2749771974

Prowadzący: prof. dr hab. Aleksander Błaszczyk.

3. Analiza algorytmów (wykład specjalistyczny [])

Specjalność    NI    Poziom    4    Status    W

L. godz. tyg.    2 W+    2 L    L. pkt.    5    Socr. Codę    11.1

Wymagania wstępne: brak Treści kształcenia:

Celem wykładu jest omówienie podstawowych oraz zaawansowanych metod konstruowania algorytmów. W szczególności zostaną omówione wszystkie algorytmy wymagane na maturze z informatyki oraz wybrane algorytmy grafowe i algorytmy z powrotami. W trakcie ćwiczeń, które będą odbywały się w pracowni komputerowej, studenci będą mieli możliwość napisania programów komputerowych wykorzystujących omawiany materiał.

Efekty kształcenia:

•    implementowania omawianych struktur danych w jeżyku algorytmicznym wysokiego poziomu,

•    zapisywania i analizowania złożonych algorytmów w pseudokodzie oraz w wybranym jeżyku programowania (C++, Java),

•    modelowania problemów praktycznych w jeżyku teorii grafów,

•    rozumienia matematycznych podstaw analizy algorytmów i wpływu doboru struktur danych i algorytmów na czas działania programów komputerowych,

•    wyznaczania górnego i dolnego ograniczenia złożoności problemu.

Zaliczenie przedmiotu: egzamin.

Literatura

1.    A.V. Aho, J.E. Hopcroft i J.D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, Helion, Warszawa 2003.

2.    T.H. Cormen, Ch.E. Leiserson, R.L. Rivest i C. Stein, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, Warszawa 2007 (wyd. 8).

3.    W. Lipski, Kornbinatoryka dla programistów, WNT, Warszawa 2007 (wyd. 3).

4.    S.S. Skiena i M.A. Revilla, Wyzwania programistyczne, WSiP, Warszawa 2004.

5.    Informator o egzaminie maturalnym od 2009 roku, Informatyka, CKE, Warszawa, 2009 Prowadzący: dr hab. Michał Baczyński.

4. Analiza wypukła (wykład monograficzny [])

Specjalność    F+M+S+N+NI    Poziom    3    Status    W

L. godz. tyg.    2 W+ 2 K    L. pkt.    5    Socr. Codę    11.1

Wymagania wstępne: analiza, algebra liniowa Treści kształcenia:

1.    Zbiory wypukłe: powłoka wypukła, twierdzenie Caratheodory’ego, topologiczne własności zbiorów wypukłych, twierdzenia o rozdzielaniu, lemat Farkasa. Model wzrostu gospodarczego, punkt równowagi.

2.    Funkcje wypukłe: kryteria wypukłości, wypukłość i ciągłość, wypukłość i różniczkowalność, rachunek subgradientów, nierówność Jensena. Zastosowania w optymalizacji.

Efekty kształcenia:

Celem wykładu jest zapoznanie studentów z podstawami analizy wypukłej w przestrzeniach skończenie-wymiarowych oraz zastosowaniami w ekonomii matematycznej i optymalizacji.

Zaliczenie przedmiotu: egzamin.

Literatura