MB104 Matematika IV

Fakulta informatiky
jaro 2009
Rozsah
2/2. 4 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
Mgr. Martin Panák, Ph.D. (přednášející)
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc. (přednášející), Mgr. Martin Panák, Ph.D. (zástupce)
RNDr. Mgr. Jana Dražanová, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Jan Gregorovič, Ph.D. (cvičící)
Mgr. et Mgr. Alena Novotná (cvičící)
doc. Lukáš Vokřínek, PhD. (cvičící)
Garance
prof. RNDr. Jan Slovák, DrSc.
Fakulta informatiky
Rozvrh
Po 16:00–17:50 D1, Po 16:00–17:50 D3, Út 14:00–15:50 D1
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
MB104/01: St 8:00–9:50 B003, M. Panák
MB104/02: St 10:00–11:50 B003, M. Panák
MB104/03: St 14:00–15:50 B003, M. Panák
MB104/04: Čt 10:00–11:50 B007, J. Gregorovič
MB104/05: Čt 12:00–13:50 B007, J. Gregorovič
MB104/06: Pá 8:00–9:50 B007, J. Dražanová
MB104/07: Pá 10:00–11:50 B007, J. Dražanová
MB104/08: St 8:00–9:50 B007, A. Novotná
MB104/09: St 10:00–11:50 B007, A. Novotná
MB104/10: Čt 14:00–15:50 B011, L. Vokřínek
Předpoklady
Jsou doporučeny znalosti diferenciálního a integrálního počtu a lineární algebry.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Závěrečná část bloku Matematika I-IV. Stručný obsah celého bloku viz Matematika I MB101. Hlavním cílem kurzu jsou: základní pojmy a výsledky algebry; úvod do pravděpodobnosti a statistiky.
Osnova
  • Abstraktní matematické struktury: grupy, algebry, svazy, okruhy, pole, dělitelnost, rozklad na prvočísla, Eulerova věta. Základy teorie pravděpodobnosti a statistiky: Pravděpodobnostní funkce a jejich vlastnosti, podmíněná pravděpodobnost, Bayesův vzorec, náhodné veličiny, střední hodnota, medián, kvantil, rozptyl, posloupnosti náhodných veličin, zákon velkých čísel, příklady diskrétních i spojitých rozdělení, vybrané aplikace.
Literatura
  • ROSICKÝ, J. Algebra, grupy a okruhy. 3. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2000, 140 s. ISBN 80-210-2303-1. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Popisná statistika. Třetí doplněné vydání. Brno: Masarykova univerzita, 1998, 48 stran. ISBN 8021018313. info
  • BUDÍKOVÁ, Marie, Štěpán MIKOLÁŠ a Pavel OSECKÝ. Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika : sbírka příkladů [Budíková, 1996]. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 1996, 131 s. ISBN 80-210-1329-X. info
  • ZVÁRA, Karel a Josef ŠTĚPÁN. Pravděpodobnost a matematická statistika. Vyd. 3. Praha: Matfyzpress, 2002, 230 s. ISBN 80-85863-93-6. info
Záložky
https://is.muni.cz/ln/tag/FI:MB104!
Metody hodnocení
Dvouhodinová přednáška a dvouhodinová přednášená ukázková řešení s řešením vzorových příkladů. Povinná je docházka do cvičení, součástí zkoušky budou 2-3 průběžně psané písemky. Zakončení písemnou zkouškou na konci semestru.
Informace učitele
Podmínkou pro přístup ke zkoušce je řešení cvičení/úloh a úspěšné zvládnutí vnitrosemestrálních písemek, jejichž hodnocení bude mít částečný vliv i na závěrečné hodnocení. Požadavkem k úspěšnému vykonání zkoušky je teoretické i praktické zvládnutí látky.
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2004, jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, jaro 2020.