EPN-V2

MAHEL5910 Master Thesis Course description

Course name in Norwegian
Masteroppgave
Study programme
Master's Programme in Health Sciences - specialisation in Public Health Nursing
Weight
30.0 ECTS
Year of study
2025/2026
Course history

Introduction

Kunnskap:   

Studenten

  • kan klassifisere matriser ut fra positiv definithet og egenstruktur.
  • kan forklare sammenhengen mellom egenskaper til en kvadratisk form og dens tilhørende matrise.
  • kan forklare hvordan oppførselen til differensial-likninger bestemmes fra Eulers likning.
  • kan forklare forskjellen på en variasjonsoperator og en differensialoperator og redegjøre for tilfeller hvor variasjonsoperatoren skal anvendes.
  • kan forklare en Fourier-rekke ansett som projeksjoner på et underliggende funksjonsrom.
  • kan klassifiere en partiell differensial-likning og redegjøre for løsningsmetoder, deri Fourier og Laplacetransformer.

Ferdigheter:   

Studenten

  • kan beregne egenstrukturen til en kvadratisk matrise og bestemme diagonaliserbarhet og positiv definithet.
  • kan anvende Gram-Schmidt prosessen for å konstruere en ortonormal basis for et gitt indreproduktrom.
  • kan anvende flervariabel integrasjon og vektoranalyse til å løse relevante ingeniørproblem.
  • kan løse relevante parabolske, hyperbolske og elliptiske partielle differensiallikninger ved hjelp av Fourier og Laplacetransform.
  • kan anvende variasjonsregnig til å utlede differensiallikninger basert på minimering av integral-uttrykk.
  • kan bruke prinsippet om minste virkning til å utlede Euler-Lagrange likningene for klassisk mekanikk.

Generell kompetanse: 

Studenten

  • kan mestre matematikkens formspråk til å formidle omfattende og uavhengig arbeid.
  • kan diskutere faglige problemer innen maskinteknologi med kolleger med etablert terminologi innen ingeniørmatematikk.
  • kan bidra til innovasjon og originale løsninger ved å anvende diverse matematisk modelleringsparadigmber og klassifiseringsmetoder.
  • kan modellere fenomener innen faststoffmekanikk, fluidmekanikk og mekatronikk ved hjep av matematikkens formspråk; i særdeleshet partielle differensial-likninger, variasjonsmetoder og lineære avbildninger.

Required preliminary courses

Forelesnigner og øvinger (inkludert oppgaveløsning og python-programmering for å løse relevante matematiske problemer).

Learning outcomes

All

Teaching and learning methods

Grades are awarded on the basis of pass or fail.

Course requirements

One internal examiner

Assessment

Gradert skala A-F

Permitted exam materials and equipment

En intern sensor. Ekstern sensor brukes jevnlig.

Grading scale

Tore Flåtten

Examiners

Studenter må ha forkunnskaper i matematikk og programmering som beskrevet i nasjonal rammeplan for ingeniørutdanning,