Universität Wien

250160 VU Modelling interacting particle systems in Science (2019W)

7.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Keine Anmeldung in der 1. Einheit, Verpflichtende Anwesenheit in der 1. Einheit notwendig;

  • Mittwoch 02.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 03.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 09.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 10.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 16.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 17.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 23.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 24.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 30.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 31.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 06.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 07.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 13.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 14.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 20.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 21.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 27.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 28.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 04.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 05.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 11.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 12.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 08.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 09.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 15.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 16.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 22.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 23.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 29.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 30.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The goal of this course is for students to learn how to model systems constituted by many particles. These systems can correspond, among many, to collective dynamics (flocking, pedestrian dynamics), opinion formation, cell dynamics, gas dynamics,...

Modelling requires knowledge from a wide variety of mathematical fields (particularly, probability and differential equations). This course will teach the basics needed. It will also show what constitutes a good mathematical model.

During the course the models presented in research papers will be read and analysed. By the end of the course, students should be able to understand the meaning of the models presented in these papers as well as being able to propose their own.

Topics covered include:
- modelling using Markov Chains, Markov Processes and Piece-wise Deterministic Markov Processes;
- modelling using Stochastic Differential Equations;
- modelling using Ordinary Differential Equations; Newton's law; minimisation of potential;
- computational models;
- derivation of partial differential equations (transport equations).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

This is a practical course, so attendance is compulsory, only a maximum of 5 classes can be missed. Evaluation will be based on exercises and quizzes carried out during the course plus a mid-term and final exam.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The course is in English.
Good knowledge of mathematical analysis is required as well as basic knowledge in Probability (concepts like probability space, random variable, probability distribution).
Basic knowledge of ordinary differential equations.

Prüfungsstoff

Literatur

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

MFE

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:21