Navigacija

19M081ETO - Elementi teorije optimizacije i simboličkih izračunavanja

Specifikacija predmeta
Naziv Elementi teorije optimizacije i simboličkih izračunavanja
Akronim 19M081ETO
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
    Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
    Uslovljnost drugim predmetima Matematika 1 (OO1MM1), Matematika 2 (OO1MM2)
    Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje studenata sa osnovnim konceptima simboličko-numeričkih izračunavanja vezanih za sisteme polinomskih jednačina, elementima optimizacije i pseudoinverznim matricama sa primenama u elektrotehnici i računarstvu.
    Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti su osposobljeni da primenjuju algoritme simboličke algebre zasnovane na Grebnerovim bazama polinomskih ideala i teoriji pseudoinverznih matrica.
    Sadržaj predmeta
    Sadržaj teorijske nastave Opšti problem simboličko-numeričkih izračunvanja u matematici. Sistemi računarske algebre i rešavanje sistema polinomskih jenačina. Grebnerova baza i primene na rešivost sistema, računarsku grafiku i robotiku. Odabrane metode optimizacije: Diskretna metoda najmanjih kvadrata i primene. Linearno programiranje. Teorija pseudoinverznih matrica. Mur-Penroseov inverz sa primenama.
    Sadržaj praktične nastave Kroz primere, zadatke i probleme student saznaje kako da primeni teoreme i osnovne pojmove koje je naučio kroz teorijsku nastavu. Posebno se priprema da rešava probleme koji se pojavljuju u računarstvu i tehnici.
    Literatura
    1. G.V. Milovanović, P.S. Stanimirović: Simbolička implementacija nelinearne optimizacije, PMF Niš 2002.
    2. R. Karp: Great Algorithms, CS Cousre 294-5, spring 2006, Berkeley
    Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
    Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
    3 1
    Metode izvođenja nastave Kombinacija tradicionalnih izlaganja na tabli, korišćenja slajdova, besplatnog matematičkog softvera (SAGE, SymPy), individualnog rada sa studentima na izradi domaćih zadataka i objašnjavanju tekućeg gradiva.
    Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
    Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
    Aktivnosti u toku predavanja Pismeni ispit
    Praktična nastava Usmeni ispit 50
    Projekti
    Kolokvijumi
    Seminari 50