1. SylabUZ
2. Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
3. winter term 2021/2022
4. Data Engineering - First-cycle studies leading to Engineer's degree
5. Engineering Modeling

Generate PDF for this page

Engineering Modeling - course description

Aim of the course

Celem przedmiotu Modelowanie inżynierskie jest zapoznanie studentów (w stopniu podstawowym) z istotą, zakresem i etapami modelowania matematycznego. W ramach wykładu zostanie zaprezentowany szeroki przegląd modeli i metod matematycznych stosowanych w zagadnieniach technicznych, w ekonomii, biologii i medycynie. Celem zajęć projektowych jest symulacja omawianych modeli przy wykorzystaniu wybranego pakietu matematycznego. Po ukończeniu tego kursu student powinien być przygotowany do tworzenia prostych modeli matematycznych z wykorzystaniem komputerów oraz posiadanej wiedzy matematycznej

Prerequisites

Save changes

Student powinien zaliczyć przedmioty: Metody numeryczne, Równania różniczkowe z zastosowaniami, Pakiety matematyczne 1 i 2.

Scope

Wykład/projekt:

1.     Cel, zakres i etapy modelowania matematycznego zagadnień inżynierskich. Rola metod numerycznych.

2.     Dyskretne i ciągłe modele matematyczne – konstrukcja, rozwiązanie, analiza i weryfikacja.

3.     Przegląd modeli i metod matematycznych stosowanych do rozwiązywania wybranych zagadnień technicznych, ekonomicznych, finansowych czy społecznych.

4.     Wykorzystanie wybranego pakietu matematycznego w procesie symulacji rozwiązań omawianych problemów inżynierskich.

Teaching methods

Wykład: tradycyjny i problemowy, dostępny w formie elektronicznej.

Projekt: rozwiązywanie zadań obliczeniowych przy wykorzystaniu wybranego pakietu matematycznego; dyskusja nad problemem wyboru odpowiedniej do rozpatrywanego zagadnienia metody numerycznej i złożoności błędu obliczeniowego.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Zaliczenie projektu na podstawie udziału w projekcie grupowym (30%), pracy pisemnej (30%), sprawdzianu pisemnego (30%), aktywności na zajęciach (10%).

Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z projektu (50%) oraz ocena z egzaminu pisemnego (50%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z projektu i egzaminu.

Recommended reading

1. B. Burnes, G. R. Fulford, Mathematical modeling with case studies, Taylor and Francis, 2002.
2. A. Palczewski, Równania różniczkowe zwyczajne, WNT, Warszawa, 1999.
3. U. Foryś, Matematyka w biologii, WNT, Warszawa, 2005.
4. J. D. Murray, Wprowadzenie do biomatematyki, PWN, Warszawa, 2006.
5. G. R. Fulford, P. Broadbridge, Industrial Mathematics, Cambridge University Press, 2002.
6. G. R. Fulford, P. Forrester, A. Jones, Modelling with Differential and Difference Equations, Cambridge University Press, 1997.
7. D. Kincaid, W. Cheney, Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006.

Further reading

1. A. Quarteroni, F.Saleri, Scientific Computing with Matlab and Octave, Springer, 2006;
2. J. D. Logan,  Applied mathematics, a contemporary approach, John Wiley and Sons, New York, 2001.
3. A. Björck, G. Dahlquist, Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 1987.
4. G. R. Fulford, P. Broadbridge, Industrial Mathematics, Cambridge University Press, 2002.

Notes

Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 04-07-2022 06:49)