MM831: Differentialligninger II

Det Naturvidenskabelige Studienævn

Undervisningssprog: På dansk eller engelsk afhængigt af underviser, men engelsk ved internationale studerende
EKA: N310004102
Censur: Intern prøve, to eller flere bedømmere
Bedømmelse: 7-trinsskala
Udbudssteder: Odense
Udbudsterminer: Efterår
Niveau: Kandidat

STADS ID (UVA): N310004101
ECTS-point: 5

Godkendelsesdato: 25-04-2019


Varighed: 1 semester

Version: Godkendt - aktiv

Kommentar

Fælles undervisning med MM531 Differentialligninger II samt MM547 Ordinære differentialligninger: Teori, modellering og beregning.

Kurset har deltagerbegrænsning: Studerende hvor kurset indgår obligatorsik på deres studieordning er garanteret en plads på kurset, uanset deltagerbegrænsning. Evt. ledige pladser op til max fordeleles efter følgende kriterier:

Først prioriteres studerende som er indskrevet på en naturvidenskabelig uddannelse efter nedenstående kriterier, dernæst prioriteres studerende fra de øvrige fakulteter på SDU efter samme kriterier.

  1. Studerende, der har optjent flest ECTS på kandidatuddannelsen
  2. Studerende, der er optaget betinget på kandidatuddannelsen har hernæst prioritet
  3. Studerende, der følger kandidatkurser samtidig med deres bacheloruddannelse (dispensation til 30 ECTS kandidatkurser) har herefter prioritet
  4. Bachelorstuderende

Hvis der er pointmæssigt ligestillede blandt studerende i gruppe 1 til 4, trækkes der lod.
Fagmiljøerne på Det Naturvidenskabelige Fakultet forestår prioriteringen, og der oprettes en venteliste. Studerende, der ikke optages på kurset, men kommer på venteliste, får besked fra fakultetet. Ventelisten overføres ikke til det efterfølgende år. Det er væsentligt at møde op til første kursusdag eller underrette underviseren, da der er venteliste på kurset.

Indgangskrav

Kurset kan ikke følges af studerende, der har enten fulgt MM534, MM547 eller MM531.

Faglige forudsætninger

Studerende, der følger kurset, forventes at:

  • Have kendskab til
    begrebet af en funktion, reelle og komplekse tal, differentiering og
    integration af funktioner af en og flere variable, vektor calculus,
    Konvergens af følger, Newton’s metode.
  • Være bekendt med:
    systemer af lineære ligninger, matricer, determinanter, vektorrum,
    skalar produkt og ortogonalitet, lineære transformationer, egenvektorer
    og egenværdier, diagonalisering, polynomier, stokastiske variable,
    normalfordelingen
  • Have kendskab til at implementere algoritmer
    som computer programmer og beregne numeriske approksimationer til
    matematiske problemer som ikke kan løses eksakt.

Formål

Formålet med kurset er at analysere og løse ordinære differentialligninger med numeriske metoder.

Kurset
bygger videre på den viden erhvervet i kurserne MM536 (Calculus for
Matematik), MM533 (Matematisk og numerisk analyse), MM538 (algebra og
lineær algebra) og MM507 (differentialligninger)/ første halvdel af
MM545 (Differentialligninger og geometri).

Kurset giver
videnskabeligt grundlag for et speciale og andre individuelle
projekter på flere centrale områder af naturvidenskab.

I forhold til uddannelsens kompetenceprofil har kurset eksplicit fokus på at:

  • Give færdigheder i:
    1. analysere praktiske og teoretiske problemer med hjælp af numerisk simulering baseret på en egnet matematisk model.
    2. beskrive og vurdere fejlkilderne ved modellering og beregning for et givet problem
    3. begrunde og vælge mellem relevante analyse- og løsningsmodeller
    4. sætte
      sig ind i, analysere, modellere og løse givne problemstillinger på et
      højt abstraktionsniveau ud fra logiske og strukturerede ræsonnementer
  • Give viden om:
    1. matematisk modellering og numerisk analyse af problemstillinger inden for naturvidenskab og teknik.
    2. forståelse og refleksion over teorier, metoder og praksis inden for fagområdet anvendt matematik.
    3. avancerede modeller og metoder i matematik

Målbeskrivelse

For at opnå kursets formål er det læringsmålet for kurset, at den studerende demonstrerer evnen til:

  1. Konstruktion,
    implementering og analyse af avancerede numeriske metoder til at
    beregne (approksimative) løsninger til differentialligninger
  2. At fremstille mundtligt et avanceret emne og besvare supplerende spørgsmål inden for kursets pensum

Indhold

Kurset indeholder følgende faglige hovedområder:

  1. Numeriske metoder: (indlejret) Runge-Kutta metoder og adaptivitet.
  2. Stivhed, implicitte metoder, A-stabilitet.
  3. Introduktion til Ito-SDEer: Ito integral, Ito proces, Ito formel.
  4. Numeriske metoder for SDEer: Euler-Maruyama og Milstein metoder, svag og stærk konvergens.

    Litteratur

    Se itslearning for pensumlister og yderligere litteraturhenvisninger.

    Eksamensbestemmelser

    Eksamenselement a)

    Tidsmæssig placering

    Januar

    Udprøvninger

    Mundtlig eksamen

    EKA

    N310004102

    Censur

    Intern prøve, to eller flere bedømmere

    Bedømmelse

    7-trinsskala

    Identifikation

    Studiekort

    Sprog

    Følger, som udgangspunkt, undervisningssprog

    Hjælpemidler

    Oplyses på kurset

    ECTS-point

    5

    Vejledende antal undervisningstimer

    42 timer per semester

    Undervisningsform

    På naturvidenskab er undervisningen tilrettelagt efter trefasemodellen dvs. intro, trænings- og studiefasen.
    For at sætte de studerende i stand til at nå læringsmålene for kurset tilrettelægges undervisningen således, at der er 42 forelæsningstimer, holdtimer etc. på et semester. Disse undervisningsaktiviteter udmønter sig i en anslået vejledende fordeling af arbejdsindsatsen hos en gennemsnitsstuderende på følgende måde:

    • Introfase (forelæsning, holdtimer) - Antal timer: 28
    • Træningsfase: Antal timer: 14

    Aktiviteter i studiefasen:

    • udarbejdelse af øvelser i studiegrupper
    • forberedelse af projekter
    • at bidrage til online læring aktiviteter i forbindelse med kurset

    Ansvarlig underviser

    Navn E-mail Institut
    Ralf Zimmermann zimmermann@imada.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