Optionale de Informatica

CURSURI OPŢIOALE DE IFORMATICĂ

PROPUSE

PETRU AUL UIVERSITAR 2010-2011

SEM. I

DOMEIUL DE LICEŢĂ:

IFORMATICĂ

SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ

Lista cursurilor opţionale – sem. I

5.1 Aplicatii ale corpurilor finite in criptografie 5.2 Capitole fundamentale de combinatorica enumerativa 5.3 Concepte geometrice in grafica pe calculator 5.4 Elemente de matematici financiare si actuariale

5.5 Fiabilitatea programelor 5.6 Fractali. Grafica computerizata si aplicatii 5.7 Managementul proiectelor software 5.8 Modelarea proceselor evolutive 5.9 Programare Web utilizand limbajul Java - Servleti (Java WEB Programming) 5.10 Reprezentarea cunostintelor in sistemele expert 5.11 Tehnici de similaritate si clasificare

5.12 Teoria grafurilor cu aplicatii 5.13 Teoria numerelor in criptografie

Fiecare student face 6 opțiuni, în ordinea preferințelor

FISA UITATII DE CURS

TITLU: APLICATII ALE CORPURILOR FIITE I CRIPTOGRAFIE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Scopul cursului este de a pune bazele necesare urmarii ulterioare, de catre studenti, a unor programe de Masterat/ Doctorat in domeniul criptografiei, bazate pe metode algebrice (de exemplu, pe teste de primalitate/curbe eliptice/varietati abeliene de dimensiune superioara) – a se vedea asemenea programe la Universitati de prestigiu, cum ar fi: Bonn-Aachen International Center for Information Technology, (http://cosec.bit.uni-bonn.de/students/teaching/09ws/09ws-

elliptic/); Eindhoven Institute for the Protection of Systems and Information, (http://www.hyperelliptic.org/tanja/teaching/AGCrypto10/). Nu sunt vizate, in acest curs, decat aspectele “elementare”- mai precis, se are in vedere introducerea studentilor in: problematica “aritmeticii lungi” si a unor pachete software ce trateaza aceste aspecte (e.g. NTL); probleme legate de implementarea corpurilor finite (e.g. gasirea eficienta de polinoame ireductibile cu coeficienti intr-un corp finit dat vs. optimizarea memoriei folosite: de exemplu, studiul polinoamelor Conway); introducerea notiunilor de curba eliptica, legea grupala, si a unor algoritmi de calcul a numarului de puncte (in particular, cu implementarea unor algoritmi “accesibili”, gen Shanks sau Schoof); introducere in cateva atacuri cunoscute (de exemplu studiul atacului MOV).

PROGRAMA: 1) Elemente de aritmetica lunga si calcul modular : implementarea legilor de calcul modular, probleme de optimizare a calculelor. Utilizarea unor pachete software (NTL, PARI). 2) Corpuri finite: Definitii, proprietati elementare. Aspecte legate de implementare; polinoame Conway.

3) Elemente de geometrie peste corpuri finite; - curbe algebrice : implementare, numarare de puncte cu « brute force » ;

- curbe eliptice : definitie, legea grupala, implementare ; 4) Algoritmi de numarare de puncte;

- algoritmul Shanks,. - Torsiunea unei curbe eliptice : algoritmul Schoof. - Implementari. - paring Weil : atacul MOV.

BIBLIOGRAFIE: [1] V. Shoup, NTL: A Library for doing Number Theory, freely downloadable from

http://www.shoup.net/ntl/ [2] H. Cohen, K. Belabas et al., PARI, freely downloadable from http://pari.math.u-bordeaux.fr/ [3] L. Washington, Elliptic Curves: Number Theory and Cryptography (Discrete Mathematics

and Its Applications). [4] J. von zur Gathen, J. Gerhard, Modern Computer Algebra.


TITLU: CAPITOLE FUDAMETALE DE COMBIATORICA EUMERATIVA DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Cursul isi propune prezentarea catorva capitole fundamentale de Combinatorica enumerativa.

PROGRAMA: 1. Principii de numarare. 2. Inegalitatile lui Bonferroni si Hunter. 3. Functii de numarare. Numere Stirling, Bell, Fibonacci, Catalan si Lucas. 4. Drumuri laticiale. 5. Formule de inversiune binomiala si Stirling. 6. Numararea arborilor. Teoremele lui Cayley, Temperley, Austin. 7. Aplicatii in teoria probabilitatilor si teoria numerelor.

BIBLIOGRAFIE: [1] Aigner Martin: Combinatorial Theory, Springer-Verlag, 1979. [2] Bondy J. A.,Murty U. S. R.: Graph theory with Applications, The Macmillam Press ltd.

1977. [3] Popescu Dragos-Radu: Combinatorica si teoria grafurilor, Societatea de Stiinte Matematice

din Romania, 2005. [4] Tomescu Ioan: Probleme de combinatorica si teoria grafurilor, Ed. Didactica si Pedagogica,

1981.


TITLU: COCEPTE GEOMETRICE I GRAFICA PE CALCULATOR DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Cursul are doua componente complementare. Prima dintre ele are o natura teoretica: in cadrul cursului vor fi prezentate cateva notiuni si rezultate geometrice esentiale pentru dezvoltarea aplicatiilor grafice, precum si cativa algoritmi de baza in grafica pe calculator. Cea de-a doua componenta are o natura aplicativa si include o introducere in programarea OpenGL si dezvoltarea unor proiecte de grafica pe calculator. Aplicatiile de la laborator, concretizate prin proiecte, vor reprezenta componenta principala a verificarii de la sfarsitul semestrului.

PROGRAMA: [1] Primitive grafice. Atribute ale primitivelor grafice. [2] Elemente de geometrie 2D si 3D. [3] Transformari geometrice. [4] Modelarea deplasarii unui obiect. [5] Proiectii paralele si proiectii centrale. [6] Reprezentarea imaginilor 2D. [7] Elemente de grafica 3D.

BIBLIOGRAFIE: [1] G. Albeanu, Grafica pe calculator. Algoritmi fundamentali, Editura Universitatii din

Bucuresti, 2001. [2] R. Baciu, Programarea aplicatiilor grafice 3D cu OpenGL, Editura Albastra, 2005. [3] W. Boehm, H. Prautzsch: Geometric Concepts for Geometric Design, AK Peters, Wellesley,

1994. [4] J. Foley, A. van Dam, S. Feiner, J. Hughes, Computer Graphics: Principles and Practice (2nd

edition in C), Addison Wesley, 1995. [5] D. Hearn, M. Baker, Computer Graphics with OpenGL (3rd edition), Prentice Hall, 2003.

[6] P. Schneider, D. Eberly, Geometric Tools for Computer Graphics, Morgan Kaufmann, 2003. [7] D. Shreiner, M. Woo, J. Neider, T. Davis, OpenGL Programming Guide, Sixth Edition,

Addison-Wesley, 2008.


TITLU: ELEMETE DE MATEMATICI FIACIARE ŞI ACTUARIALE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Cursul are rol formativ şi asigură absolvenţilor cunoştinţe teoretice şi practice de bază pentru a lucra în domeniul asigurărilor.

PROGRAMA:

Elemente de matematici financiare [1] Dobânda

a. Dobanda simpla: Definitii. Elementele dobânzii simple. Operaţiuni echivalente în regim de dobândă simplă. Algoritmi de calcul a dobanzii si a sumei finale.

b. Dobanda compusa: Definitii. Elementele dobânzii compuse. Procente proporţionale, procente echivalente, procent nominal, procent real sau efectiv. Operaţiuni echivalente în regim de dobândă compusă. Devalorizare şi plasament în condiţii inflaţioniste. Algoritmi de calcul a dobanzii si a sumei finalein cazul

dobanzii compuse si in cazul dobanzii mixte (simpla initial si apoi compusa). c. Modalităţi echivalente de plată a dobânzilor. Algoritmi de calcul a platilor

echivalente pentru diverse situatii (procedura engleza, procedura germana)

d. Operaţiuni de scont: Definitii. Scont simplu si compus. Procentul real de scont şi procentul de revenire al operaţiunii de scont. Operaţiuni echivalente în regim de scont.

