fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de Informatica	
1.4 Domeniul de studii	Stiinta calculatoarelor	
1.5 Ciclul de studii	Licenta	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Ingineria informatiei	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Prelucrarea datelor experimentale	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Lect. Grosan Teodor	
2.3 Titularul activităţilor de seminar	Lect. Grosan Teodor	
2.4 Anul de studiu	4	2.5 Semestrul	8	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	obligatoriu	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	5	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	3	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	60	Din care: 3.5 curs	24	3.6 seminar/laborator	36	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	20	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	20	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	20	
Tutoriat	10	
Examinări 	20	
Alte activităţi: ..................		
3.7 Total ore studiu individual	90	
3.8 Total ore pe semestru	150	
3.9 Numărul de credite	6	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•	Analiza numerica, statistica matematica	
4.2 de competenţe	•	Cunostinte de Matlab sau alt software matematic	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•	videoproiector	
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Laborator cu calculatoare; software Matlab sau echivalent	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	•	Cunoasterea, intelegerea si utilizarea notiunilor de baza ale analizei numerice si statisticii matematice
•	Capacitatea de a lucra independent sau in echipa pentru modelarea si rezolvarea unor probleme concrete
•	Utilizarea si programarea folosind software matematic	
Competenţe transversale	•	Capacitatea de a modela numeric si statistic probleme concrete din viata reala
•	 Capacitatea de a alege modelul numeric sau statistic cel mai adecvat
•	Imbunatatirea abilitatilor de utilizare si programare folosind software-uri matematice	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Studentii vor putea alege si implementa metoda numerica  corespunzatoare unor modele matematice
•	Studentii vor putea aplica testul statistic corespunzator datelor statistice analizate	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Studentii vor putea folosi si implementa algoritmii de interpolare, regresie, de rezolvare a ecuatiilor diferential si cu derivate partiale
•	Studentii vor putea folosi testele statistice
•	Studentii vor putea vizualiza si analiz datele obtinute experimental	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1.	Teoria erorilor. 	expunere, problematizare, exemplificare		
2.	Interpolare polinomială (Lagrange, Hermite).
	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
3.	Algoritmi eficienţi de interpolare polinomială. Diferenţe divizate. 	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
4.	Interpolare Spline. B-splines.	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
5.	Metoda celor mai mici pătrate. Ecuaţii normale şi sisteme ortogonale.           	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
6.	Probleme cu valori initiale. Metoda lui Euler explicita si implicita. Dezvoltare in serie Taylor. Metoda modificata a lui Euler, metoda lui Heun. Metode de tip Runge-Kutta.	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
7.	Probleme bilocale. Introducere. Diferente finite. Metoda Shooting. Metoda Keller-Box	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
8.	Ecuatii cu derivate partiale. Ecuatii parabolice 1d. Ecuatii parabolice 2d si 3d	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
9.	Ecuatii hiperbolice.Consistenta. Convergenta. Stabilitate. Ecuatii eliptice	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
10.	Regresie liniară. Modele liniare şi prognoze. Potrivirea curbelor. Modele liniare generalizate	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
11.	Teoria estimaţiei. Teste pentru verificarea ipotezelor statistice. 	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
12.	Vizualizarea datelor. Grafice 2D şi 3D.Tehnici de vizualizare a volumelor.	expunere, problematizare, exemplificare, studiu de caz		
			
Bibliografie
Agratini, O., Blaga, P., Chiorean, I., Coman,Gh., Stancu ,D.D., Trîmbitas, R.,: Analiza numerica si teoria aproximarii (vol.I,II,III), Presa Univ.Clujeana, 2002
Iserles, A., A First Course in the Numerical Analysis of Differential Equations, Cambridge University Press 1996
Morton, K.W., Mayers, D. F., Numerical Solution of Partial Differential Equations. An introduction,  2nd ed. Cambridge University Press, New York, 2005
Trîmbitas, R.,: Analiza numerica. O introducere bazata pe MATLAB. Presa Univ. Clujeana 2005.
P. Blaga - Statistica prin ... MATLAB, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca 2003
D.Ciurchea, V.Chis - Prelucrarea datelor experimentale, Litografia UBB, Cluj-Napoca, 1995.
R. Trîmbitas - Metode statistice, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca, 2000	
	
