Języki programowania wysokiego poziomu 1100-2BP20

Wykład 1
Informacje o językach programowania - niski i wysoki poziom

Część I - Mathematica:
Wykład 2
Środowisko
wszystko w M-ce to wyrażenie
Front-End i Kernel
Polecenie Head, typy zmiennych (Real, Integer, List, …), typ podstawowy: Symbol, nazwy funkcji
Informacje o symbolach (Definition, Information)
Praca z Notebookiem: komórki (hierarchia, łączenie), style (dokumentu, komórek, środowiska)
Przegląd poleceń interfejsu
Uwagi o chronologii wykonywania obliczeń.
Ćwiczenia
Mathematica jako kalkulator (cw ad hoc).

Podstawy
substytucje i proste wzorce {x,y}/.x_Integer->3
rozwiązywanie równań: polecenie Solve
polecenie Plot (podstawy)
dostęp do elementów listy [[ . ]]

Wykład 3
Funkcje
definiowanie własnych funkcji
funkcje przeciążone
atrybut Listable
wywoływanie funkcji [], Map /@, Apply @@, oraz //
funkcje czyste
Definicja operatorów (tutorial/OperatorsWithoutBuiltInMeanings)

Listy
tworzenie Table, PrependTo, ConstantArray
listy wielowymiarowe, macierze matematyczne
charakterystyka Length, Dimensions,
elementy list: Part, Select, Cases, Positions
operacje na listach: Join, Partition, Sort, Flatten, Ordering,
operacje na listach z elementami liczbowymi:
proste: Total, Counts, Differences
macierzowe: Det, Eigenvalues, Tr, Inverse

Wykład 4
Instrukcje sterujące i warunkowe
For, Do
If, Switch

Wizualizacja danych
Plot - możliwości i opcje
Typy obiektów grafiki
Opisywanie wykresów
Układ współrzędnych
Paleta kolorów
Inne polecenia do wykresów.
Zapis, rozdzielczość

Wykład 5
Rozszerzanie funkcjonalności
Dynamic, Manipulate
Wolfram Free Form Linguistic
Wolfram Alpha, Entity
Narzędzia programistyczne
Konteksty, Pakiety, Moduły

Wykład 6
Rachunek różniczkowy i algebra liniowa
Całkowanie, Różniczkowanie
DSolve, NDSolve, (+ opcja Value)
Podgląd operacji numerycznych - Reap i Sow
Podstawienie opóźnione
Wykresy fazowe
Zagadnienie własne

Wykład 7
Statystyka
Podstawowe pojęcia statystyki: dystrybucje, histogramy, estymatory
Fitowanie funkcji
Testy statystyczne

Wykład 8
Wydajność liniowa i Programowanie współbieżne
Wydajność Liniowa
Master Kernel + Workers
SPMD
Pamięć współdzielona
Pamięć rozproszona

Wykład 9
Uczenie maszynowe
analiza skupień - uczenie bez nadzoru
proste klasyfikatory - regresja liniowa (i logistyczna)
drzewa binarne
klasyfikatory zaawansowane: RF, NN, SVN
wbudowane zbiory danych

Część II - język R
Wykład 10
Wprowadzenie do R i RStudio
Pomoc języka R
Katalog/przestrzeń robocza
getwd(), ls(), setwd() history()
pliki nazwa.RData nazwa.RHistory
save.image() - zapisuje bieżący stan śr. do .RData
save(object_list,file=“nazwa.RData”), /odczytanie load(“”)/
q() - quit R

Historia, Autorzy, charakterystyka(dialekt języka S):
case sensitive
mod interaktywny
mod wsadowy: source(“myfile.R”)
mod batch: R CMP BATCH [options] my_script.R [outfile]

Wykład 11
Pakiety w R
instalacja: z poziomu R: install.packages(“nazwa”) # nazwa pakietu jest unikalna w repozytoriumu CRAN
warto ustawić opcje dependences=TRUE
RGUI - pracujemy na RStudio, są jeszcze (RCommander, i inne)
Polecenia
polecenie(wart_arg1) lub polecenie(arg1=wart_arg1, arg2=wart_arg2).

Wykład 12
Typy danych
wektor, ramka danych, macierze
konstruktor:
c(lista elementów po przecinku)
selektor:
v[index], v[wektor_indeksów], v[wektor wartości logicznych]
konstrkuktor:
ustawienie atrybutów

Wykład 13
Analiza danych i grafika
braki danych
Analiza sieci

Wykład 14
Powłoki Linux’a: BASH, TCSH oraz AWK