[2] Plăţi eşalonate a. Definitii b. Anuităţi. Diverse tipuri de anuităţi

c. Plăţi eşalonate fracţionate sau fracţionalităţi. Algoritmi pentru calculul platilor.

d. Algoritmi pentru determinarea valorilor intermediare si a ratelor pentru diverse

tipuri de anuităţi

[3] Rambursarea împrumuturilor, împrumut cu obligaţiuni, plasament financiar în acţiuni, evaluarea investiţiilor de capital

a. Definitii b. Diverse tipuri de rambursari. Constructia tabelului de amortizare pentru fiecare tip

de rambursare c. Evaluarea împrumuturilor si împrumutul obligatar

d. Plasament financiar în acţiuni și evaluarea investiţiilor de capital. Algoritmi

pentru calculul valoarii actualizate nete si a ratei interne de rentabilitate.

Matematici actuariale

[1] Funcţii biometrice [2] Asigurări de viaţă pentru persoane individuale

a. Prime de asigurare

b. Rente viagere. Algoritmi de calcul a primelor nete unice aferente asigurării

pentru rentelor viagere in diverse situatii.

c. Asigurări de deces. Algoritm de calcul a primei nete anuale pentru asigurarea de

deces.

d. Asigurări de viaţă mixte. Algoritm de calcul a primei nete anuale pentru

asigurarea mixta.

e. Asigurările de pensii. Algoritm de calcul a primei nete anuale pentru asigurarea

de pensie.

f. Prime brute sau tarifare g. Rezerva matematică. Algoritmi de calcul pentru diverse tipuri de rezervă

matematică.

[3] Asigurări de viaţă pentru grupuri de persoane a. Probabilităţi de supravieţuire a grupurilor de persoane. b. Asigurări de supravieţuire. Algoritm de calcul a primei nete anuale pentru

asigurarea de supravietuire.

c. Rente viagere. Algoritmi de calcul a primei nete anuale pentru rente viagere.

d. Asigurări de deces. Algoritm de calcul a primei nete anuale pentru asigurarea de

deces.

BIBLIOGRAFIE: [1] Mircea I., Lazăr Gh., Purcaru I., Asigurări de persoane şi de bunuri, Ed. Economică,

Bucureşti, 1998 [2] Mircea I., Modele matematice în asigurări, Ed. Plus, Bucureşti, 2004 [3] Tapiero Ch., Applied stochastic models and control for finance and insurance, Kluwer

Academic Publisher, Boston, 1998 [4] Neuhaus W., Gerber H. and Cox S.H., Life Insurance Mathematics, Springer-Verlag Berlin

and Heidelberg GmbH & Co. KG, 1995 , 2 Reviewed edition [5] Burlacu V., Cenusa Gh., Ciumara R., Covrig M., Matematici actuariale: teorie si aplicatii

practice, Bucuresti, Editura ASE, 2009 [6] Vaduva I., Modele de simulare, Bucuresti, Ed.Universitatii din Bucuresti, 2004 [7] Tomescu I, Data Structures, Bucuresti, Ed.Universitatii din Bucuresti, 2004


TITLU: FIABILITATEA PROGRAMELOR DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

PROGRAMA: 1. Notiuni generale de teoria fiabilitatii. Functia de fiabilitate, rata caderilor, relatia dintre ele. Exemple de repartitii ale caderilor. 2. Repartitii IFR/DFR, proprietati. 3. Calculul fiabilitatii unui sistem in functie de fiabilitatile componentelor. 4. Generalitati despre fiabilitatea programelor. Numarul de erori initiale in program, numarul de erori detectate, functia fiabilitate, date de observatie privind fiabilitatea programelor, selectii cenzurate. 5. Modelul Jelinski-Moranda, algoritmi de estimarea parametrilor. 6. Procese de nastere si deces. Procese de nastere aplicate la analiza fiabilitatii programelor. 7. Proprietati ale repartitiei exponentiale. Justificarea ipotezei exponentialitatii si a ipotezelor modelului Jelinski-Moranda. 8. Modelul Schick-Wolverton. Generalizari ale modelului Jelinski-Moranda. 9. Procese Poisson omogene si neomogene. Diverse modele bazate pe procese Poisson neomogene (PPNO);modelul Goel-Okumoto, algoritmi de estimarea parametrilor. 10. Modele bazate pe ecuatii diferentiale pentru CM T BF (t). Estimatii ale parametrilor. 11. Modele statice. Modelul lui Nelson. Modele de tip captura-recaptura. Modele folosind metrici de complexitate (Halstead). 12. Introducere in analiza Bayessiana;formula lui Bayes, repartitii aposteriori.Modelul Littlewood-Veral, versiuni bayesiene ale modelului Jelinski-Moranda si modele bayesiene bazate pe PPNO.

BIBLIOGRAFIE: [1] Barlow, E.R., Prochan,F., Hunter, L.C. Mathematical Theory of Reliability. John Wiley &

Sons,New York 1965. [2] Gnedenko, B.V., Beliaev, Y.K., Soloviev, A.D. Metode matematice in teoria sigurantei.

Ed.Tehnica, 1968. (Trad. din L.rusa). [3] Musa, J.D. et al.Software Reliability:Measurement, Prediction, Applications. McGrow-

Hill,New York, 1987. [4] Xie,M. Software Reliability Techniques. World Scientific, 1991. [5] Vaduva, I. Fiabilitatea programelor. Ed. Univ. Buc., 2003.


TITLU: FRACTALI. GRAFICA COMPUTERIZATA SI APLICATII DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Acest curs îşi propune să pună în evidenţă multitudinea de structuri fractalice existente (structuri care şi-au găsit aplicaţii în toate ramurile ştiinţei) şi să dea o perspectivă grafică computerizată a acestora. Pe de altă parte, ca aplicaţii ale fractalilor, obiectivele constau în a modela elemente din natură (care au o structură fractalică) şi de a coda imagini folosind compresia fractală. La sfârşitul cursului studenţii vor fi capabili să reprezinte grafic (incluzând şi funcţii de zoom) în două sau trei dimensiuni structuri geometrice complexe (fractalice) şi să genereze pe calculator peisaje virtuale, hărţi in două sau trei dimensiuni. De asemenea vor şti să codeze imagini cu o rată de compresie superioară standardului jpeg.

PROGRAMA:

- Noţiuni introductive despre fractali şi dimensiune fractală;

- Elemente de grafică computerizată; - Construcţia şi algoritmi iterativi de reprezentare grafică pentru unele tipuri de fractali (curba lui Koch, curba lui Peano, curba lui Sierpinsky, covorul lui Sierpinsky, curba lui Hilbert, curba dragonului, curba C etc.);

- Metoda sistemelor de funcţii iterate (IFS) pentru generarea imaginilor fractale. Plante fractale: Feriga Barnsley, copaci, etc. Superfractali. Reprezentări grafice.

- Metode sistemelor Lindenmayer pentru generarea imaginilor fractale. Exemple grafice. Plante Lindenmayer.

- Sisteme dinamice haotice şi reprezentarea lor fractală: grafica computerizată a unor atractori (Lorenz, Rossler, Ikeda, Henon, Lozi, etc), fractalii Barry Mrtin, Popcorn, Dream, Three Play Orbit, Gumowski-Mira, etc. Fractali de tip Lyapunov.

- Grafica computerizată a unor bazine de atracţie. Construcţia unor funcţii de zoom; - Mulţimi fractale obţinute iterativ: exemple şi reprezentări grafice (mulţimi Julia, mulţimi Mandelbrot etc.) Reprezentări 3D ale acestor tipuri de fractali.

