Табела 5.1 Спецификација  предмета  на студијском програму докторских студија

Назив предмета: Природна израчунавања (Natural Computing)
Наставник или наставници (презиме, средње слово име):  Игњатовић М. Јелена
Статус предмета:     изборни
Број ЕСПБ:     12
Услов:     нема
Циљ предмета Упознавање са новим неконвенционалним методама израчунавања, инспирисаним природом, са неу-ронским, еволуционарним, квантним и молекуларним израчунавањима, упознавање са границама тра-диционалних модела израчунавања и традиционалних рачунара, и како би се те границе могле поме-рити имплементацијом нових неконвенционалних модела израчунавања.
Исход предмета По завршетку курса студент треба схвати основне идеје и принципе на којима се базирају нови некон-венционални модели израчунавања, да схвати где су границе традиционалних модела израчунавања и традиционалних рачунара, и како би се те границе могле померити имплементацијом нових неконвен-ционалних модела израчунавања. Студент треба и да буде оспособљен да те идеје и принципе само-стално практично примени у научним истраживањима.
Садржај предмета Биолошке основе: Ћелије, хромозоми и гени, молекуларне операције за склапање гена (Gene Assem-bly), рекомбинација, биолошка мембрана, структура мембране, транспорт кроз мембрану, дељење ћелија, неурони. Склапање гена (Gene Assembly): Формални модели склапања гена, својства склапања гена. ДНК израчунавања: Структура и функционисање ДНК, ДНК као носилац генетске информације, операције на ДНК молекулу, модели молекуларних израчунавања, модели ДНК израчунавања, физич-ке имплементације, Adleman-ов експеримент, питања комплексности, Watson-Crick аутомати, inser-tion-deletion системи, splicing модели, H-системи, мултискупови (multisets). Мембранска израчуна-вања: Мембрански модели, P-системи, моћ P-система. Квантна израчунавања: Квантни феномени, bit и qubit, квантни рачун, квантна логика, квантни рачунари, квантни алгоритми, квантне имплемен-тације, квантно програмирање, Shor-ов алгоритам, квантна комплексност, квантна криптографија. Еволуционарни алгоритми. Неуронске мреже.
Препоручена литература 1. G. Paun, G. Rozenberg and A. Salomaa, DNA Computing: New Computing Paradigms, Springer, Berlin-Heidelberg, 1998. 2. G. Paun, Membrane Computing: An Introduction, Springer, Berlin-Heidelberg, 2002. 3. A. Ehrenfeucht, T. Harju, I. Petre, D. M. Prescott and G. Rozenberg, Computation in Living Cells: Gene Assembly in Ciliates, Springer, Berlin-Heidelberg, 2004. 4. M. Amos, Theoretical and Experimental DNA Computation, Springer, Berlin-Heidelberg, 2005. 5. C. S. Calude and G. Paun, Computing with Cells and Atoms: An Introduction to Quantum, DNA and Membrane Computing, Taylor and Francis, 2001.
Број часова  активне наставе		Предавања: 4		Студијски истраживачки рад:
Методе извођења наставе На предавањима се користе класичне методе наставе уз коришћење видео пројектора и интеракцију са студентима. Знање студената се тестира преко израде домаћих задатака и одбране семинарских радова. На завршном усменом испиту се проверава свеобухватно разумевање изложеног градива.
Оцена  знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе	поена		Завршни испит		поена
домаћи задаци	10 (2x5)		усмени испит		70
семинарски рад	20		..........