Kursplan för Modellering av komplexa system

Modelling Complex Systems

Kursplan

  • 10 högskolepoäng
  • Kurskod: 1MA256
  • Utbildningsnivå: Avancerad nivå
  • Huvudområde(n) och successiv fördjupning: Matematik A1N, Tillämpad beräkningsvetenskap A1N

    Förklaring av koder

    Koden visar kursens utbildningsnivå och fördjupning i förhållande till andra kurser inom huvudområdet och examensfordringarna för generella examina:

    Grundnivå

    • G1N: har endast gymnasiala förkunskapskrav
    • G1F: har mindre än 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G1E: innehåller särskilt utformat examensarbete för högskoleexamen
    • G2F: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • G2E: har minst 60 hp kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav, innehåller examensarbete för kandidatexamen
    • GXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

    Avancerad nivå

    • A1N: har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
    • A1F: har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav
    • A1E: innehåller examensarbete för magisterexamen
    • A2E: innehåller examensarbete för masterexamen
    • AXX: kursens fördjupning kan inte klassificeras

  • Betygsskala: Underkänd (U), godkänd (3), icke utan beröm godkänd (4), med beröm godkänd (5)
  • Inrättad: 2009-03-12
  • Inrättad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Reviderad: 2021-10-18
  • Reviderad av: Teknisk-naturvetenskapliga fakultetsnämnden
  • Gäller från: HT 2022
  • Behörighet: 120 hp inklusive 40 hp matematik. En av kurserna Beräkningsvetenskap I, Beräkningsvetenskap KF och Introduktion till beräkningsvetenskap. Engelska 6. (Med en svensk kandidatexamen uppfylls kravet på engelska.)
  • Ansvarig institution: Matematiska institutionen

Mål

Syftet med kursen är att studenten skall kunna använda verktyg från matematik, fysik och datavetenskap för att förstå komplexa system.
Efter godkänd kurs ska studenten kunna:

  • implementera simuleringsmetoder, till exempel tillståndsbaserade, individbaserade och/eller cellulära automata-modeller;
  • tillämpa approximationer för att öka den analytiska förståelsen av simuleringsresultaten;
  • redogöra för metoder som används för att mäta och kvantifiera komplexa system;
  • redogöra för betydelsen av komplexa system inom modern vetenskap;
  • redogöra för hur datorsimuleringar bidrar till förståelsen av komplexa system samt för simuleringars begränsningar.

Innehåll

Kursen behandlar metoder för mätning och kvantifiering av komplexa system inom modern vetenskap, speciellt numeriska metoder och mjukvara för simuleringar. Projektarbeten och laborationer kan beröra ämnen som individ- och tillståndsbaserade simuleringar, slumpprocesser, medelfältsapproximationer, slumpvandringar och diffusionsapproximationer, kaotisk rörelse hos dynamiska system, kvantifiering av kaos, självorganiserad kritikalitet, cellulära automata, Sandpile-modellen och epidemiska modeller, modeller av framväxande fenomen i nätverk och interagerande partikelsystem.

Undervisning

I första hand datalaborationer och projektarbeten, men även föreläsningar och seminarier. Kursen består av en serie om fyra projekt och i dessa handleds studenterna individuellt eller gruppvis.

Examination

Datorlaborationer och projektarbete.

Om särskilda skäl finns får examinator göra undantag från det angivna examinationssättet och medge att en enskild student examineras på annat sätt. Särskilda skäl kan t.ex. vara besked om särskilt pedagogiskt stöd från universitetets samordnare för studenter med funktionsnedsättning.

Litteratur

Litteraturlista

Gäller från: HT 2022

I bibliotekets söktjänst kan du se om en titel finns elektroniskt.

  • Föreläsarens anteckningar

    Matematiska institutionen,