Subject » BMEKOVRA140
Vehicle Engineering Mathematics
Járműmérnöki számítások elméleti alapjai
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
—
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
Járműmérnöki számítások elméleti alapjai
Vehicle Engineering Mathematics
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEKOVRA140 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 3 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Dr. Rohács József
contact:
jrohacs@vrht.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department | — | ||||||||||||
| Faculty | Default Faculty | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Teaching language | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | BMEKOVRA431 (Mérnöki számítások) | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
A tantárgy célja a mérnöki tevékenység során alkalmazott egyes matematikai eljárás ismertetése, alkalmazási készségének fejlesztése.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
Megismeri az analitikus megoldások helyetti numerikus közelítési eljárások matematikai alapját, szélesebb ismeretekkel rendelkezik gyökkeresési eljárások, lineáris egyenletrendszerek megoldása és differenciálegyenletek numerikus megoldása terén, képes az adott probléma megoldására a feltételek felmérésével a legjobb közelítő módszert alkalmazni.
Skills
Képes az egyes algoritmusok programnyelvbe való átültetésére különös tekintettel a MATLAB-ra.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Not provided.
Tanulástámogató anyagok
Tankönyvek
A tárgy keretében kiadott mintapéldák, dokumentumok és oktatási segédanyagok. Tanszéki segédletek a tárgy témaköreiből. Dr. Kupán Pál – Numerikus módszerek György Bicsák, Dávid Sziroczák, Aaron Latty: Numerical Methods
Online források
Korn G. A., Korn T. M. Matematikai kézikönyv műszakiaknak, Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1975, Verhóczki L. Klasszikus differenciálgeometria, http://www.tankonyvtar.hu/en/tartalom/tamop412A/2011- 0064_78_klasszikus_differencialgeometria/ar01.html, Farkas M. Közönséges differenciálegyenletek, Műegyetemi Kiadó, 2009. Besenyei Á., Komornik V., Simon L. Parciális differenciálegyenletek, ELTE, Typotex, 2013 Ketskeméty L., Pintér M. Bevezetés a matematikai statisztikába, http://www.szit.bme.hu/~kela/stat.pdf Tanszéki segédletek, előadás anyagok. Tantárgyi adatlap
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
General rules
Tematika: A tantárgy négy részből áll: I. Differenciálgeometria: (a) térgörbék: vektor-skalárfüggvények differenciálhatósága, térgörbe ívhossza, ívhosszparaméter, kísérőtriéder,görbület, torzió; (b) felületek: vektor-vektorfüggvények differenciálhatósága, sima felületek, Gauss-koordináták, érintősík, sima felület felszíne; (c) vektor-vektorfüggvények görbementi és felületmenti integrálja; (d) vektor-vektorfüggvények divergencia, rotáció, integrálredukciós tételek. II. Közönséges differenciálegyenletek: (a) hiányos másodrendű differenciálegyenletek, (b) egzakt differenciálegyenletek, (c) Euler-féle differenciálegyenletek. III. Parciális differenciálegyenletek: (a) elsőrendű és másodrendű parciális differenciálegyenletek, elliptikus, hiperbolikus és parabolikus parciális differenciálegyenletek, kezdeti feltételek, peremfeltételek és típusai, (b) a Laplace- és a Poisson-egyenlet és ezek fizikai értelmezése, a diffúziós egyenlet, a hővezetés differenciálegyenlete, a hullámegyenlet: rezgő húr differenciálegyenlete IV. Matematikai statisztika: (a) statisztikai sokaság és minta, empirikus eloszlás, várható értéke és szórása, korrigált empirikus szórás; (b) paraméterbecslések, legkisebb négyzetek és a legnagyobb valószínűség módszerei, konfidencia intervallum; (c) statisztikai hipotézisek és próbák, μ-próba, t-próba, F-próba, khi-négyzet-próba; (d) regressziós görbék és felületek, regressziós lineáris, és parabola, empirikus korrelációs együttható.
Gyakorlat: A gyakorlatok célja az elméleti foglalkozásokon megismert módszerek alkalmazásának elsajátítása számítógépes feladatmegoldások során.
Egyéni hallgatói feladat: A félév során két választható területhez tartozó egy -egy faladatot kell megoldani és bemutatni.
Követelmények/értékelési szabályok: A házi feladatok eredménye és a két ZH átlagértéke
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Not provided.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
| Faculty | Program | Curriculum | Curriculum type | Primary |
|---|---|---|---|---|
| Default Faculty | Default Program | Default Curriculum | — | nem |