Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Programowanie metod numerycznych w MATLABie
Course of study:
2016/2017
Code:
MME-1-514-s
Faculty of:
Metals Engineering and Industrial Computer Science
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Metallurgy
Semester:
5
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
prof. dr hab. inż. Kusiak Jan (kusiak@agh.edu.pl)
Academic teachers:
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)
Skills
M_U001 Potrafi zastosować poznane mechanizmy do rozwiązywania różnych problemów obliczeniowych, potrafi opracować algorytm postępowania w celu rozwiązania postawionego problemu. ME1A_U19, ME1A_U11 Execution of exercises,
Test
M_U002 Potrafi korzystać z podanych pozycji literaturowych oraz pozyskiwać własne źródła wiedzy. ME1A_U19, ME1A_U11 Execution of exercises,
Test
M_U003 Wykazuje gotowość do pracy zespołowej nad tworzeniem rozwiązania dla rozpatrywanego problemu inżynierskiego. ME1A_U19, ME1A_U11 Execution of exercises,
Test
M_U004 Wykazuje umiejętność rozwiązania postawionego problemu poprzez napisanie i przetestowanie programu. ME1A_U19, ME1A_U11 Execution of exercises,
Test
Knowledge
M_W001 Zna zasady tworzenia oprogramowania w języku orientowanym macierzowo. Potrafi tę wiedzę wykorzystać do wektoryzacji algorytmów. ME1A_W19 Execution of exercises,
Test
M_W002 Zna składnie języka Matlab, potrafi korzystać ze zmiennych, funkcji, tablic, struktur, klas i uchwytów. ME1A_W19 Execution of exercises,
Test
M_W003 Zna możliwości obliczeniowe wybranych pakietów. Potrafi je zastosować do rozwiązywania różnych problemów inżynierskich. ME1A_W19 Execution of exercises,
Test
M_W004 Zna narzędzia służące do graficznej prezentacji wyników i potrafi je zastosować do tworzenia aplikacji okienkowych. ME1A_W19 Execution of exercises,
Test
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
Skills
M_U001 Potrafi zastosować poznane mechanizmy do rozwiązywania różnych problemów obliczeniowych, potrafi opracować algorytm postępowania w celu rozwiązania postawionego problemu. - + - - - - - - - - -
M_U002 Potrafi korzystać z podanych pozycji literaturowych oraz pozyskiwać własne źródła wiedzy. - + - - - - - - - - -
M_U003 Wykazuje gotowość do pracy zespołowej nad tworzeniem rozwiązania dla rozpatrywanego problemu inżynierskiego. - + - - - - - - - - -
M_U004 Wykazuje umiejętność rozwiązania postawionego problemu poprzez napisanie i przetestowanie programu. - + - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna zasady tworzenia oprogramowania w języku orientowanym macierzowo. Potrafi tę wiedzę wykorzystać do wektoryzacji algorytmów. + + - - - - - - - - -
M_W002 Zna składnie języka Matlab, potrafi korzystać ze zmiennych, funkcji, tablic, struktur, klas i uchwytów. + + - - - - - - - - -
M_W003 Zna możliwości obliczeniowe wybranych pakietów. Potrafi je zastosować do rozwiązywania różnych problemów inżynierskich. + + - - - - - - - - -
M_W004 Zna narzędzia służące do graficznej prezentacji wyników i potrafi je zastosować do tworzenia aplikacji okienkowych. + + - - - - - - - - -
Module content
Lectures:
  1. Wprowadzenie do środowiska Matlab

    Matlab jako język orientowany macierzowo. Podstawowe polecenia, zmienne, tablice, struktury, instrukcje sterujące, pętle i funkcje.

  2. Operacje na tablicach

    Działania na tablicach. Generowanie tablic za pomocą operatora : Dodawanie, usuwanie kolumn/wierszy. Wyszukiwanie elementów. Sortowanie.

  3. Grafika

    Tworzenie wykresów 2D oraz 3D. Tworzenie aplikacji okienkowych oraz ich programowanie.

  4. Elementy algebry liniowej

    Rozwiązywanie układów równań liniowych i nieliniowych, zagadnienie własne macierzy (wyznaczanie przybliżonych wartości własnych). Operacje na wielomianach.

  5. Statystyka

    Analiza statystyczna ciągów liczbowych. Graficzne przedstawianie wyników.

  6. Obliczenia symboliczne

    Rozwiązywanie problemów za pomocą obliczeń symbolicznych. Narzędzie MuPAD. Wstawienie obliczeń do sprawozdania, pracy dyplomowej.

  7. Równania różniczkowe

    Rozwiązywanie równań oraz układów równań różniczkowych. Równania różniczkowe cząstkowe.

  8. Analiza sygnałów

    Analiza widmowa sygnałów. Filtrowanie sygnałów (usuwanie szumu, rozkład syganłu na harmoniczne).

