II (B) OPIS POSZCZEGÓLNYCH PRZEDMIOTÓW II B 1. Nazwa...

II (B) OPIS POSZCZEGÓLNYCH PRZEDMIOTÓW

II B 1. Nazwa przedmiotu(course title)

Algorytmy, struktury danych i metody numeryczne

II B 2. Kod przedmiotu (course code)

II B 3. Typ przedmiotu(type of course)

Obowiązkowy (obligatory) dla specjalności Modelowanie komputerowe na kierunku Fizyka techniczna

II B 4. Poziom przedmiotu (level of course)

średnio zaawansowany

II B 5. Rok studiów, semestr(year of study, semester/trimester)

III rok, piąty semestr (I stopień studiów)

II B 6. Liczba punktów (number of credits)

5

II B 7. Metody nauczania (teaching methods)

Wykład, 15 godz.Ćwiczenia, 30 godz.

II B 8. Język wykładowy(language of course)

Polski

II B 9. Imię i nazwisko wykładowcy(name of lecturer)

Dr inż. Andrzej Grzybowski

II B 10. Wymagania wstępne (prerequisites)

Wstęp do analizy matematycznej, analiza matematyczna, wstęp do algebry, algebra z geometrią, programowanie

II B 11. Cele przedmiotu (wskazane jest określenie celów jako efektów kształcenia i kompetencji)(objectives of the course, preferably expressed in terms of learning outcomes and competences)

Poznanie przez studentów podstawowych algorytmów i struktur danych oraz nabycie umiejętności ich wykorzystywania w analitycznych i algebraicznych metodach numerycznych.

II B 12. Treści merytoryczne przedmiotu (course contents)

Elementy analizy algorytmów: koszty realizacji algorytmów. Rozmiar danych, złożoność czasowa i pamięciowa. Algorytmy iteracyjne i rekurencyjne: przykłady algorytmów iteracyjnych (obliczanie silni, sumowanie, mnożenie), przykłady algorytmów rekurencyjnych (obliczanie silni, jednoczesne wyszukiwanie minimum i maksimum w ciągu, wieże Hanoi); rozwiązywanie równań rekurencyjnych na potrzeby analizy algorytmów rekurencyjnych; algorytmy oparte na metodzie ,,dziel i zwyciężaj”.Programowanie dynamiczne: analiza wybranych algorytmów: obliczanie liczb Fibonacciego, problem mnożenia ciągu macierzy, problem najdłuższego wspólnego podciągu.Wyszukiwanie: analiza wybranych algorytmów: wyszukiwanie liniowe, wyszukiwanie binarne; problem wyboru (selekcja).Sortowanie: analiza wybranych algorytmów: sortowanie przez wstawianie, przez selekcję, przez scalanie, przez kopcowanie, szybkie; model drzew decyzyjnych i twierdzenie o dolnym ograniczeniu na czas działania dowolnego algorytmu sortującego za pomocą porównań; sortowanie w czasie liniowym.Abstrakcyjne struktury danych: stosy, kolejki FIFO, kolejki priorytetowe, słowniki; metody implementacji powyższych struktur (listy, kopce binarne, drzewa poszukiwań binarnych) i ich zastosowania.Metody numeryczne: algorytmy różniczowania i całkowania

numerycznego, metody interpolacji i aproksymacji, numeryczne rozwiązywanie równań liniowych i nieliniowych, numeryczne rozwiązywanie układów równań liniowych; metody numerycznego całkowania równań różniczkowych; dyskretna i szybka transformata Fouriera; numeryczna algebra macierzy.

II B 13. Metody oceny(assessment methods)

Egzamin pisemny i/lub ustny

II B 14. Spis zalecanych lektur(recommended reading)

T.H. Cormen, Ch.E. Leiserson, R.L. Rivest i C. Stein, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, Warszawa 2007.A.V. Aho, J.E. Hopcroft i J.D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, Wydawnictwo Helion, Warszawa 2003.R. Sedgewick, Algorytmy w C++, Wydawnictwo ReadMe, Warszawa 1999.D. Kincaid, W. Cheney, Analiza numeryczna, WNT Warszwawa 2006A. Kiełbasiński i H. Schwetlick, Numeryczna algebra liniowa. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1992.



Bazy danych





Podstawowy


IV rok, siódmy semestr (I stopień studiów)


3


Wykład, 10 godz.Laboratorium, 20 godz


polski


Dr inż. Andrzej Grzybowski


Wstęp do algebry, systemy operacyjne, sieci komputerowe, programowanie


Przyswojenie przez studentów reguł rządzacych relacyjnymi bazami danych zarówno w zakresie eksploracji danych, jak i w zakresie modelowania danych, prowadzącego dp tworzenia własnych poprawnie zaprojektowanych baz danych. Nabycie przez studentów umiejętności posługiwania się językiem SQL.