- Modelarea unor plante: metode iterative de generare a plantelor, modelarea mutaţiilor, încrucişărilor, generarea structurilor arborescente (copaci), modelare unor inflorescenţe,

elemente de reprezentare 3D a plantelor. Reprezentări grafice computerizate;

- Algoritmul punctului de mijloc şi a pătratului de diamant ca algoritmi fundamentali în generarea peisajelor fractale ;

- Modelarea unor forme de relief . Munţi : siluete muntoase, munţi 3D ; Bazine hidrografice ; Modelarea ţărmurilor, insulelor. Generarea hărţilor virtuale . Reprezentări grafice computerizate;

- Modelarea altor elemente din natură : fulgi de zăpadă, nori, galaxii, plasmă, etc. Reprezentări grafice computerizate;

- Interpolarea fractală (ca metodă a compresiei fractale): transformarea prin interpolare a unui fractal. Exemple grafice computerizate;

- Prelucrarea imaginilor: codarea (compresia) fractală. Algoritmi. Compararea cu alte forme de compresie.

BIBLIOGRAFIE: [1] Karl-Heinz Becker, Michael Dorfler – Dynamical systems and fractals, Computer graphics. - Cambridge University Press, 1991. [2] Benoit Mandelbrot – Obiectele fractale, Editura Nemira, 1998. [3] Dick Olivier – Fractali, Editura Teora, 1996. [4] G. Cherbit (editor) – Dimensions non entieres et applications – MASSON – 1991. [5] Heinz-Otto Peitgen, Hartmut Jurgens, Dietmar Saupe – Chaos and Fractals – SPRINGER-VERLAG – 2004. [6] Gilbert Helmberg – Getting Acquainted with Fractals - Walter de Gruyter – 2007. [7] Jaap A. Kaandorp - Fractal Modelling. Growth and Form in Biology – SPRINGER-VERLAG – 1994. [8] Michael Barnsley, Hawley Rising. - Fractals Everywhere. Boston: Academic Press Professional, 1993. [9] Yuval Fisher (editor) - Fractal image encoding - SPRINGER-VERLAG – 1998. [10] Radu Dobrescu, Catalin Vasilescu (editori) - Interdisciplinary applications of fractal and chaos theory – Editura Academiei, 2004.


TITLU: MAAGEMETUL PROIECTELOR SOFTWARE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Cursul asigura cunostintele necesare conducerii proiectelor software, subliniind aspectele tehnice si manageriale ale acestui proces. Sunt prezentate conceptele, practicile si utilitarele general acceptate si utilizate de majoritatea industriei de software. Materialul furnizeaza cunostintele necesare obtinerii certificarilor PMI (Project Management Institute), certificarile cu cea mai mare recunoastere in domeniul managementului proiectelor. In plus, sunt prezentate principalele metode si tehnici de testare folosite in industria de software.

PROGRAMA: 1. Modele de proces software: prezentarea ciclurilor de viata si modelelor traditionale de proces software (cascada, prototipizare, dezvoltare evolutiva, dezvoltare incrementala, modelul spirala, modelul V); metodologii agile de dezvoltare software (programarea extrema); etapele proceselor software; rolurile necesare in proiectele software. 2. Planificarea proceselor software: metrica proceselor; planificarea proiectelor software; urmarirea executiei unui proiect; controlul schimbarilor in proiect; finalizarea proiectului. 3. Conducerea proiectelor: procesele necesare in conducerea proiectelor; diagrama de flux a proiectului; principalele documente folosite in conducerea proiectelor. 4. Economia proiectelor software: prezentarea metodelor cantitative de analiza si estimare a resurselor si costurilor; utilitare pentru estimarea resurselor si costurilor. 5. Managementul calitatii: planificare calitatii; metode pentru asigurarea calitatii; controlul de calitate; standarde de calitate; documentatia proiectelor software. 6. Managementul resurselor umane: planificarea resurselor umane; formarea si dezvoltarea

echipei; conducerea echipei. 7. Managementul comunicarii: planificarea comunicarii; distribuirea informatiei; evaluarea

performantelor. 8. Analiza si estimarea riscului: planificarea si managementul riscului; identificarea riscurilor; metode cantitative de analiza a riscului; metode calitative de analiza a riscului; planificarea raspunsului la risc; monitorizarea si controlul riscului. 9. Testarea si validarea sistemelor software: prezentarea conceptelor si tehnicilor de testare si asigurare a calitatii; metode de testare functionala, bazate pe program si statistice; testarea sistemelor la nivel de unitate, modul, sub-sistem si sistem; testarea unitara si testarea de

acceptanta; planuri de testare; tehnici automate si manuale de generare a datelor de test; testarea sistemelor orientate pe obiect; tehnici de testare bazate pe specificatii formale (automate, automate generalizate, Z).

BIBLIOGRAFIE: [1] A guide to the Project Management Body of Knowledge: PMOBOK Guide - Third Edition,

Project Management Institute, 2004. [2] M. Holcombe, F. Ipate: Correct Systems: building business process solutions, Springer

Verlag, 1998. [3] R. Pressman: Software Engineering: A Practitioner's Approach, 4th Edition, McGraw-Hill,

1996. [4] M. Roper: Software Testing, McGraw-Hill, 1994


TITLU: MODELAREA PROCESELOR EVOLUTIVE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

CUOSTITE PREEXISTETE: Un limbaj de programare Notiuni elementare privind analiza, programarea si eficienta algoritmilor, estimatii statistice.

OBIECTIVE: Noi tehnici de modelare a unor procese evolutive. Aplicatii in: biologie, stiintele sociale, economie, fiabilitatea sistemelor, optimizare, analiza retelelor.

PROGRAMA: 1. Notiuni privind reprezentarea grafica a datelor multidimensionale, reducerea dimensiunii, partitionarea datelor, analiza si predictie, distante dintre puncte si repartitii. (6C+3L) 2. Generarea unor multimi aleatoare de indivizi cu caracteristici statistice date. Esantioane aleatoare. Simularea stocastica a evenimentelor discrete. Mers la intamplare in liste liniare, structuri arborescente si grafe. Modele de recombinare si contorizare. (6C+3L) 3. Algoritm evolutiv. Strategii de cautare. Functii de penalizare. Tehnici de accelerare. Programare evolutiva. Aproximarea solutiilor. Distanta intre solutii. (2C+1L) 4. Algoritmi genetici. Operatori genetici. Schema de aplicare. Optimizarea numerica. Implementarea si modelarea restrictiilor. Ierarhizare. Testarea rezultatelor. Modele demografice (2C+1L) 5. Retele neuronale. Caracteristici si arhitectura. Perceptoni liniari cu mai multe straturi. Reducerea numarului de straturi. Tehnici adaptive de invatare. Modificarea ponderilor. (2C+1L)

6. Aplicatii : recunoasterea formelor, stabilirea unor tipologii, aproximarea functiilor multidimensionale, solutionarea unor probleme complexe de optimizare, eficienta retelelor Web

(5C+3L) 7. Tehnici de imbunatatirea preciziei algoritmilor : selectarea caracteristicilor esentiale, folosirea variabilelor de control, metoda datelor complementare, utilizarea variabilelor puternic corelate, divizarea datelor. (5C+2L)

BIBLIOGRAFIE: [1] B. Bollobas, Random graphs. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2001. [2] A.E. Eiben, J.E. Smith, Introduction to evolutionary computing. Springer, Berlin, 2003. [3] James E. Gentle, Random number generation and Monte Carlo methods. Springer, New York, 1998. [4] Donald E Knuth., Tratat de programarea calculatoarelor – Sortare si cautare, Algoritmi seminumerici. Editura Tehnica, Bucuresti, 1983. [5] J.R. Koza, Genetic programming. MIT Press, Cambridge, MA, 1992.