8.2 Seminar 	Metode de predare	Observaţii	
1.	Erori şi Aritmetică în virgulă flotantă	problematizare, exemplificare, studiu de caz	Seminarul are alocate doua ore la doua saptmani 	
2.	Interpolare polinomială 
	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
Metoda celor mai mici pătrate. Ecuaţii normale şi sisteme ortogonale	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
3.	Probleme cu valori initiale. Probleme bilocale	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
4.	Ecuatii cu derivate partiale	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
5.	Regresie liniară. Modele liniare şi prognoze. Potrivirea curbelor. Modele liniare generalizate	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
6.	Teoria estimaţiei. Teste pentru verificarea ipotezelor statistice          	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
7.	Vizualizarea datelor	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
			
Bibliografie
Agratini, O., Blaga, P., Chiorean, I., Coman,Gh., Stancu ,D.D., Trîmbitas, R.,: Analiza numerica si teoria aproximarii (vol.I,II,III), Presa Univ.Clujeana, 2002
Iserles, A., A First Course in the Numerical Analysis of Differential Equations, Cambridge University Press 1996
Morton, K.W., Mayers, D. F., Numerical Solution of Partial Differential Equations. An introduction,  2nd ed. Cambridge University Press, New York, 2005
Trîmbitas, R.,: Analiza numerica. O introducere bazata pe MATLAB. Presa Univ. Clujeana 2005.
P. Blaga - Statistica prin ... MATLAB, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca 2003
D.Ciurchea, V.Chis - Prelucrarea datelor experimentale, Litografia UBB, Cluj-Napoca, 1995.
R. Trîmbitas - Metode statistice, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca, 2000	
	
8.3 Laborator	Metode de predare	Observaţii	
1.	Erori şi Aritmetică în virgulă flotantă	problematizare, exemplificare, studiu de caz	Seminarul are alocate doua ore la doua saptmani 	
2.	Interpolare polinomială 
	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
3.	Forma newton a polinomului de interpolare Lagrange. Interpolare Hermite	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
4.	Spline cubice şi B-splines.	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
5.	Metoda celor mai mici pătrate. Ecuaţii normale şi sisteme ortogonale	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
6.	Probleme cu valori initiale. 	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
7.	Probleme bilocale			
8.	Ecuatii cu derivate partiale parabolice	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
9.	Ecuatii cu derivate partiale hiperbolice si eliptice	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
10.	Regresie liniară. Modele liniare şi prognoze. Potrivirea curbelor. Modele liniare generalizate	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
11.	Teoria estimaţiei. Teste pentru verificarea ipotezelor statistice          	problematizare, exemplificare, studiu de caz		
12.	Vizualizarea datelor			
			
Bibliografie
Iserles, A., A First Course in the Numerical Analysis of Differential Equations, Cambridge University Press 1996
Morton, K.W., Mayers, D. F., Numerical Solution of Partial Differential Equations. An introduction,  2nd ed. Cambridge University Press, New York, 2005
Trîmbitas, R.,: Analiza numerica. O introducere bazata pe MATLAB. Presa Univ. Clujeana 2005.
P. Blaga - Statistica prin ... MATLAB, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca 2003
D.Ciurchea, V.Chis - Prelucrarea datelor experimentale, Litografia UBB, Cluj-Napoca, 1995.
R. Trîmbitas - Metode statistice, Presa Universitara Clujeana, Cluj-Napoca, 2000	

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•	 Exista cursuri asemanatoare in majoritatea universitatilor unde se studiaza ingineria informatiei
•	Cursul este necesar pentru modelarea matematica si a datelor experimentale atat in industrie cat si in cercetare.

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	- cunoasterea si aplicarea notiunilor din curs
- capacitatea de a alege cele mai potrivite modele numerice	Proiect final (fiecare student va primi o tema pe care o va rezolva, redacta si prezenta)	50%	
10.5 Seminar/laborator	- capacitatea de a aplica si implementa notiunile de la curs	Pregatirea temelor de seminar/laborator	50%	
10.6 Standard minim de performanţă	
•	 Cel putin nota 5 pentru proiectul final si lucrarile practice. Toate lucrarile practice trebuie predate.

Data completării		  Titular de curs		               Titular de seminar
25.09.2012.....	             ....Lect. Teodor GROSAN....	     .... Lect. Teodor GROSAN... 

Data avizării în departament			                          Director de departament	
...........................................						…............................