Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.
Lund University
Numerical Analysis: Numerical Methods for Partial Differential Equations
<p>The course is an optional course for second-cycle studies for a Master's degree in mathematics with a specialisation in numerical analysis, as well as for a master's degree in computational science. The purpose of the course is for the students to acquire in-depth knowledge of numerical methods for partial differ…
- Högskoleutbildning
- Uppgift saknas
- 18 januari 2027
- Lund
- Uppgift saknas
- 50 %
Översikt
<p>The course is an optional course for second-cycle studies for a Master's degree in mathematics with a specialisation in numerical analysis, as well as for a master's degree in computational science. The purpose of the course is for the students to acquire in-depth knowledge of numerical methods for partial differential equations and get the opportunity to work with relevant computational problems and software in connection with partial differential equations.</p><p>The course gives an introduction to error estimates, convergence and stability, as well as existence and regularity of solutions to elliptic differential equations (PDEs). This is followed by an introduction to DUNE-FEM which discusses how elliptic PDEs can be discretized using the Finite Element Method (FEM).</p> <p>The course treats:</p> <ul> <li>Weak theory for elliptic PDEs: existence and error estimates</li> <li>Construction of Finite Elements, e.g. discretization grids, reference elements, degree-of-freedom (DOF) mappings</li> <li>Unified Form Language (UFL) for description of weak forms of partial differential equations</li> <li>Parallelization of Finite Element methods using domain decomposition</li> <li>Adaptive Finite Element</li> </ul>
Antagningspoäng
Behörighet
Admission to the course requires English 6/b and at least 90 credits in natural sciences or engineering, of which at least 45 credits should be in mathematics and/or numerical analysis, including knowledge corresponding to the courses NUMA01 Computational Programming with Python, 7.5 credits, and NUMN32 Numerical Methods for Differential Equations, 7.5 credits.
Texten återges från Susa-underlaget. Antagningsdata gör ingen egen mappning mellan GY11 och GY25 och bedömer inte personlig behörighet.
Källa, mått och datakvalitet
- Källa
- Skolverket Susa-navet
- Period
- 2027-01-18
- Mått
- Behörighetstext återgiven från publicerat Susa-underlag; ingen personlig behörighetsbedömning.
- Population
- Utbildningstillfälle e.uoh.lu.numn33.52572.20271
- Senaste kontroll
- 2026-09-23T10:38:33.477975+00:00
- Begränsning
- GY11 och GY25 mappas inte av Antagningsdata. Grundläggande och särskilda villkor separeras inte utan strukturerat underlag.
Utbildningens innehåll
Studiernas upplägg
Ansökan och viktiga datum
- Utbildningen startar
- Utbildningen slutar
Lön och lönefördelning
Vanliga yrken efter utbildningen
Studenterna
Geografisk bakgrund
Tidigare gymnasieskolor och program
Genomströmning och utfall
Om anordnaren
Källor och datakvalitet
Utbildningsfakta för valt tillfälle kommer från Skolverket Susa-navet.
Hämtad . Publicerad . Tider visas i svensk tid.
Källidentitet och publiceringsversion
- Publiceringsversion
- 8e217193-f5fa-4778-b085-a4521fd03e8d
- Utbildningsidentitet hos källan
- i.uoh.lu.numn33.52572.20271
- Tillfällesidentitet hos källan
- e.uoh.lu.numn33.52572.20271
- Utbildningsformens källkod
- HS
- Utbildningskod hos källan
- NUMN33
- Ändringstid enligt källan
- 2026-07-06T16:50:09
Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.