IN9270 – Numeriske metoder for partielle differensiallikninger

Timeplan, pensum og eksamensdato

Velg semester

Endringer på grunn av koronaviruset

Høsten 2020 vil eksamen i de fleste emner ved MN gjennomføres digitalt, enten som hjemmeeksamen eller som muntlig eksamen, med normal karakterskala. Følg med på semestersiden for oppdatert informasjon om eksamensformen i ditt emne.

Se felles retningslinjer for eksamen ved MN-fakultetet høsten 2020.

Kort om emnet

Emnet gir en grundig innføring i konstruksjon, analyse (både teoretisk og empirisk), og programmering av differanse- og elementmetoder for å løse differensiallikninger. I tillegg omfatter emnet også verifikasjon og programvaretesting for disse numeriske metodene.

Hva lærer du?

Etter å ha fullført emnet:

  • kjenner du til noen av de vanligste differensiallikningene.
  • behersker du de grunnleggende stegene i konstruksjon og anvendelse av differanse- og elementmetodene til enkle, representative eksempler av differensiallikninger og er i stand til å anvende differanse- og elementmetodene til mer avanserte eksempler av differensiallikninger.
  • har du god kunnskap om programmeringsteknikker for implementasjon av differanse- og elementmetoder i enkle 1D tilfeller, og for bruk av utvalgte programvarer i enkle 2D og 3D tilfeller.
  • har du god kunnskap om teoretisk og empirisk analyse av differanse- og elementmetodene for nøyaktighet og stabilitet.
  • har du god kunnskap om verifikasjon og programvaretesting av differanse- og elementmetodene.

Opptak til emnet

Ph.d.-kandidater ved UiO søker plass på undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.

Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av søkere til emner med begrenset kapasitet.

Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner må innen angitt frist søke om hospitantplass.

MAT1120 – Lineær algebra og IN1010 – Objektorientert programmering

Overlappende emner

Undervisning

2 timer forelesninger per uke.

2 timer gruppeøvelser per uke. Kombinasjon av to typer gruppeøvelser.

  • ikke-obligatoriske øvelser som er gjennomgått av gruppelærer
  • små obligatoriske regne- eller programmeringsøvelser som studentene må levere på forhånd, og som rettes av studentene selv i små grupper i gruppetimen under veiledning av gruppelærer

Emnet har to større obligatoriske prosjekter. Disse vil ha flere spørsmål enn tilsvarende prosjekter i master-varianten av emnet.

Hver student må få godkjent begge prosjektene, pluss minst 3 av de små obligatoriske øvelsene. (Alle obligatoriske prosjektene og øvelsene må være godkjent i samme semesteret.)

Tidligere godkjente prosjekter og øvelser er gyldige i 2 år.

Eksamen

Muntlig eller skriftlig eksamen avhengig av antall påmeldte. Begge de to større obligatoriske prosjekter pluss minst 3 av de små obligatoriske øvelsene må være godkjente for å kunne gå opp til eksamen. Alle obligatoriske prosjektene og øvelsene må være godkjent i samme semesteret.

Som eksamensforsøk i dette emnet teller også forsøk i følgende tilsvarende emner: IN5270 – Numeriske metoder for partielle differensiallikningerINF5620 – Numeriske metoder for partielle differensiallikninger (videreført), INF9620 – Numerical methods for partial differential equations (videreført), IN-NMFPD

Hjelpemidler til eksamen

Godkjent kalkulator

Eksamensspråk

Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Tilrettelagt eksamen, kildebruk, begrunnelse og klage

Se mer om eksamen ved UiO

Sist hentet fra Felles Studentsystem (FS) 30. nov. 2020 03:36:56

Fakta om emnet

Studiepoeng
10
Nivå
Ph.d.
Undervisning
Høst
Eksamen
Høst
Undervisningsspråk
Engelsk