Siirry suoraan sisältöön

Laaja matematiikka ja fysiikka III: Mallinnus ja simulointiLaajuus (5 op)

Tunnus: TX00CS00

Laajuus

5 op

Osaamistavoitteet

Kurssilla opitaan erilaisten ilmiöiden mallintamista ja simulointia sekä niihin liittyviä laskennallisia menetelmiä ja tietokoneohjelmia, hyödyntäen myös samaan kokonaisuuteen kuuluvilla aiemmilla kursseilla opittuja tietoja ja taitoja. Opintojaksolla perehdytään myös suhteellisuusteoriaan. Kurssilla menestynyt opiskelija saavuttaa tietämystä, joka voi auttaa maisteriohjelmiin pyrkimistä.

Mahdollisuuksien mukaan kurssin aikana järjestetään vierailu johonkin yritykseen tai tutkimusorganisaatioon. Kurssille pyritään löytämään vierailevia luennoitsijoita.

Suoritettuaan tämän opintokokonaisuuden opiskelija:
• pystyy mallintamaan erilaisia ilmiöitä ja niihin vaikuttavia tekijöitä
• on saanut kokonaiskuvan tavallisimmista mallintamisessa ja simuloinnissa käytettävistä menetelmistä
• hallitsee opintojaksolla käytettävät tietokoneohjelmat
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• ymmärtää mallintamiseen ja simulointiin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Sisältö

• Yleisiä mallinnuksen ja simuloinnin periaatteita ja peruskäsitteitä
• Optimointimenetelmiä
• Suhteellisuusteoriaa

Esitietovaatimukset

Kurssien Laaja matematiikka I-II sisällöt tai vastaavat tiedot.

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian ja nanofysiikan perusilmiöitä
• osaa ratkaista perusoptimointitehtäviä

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Lisäksi opiskelija:
• ymmärtää suhtellisuusteorian merkityksen luonnontieteisiin ja informaation siirtoon sekä osaa analysoida tähän liittyvien fysikaalisten lainalaisuuksien ja matemaattisten menetelmien keskinäisiä yhteyksiä
• osaa ratkaista yksinkertaisia mallinnusongelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Hyvien tietojen lisäksi opiskelija:
• ymmärtää erinomaisesti opintojaksolla tarkasteltuja fysikaalisia ilmiöitä ja niiden sovelluksia
• hallitsee erinomaisesti opintojakson matemaattiset menetelmät
• osaa soveltaa saavuttamaansa tietämystä ja oppimiaan menetelmiä erilaisiin tilanteisiin
• ymmärtää kurssin aihepiiriin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• osaa ratkaista perustason optimointitehtäviä

Ilmoittautumisaika

18.12.2023 - 14.01.2024

Ajoitus

15.01.2024 - 17.03.2024

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

ICT ja tuotantotalous

Toimipiste

Karaportti 2

Opetuskielet
  • Englanti
Paikat

15 - 35

Koulutus
  • Degree Programme in Information Technology
  • Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Berit Mannfors
  • Juha Koljonen
Ryhmät
  • LUMA
    Extensive Mathematics and Physics study module

Tavoitteet

Kurssilla opitaan erilaisten ilmiöiden mallintamista ja simulointia sekä niihin liittyviä laskennallisia menetelmiä ja tietokoneohjelmia, hyödyntäen myös samaan kokonaisuuteen kuuluvilla aiemmilla kursseilla opittuja tietoja ja taitoja. Opintojaksolla perehdytään myös suhteellisuusteoriaan. Kurssilla menestynyt opiskelija saavuttaa tietämystä, joka voi auttaa maisteriohjelmiin pyrkimistä.

Mahdollisuuksien mukaan kurssin aikana järjestetään vierailu johonkin yritykseen tai tutkimusorganisaatioon. Kurssille pyritään löytämään vierailevia luennoitsijoita.

