| Statuss(Aktīvs) | Izdruka | Arhīvs(0) | Studiju plāns Vecais plāns | Kursu katalogs | Vēsture |
| Kursa nosaukums | Starpdisciplinārā skaitļošana |
| Kursa kods | MateM001 |
| Zinātnes nozare | Matemātika |
| Kredītpunkti (ECTS) | 6 |
| Kopējais stundu skaits kursā | 162 |
| Lekciju stundu skaits | 24 |
| Semināru un praktisko darbu stundu skaits | 24 |
| Laboratorijas darbu stundu skaits | 0 |
| Studenta patstāvīgā darba stundu skaits | 114 |
| Kursa apstiprinājuma datums | 24/01/2024 |
| Atbildīgā struktūrvienība | Matemātikas un fizikas institūts |
| Kursa izstrādātājs(-i) | |
| Dr. math., asoc. prof. Svetlana Atslēga |
|
| Priekšzināšanas Kursam priekšzināšanas nav nepieciešamas |
|
| Kursa anotācija | |
| Studiju kursa mērķis ir matemātiskās domāšanas veicināšana, aplūkojot dažādus matemātikas pielietojumus informācijas tehnoloģijās. Studiju kursā padziļināti tiek apgūti funkciju aproksimācija un interpolācija, interpolācijas polinomi, splainu interpolācija, diskrēto un nepārtraukto gadījuma lielumu sadalījumi, Monte-Karlo metode, parastie diferenciālvienādojumi. Studiju kurss sniedz mūsdienīgo matemātiskās modelēšanas jēdzienu un problēmu izpratni. Studiju kursā studenti apgūst iemaņas darbā ar atbilstošu lietojumprogrammatūru, piemēram, “Matlab” | |
| Kursa rezultāti un to vērtēšana | |
| Pēc sekmīgas šī kursa apguves students:
1. Pārzina un spēj pierādīt zināšanas un kritisku izpratni par interpolācijas polinomiem, matemātisko modelēšanu, gadījuma lielumiem, nejaušo skaitļu ģeneratoriem un Monte-Karlo metodi, parastiem diferenciālvienādojumiem un to pielietojamību reālu savā specialitātē aplūkoto procesu aprakstīšanai – kontroldarbi 2. Spēj parādīt atbilstošo jēdzienu un likumsakarību izpratni, izpildīt vajadzīgas darbības un operācijas. Spēj aprēķinu veikšanai izmantot atbilstošo programmatūru. Strādājot grupā vai veicot darbu patstāvīgi, spēj pielietot specialitātes problēmsituācijai atbilstošus matemātiskos aprēķinus, veikt aprēķinu starprezultātus un gala rezultātu profesionālu novērtēšanu un interpretāciju – patstāvīgie darbi |
|
| Kursa saturs(kalendārs) | |
| Pilna laika klātienes studijās:
1.Lietojumprogrammatūras nepieciešamo iespēju apskats atbilstoši studiju kursa saturam (4 h) 2.Matemātiskā modelēšana. Matemātisko modeļu klasifikācija (2 h) 3.Modeļi, kas balstās uz parastiem diferenciālvienādojumiem (2 h) 4.Parastie diferenciālvienādojumi. Diferenciālvienādojumu risināšana ar atbilstošo programmatūru (4 h) 5.Diferenciālvienādojumu sistēmas. Fāzes plaknes analīzes. Diferenciālvienādojumu sistēmas pielietojuma piemēri dažādās cilvēka darbības nozarēs (7 h) 6.1. kontroldarbs: Parastie diferenciālvienādojumi (3 h) 7.Funkcija aproksimācija. Funkciju interpolācija. Paraboliskā interpolācija (2 h) 8.Interpolācijas polinomi (6 h) 9.Dabas objektu matemātiskā modelēšana: mežaudžu matemātiskā modelēšana (2 h) 10.Gadījuma lielumi. Teorētiskie sadalījumi. Gadījuma lielumu modelēšana (3 h) 11.Laikā mainīgas imitācijas metodes. Monte-Karlo metode (10 h) 12.2. kontroldarbs: Interpolācijas polinomi. Gadījuma lieluma sadalījumi. Monte-Karlo metode (3 h) |
|
| Prasības kredītpunktu iegūšanai | |
| Jābūt nokārtotam eksāmenam | |
| Studējošo patstāvīgo darbu organizācijas un uzdevumu raksturojums | |
| Rakstiski vai lietojot atbilstošo lietojumprogrammatūru, jābūt izpildītiem un ieskaitītiem sekojošiem patstāvīgiem darbiem:
1. patstāvīgais darbs. Lietojumprogrammatūras iespējas 2. patstāvīgais darbs. Parastie diferenciālvienādojumi un to risinātāji 3. patstāvīgais darbs. Fāzes plaknes analīze un konstruēšana 4. patstāvīgais darbs. Interpolācijas polinomi 5.patstāvīgais darbs. Gadījuma lielumi. Monte-Karlo metode |
|
| Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji | |
| Akumulējošo eksāmenu students var saņemt, ja:
-ir ieskaitīti visi patstāvīgie darbi (visi uzdevumi ir izpildīti pareizi) -semestra laikā katra kontroldarba vērtējums ir vismaz 4 balles. Akumulējošā eksāmena atzīmi veido visu kontroldarbu vidējā atzīme. Nesekmīgi uzrakstītu kontroldarbu students var pārrakstīt studiju procesa laikā, mācību spēka norādītajos laikos. Pēdējo kontroldarbu students var pārrakstīt individuālo studiju un pārbaudījumu perioda 1. nedēļā mācību spēka norādītajā laikā. Rakstisko eksāmenu var kārtot pasniedzēja norādītajā laikā, ja ir ieskaitīti visi patstāvīgie darbi (visi uzdevumi ir izpildīti pareizi). Laicīgi neieskaitītus patstāvīgos darbus var aizstāvēt mācību spēka norādītajos laikos. Neieskaitītus patstāvīgos darbus var atrādīt un ieskaitīt ne vairāk kā divus vienā pieņemšanas reizē. |
|
| Obligātā literatūra | |
| 1.Kronbergs E., Rivža P., Bože Dz. Augstākā matemātika II daļa. Rīga: Zvaigzne, 1988. – 527 lpp.
2.Dilwyn Edwards. Guide to mathematical modelling. New York: Industial Press, c2007. x, 326 lpp. 3.Won Y. Yang. Engineering mathematics with MATLAB. 2018. xiv, 741 lpp. |
|
| Papildliteratūra | |
| 1.Khyruddin Akbar Ansari, Bonni Dichone. An Introduction to numerical methods using MATLAB. SDC Publications. 2019, 368 lpp.
2.Eric Stade, Elisabeth Stade. Calculus: A modeling and computational thinking approach. Springer Cham, 2023. Xii, 274 lpp. 3.Paul Blachard. Differential equations. Belmont: Thomson Brooks/Cole, c2006. xviii, 828 lpp. |
|
| Piezīmes | |
| Akadēmiskā maģistra studiju programmā “Informācijas tehnoloģijas” | |