Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Physical processes modeling
Course of study:
2015/2016
Code:
BIT-2-101-SG-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
Modelling and Information Systems in Geophysics
Field of study:
Applied Computer Science
Semester:
1
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Danek Tomasz (danek9@geol.agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr hab. inż. Danek Tomasz (danek9@geol.agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Potrafi zaplanować pracę zespołową i rozdzielić zadania oraz oszacować czas realizacji IT2A_K02 Execution of a project,
Involvement in teamwork
Skills
M_U001 Potrafi wybrać najlepsze dla danego procesu rozwiązanie numeryczne i na tej podstawie przygotować, wykonać oraz zweryfikować model IT2A_U08 Activity during classes,
Execution of exercises
M_U002 Potrafi dokonać krytycznej analizy, poprawnie zinterpretować wyniki symulacji i prawidłowo je zaprezentować IT2A_U03 Report,
Examination
M_U003 Potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania modeli numerycznych do lepszego zrozumienia i usprawniania procesów rzeczywistych IT2A_U05, IT2A_U07 Activity during classes,
Participation in a discussion
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie zjawiska fizyczne związane z transportem masy energii i pędu, rozkładami naprężeń i odkształceń IT2A_W07 Activity during classes,
Examination
M_W002 Ma wiedzę o trendach rozwojowych i nowych osiągnięciach z zakresu numerycznego modelowania procesów IT2A_W09 Activity during classes,
Examination
M_W003 Zna etapy tworzenia modeli numerycznych oraz metody, techniki i narzędzia przeznaczone do ich realizacji IT2A_W02, IT2A_W08 Activity during classes,
Examination
M_W004 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę na temat wybranych procesów fizycznych IT2A_W07 Activity during classes,
Examination
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Potrafi zaplanować pracę zespołową i rozdzielić zadania oraz oszacować czas realizacji - - - - - - + - - - -
Skills
M_U001 Potrafi wybrać najlepsze dla danego procesu rozwiązanie numeryczne i na tej podstawie przygotować, wykonać oraz zweryfikować model - - - - - - + - - - -
M_U002 Potrafi dokonać krytycznej analizy, poprawnie zinterpretować wyniki symulacji i prawidłowo je zaprezentować - - - - - - + - - - -
M_U003 Potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania modeli numerycznych do lepszego zrozumienia i usprawniania procesów rzeczywistych - - - - - - + - - - -
Knowledge
M_W001 Zna i rozumie zjawiska fizyczne związane z transportem masy energii i pędu, rozkładami naprężeń i odkształceń + - - - - - + - - - -
M_W002 Ma wiedzę o trendach rozwojowych i nowych osiągnięciach z zakresu numerycznego modelowania procesów + - - - - - + - - - -
M_W003 Zna etapy tworzenia modeli numerycznych oraz metody, techniki i narzędzia przeznaczone do ich realizacji + - - - - - + - - - -
M_W004 Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę na temat wybranych procesów fizycznych + - - - - - + - - - -
Module content
Lectures:

Moduł składa się z 30 godz. Wykładu, 30 godz. Laboratorium komputerowego
Tematyka wykładów obejmuje następujące zagadnienia:
• Klasyfikacja modeli ze względu na różne kryteria (wymiar, obszar, modelowana wielkość itp.)
• Modele dynamiczne i statyczne, modele stacjonarne i niestacjonarne, modele o parametrach skupionych i rozłożonych.
• Konstrukcja siatek obliczeniowych.
• Definiowanie warunków brzegowych i początkowych.
• Uproszczenia stosowane w modelowaniu (redukcja wymiarów, zaniedbywanie nieznaczących czynników itp.)
• Etapy realizacji modelowania numerycznego. Model fizyczny. Model obliczeniowy. Model matematyczny. Obliczenia i weryfikacja wyników.
• Dobór algorytmu obliczeniowego do rozwiązywanego zjawiska (stabilność numeryczna, kryteria stabilności)
• Modelowanie proste i odwrotne (optymalizacja procesów)
• Możliwości zastosowania i ograniczenia metod:
- różnic skończonych
- Monte Carlo
• Metody „alternatywne”:
- automatów komórkowych
- algorytmy genetyczne
• Modelowanie zjawisk:
- rozkładu naprężeń, odkształceń
- procesów transportu
- grawitacji

Practical classes:

Zajęcia odbywają się w pracowniach komputerowych i polegają na samodzielnym lub zespołowym tworzeniu lub rozbudowie wstępnie przygotowanego kodu ilustrującego konkretne zastosowanie modelu komputerowego do symulacji wybranych procesów.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 128 h
Module ECTS credits 5 ECTS
Participation in lectures 14 h
Realization of independently performed tasks 35 h
Participation in practical classes 42 h
Preparation for classes 35 h
Examination or Final test 2 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena z ćwiczeń stanowi średnią arytmetyczna z ocen za sprawozdania z poszczególnych ćwiczeń uwzględniających aktywność studenta na zajęciach oraz wykazanie się wiedzą przekazywaną na wykładach.

Ocena końcowa obliczana jest jako średnia ważona oceny z ćwiczeń (50%) i egzaminu (50%), po uzyskaniu co najmniej 3.0 z każdej z nich

Prerequisites and additional requirements:

• Znajomość algebry liniowej (operacje na wektorach i macierzach)
• Znajomość rachunku różniczkowego i całkowego
• Zaawansowana umiejętność programowania proceduralnego

Recommended literature and teaching resources:

Heermann D.W. Podstawy symulacji komputerowych w fizyce. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1997

Holnicki P., Nahorski Z., Żochowski A. Modelowanie procesów środowiska naturalnego. Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania, Warszawa 2000.

Dzwinel W., Informatyczne problemy i perspektywy symulacji metodą cząstek. Wydawnictwa AGH, Kraków 1996.

Griebel M., Knapek S., Zumbusch G. Numerical Simulation in Molecular Dynamics. Springer 2007.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Tomasz DANEK, Andrzej LEŚNIAK, Anna PIĘTA, Numerical modeling of seismic wave propagation in selected anisotropic media, 2010 ; Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk – Kraków. — Kraków : Wydawnictwo Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN

Maciej DWORNIK, Krzysztof Krawiec, Anna PIĘTA, Andrzej LEŚNIAK, Numerical and experimental stability analysis of earthen levees , 2015 : the 17th annual conference of the International Association for Mathematical Geosciences : Freiberg, Germany, September 5–13, 2015

Additional information:

udział „praktycznych” punktów ECTS: 3
udział „teoretycznych” punktów ECTS: 2