0x010088F6312065A70A44B630A6848498EAD80093CFEAFE161DC94D83C7C5C9A5A748B8

NTNU:TIA:REST

Institutt for matematiske fag

Department of Mathematical Sciences

Ingen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Bestemt, enkel kalkulator tillatt.

Norsk

Mer om vurdering

Eksamen ved semesterslutt vil være digital.

Anbefalte forkunnskaper

Forkunnskapskrav

Adgangsbegrenset. Krever at man er tatt opp på teknologistudiet emnet er knyttet til ved NTNU.

Faglig innhold

Beregningsorientert matematikk inngår i alle temaer det er relevant. Komplekse tall, egenverdier, diagonalisering med anvendelser: Systemer av differens- og differensiallikninger, kvadratiske former (kjeglesnitt). Partielle differensiallikninger: Endimensjonal bølge-, varmeledning- og laplacelikning . Minste kvadraters metode med anvendelser., Potensrekker, taylorrekker. Taylorpolynomer i 2 variable. Funksjoner av flere variabler, partiell derivasjon, ekstremalverdiproblemer.

Kursmateriell

En skreddersydd lærebok sammensatt av kapitler i Adams og Essex: Calculus og Lay,Lay og Mc Donald: Linear Algebra and its Applications vil foreligge ved studiestart. Notater som legges ut i emnets Blackboardside (om Python og evt. annet).

Læringsutbytte

KunnskapKandidaten kjenner:<ul><li>komplekse tall på normal- og polarformer og Eulers formel.</li><li>og kan regne ut karakteristisk polynom, egenverdier og egenvektorer til en kvadratisk matrise.</li><li>rekker og konvergens generelt og geometriske rekker spesielt. Kandidaten kan potensrekker og kjenner Taylors formel med restledd og kjenner taylorrekker til sentrale funksjonstyper og at disse kan deriveres og integreres.</li><li>funksjoner av flere variable, partiell derivasjon og totalt differensial, linearisering og anvendelser på stasjonære punkter</li><li>enkel modellering, løsningsmetoder og tolkning og drøfting av resultatene i tilknytning til emnets temaer.</li><li>diagonalisering og anvendelse av dette til å regne ut potenser av matriser, løse systemer av differensial- og differenslikninger og klassifisere kvadratiske former i to variable (som kjeglesnitt).</li><li>Kandidaten kjenner taylorpolynomer i flere variable.</li><li>partielle differensiallikninger generelt, modellering og tolkning av resultater og betydningen av rand- og initialbetingelser.</li><li>normallikningene i minste kvadraters metode og kjenner til at løsningen minimerer kvadratsummen av avvikene.</li></ul> FerdigheterKandidaten kan:<ul><li>bruke dataverktøy for å gjøre numeriske beregninger og lage grafiske illustrasjoner i emnets temaer.</li><li>grunnleggende regning med komplekse tall.</li><li>manipulere og regne med rekker.</li><li>partiell derivasjon og anvende dette til å finne og klassifisere lokale ekstremalpunkter for funksjoner av 2 variable.</li><li>bruke matematisk dataverktøy til numerisk løsning av problemer i tilknytning til anvendelser av diagonalisering, partielle differensiallikninger og minste kvadraters metode.</li><li>løse enkle (små) oppgaver i tilknytning til anvendelser av diagonalisering og minste kvadraters metode manuelt, både numerisk og symbolsk.</li><li>løse endimensjonale varme- og bølgeligningsproblemer numerisk.</li><li>anvende minste kvadraters metode til å optimalisere løsningen av overbestemte ligningssystemer og tilpasning av funksjonsuttrykk til data (lineær modell)</li></ul>Generell kompetanseKandidatene skal kunne benytte matematikk til å modellere og løse teoretiske og praktiske problemer slik de vil møte dem på sitt emneområde i studiet og i yrkeslivet. Kandidatene skal kunne benytte databaserte simulerings- og analyseverktøy til å visualisere og løse matematiske problemer.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger, regne- og dataøvinger. Øvinger vil ta utgangspunkt i oppgaver og digitale læringselementer på Blackboard. Bruk av Python vil også inkluderes. Det vil også være tilbud om oppgaver og læringsvideoer for egenstudier som et supplement til forelesningene. Egne digitale ressurser vil også tilbys. Obligatoriske arbeider: Minst 6 av 8 øvinger, derav minst en av 2 med Python, må være godkjente for å få adgang til eksamen.

