1TD395 · Uppsala universitet
Beräkningsvetenskap II
20 tentor13 ämnen
Kursinnehåll
Eulers metoder
2 uppgifter · 2 teorikapitel
Explicit & implicit metod
1 uppgifter
Explicit & implicit metod
1 uppgifter
Felanalys
3 uppgifter · 2 teorikapitel
Fördelningsfunktion
1 uppgifter
Vad ingår?
0 uppgifter
Sorterat efter ämne och svårighet, direkt från tentor.
20 tentor med lösningar
Alla tidigare tentor samlade, öva på riktiga examensfrågor.
AI-handledare (KAI)
Få steg-för-steg-hjälp dygnet runt, skräddarsydd för den här kursen.
0 studieplaner
Personliga studieplaner som anpassar sig till dina framsteg.
Generera tester
Skapa anpassade övningstester baserat på ämne och svårighet.
Framstegsanalys
Se vad du vet, vad du behöver granska och vad som finns kvar.
HP
5
Språk
Svenska
Nivå
Grundnivå
Fakultet
Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
Institution
Institutionen för informationsteknologi
Lärandemål
Efter godkänd kurs ska studenten kunna
- redogöra för och utföra uppgifter som kräver kännedom om de nyckelbegrepp som ingår i kursen
- beskriva och använda de algoritmer som ingår i kursen
- undersöka egenskaper hos beräkningsalgoritmer och matematiska modeller med hjälp av de analysförfaranden som ingår i kursen
- värdera egenskaper hos beräkningsalgoritmer och matematiska modeller samt utgående från sådan värdering argumentera för metoders lämplighet givet olika tillämpningsproblem
- lösa problem inom naturvetenskap och teknik genom att strukturera problemet i delproblem och använda programvara, inklusive egen kod, på ett effektivt och generellt sätt
- presentera, förklara, sammanfatta, värdera och diskutera lösningsmetoder och resultat i en mindre rapport.
Kursinnehåll
Programmering i MATLAB och problemlösningsmetodik. Lösning av ordinära differentialekvationer (begynnelsevärdesproblem). Adaptivitet. Stabilitet. Explicita och implicita metoder. Olika metoders noggrannhet och noggrannhetsordning. Monte Carlo-metoder och metoder baserade på slumptal, stokastiska modeller, stokastisk simulering, stokastiska differentialekvationer, inverse transform sampling. I kursen ingår följande nyckelbegrepp: diskretisering och diskretiseringsfel (trunkeringsfel), noggrannhet och noggrannhetsordning, lokalt och globalt fel, effektivitet, stabilitet och instabilitet, adaptivitet, styv respektive icke-styv ordinär differentialekvation, deterministisk respektive stokastisk modell och metod.
Förutsättningar
- Beräkningsvetenskap I. Grundkurs i matematisk statistik rekommenderas.
Litteratur
Applied numerical methods with MATLAB for engineers and scientists - Chapra, Steven C.
Liknande kurser vid andra universitet
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.
Kom igång gratis