Omandada teadmisi rakendusfüüsikas kasutatavate juhuslikkust sisaldavate ja statistiliste meetodite kohta.

To acquire knowledge about stochastic and statistical methods in applied physics.

Aine läbinud üliõpilane:
• tunneb Monte Carlo meetodeid;
• tunneb metaheuristilisi optimeerimismeetodeid;
• tunneb statistilisi meetodeid suurandmete käitlemisel;
• tunneb statistilisi meetodeid signaalitöötluses;
• oskab rakendada statistilisi meetodeid füüsika- jt rakenduslike ülesannete lahendamisel;

Student having passed the course

• knows Monte Carlo methods;
• knows metaheuristic optimization methods;
• knows statistical methods in bigdata analysis;
• knows statistical methods in signal processing;
• is able to use statistical methods to solve physical and other applied problems.

Monte Carlo meetodid. Metaheuristilised optimeerimismeetodid. Statistilised meetodid suurandmete analüüsis (klaster- ja faktoranalüüs). Signaalitöötluse statistilised meetodid.

Monte Carlo methods. Metaheuristic optimizations methods. Statistical methods in bigdata analysis (e.g. cluster and factor analysis) and signal processing.

Kursuse jooksul tuleb sooritada 2 iseseisvat tööd aines läbivõetavate meetodite rakendamise kohta. Mõisteid ja seoseid vastatakse eksamil. Kontrolltööde sooritamine on eksamieelduseks. Hinne arvutatakse iseseisvate tööde ja eksamitöö tulemuste keskmisena.

Student has to implement 2 inependent homeworks where he/she applies the methods considered in the course. Independent works are a prerequisity for the exam. Concepts and relations are asked on the exam. The final grade of the course is computed as an average of the credits of the works and the exam.

Iseseisev töö seisneb teoreetiliste mõistete ja seoste läbitöötamises ja kodutööde täitmises. Töö maht statsionaarses õppes – 100 tundi, kaugõppes – 150 tundi

The self-dependent work of students consists in the learning of the theoretical concepts and relations of the subject and solving homeworks. Learning capacities of the subject in the stationary learning is 100 hours and in the extramural learning 150 hours.

1. T. Kollo, Monte carlo meetodid, TÜ, 2004.
2. S. Koskel, E. Tiit, P. Arandi, Diskriminantanalüüs, TÜ, 1998.

-