Obligatorisk arbeidskrav

Matematiske metoder 2A

Matematikk

Etter- og videreutdanning teknologi, IVT-fak

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(23984)/FieldValuesAsText

KunnskapKandidaten kjenner:<ul><li>komplekse tall på normal- og polarformer og Eulers formel.</li><li>og kan regne ut karakteristisk polynom, egenverdier og egenvektorer til en kvadratisk matrise.</li><li>rekker og konvergens generelt og geometriske rekker spesielt. Kandidaten kan potensrekker og kjenner Taylors formel med restledd og kjenner taylorrekker til sentrale funksjonstyper og at disse kan deriveres og integreres.</li><li>funksjoner av flere variable, partiell derivasjon og totalt differensial, linearisering og anvendelser på stasjonære punkter</li><li>enkel modellering, løsningsmetoder og tolkning og drøfting av resultatene i tilknytning til emnets temaer.</li><li>diagonalisering og anvendelse av dette til å regne ut potenser av matriser, løse systemer av differensial- og differenslikninger og klassifisere kvadratiske former i to variable (som kjeglesnitt).</li><li>Kandidaten kjenner taylorpolynomer i flere variable.</li><li>partielle differensiallikninger generelt, modellering og tolkning av resultater og betydningen av rand- og initialbetingelser.</li><li>normallikningene i minste kvadraters metode og kjenner til at løsningen minimerer kvadratsummen av avvikene.</li></ul> FerdigheterKandidaten kan:<ul><li>bruke dataverktøy for å gjøre numeriske beregninger og lage grafiske illustrasjoner i emnets temaer.</li><li>grunnleggende regning med komplekse tall.</li><li>manipulere og regne med rekker.</li><li>partiell derivasjon og anvende dette til å finne og klassifisere lokale ekstremalpunkter for funksjoner av 2 variable.</li><li>bruke matematisk dataverktøy til numerisk løsning av problemer i tilknytning til anvendelser av diagonalisering, partielle differensiallikninger og minste kvadraters metode.</li><li>løse enkle (små) oppgaver i tilknytning til anvendelser av diagonalisering og minste kvadraters metode manuelt, både numerisk og symbolsk.</li><li>løse endimensjonale varme- og bølgeligningsproblemer numerisk.</li><li>anvende minste kvadraters metode til å optimalisere løsningen av overbestemte ligningssystemer og tilpasning av funksjonsuttrykk til data (lineær modell)</li></ul>Generell kompetanseKandidatene skal kunne benytte matematikk til å modellere og løse teoretiske og praktiske problemer slik de vil møte dem på sitt emneområde i studiet og i yrkeslivet. Kandidatene skal kunne benytte databaserte simulerings- og analyseverktøy til å visualisere og løse matematiske problemer.

Forelesninger, regne- og dataøvinger. Øvinger vil ta utgangspunkt i oppgaver og digitale læringselementer på Blackboard. Bruk av Python vil også inkluderes. Det vil også være tilbud om oppgaver og læringsvideoer for egenstudier som et supplement til forelesningene. Egne digitale ressurser vil også tilbys. Obligatoriske arbeider: Minst6 av8 øvinger, derav minst en av 2 med Python, må være godkjente for å få adgang til eksamen.

Oblig

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(18481)/FieldValuesAsText

Se IMAG2031 Matematiske metoder 1, det samme gjelder for dette emnet.

