Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Techniki obliczeniowe
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
IETP-1-304-s
Wydział:
Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Elektronika i Telekomunikacja
Semestr:
3
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr inż. Korohoda Przemysław (korohoda@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Student poznaje wybrane techniki matematyczne umożliwiające na przykładzie pakietu Matlab tworzenie oprogramowania do studiowania obwodów elektronicznych oraz rozwiązywania problemów inżynierskich.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student ma podstawowa wiedzę w zakresie stosowania wybranych technik numerycznych oraz prezentowania i interpretowania pozyskiwanych wyników ETP1A_W14, ETP1A_W07 Zaliczenie laboratorium,
Wynik testu zaliczeniowego,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach
M_W002 Student zna podstawowe techniki matematyczne umożliwiające tworzenie oprogramowania do symulowania układów elektronicznych oraz rozwiązywania interdyscyplinarnych problemów inżynierskich ETP1A_W03, ETP1A_W02, ETP1A_W01 Zaliczenie laboratorium,
Wynik testu zaliczeniowego,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student umie zaplanować i zrealizować, np. w pakiecie Matlab, eksperyment symulacyjny integrując wiedzę teoretyczną i praktyczną z różnych przedmiotów kierunkowych ETP1A_U03, ETP1A_U15, ETP1A_U02, ETP1A_U09 Zaliczenie laboratorium,
Wynik testu zaliczeniowego,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Student umie zweryfikować z wykorzystaniem wspomagania komputerowego napotykane informacje teoretyczne, w szczególności w postaci wzorów oraz algorytmów, posługując się kryteriami błędów oraz formą graficzną ETP1A_U02, ETP1A_U09, ETP1A_U05 Zaliczenie laboratorium,
Wynik testu zaliczeniowego,
Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Student ma świadomość ważności zachowywania się w różnych sytuacjach, przestrzegania zasad i wzajemnego poszanowania ETP1A_K03 Wykonanie projektu,
Aktywność na zajęciach,
Zaangażowanie w pracę zespołu,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_K002 Student rozumie potrzebę i zna możliwości uzupełniania wiedzy poza zajęciami oraz pracy w zespole, zarówno dwu- jak i wieloosobowym ETP1A_K04, ETP1A_K01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Udział w dyskusji,
Aktywność na zajęciach,
Zaangażowanie w pracę zespołu
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
42 14 0 20 8 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student ma podstawowa wiedzę w zakresie stosowania wybranych technik numerycznych oraz prezentowania i interpretowania pozyskiwanych wyników + - + + - - - - - - -
M_W002 Student zna podstawowe techniki matematyczne umożliwiające tworzenie oprogramowania do symulowania układów elektronicznych oraz rozwiązywania interdyscyplinarnych problemów inżynierskich + - + + - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student umie zaplanować i zrealizować, np. w pakiecie Matlab, eksperyment symulacyjny integrując wiedzę teoretyczną i praktyczną z różnych przedmiotów kierunkowych + - + + - - - - - - -
M_U002 Student umie zweryfikować z wykorzystaniem wspomagania komputerowego napotykane informacje teoretyczne, w szczególności w postaci wzorów oraz algorytmów, posługując się kryteriami błędów oraz formą graficzną + - + + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student ma świadomość ważności zachowywania się w różnych sytuacjach, przestrzegania zasad i wzajemnego poszanowania - - + + - - - - - - -
M_K002 Student rozumie potrzebę i zna możliwości uzupełniania wiedzy poza zajęciami oraz pracy w zespole, zarówno dwu- jak i wieloosobowym - - + + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 102 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 42 godz
Przygotowanie do zajęć 20 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 12 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 28 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (14h):

1.Rozwiązywanie układów równań, zastosowania
Rozwiązania rzeczywiste i zespolone dla równań algebraicznych 3. i 4. stopnia, wzory Viete’a dla dowolnego stopnia wielomianu, wyznaczanie miejsca zerowego dla funkcji jednej zmiennej, rozwiązywanie układu równań nieliniowych, wielowymiarowa metoda Newtona-Raphsona, transmitancja jako iloraz wielomianów, stabilność dla systemów z czasem ciągłym i dyskretnym.

