Obliczenia naukowe i inżynierskie

stacjonarne

III stopnia

wybieralny

W 15/+; C 15/+; Razem: 30

brak

Dyscyplina naukowa studiów: Elektronika, Telekomunikacja

dr hab. inż. Jacek Starzyński

aktywność/obciążenie studenta w godz:

1. Udział w wykładach / 15

2. Samodzielne studiowanie tematyki wykładów / 30

3. Udział w lćwiczeniach / 15

4. Samodzielne przygotowanie do ćwiczeń i opracowanie sprawozdań z eksperymentów numerycznych / 25

5. Udział w konsultacjach / 8

6. Przygotowanie do zaliczenia / 2

Sumaryczne obciążenie pracą studenta: 95 / 3 ECTS

Zajęcia z udziałem nauczycieli: 1.+3.+5.= 38 / 1 ECTS

Zajęcia o charakterze praktycznym: 3.+4.=40 / 1,5 ECTS

Celem zajęć jest zaznajomienie studenta z najważniejszymi metodami tworzenia oprogramowania do obliczeń naukowych i inżynierskich: poznanie narzędzi i zasad efektywnej implementacji metod numerycznych.

Wykład

1. Podstawowe zasady implementacji metod numerycznych (błędy obcięcia i zaokrąglenia, stabilność, uwarunkowanie, języki i biblioteki). (2 godziny)

2. Rozwiązywanie układów równań i operacje na macierzach: reprezentacja dużych układów równań w pamięci, iteracyjne metody rozwiązywania UR, poprawianie uwarunkowania, wyznaczanie wartości własnych). (2 godziny)

3. Dopasowywanie funkcji do danych: interpolacja i aproksymacja (funkcje bazowe, interpolacja, aproksymacja średniokwadratowa). (2 godziny)

4. Całkowanie numeryczne: kwadratury, całki wielowymiarowe, ocena dokładności. (2 godziny)

5. Dyskretyzacja czasu i przestrzeni: metody i narzędzia dyskretyzacji przestrzeni, otwarte i zamknięte schematy czasowe, powiązanie dyskretyzacji czasu i przestrzeni na przykładzie metody różnic skończonych. (2 godziny)

6. Równania nieliniowe: metody rozwiązywania. (2 godziny)

7. Równania różniczkowe: zaawansowane narzędzia numeryczne do symulacji w dziedzinie czasu i rozwiązywania zagadnień brzegowych. (2 godziny)

8. Przetwarzanie dużych zbiorów danych: przykład wykorzystanie języka Clojure do analizy danych klimatycznych. (1 godzina)

Ćwiczenia:

1. Równoległa implementacja Metody Różnic Skończonych z wykorzystaniem MPI (5 godzin)

2. Równoległa implementacja rozwiązywania rzadkiego układu równań w Metodzie Elementów Skończonych (5 godzin)

3. Wykorzystanie języka Python i bibliotek VTK, pydicom do przetwarzania dużych zbiorów danych (dane biomedyczne) 5 godzin)

Hans Petter Langtangen, Python Scripting for Computational Science, Springer 2009, ISBN-13: 978-3540739159

Anders Logg (Editor), Kent-Andre Mardal (Editor), Garth Wells (Editor) , Automated Solution of Differential Equations by the Finite Element Method: The FEniCS Book (Lecture Notes in Computational Science and Engineering), Springer 2012, ISBN-13: 978-364223098

W1: Doktorant ma zaawansowaną wiedzę z zakresu programowania jako narzędzia rozwiązywania zagadnień naukowych i inżynierskich. / K_W06, K_W15

U1: Doktorant potrafi wykorzystać poznane narzędzia symulacji komputerowej do realizacji projektów obszarze elektroniki i telekomunikacji. / K_U01, K_U06

U2: Doktorant potrafi urządzenia elektroniczne wykorzystując komputerowe narzędzia wspomagania projektowania. /K_U07, K_U09

K1: Doktorant potrafi pracować w zespole w sposób zapewniający realizację zadania w założonym terminie oraz potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego zadania. / K_K01, K_K03, K_K04

Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie oceny pozytywnej z ćwiczeń oraz zaliczenie testu końcowego.

Efekty U1, U2, K1 sprawdzane są w trakcie bieżącej kontroli wykonywania ćwiczeń.

Efekt W1 sprawdzany jest na teście końcowym.