[6] Zbigniew Michalewicz, Genetic algorithms+ Data structures=Evolution programs. Springer, New York, 1996. [7] H.P. Schwefel, Evolution and optimum seeking. Wiley and Sons, New York, 1995. [8] Marco Tomnassini, Spatially structured evolutionary algorithms – Artificial evolution in space and time. Springer, New York, 2005. [9] D.J. Watts, Small worlds – The dynamics of networks between order and randomness. Priceton University Press, Princeton, NT, 1999. [10] C.N. Zaharia, Al. Cristea, Algoritmi genetici si retele neuronale – Doua noi paradigme de calcul. Editura Academiei Romane, Bucuresti, 2002.


TITLU: PROGRAMARE WEB UTILIZAD LIMBAJUL JAVA - SERVLETI (JAVA WEB PROGRAMMIG) DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

PROGRAMA: I. Preliminarii I.1. Despre arhitectura client-server: I.2. Aplicatii de tip web: I.3. Dezvoltarea de aplicatii WEB pe WINDOWS utilizând server-ul Tomcat. I.4 Exemplu de realizare si execuţie a celui mai simplu servlet II. Servleţi. II.1 Elemente de bază II.2 Servleţi şi package-uri. II.3 Alte detalii despre servleţi II.4 Parametrii de iniţializare II.5 Proiectarea unui client de Web II.6 Parametrii unui servlet II.7 Invocarea servletilor din HTML II.8 Caractere speciale in textul HTML II.9 Utilizarea headerelor cererii trimise de către client II.10 Transmiterea răpunsului în formă compactată II.11 Protejarea paginilor cu ajutorul parolelor II.12 Variabile CGI (Common Gateway Interface) II.13 Codul de răspuns al servletului II.14 Headerele răspunsului II.15 Utilizarea conexiunilor persistente II.16 Obiectele din clasa Cookie

II.17. Gestionarea sesiunilor

BIBLIOGRAFIE: [1] Athanasiu, Irina; Costinescu, Bogdan; Drăgoi, Octavian Andrei; Popovici, Florentina Irina;

Gaburici, Vasile, Limbajul Java - O Perspectiva pragmatica Agora, 2000 [2] Baranga A., Programare Web Utilizand JAVA, Editura Albastra, Cluj-Napoca, 2007 [3] Hall, Marty, Core Servlets and JavaServer Pages (JSP), Prentice Hall PTR, 2000F.E. De

Vylder – Life Insurance Theory. Actuarial Perspectives, Kluwer Academic Publishers,

Boston, 1997.


TITLU: REPREZETAREA CUOSTITELOR I SISTEMELE EXPERT DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

PROGRAMA: 1. Aspecte generale ale reprezentarii cunostintelor 2. Tipuri de cunostinte 3. Clase de metode pentru reprezentarea cunostintelor 4. Reprezentarea cunostintelor in sistemele expert 5. Inlantuire inainte si inapoi in sisteme bazate pe reguli 6. Generarea explicatiilor 7. Introducerea incertitudinii 8. Rationament statistic 9. Implementarea sistemelor expert in limbajul Prolog

BIBLIOGRAFIE: [1] BRATKO, I., Prolog Programming for Artificial Intelligence. Second Edition. Workingham,

Addison - Wesley, 1990. [2] DURKIN, J., Expert Systems Design and Development. Prentice Hall, 1994.. [3] HRISTEA, F., BALCAN, M.F., Aspecte ale cautarii si reprezentarii cunostintelor in

inteligenta artificiala. Editura Universitatii din Bucuresti, 2004. [4] JACKSON, P., Introduction to Expert Systems. Third edition. Addison - Wesley, 1999. [5] LUGER, G. F., STUBBLEFIELD, W. A., Artificial Intelligence. Structures and Strategies

for Complex Problem Solving. Third Edition. Addison - Wesley, 1998. [6] MERRITT, D., Building Expert Systems in Prolog. Springer-Verlag, 1989. [7] NILLSON, N., Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kauffman, 1998.

[8] RICH, E., KNIGHT, K., Artificial Intelligence. Second Edition. Tata McGraw-Hill Publishing Company Limited, New Delhi, 1993.

[9] RUSSELL, S. J., NORVIG, P., Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice - Hall International, Inc., 1995.

[10] SICSTUS PROLOG USER’S MANUAL. Intelligent Systems Laboratory, Sweedish Institute of Computer Science;

[11] http://www.sics.se/isl/sicstuswww/site/documentation.


TITLU: TEHICI DE SIMILARITATE SI CLASIFICARE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Problemele de similaritate, clasificare automata si agregare sunt constant prezente in aplicatiile din inteligenta artificiala si domenii conexe. In Bioinformatica, problema gasirii unei metrici adecvate pentru lanturile ADN ocupa primul loc intr-un top al celor mai importante 10 probleme din domeniu. Un work-shop dedicat investigarii distantelor lingvistice a avut loc in 2006 la principala conferinta din domeniu, ACL-Coling. Recent (sfarsitul anului 2007), a aparut un dictionar al distantelor, publicat de E. Deza la editura Springer. Cursul isi propune sa prezinte atat metrici standard din domeniu cat si tehnici noi, de ultima ora, care tin cont de proprietatile obiectelor care sunt investigate. Problemele de clasificare si agregare prezentate pleaca de la observatia ca metodele multicriteriale de clasificare sunt in general superioare celor monocriteriale. Accentul va fi pus pe tehnici de agregare si categorizare nesupervizate. Vor fi prezentate tehnici standard de agregare (sirul central, sirul median, voting, sum, etc. ) si vor fi studiate proprietatile de rationalitate ale acestora (teorema lui Arrow). Fiecare tehnica introdusa va fi urmata de aplicatii concrete.

PROGRAMA: - Distante in biologie, lingvistica, inteligenta artificiala - Matricea distantelor ; tehnici de clustering ; distinctibilitate - Teorema lui Arrow - Proprietati de rationalitate ; criteriul Condorcet. - Tehnici de agregare. - Tehnici de clasificare

- Aplicatii : categorizare automata de texte, meta motor de cautare, identificarea cifrelor scrise de mana, aplicatii in NLP.

BIBLIOGRAFIE: [1] K. J. Arrow. Social Choice and Indivudual Values, 2nd ed., New York,Wiley, 1963. [2] Michel-Marie Deza and Elena Deza. Dictionary of Distances Springer, 2007 [3] Liviu P. Dinu. Rank distance and applications. Ed. Universitatii Bucuresti, 2010. [4] Articole electronice disponibile referitoare la median string, closest string, meta-search

engine, distinguishability, clustering.


TITLU: TEORIA GRAFURILOR SI APLICATII DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Continuarea studiului grafurilor inceput la disciplina « algoritmica grafurilor » si prezentarea unor noi aplicatii in informatica si cercetari operationale.

PROGRAMA: 1. Notiuni de baza,grafuri bipartite (caracterizari combinatoriale si algebrice),grafuri euleriene,numar ciclomatic,izomorfisme de grafuri. 2. Grafuri planare,formula lui Euler si teorema celor cinci culori. 3. Fluxuri cu restrictii de capacitate pe arce si in varfuri,teorema si algoritmul lui Ford-Fulkerson,teorema de caracterizare a fluxului de cost minim,algoritmi de calcul si aplicatii. 4. Conexitate varf si conexitate muchie,teoremele lui Menger si caracterizari ale grafurilor 2-conexe si h-conexe. 5. Probleme de colorare : colorarea varfurilor,algoritmul greedy de colorare,colorarea muchiilor unui multigraf bipartit si aplicatii la retelele de interconexiune. 6. Polinoame cromatice,proprietati de baza. 7. Valori proprii ale unui graf,algebra de adiacenta,teoremele lui Hoffman si Harary. 8. Distante in grafuri,eccentricitate,diametru,dimensiune metrica,grafuri Moore. 9. Grafuri hamiltoniene : teoremele lui Dirac si Nash-Williams.Algoritmi aproximativi pentru determinarea unui ciclu hamiltonian de cost minim.