2.Interpolacja i ekstrapolacja
Wielomiany Lagrange’a, metoda Neville’a, interpolacja za pomocą szeregu funkcji bazowych przy różnych bazach, rozwiązanie macierzowe, przykłady zastosowania splajnów, szereg Taylora z różnymi sposobami szacowania reszty, pochodne cząstkowe i dwuwymiarowy szereg Taylora.

3.Aproksymacja
Związki między iloczynem skalarnym i metryką oraz normą, zastosowania iloczynu skalarnego, aproksymacja z wykorzystaniem wybranych baz, wielomiany Czebyszewa, wielomiany Legendre’a, procedura ortonormalizacyjna.

4.Analiza regresji i dyskretne transformacje
Generowanie pseudolosowe z zadanym rozkładem, regresja liniowa dla jednej i wielu zmiennych , rozwiązanie macierzowe, regresja nieliniowa oraz z nieliniową funkcją przejścia, dyskretna transformacja ortogonalna jako nieliniowa regresja wielowymiarowa, dyskretna transformacja Karhunen-Loeve, dekompozycja LU, algorytm Crouta.

5.Wybrane zastosowania analizy matematycznej
Numeryczne wyznaczanie całki oznaczonej, rozwiązywanie równań różniczkowych jednorodnych i niejednorodnych 1. stopnia, konfrontacja metod analitycznych i numerycznych oraz z wykorzystaniem transformaty Laplace’a, uogólnienie na układy równań różniczkowych w zapisie macierzowym, zastosowanie dla obwodów elektrycznych oraz problemów fizycznych (jak np. ruch harmoniczny, model układu planetarnego).

Ćwiczenia laboratoryjne (20h):

1.Porównanie wybranych metod wyznaczania rozwiązań dla równań oraz układów równań
– wprowadzenie do ćwiczeń, uporządkowanie i podsumowanie podstaw korzystania z pakietu Matlab, opracowanie metodyki eksperymentów porównawczych, ich realizacja w pakiecie Matlab, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru porównywanych metod na podstawie materiały wykładowego dla każdej grupy dokonuje prowadzący.

2.Przykłady interpolacji i zastosowania szeregu Taylora
- opracowanie metodyki eksperymentów przedstawiających wybrane metody, ich realizacja w pakiecie Matlab, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru badanych metod dla każdej grupy dokonuje na podstawie materiału wykładowego prowadzący.

3.Projekt i realizacja w pakiecie Matlab oprogramowania do testowania wybranych metod aproksymacji
- opracowanie ogólnej koncepcji testowania, wykonanie wstępnej wersji, przeprowadzenie testów, wprowadzenie poprawek korygujących błędy, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru testowanych metod dla każdej grupy dokonuje prowadzący.

4.Projekt i realizacja w pakiecie Matlab oprogramowania do testowania wybranych modeli regresji
- opracowanie ogólnej koncepcji, wykonanie wstępnej wersji, przeprowadzenie testów, wprowadzenie poprawek korygujących błędy, prezentacja wyników, wyciąganie wniosków. Wyboru modeli dla każdej grupy dokonuje prowadzący.

5.Studium i rozbudowa demonstracji z wykorzystaniem modeli zbudowanych z układów równań różniczkowych 1 stopnia
– uruchomienie i przestudiowanie demonstracji przygotowanych w pakiecie Matlab, a następnie wprowadzenie zmian poszerzających możliwości tych demonstracji o wybrane porównania i zestawy parametrów. Podsumowanie poznanych technik pakietu Matlab.

6.Podsumowanie i weryfikacja umiejętności praktycznych oraz test z wiedzy teoretycznej.

Ćwiczenia projektowe (8h):

Studenci realizują zadania projektowe typowo w grupach dwuosobowych. Tematy projektów są albo rozszerzonymi zadaniami laboratoryjnymi, albo wynikają z ustaleń z prowadzącym, przy czym studenci mogą proponować własne tematy. Zaliczenie projektu polega na przedstawieniu raportu oraz obronieniu raportu w formie dyskusji z prowadzącym. Ocena wynika z wymienionych wyżej elementów oraz ocen cząstkowych efektywności pracy w trakcie spotkań.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