Wprowadzenie do problematyki systemów baz danych: pojęcie bazy danych i systemu zarządzania bazą danych, architektura i zalety stosowania systemów baz danych. Użytkownicy bazy danych i ich transakcje.Algebra relacji bazy danych: atrybuty, dziedziny atrybutów, krotki i relacje; operacje na relacjach. Relacyjny model danych: relacja a tabela bazy danych, integralność danych (klucze, klucze obce, klucze unikalne). Zależności funkcyjne. Postacie normalne relacji bazy danych. Reguły dekompozycji bez straty danych i bez straty zależności funkcyjnych.. Strukturalny język zapytań (SQL) jako podstawowy język relacyjnych baz danych oraz jego podzbiory: język manipulowania danymi (DML), język definiowania danych (DDL), język kontrolowania danych (DCL). Podstawowe zagadnienia eksploracji danych: selekcja, projekcja, złączenia, sortowanie, grupowanie - funkcje agregujące,podzapytania. Optymalizacja zapytań.Modelowanie danych, projektowanie i implementacja relacyjnych bazy danych: model związków encji, transformacja diagramu związków encji (ERD) do diagram modelu serwera (SMD), implementacja modelu relacyjnego na serwerze bazy danych.




H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Systemy baz danych. Pełny wykład, WNT, Warszawa 2006.C..J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT, Warszawa 2001.R. Elmasri, S.B. Navathe, Wprowadzenie do systemów baz danych,

Helion, Warszawa 2005.P. Beynon-Davies; Systemy baz danych - nowe wydanie zmienione i rozszerzone, WNT, Warszawa 2003.H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Implementacja systemów baz danych, WNT, Warszawa 2003.



Komputerowe metody symulacji (wykład, laboratorium)



Obowiązkowy (obligatory)


Średnio-zaawansowany


Rok III, semestr 5


5


Wykład: 1 godz./tydzień (15 godzin/semestr)Laboratorium: 2 godz./tydzień (30 godzin/semestr)


Polski


dr hab. Aleksander Bródka


Elementarna wiedza z zakresu mechaniki klasycznej i kwantowej, znajomość języków programowania (Fortran, C/C++)


Celem kursu jest zapoznanie studenta z metodami klasycznych symulacji komputerowych; określenie ich zalet i ograniczeń. Po ukończeniu kursu student będzie w stanie przeprowadzić obliczenia wykorzystując komercyjne lub ogólno-dostępne programy symulacji komputerowych, w szczególności dokonać wyboru modelu oddziaływań, zespołu statystycznego oraz parametrów symulacji. Winien być w stanie dokonać modyfikacji kodu źródłowego.


Oddziaływania między-atomowe.. Modele cząsteczek. Periodyczne warunki brzegowe, konwencja najbliższych obrazów, obcięcie sferyczne. Deterministyczne metody symulacji komputerowych: równania ruchu Newtona dla układów atomów, metody rozwiązywania równań różnicowych. Symulacja sztywnych molekuł: opis ruchu rotacyjnego i rozwiązywanie równań ruchu. Dynamika z więzami – algorytm SHAKE. Konfiguracja początkowa, eliminacja pędu całkowitego układu, jednostki zredukowane, parametry kontrolne w etapie dochodzenia układu do równowagi, siły i przesunięty potencjał. Oddziaływania dalekiego zasięgu, metoda sumowania Ewalda – dobór wartości parametru zbieżności i promieni obcięcia w metodzie Ewalda, ładunki ułamkowe w cząsteczkach dipolowych. Proste średnie termodynamiczne (energia, temperatura, ciśnienie), transformacja wartości średnich między zespołami statystycznymi, ciepło właściwe. Własności strukturalne (dwójkowa funkcja rozkładu, statyczny czynnik struktury), daleko-zasięgowe poprawki energii potencjalnej i ciśnienia. Czasowe funkcje korelacji, czasy korelacji i współczynniki transportu. Dynamika molekularna dla różnych zespołów statystycznych. Stochastyczne metody symulacji komputerowych: metoda Monte Carlo.Praktyczny wstęp do symulacji ośrodków ciągłych: cieczy i ośrodków sprężystych. Metody rozwiązywania równań różniczkowych na siatkach (FDM,FEM,FVM). Metody cząsteczkowe, metoda siatkowa Bolzmanna. Rozwiązywanie równań transportu.


Laboratorium – uruchomienie programu symulacji układu atomów.Egzamin – ustny: trzy pytania z zagadnień wykładu.


T. Pang, Metody komputerowe w fizyce, PWN, Warszawa, 2001.D.W. Heermann, Podstawy symulacji komputerowych w fizyce, WNT, Warszawa, 1997

M.P. Allen, D.J. Tildesley, Computer simulation of liquids, Clarendon Press, Oxford, 1990-1999.