BIBLIOGRAFIE: [1] N.Biggs, Algebraic graph theory, Cambridge University Press, 1973. [2] B.Bollobas, Modern graph theory, Springer-Verlag, Berlin, 1998.

[3] G.Chartrand, L.Lesniak, Graphs and digraphs, Chapman and Hall/CRC Press, 2005. [4] C.Godsil, G.Royle, Algebraic graph theory, Springer-Verlag, New York, 2001. [5] I.Tomescu, Combinatorica si teoria grafurilor, Tipografia Universitatii Bucuresti, 1979.


TITLU: TEORIA UMERELOR Î CRIPTOGRAFIE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 5 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5

OBIECTIVE: Asigurarea bagajului de cunoştinţe de teoria numerelor necesar cuiva care doreşte sǎ studieze criptografia (cu deschideri în special cǎtre algoritmi de factorizare). Se vor avea în vedere atât aspectele teoretice cât şi cele practice.

PROGRAMA:

- Teorema fundamentalǎ a aritmeticii. Numere prime şi numere compuse.

- Numere prime Fermat şi Mersenne. Testul Lucas-Lehmer de detectare a numerelor prime Mersenne. Numere pseudo-prime şi numere Carmichael.

- Inelul claselor de resturi modulo n. Mica teoremǎ a lui Fermat. Teorema lui Euler. Ordin. Teorema lui Lagrange. Lema chinezǎ a resturilor. Rǎdǎcini primitive modulo p. Problema logaritmului discret.

- Resturi pǎtratice. Legea de reciprocitate pǎtraticǎ. Aplicaţii la factorizare. - Metode de factorizare. Metoda lui Fermat. Metoda bazei de factori (Kraitchik). Fracţii

continue şi legǎtura cu problema factorizǎrii.

- Metodele de factorizare ale lui Pollard (rho şi p-1)

BIBLIOGRAFIE: [1] V. Alexandru, N.M. Goşoniu, Elemente de teoria numerelor, Editura Universitatii Bucureşti,

1999. [2] R. Crandall, C. Pomerance, Prime numbers. A computational perspective, Springer Verlag,

2005. [3] G. Everest, T. Ward, An Introduction to Number Theory, Springer 2005. [4] A. Gica, L. Panaitopol, O Introducere în Aritmeticǎ si Teoria Numerelor, Editura

Universitatii Bucureşti, 2001. [5] N. Koblitz, A Course in Number Theory and Cryptography, Springer, 1994.

[6] P. Ribenboim, The Little book of Bigger Primes, Springer, 2004

CURSURI OPŢIOALE DE

IFORMATICĂ

PROPUSE

PETRU AUL UIVERSITAR 2010-2011

SEM. II

DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ

SPECIALIZĂRILE:

IFORMATICĂ

DOMEIUL DE LICEŢĂ: MATEMATICĂ

SPECIALIZĂRILE:

MATEMATICĂ-IFORMATICĂ

Lista cursurilor optionale – sem. II

6.1 Algoritmi de factorizare

6.2 Algoritmi si structuri de cautare in memorie 6.3 Aplicatii ale logicii in informatica 6.4 Capitole speciale de teoria grafurilor 6.5 Introducere in lingvistica matematica si computationala 6.6 Masini secventiale 6.7 Metode de instruire automata cu aplicatii in imagistica medicala 6.8 Modelare stocastica si simulare

6.9 Programare Web utilizand limbajul Java-JSP (Java WEB Programming) 6.10 Programarea interfetelor web pentru baze de date utilizand PHP si MySQL 6.11 Software de optimizare cu aplicatii 6.12 Statistica computationala 6.13 Tehnici de programare a aplicatiilor grafice 6.14 Testare software

Fiecare student face 7 opțiuni, în ordinea preferințelor


TITLU: ALGORITMI DE FACTORIZARE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Se urmǎreşte familiarizarea studenţilor cu cei mai rapizi algoritmi de factorizare cunoscuţi astǎzi: NFS, ciurul pǎtratic şi algoritmul lui Lenstra. Sunt folosite instrumente din teoria numerelor pentru a înţelege probleme fundamentale ale criptografiei.

PROGRAMA: [1] Curbe eliptice. Structura de grup pe o curbǎ elipticǎ. Problema logaritmului discret pentru

curbe eliptice. Algoritmul lui Lenstra. [2] Perechi biliniare. Tate pairing. [3] Testul Atkin-Morain [4] Teste de primalitate. Algoritmul Agrawal-Kayal-Saxena. [5] Quadratic sieve (ciurul pǎtratic). [6] Corpuri de numere algebrice. NFS (Number field sieve), cel mai puternic algoritm de

factorizare (foloseste corpurile de numere algebrice).

BIBLIOGRAFIE: [1] R. Crandall, C. Pomerance, Prime numbers. A computational perspective, Springer Verlag,

2005. [2] G. Everest, T. Ward, An Introduction to Number Theory, Springer 2005. [3] A. Gica, L. Panaitopol, O Introducere în Aritmeticǎ şi Teoria Numerelor, Editura

Universitǎţii Bucureşti, 2001.

[4] N. Koblitz, A Course in Number Theory and Cryptography, Springer, 1994. [5] J.H. Silverman, J. Tate, Rational Points on Elliptic Curves, Springer, 1992.


TITLU: ALGORITMI SI STRUCTURI DE CAUTARE I MEMORIE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Descrierea si analiza structurilor de date in memoria secundara si a algoritmilor de cautare, eficienti in cazul cel mai nefavorabil in ceea ce priveste spatiul ocupat si numarul de operatii de I/O executate, cu aplicabilitate in geometria computationala si sistemele de informare geografica.

PROGRAMA:

• Arbori in memoria primara.

• Metode de acces unidimensional in memoria secundara.

• Structuri multidimensionale punctuale.

• Modele de indexare.

• B-arbori. Variante si extensii ale modelului de baza.

• Arbori externi de cautare ortogonala in plan.

BIBLIOGRAFIE: [1] L.Arge. External Memory Geometric Data Structures. EEF Summer School on Massive

Datasets, Springer Verlag, 2004. [2] K.Mehlhorn. Data Structures and Algorithms. Vol.3:Multidimensional Searching and

Computational Geometry. Springer-Verlag, Berlin, 1984. [3] H.Samet. Multidimensional Point Data. Notes, 1998. [4] V.Samoladas. On Indexing Large Databases for Advanced Data Models. Ph.D. University of

Texas at Austin, 2001.

[5] J.S.Vitter and P.Flajolet. Analysis of Algorithms and Data Structures. In Handbook of Theoretical Computer Science A:Algorithms and Complexity, J.van Leeuwen, ed., Elsevier, Amsterdam, 1990, 431-524.

[6] J.S.Vitter. External Memory Algorithms and Data Structures: Dealing with MASSIVE data. ACM Computing Surveys, 33(2):209-271, 2001.


