Tantárgyi adatlap
PDF letöltéseI. Tantárgyleírás
1. Alapadatok
1.1 Tantárgy neve
Advanced Mathematics in Geodesy and Surveying
1.2 Azonosító (tantárgykód)
BMEEOAFDT71
1.3 Tantárgy jellege
Kontaktórás tanegység
1.4 Óraszámok
| Típus | Óraszám / (nap) |
| Előadás (elmélet) | 2 |
1.5 Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségi értékelés) típusa
Vizsga
1.6 Kreditszám
3
1.7 Tárgyfelelős
| név | Dr. Gyula Károly Tóth |
| beosztás | Egyetemi docens |
| toth.gyula@emk.bme.hu |
1.8 Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Általános- és Felsőgeodézia Tanszék
1.9 A tantárgy weblapja
1.10 Az oktatás nyelve
angol
1.11 Tantárgy típusa
Ph.D.
1.12 Előkövetelmények
1.13 Tantárgyleírás érvényessége
2022. szeptember 1.
2. Célkitűzések és tanulási eredmények
2.1 Célkitűzések
Goal of the subject is that the student be familiar with advanced applied mathematical methods that are widely used in geodesy and civil engineering and their fields of application. Knowledge acquired during this course should enable the student to understand and apply main mathematical methods that can be found in research papers in his field. Detailed practical examples help the application of the various methods studied.
2.2 Tanulási eredmények
A tantárgy sikeres teljesítése utána a hallgató
A. Tudás
- knows basics of data processing with continuous and discrete wavelets,
- familiar with basics, main types and applications of Kalman filtering,
- knows most important principles of digital filter design,
- knowledgeable about most important pros and cons of various PSD estimation methods,
- understands the merits of most frequent value procedures in comparison with traditional statistics,
- can make distinction between traditional and bayesian statistical approaches.
B. Képesség
- can use robust and resistant data processing methodologies,
- can routinely apply spectral estimation methods for data processing.
C. Attitűd
- open to adopt recent mathematical methods in his field of research,
- has a critical attitude towards the limits of widely used mathematical procedures,
- quick to expand his knowledge
D. Önállóság és felelősség
- makes independent research decisions on the used mathematical procedures
2.3 Oktatási módszertan
lectures, interactive Jupyter notebooks
2.4 Részletes tárgyprogram
| Hét | Előadások és gyakorlatok témaköre |
| 1. | Singular value decomposition (SVD), principal component analysis (PCA) |
| 2. | Kalman filtering, derivation of the filter |
| 3. | Extended Kalman filtering (EKF), unscented Kalman filtering (UKF) |
| 4. | RANSAC estimation, ellipse, sphere, cylinder fitting |
| 5. | Fourier transform, FFT, Fourier spectra of wheel accelerometry |
| 6. | Continuous wavelet transform (CWT), wavelet filtering |
| 7. | Discrete orthogonal wavelet transform (DWT) |
| 8. | Digital filters, z-transform |
| 9. | Parametric and nonparametric PSD estimation |
| 10. | Basics of Bayesian statistics and its applications |
| 11. | Most frequent value procedures (MFV) and its applications in geosciences |
| 12. | Lattices, LLL lattice reduction, integer least squares |
| 13. | Shifted linear interpolation |
| 14. | Discussion of a topic proposed by students |
A félév közbeni munkaszüneti napok miatt a program csak tájékoztató jellegű, a pontos időpontokat a tárgy honlapján elérhető "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza.
2.5 Tanulástámogató anyagok
2.6 Egyéb tudnivalók
2.7 Konzultációs lehetőségek
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
Nem induló tárgyak
II. Tárgykövetelmények
3. A tanulmányi teljesítmény ellenőrzése és értékelése
3.1 Általános szabályok
3.2 Teljesítményértékelési módszerek
| Teljesítményértékelés neve (típus) | Jele | Értékelt tanulási eredmények |
| exam | E | A.1-A.6; B.1-B.2; C.1-C.3; D.1 |
A szorgalmi időszakban tartott értékelések pontos idejét, a házi feladatok ki- és beadási határidejét a "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza, mely elérhető a tárgy honlapján.
3.3 Teljesítményértékelések részaránya a minősítésben
| Jele | Részarány |
| E | 100% |
| Összesen | 100% |
3.4 Az aláírás megszerzésének feltétele, az aláírás érvényessége
3.5 Érdemjegy megállapítása
| Érdemjegy | Pontszám (P) |
| jeles (5) | 80<=P |
| jó (4) | 70<=P<80% |
| közepes (3) | 60<=P<70% |
| elégséges (2) | 50<=P<60% |
| elégtelen (1) | P<50% |
3.6 Javítás és pótlás
3.7 A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
| Tevékenység | Óra/félév |
| contact hours | 14×2=28 |
| preparation for the examination | 62 |
| Összesen | 90 |
3.8 A tárgykövetelmények érvényessége
2022. szeptember 1.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
Nem induló tárgyak