Beregningsorientert matematikk  inngår i alle temaer det er relevant.
Komplekse tall, egenverdier, diagonalisering med anvendelser: Systemer av differens- og differensiallikninger, kvadratiske former (kjeglesnitt).
Partielle differensiallikninger: Endimensjonal bølge-, varmeledning- og laplacelikning . 
Minste kvadraters metode med anvendelser., 
Potensrekker, taylorrekker. Taylorpolynomer i 2 variable.
Funksjoner av flere variabler, partiell derivasjon, ekstremalverdiproblemer. 


En skreddersydd lærebok sammensatt av kapitler i Adams og Essex: Calculus og Lay,Lay og Mc Donald: Linear Algebra and its Applications vil foreligge ved studiestart. Notater som legges ut i emnets Blackboardside (om Matlab og evt. annet).

Forelesninger, regne- og dataøvinger. Øvinger vil ta utgangspunkt i oppgaver og digitale læringselementer på Blackboard. Bruk av MATLAB vil også inkluderes. Det vil også være tilbud om oppgaver og læringsvideoer for egenstudier som et supplement til forelesningene. Egne digitale ressurser vil også tilbys.
Obligatoriske arbeider: Minst 4 av 6 øvinger må være godkjente for å få adgang til eksamen.

KunnskapKandidaten kjenner: - komplekse tall på normal- og polarformer og Eulers formel.- og kan regne ut karakteristisk polynom, egenverdier og egenvektorer til en kvadratisk matrise. - rekker og konvergens generelt og geometriske rekker spesielt. Kandidaten kan potensrekker og kjenner Taylors formel med restledd og kjenner taylorrekker til sentrale funksjonstyper og at disse kan deriveres og integreres. - funksjoner av flere variable, partiell derivasjon og totalt differensial, linearisering og anvendelser på stasjonære punkter- enkel modellering, løsningsmetoder og tolkning og drøfting av resultatene i tilknytning til emnets temaer.- diagonalisering og anvendelse av dette til å regne ut potenser av matriser, løse systemer av differensial- og differenslikninger og klassifisere kvadratiske former i to variable (som kjeglesnitt).- Kandidaten kjenner taylorpolynomer i flere variable.- partielle differensiallikninger generelt, modellering og tolkning av resultater og betydningen av rand- og initialbetingelser. - normallikningene i minste kvadraters metode og kjenner til at løsningen minimerer kvadratsummen av avvikene. FerdigheterKandidaten kan:- bruke dataverktøy for å gjøre numeriske beregninger og lage grafiske illustrasjoner i emnets temaer.- grunnleggende regning med komplekse tall. - manipulere og regne med rekker.- partiell derivasjon og anvende dette til å finne og klassifisere lokale ekstremalpunkter for funksjoner av 2 variable.- bruke matematisk dataverktøy til numerisk løsning av problemer i tilknytning til anvendelser av diagonalisering, partielle differensiallikninger og minste kvadraters metode.- løse enkle (små) oppgaver i tilknytning til anvendelser av diagonalisering og minste kvadraters metode manuelt, både numerisk og symbolsk.- løse endimensjonale varme- og bølgeligningsproblemer numerisk. - anvende minste kvadraters metode til å optimalisere løsningen av overbestemte ligningssystemer og tilpasning av funksjonsuttrykk til data (lineær modell)  Generell kompetanseKandidatene skal kunne benytte matematikk til å modellere og løse teoretiske og praktiske problemer slik de vil møte dem på sitt emneområde i studiet og i yrkeslivet. Kandidatene skal kunne benytte databaserte simulerings- og analyseverktøy til å visualisere og løse matematiske problemer.

Øvinger

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(12923)/FieldValuesAsText

Emnerapporten lastet opp på "gammellt format" i Word som "Datagrunnlag".Det skal bli bedre neste gang.

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(6236)/FieldValuesAsText

Matematiske metoder 2A - VB6105