|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KMA / MCMC
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KMA
/
MCMC
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Metody MCMC (Markov Chain Monte Carlo)
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
1
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Letní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
1
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
1|2|3|4 |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem tohoto předmětu je seznámit studenty s metodou Markov Chain Monte Carlo (MCMC), konkrétně s Markovovými řetězci s obecnou množinou stavů, s geometrickou ergodicitou, Gibbsovým výběrovým plánem, Metropolisovým-Hastingsovým algoritmem, s perfektními simulacemi, s vlastnostmi a aplikacemi metody.
|
Požadavky na studenta
|
vypracování samostatné práce, písemný test, ústní zkouška
|
Obsah
|
1. Definice a elementární vlastnosti Markovových řetězců s obecnou množinou stavů. Klasifikace. Příklady.
2. Geometrická ergodicita.
3. Gibbsův výběrový plán.
4. Metropolisův-Hastingsův algoritmus.
5. Aplikace ve statistické fyzice.
6. Aplikace v ekonomii a financích.
7. Perfektní simulace.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Kontaktní výuka
|
39
|
Příprava na zkoušku [10-60]
|
40
|
Projekt individuální [40]
|
40
|
Celkem
|
119
|
|
Předpoklady
|
Odborné znalosti - pro úspěšné zvládnutí předmětu se předpokládá, že je student před zahájením výuky schopen: |
studenti by měli mít základní znalosti z teorie pravděpodobnosti (KMA/PSA) a základů náhodných procesů (KMA/ZNP) |
|
Výsledky učení
|
Odborné znalosti - po absolvování předmětu prokazuje student znalosti: |
po absolvování předmětu budou studenti schopni porozumět metodě Markov Chain Monte Carlo (MCMC) to zejména: - rozpoznat a klasifikovat Markovské řetězce s obecnou množinou stavů a určit jejich základní vlastnosti, - aplikovat Gibbsův výběrový plán, Metropolisův-Hastingsův algoritmus a perfektní simulace na praktické úlohy ve statistické fyzice, v ekonomii a financích, - předvést logické a souvislé důkazy teoretických výsledků, - řešit problémy pomocí abstraktních metod, - uplatnit správně formální i obsahovou stránku v matematickém projevu, a to písemném i ústním |
|
Hodnoticí metody
|
Odborné znalosti - odborné znalosti dosažené studiem předmětu jsou ověřovány hodnoticími metodami: |
Ústní zkouška, |
Písemná zkouška, |
Seminární práce, |
Individuální prezentace, |
|
Vyučovací metody
|
Odborné znalosti - pro dosažení odborných znalostí jsou užívány vyučovací metody: |
Přednáška s diskusí, |
Přednáška s aktivizací studentů, |
Řešení problémů, |
Samostudium, |
Samostatná práce studentů, |
Prezentace práce studentů, |
|
|
|
|