Students will be able to:

Plan experimental design and data analysis

Develop mathematical models for materials’ properties and optimizing materials’ composition

Numerically solve ordinary and partial differential equations

Studenti budou umět:

Plánovat experimenty a analyzovat získaná data.

Vytvářet matematické modely vlastností materiálů a provádět jejich optimalizaci.

Numerickými metodami řešit obyčejné a parciální diferenciální rovnice.

R:Meloun M., Militký J.: Statistická analýza experimentálních dat, Academia, 2004, ISBN: 8020012540

R:Urbánek T., Škárka J.: Microsoft Excel 97 pro vědce a inženýry, Computer press, 1998, ISBN: 8072260995

A:Cornell J.A.: Experiments With Mixtures, John Wiley, 1981, ISBN: 0471079162

A:Jarník V.: Diferenciální počet (I), Academia, 1974, ISBN: 2110174

A:Jarník V.: Integrální počet (I), Academia, 1974, ISBN: 2110874

Z:Meloun M., Militký J.: Statistická analýza experimentálních dat, Academia, 2004, 8020012540

Z:Urbánek T., Škárka J.: Microsoft Excel 97 pro vědce a inženýry, Computer press, 1998, 8072260995

D:Cornell J.A.: Experiments With Mixtures, John Wiley, 1981, 0471079162

D:Jarník V.: Diferenciální počet (I), Academia, 1974, 2110174

D:Jarník V.: Integrální počet (I), Academia, 1974, 2110874

Microsoft Excel, www.microsoft.com

Microsoft Excel, www.microsoft.com

The subject teaching method is based on solving of practical material problems specially selected for particular topics. The problems are focused on the real development of new materials with advanced properties. In seminars, we broadly discus the solution of these problems and their modifications to deeper understand the presented topics.

Metoda výuky je založena na praktické řešení příkladů speciálně vybraných pro jednotlivá témata. Příklady vycházejí z reálné praxe vývoje nových materiálů s pokročilými vlastnostmi. Během seminářů probíhá podrobná diskuse řešení jednotlivých úloh a jejich modifikace pro lepší objasnění probírané látky.

1. Overview of mathematical software for advanced applications in chemical engineering.

2. Experimental design.

3. Statistical analysis of data.

4. Regression analysis and fitting of models.

5. Statistical analysis of models, standard error, R square, t- and F-statistics, testing of hypothesis.

6. Calculation of materials’ properties from chemical composition. Composition optimization.

7. Numerical methods of derivation and integration.

8. Numerical solving of ordinary differential equations with initial value.

9. Numerical solving of ordinary differential equations - boundary problem.

10.Numerical solving of partial differential equations by finite differences method.

11.Numerical solving of heat transfer in glass and ceramics.

12.Numerical solving of mass transfer in glass and ceramics.

13.Numerical solving of wave function.

14.Individual project.

1. Přehled matematického softwaru pro náročnější aplikace z chemického inženýrství.

2. Plánování experimentů.

3. Statistická analýza dat.

4. Regresní analýza, vytváření modelů.

5. Analýza modelů, směrodatná odchylka, korelační koeficienty, t-test, F-test, testování hypotéz.

6. Výpočet vlastností materiálů z chemického složení. Optimalizace složení materiálů.

7. Základní numerické metody derivace a integrace.

8. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic s počáteční hodnotou.

9. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic s okrajovými podmínkami.

10. Řešení parciálních diferenciálních rovnic metodou konečných diferencí.

11. Řešení úloh přenosu tepla ve skle a keramice.

12. Řešení úloh přenosu hmoty ve skle a keramice.

13. Řešení vlnové rovnice.

14. Závěrečný projekt.

Mathematics I, Physics I

Matematika I, Fyzika I

Úspěšné obhájení individuálního projektu.