Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Mathematical Logic

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 234971-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.0 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0540) Matematyka i statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Mathematical Logic
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for AAB - masters
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Students should know the ordering relations, including the notion of a maximal and minimal element, chain and antichain; equivalence relations and equivalence classes.

Students should know basic notions of graph theory such as connectedeness, acyclic graphs, Euler and Hamilton paths, matchings, and basic theorems about these notions.

Students should know propositional calculus, including the notion of logical connective, tautology, satisfaction, inference rules, proof, and the completeness theorem.

Students should know predicate calculus, including the notion of a term, formula, sentence, and model.

Umiejętności:

Students should be able to order sets, analyze orderings, apply the notion of equivalence relation.

Students should be able to formulate algorithmic problems in the language of graph theory.

Students should be able to use theoretical concepts to study correctness of statements and reasonings.

Students should be able to construct expert systems.

Kompetencje społeczne:

Students should understand how accepted assumptions and inference rules influence correctness of formulas considered as conclusions.

Srudents should understand how modern language of logic and discrete mathematics is used in formulating and solving algorithmic problems.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Mathematical Logic (with elements of Discrete Mathematics) provides a tool for economists to formulate and solve algorithmic problems, and to study correctness of formulas and deduction reasonings. It also gives foundations for further studies, for instance in optimization problems or problems of decision making under incomplete information in expert systems.

Pełny opis:

The goal of this course is to introduce students to the basics of mathematical logic (propositional calculus and first order predicate calculus) and discrete mathematics (orderings, equivalence relations, graphs, matchings, etc.) used in modern computer science.

Literatura:

Literatura podstawowa:

C. Wright, K. Ross, "Discrete Mathematics", J. Tiuryn, "Wstęp do logiki i teorii mnogości, H. Rasiowa, "Wstęp do matematyki współczesnej"

Literatura uzupełniająca:

J. Leskovec, A. Rajaraman, J.D. Ullman, "Mining of Massive Datasets", Stanford University, infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Mathematical Logic (with elements of Discrete Mathematics) provides a tool for economists to formulate and solve algorithmic problems, and to study correctness of formulas and deduction reasonings. It also gives foundations for further studies, for instance in optimization problems or problems of decision making under incomplete information in expert systems.

Pełny opis:

The goal of this course is to introduce students to the basics of mathematical logic (propositional calculus and first order predicate calculus) and discrete mathematics (orderings, equivalence relations, graphs, matchings, etc.) used in modern computer science.

Literatura:

Literatura podstawowa:

C. Wright, K. Ross, "Discrete Mathematics", J. Tiuryn, "Wstęp do logiki i teorii mnogości, H. Rasiowa, "Wstęp do matematyki współczesnej"

Literatura uzupełniająca:

J. Leskovec, A. Rajaraman, J.D. Ullman, "Mining of Massive Datasets", Stanford University, infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Mathematical Logic (with elements of Discrete Mathematics) provides a tool for economists to formulate and solve algorithmic problems, and to study correctness of formulas and deduction reasonings. It also gives foundations for further studies, for instance in optimization problems or problems of decision making under incomplete information in expert systems.

Pełny opis:

The goal of this course is to introduce students to the basics of mathematical logic (propositional calculus and first order predicate calculus) and discrete mathematics (orderings, equivalence relations, graphs, matchings, etc.) used in modern computer science.

Literatura:

Literatura podstawowa:

C. Wright, K. Ross, "Discrete Mathematics", J. Tiuryn, "Wstęp do logiki i teorii mnogości, H. Rasiowa, "Wstęp do matematyki współczesnej"

Literatura uzupełniająca:

J. Leskovec, A. Rajaraman, J.D. Ullman, "Mining of Massive Datasets", Stanford University, infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 14 godzin więcej informacji
Wykład, 16 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

Mathematical Logic (with elements of Discrete Mathematics) provides a tool for economists to formulate and solve algorithmic problems, and to study correctness of formulas and deduction reasonings. It also gives foundations for further studies, for instance in optimization problems or problems of decision making under incomplete information in expert systems.

Pełny opis:

The goal of this course is to introduce students to the basics of mathematical logic (propositional calculus and first order predicate calculus) and discrete mathematics (orderings, equivalence relations, graphs, matchings, etc.) used in modern computer science.

Literatura:

Literatura podstawowa:

C. Wright, K. Ross, "Discrete Mathematics", J. Tiuryn, "Wstęp do logiki i teorii mnogości, H. Rasiowa, "Wstęp do matematyki współczesnej"

Literatura uzupełniająca:

J. Leskovec, A. Rajaraman, J.D. Ullman, "Mining of Massive Datasets", Stanford University, infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 100.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0