SylabUZ

Generate PDF for this page

Mathematical Software 1 - course description

General information
Course name Mathematical Software 1
Course ID 11.9-WK-IDP-PM1-L-S14_pNadGenGL4C9
Faculty Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
Field of study Data Engineering
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Engineer's degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 1
ECTS credits to win 3
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr Aleksandra Arkit
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 podstawami obsługi programu matematycznego i możliwościami jego wykorzystania do rozwiązywania podstawowych problemów z zakresu analizy matematycznej i algebry liniowej.

Prerequisites

Brak wymagań.

Scope

1. Wprowadzenie pracy z pakietem typu CAS (system algebry komputerowej):
 - środowisko pakietu matematycznego,
 - liczby, zmienne, wyrażenia,
 - typy danych.
2. Prezentacja zależności funkcyjnych w przestrzeni dwuwymiarowej:
 - wektoryzacja danych: listy,
 - definiowanie funkcji (lambda),
 - tworzenie wykresów.
3. Metody opisu danych
 - wczytywanie danych z plików,
 - wykonywanie operacji na danych i ich liczbowa charakterystyka,
 - wizualizacja danych.
4. Wykorzystanie pakietu do rozwiązywania zagadnień związanych z analizą matematyczną:
 - ciągi liczbowe, ich podciagi, reprezentacje, własności, wizualizacje.
5. Wykorzystanie pakietu do rozwiązywania zagadnień związanych z algebrą liniową:
 - operacje na macierzach,
 - rozwiązywanie układów równań liniowych.
 
 

Teaching methods

Laboratorium: samodzielne rozwiązywanie zadań z wykorzystaniem wybranego pakietu matematycznego; dyskusja nad otrzymanymi rozwiązaniami; symulacja i wizualizacja otrzymanych wyników.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z laboratorium. O ocenie końcowej z laboratorium decyduje suma punktów zdobyta podczas dwóch kolokwiów złożonych z zadań o zróżnicowanym stopniu trudności (70%) i aktywność na zajęciach (30%).

Recommended reading

- dla pakietu matematycznego  SageMath

  1. A. Saha, Matematyka w Pythonie: algebra, statystyka, analiza matematyczna i inne dziedziny, Helion, Gliwice 2021
  2. R. Johansson, Matematyczny Python. Obliczenia naukowe i analiza danych z użyciem NumPy, SciPy i Matplotlib, Helion, Gliwice 2021
  3. praca zbiorowa, Computational Mathematics with SageMath, SIAM, Philadephia

Further reading

  1. A. Cewe, H. Nahorska, I. Pancer, Tablice matematyczne, Wyd. Podkowa, 2008
  2. T. Jurewicz, Z. Skoczylas, Algebra liniowa 1, Oficyna Wydawnicza GiS, 2007
  3. T. Jurewicz, Z. Skoczylas, Algebra liniowa 2, Oficyna Wydawnicza GiS, 2005
  4. M. Gewert, Z. Skoczylas, Analiza matematyczna 1, Oficyna Wydawnicza GiS, 2007

Notes


Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 12-09-2022 10:41)