Předměty k magisterské SZZ (AIPV) - okruhy otázek

Tags
Místo

Pro studijní program Aplikace informatiky v přírodních vědách je předmětem obecného základu studijního programu:

  • Obecná informatika

Prvním a druhým předmětem odborného zaměření studijního programu s možností výběru je:

  • Analýza úloh v informatice
  • Optimalizace a klasifikace
  • Metody počítačové fyziky
  • Paralelní algoritmy a architektury

Obecná informatika

  1. Principy metody Monte Carlo – modelování a generování rovnoměrně rozdělených pseudonáhodných čísel.
  2. Kvalita generátorů pseudonáhodných čísel – vlastnosti generátorů, statistické metody testování, porovnání generátorů.
  3. Generování nerovnoměrně rozdělených náhodných veličin – obecné principy generování, speciální rozdělení a jejich generátory.
  4. Modelování reálných procesů metodou Monte Carlo – modelování transportu částic, modelování systémů hromadné obsluhy.
  5. Základy fuzzy logiky – svaz jako algebraická struktura, vlastnosti operátorů, síť MIN-MAX, svaz s negací, aplikace fuzzy logiky.
  6. Pokročilé partie fuzzy logiky – násobení, reziduum, reziduovaný svaz, idempotentní, nilpotentní a striktní algebry, modus ponens, fuzzy dolování dat.
  7. Teorie generátorů – t-norma jako model násobení, klasifikace t-norem, generátory nilpotentních, striktních a archimedovských norem, generátor a spojitost rezidua.
  8. Fuzzy řízení – fuzzy množiny, popis a vlastnosti, fuzzifikace a defuzzifikace (Mamdami, Larsen), fuzzy regulátor.
  9. Topologie umělých neuronových sítí – základní pojmy a konvence, acykličnost a hierarchické uspořádání, sítě OLAM, FAM, MLP, RBF.
  10. Model umělého neuronu – vstupy, výstup, váhy jako parametry, spojitá nelineární charakteristika, přehled modelů umělého neuronu.

Obsah tohoto předmětu státních závěrečných zkoušek je dán povinnými předměty studijního programu:

  • 18MMC Metoda Monte Carlo
  • 18SOFC Softcomputing

Analýza úloh v informatice

  1. Vybrané strukturní návrhové vzory a jejich užití – adaptér, fasáda, dekorátor, proxy.
  2. Vybrané vytvářecí návrhové vzory a jejich užití – jedináček, prototyp, abstraktní továrna, vytvářecí metody, stavitel.
  3. Vybrané návrhové vzory chování a jejich užití – iterátor, prostředník, pozorovatel.
  4. Agilní techniky vývoje softwaru - extrémní programování, testy řízený vývoj.
  5. Vybrané UML diagramy: diagram užití, diagram aktivit, diagram tříd.
  6. Metodika dekompozice databázových systémů – normální formy tabulek.
  7. ERA model a integritní omezení v databázi.
  8. Jazyk SQL: možnosti příkazu SELECT.
  9. Jazyk SQL: příkazy jazyka DDL (tabulky, indexy, pohledy, uložené procedury).
  10. Jazyk SQL: zásady optimalizace dotazů.

Obsah tohoto předmětu státních závěrečných zkoušek je dán povinnými předměty studijního programu:

  • 18OOP Objektově orientované programování
  • 18DATS Dekompozice databázových systémů
  • 18SQL Aplikace SQL

Optimalizace a klasifikace

  1. Optimalizační heuristiky – definice optimalizační úlohy a zdůvodnění heuristického přístupu, reálné, celočíselné a binární úlohy, měření úspěšnosti heuristik.
  2. Základní optimalizační heuristiky – náhodná střelba, náhodná procházka, perturbace, náhodný a strmý sestup, simulované žíhání, FSA, Lévyho lety.
  3. Heuristiky založené na populaci – jedinec, populace, selekce, křížení, mutace, CRS, MCRS, diferenciální evoluce, harmony search.
  4. Biologicky motivované heuristiky – genetická optimalizace, evoluční prohledávání, modelování chování hejn, světlušek, včel, netopýrů, kukaček.
  5. Konverze úloh na optimalizační úlohy – konvexní optimalizační úloha, její řešení a numerické problémy, penalizační funkce, konvexnost, hladkost, špatná podmíněnost, řešení soustav rovnic a nerovnic s využitím optimalizace.
  6. Úloha o pokrytí – nevýhody chamtivého přístupu, frekvenční heuristika, konverze na lineární optimalizační úlohu, Chvátalova věta.
  7. Rozpoznávání vzorů – vzor, množina vzorů, třída, klasifikátor, kvalita klasifikace a její určení, metody křížové validace.
  8. Klasifikace v metrickém prostoru – volba metriky, nejbližší soused, k-NN, DBSCAN.
  9. Klasifikace ve vektorovém prostoru – lineární separabilita, max margin, LDA, QDA, Parzenův odhad hustoty, PCA, shluková analýza.
  10. Jádrové metody – Hilbertův prostor, transformace, jádro, SVM, kernel PCA.

Obsah tohoto předmětu státních závěrečných zkoušek je dán povinnými předměty studijního programu:

  • 18HEUR Heuristické algoritmy
  • 18SROZ Statistické metody rozpoznávání a rozhodování

Metody počítačové fyziky

  1. Programovací jazyky pro vědecké počítání, nástroje pro překlad, ladění a detekci chyb.
  2. Aplikace metod umělé inteligence v přírodních vědách, expertní systémy.
  3. Komplexní systémy, chaos, aplikace v přírodních vědách.
  4. Molekulární dynamika, potenciály a integrace pohybových rovnic.
  5. Částicová metoda Particle in Cell, stabilita a použitelnost metody, interpolace veličin na výpočetní síť.
  6. Metoda konečných diferencí, konečných objemů a konečných prvků pro parciální diferenciální rovnice.
  7. Počítačová dynamika stlačitelných tekutin, zákony zachování, Eulerovy rovnice, Eulerovské numerické metody.
  8. Lagrangeovské hydrodynamické metody na pohyblivé výpočetní síti.
  9. ALE metody pro hydrodynamiku, vyhlazování sítí, konzervativní interpolace.
  10. Základní modely fyzikálních jevů v hydrodynamických kódech, vedení tepla, stavové rovnice.

Obsah tohoto předmětu státních závěrečných zkoušek je dán povinnými předměty studijního programu:

  • 12PF1 Počítačová fyzika 1
  • 12PF2 Počítačová fyzika 2

Paralelní algoritmy a architektury

  1. Paměťový subsytém.
  2. Sekvenční architektury a vektorizace.
  3. Architektury se sdílenou pamětí.
  4. Architektury s distribuovanou pamětí.
  5. GPU a CUDA.
  6. Analýza paralelních algoritmů.
  7. Paralelní redukce a prefix-sum.
  8. Paralelizace řadících algoritmů.
  9. Paralelní algoritmy v lineární algebře.
  10. Paralelizace grafových algoritmů.

Obsah tohoto předmětu státních závěrečných zkoušek je dán povinnými předměty studijního programu:

  • 01PAA Paralelní algoritmy a architektury