Detail předmětu
Mathematics 3
FEKT-BPA-MA3Ak. rok: 2025/2026
Obsahem předmětu jsou základy dvou matematických disciplín: pravděpodobnosti a numerických metod.
Po seznámení se základními pojmy je v pravděpodobnosti hlavní pozornost zaměřena na náhodné veličiny diskrétního a spojitého typu. Závěr kurzu pravděpodobnosti je věnován testování statistických hypotéz.
V části numerické metody se probírá řešení nelineárních rovnic a soustav lineárních rovnic, aproximace funkcí pomocí interpolačního polynomu, splajnu a metodou nejmenších čtverců, numerické derivování a integrování.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Nabízen zahraničním studentům
Vstupní znalosti
Z předmětů BMA1, BMA2 jsou požadovány základní znalosti diferenciálního počtu funkce jedné proměnné a více proměnných a integrálního počtu funkce jedné proměnné. Především by student měl umět kreslit grafy elementárních funkcí, dosadit do funkce, derivovat (včetně parciálních derivací) a integrovat.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Povolené pomůcky k testům a zkoušce: kalkulačka a nejvýše 3 listy formátu A4 libovolných poznámek.
Učební cíle
Studenti by po absolvování kursu měli být schopni z oblasti pravděpodobnosti a statistiky:
- vypočítat základní charakteristiky statistického souboru (aritmetický průměr, medián, modus, rozptyl, směrodatná odchylka)
- pro konkrétní zadání vybrat správný model (klasická, diskrétní, geometrická pravděpodobnost) a vypočítat pravděpodobnost zadaného jevu
- vypočítat podmíněnou pravděpodobnost jevu za dané podmínky
- rozeznat a využít nezávislost jevů při výpočtu pravděpodobnosti
- aplikovat větu o úplné pravděpodobnosti a Bayesův vzorec
- pracovat s pravděpodobnostní funkcí (u diskrétní náhodné veličiny) a hustotou (u spojité náhodné veličiny) a s distribuční funkcí, určit jednu na základě znalosti druhé
- u jednoduchých příkladů sestavit pravděpodobnostní funkci
- u modelových situací vybrat správný typ pravděpodobnostního rozdělení (binomické, hypergeometrické, exponenciální, apod.) a dále s ním pracovat
- vypočítat střední hodnotu, rozptyl a směrodatnou odchylku náhodné veličiny a vysvětlit jejich význam
- provádět výpočty s náhodnou veličinou X s normálním rozdělením - určit pravděpodobnost, že je X v daném rozmezí, najít kvantil/y pro zadanou pravděpodobnost
- konstruovat odhady neznámých parametrů známých rozdělení
- odhadovat parametry rozdělení pravděpodobnosti metodou maximální věrohodnosti
- provést některé jednoduché statistické testy: U-test, test o střední hodnotě při známém rozptylu, test o parametru p binomického rozdělení
Z oblasti numerických metod by absolvent předmětu měl umět:
- najít kořen rovnice f(x)=0 metodou půlení intervalů, Newtonovou metodou, metodou prosté iterace, popsat tyto metody včetně podmínek konvergence
- najít kořen soustavy dvou nelineárních rovnic Newtonovou metodou a metodou prosté iterace
- řešit soustavu lineárních rovnic Gaussovou eliminací s výběrem hlavního prvku, Jacobiho a Gauss-Seidelovou iterační metodou a diskutovat výhody a nevýhody těchto metod
- sestavit pro zadané body Lagrangeův nebo Newtonův interpolační polynom a počítat pomocí něj přibližné hodnoty aproximované funkce, případně i její derivace
- aproximovat funkci pomocí splajnu (lineárního nebo kubického)
- funkci zadanou tabulkou bodů aproximovat metodou nejmenších čtverců pomocí přímky, případně paraboly nebo exponenciály
- rozhodnout, zda je vhodnější použít interpolační polynom, splajn, metodu nejmenších čtverců
- vypočítat přibližnou hodnotu 1. nebo 2. derivace zadané funkce v zadaném bodě
- vypočítat přibližnou hodnotu určitého integrálu lichoběžníkovou a Simpsonovou metodou, popsat princip těchto metod, porovnat je z hlediska přesnosti
- najít přibližné řešení diferenciální rovnice na zadaném intervalu Eulerovou metodou, 1. a 2. modifikací Eulerovy metody a metodami Runge-Kutta vyšších řádů
Základní literatura
M. Fusek, I. Hlavičková, M. Novák: Probability and Statistics: Exercise Book, Brno VUT, 2022 (EN)
M. Novák, Mathematics 3 (Numerical methods: Exercise Book), Brno, VUT, 2014 (EN)
Zařazení předmětu ve studijních plánech
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do numerických metod, numerické řešení soustav lineárních rovnic
2. Numerické řešení nelineárních rovnic a jejich soustav.
3. Interpolační polynom, splajn.
4. Metoda nejmenších čtverců. Numerické derivování a integrování.
5. Základní pojmy z teorie pravděpdobnosti.
6. Náhodná veličina a její číselné charakteristiky.
7. Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky.
8. Vybraná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti.
9. Vybraná spojitá rozdělení pravděpodobnosti.
10. Normální rozdělení a související témata.
11. Úvod do statistiky.
12. Základy statistického testování.
13. Opakování ke zkoušce
Cvičení odborného základu
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do numerických metod, numerické řešení soustav lineárních rovnic
2. Numerické řešení nelineárních rovnic a jejich soustav.
3. Interpolační polynom, splajn.
4. Metoda nejmenších čtverců. Numerické derivování a integrování.
5. Základní pojmy z teorie pravděpdobnosti.
6. Náhodná veličina a její číselné charakteristiky.
7. Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky.
8. Vybraná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti.
9. Vybraná spojitá rozdělení pravděpodobnosti.
10. Normální rozdělení a související témata.
11. Úvod do statistiky.
12. Základy statistického testování.
Cvičení na počítači
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Úvod do numerických metod, numerické řešení soustav lineárních rovnic
2. Numerické řešení nelineárních rovnic a jejich soustav.
3. Interpolační polynom, splajn.
4. Metoda nejmenších čtverců. Numerické derivování a integrování.
5. Základní pojmy z teorie pravděpdobnosti.
6. Náhodná veličina a její číselné charakteristiky.
7. Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky.
8. Vybraná diskrétní rozdělení pravděpodobnosti.
9. Vybraná spojitá rozdělení pravděpodobnosti.
10. Normální rozdělení a související témata.
11. Úvod do statistiky.
12. Základy statistického testování.