MM836: Konveks analyse

Det Naturvidenskabelige Studienævn

Undervisningssprog: På dansk eller engelsk afhængigt af underviser, men engelsk ved internationale studerende
EKA: N310051112, N310051102
Censur: Intern prøve, en bedømmer, Ekstern prøve
Bedømmelse: Bestået/Ikke bestået, 7-trinsskala
Udbudssteder: Odense
Udbudsterminer: Forår
Niveau: Kandidat

STADS ID (UVA): N310051101
ECTS-point: 5

Godkendelsesdato: 01-11-2022


Varighed: 1 semester

Version: Arkiv

Kommentar

Fælles undervisning med MM525: Konveks analyse (5 ECTS)

Indgangskrav

Kurset kan ikke følges hvis man har fulgt eller bestået MM525: Konveks analyse

Faglige forudsætninger

Studerende, der følger kurset, forventes at:
  • Være bekendt
    med: systemer af lineære ligninger, matricer, determinanter, vektorrum,
    skalar produkt og ortogonalitet, lineære transformationer, egenvektorer
    og egenværdier, polynomier, begrebet en funktion og dets derivater,
    reelle tal, vektor calculus.

Formål

Kurset vil introducere analytiske teknikker og geometriske begreber for at løse lineære og ikke-lineære optimeringsproblemer, for det meste i økonomi.
Kurset
bygger videre på den viden, erhvervet i kurserne MM505 Lineær Algebra,
eller MM540, eller MM538, og MM533 Matematiske og numerisk analyse.

Kurset
er af høj tværfaglig værdi og giver et videnskabeligt grundlag for et
specialeprojekt på flere centrale områder af naturvidenskab og økonomi.

I forhold til uddannelsens kompetenceprofil har kurset eksplicit fokus på at:
Give kompetence til:
  • håndtere komplekse og udviklingsorienterede situationer i studie- og arbejdssammenhænge.
Give færdigheder i:
  • anvende tankegange og fagudtryk fra fagets grundlæggende discipliner.
  • analysere og vurdere teoretiske og praktiske problemer med henblik på anvendelse af en egnet matematisk model
Give viden om:
  • matematikkens grundlæggende vidensdannelse, teori og metoder.
  • at kunne foretage analyser ved brug af matematiske metoder og forholde sig kritisk til videnskabelige teorier og modeller.

Målbeskrivelse

For at opnå kursets formål er det læringsmålet for kurset, at den studerende demonstrerer evnen til at:
  1. Korrekt besvare skriftlige opgaver og bevise resultater inden for kursets syllabus.
  2. Gengive og illustrere definitioner og resultater inden for kursets syllabus.
  3. Formulere svar på skriftlige opgaver i et matematisk korrekt sprog.
  4. 4 Giv argumentere for skridtene i opgaveløsningerne.
  5. sammenholde centrale resultater inden for kursets syllabus.
  6. Forstår og identificere hvilke praktiske problemer kan løses med metoder inden for kursets pensum.
  7. Bruge kursets metoder til at løse konkrete optimeringsproblemer.

Indhold

Kurset indeholder følgende faglige hovedområder:
Konvekse mængder og deres topologi, konvekse funktioner, konjugering,
subdifferentiabilitet, minimering, Kuhn-Tucker teori, numerisk optimering metoder.

Litteratur

Se itslearning for pensumlister og yderligere litteraturhenvisninger.

Eksamensbestemmelser

Eksamenselement a)

Tidsmæssig placering

Forår

Udprøvninger

Obligatoriske opgaver

EKA

N310051112

Censur

Intern prøve, en bedømmer

Bedømmelse

Bestået/Ikke bestået

Identifikation

Fulde navn og SDU brugernavn

Sprog

Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

Hjælpemidler

Oplyses på kurset

ECTS-point

1

Eksamenselement b)

Tidsmæssig placering

Juni

Udprøvninger

Mundtlig eksamen

EKA

N310051102

Censur

Ekstern prøve

Bedømmelse

7-trinsskala

Identifikation

Studiekort

Sprog

Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

Varighed

30 minutter

Hjælpemidler

Oplyses på kurset

ECTS-point

4

Vejledende antal undervisningstimer

42 timer per semester

Undervisningsform

Undervisningsaktiviteter udmønter sig i en anslået vejledende fordeling af arbejdsindsatsen hos en gennemsnitsstuderende på følgende måde:
  • Introfase (forelæsning) - 28 timer:
  • Træningsfase: 14 timer:

Introfasen vil introducere de generelle begreber og teorier og øvelsestimerne vil blive brugt til at få en dybere forståelse af disse gennem opgaver. Der vil benyttes aktiverende undervisning. 

Aktiviteter i studiefasen:

  • udarbejdelse af øvelser i studiegrupper
  • forberedelse af projekter

Ansvarlig underviser

Navn E-mail Institut
Michele Della Morte dellamor@cp3.sdu.dk Computational Science

Skemaoplysninger

Administrationsenhed

Institut for Matematik og Datalogi (matematik)

Team hos Uddannelsesjura & Registratur

NAT

Udbudssteder

Odense

Anbefalede studieforløb

Profil Uddannelse Semester Udbuds periode

Overgangsordninger

Overgangsordninger beskriver, hvordan et kursus erstatter et andet kursus, når der ændres i et studieforløb.
Hvis der er lavet en overgangsordning for et kursus vil den fremgå af oversigten.
Se overgangsordninger for alle kurser på Det Naturvidenskabelige Fakultet.