TITLU: APLICATII ALE LOGICII I IFORMATICA DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

PROGRAMA: 1. Logica propozitionala: - Deductia naturala. - Clauze Horn si rezolutie. - Problema satisfiabilitatii (SAT). 2. Calculul cu predicate: - Sintaxa si semantica. - Nedecidabilitatea calculului cu predicate. - Teorema de incompletitudine a lui Goedel (schita demonstratiei). - Rezolutie. - Implementarea unui proof checker pentru calculul cu predicate. 3. Logica temporala: - Sistemele de logica temporala LTL (Linear Temporal Logic) si CTL (Computation Tree Logic). - Verificarea prin model checking. 4. Logica modala: - Sintaxa si semantica. - Sisteme de logica modala. - Deductia naturala. - Modelarea sistemelor multi-agent (MAS). 5. Diagrame binare de decizie (BDD) - Reprezentarea funtiilor booleene. - Algoritmi pentru diagrame binare de decizie ordonate (OBDD). - Model checking simbolic. Pentru exemplificare vor fi folosite : - limbajul Prolog,

- Alloy Analyzer (http://alloy.mit.edu/community/), - NuSMV (http://nusmv.irst.itc.it/)

BIBLIOGRAFIE: [1] M. Ben-Ari, Mathematical Logic for Computer Science (Second edition), Springer-Verlag

2003. [2] M. Huth, M. Ryan, Logic in Computer Science: Modelling and Reasoning about Systems

(Second edition), Cambridge University Press 2004.


TITLU: CAPITOLE SPECIALE DE TEORIA GRAFURILOR DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Cursul va adanci studiul catorva capitole importante de Teoria grafurilor.

PROGRAMA: 1. Hamiltoneitate.Proprietati hamiltoniene in produse de grafuri. 2. Cuplaje. Teorema 1-factorilor a lui Tutte. Aplicatii: Teorema lui Petersen. Aplicatii. 3. Grafuri planare. Colorari. Teorema lui Kuratowsky. 4. Reprezentarea grafurilor pe 2-varietati compacte orientabile. 5. Grupuri de automorfisme. Teoremele lui R. Frucht. Aplicatii. 6. Elemente de teorie Ramsey. 7. Teorema lui Turan. Aplicatii.

BIBLIOGRAFIE: [1] Aigner Martin: Combinatorial Theory, Springer-Verlag, 1979. [2] Bondy J. A.,Murty U. S. R.: Graph theory with Applications, The Macmillam Press ltd.

1977. [3] Popescu Dragos-Radu: Combinatorica si teoria grafurilor,Societatea de Stiinte Matematice

din Romania, 2005. [4] Tomescu Ioan: Probleme de combinatorica si teoria grafurilor, Ed. Didactica si

Pedagogica,1981.


TITLU: ITRODUCERE I LIGVISTICA MATEMATICA SI COMPUTATIOALA DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Cursul isi propune sa ofere studentilor o perspectiva asupra domeniului. Fiecare tema abordata va fi insotita de aplicatii concrete care vor viza diverse aspecte ale limbajului. Acolo unde se va putea aplicatiile vor fi facute pe limba romana. Vor fi abordate atat aspecte cantitative cat si aspecte formale ale limbajelor.

PROGRAMA: [1] Lectie de deschidere. Probleme curente in lingvistica matematica si computationala [2] Metode formale aplicate in lingvistica: ierarhia Chomsky, automate, gramatici contextuale

Marcus, tree adjoining grammars (TAG), gramatici de dependenta. Aplicatii. [3] Aspecte cantitative ale limbajului natural. Aplicatii [4] Similaritate si Clasificare. [5] Recunoasterea autorului unor texte cu autor controversat. Aplicatii [6] Traducere automata si dezambiguizare. [7] Rezumare automata a textelor.

BIBLIOGRAFIE: [1] G. Altmann (ed). Handbook of Quantitative Linguistics, 2003 [2] R. Dale (ed) The Handbook of Natural Language Processing, Marcel Dekker, New York,

2000. [3] Liviu P. Dinu. Metode Formale si de Clasificare in Lingvistica Matematica si

Computationala. Ed. Universitatii Bucuresti, 2004. [4] Manning, C., H. Schutze. Foundations of statistical natural language processing, MIT Press,

1999 [5] Mosteller, Frederick and David L. Wallace. Inference and Disputed Authorship. Distributed

for the Center for the Study of Language and Information. 320 p. 6 x 9 Series: (CSLI-DHS)

Center for the Study of Language and Information - The David Hume Series, 2007 [6] Partee, B., Ter Meulenm A., Wall, R. Mathematical methods in linguistics. Kluwer

Academic Publishers, Dordrecht, 1990. [7] Paun, Gh. Marcus Contextual Grammar. Kluwer, 1997 [8] A. Salomma, G. Roszenberg (eds). Handbook of Formal Languages, Springer, 1997


TITLU: MASII SECVETIALE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Revitalizarea unui tip de automate altadata mult studiata cu succes de scoala romaneasca (Moisil). Legatura cu alte clase de automate. relevarea aportului pe care il poate aduce teoria categoriilor.

PROGRAMA: - Ideea generala de masina secventiala. Semiautomate. Modele Moore si Mealy; echivalenta lor. - Notiunea de comportare la masinile secventiale si la automatele Rabin-Scott (care accepta limbajele regulate). Automate comportamentale. Problema sintezei. Problema minimizarii. - Notiuni introductive de teoria categoriilor. Teorema lui Goguen: realizarea este universala. Extinderi. - Teoria abstracta a functiilor-comportare. Categoria M-automatelor, liant intre categorii de automate si categorii de comportari.

BIBLIOGRAFIE: [1] M.A. Arbib, E.G. Manes: Adjoint machines, state behavior machines and duality. J. Pure

Appl. Algebra 6(1975), 313-343. [2] C.S. Calude, E. Calude, B. Khoussainov: Deterministic automata: simulation, universality

and minimality. Ann. Pure Appl. Logic 90(1997), 263-276. [3] V.E. Cazanescu: Asupra categoriei automatelor secventiale. An. Univ. Bucuresti, Mat.-Inf.,

16(1967), 31-37.

[4] G. Ciobanu, S. Rudeanu: On the bahaviour of automata. I. An. Univ. Bucuresti, Mat.-Inf., 55(2006), 119-128.

[5] G. Ciobanu, S. Rudeanu: Equivalent transformations of automata by using behavioural automata. J. Universal Comput. Sci. 13(2007), 1540-1549.

[6] G. Ciobanu, S. Rudeanu: Final and sequential behaviors of M-automata. Acta Inform. 46(2009), 361-374.

[7] P. Deussen: Halbgruppen aund Automaten. Spribfer-Verlag, 1971. [8] H. Ehrig, M. Pfender: Kategorien und Automaten. W. De Gruyter, Berlin 1972, [9] S. Eilenberg: Automata. Languages and Machines. Vol. A. Academic Press, 1974.

[10] J.A. Goguen: Realization is universal. Math. Syst. Theory 6(1973), 359-374. [11] S. Rudeanu: Behaviouristic automata. I. Minimal automata. An. Univ. Bucuresti, Mat.-Inf.,

38(1989), 64-71. [12] S. Rudeanu: Behaviouristic automata. II. The synthesis problem. An. Sti. Univ. Al. I. Cuza,

35(1989), 303-312.


TITLU: METODE DE ISTRUIRE AUTOMATA CU APLICATII Î IMAGISTICA MEDICALA DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Obiectivul acestui curs este studierea unor metode și tehnici de instruire automată nesupervizată și supervizată și implementarea algoritmilor de instruire automată. Sintagma imagistica medicală se referă la obținerea de informații privind starea fiziologică ori patologică, pe baza interpretării imaginii unei porțiuni a corpului. Metodele de clasificare a imaginilor pot fi utilizate în aplicații de recunoaștere a formelor pentru imagini medicale (microscopie electronică, imagini RMN, tomografii, ecografii etc.).

PROGRAMA: [1] Tipuri de imagini în imagistica medicală; model de procesare a imaginilor medicale. [2] Formele și recunoașterea formelor: caracteristici calitative și cantitative; extragerea și

selecția caracteristicilor; măsuri de similaritate și disimilaritate. [3] Tehnici de instruire supervizată: regula celor mai apropiați k vecini; funcții de discriminare;

metode de cluster implementate pe arhitecturi neuronale (algoritmul perceptron, perceptronul multistrat); regula lui Bayes; arbori de decizie; entropia - măsură a omogenității; algoritmul ID3; mașini pe vectori suport (introducere în teoria Vapnik-Chervonenkis, hiperplanul optim de separare, hiperplanul optim de separare generalizat, funcții nucleu, generalizare în spațiu asociat multidimensional).

