PřF:M1110 Linear Algebra I - Course Information
M1110 Linear Algebra and Geometry I
Faculty of Scienceautumn 2017
- Extent and Intensity
- 2/2/0. 4 credit(s) (příf plus uk k 1 zk 2 plus 1 > 4). Type of Completion: zk (examination).
- Teacher(s)
- prof. RNDr. Jan Paseka, CSc. (lecturer)
Mgr. Jiří Janda, Ph.D. (assistant) - Guaranteed by
- doc. RNDr. Martin Čadek, CSc.
Department of Mathematics and Statistics – Departments – Faculty of Science
Supplier department: Department of Mathematics and Statistics – Departments – Faculty of Science - Timetable
- Mon 18. 9. to Fri 15. 12. Mon 14:00–15:50 M1,01017
- Timetable of Seminar Groups:
M1110/02: Mon 18. 9. to Fri 15. 12. Fri 10:00–11:50 M1,01017, J. Paseka - Prerequisites
- !OBOR(AMV) && !OBOR(FINPOJ) && !OBOR(BIMAT) && !OBOR(UM)
High School Mathematics - Course Enrolment Limitations
- The course is also offered to the students of the fields other than those the course is directly associated with.
- fields of study / plans the course is directly associated with
- Mathematics (programme PřF, B-MA)
- Statistics and Data Analysis (programme PřF, B-MA)
- Abstract
- Linear algebra belongs to the fundamentals of mathematical education. Passing the course, *the students will master the basic notions concerning vector spaces and linear maps, *they will be able to use the notions from linear algebra in their further study, *they will gain good computational skills with matrices and systems of linear equations.
- Learning outcomes
- Passing the course, *the students will master the basic notions concerning vector spaces and linear maps, *they will be able to use the notions from linear algebra in their further study, *they will gain good computational skills with matrices and systems of linear equations.
- Key topics
- Vector spaces.
- Operations with matrices.
- Gauss elimination.
- Vector subspaces.
- Linear independence.
- Basis and dimension.
- Coordinates.
- Linear maps.
- Matrices of linear maps.
- Affine subspaces.
- Systems of linear equations.
- Determinants
- Vector spaces with scalar product.
- Study resources and literature
- Zlatoš P.: Lineárna algebra a geometria, připravovaná skripta MFF Univerzity Komenského v~Bratislavě, elektronicky dostupné na http://thales.doa.fmph.uniba.sk/katc/
- HORÁK, Pavel. Úvod do lineární algebry. 3. vyd. Brno: Rektorát UJEP Brno, 1980, 135 s. info
- Anton H., Rorres.C.: Elementary Linear Agebra, 8th edition, Application Version, Wiley, 2000, ISBN 0471170526.
- ŠMARDA, Bohumil. Lineární algebra. Praha: Státní pedagogické nakladatelství, 1985, 159 s. info
- ŠIK, František. Lineární algebra zaměřená na numerickou analýzu. Vydání první. Brno: Masarykova univerzita v Brně, 1998, 177 stran. ISBN 8021019662. info
- Slovák, Jan. Lineární algebra. Učební texty. Brno:~Masarykova univerzita, 1998. 138. elektronicky dostupné na http://www.math.muni.cz/~slovak.
- HORÁK, Pavel. Algebra a teoretická aritmetika. 2. vyd. Brno: Rektorát Masarykovy univerzity, 1991, 196 s. ISBN 8021003200. info
- Approaches, practices, and methods used in teaching
- Lectures: theoretical explanation with practical examples. Exercises: solving problems for understanding basic concepts and theorems, contains also more complex problems, homework. Students will be asked to have an active participation at seminars or to obtain 40 % of possible points from two written tests (8 from 20).
- Method of verifying learning outcomes and course completion requirements
- Lecture 2 hours a week, seminar 2 hours a week. Examination written and oral. To access the examination one has to pass exercises. The examination has 3 parts. 1. part: During the semester, two obligatory mid-term exams are evaluated (each for max 10 points, 50 minutes long). Student may collect during the semester maximally 20 points. 2. part: If the student is able to pass exercises he may proceed to the final examination. This examination starts with a written exam that consists of 2 parts - theoretical (20 points) and practical (30 points). 3. part: Oral examination (30 points). Requirements: to manage the theory from the lecture, to be able to solve the problems similar to those from exercises. Evaluation (points <= 49 - F, 49 < points <= 59 - E, 59 < points <= 69 - D, 69 < points <= 79 - C, 79 < points <= 89 - B, 89 < points <= 100 - A).
- Language of instruction
- Czech
- Follow-Up Courses
- Teacher's information
- Požadavky k získání zápočtu ze cvičení a tedy k přístupu ke zkoušce
(podle čl.19, odst.3 a čl.18, odst.1 Studijního a zkušebního řádu MU):
Pro studenty prezenční formy studia:
Aktivní účast na cvičeních - nejvýše 2 neomluvené neúčasti. Platí výhradně omluvenky zapsané studijním oddělením do informačního systému. Při více než čtyřech neúčastích úspěšné absolvování dvou zápočtových písemek (celkový získaný počet bodů musí být alespoň osm z možných dvaceti).
Pro studenty kombinované formy studia:
Každý student kombinované formy studia oboru Fyzika oznámí před zahájením pravidelné semestrální výuky závazně cvičícímu seminární skupiny, kam je zařazen, zda hodlá cvičení pravidelně navštěvovat či nikoliv. Pravidla pro získání zápočtu jsou totožná s prezenčním studiem.
Průběh a hodnocení písemné, případně ústní zkoušky:
Písemná zkouška se bude konat v termínech vypsaných v Informačním systému podle čl.16, odst.5,6 Studijního a zkušebního řádu MU, ovšem výhradně v průběhu zkouškového období podzimního semestru. Obsahem písemné části zkoušky budou otázky zjišťující porozumění teorii jakož i početní úlohy obdobné úlohám řešeným ve cvičeních. Ústní část zkoušky se pak bude konat nejpozději další den. - Further comments (probably available only in Czech)
- Study Materials
The course is taught annually. - Listed among pre-requisites of other courses
- E6020 Advanced Machine Learning
E1234&&M1110&&M1110B&&M2110&&M2110B&&M1100&&M1100B&&M2100&&M2100B&&M3121&&M4122&&E0034&&E8600 - M2110 Linear Algebra and Geometry II
M1110||M1111||(FI:MB003) - M7190 Game Theory
M1110 || M1110B || FI:MB141 || FI:MB151 - FI:MB153 Statistics I
(MB151 || MB152 || PřF:M1110 || PřF:M1100) && !NOW(MB143) - FI:MB154 Discrete Mathematics
MB151 || MB152 || PřF:M1110 || PřF:M1100
- E6020 Advanced Machine Learning
- Enrolment Statistics (autumn 2017, recent)
- Permalink: https://is.muni.cz/course/sci/autumn2017/M1110