W przypadku braku zaliczenia w terminie podstawowym każdy prowadzący zajęcia laboratoryjne może ustalić nie więcej niż dwa kolejne terminy, tzw. poprawkowe, w terminie sesji dla odpowiedniego semestru. W tych dodatkowych terminach prowadzący koncentruje się na stwierdzeniu, czy student posiada wiedzę i umiejętności spełniające określone arbitralnie wymagania na ocenę 3,0, jednak w uzasadnionych przypadkach prowadzący może zaproponować ocenę wyższą.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Sposób obliczania oceny końcowej:

1. Warunkiem uzyskania pozytywnej oceny końcowej (OK) jest zaliczenie laboratorium oraz projektu.
2. Obliczamy średnią (AV) z ocen z laboratorium oraz z projektu i normalizujemy do 100%.
3. Ocena końcowa wyznaczana jest na podstawie zależności:
jeżeli AV>=90%, to OK=5.0, w przeciwnym przypadku:
jeżeli AV>=80%, to OK=4.5, w przeciwnym przypadku:
jeżeli AV>=70%, to OK=4.0, w przeciwnym przypadku:
jeżeli AV>=60%, to OK=3.5, w przeciwnym przypadku:
jeżeli AV>=50%, to OK=3.0,w przeciwnym przypadku: OK=nzal.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Student potwierdza nadrobienie materiału skutecznym wykonaniem kolejnych ćwiczeń o charakterze kontynuacyjnym. W razie potrzeby sugeruje się skorzystanie z godzin konsultacji.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Podstawy algebry macierzy i analizy (pochodne i równania różniczkowe jednej zmiennej)
Podstawy teorii obwodów
Podstawy programowania w językach wyższego poziomu

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1.S. Osowski, A. Cichocki, K. Siwek: „Matlab w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzaniu sygnałów”, OWPW, Warszawa 2006.
2.R. Klempka, R. Sikora-Iliew, A. Stankiewicz, B Świątek: „Modelowanie i symulacja układów elektrycznych w Matlabie – przykłady”, AGH – UWN-D, Kraków 2007.
3.R. Klempka, A, Stankiewicz: „ Modelowanie i symulacja układów dynamicznych”, AGH UWN-D, Kraków 2006.
4.W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery: “Numerical Recipes in C”, Cambridge University Press 1992.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

A.Borys, P.Korohoda: Analysis of Critical Sampling Effects Revisited. Proceedings of the Signal Processing –Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications (SPA 2017), pp. 131-136, Sept., 2017.

K.Zachwieja, P.Korohoda, J.Kwinta-Rybicka, M.Miklaszewska, A.Moczulska, J.Bugajska, J.Berska, D.Drożdż, J.A.Pietrzyk: Modification of the Schwartz equations for children increases their accuracy at eGFR > 60 mL/min/1.73. Renal Failure, vol. 38 no. 5, pp. 787–798. 2016.

P.Korohoda, R.Rumian: Audio in-band signalling system based on a complementary pair of peak and notch equalizers. Proceedings of the Signal Processing –Algorithms, Architectures, Arrangements and Applications (SPA 2016), pp. 207–212, 2016.

P.Korohoda, R.Rumian: Design of the mutually cancelling narrow passband and stopband filters – a case study. Proceedings of the International Conference on Signals and Electronic Systems, pp. 57-62, Sept. 2016.

P.Korohoda, B.Ziółko, M.Miklaszewska, M.Ziółko: Evaluation of medical images segmentation. Proceedings of the twenty-first national conference on Applications of mathematics in biology and medicine, pp.81-86, Regietów, Sept. 2015.

P.Korohoda, A.Dąbrowski, P.Pawłowski: Tensorowa detekcja kanalików potowych w opuszkach palców z obrazów OCT. Mat. XIV Krajowej Konf. Elektroniki, Darłowo, s. 552-557, 2015.

P.Korohoda, K.Duda: Podstawy analizy częstotliwościowej i próbkowanie sygnałów, rozdział w: Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji : podstawy – multimedia – transmisja, pod red. T.Zieliński, P.Korohoda, R.Rumian, str. 31-86, PWN, Warszawa, 2014.

P.Korohoda, J.Grabska-Chrząstowska: Directional image filtering based on the Fourier transform. Image Processing & Communications an International Journal, vol. 19 no. 2–3, pp. 7–13, 2014.

Informacje dodatkowe:

Brak