MA1477 Matematisk modellering

Programkurs, 7,5 Högskolepoäng, Grundnivå, höstterminen 2019

Denna kurs är del av program och går inte att söka till.

Kursen avser att ge studenten en matematisk bas och förutsättningar att inhämta kunskaper i matematisk modellering. Utgångspunkten är att kunna tillämpa olika typer av matematiska metoder och modeller på problemställningar inom framförallt teknik- och naturvetenskap, såväl som inom mer tvärvetenskapliga ämnen.

Fakta

  • Undervisningsform: Distans, flexibel, deltid 50%
  • Period: 2019 vecka 45 till 2020 vecka 03
  • Nivå: G1F
  • Anmälan: Denna kurs är del av program och går inte att söka till.
  • Språk: Undervisningen ges på svenska.
  • Ort: Hela eller delar av undervisningen bedrivs på distans.
  • Antal träffar: Obligatorisk 0, Frivillig 0
  • Huvudområde: Matematik
  • Kursplan: Ladda ner
  • Välkomstbrev: Denna kurs är en del av ett program och saknar välkomstbrev.
  • Förkunskapskrav: Grundläggande behörighet och Matematik 2a / 2b / 2c eller Ma B. Kursen förutsätter genomgångna kurser i programmering om minst 15 hp.

Innehåll

Introduktion till ämnesområdet och hur matematisk modellering kan bidra till problemlösning inom olika områden. Genomgång och exemplifiering av ett antal olika typer av matematiska metoder och modeller. Tillämpning och utveckling av modeller på praktiska problem hämtade från olika områden.

Lärandemål

Kunskap och förståelse
Efter genomförd kurs ska studenten:
  • visa förståelse för grundläggande begrepp inom matematik, sannolikhetsteori och statistik.
  • känna till vad matematisk modellering innebär och bidrar med inom teknik- och naturvetenskap.
  • känna till utfallsrum och Kolmogorovs system för sannolikheter.
  • känna till innebörden av läges- och spridningsmått.
  • visa förståelse för hur mer omfattande matematiska problem kan lösas med datorstöd.

Färdigheter och förmåga
Efter genomförd kurs ska studenten:
  • kunna förstå definitionen av derivata samt kunna tillämpa deriveringsregler för polynom.
  • kunna utföra enklare matematiska omskrivningar av uttryck, som förekommer i formler och ekvationer.
  • kunna förklara samband mellan en funktions graf och dess förstaderivata.
  • kunna grafiskt såväl som algebraiskt, använda förstaderivatan i olika typer av tillämpningar eller i lösning av extremvärdesproblem.
  • kunna generera frekvenstabeller och utföra en grafisk framställning av data.
  • kunna använda enklare diskreta fördelningar, särskilt binomialfördelningen.
  • kunna genomföra parameterskattningar (punkt- och intervallskattning).
  • kunna beräkna Pearsons korrelationskoefficient.
  • kunna genomföra enkel linjär regression.
  • kunna lösa enklare problem inom kombinatorik och sannolikhetsteori.
  • kunna utföra enkla statistiska analyser och presentera dessa.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
Efter genomförd kurs ska studenten
  • kunna värdera olika modeller och kritiskt kunna granska ett datamaterial.?
  • kunna arbeta utifrån ett vetenskapligt och ingenjörsmässigt förhållningssätt

Generella förmågor

Kurslitteratur och övriga läromedel

Kurslitteratur
Matematik 5000 3c Basåret , Alfredsson m.fl., Natur Kultur Läromedel,
ISBN 978-91-27-43010-5, Utgivningsår: 2014.

Statistisk dataanalys, Svante Körner och Lars Wahlgren
ISBN:9789144108704, Upplaga: Senaste upplagan, Utgivningsår:1983

Kurslitteratur och övriga läromedel

Kurslitteratur
Matematik 5000 3c Basåret , Alfredsson m.fl., Natur Kultur Läromedel,
ISBN 978-91-27-43010-5, Utgivningsår: 2014.

Statistisk dataanalys, Svante Körner och Lars Wahlgren
ISBN:9789144108704, Upplaga: Senaste upplagan, Utgivningsår:1983

Lärande och undervisning

Kursen ges i form av föreläsningar, laborationer och övningar.

Arbetslivsanknytning

Ingen praktik ingår i planerade lärtillfällen. BTH strävar efter tät kontakt med näringslivet vid utveckling av kurser och program.

Lärare

Examinator
  1. Vanja Lindberg
Kursansvarig
  1. Vanja Lindberg

Tidsåtgång

I genomsnitt bör en student räkna med att studera 200 timmar för att nå lärandemålen.
I denna tid ingår alla olika förekommande lärandeaktiviteter (föreläsningar, självstudier, examination m. m.).
Tidsuppskattningen baseras på att ett akademiskt år omfattar 60 högskolepoäng (motsvarar 60 ECTS credits),
som svarar mot en total studietid på ca 1 600 timmar. Den faktiska studietiden varierar individuellt.

Bedömning

Examinationsmoment för kursen
Kod Benämning Högskolepoäng Betyg
1710 Salstentamen 4.5 A-F
1720 Inlämningsuppgift 3 G-U

Betyg

Kursen bedöms med betygen A Utmärkt, B Mycket bra, C Bra, D Tillfredsställande, E Tillräckligt, FX Otillräckligt, komplettering krävs, F Underkänd.

Kommande tentamenstillfällen

Inga kommande centralt samordnade tentamenstillfällen hittades för denna kurs.

För att få delta vid ett centralt samordnat tentamenstillfälle måste du ha anmält dig i Studentportalen senast 15 dagar innan tentamensdagen.


Lokal och tidpunkt publiceras ca 5 dagar innan tentamensdagen.


Det kan finnas andra planerade examinationstillfällen. Information om de finns i It's Learning eller på annan plats som kursansvarig hänvisar till.

Kursutvärdering

Kursansvarig ansvarar för att studenternas synpunkter på kursen systematiskt och regelbundet inhämtas och att resultaten av utvärderingar i olika former påverkar kursens utformning och utveckling.