Programowanie II





średnio zaawansowany




5


Laboratorium, 45 godz.


Polski


Prof. UŚ dr hab. Marcin Kostur


Programowanie, przedmioty matematyczne z zakresu analizy matematycznej i algebry


Poznanie zalet języków skryptowych i nabycie umiejętności wykorzystania tego typu języków jako narzędzia wspierającego modelowanie komputerowe.


Wprowadzenie: skrypty, makra, itp. a języki programowania; interpretery, kompilatory, translatory hybrydowe, maszyny wirtualne, wykonanie rozproszoneKoncepcja języka skryptowego: skrypty a programy, cechy języka skryptowego, strukturalność i obiektowość a języki skryptowe, tworzenie skryptów jako kolejny paradygmat programowania; zalety języków skryptowych.Ewaluacja i wybór języka skryptowego: motywacja (np. modelowanie komputerowe), kryteria ewaluacji, porównania i wnioski.Programowanie w wybranych językach skryptowych: np. Python. Wykorzystanie gotowych bibliotek, w tym bibliotek numerycznych. Współpraca z nowoczesnymi technologiami obliczeniowymi, np. interfejs oprogramowania do obliczeń z wykorzystaniem procesorów graficznych (GPU). Wbudowywanie kodu napisanego w językach skryptowych do kodu programów napisanych przez inne języki programowania oraz rozszerzanie języków skryptowych za pomocą innych języków programowania, np. możliwe wspólne wykorzystanie języka skryptowego Phyton i języka programowania C/C++.




N. Matthew, R. Stones, Zaawansowane programowanie w systemie Linux, Helion, Gliwice 2002.M. Lutz, Python. Wprowadzenie. Wydanie III, Helion, Gliwice 2009.

P.C. Norton, A. Samuel, D. Aitel, E. Foster-Johnson, L. Richardson, J. Diamond, A. Parker, M. Roberts, Python. Od podstaw, Helion, Gliwice 2006.J.O. Knowlton, Python. Projekty do wykorzystania, Helion, Gliwice 2010.Aktualna dokumentacja i kody dostępne online (Internet), np. dotyczące technologii NVIDIA CUDA i jej obsługi przez skrypty Pythona.



Sieci komputerowe





Podstawowy


III rok, szósty semestr (I stopień studiów)


3


Wykład, 15 godz.Laboratorium, 15 godz.


Polski


Dr inż. Michał Mierzwa


Technologia informacyjna, systemy operacyjne, programowanie


Nabycie przez studentów umiejętności posługiwania się podstawowymi urządzeniami sieciowymi i protokołami sieciowymi oraz zrozumienie ich konstrukcji i funkcjonowania w ramach modelu ISO OSI.


Sieci komputerowe w ramach modelu ISO OSI: protokoły i urządzenia sieciowe.Warstwy niższe: (i) warstwa fizyczna - teoretyczne podstawy transmisji danych; media transmisyjne; transmisja bezprzewodowa; komunikacja satelitarna; publiczna sieć telefoniczna; telewizja kablowa; (ii) warstwa łącza: obsługa ramek i strumieni bitowych; wykrywanie i korekcja błędów; typowe protokoły; podwarstwa dostępu do medium: alokacja kanału transmisyjnego - protokoły wielokrotnego dostępu do medium; Ethernet; technologie bezprzewodowe; przełączniki; wirtualne sieci lokalne; (iii) warstwa sieciowa - komutacja pakietów/datagramów; wyznaczanie trasy: algorytmy i protokoły; zarządzanie przepływnością i jakością obsługi; Internet: IPv4, IPv6; (iv) warstwa transportowa - transport połączeniowy i bezpołączeniowy; gniazda i strumienie; zwielokrotnianie, sterowanie przepływem danych i buforowanie; Internet: TCP, UDP.Warstwy wyższe: (v) warstwa sesji - zapewnieni właściwego kierunku przepływu danych między nadawcą i odbiorcą; (vi) warstwa prezentacji - konwersja danych zgodnie ze specyfikacją OSI-RM, a także kompresja i dekompresja oraz szyfrowanie i deszyfrowanie danych; (vii) warstwa aplikacji - systemy nazewnicze i katalogowe; poczta elektroniczna; wymiana plików i dokumentów; multimedia.Zagadnienia bezpieczeństwa i ochrony danych: rozwiązania kryptograficzne; uwierzytelnianie, podpis cyfrowy; zarządzanie kluczami; bezpieczna transmisja danych i usługi sieciowe; zapory sieciowe.




