Huvudområden och successiv fördjupning:
Datavetenskap: Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
Beräkningsteknik: Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskrav
Betygsskala: Med beröm godkänd, icke utan beröm godkänd, godkänd, väl godkänd, godkänd, underkänd
Ansvarig institution: Institutionen för datavetenskap
Kursen ger kunskap och förståelse om matrisberäkningar inom olika tillämpningsområden. För detta krävs fördjupade kunskaper om teori, metoder, algoritmer och programvara för olika klasser av problem inom numerisk linjär algebra. Bl.a. behandlas avbildningar, fundamentala underrum, transformationer, ortogonalitet och vinklar, rang, matrisfaktoriseringar (t.ex. LU, QR, SVD), konditionstal (illa resp. väl ställda problem), direkta och iterativa metoder för att lösa linjära ekvationssytem (t.ex. Gauss-Seidel, SOR, Krylov-underrumsmetoder, prekonditionering) och egenvärdesproblem (kanoniska former, metoder för att beräkna alla resp. ett få antal egenvärden och tillhörande egenvektorer). Vidare behandlar kursen hur dessa kunskaper används i ett antal tillämpningsområden inom t.ex. informationssökning på internet, datorgrafik, simulering, signalbehandling och ingenjörstillämpningar. Färdighetsträning och ökad förståelse förvärvas bl.a. genom datorlaborationer.
Förväntade studieresultat
Efter avslutad kurs ska studenten kunna:
- förstå och redogöra för grundläggande begrepp som de fyra fundamentala underrumen, avbildningar, transformationer (homogena och inhomogena), ortogonalitet och vinklar, rang, matrisfaktoriseringar (t.ex. LU, QR och SVD), kondition och stabila algoritmer
- förstå och använda sig av matrisberäkningar i teori och praktik för att kunna lösa linjära ekvationssystem och egenvärdesproblem med hjälp av modern programvara
- applicera matrisberäkningar inom (ett urval) tillämpningar
- tillämpa ett vetenskapligt arbetssätt för att analysera och sammanställa erhållna resultat utifrån problemets kondition
- redovisa resultaten såväl muntligt som skriftligt
Behörighetskrav
Univ:För tillträde till kursen krävs 60 hp i huvudområdet datavetenskap eller 2 års studier inkluderande kurserna Envariabelanalys 1 (5MA009) och Envariabelanalys 2 (5MA011), Linjär algebra (5MA019), en grundläggande kurs i programmeringsmetodik t.ex. (5DV038) och Teknisk-vetenskapliga beräkningar (5DV005)/ Numeriska metoder (5DV040) eller motsvarande kunskaper.
Undervisningens upplägg
Undervisningen bedrivs i huvudsak i form av föreläsningar och lektionsundervisning. Utöver schemalagda aktiviteter krävs även arbete i datorlabb och individuellt arbete med materialet.
Examination
Examinationen sker dels genom skriftlig tentamen (på teoridelen) dels genom ett laborationsmoment. På en skriftlig tentamen ges något av betygen Underkänd (U), Godkänd (3), Icke utan beröm godkänd (4) eller Med beröm godkänd(5). På laborationsmoment ges endast något av betygen Underkänd (U) eller Godkänd (G). På hela kursen ges något av betygen Underkänd (U), Godkänd (3), Icke utan beröm godkänd (4) eller Med beröm godkänd(5). Betyget utgör en sammanfattande bedömning av resultaten vid examinationens olika delar och sätts först när alla obligatoriska moment är godkända.
För studerande som inte godkänns vid ordinarie provtillfälle anordnas ytterligare provtillfälle.
En student som utan godkänt resultat har genomgått två prov för en kurs eller en del av en kurs, har rätt att få en annan examinator utsedd, om inte särskilda skäl talar emot det (HF 6 kap. 22 §).
Begäran om ny examinator ställs till styrelsen för Institutionen för datavetenskap.
TILLGODORÄKNANDE
Denna kurs kan ej räknas i examen samtidigt som kursen Matrisberäkningar och virtuella rum (5DV014, tidigare (TDBC26).
Litteratur
Litteraturlistan är inte tillgänglig via den webbaserade utbildningskatalogen.
Kontakta aktuell institution.
