SylabUZ

Generate PDF for this page

Mathematical Software - course description

General information
Course name Mathematical Software
Course ID 11.9-WK-MATP-PM-L-S14_pNadGenNAKSN
Faculty Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
Field of study Mathematics
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Bachelor's degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 6
ECTS credits to win 2
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr Tomasz Małolepszy
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Laboratory 30 2 - - Credit with grade

Aim of the course

Zapoznanie studenta z możliwościami wybranego oprogramowania komputerowego wspomagającego pracę matematyka (typu SciPy).

Prerequisites

Programowanie komputerów 1.

Scope

  1. Pierwsze kroki. (2 godz.)
  2. Wektory i macierze. (3 godz.)
  3. Wektory znakowe. (4 godz.)
  4. Specjalne rodzaje tablic. (4 godz.)
  5. Elementy programowania. (4 godz.)
  6. Kolokwium. (2 godz.)
  7. Grafika dwu- i trójwymiarowa. (4 godz.)
  8. Obliczenia symboliczne w Matlabie. (5 godz.)
  9. Kolokwium. (2 godz.)

Teaching methods

Ćwiczenia laboratoryjne, w ramach których będzie odbywać się m.in. wspólne pisanie przykładowych programów, ilustrujących możliwości wybranego oprogramowania, pod kątem rozwiązywania pewnych problemów matematycznych. Dodatkowo studenci będą mieli do dyspozycji listy zadań do samodzielnego rozwiązania, dzięki czemu będą mogli nabywać biegłości w posługiwaniu się wybranym oprogramowaniem.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

O zaliczeniu przedmiotu decyduje suma punktów zdobyta podczas dwóch kolokwiów, złożonych z zadań o zróżnicowanym stopniu trudności.

Recommended reading

  1. 1. Mark Lutz, David Ascher, Python. Wprowadzenie, Helion 2020.

Further reading

  1. Robert Johansson, Matematyczny Python. Obliczenia naukowe i analiza danych z użyciem NumPy, SciPy i Matplotlib, Helion 2021

Notes


Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 11-07-2022 06:23)