[4] Tehnici de instruire nesupervizată: analiza componentelor principale; metoda celor mai mici pătrate; metoda nucleelor dinamice; algoritmi de clasificare ierarhici, algoritmi de clasificare secvențiali (algoritmul k-means, algoritmul ISODATA).

[5] Aplicații ale algoritmilor studiați în recunoașterea formelor în imagistica medicală.

BIBLIOGRAFIE: [1] Charles L. Epstein, Introduction to the Mathematics of Medical Imaging, SIAM,

Philadelphia, 2008. [2] Md. Mahmudur Rahman, B.C. Desai, P. Bhattacharya, Supervised Machine Learning based

Medical Image Annotation and Retrieval, ImageCLEFmed 2005. CLEF 2005: 692-701. [3] Anke Meyer-Base, Pattern Recognition for Medical Imaging, Elsevier Inc., 2004.

[4] N. Popescu-Bodorin, I. Paraschiv-Munteanu, Blood corpuscles classification schemes for automated diagnosis of hepatitis using ISODATA algorithm and Run Length Encoding, Proceedings of First Doctoral Student Workshop in Computer Science, University of Pitesti, 23 May 2009.

[5] L. State, I. Paraschiv-Munteanu, Introducere în teoria statistica a recunoasterii formelor, Editura Universitatii din Pitești, 2009.

[6] L. State, I. Paraschiv-Munteanu, N. Popescu-Bodorin, Blood corpuscles classification schemes for automated diagnosis of hepatitis, Universitatea din Pitesti - Buletin Stiintific, Seria Matematica si Informatica, 14, 2008.

[7] Vapnik V.N., Statistical Learning Theory, New York, Wiley, 1998.


TITLU: MODELARE STOCHASTICA SI SIMULARE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

PROGRAMA: 1. Modelul sistemului cu evenimente externe discrete, prototip al unui model si limbaj de

simulare. 2. Modelarea sistemelor de asteptare folosind procesele de nastere si deces. Modelul cu o statie

si modelul cu N statii paralele. Problema interferentei masinilor. 3. Modele de simulare pentru sisteme de asteptare si validarea acestora. 4. Modele deterministe si stochastice de teoria stocurilor. Simularea stocurilor. 5. Simularea variabilelor aleatoare si vectorilor aleatori folosind transformari de vectori

uniformi. Exemple (Vectorii Normali, Cauchy, Dirichlet). 6. Metoda Monte-Carlo pentru rezolvarea unor probleme numerice (calculul

integralelor,rezolvarea unor ecuatii operatoriale liniare, problema Dirichlet, utilizarea pentru optimizari).

7. Metoda Monte-Carlo si utilizarea lanturilor Markov (Markov Chain Monte Carlo). Algoritmul Metropolis-Hastings. Generatorul Gibs.

BIBLIOGRAFIE: [1] Vaduva, I. si a. Simularea proceselor economice. Ed.Tehnica, 1983. [2] Ermakov, E.S. Metoda Monte-Carlo si probleme inrudite. Ed.Tehnica1976. [3] Robert P.C. Casella G. Monte Carlo Statistical Methods. Springer-Verlag, New Yoprk,

1999. [4] Vaduva, I. si colab. Metode matematice de organizarea si conducerea productiei,Vol II.

Ed.Tehnica, 1974.

[5] Vaduva, I. Modele de simulare, Ed. Universitatii din Bucuresti, 2004, 190 p. [6] Ripley, B.Stochastic Simulation. John Wiley & Sons, NewYork,1987.

[7] Ross Sheldom.Simulation. Second Edition. Academic Press,San Diego, New York, London, 1997.


TITLU: PROGRAMARE WEB UTILIZAD LIMBAJUL JAVA – JSP (JAVA WEB PROGRAMMIG) DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

PROGRAMA: I.Java Server Pages (JSP) I.1 Generalităţi I.2 Elemente de cod JAVA în JSP I.3 Atribute şi metode ale unei clasa obţinută din JSP I.4 Alte directiva JSP I.5 Tratarea exceptiilor în paginile JSP I.6 Includerea de fişiere în paginile JSP I.7 Invocarea applet-urilor din JSP I.8 Utilizarea claselor de tip Java Bean în JSP I.9 Tag-uri I.10. Clasa BodyTagSupport II. Alte tehnici diverse folosite în programarea Web II.1 Redirecţionarea cererilor către alte pagini II.2 Folosirea formularelor HTML II.3 Folosirea applet-urilor ca interfete pentru servleţi III. Arhitectura three-tier III.1. Accesarea bazelor de date utilizând JDBC III.2 Principalii paşi în lucrul cu JDBC şi bazele de date III.3 Câteva exemple de lucru cu JDBC şi bazele de date III.4 Obiectele de tip PreparedStatement şi CallableStatement III.5 Tehnica de conectare Connection Pool pentru aplicaţii Web

BIBLIOGRAFIE: [1] Athanasiu, Irina; Costinescu, Bogdan; Drago, Octavian Andrei; Popovici, Florentina Irina;

Gaburici, Vasile, Limbajul Java - O Perspectiva pragmatica Agora, 2000 [2] Baranga A.,Programare Web Utilizand JAVA, Editura Albastra, Cluj-Napoca, 2007

[3] Hall, Marty, Core Servlets and JavaServer Pages (JSP), Prentice Hall PTR, 2000


TITLU: PROGRAMAREA ITERFEŢELOR WEB PETRU BAZE DE DATE UTILIZÂD PHP ŞI MYSQL DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Cursul prezintă noţiuni fundamentale, tehnici şi tehnologii care stau la baza paginilor web ce utilizează baze de date. Studenţii care vor urma acest curs vor dobândi experienţă în utilizarea PHP şi MySQL, aplicate în crearea şi prelucrarea paginilor web. Dintre obiectivele cursului menţionăm:

• însuşirea celor mai importante tehnologii şi dobândirea aptitudinilor necesare dezvoltării şi gestiunii paginilor web dinamice;

• prezentarea şi utilizarea limbajului PHP, precum şi a modalităţilor de stocare şi regăsire a datelor utilizând server-ul de baze de date MySQL;

• aplicarea noţiunilor prezentate la curs pentru rezolvarea unor probleme specifice întâlnite în dezvoltarea paginilor web.

PROGRAMA: [1] Introducere în PHP: HTML vs. PHP, aplicaţii web dinamice, procesarea la nivel de client vs

procesarea la nivel de server, avantaje şi functionalităţi ale PHP, configurarea fişierului PHP.INI.

[2] Utilizarea server-ului web Apache: instalare, configurare, host-uri virtuale, proprietăţi etc.

[3] Elemente de programare PHP: operatori, funcţii, tablouri etc.

[4] Prelucrarea fişierelor de date în PHP: căutare, editare, securitate, gestiunea directoarelor etc.

[5] Configurarea şi utilizarea server-ului de baze de date MySQL: instalare şi configurare,

conectare, funcţii specifice, apeluri SQL, utilitare pentru administrarea bazei de date.

[6] Lucrul cu baze de date şi formulare: configurarea PHP pentru interacţiunea cu baza de date,

interfeţe de programare specifice, lucrul cu formulare, utilizarea cookie-urilor etc.

[7] Generarea imaginilor, documentelor PDF şi Excel utilizând PHP.

BIBLIOGRAFIE: [1] Welling L., Thomson L., PHP and MySQL Web Development, Addison Wesley, 2008. [2] Ullman L., PHP 6 and MySQL 5 for Dynamic Web Sites: Visual QuickPro Guide, Peachpit

Press, 2007. [3] Williams H., Lane D., Web Database Applications with PHP & MySQL, O'Reilly Media,

2004. [4] Curioso A., Bradford R., Galbraith P., Expert PHP and MySQL, Wrox, 2010. [5] Suehring S., Converse T., Park J., PHP6 and MySQL Bible, Wiley, 2009.


TITLU: SOFTWARE DE OPTIMIZARE CU APLICATII DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Cursul prezintă metode de modelare matematică a unor probleme de optimizare ce provin din activităţi economice şi de programare operativă a producţiei. Sunt studiate diferite cazuri care sunt foarte apropiate de felul în care se enunţă o problemă reală. Se vor realiza aplicaţii practice a acestor metode prin implementa lor cu ajutorul unui program software specializat pentru modelarea şi rezolvarea problemelor de optimizare. De asemenea, se va studia interpretarea rezultatelor precum şi efectul asupra soluţiilor obţinute a unor modificări din datele problemei. Cunoştinţe preliminare: noţiuni din optimizarea liniară (algoritmul SIMPLEX, dualitate).

PROGRAMA: [1] Modele liniare: programare operativă a producţiei; repartizarea raţională a resurselor;

gestiunea stocurilor; eşalonarea în timp a investiţiilor, etc. [2] Sistemul de modelare MPL (Mathematical Programming Language): elemente de editare,

proiectare, depanare; structuri de date (interne şi externe); indexări de variabile, de formule şi de restricţii.

[3] Interpretarea şi analiza a soluţiilor: stabilitate, postoptimizare, reformularea şi/sau eliminarea condiţiilor redundante, identificarea restricţiilor incompatibile.

[4] Modele parametrice. Influenţa variaţiilor parametrilor asupra modelului. [5] Aplicaţii: realizarea unor proiecte de modelare a unor probleme economice de dimensiune

mică, rezolvarea acestora şi analizarea rezultatelor obţinute.

BIBLIOGRAFIE: [1] A. Stefanescu, C. Zidaroiu, Cercetari Operationale, Ed. Did. Ped. 1981, Bucureşti. [2] C. Zidaroiu, Programare liniara, Ed. Tehnica, Bucuresti, 1983. [3] C. Raţiu-Suciu, Fl. Luban, D. Hancu, N. Ene, Modelare economica aplicata. Studii de caz.

Teste, Ed. Economica, 2002. [4] A. Batatorescu, Metode de optimizare liniara, Ed. Univ. Bucuresti, 2003. [5] http://www.maximalsoftware.com/

[6] http://www-01.ibm.com/software/websphere/products/optimization/


TITLU: STATISTICA COMPUTATIOALA DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Seminar = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Teoretice: metode si tehnici de calcul intensiv din domeniul statisticii matematice ; continua si dezvolta capitole noi din cursurile de "Probabilitati si statistica" si "Inteligenta artificiala", anul II. Practice: calcul statistic intensiv cu ajutorul pachetului de programe MATLAB.

PROGRAMA: Capitolul 1 Analiza exploratorie a datelor. Tehnici de vizualizare Capitolul 2 Tehnici de validare incrucisata, bootstrap si jackknife Capitolul 3 Metode de regresie neliniara Capitolul 4 Metode MCMC (Markov Chain Monte Carlo) Capitolul 5 Statistica spatiala

CODITIOAREA ISCRIERII LA CURS: Activitati (cursuri, module) a caror promovare prealabila este obligatorie: Algebra liniara, Probabilitati si statistica, Elemente de informatica si programarea calculatoarelor Activitati recomandate: Elemente de analiza numerica

BIBLIOGRAFIE: [1] Martinez, L.W., Martinez, A.R. (2002) Computational Statistics Handbook with MATLAB,

Chapman & Hall/ CRC

[2] *** http: //www.infinityassociates.com


TITLU: TEHICI DE PROGRAMARE A APLICATIILOR GRAFICE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Obiectivul cursului este de a prezenta tehnici avansate de programare grafica 3D folosind OpenGL, precum si fundamentele teoretice ale acestor metode de lucru. Cursul va fi completat de un laborator, unde vor fi realizate proiecte care sa ilustreze conceptele si rezultatele expuse si care vor reprezenta componenta principala a verificarii semestriale.

PROGRAMA: [1] Detectarea suprafetelor vizibile. [2] Modele de iluminare si umbrire. [3] Modele de colorare. [4] Texturarea suprafetelor. [5] Aplicatii grafice interactive. [6] Animatie pe calculator.

BIBLIOGRAFIE: [1] G. Albeanu, Grafica pe calculator. Algoritmi fundamentali, Editura Universitatii din

Bucuresti, 2001. [2] R. Baciu, Programarea aplicatiilor grafice 3D cu OpenGL, Editura Albastra, 2005. [3] D. Hearn, M. Baker, Computer Graphics with OpenGL (3rd edition), Prentice Hall, 2003. [4] P. Schneider, D. Eberly, Geometric Tools for Computer Graphics, Morgan Kaufmann, 2003. [5] P. Shirley, M. Ashikhmin, M. Gleicher, S. Marschner, E. Reinhard, K. Sung, W. Thompson,

P. Willemsen, Fundamentals of Computer Graphics (2nd edition), AK Peters, Wellesley, 2005.

[6] D. Shreiner, M. Woo, J. Neider, T. Davis, OpenGL Programming Guide, Sixth Edition, Addison-Wesley, 2008.


TITLU: TESTARE SOFTWARE DOMEIUL DE LICEŢĂ: IFORMATICĂ (MATEMATICA) SPECIALIZAREA: IFORMATICĂ (MATEMATICA-IFORMATICA) STATUTUL: optional R.ORE/SAPTAMAA: 3 (Curs = 2; Laborator = 1) SEMESTRUL: 6 / anul III de studiu FORMA DE EXAMIARE: Verificare CREDITE: 5 (3)

OBIECTIVE: Cursul prezinta principalele tehnici si metode de testare a sistemelor software. Sunt prezentate atat metode ingineresti de larga utillizare practica, cat si metode theoretice si/sau care fac obiectul cercetarilor recente.

PROGRAMA: [1] Metode de testare functionala (black-box): Partitionarea ın clase de echivalenta, analiza

valorilor de frontier; metoda partitionarii in categorii, testarea folosind analiza cauza-efect. [2] Metode de testare structurala (white-box): acoperiri la nivel de instructiune, ramura,

conditie/decizie, conditii multiple; complexitatea ciclomatica (McCabe), generarea de circuite liniar independente. Strategii de generare de date de test la nivel de cale.

[3] Metode de testare bazate pe formalisme cu stari: metodele W, Wp(W partial), UIO (unique input/output), DS (distinguishing sequence) pentru masini cu stari finite; testare bazata pe formalisme extinse cu stari (extended finite state machines).

[4] Testarea bazata pe mutatie (mutation testing): week mutation, strong mutation; operatori de mutatie; MuJava.

[5] Generarea datelor de test folosind metode de cautare metaeuristice: metode de cautare locale si metode globale; folosirea metodelor metaeuristice in testarea structurala si testarea functionala.

BIBLIOGRAFIE: [1] MuJava home page: http://cs.gmu.edu/~offutt/mujava [2] M. Holcombe, F. Ipate: Correct Systems: building business process solutions, Springer

Verlag, 1998. [3] A. Mathur: Foundations of Software Testing, Addison-Wesley Professional, 2007. [4] P. McMinn. Search-based software test data generation: a survey. Softw. Test., Verif.

Reliab., 14(2):105–156, 2004. [5] M. Roper: Software Testing, McGraw-Hill, 1994

Date post:	28-Jan-2017
Category:	Documents
Upload:	dinhkhanh
View:	238 times
Download:	0 times

Optionale de Informatica

Documents