Matemática Computacional Msc Com A Modelagem

Matemática Computacional com Mestrado de Modelagem

Este curso fornece uma base completa na análise numérica moderna, tendo em mente um equilíbrio entre o teórico eo prático. Os aspectos práticos do tema são enfatizadas, fornecendo instrução intensiva nas áreas de análise numérica úteis na indústria e de que o corpo docente, através de suas atividades de pesquisa aplicada e consultivo, ter um conhecimento especializado. O curso é diferente dos de outras universidades na medida em que abrange um espectro mais amplo de métodos numéricos. Os aspectos computacionais destes métodos são enfatizadas pela introdução de um trabalho mais de laboratório no curso. A modelagem aborda temas diversos da ciência, engenharia e finanças.

Conteúdo do Curso

Módulos (todas as core)

Métodos Computacionais
Principais tópicos de estudo incluem: LaTeX2e: a noção de uma linguagem de mark-up, estilo de documento e estrutura, composição matemática, crossreferencing; MATLAB programação: tipos de dados e estruturas, operações aritméticas, funções, entrada e saída, interface de programação, gráficos; implementação de métodos numéricos, tais como: método de Galerkin, 2d-difusão, 2d-calor equação, obstáculo-2d, as opções americanas e européias, os métodos de penalidade, elementos de contorno método de Galerkin para equações integrais de primeira espécie; malhas uniformes, malhas estruturadas, erro estimadores, versões adaptativas, precondicionadores.

 

Métodos Numéricos e Variacional para PDEs
Principais tópicos de estudo incluem: cálculo de variações, métodos de elementos finitos para problemas elípticos; uma visão abstrata do procedimento de elementos finitos, incluindo Galerkin ortogonalidade e melhor aproximação na norma de energia, análise de erro para o método de elementos finitos, métodos numéricos para dependentes do tempo problemas; técnicas avançadas da f método dos elementos inite.

Modelos Estocásticos e Matemática Financeira
Principais tópicos de estudo incluem: processos estocásticos; passeio aleatório; cadeias de Markov; Poisson processo e seus parentes; contexto económico e de probabilidade; matemática financeira em tempo discreto; movimento browniano; matemática financeira em tempo contínuo.

Métodos de Modelagem Matemática
Principais tópicos de estudo incluem: princípios de modelagem, métodos de análise de modelos, exemplos de modelos, métodos de fronteira integral; equações integrais.

Dissertação
A dissertação tem uma longa tradição em pesquisa Análise Numérica e os interesses específicos dos funcionários muitas vezes são refletidas nos temas de dissertação realizada. No entanto os nossos alunos também são permitidos para sugerir os seus temas de dissertação própria. Exemplos dos últimos anos incluem:

• Sloshing fluido em um recipiente axissimétrico
• Perda de calor dos edifícios
• Caos artificial na solução numérica de sistemas dinâmicos

Um grau de Mestre é concedido se você alcançar o padrão necessário na parte lectiva do curso e apresentar uma dissertação do padrão exigido. Se você não atingir o padrão exigido, poderá ser atribuído um Diploma de Pós-Graduação / Pós-Graduação ou Pós-Graduação / Pós-Graduação Certificado de se elegíveis.

Requisitos de Entrada

Pelo menos um grau 02:02 em matemática ou um assunto com um conteúdo de matemática de alta

Matemática Computacional com Mestrado de Modelagem

Este curso fornece uma base completa na análise numérica moderna, tendo em mente um equilíbrio entre o teórico eo prático. Os aspectos práticos do tema são enfatizadas, fornecendo instrução intensiva nas áreas de análise numérica úteis na indústria e de que o corpo docente, através de suas atividades de pesquisa aplicada e consultivo, ter um conhecimento especializado. O curso é diferente dos de outras universidades na medida em que abrange um espectro mais amplo de métodos numéricos. Os aspectos computacionais destes métodos são enfatizadas pela introdução de um trabalho mais de laboratório no curso. A modelagem aborda temas diversos da ciência, engenharia e finanças.

Conteúdo do Curso

Módulos (todas as core)

Métodos Computacionais
Principais tópicos de estudo incluem: LaTeX2e: a noção de uma linguagem de mark-up, estilo de documento e estrutura, composição matemática, crossreferencing; MATLAB programação: tipos de dados e estruturas, operações aritméticas, funções, entrada e saída, interface de programação, gráficos; implementação de métodos numéricos, tais como: método de Galerkin, 2d-difusão, 2d-calor equação, obstáculo-2d, as opções americanas e européias, os métodos de penalidade, elementos de contorno método de Galerkin para equações integrais de primeira espécie; malhas uniformes, malhas estruturadas, erro estimadores, versões adaptativas, precondicionadores.

 

Métodos Numéricos e Variacional para PDEs
Principais tópicos de estudo incluem: cálculo de variações, métodos de elementos finitos para problemas elípticos; uma visão abstrata do procedimento de elementos finitos, incluindo Galerkin ortogonalidade e melhor aproximação na norma de energia, análise de erro para o método de elementos finitos, métodos numéricos para dependentes do tempo problemas; técnicas avançadas da f método dos elementos inite.

Modelos Estocásticos e Matemática Financeira
Principais tópicos de estudo incluem: processos estocásticos; passeio aleatório; cadeias de Markov; Poisson processo e seus parentes; contexto económico e de probabilidade; matemática financeira em tempo discreto; movimento browniano; matemática financeira em tempo contínuo.

Métodos de Modelagem Matemática
Principais tópicos de estudo incluem: princípios de modelagem, métodos de análise de modelos, exemplos de modelos, métodos de fronteira integral; equações integrais.

Dissertação
A dissertação tem uma longa tradição em pesquisa Análise Numérica e os interesses específicos dos funcionários muitas vezes são refletidas nos temas de dissertação realizada. No entanto os nossos alunos também são permitidos para sugerir os seus temas de dissertação própria. Exemplos dos últimos anos incluem:

• Sloshing fluido em um recipiente axissimétrico
• Perda de calor dos edifícios
• Caos artificial na solução numérica de sistemas dinâmicos

Um grau de Mestrado é concedido se você alcançar o padrão necessário na parte lectiva do curso e apresentar uma dissertação do padrão exigido. Se você não atingir o padrão exigido, poderá ser atribuído um Diploma de Pós-Graduação / Pós-Graduação ou Pós-Graduação / Pós-Graduação Certificado de se elegíveis.

Requisitos de Entrada

Pelo menos um grau 02:02 em matemática ou um assunto com um conteúdo de matemática de alta