Engelska

Varje hösttermin

Kursens syfte är att göra doktoranden bekant med begrepp och metoder från numerisk linjär algebra. I allmänhet finns färdiga programbibliotek att tillgå men det är viktigt att kunna känna igen typer av indata som kan ställa till problem för de vanligaste metoderna.

Normer.
Singulärvärdesuppdelning och numerisk rang.
QR-faktorisering, Gram-Schmidts ortogonaliserinsgprocess och householdermatriser.
Minstakvadratmetoden och pseudoinverser.
Linjära ekvationssystem och konditionstal.
Positivt definita matriser och choleskyfaktorisering.
Numerisk beräkning av egenvärden.

ha visat väsentlig utökad och mer användbar kunskap i numerisk linjär algebra än vad som krävs i en grundkurser i beräkningsteknik eller linjär algebra.

kunna implementera algoritmer för numerisk linjär algebra på dator, och använda dessa i tillämpningar.

under kursens gång med adekvat terminologi och logiskt välstrukturerat redogöra för konstruktion och tillämpning av moderna numeriska metoder för linjära problem.

Föreläsningar

Frivilliga hemuppgifter delas ut under kursens gång. Återkoppling ges på inlämnade lösningar.

Muntlig tentamen

Underkänd, godkänd

Flerdimensionell analys. Linjär algebra inklusive egenvektorer/värden. Programmering i Matlab eller Python.

Trefethen, Lloyd N. & David Bau, I.: Numerical Linear Algebra. SIAM, 1997. ISBN 9780898713619.

FMNN01F

2023-10-26

Maria Sandsten