SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Mathematical Software - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Mathematical Software
Kod przedmiotu 11.9-WK-CSEEP-MS-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Computer science and econometrics
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2023/2024
Informacje o przedmiocie
Semestr 6
Liczba punktów ECTS do zdobycia 2
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
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

The familiarization of the students with the capabilities of the mathematical software supporting the work of mathematicians and engineers (like SciPy).

Wymagania wstępne

Computer Programming 1.

Zakres tematyczny

  1. Introduction and first steps. (2 hours)
  2. Vectors and matrices. (3 hours)
  3. Strings and character data. (4 hours)
  4. Special types of arrays. (4 hours)
  5. Elements of the programming. (4 hours)
  6. Test. (2 hours)
  7. Two- and three-dimensional graphics. (4 hours)
  8. Symbolic computation. (5 hours)
  9. Test. (2 hours)

Metody kształcenia

To illustrate the capabilities of the mathematical software, during laboratory classes students will write computer programs solving some mathematical problems. In addition, in order for students to become more skilled at using given mathematical software, lists of assignments will be provided.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Learning outcomes will be verified through two tests consisted of exercises of different degree of difficulty. A grade, determined by the sum of points from these two tests, is a basis of assessment.

Literatura podstawowa

1. Mark Lutz, David Ascher, Learning Python, 5th Edition, O'Reilly Media, Inc., 2013.

Literatura uzupełniająca

1. Robert Johansson, Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, 2nd edition, Apress, 2018.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Ewa Synówka (ostatnia modyfikacja: 10-04-2024 20:34)