SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Data structures and algorithms |
Kod przedmiotu | 13.2-WF-FizP-DSA-S17 |
Wydział | Wydział Fizyki i Astronomii |
Kierunek | Fizyka |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. licencjata |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2019/2020 |
Semestr | 3 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Występuje w specjalnościach | Fizyka komputerowa |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 15 | 1 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 45 | 3 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Teaching the student the ability to adjust the mathematical model and algorithm adequately to considered problem. Students use the knowledge and skills acquired earlier in the courses of general physics, the course of numerical methods and mathematical methods of physics.
Students know numerical methods, passed courses of mathematical analysis course and general physics.
The course deals with the general principles of algorithm writing, the ability to calculate the complexity of the algorithm.
Examples of algorithms and their implementation are considered. The special attention is devoted to optimization problems.
Lecture:
Conventional lecture, workshop, working with documentation
Laboratory:
Laboratory exercises, project method, independent work
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture:
Test - minumum 50%
Laboratory:
Students have to implement algorithms presented during the lecture. In addition, they have to apply one of the proposed algorithms (e.g. traveling salesman problem, image recognition using the Hausdorff dimension, evolutionary algorithm) in a real life problem and write a report describing the algorithm, programming techniques, and results of the work.
Before taking the exam a student must gain positive grade during the laboratory
Final grade: mean average of the exam (50%) and grade from the laboratory (50%).
[1] L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2006.
[2] N. Wirth, Algorithms and Data Structures, Prentice Hall, 1985.
[1] W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery, Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing. Third Edition, Cambridge University Press, 2007.
Zmodyfikowane przez dr hab. Piotr Lubiński, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 19-02-2020 16:50)