SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Numerical Methods 2 - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Numerical Methods 2
Kod przedmiotu 11.1-WK-MATD-NM2-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek WMIiE - oferta ERASMUS
Profil -
Rodzaj studiów Program Erasmus
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 10
Typ przedmiotu obieralny
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr Tomasz Małolepszy
Formy zajęć
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 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

The main purpose of this course is learning numerical methods useful in finding approximate solutions of ordinary as well as partial differential equations.

Wymagania wstępne

Knowledge of the following courses: Numerical Methods 1 and Ordinary Differential Equations

Zakres tematyczny

  1. Numerical solution of ordinary differential equations - the existence and uniqueness of solutions, application of the Taylor formula, multistep methods, Runge-Kutta methods, local and global errors, stability and convergence, systems of differential equations, boundary problems, stiff problems.
  2. Numerical solution of partial differential equations - parabolic, elliptic and hyperbolic equations, finite difference method, methods of discretization of differential equations, explicit and implicit methods, analysis of the stability and convergence of schemes, introduction to finite element and finite volume methods.

Metody kształcenia

Traditional lectures, classes with solving of problems related to the subjects considered during lectures, laboratory exercises in the computer lab.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Lecture: Positive passing of written exam (before taking the exam a student must gain positive grades from the class as well as the laboratory).

Class: Positive passing of two tests.

Laboratory: Positive passing of two tests.

Calculation of the final grade: lecture 50% + class 25% + laboratory 25%

Literatura podstawowa

  1. D. Kincaid, W. Cheney, Numerical Analysis: Mathematics of Scientific Computing, American Mathematical Soc., 2009
  2. R.L. Burden, J.D. Faires, Numerical analysis, Prindle, Weber & Schmidt, Boston, Massachusetts, 1981.
  3. J. Stoer, R. Bulirsch, Introduction to Numerical Analysis, Springer, 1983.
  4. A. Björck, G. Dahlquist, Numerical Methods in Scientific Computing: Volume 1, SIAM, 2008.

Literatura uzupełniająca

  1. K. Eriksson, D. Estep, P. Hansbo, C. Johnson, Computational Differential Equations, Cambridge University Press, 1996.
  2. C. Johnson, Numerical Solution of Partial Differential Equations by the Finite Element Method, Cambridge University Press, 1988.
  3. P. Deuflhard, F. Bornemann, Scientific computing with ordinary differential equations, Springer, 2002.
  4. R. Eymard, T. Gallouet, R. Herbin, Finite volume methods, Handbook of Numerical Analysis, vol. VII, 2000.
  5. A.M. Stuart, A.R. Humphries, Dynamical systems and numerical analysis, Cambridge University Press, 1996.
  6. A. Quarteroni, A. Valli, Numerical approximation of partial differential equations, Springer, 1997.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Tomasz Małolepszy (ostatnia modyfikacja: 28-04-2022 17:10)