J.F. Kurose, K.W. Ross, Sieci komputerowe. Ujęcie całościowe. Wydanie V, Helion, Gliwice 2010Mark Sportack, Sieci komputerowe. Księga eksperta. Wydanie II poprawione i uzupełnione, Helion, Gliwice 2004A. S. Tanenbaum, Sieci Komputerowe, Helion, Gliwice 2004.G. Colouris, J. Dollimore, T. Kindberg, Systemy rozproszone, WNT, Warszawa 1998Standardy i aktualna dokumentacja dostępna online (Internet)



Sieci neuronowe





Podstawowy


III rok, szósty semestr (I stopień studiów)


3




Polski


Dr Katarzyna Michalik



Poznanie przez studentów ważnego aspektu metod sztucznej inteligencji jakim są sztuczne sieci neuronowe. Nabycie umiejętności przygotowania sieci neuronowych i nadzorowania ich uczenia się w wybranych zastosowaniach.


Podstawowe pojęcia, neuron biologiczny i obliczeniowy, sieć neuronów, synapsy i sygnały wejściowe, wagi, obszary zastosowań sieci neuronowych, linear learning machine, funkcje aktywacji, graficzne obraz neuronu obliczeniowego, łączenie neuronów w sieci, architektura sieci, warstwa ukryta, warstwa wyjściowa, uczenie a prognozowanie, perceptron, sieć Hopfielda, sieć ABAM, uczenie z nadzorem, uczenie bez nadzoru, samoorganizacja, sieć Kohonena, uczenie konkurencyjne (WTA, WTM), nadzorowane uczenie konkurencyjne, propagacja wsteczna sieci jednokierunkowej, przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych, sposoby kodowania danych wprowadzanych do sieci neuronowej, zastosowania sieci neuronowych (np. w robotyce, ekstrakcji cech czy tez w projektowaniu leków, chemo- i bioinformatyce), przykłady programów komputerowych realizujących algorytmy sieci neuronowych, podstawy programowania w środowisku MATLAB lub Octave, programowanie algorytmów neuronowych w środowisku MATLAB (NN-Toolbox for MATLAB) lub Octave.




S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, WNT, W-wa 1996R. Tadeusiewicz, Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, W-wa 1993Wprowadzenie do sieci neuronowych, StatSoft, Kraków 2006J. Łęski, Systemy neuronowo-rozmyte, WNT, Warszawa 2008

R. A. Kosiński, Sztuczne sieci neuronowe Dynamika nieliniowa i chaos Wydanie III uaktualnione, WNT, Warszawa 2008J. Zupan, J. Gasteiger, Neural Networks in Chemistry and Drug Design, Wiley, VCH, Weinheim 1999



Systemy operacyjne





Podstawowy




3




Polski


Dr Seweryn Kowalski


Technologia informacyjna, programowanie


Poznanie struktury, zrozumienie zasad działania oraz nabycie umiejętności obsługi wraz z elementami administracji podstawowych systemów operacyjnych.


Wstęp: systemy komputerowe, koncepcja systemu operacyjnego, system operacyjny a sprzęt. Struktury systemów operacyjnych: budowa, organizacja, usługi, zadania, implementacje. Procesy: koncepcja, planowanie, koordynacja, kolejkowanie, komunikacja międzyprocesowa, współzawodnictwo, implementacje. Pamięć: podstawy, segmentacja i stronicowanie, pamięć wirtualna, implementacje. Wejście/wyjście: urządzenia fizyczne, wirtualizacja, buforowanie, blokada, implementacje. Systemy plików: struktura i organizacja, dostęp do informacji, implementacje. Interfejs użytkownika: polecenia systemowe, programy narzędziowe, interakcja z użytkownikiem, interfejsy graficzne. Interfejs programisty: usługi systemowe, biblioteki, narzędzia programistyczne. Ochrona i bezpieczeństwo: mechanizmy, metody organizacja, implementacje. Przegląd wybranych systemów operacyjnych oraz ich tendencji rozwojowowych jednoprogramowość, wieloprogramowość/ wielozadaniowość, wielowątkowość, architektura rozproszona, systemy czasu rzeczywistego




A. Silberschatz, P. Galvin, Podstawy systemów operacyjnych, WNT, Warszawa 2006

A.S. Tanenbaum, Modern Operating Systems, 2nd Ed., Prentice Hall, 2004A.S. Tanenbaum, A. W. Woodhull, Operating Systems: Design and Implementation, 3rd Ed., Prentice Hall, 2006A. S. Tanenbaum, Rozproszone systemy operacyjne, PWN, Warszawa 1997Aktualna dokumentacja dostępna online (Internet)

II (B) OPIS POSZCZEGÓLNYCH PRZEDMIOTÓW II B 1. Nazwa...

Documents

Transcript of II (B) OPIS POSZCZEGÓLNYCH PRZEDMIOTÓW II B 1. Nazwa...