Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2

Podobne dokumenty
Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2

Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2

Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Egzamin, Gr. A

Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski. Zakres egzaminu magisterskiego. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2

ECTS (Część 2. Metody numeryczne) Nazwa w języku angielskim: Algorithms and data structures.

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Egzamin z Metod Numerycznych ZSI, Grupa: A

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

Inżynierskie metody analizy numerycznej i planowanie eksperymentu / Ireneusz Czajka, Andrzej Gołaś. Kraków, Spis treści

Odniesienie symbol I [1] [2] [3] [4] [5] Efekt kształcenia

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO

x y

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

4.Zmienne losowe X 1, X 2,..., X 100 są niezależne i mają rozkład wykładniczy z α = 0.25 Jakie jest prawdopodobieństwo, że 1

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Bardzo łatwa lista powtórkowa

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

EGZAMIN MAGISTERSKI, 18 września 2013 Biomatematyka

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

1 Relacje i odwzorowania

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Kolokwium ze statystyki matematycznej

EGZAMIN MAGISTERSKI, czerwiec 2014 Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Zwięzły kurs analizy numerycznej

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

EGZAMIN MAGISTERSKI, Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach. x i 0,

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Testowanie hipotez statystycznych.

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

wolne wolne wolne wolne

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

dr inż. Damian Słota Gliwice r. Instytut Matematyki Politechnika Śląska

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

KARTA KURSU (realizowanego w module specjalności) Metody numeryczne

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

INFORMATYKA ELEMENTY METOD NUMERYCZNYCH.

1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

OPIS MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)

Zagadnienia na egzamin dyplomowy Matematyka

Statystyka matematyczna dla leśników

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

KIERUNEK STUDIÓW: ELEKTROTECHNIKA

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Rozkłady statystyk z próby

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

STATYSTYKA

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych

Obliczenia Naukowe. Wykład 12: Zagadnienia na egzamin. Bartek Wilczyński

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Spis treści. Rozdział I. Wstęp do matematyki Rozdział II. Ciągi i szeregi... 44

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

EGZAMIN LICENCJACKI NA KIERUNKU MATEMATYKA ROK AKADEMICKI 2016/2017

ZAKRESY NATERIAŁU Z-1:

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Metody numeryczne Numerical methods. Elektrotechnika I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Metoda najmniejszych kwadratów

EGZAMIN MAGISTERSKI, czerwiec 2015 Biomatematyka

Funkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017)

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Pobieranie prób i rozkład z próby

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Transkrypt:

Instytut Matematyczny Uniwersytet Wrocławski Zakres egzaminu magisterskiego Studia na sekcji przygotowują do praktycznego posługiwania się narzędziami informatycznymi począwszy od systemów operacyjnych Windows i Linux, języków programowania C++, Pascal, Perl poprzez pakiety matematyczne MathLab, Mathematica czy Statistica. Całość jest osadzona w zajęciach teoretycznych, gdzie przedstawia się zgadnienia istotne dla świadomego, a przede wszystkim skutecznego stosowania poznanej wiedzy. Cechą wyróżniającą absolwentów tej sekcji jest, na bazie przygotowania matematycznego, umiejętność krytycznej analizy programów służących do wykonywania obliczeń. Wybrane rozdziały anazlizy i topologii 1 i 2 Pojęcia, fakty: Definicje i pojęcia: metryka, iloczyn skalarny, norma supremum, norma całkowa, zbiór otwarty, domknięty, ograniczony, zwarty, średnica zbioru, zbieżność punktowa i jednostajna ciągu funkcyjnego, zbieżność w metryce całkowej, odległość punktu od zbioru, ciągłość funkcji, aproksymacja funkcji ciągłych wielomianami, twierdzenie Stone a-weierstrassa, szeregi potęgowe, promień zbieżności szeregu, obszar zbieżności, twierdzenie Cauchy ego-riemanna, całka krzywoliniowa, funkcje holomorficzne, funkcje całkowite, wzór całkowy Cauchy ego, residuum, osobliwość pozorna, biegun, osobliwość istotna, funkcja skończenie addytywna, miara Lebesgue a, zbiory miary zero, całka Lebesgue a 1. Sprawdzić, czy funkcja d : N N R określona wzorem 1 d(n, m) = n 1 m jest metryką.

2. Niech {f n } będzie ciągiem funkcyjnym określonym na R + następująco: n 2 x dla x [0, 1 ], n f n (x) = n 2 x + 2n dla x ( 1 n, 2 ], n 0 x > 2. n Zbadać zbieżność punktową i jednostajną na R + oraz w metryce całkowej L 1 na przedziale [0, 2]. 3. Wyznaczyć obszar zbieżności (promień oraz zbadać zachowanie na brzegu) szeregu ( 1) n z 2n. n i=1 4. Wykazać, że jeśli funkcja f(z) = u(x; y) + iv(x; y) jest analityczna w pewnym obszarze D oraz u 2 = v w tym obszarze, to funkcja f musi być stała. 5. Przy pomocy twierdzenia Cauchy ego obliczyć całkę: e z γ z(1 z), 3 gdzie γ(t) jest okręgiem o środku w punkcie 0 i promieniu 1 2. 6. Obliczyć całkę x 2 x 2 x 4 + 10x 2 + 9 dx. 7. Pokazać, że norma supremum w przestrzeni C[0, 1] (funkcje ciągłe na odcinku [0, 1]) nie spełnia warunku równoległoboku. 8. Pokazać, że miara Lebesgue a zbioru jednopunktowego jest równa zero. Metody programowania Pojęcia, fakty: programowanie strukturalne i obiektowe, posługiwanie się wskaźnikami, listy, rekurencja, tworzenie klas, niskopoziomowe (buforowane lub nie) operacje wejścia wyjścia, strumienie, komunikaty, łącza, pamięć dzielona, procesy, synchronizacja dostępu do zasobów, uprawnienia Umiejętności: praktyczne przygotowanie do zawodu programisty 9. Rozważmy Pascalowski fragment programu: var i,j : integer;

