DM587: Scientific Programming

Det Naturvidenskabelige Studienævn

Undervisningssprog: På dansk eller engelsk afhængigt af underviser, men engelsk ved internationale studerende
EKA: N330069102
Censur: Intern prøve, to eller flere bedømmere
Bedømmelse: 7-trinsskala
Udbudssteder: Odense
Udbudsterminer: Efterår
Niveau: Bachelor

STADS ID (UVA): N330069101
ECTS-point: 5

Godkendelsesdato: 24-01-2024


Varighed: 1 semester

Version: Godkendt - aktiv

Kommentar

Samlæses delvist med DM579 i anden halvleg af efterårssemesteret.

Indgangskrav

Kurset kan ikke følges af studerende, der har bestået DM561 eller som har DM579, DS827 eller DS831 obligatorisk i deres studieordning.

Faglige forudsætninger

Studerende, der følger kurset, forventes at kende stoffet fra:

  • MM568, Logik og Linær Algebra og
  • DM536, Introduktion til programmering.

Formål

Formålet med kurset er at lade de studerende tilegne sig programmeringserfaring i at implementere teknikker fra lineær algebra til løsning af virkelige problemer. Faktisk har lineær algebra udbredt brug i hele naturvidenskaberne og datalogien. Overordnet giver kurset et fagligt grundlag for problemløsning ved at modellere og implementere programmer, der anvender metoder fra lineær algebra i praktiske sammenhænge.

I forhold til uddannelsens kompetenceprofil har kurset
eksplicit fokus på at:

  • Give færdigheder i at beskrive, formulere og formidle
    problemstillinger og resultater til enten fagfæller og ikke-specialister eller
    samarbejdspartnere og brugere
  • Give færdigheder til at anvende tankegange og fagudtryk fra fagets
    grundlæggende discipliner.
  • Give færdigheder til at beregne i et videnskabeligt programmeringsmiljø løsninger til lineære ligningssystemer, determinanter, inverse af matricer, koordinaterne for vektorer, og resultater af lineære afbildninger via matricer.
  • Give færdigheder til at udvikle software og analysere de producerede resultater.
  • Give kompetence i at håndtere komplekse og udviklingsorienterede
    situationer i studie- og arbejdssammenhænge
  • Give kompetence i at identificere egne læringsbehov og strukturere
    egen læring i forskellige læringsmiljøer

Målbeskrivelse

For at opnå
kursets formål er det læringsmålet for kurset, at den studerende demonstrerer
evnen til at:

  • lave modeller baseret på lineær algebra til løsning af konkrete problemer
  • udforme en programstruktur baseret på modellen
  • implementere modellen i et videnskabeligt programmeringsmiljø
  • finde og bruge passende elementer i programbiblioteket, der hører til miljøet
  • planlægge og udføre beregningsmæssige tests.

Indhold

Kurset indeholder følgende faglige elementer:

  • Imperativ, funktionel og objektorienteret programmering for at lave lineær algebra beregninger som fx: matrix operationer, lineære afbildninger, løse systemer af lineære ligninger, løse eigenværdiproblemer, diagonalisering, matrixnedbrydning
  • Andvenselser af lineær algebra, som fx:
  • billedbehandling
  • pagerank
  • least squares
  • graf algoritmer
  • itererede metoder.

Litteratur

Se itslearning for pensumlister og yderligere litteraturhenvisninger.

Eksamensbestemmelser

Eksamenselement a)

Tidsmæssig placering

Efterår

Udprøvninger

Obligatoriske opgaver

EKA

N330069102

Censur

Intern prøve, to eller flere bedømmere

Bedømmelse

7-trinsskala

Identifikation

Fulde navn og SDU brugernavn

Sprog

Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

Hjælpemidler

Oplyses på kurset

ECTS-point

5

Vejledende antal undervisningstimer

36 timer per semester

Undervisningsform

På naturvidenskab er undervisningen tilrettelagt efter trefasemodellen dvs. intro, trænings- og studiefasen.

  • Introfase (forelæsning) - Antal timer: 20
  • træningsfase: Antal timer: 16

I introfasen introduceres og perspektiveres begreber, teorier og modeller. I træningsfasen træner de studerende færdigheder og trænger dybere ned i det stof.

Aktiviteter i studiefasen:

  • Læse den tildelte litteratur
  • Løse hjemmeopgaver
  • Anvende det tilegnede viden i praktiske projekter

Ansvarlig underviser

Navn E-mail Institut
Marco Chiarandini marco@imada.sdu.dk Data Science

Yderligere undervisere

Navn E-mail Institut By
Aritra Dutta ard@sdu.dk Data Science

Skemaoplysninger

Administrationsenhed

Institut for Matematik og Datalogi (datalogi)

Team hos Uddannelsesjura & Registratur

NAT

Udbudssteder

Odense

Anbefalede studieforløb

Profil Uddannelse Semester Udbuds periode

Overgangsordninger

Overgangsordninger beskriver, hvordan et kursus erstatter et andet kursus, når der ændres i et studieforløb.
Hvis der er lavet en overgangsordning for et kursus vil den fremgå af oversigten.
Se overgangsordninger for alle kurser på Det Naturvidenskabelige Fakultet.