Suoritettuaan tämän opintokokonaisuuden opiskelija:
• pystyy mallintamaan erilaisia ilmiöitä ja niihin vaikuttavia tekijöitä
• on saanut kokonaiskuvan tavallisimmista mallintamisessa ja simuloinnissa käytettävistä menetelmistä
• hallitsee opintojaksolla käytettävät tietokoneohjelmat
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• ymmärtää mallintamiseen ja simulointiin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Sisältö

• Yleisiä mallinnuksen ja simuloinnin periaatteita ja peruskäsitteitä
• Optimointimenetelmiä
• Suhteellisuusteoriaa

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian ja nanofysiikan perusilmiöitä
• osaa ratkaista perusoptimointitehtäviä

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Lisäksi opiskelija:
• ymmärtää suhtellisuusteorian merkityksen luonnontieteisiin ja informaation siirtoon sekä osaa analysoida tähän liittyvien fysikaalisten lainalaisuuksien ja matemaattisten menetelmien keskinäisiä yhteyksiä
• osaa ratkaista yksinkertaisia mallinnusongelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Hyvien tietojen lisäksi opiskelija:
• ymmärtää erinomaisesti opintojaksolla tarkasteltuja fysikaalisia ilmiöitä ja niiden sovelluksia
• hallitsee erinomaisesti opintojakson matemaattiset menetelmät
• osaa soveltaa saavuttamaansa tietämystä ja oppimiaan menetelmiä erilaisiin tilanteisiin
• ymmärtää kurssin aihepiiriin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• osaa ratkaista perustason optimointitehtäviä

Esitietovaatimukset

Kurssien Laaja matematiikka I-II sisällöt tai vastaavat tiedot.

Ilmoittautumisaika

28.11.2022 - 08.01.2023

Ajoitus

09.01.2023 - 12.03.2023

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

ICT ja tuotantotalous

Toimipiste

Karaportti 2

Opetuskielet
  • Englanti
Paikat

0 - 40

Koulutus
  • Degree Programme in Information Technology
  • Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma
Opettaja
  • Berit Mannfors
  • Juha Koljonen
Ryhmät
  • LUMA
    Extensive Mathematics and Physics study module

Tavoitteet

Kurssilla opitaan erilaisten ilmiöiden mallintamista ja simulointia sekä niihin liittyviä laskennallisia menetelmiä ja tietokoneohjelmia, hyödyntäen myös samaan kokonaisuuteen kuuluvilla aiemmilla kursseilla opittuja tietoja ja taitoja. Opintojaksolla perehdytään myös suhteellisuusteoriaan. Kurssilla menestynyt opiskelija saavuttaa tietämystä, joka voi auttaa maisteriohjelmiin pyrkimistä.

Mahdollisuuksien mukaan kurssin aikana järjestetään vierailu johonkin yritykseen tai tutkimusorganisaatioon. Kurssille pyritään löytämään vierailevia luennoitsijoita.

Suoritettuaan tämän opintokokonaisuuden opiskelija:
• pystyy mallintamaan erilaisia ilmiöitä ja niihin vaikuttavia tekijöitä
• on saanut kokonaiskuvan tavallisimmista mallintamisessa ja simuloinnissa käytettävistä menetelmistä
• hallitsee opintojaksolla käytettävät tietokoneohjelmat
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• ymmärtää mallintamiseen ja simulointiin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Sisältö

• Yleisiä mallinnuksen ja simuloinnin periaatteita ja peruskäsitteitä
• Optimointimenetelmiä
• Suhteellisuusteoriaa

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian ja nanofysiikan perusilmiöitä
• osaa ratkaista perusoptimointitehtäviä

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Lisäksi opiskelija:
• ymmärtää suhtellisuusteorian merkityksen luonnontieteisiin ja informaation siirtoon sekä osaa analysoida tähän liittyvien fysikaalisten lainalaisuuksien ja matemaattisten menetelmien keskinäisiä yhteyksiä
• osaa ratkaista yksinkertaisia mallinnusongelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Hyvien tietojen lisäksi opiskelija:
• ymmärtää erinomaisesti opintojaksolla tarkasteltuja fysikaalisia ilmiöitä ja niiden sovelluksia
• hallitsee erinomaisesti opintojakson matemaattiset menetelmät
• osaa soveltaa saavuttamaansa tietämystä ja oppimiaan menetelmiä erilaisiin tilanteisiin
• ymmärtää kurssin aihepiiriin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• osaa ratkaista perustason optimointitehtäviä

Esitietovaatimukset

Kurssien Laaja matematiikka I-II sisällöt tai vastaavat tiedot.

