Matematikk innen anvendelser

Matematikk innen anvendelser

Om landsbyen

Min matematikklærer på ungdomskolen sa i sin tid at: "Alt er matematikk!", og med det mente han at alt kunne beskrives ved bruk av matematiske modeller.

Teknisk-naturvitenskapelige problemstillinger kan studeres ved bruk av datamaskinprogram. De ulike fagfeltene som inngår for utvikling og bruk av slike databaserte simuleringsprogram kan deles inn tre hovedområder: Matematikk, Anvendelse og Datateknikk (engelsk: Computer science) derav navnet MAC-modellen.

Fokus i landsbyen er bruk av matematiske metoder innen selvvalgte anvendelser. Målet er at man setter sammen grupper som samlet har god bakgrunn innen matematikk, den aktuelle anvendelsen, samt datateknikk. Kort sagt gode MAC-Team, der tverrfaglighet kan brukes til å løse en samfunnsnyttig problemstilling.

Relevant kompetanse

Interesse for matematikk, dataanalyse, programmering, og tro på bruk av multidisiplinære metoder for å løse anvendte problemer.

Mulige problemstillinger

Eksempler på problemstillinger studentgruppene kan ta utgangspunkt i:

  • Simulering av en matematisk modell (diff.lign.). F.eks. numerisk løsning av vannflyt i rør og korrosjon, smarte grid for hendelser som kollisjoner, eller annen anvendelse (velg selv).
     
  • Statistisk maskinlæring for å predikere. F.eks. forutsi trafikk, lage anbefalingsystem, finne en forenklet løsning av en diff.lign, eller annen anvendelse (velg selv).
     
  • Kunstig intelligens og internet-of-things. F.eks. utvikle system for adaptive sensorer som måler og sender luftkvalitetsinformasjon når det er nyttig, eller annen anvendelse (velg selv). 
     
  • Hypotesetest for en myte eller påstand i samfunnet. F.eks. studere modeller og data for å undersøke om effekt av politisk beslutning, eller annen anvendelse (velg selv).
     
  • Optimering for gode strategier. F.eks. sammenligne strategier for allokering av oppgaver til servere eller trafikkflyt gjennom en by, under gitte krav, eller annen anvendelse (velg selv).

Grupper må bruke matematiske modeller eller metoder (f.eks. numeriske metoder, optimering, statistikk, kunstig intelligens, maskinlæring, e.l.), og de må implementere på datamaskin. 

Fakta

  • Emnekode: TMA4850
  • Type: Langsgående 
  • Språk: Norsk
  • Kontaktperson: Trond Kvamsdal
  • Kontaktinformasjon: trond.kvamsdal@ntnu.no
  • Undervises: Vår 2023
  • Undervisningssted: Trondheim
  • Vertsfakultet: IE

Hvordan melder jeg meg opp i EiT?

Infoboks nettpresentasjoner

Viktig informasjon om EiT:

  • Det unike med EiT er fokuset på samarbeidskompetanse og gruppeprosesser.
  • Undervisningsformen i EiT forutsetter at alle bidrar og er til stede hele semesteret. Derfor er det obligatorisk tilstedeværelse hver landsbydag.
  • I motsetning til mange emner er spesielt de første dagene viktig i EiT. Det er da dere i gruppa blir kjent med hverandre, og diskuterer hva hver enkelt kan bidra med. Dere skal også utarbeide den obligatoriske samarbeidsavtalen, samt begynne å utarbeide en felles problemstilling.
  • Utfyllende informasjon om Eksperter i team finner du på siden for studenter.