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

Sara Merino Aceituno

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