Antagningsdata

Välj region och språk

Välj språk för hela webbplatsen.

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

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

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

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Studiernas upplägg

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Ansökan och viktiga datum

  1. Utbildningen startar
  2. Utbildningen slutar

Lön och lönefördelning

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Vanliga yrken efter utbildningen

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Studenterna

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Geografisk bakgrund

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Tidigare gymnasieskolor och program

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Genomströmning och utfall

Uppgift saknasVerifierat underlag är inte anslutet till detta utbildningstillfälle.

Om anordnaren

Lund University

Anordnare för det publicerade utbildningstillfället.

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.