MB203 Spojité modely a statistika B

Fakulta informatiky
podzim 2015
Rozsah
4/2. 6 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc. (přednášející)
Mgr. Bc. Tomáš Janík (cvičící)
Mgr. Martin Panák, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc.
Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 16:00–17:50 A320, Út 16:00–17:50 A320
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MB203/T02: Út 22. 9. až Út 22. 12. Út 10:00–11:35 116, T. Janík, Nepřihlašuje se. Určeno pro studenty se zdravotním postižením.
MB203/01: Út 14:00–15:50 B204, M. Panák
Předpoklady
! MB103 Spojité modely a statistika && !NOW( MB103 Spojité modely a statistika )
Doporučuje se znalost elementárních funkcí, práce s polynomy, racionální lomené funkce. Dále pak základy maticového počtu, práce s lineárními zobrazeními a vektorovými prostory a základními nástroji diferencování a integrování v jedné proměnné.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
předmět má 17 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu bude student schopen:
používat metody matematické analýzy pro funkce více proměnných, včetně integrace po křivkách a plochách; řešit základní optimalizační úlohy; používat diferenciální rovnice pro spojité modelování procesů;
rozumět základním teoretickým konceptům teorie pravděpodobnosti; prakticky aplikovat metody popisné i matematické statistiky na jednoduché úlohy.
Osnova
  • Třetí část čtyřsemestrového bloku základních přednášek matematiky. V celém bloku jsou prezentovány základy algebry a teorie čísel, lineární algebry, analýzy, numerických metod, kombinatoriky a teorie pravděpodobnosti a statistiky.
  • Diferenciální a integrální počet ve více proměnných: parciální derivace, integrální počet ve více proměnných, vybrané aplikace diferenciálního a integrálního počtu, systémy diferenciálních rovnic, přibližná řešení.
  • Základní pojmy teorie pravděpodobnosti, náhodné veličiny a jejich číselné charakteristiky, popisná statistika, stručný úvod do matematické statistiky.
Literatura
    doporučená literatura
  • SLOVÁK, Jan, Martin PANÁK a Michal BULANT. Matematika drsně a svižně. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013, 773 s. ISBN 978-80-210-6307-5. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.5817/CZ.MUNI.O210-6308-2013. Základní učebnice matematiky pro vysokoškolské studium info
  • RILEY, K. F., M. P. HOBSON a S. J. BENCE. Mathematical methods for physics and engineering : a comprehensive guide. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2002, xxiii, 123. ISBN 0-521-81372-7. info
  • ZVÁRA, Karel a Josef ŠTĚPÁN. Pravděpodobnost a matematická statistika. 2. vyd. Praha: Matfyzpress, 2001, 230 s. ISBN 8085863243. info
  • DOŠLÁ, Zuzana a Ondřej DOŠLÝ. Diferenciální počet funkcí více proměnných. Vydání první. Brno: Vydavatelství Masarykovy univerzity, 1994, 130 stran. ISBN 8021009926. info
    neurčeno
  • PLCH, Roman, Zuzana DOŠLÁ a Petr SOJKA. Matematická analýza s programem Maple. Díl 1, Diferenciální počet funkcí více proměnných. prvni. Brno: Masarykova Universita, 1999, 80 s. ISBN 80-210-2203-5. URL info
Výukové metody
Výuka je vedena formou dvou klasických dvouhodinových přednášek a standardních cvičení provázených domácími úkoly.
Metody hodnocení
Během semestru jsou dvě povinné vnitrosemestrální písemky, každá na max 10 bodů. Ve cvičení se píší malé písemky, cvičení je celkově ohodnoceno max 5 body. Závěrečná praktická písemná zkouška je na max 20 bodů a je následována ústní zkouškou, která ověřuje zvládnutí teorie. Pro úspěšné ukončení předmětu (hodnocení minimálně E) je zapotřebí získat alespoň 20 bodů.
Informace učitele
Požadavkem k úspěšnému vykonání zkoušky je teoretické i praktické zvládnutí látky.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2013, podzim 2014, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019.