MPE_MATL MATLAB

Ekonomicko-správní fakulta
jaro 2022
Rozsah
0/2/0. 3 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D. (cvičící)
doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D. (cvičící)
Garance
Mgr. Jakub Chalmovianský, Ph.D.
Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Jarmila Šveňhová
Dodavatelské pracoviště: Katedra ekonomie – Ekonomicko-správní fakulta
Rozvrh seminárních/paralelních skupin
MPE_MATL/01: Čt 10:00–11:50 VT204, kromě Čt 31. 3., J. Chalmovianský, D. Němec
Předpoklady
MPE_ZMAT Základy MATLABu
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Předmět si smí zapsat nejvýše 50 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/50, pouze zareg.: 0/50, pouze zareg. s předností (mateřské obory): 0/50
Cíle předmětu
Cieľom predmetu je rozvinúť znalosti študentov pri práci v programovom prostredí systému MATLAB smerom k pokročilejšiemu a efektívnejšiemu využívaniu širokých možností tohto softwarového nástroja pre účely modelovania dynamických systémov, optimalizáciu a simuláciu, algoritmizáciu a vykonávanie výpočtovo náročných úloh, pokročilú analýzu, vizualizáciu a prezentáciu dát. Predstavované nástroje a techniky sú zamerané primárne na využitie v ekonomických a ekonometrických aplikáciách, sú však univerzálne uplatniteľné aj v ďalších oblastiach, ako napr. vo financiách, či prírodných, technických a spoločenských vedách.
Študenti sa v rámci kurzu na praktických príkladoch oboznámia s možnosťami efektívneho programovania v prostredí MATLAB (o.i. aj pomocou využitia vnorených a rekurzívnych funkcií, možností optimalizácie a paralelizácie kódu, či využitím objektovo-orientovaného programovania), pokročilými možnosťami práce s existujúcimi toolboxmi MATLABu (napr. Optimization toolbox, Symbolic Math Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox), s pokročilou vizualizáciou dát (napr. pomocou Mapping toolboxu), s tvorbou vlastných grafických užívateľských prostredí, ako aj so simulačnými, optimalizačnými a ekonometrickými technikami, ktoré MATLAB ponúka, a v neposlednom rade s možnosťami prepojenia MATLABu s dátami, či softwarom tretích strán (napr. MS Excel, software na správu verzii Git a pod.).
Výstupy z učení
Po absolvovaní predmetu budú študenti schopní pomocou MATLABu:
• navrhnúť, implementovať a vykonať vhodný algoritmus na vyriešenie netriviálnych problémov;
• vizualizovať a analyzovať, nielen ekonomické, reálne (a potenciálne viac-rozmerné) dáta, a to aj aplikáciou pokročilých nástrojov;
• chápať viaceré pokročilejšie techniky programovania vlastných skriptov a funkcií, vrátane využitia vnorených a rekurzívnych funkcií, či nástrojov optimalizácie a paralelizácie kódu;
• pracovať s rôznymi špecifickými toolboxmi MATLABu, ako napr. Optimization Toolbox, Symbolic Math Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox, Mapping Toolbox;
• prepojiť MATLAB s vybraným softwarom tretích strán pre transfer dát, či správu verzií, či používať nástroje a postupy využívané v rámci simulácii, optimalizácií a pri modelovaní v rôznych oblastiach ekonómie.
Osnova
  • 1. Základy ekonometrie a ekonometria časových radov v MATLABe.
  • 2. Techniky efektívneho programovania a práce s funkciami.
  • 3. Úvod do objektovo-orientovaného programovania v MATLABe.
  • 4. Pokročilé techniky grafického výstupu.
  • 5. Práca s vybranými toolboxmi MATLABu.
  • 6. Tvorba vlastného grafického užívateľského rozhrania.
  • 7. Simulačné a optimalizačné techniky pomocou MATLABu.
  • 8. MATLAB a software tretích strán.
Literatura
    povinná literatura
  • ATTAWAY, Stormy. MATLAB® : a practical introduction to programming and problem solving. Fifth edition. Oxford: Butterworth Heinmann/Elsevier, 2019, xxii, 604. ISBN 9780128154793. info
    doporučená literatura
  • Majumdar, N., Banerjee, S. MATLAB Graphics and Data Visualization Cookbook. Database: eBook Collection (EBSCOhost). 2012. ISBN 9781849693165.
  • Hahn, B. D., Valentine, D. T. Essential Matlab for Engineers and Scientists. 7th ed. Amsterdam : Academic Press. Database: eBook Collection (EBSCOhost). 2019. ISBN 9780081029985.
  • Paluszek, M., Thomas, S. MATLAB Machine Learning Recipes: A Problem-Solution Approach. New York : APress/Springer. 2019. ISBN 9781484239162.
  • Turk, I. Practical MATLAB: With Modeling, Simulation, and Processing Projects. New York : APress/Springer. 2019. ISBN 9781484252819.
Výukové metody
Semináre v počítačových učebniach, (skupinové) domáce úlohy, individuálny záverečný projekt.
Metody hodnocení
Predmet je ukončený skúškou. Pre úspešné absolvovanie skúšky je potrebné spracovať v zodpovedajúcej kvalite priebežné úlohy (projekty) na týždennej báze a záverečný semestrálny individuálny projekt.
Navazující předměty
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2023, jaro 2024, jaro 2025.