  9. Analiza obrazów

    Podstawowe operacje na obrazach. Wykrywanie obiektów i krawędzi. Akwizycja obrazu z kamery.

  10. Aproksymacja i interpolacja funkcji

    Aproksymacji wielomianowa funkcji jednej zmiennej. Interpolacja funkcjami sklejanymi. Aproksymacja funkcji wielu zmiennych funkcjami radialnymi.

  11. Optymalizacja

    Optymalizacja funkcji celu za pomocą algorytmów klasycznych i heurystycznych.

  12. Metamodelowanie

    Metamodelowanie za pomocą sztucznych sieci neuronowych oraz metody powierzchni odpowiedzi.

  13. Systemy dynamiczne

    Metody opisu systemów dynamicznych. Symulacje w pakiecie Simulink.

Auditorium classes:
Rozwiązywanie zadań oraz ich implementacja

Rozwiązywanie różnych problemów matematycznych i technicznych przy pomocy poznanych na wykładzie narzędzi.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 86 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 28 h
Participation in auditorium classes 14 h
Preparation for classes 14 h
Realization of independently performed tasks 30 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena średnia z dwóch kolokwiów

Prerequisites and additional requirements:

Zgodnie z Regulaminem Studiów AGH podstawowym terminem uzyskania zaliczenia jest ostatni dzień zajęć w danym semestrze. Termin zaliczenia poprawkowego (tryb i warunki ustala prowadzący moduł na zajęciach początkowych) nie może być późniejszy niż ostatni termin egzaminu w sesji poprawkowej (dla przedmiotów kończących się egzaminem) lub ostatni dzień trwania semestru (dla przedmiotów niekończących się egzaminem).

Recommended literature and teaching resources:

1. Mrozek B., Mrozek Z. MATLAB i Simulink: poradnik użytkownika.
2. Fortuna Z., Muckow B., Wąsowski J. Metody numeryczne.
3. Moler C. Numerical computing with MATLAB.
4. Moler C. Experiments with MATLAB.

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

http://www.bpp.agh.edu.pl/

Piotr Jarosz, Jan Kusiak, Stanisław Małecki, Piotr Oprocha, Łukasz Sztangret, and Marek Wilkus, “A Methodology for Optimization in Multistage Industrial Processes: A Pilot Study,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, Article ID 182679, 10 pages, 2015. doi:10.1155/2015/182679.
Regulski K., Rojek G., Szeliga D., Kusiak J., Optymalizacja technologii walcowania blach na gorąco z wykorzystaniem metod eksploracji danych. Optimization of strip hot rolling technology using data mining methods. Hutnik – Wiadomości Hutnicze, 4, 82, 2015, 248-255.
Sztangret Ł., Kusiak J., Metamodelowanie procesów dynamicznych pod kątem ich optymalizacji. Metamodelling of dynamic processes for optimization purposes. Hutnik – Wiadomości Hutnicze, 4, 82, 2015, 256-261.
Regulski K., Szeliga D., Kusiak J., Application of regression trees in optimization of metal forming processes. Key Engineering Materials, v. 622-623, 2014, 749-755.
J. Kusiak, Ł. Sztangret, M. Pietrzyk: Effective strategies of the optimization of industrial metallurgical processes. Proceedings of the third international conference on Soft computing technology in civil, structural and environmental engineering . ed. Y. Tsompanakis. Stirlingshire, Civil‑Comp Press, 2013.
Ł. Sztangret, J. Kusiak: Modified approximation based optimization. Lecture Notes in Computer Science, 2012, 600-607.
J. Kusiak, D. Szeliga, Ł. Sztangret, Modelling techniques for optimizing metal forming processes. In „Microstructure evolution in metal forming processes”, eds.: Jianguo Lin, Daniel Balint and Maciej Pietrzyk, Woodhead Publishing Limited, Oxford – Cambridge – Philadelphia – New Delhi, 2012, 35 – 66.
G. Rojek, J. Kusiak, System optymalizacji procesu produkcyjnego z zastosowaniem agentowego systemu przetwarzania informacji. Hutnik Wiadomości Hutnicze, 79, 1, 2012, 71–74.
Ł. Sztangret, A. Stanisławczyk, J. Kusiak, Control of the copper flash smelting process – comparison of the effectiveness of bio-inspired strategies. In „Evolutionary and Deterministic Methods for Design, Optimization and Control”, eds.: T. Burczyński, J. Periaux, CIMNE, Barcelona, 2011, 298-303.
G. Rojek, Ł. Sztangret, J. Kusiak, Agent-based information processing in a domain of the industrial process optimization, Computer Methods in Materials Science, 11, 2, 2011, 297–302.
J. Kusiak, Application of metamodelling issue for process optimization. Mechanik, 84, 2011, 189–194.
J. Kusiak, A. Danielewska-Tułecka, P. Oprocha, „Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań”. Redaktor naukowy J. Kusiak, PWN Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 2009.

Additional information:

None