312.220 (22S) Partial Differential Equations 1
Überblick
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Partial Differential Equations 1
- LV-Art Vorlesung
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 9
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 01.03.2022
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Partielle Differentialgleichungen spielen eine wesentliche und tatsächlich dominante Rolle bei der Modellierung von Phänomenen in Anwendungen, die von den Ingenieurwissenschaften über Physik, Biologie und Medizin bis hin zu Sozial- und Wirtschaftswissenschaften reichen. In deisem Sinne werden sie oft als die lingua franca der Angewandten Mathematik bezeichnet.
Nach erfolgreicher Absolvierung dieser LV kennen Studierende Methoden und die dazugehörigen theoretischen Resultate über partielle Differentialgleichungen. Sie verstehen diese, können die Sätze beweisen und die Methoden anwenden.
Lehrmethodik
Vortrag
Inhalt/e
Grundbegriffe
Vier wichtige partielle Differentialgleichungen
Explizite Lösungsmethoden
Theorie linearer elliptischer, parabolischer und hyperbolischer Differentialgleichungen
Literatur
Lawrence C. Evans: Partial Differential Equations, American Mathematical Society, 1998
Vorlesungsskriptum im moodle
Intendierte Lernergebnisse
Partial differential equations play a crucial and actually dominant role for modeling phenomena in applications, ranging from engineering via pyhisics, biology and medicine to social and economic sciences. In this sense, they are often characterized as the lingua franca of applied mathematics.
After successful completion of this course, students will know methods and corresponding theoretical results on partial differential equations. They will understand and will be able to prove these theorems and will be able to apply these methods.
Lehrmethodik
lecture
Inhalt/e
fundamentals
four important PDEs
explicit solution methods
analysis of linear elliptic, parabolic, and hyperbolic PDEs
Literatur
Lawrence C. Evans: Partial Differential Equations
lecture notes in moodle
Prüfungsinformationen
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
Sollten Präsenzprüfungen nur eingeschränkt möglich sein, von der Universitätsleitung davon abgeraten werden oder Sie aus COVID-19 Gründen nicht in Präsenz daran teilnehmen können, werden Prüfungen für diese Lehrveranstaltung online via BigBlueButton gemäß den Richtlinien auf https://www.aau.at/aktuelle-informationen-zum-coronavirus/#pruefungen abgehalten.
Prüfungsmethode/n
Mündliche Prüfung (typischerweise 30-45 min)
Prüfungsinhalt/e
Inhalt der Vorlesung
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Bei der Beurteilung der mündlichen Prüfung wird auf
- die Kenntnis der Methoden, Definitionen und Resultate
- die gute Erklärung der entsprechenden Beweise und Herleitungen
Wert gelegt.
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
If exams at the University are not allowed, discouraged by the University administration, or not possible for you for COVID-19 reasons, the oral exam will take place via BigBlueButton; students need to have a webcam switched on during the whole duration of the exam. See the rules for online exams for further information at https://www.aau.at/en/current-information-on-the-coronavirus/
Prüfungsmethode/n
Oral exam (approx. 30-45 minutes).
The first offered exam date is Thursday, June 30.
Other than this, you can make an individual appointment for your exam (please just write me an email approximately 3 weeks before the intended date).
Prüfungsinhalt/e
contents of the lecture
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
The assessment of the oral exam relies on
- knowledge of the methods, definitions and results;
- good explanation of the correspoding proofs and derivations.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(SKZ: ---, Version: 16W.1)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
- 312.220 Partial Differential Equations 1 (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Analysis
(Wahlfach)
-
4.7 Partial Differential Equations 1 (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
- 312.220 Partial Differential Equations 1 (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
4.7 Partial Differential Equations 1 (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Fach: Applied Analysis
(Wahlfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 312.220 Partial Differential Equations 1 (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
(SKZ: 786, Version: 12W.4)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
- 312.220 Partial Differential Equations 1 (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)