procedure P(var k : integer;var m : integer); begin k := k-m; m := k+m; k := m-k; end; i := 2; j := 3; P(i,j); Jakie są wartości i,j po wykonaniu przedstawionego fragmentu programu? 10. Niech będzie dany program: #include <stdio.h> int main() { float sum=0.0,j=1.0,i=2.0; } while(i/j>0.001) { j = j+j; sum = sum + i/j; printf("%12.4f\n",sum); } return 0; Ile wierszy wygeneruje program? 11. Niech będzie dana definicja listy liniowej: type ref=^slowo; slowo = record klucz : integer; licznik : integer; nast : ref; end;

Napisać procedurę: tworzącą listę długości n. znajdującą zadany klucz. 12. Przeciążając operator + rozszerzyć dodawanie liczb na dodawanie macierzy 2 2. Metody numeryczne I Pojęcia, fakty: rozwiązywanie równań nieliniowych metodą przez połowienie przedziału, stycznych (Newtona), siecznych określenie rzędu metody; błędy zaokrągleń popełniane w obliczeniach numerycznych, ε maszynowe, rozmieszczenie liczb zmiennoprzecinkowych, rodzaje błędów; metody algebry liniowej: przedstawienie macierzy w komputerze, LU rozkład macierzy; rozwiązywanie układu równań przez rozkład Choleskiego, metoda eleminacji Gaussa; oszacowanie błędu rozwiązań, macierze źle uwarunkowane; interpolacja wielomianowa, błąd interpolacji, wilomiany Czebyszewa; numeryczne całkowanie, wzór trapezów, formuła Newton Cotes, wzór Simpsona, kwadratury Gaussa. Umiejętności: zapoznanie z elementarnymi zagadnieniami analizy numerycznej, celem w przyszłości jest kształcenie specjalistów łączących wiedzę matematyczną z umiejętnością czytania programów realizujących obliczenia, umiejących ze zrozumieniem analizować algorytmy numeryczne 13. Dla równania i warunku początkowego x 2 = 2 x 0 = 10 ile należy wykonać iteracji w metodzie Newtona, aby otrzymać przybliżone rozwiązanie z błędem absolutnym mniejszym od 0.00001? 14. Dla macierzy A = ( 1 1 1 2 obliczyć współczynnik dobrego uwarunkowani κ(a). Wyjaśnić znaczenie tej liczby. )

Statystyka Pojęcia, fakty: szereg rozdzielczy, histogram, estymatory, estymatory nieobciążone, metoda momentów, metoda największej wiarogodności, estymacja przedziałowa, przedziały ufności dla parametrów rozkładu normalnego, przedziały ufności dla oszacowania prawdopodobieństwa zdarzenia, hipoteza zerowa i alternatywna, hipoteza prosta i złożona, obszar krytyczny, błąd I i II rodzaju, rozmiar testu, poziom istotności, testy ilorazu wiarogodności, test dla wartości średniej w populacji o rozkładzie normalnym, test porównaia średnich, test dla wariancji, test zgodności χ 2, test niezależności χ 2, test t-studenta, regresja liniowa i metoda najmniejszych kwadratów, współczynnik korelacji i testowanie jego istotności. 15. Rzucamy monetą tak długo, aż wypadnie orzeł. Orzeł pojawił się po n rzutach. Znaleźć estymator największej wiarygodności dla nieznanego prawdopodobieństwa wypadnięcia orła. 16. Znaleźć przedział ufności na poziomie ufności 0.99 dla wartości oczekiwanej w rozkładzie normalnym, gdy na podstawie 25 obserwacji oszacowano wartość średnią i odchylenie standardowe. 17. W sondażu brało udział 100 ankietowanych. 48 ankietowanych, stwierdziło, że w najbliższych wyborach prezydenckich będzie głosować na kandydata X. Zweryfikować hipotezę, że kandydat X będzie miał 50% poparcia przeciwko hipotezie, że będzie miał poparcie mniejsze niż 50%. 18. Ile należy wykonać pomiarów, aby oszacować z dokładnością do 0.1 i na poziomie ufności 0.95 średnią w rozkładzie normalnym z odchyleniem standardowym σ = 2? 19. W USA średnia liczba dni pracy opuszczonych w ciągu roku z powodu choroby wynosi 5.1. W firmie zatrudniającej 49 pracowników średnia liczba dni straconych z powodu choroby wyniosła 7 dni, a odchylenie standardowe 2.5 dnia. Właściciel firmy chce sprawdzić, czy pracownicy w jego firmie odbiegają od typowych w całym kraju. a) Jaką powinien sformuować hipotezę zerową? b) Obliczyć poziom krytyczny dla tej hipotezy, zakładając, że obserwacje mają rozkład normalny. c) Jaki wniosek może wyciągnąć właściciel po przeprowadzeniu tego testu?