Ilmoittautumisaika

20.12.2021 - 09.01.2022

Ajoitus

10.01.2022 - 13.03.2022

Opintopistemäärä

5 op

Toteutustapa

Lähiopetus

Yksikkö

ICT ja tuotantotalous

Toimipiste

Karaportti 2

Opetuskielet
  • Englanti
Paikat

20 - 40

Koulutus
  • Tieto- ja viestintätekniikan tutkinto-ohjelma
  • Degree Programme in Information Technology
Opettaja
  • Ari Koistinen
  • Berit Mannfors
Ryhmät
  • LUMA
    Extensive Mathematics and Physics study module

Tavoitteet

Kurssilla opitaan erilaisten ilmiöiden mallintamista ja simulointia sekä niihin liittyviä laskennallisia menetelmiä ja tietokoneohjelmia, hyödyntäen myös samaan kokonaisuuteen kuuluvilla aiemmilla kursseilla opittuja tietoja ja taitoja. Opintojaksolla perehdytään myös suhteellisuusteoriaan. Kurssilla menestynyt opiskelija saavuttaa tietämystä, joka voi auttaa maisteriohjelmiin pyrkimistä.

Mahdollisuuksien mukaan kurssin aikana järjestetään vierailu johonkin yritykseen tai tutkimusorganisaatioon. Kurssille pyritään löytämään vierailevia luennoitsijoita.

Suoritettuaan tämän opintokokonaisuuden opiskelija:
• pystyy mallintamaan erilaisia ilmiöitä ja niihin vaikuttavia tekijöitä
• on saanut kokonaiskuvan tavallisimmista mallintamisessa ja simuloinnissa käytettävistä menetelmistä
• hallitsee opintojaksolla käytettävät tietokoneohjelmat
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• ymmärtää mallintamiseen ja simulointiin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Sisältö

• Yleisiä mallinnuksen ja simuloinnin periaatteita ja peruskäsitteitä
• Optimointimenetelmiä
• Suhteellisuusteoriaa

Arviointiasteikko

0-5

Arviointikriteerit, tyydyttävä (1)

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian ja nanofysiikan perusilmiöitä
• osaa ratkaista perusoptimointitehtäviä

Arviointikriteerit, hyvä (3)

Lisäksi opiskelija:
• ymmärtää suhtellisuusteorian merkityksen luonnontieteisiin ja informaation siirtoon sekä osaa analysoida tähän liittyvien fysikaalisten lainalaisuuksien ja matemaattisten menetelmien keskinäisiä yhteyksiä
• osaa ratkaista yksinkertaisia mallinnusongelmia.

Arviointikriteerit, kiitettävä (5)

Hyvien tietojen lisäksi opiskelija:
• ymmärtää erinomaisesti opintojaksolla tarkasteltuja fysikaalisia ilmiöitä ja niiden sovelluksia
• hallitsee erinomaisesti opintojakson matemaattiset menetelmät
• osaa soveltaa saavuttamaansa tietämystä ja oppimiaan menetelmiä erilaisiin tilanteisiin
• ymmärtää kurssin aihepiiriin liittyviä tieteellisiä ja teknisiä artikkeleja

Arviointikriteeri, hyväksytty/hylätty

Opiskelija:
• ymmärtää suhteellisuusteorian perusilmiöt
• osaa ratkaista perustason optimointitehtäviä

Esitietovaatimukset

Kurssien Laaja matematiikka I-II sisällöt tai vastaavat tiedot.