studiehandbok@lith   Länk till universitetets hemsida
 

Tekniska högskolan vid Linköpings universitet

Länk till universitetets hemsida
 
År : 2007
 
TANA48 Numeriska metoder för IT-tillämpningar, 4 p / 6 hp
/Numerical Methods for IT Applications /

För:   C   COM   CS   D   IT   KeBi   Mat   TB   Y  


OBS!

Överlappar med TANA25


 

Prel. schemalagd tid: 38
Rek. självstudietid: 122

  Utbildningsområde: Naturvetenskap

Ämnesgrupp: Matematik   Nivå (A-D):C

Huvudområde: Matematik, Tillämpad matematik   Nivå (G1,G2,A): A

  Datavetenskap Matematik, tillämpad matematik

  Mål:
Med IT-tillämpningar avses främst datautvinning och mönsterigenkänning. Studenten ska tillägna sig kunskap om grundläggande begrepp inom området och ha förtrogenhet med ett urval algoritmer. Efter kursen ska studenten kunna
  • använda singulärvärdesfaktorisering (SVD) och liknande matrisfaktoriseringar för att lösa minsta kvadratproblem och beräkna ortogonala baser,
  • använda SVD, klustring och liknande metoder för att göra textsökning, mönsterigenkänning och websidrangberäkning,
  • använda enkel programvara (parser) för texthantering med inriktning på textsökning


  Förkunskaper: (gäller studerande antagna till program som kursen ges inom, se 'För:' ovan)
Grundkurser i numeriska algoritmer (tekniska beräkningar) och programmering.

OBS! Tillträdeskrav för icke programstudenter omfattar vanligen också tillträdeskrav för programmet och ev. tröskelkrav för progression inom programmet, eller motsvarande.

  Organisation:
Teorin presenteras i huvudsak på storseminarier. Programmeringsprojekt ger praktiska övningar i att lösa tillämpade problem och att använda lämpliga verktyg.

  Kursinnehåll:
Ortogonala transformationer, QR-faktorisering, minstakvadratproblem, rekursiva minstakvadratberäkningar. Egenvärdes- och singulärvärdesfaktorisering, separation av signalrum och brusrum. Data-kompression med singulärvärdesfaktorisering. Faktorisering av tensorer. Algoritmiska aspekter av matrisfaktoringar (robusthet, effektivitet, programbibliotek), användning av algoritmerna som byggstenar för att lösa tillämpade problem. Mönsterigenkänning (handskrivna siffror, ansikten). Informationssökning och sökmotorer (Web search engines, text-mining). Klustring och klassificering.

  Kurslitteratur:
L. Eldén: Matrix methods in data mining and pattern recognition, SIAM 2006

  Examination:
TEN1
LAB1
En skriftlig tentamen (U,3,4,5)
En laborationskurs (U,G)
2 p
2 p
/
/
3 hp
3 hp
 



Undervisningsspråk är Engelska.
Institution: MAI.
Studierektor: Tommy Elfving
Examinator: Lars Eldén
Länk till kurshemsida på kursgivande institution
Ansvarig programnämnd: Data&Medie

Engelsk kursplan

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Planering och genomförande av kurs skall utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ingår i kursen skall därför genomföras med kursplanen som utgångspunkt.

Om inget annat anges ovan gäller betygsskala enligt avsnitt a8.5 i de gemensamma bestämmelserna.

Kursplanen gäller för 2008 enligt beslut av ansvarig programnämnd/fakultetstyrelse.

Tekniska högskolan vid Linköpings universitet

Länk till sidans topp


Informationsansvarig: TFK , val@tfk.liu.se
Senast ändrad: 09/15/2007