 1997. 2. T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, 2000. 3. M. R. Garey, D. S. Johnson, Computers and Intractability, Freeman 1979. 4. 4. M. A. Weiss, Data Structures and Algorithms in C++, Adison Wesley 1999.
Witryna www przedmiotu:
brak
Uwagi:
.

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka AZ_W01
Posiada wiedzę o zaawansowanej algorytmice, strukturach danych i metodach tworzenia algorytmów
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_W14
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka AZ_W02
Posiada szeroką wiedzę w zakresie teorii grafów
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_W14
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka AZ_U01
Potrafi projektować wydajne algorytmy i uzasadniać ich poprawność
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka AZ_U02
Potrafi przeprowadzić analizę czasowej złożoności obliczeniowej algorytmu
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka AZ_U03
Potrafi wykorzystać wiedzę matematyczną do analizy i optymalizacji rozwiązań informatycznych
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_U13
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka AZ_K01
Rozumie przydatność nabytej wiedzy i umiejętności obliczeniowych do stawiania hipotez oraz z ich weryfikacji w możliwych zastosowaniach optymalizacji.
Weryfikacja: Egzamin
Powiązane charakterystyki kierunkowe: M2MNI_K02
Powiązane charakterystyki obszarowe: