Undervisningsmateriale INF1100 H13
Læringsmålet for INF1100 er god forståelse av ukeoppgavene (se undervisningsplanen) og "oppgavene fra plenumsøvelser": "live-programmering/". Eksamen vil teste denne forståelsen.
Oppgavene, og stoffet som bygger opp under oppgavene, er hentet fra læreboken A Primer on Scientific Proramming with Python, Fourth Edition av Hans Petter Langtangen. (Merk at kapitler og oppgaver er forskjellig nummerert i de ulike utgavene av boken. Det er spesielt store endringer i oppgavene fra 3. til 4. utgave, men oppgavene er tilgjengelige som en PDF fil. 1. og 2. utgave anbefales ikke brukt.)
I tillegg til læreboken er det utarbeidet et sett med foiler som brukes i forelesningene. Foilene gir en oversikt over de viktigste delene av stoffet. Teksten i boken tar sikte på å forklare dette stoffet i detalj, som sammen med aktiv oppgaveløsning skal resultere i forståelse for og mestring av programmering.
Alle eksempelfiler referert til i læreboken kan lastes ned til egen PC eller UiO-konto.
Eksamen
Eksamen består av to deler, en midttermineksamen i uke 41 og en avsluttende eksamen i desember. Maksimal score er tilsammen 100 poeng, 25 poeng på midttermineksamen og 75 poeng på avsluttende eksamen. Poenggrensene for de forskjellige karakterene varier noe fra år til år ut fra hvordan eksamen slår ut, men gjennomsnittstall fra det fem siste årene er A: 93, B: 81, C: 62, D: 50, E: 40.
Et tilstrekkelig antall obligatoriske oppgaver må være bestått
For å fremstille seg til eksamen, må man ha nok godkjente obligatorise ukeinnleveringer. I 2014 er kravet satt til 15 innen 3. oktober (midttermineksamen) og ytterligere 20 (tilsammen 35) innen 1. desember.
Pensumliste INF1100 H14
Merk
Pensum defineres gjennom et sett oppgaver. Det er et sett anbefalte kapitler i læreboken som danner bakgrunn for å forstå disse oppgavene.
Pensumlisten for midttermineksamen 2014 er nå klar. endringer.
Pensumliste til midttermineksamen i INF1100 6/10 2014
Relevant stoff fra boken: kapittel 1-5 og Appendiks A, unntatt kap. 5.7.3-5.7.5
På eksamen vil man få oppgaver som ligger tett opptil fra tidligere midttermineksamener og et utvalg oppgaver fra ukeinnleveringer og plenumsøvelser:
- 1.4 (length_conversion.py, side 45)
- 1.11 (kick.py, side 47)
- 2.1 (f2c_table_while.py, side 84)
- 2.2 (f2c_approx_table.py, side 84)
- 2.7 (ball_table1.py, side 85)
- 2.8 (ball_table2.py, side 85)
- 2.16 (ball_table3.py, side 88)
- 2.10 (sum_while.py, side 86)
- 2.14 (index_nested_list.py, side 87)
- 3.3 (roots_quadratic.py, side 129)
- 3.11 (area_triangle.py, side 134)
- 3.16 (gaussian2.py, side 136)
- 3.23 (Heaviside.py, side 139)
- 4.4 (f2c_file_read_write.py, side 212)
- 4.5 (f2c_cml_exc.py, side 212)
- 4.11 (ball_cml_qa.py, side 214)
- 4.12 (ball_cml_tcheck.py, side 214)
- 4.14 (ball_file_read_write.py, side 214)
- 5.3 (fill_arrays_vectorized.py, side 280)
- 5.7 (slicing.py, side 281)
- 5.10 (plot_ball2.py, side 282)
- 5.12 (f2c_shortcut_plot.py, side 282)
- 5.13 (plot_trajectory.py, side 282)
- 5.26 (plot_wavepacket.py, side 290)
- 5.30 (plot_Taylor_sin.py, side 291)
- 5.31 (plot_wavepacket_movie.py, side 291)
- 5.37 (animate_Taylor_series.py, side 294)
- A.7 (growth1_index_ip1.py, side 630)
- A.14 (sin_Taylor_series_diffeq.py, side 633)
I tillegg vil det komme oppgaver der man skal simulere små programbiter for hånd. Tidligere eksamensoppgaver er relevante.
Midtterminkeksamen teller 25% av sluttkarakteren i kurset. Vi anbefaler at man går gjennom alle oppgavene listet over og kontrollerer at man forstår hver oppgave og løsningen. For forståelsen kan det være helt avgjørende at man studerer teksten i læreboken.
En faglærer kommer går en runde i alle lokalene ca 1 time etter at eksamen har begynt.
Pensumliste til avsluttende eksamen i INF1100 2014
Bakgrunnsmateriale fra boken består av kapittel 1-9, Appendiks A og E i boken, unntatt kap. 5.7.3-5.7.5, 6.5.3, 6.6, 7.5, 7.6, 8.7, 9.4, 9.5.
På eksamen vil man få oppgaver som ligger tett opptil et utvalg oppgaver fra ukeinnleveringer og plenumsøvelser samt gamle eksamensoppgaver:
- 1.11 (kick.py, side 47)
- 2.2 (f2c_approx_table.py, side 84)
- 2.14 (index_nested_list.py, side 87)
- 3.11 (area_triangle.py, side 134)
- 3.17 (egg_func.py, side 136)
- 3.23 (Heaviside.py, side 139)
- 4.2 (f2c_cml.py, side 212)
- 4.5 (f2c_cml_exc.py, side 212)
- 4.10 (ball_cml.py, side 214)
- 4.12 (ball_cml_tcheck.py, side 214)
- 5.6 (simulate_vector_computing.py, side 281)
- 5.12 (f2c_shortcut_plot.py, side 282)
- 5.31 (plot_wavepacket_movie.py, side 291)
- 5.37 (animate_Taylor_series.py, side 294)
- A.3 (growth_years_efficient.py, side 629)
- A.5 (fortune_and_inflation1.py, side 629)
- A.9 (Newton2.py, side 631)
- A.14 (sin_Taylor_series_diffeq.py, side 633)
- A.15 (cos_Taylor_series_diffeq.py, side 634)
- 5.14 (read_2columns.py, side 282)
- 5.16 (read_density_data.py, side 283)
- 5.17 (fit_density_data.py, side 284)
- 5.21 (position2velocity.py, side 286, 2 poeng)
- 6.3 (density_improved.py, side 365)
- 6.7 (humans.py, side 367)
- 6.9 (area_triangle_dict.py, side 367)
- 6.10 (poly_repr.py, side 368)
- 6.11 (poly_diff.py, side 368)
- 7.2 (Account2.py, side 429)
- 7.4 (geometric_shapes.py, side 430)
- 7.5 (Quadratic.py, side 430)
- 7.16 (Central.py, side 434)
- 7.25 (Polynomial_sub.py, side 439)
- 7.28 (Polynomial_dict.py, side 440)
- 8.1 (flip_coin.py, side 505)
- 8.2 (compute_prob.py, side 505)
- 8.4 (4balls_from10.py, side 506)
- 8.6 (one6_ndice.py, side 506)
- 8.8 (sum_4dice.py, side 507)
- 8.9 (sum_s_ndice_fair.py, side 507)
- 8.13 (draw_balls.py, side 508)
- 9.2 (Cubic_Poly4.py, side 592)
- 9.4 (Polynomial_hier.py, side 593)
- 9.14 (MCint_class.py, side 596)
- E.6 (tank_ODE.py, side 766)
- E.23 (yx_ODE_FE_vs_RK4.py, side 775, 2 poeng)
- E.29 (radioactive_decay2.py, side 777)
- E.30 (RungeKutta2_func.py, side 778)
- E.13 (pizza_cooling2.py, side 771, 2 poeng)
- E.31 (RungeKutta2.py, side 778, 2 poeng)
- E.32 (MidpointIter_func.py, side 778)
- E.33 (MidpointIter_class.py, side 779)
- E.34 (MidpointIter.py, side 779)
- E.41 (SIR.py, side 782, 2 poeng)
- E.42 (SIR_class.py, side 784, 2 poeng)
- E.43 (SIRV.py, side 785, 2 poeng)
- E.44 (SIRV_varying_p.py, side 786, 2 poeng)