Programmeringsteknik och numerisk analys

Lärandemål

• Kunskap och förståelseUttrycka matematiska formler med hjälp av programmeringsspråket och lämpliga algoritmerVälja lämpliga datatyper och datastrukturer för olika typer av dataStrukturera stora program i hanterbara och återanvändbara moduler genom att använda funktionerHitta relevanta numeriska analysverktyg och programbibliotek samt använda dem på adekvata sättLära sig Pythons syntaxKompetens och färdigheterAnvända funktionalitet från befintliga Python-moduler, t.ex. Numpy och ScipyBl.a. använda begrepp från linjär algebra, differentialkalkyl integrationskalkyl, ekvationslösning och andra matematiska modeller för att lösa vetenskapliga problemSkriva väl kommenterade program som hanterar både numerisk data och textdata samt producera korrekt formaterade diagramSkapa program som läser, omvandlar och genererar filer i filsystemetAnvända standardbibliotek och tillämpa de bäst lämpade programmeringsmetodernaTesta olika programmeringsmetoderAnvända programmeringsverktyg såsom kodredigerare och versionskontrollsystemBedömning och tillvägagångssättBedöma den komplexitet och de beräkningsresurser som behövs för typiska programmeringsuppgifterBestämma effektiviteten och tillförlitligheten hos en algoritmAnalysera kod skriven av andra och hitta fel och möjligheter till förbättringar