UNIWERSYTET MORSKI W GDYNI - WYDZIAŁ NAWIGACYJNY
Nr: Przedmiot: WYBRANE DZIAŁY MATEMATYKI STOSOWANEJ
Kierunek / Poziom kształcenia: TRANSPORT / DRUGIEGO STOPNIA
Forma studiów: STACJONARNE / NIESTACJONARNE
Profil kształcenia: OGÓLNOAKADEMICKI
Specjalność: MORSKIE SYSTEMY TRANSPORTOWE I LOGISTYCZNE
SEMESTR ECTS Liczba godzin w tygodniu Liczba godzin w semestrze
W C L P S W C L P S
I 2 9 9
Razem w czasie studiów: 18

Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji (jeśli dotyczy przedmiotu)

1 Znajomość rachunku różniczkowego i całkowego funkcji jednej i wielu zmiennych, rachunku prawdopodobieństwa i algebry liniowej.

Cele przedmiotu

1 Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami rozwiązywania równań różniczkowych. Przedstawienie sposobów formułowania i wykorzystywania problemów metod numerycznych, teorii gier i procesów stochastycznych.

Efekty kształcenia dla całego przedmiotu (EKP) – po zakończeniu cyklu kształcenia

EKP1 demonstrować wybrane techniki rozwiązywania zadań różniczkowych zwyczajnych i z ich pomocą wyznaczać całki ogólne i szczególne niektórych typów równań różniczkowych rzędu pierwszego i drugiego;
EKP2 wykorzystywać procesy stochastyczne do opisu wybranych problemów inżynierskich w gospodarce morskiej;
EKP3 posługiwać się metodami podejmowania decyzji w warunkach niepewności;
EKP4 dobierać i używać wybranych metod numerycznych i innych technik modelowania matematycznego do rozwiązywania współczesnych problemów inżynierskich związanych z kierunkiem studiów;
EKP5 pracować w grupie i ma świadomość podnoszenia swoich kompetencji.

Treści programowe

Semestr I
Lp. Zagadnienia Liczba godzin Odniesienie do EKP dla przedmiotu Odniesienie do RPS
W C L P S
1Podstawowe pojęcia z teorii prawdopodobieństwa: zmienne losowe, procesy stochastyczne. Łańcuchy Markowa. Wprowadzenie do metod Monte Carlo.1.21.2EKP2, EKP5
2Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności: matematyczny opis modelu decyzyjnego (zmienne decyzyjne, ograniczenia, warunki początkowe i brzegowe, funkcja celu), metody optymalizacji jednokryterialnej (graficzna, simpleks, programowanie matematyczne, itd.), metody optymalizacji wielokryterialnej (analityczno-iteracyjne, Pareto-optymalność), kryteria podejmowania decyzji w warunkach niepewności (metoda min-max, max-min, z pomocą tablicy żalu, itd.), problemy decyzyjne w nawigacji - omówienie.2.42.4EKP3, EKP4, EKP5
3Równania różniczkowe zwyczajne i cząstkowe - opis, klasyfikacja, równania zwyczajne o zmiennych rozdzielonych, równania zwyczajne liniowe, równania cząstkowe podstawowe metody rozwiązań.3.63.6EKP1
4Metody numeryczne: interpolacja funkcji: wielomianowa, Newtona, aproksymacja funkcji metodą najmniejszych kwadratów. Całkowanie numeryczne: metoda prostokątów, metoda trapezów, metoda Simpsona.1.81.8EKP4, EKP5
5

Metody weryfikacji efektów kształcenia (w odniesieniu do poszczególnych efektów)

Symbol EKP Test Egzamin ustny Egzamin pisemny Kolokwium Sprawozdanie Projekt Prezentacja Zaliczenie praktyczne Inne
EKP1 XX
EKP2 X
EKP3 XX
EKP4 X
EKP5 X

Kryteria zaliczenia przedmiotu

Semestr Ocena pozytywna (min. dostateczny)
I50% ocena z części wykładowej, 50% ocena z ćwiczeń (konieczne jest zaliczenie ćwiczeń przed przystąpieniem do egzaminu)

Nakład pracy studenta

Forma aktywności Szacunkowa liczba godzin na zrealizowanie aktywności
W C L P S
Godziny kontaktowe1515
Czytanie literatury44
Przygotowanie do zajęć laboratoryjnych, projektowych
Przygotowanie do egzaminu, zaliczenia55
Opracowanie dokumentacji projektu/sprawozdania
Uczestnictwo w zaliczeniach i egzaminach22
Udział w konsultacjach12
Łącznie godzin2728
Łączny nakład pracy studenta55
Liczba punktów ECTS11
Sumaryczna liczba punktów ECTS dla przedmiotu2
Obciążenie studenta związane z zajęciami praktycznymi
Obciążenie studenta na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich37

Literatura

Literatura podstawowa
Anholcer M., i inni, 2003. PRZYKŁADY I ZADANIA Z BADAŃ OPERACYJNYCH. Wydawnictwo AE, Poznań.
Dahlquist B. G., 1987. Metody numeryczne. Warszawa: PWN.
Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J., 1993. Metody numeryczne. Warszawa: WNT.
Iosifoscu M., 1987. Skończone Łańcuchy Markowa. Warszawa: WNT.
Jankowscy J. M., 1982. Przegląd metod i algorytmów numerycznych cz.1, cz.2.Warszawa: PWN.
Jermakow S. M., 1976. Metoda Monte Carlo i zagadnienia pokrewne. Warszawa: PWN.
Straffin P. D., 2001. Teoria gier. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR.
Zieliński R., Wieczorkowski R., 1997. Komputerowe generatory liczb losowych. Warszawa: WNT.
Literatura uzupełniająca
Feler W., 1987. Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa i jego zastosowań, Tom I. Warszawa: PWN.
Kaczorek T., 1996. Teoria sterowania i systemów. Warszawa: PWN.
Pacut A., 1985. Prawdopodobieństwo, Teoria, Modelowanie probabilistyczne w technice. Warszawa: WNT.


Prowadzący przedmiot

Tytuł/stopień, imię, nazwisko Jednostka dydaktyczna
1. Osoba odpowiedzialna za przedmiot:
dr hab. Sambor Guze, prof. UMG ZMMMT
2. Pozostałe osoby prowadzące zajęcia:
dr inż. Ewa Dąbrowska KM
dr inż. Mateusz Torbicki ZMMMT
Pobierz w wersji PDF