|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KEV / AVM
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KEV
/
AVM
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Akademický rok
|
2024/2025
|
Název
|
Aplikace výpočetních metod
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ano v případě předchozího hodnocení 4 nebo nic.
|
Letní semestr
|
125 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
10
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština, Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Student ovládá základní postupy matematického modelování a dokáže je aplikovat na jednoduché úlohy v oblasti elektrotechniky.
Student ovládá základy numerické matematiky a zná základní postupy numerického řešení matematických modelů.
Student umí pracovat s měřenými daty a má přehled o matematických základech metod pro zpracování dat.
|
Požadavky na studenta
|
ovládat základy prostředí a jazyka Matlab
ovládat základní programovací pojmy (cyklus, podmínka, pole, funkce, vstupní/výstupní proměnná) a algoritmy (obecná iterace, bisekce, řazení)
|
Obsah
|
1. Úvod do numerické matematiky
2. Lineární dynamické systémy, obyčejné diferenciální rovnice
3. Numerické postupy řešení obyčejných diferenciálních rovnic
4. Soustavy lineárních rovnic
5. Úvod do parciálních diferenciálních rovnic
6. Numerické postupy řešení parciálních diferenciálních rovnic
7. Interpolace, aproximace, hledání kořenů nelineárních rovnic
8. Normální rozdělení, příklady na Gaussovo rozdělení
9. Základy regresní analýzy, metoda nejmenší čtverců
10. Aplikovaná pravděpodobnost a statistika, obecná regrese, výběr regresorů
11. Převzorkování, bootstrap, křížová validace
12. Optimalizace jedno- a vícekriteriální, konvexní optimalizace
13. (rezerva, případně pokračování optimalizace)
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
Studentům je k dispozici kurz v Moodle se všemi podstatnými informacemi a materiály.
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Dr. Ing. Jan Přikryl ,
-
Přednášející:
Doc. Ing. František Mach, Ph.D. (8%),
Doc. Ing. Karel Noháč, Ph.D. (100%),
Dr. Ing. Jan Přikryl (92%),
Prof. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Ing. Martin Janda, Ph.D. (100%),
Ing. Martin Kadlec (100%),
Ing. Pavel Krýsl (100%),
Doc. Ing. František Mach, Ph.D. (20%),
Dr. Ing. Jan Přikryl (20%),
Ing. Jakub Ševčík (20%),
Prof. Ing. Václav Šmídl, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
40
|
Celkem
|
40
|
Kombinovaná forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
16
|
E-learning [dáno e-learningovým kurzem]
|
36
|
Projekt individuální [40]
|
12
|
Celkem
|
64
|
Prezenční forma studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Projekt týmový [20-60 / počet studentů]
|
12
|
Kontaktní výuka
|
52
|
Celkem
|
64
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
vysvětlit základní principy v oblasti lineární algebry (např. vektor, lineární prostor a jeho báze, řešení soustavy lineárních rovnic, vlastní čísla) |
vysvětlit základní pojmy v oblasti matematické analýzy (derivace, integrál, průběh funkce, norma) |
určit derivace a integrály základních funkcí |
Odborné dovednosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že student před zahájením výuky dokáže: |
použít systém Matlab jako kalkulátor i v oblasti matic a vektorů |
zapsat jednoduchou úlohu v programovacím jazyce Matlab |
vypočítat řešení soustavy lineárních rovnic |
určit jednoduché derivace a integrály i složených funkcí |
Obecné způsobilosti - před zahájením studia předmětu je student schopen: |
bc. studium: kriticky přistupuje ke zdrojům informací, informace tvořivě zpracovává a využívá při svém studiu a praxi, |
bc. studium: vytváří hypotézy, navrhuje postupné kroky, zvažuje využití různých postupů při řešení problému nebo ověřování hypotézy, |
bc. studium: zvažuje možné klady a zápory jednotlivých variant řešení, včetně posouzení jejich rizik a důsledků, |
bc. studium: uplatňuje při řešení problémů vhodné metody a dříve získané vědomosti a dovednosti, kromě analytického a kritického myšlení využívá i myšlení tvořivé s použitím představivosti a intuice, |
bc. studium: používá s porozuměním odborný jazyk a symbolická a grafická vyjádření informací různého typu, |
bc. studium: rozpozná problém, objasní jeho podstatu, rozčlení ho na části, |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
vysvětlit základní principy matematického modelování dynamických jevů |
popsat možné zdroje chyb při numerických výpočtech |
popsat postupy numerické aproximace řešení diferenciálních rovnic |
sestavit vhodný předpis pro numerické řešení obyčejné resp. parciální diferenciální rovnice |
vysvětlit princip optimalizace a základní optimalizační metody |
Odborné dovednosti - po absolvování předmětu prokazuje student dovednosti: |
sestavit cenovou funkci pro daný optimalizační problém |
aplikovat knihovní metody na numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic |
provést iterační výpočet řešení parciální diferenciální rovnice metodou konečných diferencí |
zhodnotit kvalitu regresní závislosti pro daná data pomocí křížové validace |
rozpoznat slabou regresní závislost pro daná data |
zhodnotit kvalitu regresního modelu pro daná vstupní data |
použít znalosti regresní analýzy k postupnému vylepšení lineárních regresních modelů |
Obecné způsobilosti - po absolvování předmětu je student schopen: |
bc. studium: dle rámcového zadání a přidělených zdrojů koordinují činnost týmu, nesou odpovědnost za jeho výsledky, |
bc. studium: samostatně a odpovědně se na základě rámcového zadání rozhodují v souvislostech jen částečně známých, |
bc. studium: samostatně získávají další odborné znalosti, dovednosti a způsobilosti na základě především praktické zkušenosti a jejího vyhodnocení, ale také samostatným studiem teoretických poznatků oboru, |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Písemná zkouška, |
Odborné dovednosti - odborné dovednosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
Seminární práce, |
Výstupní projekt, |
Projekt je skupinový |
Obecné způsobilosti - obecné způsobilosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Seminární práce, |
Demonstrace dovedností (praktická činnost), |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška založená na výkladu, |
Samostudium, |
Individuální konzultace, |
Odborné dovednosti - pro dosažení odborných dovedností jsou užívány vyučovací metody: |
Cvičení (praktické činnosti), |
E-learning, |
Samostatná práce studentů, |
Individuální konzultace, |
Obecné způsobilosti - pro dosažení obecných způsobilostí jsou užívány vyučovací metody: |
E-learning, |
Cvičení (praktické činnosti), |
|
|
|
|