Universität Wien FIND

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Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

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

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

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