EPN-V2

PENG9570 Applied Mathematical Modelling and Analysis Emneplan

Engelsk emnenavn
Applied Mathematical Modelling and Analysis
Studieprogram
PhD Programme in Engineering Science
Omfang
10.0 stp.
Studieår
2025/2026
Emnehistorikk

Innledning

Fagplanen tilhørende dette emnet er lagt på emne M1GMT1100 Matematikk 1, emne 1.

Anbefalte forkunnskaper

I emne 2 arbeides det med sentrale didaktiske og faglige sider ved matematikkundervisning på trinn 1-7, inkludert utforsking, argumentasjon, begrunnelse og kommunikasjon i matematikk. Det legges spesiell vekt på utforskning av sammenhenger mellom tall, og hvordan generalisering av egenskaper ved tall og samvariasjon av størrelser legger til rette for algebraisk tenking. Det arbeides med geometri og algoritmisk tenkning. I tillegg vil det arbeides spesielt med matematisk argumentasjon og matematiske bevis relevant på trinn 1-7, samt med vurdering og diagnostisk undervisning.

Forkunnskapskrav

Etter fullført emne 2 har studenten følgende læringsutbytte definert som kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten

  • har kunnskap i barnetrinnets matematikk
  • har dybdekunnskap om temaene geometri, algoritmisk tenkning, algebra og funksjoner som elevene arbeider med på barnetrinnet
  • har kunnskap om matematiske lærings- og utviklingsprosesser og hvordan legge til rette for at elever kan ta del i slike prosesser
  • har kunnskap om ulike representasjoner og betydningen bruk av og overganger mellom representasjoner kan ha for elevers læring
  • har kunnskap om bruk av ulike læremidler, både digitale og andre, og muligheter og begrensninger ved slike læremidler
  • har kunnskap om matematikkfagets innhold på ungdomstrinnet og om overgangen fra barnetrinn til ungdomstrinn

Ferdigheter

Studenten

  • kan planlegge, gjennomføre og vurdere matematikkundervisning om geometri, algoritmisk tenkning, algebra og funksjoner for alle elever på trinn 1-7 med fokus på variasjon og elevaktivitet
  • kan kommunisere med elever, lytte til, vurdere, gjøre bruk av elevers innspill og stimulere elevenes matematiske tenking
  • kan bruke arbeidsmåter som fremmer elevenes undring, kreativitet og evne til å arbeide systematisk med utforskende aktiviteter, resonnering og argumentasjon
  • kan analysere og vurdere elevers tenkemåter, argumentasjon og løsningsmetoder
  • kan vurdere elevenes måloppnåelse, begrunne vurderingene og gi læringsfremmende framovermeldinger
  • kan oppdage matematikkvansker og kan implementere tiltak anbefalt for å forebygge disse, og kan tilrettelegge for mestring hos elever med ulike typer matematikkvansker

Generell kompetanse

Studenten

  • har innsikt i matematikkfagets betydning som allmenndannende fag og dets samspill med kultur, filosofi og samfunnsutvikling
  • har innsikt i matematikkfagets betydning for utvikling av kritisk demokratisk kompetanse

Læringsutbytte

Se fagplanen.

Innhold

Introductory module:

  • Principles of modelling and derivation of mathematical models
  • Analysis of ordinary differential equations (ODEs)
  • Linear partial differential equations (PDEs)
  • Prominent results from functional analysis and their application to ODEs and PDEs
  • Numerical methods for computing of solutions of PDEs

Functional analysis:

  • Completeness for normed spaces
  • Hilbert spaces, compact and diagonalisable operators
  • Theory of topological vector spaces
  • Test functions, distributions and the Fourier transform
  • Sobolev spaces and fundamental solutions of partial differential equations

Biosystems:

  • Mathematical models for biological systems
  • Analytical and numerical methods for simulation of system response
  • Actuators and sensors for stimulation and measurements of biological systems
  • Interaction of biological and measurement system

Modern physics:

  • Monte Carlo techniques
  • Splines and other expansion techniques
  • Applications of expansions in spherical harmonics
  • Numerical problems in general relativity and quantum physics
  • Manifolds with geometric structures central to physics and engineering.

Within all specializations, the content may be adjusted to accommodate for the research area of each PhD candidate.

Arbeids- og undervisningsformer

Eksamensform

Individuell muntlig eksamen. Varighet: 25-30 minutter.

Ny/utsatt eksamen

Ny/utsatt eksamen arrangeres som ved ordinær eksamen.

Arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter

The following required coursework must be approved before the student can take the exam:

  • Completion of an extensive individual project in the specialised module.

Vurdering og eksamen

An individual, oral examination. The examination will address both general topics from within the course and the specific project developed by the student.

The oral examination cannot be appealed.

Hjelpemidler ved eksamen

Det benyttes en gradert karakterskala fra A til E for bestått og F for ikke bestått eksamen.

Vurderingsuttrykk

Det benyttes to interne sensorer. En tilsynssensor er tilknyttet emnet, i henhold til retningslinjer for oppnevning og bruk av sensorer ved OsloMet - storbyuniversitetet.

Sensorordning

Se fagplanen.