Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: systemy komputerowe i technologie mobilne

Sylabus przedmiotu Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Algorytmy obliczeniowe wysokiej wydajności
Specjalność inteligentne aplikacje komputerowe
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 10 1,00,44egzamin
laboratoriaL2 10 1,00,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 10 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu algebry liniowej i metod numerycznych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z algorytmami obliczeniowymi wysokiej wydajności.
C-2Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Wprowadzenie.1
T-A-2Macierze odwrotne. Wyznaczniki Mnożenie blokowe macierzy.2
T-A-3Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD) i ich zastosowania2
T-A-4Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzą gęstą.2
T-A-5Macierze rzadkie.2
T-A-6Algorytmy ortogonalizacji. wektory i wartości własne.1
10
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.9
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie.1
T-W-2Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.1
T-W-3Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).2
T-W-4Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.2
T-W-5Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.2
T-W-6Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta8
A-A-3Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta7
A-A-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
27
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów.1
A-L-3Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).7
A-L-4Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).7
A-L-5Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
27
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia (praca własna studenta)13
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i egzaminie3
28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
M-3Ćwiczenia audytoryjne - samodzielne rozwiązywanie zadań obliczeniowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
S-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne - kolokwium zaliczeniowe, zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/3_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.
I_2A_W01T2A_W01C-1T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-2M-1, M-3S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/3_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.
I_2A_U10, I_2A_U07T2A_U09, T2A_U12, T2A_U18C-2T-L-2M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D19/3_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
I_2A_K02, I_2A_K01T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07C-2T-L-2M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/3_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.
2,0Student nie potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania.
3,0Student potrafi wybrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania z grupy podanych algorytmów.
3,5Student potrafi samodzielnie dobrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania.
4,0Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności.
4,5Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności i szybkości działania.
5,0Student potrafi uzasadnić wybór algorytmu obliczeniowego w zależności od postawionego zadania i okreslić złożoność i szybkość działania wybranego algorytmu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/3_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.
2,0Student nie potrafi rozwiązywać problemów obliczeniowych.
3,0Student potarafi rozwiązywać proste problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
3,5Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
4,0Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
4,5Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym oraz potrafi dobrać algorytm ograniczając wpływ błędów na otrzymane wyniki.
5,0Student potarafi przeprowadzić analizę i ocenę jakości rozwiązania złożonych problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D19/3_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.

Literatura podstawowa

  1. Kincaid D., Cheney W., Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006, III
  2. Kiełbasiński A., Schwetlick H., Numeryczna algebra liniowa, WNT, Warszawa, 1992, II
  3. Fortuna Z., Macukow B., Wąsowski J., Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1993, II

Literatura dodatkowa

  1. Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III
  2. Matulewski J., Dziubak T., Sylwestrzak M., Płoszajczak R., Grafika, Fizyka, Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 2010, I
  3. Popov O., Metody numeryczne i optymalizacja, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2003, II

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Wprowadzenie.1
T-A-2Macierze odwrotne. Wyznaczniki Mnożenie blokowe macierzy.2
T-A-3Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD) i ich zastosowania2
T-A-4Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzą gęstą.2
T-A-5Macierze rzadkie.2
T-A-6Algorytmy ortogonalizacji. wektory i wartości własne.1
10

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.9
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie.1
T-W-2Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.1
T-W-3Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).2
T-W-4Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.2
T-W-5Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.2
T-W-6Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.2
10

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-A-2Przygotowanie się do ćwiczeń - praca własna studenta8
A-A-3Pisanie sprawozdań z ćwiczeń - praca własna studenta7
A-A-4Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.10
A-L-2Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów.1
A-L-3Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).7
A-L-4Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).7
A-L-5Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia (praca własna studenta)13
A-W-4Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu i egzaminie3
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/3_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie dobierać algorytmy obliczeniowe w zależności od postawionego zadania uwzględniając ich złożoność obliczeniową i szybkość działania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z algorytmami obliczeniowymi wysokiej wydajności.
Treści programoweT-W-3Rozkłady macierzy (LU, QR, SVD).
T-W-5Macierze rzadkie. Rozwiązywanie układów równań liniowych z macierzami rzadkimi.
T-W-6Algorytmy ortogonalizacji. Efektywne metody wyznaczania wartości własnych.
T-W-4Efektywne metody rozwiązywania układów równań liniowych z macierzą gęstą.
T-W-2Złożoność obliczeniowa. Postacie macierzy (wstęgowe, rzadkie, blokowe, przekątniowe) i ich zastosowania. Mnożenie blokowe macierzy.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-3Ćwiczenia audytoryjne - samodzielne rozwiązywanie zadań obliczeniowych.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ćwiczenia audytoryjne - kolokwium zaliczeniowe, zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania.
3,0Student potrafi wybrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania z grupy podanych algorytmów.
3,5Student potrafi samodzielnie dobrać algorytm obliczeniowy w zalezności od postawionego zadania.
4,0Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności.
4,5Student potrafi dobierać algorytmów obliczeniowych w zalezności od postawionego zadania z uwzględnieniem ich złożoności i szybkości działania.
5,0Student potrafi uzasadnić wybór algorytmu obliczeniowego w zależności od postawionego zadania i okreslić złożoność i szybkość działania wybranego algorytmu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/3_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć samodzielnie rozwiązywac problemy obliczeniowe w zakresie ograniczania wpływu błędów na wyniki, doboru algorytmów obliczeniowych a także do ich realizacji w wybranym środowisku programistycznym.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.
Treści programoweT-L-2Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi rozwiązywać problemów obliczeniowych.
3,0Student potarafi rozwiązywać proste problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
3,5Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
4,0Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
4,5Student potarafi rozwiązywać złożone problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym oraz potrafi dobrać algorytm ograniczając wpływ błędów na otrzymane wyniki.
5,0Student potarafi przeprowadzić analizę i ocenę jakości rozwiązania złożonych problemy obliczeniowe w wybranym środowisku programistycznym.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D19/3_K01W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_2A_K01Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T2A_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności dobierania algorytmów obliczeniowych w zależności od postawionego zadania.
Treści programoweT-L-2Wykorzystanie środowiska Matlab/Simulink do rozwiązywania różnego rodzaju zadań obliczeniowych. Określanie złożoności obliczeniowej, szybkości działania, dokładności i przydatności wybranych algorytmów obliczeniwych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.