MSc Mathématiques de Calcul de la Modélisation

MSc Computational Mathematics avec modélisation

Ce cours offre une formation approfondie en analyse numérique moderne, en gardant à l'esprit un équilibre entre la théorie et la pratique. Les aspects pratiques du sujet sont mis en fournissant une formation intensive dans les domaines de l'analyse numérique utile dans l'industrie et dont le personnel académique, à travers leurs travaux de recherche appliquée et de consultation des activités, ont des connaissances spécialisées. Le cours diffère de ceux d'autres universités en ce qu'il couvre un plus large éventail de méthodes numériques. Les aspects de calcul de ces méthodes sont mis en évidence par l'introduction de travailler plus de laboratoire en cours. La modélisation porte sur des sujets variés de la science, l'ingénierie et des finances.

Contenu des cours

Modules (tous les principaux)

Méthodes de calcul
Principaux thèmes d'étude comprennent: LaTeX2e: la notion de mark-up language, de style et la structure, composition des mathématiques, références croisées, la programmation MATLAB: types de données et des structures, des opérations arithmétiques, fonctions, entrée et de sortie, interface de programmation, le graphisme; mise en œuvre des méthodes numériques telles que: méthode de Galerkin, 2d-diffusion, l'équation de la chaleur 2d, 2d-obstacle, l'Amérique et les options européennes, des méthodes de pénalisation, des éléments de frontière méthode Galerkin pour les équations intégrales de première espèce; mailles uniformes, des maillages structurés, l'erreur estimateurs, des versions d'adaptation, préconditionneurs.

 

Numériques et des méthodes variationnelles pour les équations aux dérivées partielles
Principaux thèmes d'étude comprennent: le calcul des variations, des méthodes des éléments finis pour des problèmes elliptiques, un aperçu résumé de la procédure, y compris des éléments finis de Galerkin orthogonalité et meilleure approximation dans la norme de l'énergie, l'analyse d'erreur pour la méthode des éléments finis, méthodes numériques pour dépendant du temps problèmes, les techniques de pointe de la f méthode des éléments Inite.

Modèles stochastiques et finance mathématique
Principaux thèmes d'étude comprennent: les processus stochastiques; marche aléatoire; chaînes de Markov, processus de Poisson et ses parents; contexte économique et de la probabilité, la finance mathématique en temps discret; mouvement brownien; mathématiques financières en temps continu.

Les méthodes de modélisation mathématique
Principaux thèmes d'étude comprennent: les principes de la modélisation, les méthodes d'analyse des modèles, des exemples de modèles, les méthodes intégrales de frontière; équations intégrales.

Dissertation
La thèse a une tradition établie de longue date en analyse numérique et les intérêts de recherche spécialiste du personnel se reflètent souvent dans les sujets de dissertation entrepris. Cependant, nos étudiants sont également autorisés à proposer leurs propres sujets de dissertation. Des exemples de ces dernières années:

• Fluid ballottement dans un récipient axisymétrique
• La perte de chaleur des bâtiments
• chaos artificiel dans la solution numérique de systèmes dynamiques

Une maîtrise est accordé si vous atteignez le niveau nécessaire de la part de l'enseignement de cours et présenter une thèse de la norme requise. Si vous n'avez pas atteint la norme requise, vous pouvez attribuer un Graduate / Diplôme d'études supérieures ou d'études supérieures / Postgraduate Certificate s'ils sont admissibles.

Conditions d'entrée

Au moins un diplôme en mathématiques ou 02h02 un sujet à forte teneur en mathématiques

MSc Computational Mathematics avec modélisation

Ce cours offre une formation approfondie en analyse numérique moderne, en gardant à l'esprit un équilibre entre la théorie et la pratique. les aspects pratiques du sujet sont mis en fournissant une formation intensive dans les domaines de l'analyse numérique utile dans l'industrie et dont le personnel académique, à travers leurs travaux de recherche appliquée et de consultation des activités, ont des connaissances spécialisées. le cours diffère de ceux d'autres universités en ce qu'il couvre un plus large éventail de méthodes numériques. les aspects de calcul de ces méthodes sont mis en évidence par l'introduction de travailler plus de laboratoire en cours. la modélisation porte sur des sujets variés de la science, l'ingénierie et des finances.

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Modules (tous les principaux)

Méthodes de calcul
Principaux thèmes d'étude comprennent: laTeX2e: la notion de mark-up language, de style et la structure, composition des mathématiques, références croisées, la programmation MATLAB: types de données et des structures, des opérations arithmétiques, fonctions, entrée et de sortie, interface de programmation, le graphisme; mise en œuvre des méthodes numériques telles que: méthode de Galerkin, 2d-diffusion, l'équation de la chaleur 2d, 2d-obstacle, l'Amérique et les options européennes, des méthodes de pénalisation, des éléments de frontière méthode Galerkin pour les équations intégrales de première espèce; mailles uniformes, des maillages structurés, l'erreur estimateurs, des versions d'adaptation, préconditionneurs.

 

Numériques et des méthodes variationnelles pour les équations aux dérivées partielles
Principaux thèmes d'étude comprennent: le calcul des variations, des méthodes des éléments finis pour des problèmes elliptiques, un aperçu résumé de la procédure, y compris des éléments finis de Galerkin orthogonalité et meilleure approximation dans la norme de l'énergie, l'analyse d'erreur pour la méthode des éléments finis, méthodes numériques pour dépendant du temps problèmes, les techniques de pointe de la f méthode des éléments Inite.

Modèles stochastiques et finance mathématique
Principaux thèmes d'étude comprennent: les processus stochastiques; marche aléatoire; chaînes de Markov, processus de Poisson et ses parents; contexte économique et de la probabilité, la finance mathématique en temps discret; mouvement brownien; mathématiques financières en temps continu.

les méthodes de modélisation mathématique
Principaux thèmes d'étude comprennent: les principes de la modélisation, les méthodes d'analyse des modèles, des exemples de modèles, les méthodes intégrales de frontière; équations intégrales.

Dissertation
la thèse a une tradition établie de longue date en analyse numérique et les intérêts de recherche spécialiste du personnel se reflètent souvent dans les sujets de dissertation entrepris. Cependant, nos étudiants sont également autorisés à proposer leurs propres sujets de dissertation. des exemples de ces dernières années:

• Fluid ballottement dans un récipient axisymétrique
• la perte de chaleur des bâtiments
• chaos artificiel dans la solution numérique de systèmes dynamiques

Une master est accordé si vous atteignez le niveau nécessaire de la part de l'enseignement de cours et présenter une thèse de la norme requise. Si vous n'avez pas atteint la norme requise, vous pouvez attribuer un Graduate / Diplôme d'études supérieures ou d'études supérieures / Postgraduate Certificate s'ils sont admissibles.

Conditions d'entrée

Au moins un diplôme en mathématiques ou 02h02 un sujet à forte teneur en mathématiques