SylabUZ
| Course name | Numerical Methods |
| Course ID | 11.9-WI-INFD-MN |
| Faculty | Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics |
| Field of study | Computer Science / Computer Systems Engineering |
| Education profile | academic |
| Level of studies | Second-cycle studies leading to MSc degree |
| Beginning semester | summer term 2016/2017 |
| Semester | 1 |
| ECTS credits to win | 4 |
| Course type | obligatory |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| 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 |
| Lecture | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Exam |
| Laboratory | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Credit with grade |
- zapoznanie studentów z podstawowymi algorytmami numerycznymi do rozwiązywanie równań nieliniowych, zagadnień obliczeniowych algebry liniowej, metod dopasowywania krzywych takich jak metody interpolacji i metody aproksymacji.
- nauczenie studentów technik implementowania poznanych algorytmów w wybranych środowiskach programowania inżynierskiego (Matlab/Octave) oraz testowania otrzymanych programów
,podstawy analizy matematycznej i algebry liniowej ,podstawy programowania
Podstawy arytmetyki zmienno-przecinkowej. Systemy arytmetyczne: dziesiętny, binarny, heksadecymalny, zapis stało- i zmienno-przecinkowy, związki z błędami. Podstawowe definicje i typy błędów, złe uwarunkowanie numeryczne, stabilność numeryczna,
Zagadnienia algebry liniowej.Rozwiązywanie układów równań liniowych. Metoda eliminacji Gaussa; wybór elementu głównego; faktoryzacja LU i metoda Doolittla; stabilność numeryczna rozwiązań, uwarunkowanie układu; metody iteracyjne Jacobiego i Gaussa-Seidla.
Równania nieliniowe. Wyznaczanie pierwiastków równań nieliniowych. Metody: podziału, Newtona, siecznych; zastosowanie twierdzenia o punkcie stałym; analiza i szacowanie błędów; ekstrapolacja; przypadki złego uwarunkowania, stabilność numeryczna rozwiązań. Układy równań nieliniowych: metoda Newtona. Zastosowania do zadań optymalizacji nieliniowej.
Interpolacja. Charakterystyka interpolacji i jej zastosowań; wzór Lagrange’a; ilorazy różnicowe, własności i wzór Newtona; analiza błędów; interpolacja funkcjami sklejanymi.
Aproksymacja. Metoda najmniejszych kwadratów; zastosowanie wielomianów ortogonalnych..
Wykład: wykład konwencjonalny
Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne (w środowisku Matlab)
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez prowadzącego
Laboratorium - zaliczenie wszystkich ćwiczeń i sprawdzianów dopuszczających do wykonywania ćwiczeń oraz zalicznie większości kolokwiów
Ocena końcowa= średnia arytmetyczna ocen z egzaminu i laboratorium
1. Baron B.: Metody numeryczne, Helion, Gliwice, 1995.
2. Fortuna Z., Macukov B., Wąsowski J.: Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1982.
3. Klamka J. i inni: Metody numeryczne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1998.
4. Bjoerck A., Dahlquist G.: Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 1987.
1. Konspekty do ćwiczeń laboratoryjnych
2.Dokumentacja Matlab
Modified by prof. dr hab. inż. Krzysztof Patan (last modification: 21-09-2016 10:12)
