Předmět: Scientific Computing

« Zpět
Název předmětu Scientific Computing
Kód předmětu KMA/SCOM
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia 1
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 6
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný, Povinně-volitelný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Fürst Tomáš, RNDr. Ph.D.
  • Vodák Rostislav, doc. RNDr. Ph.D.
Obsah předmětu
1. Fourierovy řady a jejich použití při práci se zvukovými záznamy, matematický pohled na hudbu. 2. Fourierova transformace a její použití na řešení lineárních obyčejných i parciálních diferenciálních rovnic. 3. Úvod k okrajovým úlohám pro ODE. Na příkladu napínání struny budou představeny pojmy lineární elasticity, bude odvozena jednorozměrná Lamého rovnice a bude představeno několik numerických metod, jak takové úlohy řešit. 4. Metoda sítí pro eliptické a parabolické úlohy. 5. Jak zacházet s digitálními obrazovými daty. Podrobně projdeme jednu konkrétní aplikaci, od získání obrazových dat z mikroskopu, přes jejich zpracování až po jednoduchou statistickou analýzu výsledků. 6. Časové řady biologických signálů. Na příkladu ECG signálu se naučíme zacházet s tímto typem časových řad a prozkoumáme, jaký typ komplexity biologické signály obsahují.

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Předpoklady
nespecifikováno
KMA/MA1 a zároveň KMA/MA2 a zároveň KMA/MA3 a zároveň KAG/LA1A a zároveň KMA/DR

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Ústní zkouška. Zápočet: komplexní zpracování vybraného problému.
Doporučená literatura
  • Benson, D. (2006). Music: A Mathematical Offering.
  • Brockwell, P. J., Davis, R. A. (2009). Time Series: Theory and Methods.
  • Brunton, S. L., Kutz, J. N. (2022). Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control.
  • Gonzalez, R. C., Woods, R. E. (2017). Digital Image Processing.
  • Körner T. W. (1988). Fourier Analysis.
  • Kutz, N. (2013). Data Driven Modeling & Scientific Computation.
  • Morton, K. W., Mayers, D. F. (2005). Numerical solution of partial differential equations: an introduction. Cambridge.
  • Vitásek, E. (1994). Základy teorie numerických metod pro řešení diferenciálních rovnic. Praha.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Data Science (2026) Kategorie: Matematické obory 3 Doporučený ročník:3, Doporučený semestr: Zimní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Aplikovaná matematika - specializace Průmyslová matematika (2026) Kategorie: Matematické obory 3 Doporučený ročník:3, Doporučený semestr: Zimní
Fakulta: Přírodovědecká fakulta Studijní plán (Verze): Obecná fyzika a matematická fyzika (2026) Kategorie: Fyzikální obory 1 Doporučený ročník:1, Doporučený semestr: Zimní