wyniki po EGZ0

Tematy zajęć laboratoryjnych

1 - Zapoznanie się z pakietem Mathematica
2 - Symulowanie ciągów niezależnych zmiennych losowych o różnych rozkładach
3 – Metody Monte Carlo

4 –optymalizacja globalna
5 -Aproksymacja stochastyczna

6- Estymacja gęstości i regresji

Terminy laboratoriów
zajęć	Oddania sprawozdań I grupy	Oddania sprawozdań I I grupy
Lab 0-014.10.09 i 21.10.00
Lab1- 28.10.09 i 04.11.09	25.11.09	02.12.09
Lab2-18.11.09 i 25.11.09	16.12.09	23.12.09
Lab3 -02.12.09 i 09.12.09	23.12.09	30.12.09
Lab4- 16.11.09 i 23.12.09	06.01.10	13.01.10
Lab5 06.01.10 i 13.01.10	20.01.10	27.01.10

Tablica wartości funkcji Laplace'a

Tablica

Regulamin

1. Na zaliczenie przedmiotu składa się:

a. udział w laboratoriach, i oddanie 5 sprawozdań.

b. udział w 6 ćwiczeniach audytoryjnych

c. udział w pisemnym egzaminie testowym (polegającym na zrobieniu 4 losowo wybranych i nieco zmodyfikowanych zadań spośród zadań przerabianych na ćwiczeniach audytoryjnych).

2. Każde sprawozdanie oceniane jest w skali 1-4 pkt. łącznie zatem można zdobyć 20 pkt.

3. Egzamin testowy polega na rozwiązaniu 4 zadań. Każde zadanie oceniane będzie w skali 0-5 pkt. Łącznie zatem za część egzaminacyjną można dostać także 20 pkt.

4. Zaliczenie można otrzymać tylko po zdobyciu co najmniej 21 punktów!

Oceny są wówczas następujące: 21-24 ->3,
                                                       25-28 ->3,5
                                                       29-32->4
                                                       33-36->4,5
                                                       37-40->5.

Program

1. Przypomnienie istotnych pojęć z rachunku prawdopodobieństwa (2 godz.)

2. Metody symulacji ciągów i.i.d. (3 godz.)

3. Przegląd praw wielkich liczb i Centralnych twierdzeń granicznych (2 godz.)

4. Metody Monte Carlo i problemy z nimi związane (2 godz.)

5. Bezpośrednie metody szukania zer i minimów funkcji. Metoda „ symulowanego schładzania” (3 godz.)

6. Dyskretne martyngały. Twierdzenia o zbieżności. Szeregi ortogonalne i twierdzenia o ich zbieżności (5 godz.)

7. Aproksymacja stochastyczna w wersji Robbinsa-Monro i Kiefera-Wolfovitza (6 godz.)

8. Estymacja dystrybuanty i gęstości (4 godz.)

9. Estymacja regresji (4 godz.)

Jacek Koronacki, Aproksymacja stochastyczna, metody optymalizacji w warunkach losowych., WNT, Warszawa 1989;
Ryszard Zieliński, Metody Monte Carlo, WNT, Warszawa, 1970
Luc Devroy, Non-uniform random variate generation. Springer Verlag, Internet, 1986
R. Wieczorkowski, R. Zieliński, Komputerowe generator liczb losowych, WNT 1997
R. Zieliński, P. Neumann, Stochastyczne metody poszukiwania minimum funkcji, WNT, 1986
M. B. Nevel'son, P. Z. Chasminskij, Stochasticzeskaja approksimacja i rekurentne oceniwanije, Izdatiellstwo Nauka, Moskwa, 1972.

7. B. W. Silverman, Density estimation for statistics and data analysis, Chapman and Hall, London, 1986