Matemaatika erikursus doktorantidele (YMX9301)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
YMX9301
õppeaine nimetus eesti k
Matemaatika erikursus doktorantidele
õppeaine nimetus inglise k
Advanced Mathematics for PhD Students
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
9.00
deklareeritav
jah
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Ainet õpetavad struktuuriüksused
LT - küberneetika instituut
Tunniplaani link
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Omandada vajalikud baasteadmised matemaatikas doktoriõppe jaoks
õppeaine eesmärgid inglise k
To acquire necessary basic knowledge in mathematics for doctoral studies.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Aine läbinud üliõpilane
tunneb harilike ja osatuletistega diferentsiaalvõrranditega seotud põhimõisteid ja seoseid ja oskab lahendada vastavaid ülesandeid;
omab teadmisi lineaaralgebrast ja Fourier analüüsist ning oskab neid teadmisi rakendada erialaste probleemide lahendamisel;
tunneb peamisi numbrilisi meetodeid matemaatilise modellerimise ülesannete lahendamisel;
teab kompleksanalüüsi või tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika peamisi meetodeid ja oskab neid kasutada erialaste ülesannete lahendamisel.
tunneb harilike ja osatuletistega diferentsiaalvõrranditega seotud põhimõisteid ja seoseid ja oskab lahendada vastavaid ülesandeid;
omab teadmisi lineaaralgebrast ja Fourier analüüsist ning oskab neid teadmisi rakendada erialaste probleemide lahendamisel;
tunneb peamisi numbrilisi meetodeid matemaatilise modellerimise ülesannete lahendamisel;
teab kompleksanalüüsi või tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika peamisi meetodeid ja oskab neid kasutada erialaste ülesannete lahendamisel.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
Student passing the course
knows main concepts and relations of of ordinary and partial differential equations and is able to solve related problems;
has a knowledge concerning linear algebra and Fourier analysis and is able to apply this knowledge in solved problems of a speciality;
knows main numerical methods to solve problems of mathematical modelling;
knows main methods of complex analysis or probability theory and mathematical statistics and is able to apply this knowledge to solve problems of speciality
knows main concepts and relations of of ordinary and partial differential equations and is able to solve related problems;
has a knowledge concerning linear algebra and Fourier analysis and is able to apply this knowledge in solved problems of a speciality;
knows main numerical methods to solve problems of mathematical modelling;
knows main methods of complex analysis or probability theory and mathematical statistics and is able to apply this knowledge to solve problems of speciality
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Harilikud diferentsiaalvõrrandid ja nende süsteemid, Laplace teisendus, maatriksite omaväärtused, mitmemõõtmeline matemaatiline analüüs, Fourier meetod, osatuletistega diferentsiaalvõrrandid, kompleksanalüüs, konformsed teisendused, numbrilised meetodid võrrandite, süsteemide ja diferentsiaalvõrrandite lahendamisel, tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika meetodid. Teemade proportsioonid sõltuvad konkreetse tudengi või tudengiterühma erialast.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Ordinary differential equations and their systems, Laplace transform, matrix eigevalue problems, multivariate calculus, Fourier method, partial differential equations, complex analysis, conformal mappings, numerical methods to solve equations, systems and differential equations, methods of probability theory and mathematical statistics. Proportions of themes depend on specialities of students or student groups.
hindamisviis eesti k
eksam
hindamisviis ingl k
exam
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
E. Kreyszig, Advanced engineering mathematics. Wiley, 2006.
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
6.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
2.0
loenguid
-
praktikume
0.0
praktikume
-
harjutusi
4.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO