Mathematics for minor Computational Science

6 EC

Semester 1, period 1

5062MFMC6Y

Owner Bachelor Informatica
Coordinator dr. A.J.P. Heck
Part of Minor Computational Science, year 1

Course manual 2023/2024

Course content

This course is intended as a preparation for mathematics that is required for the follow-up courses Modelling and Simulation and Scientific Analysis and for Project Computational Science in the minor. This course is on the one hand meant to overcome math deficiencies in calculus, linear algebra and/or probability theory. On the other hand, vwo B knowledge in these mathematics areas is extended. At the start of the course, the student chooses to participate in at least two of the three submodules that are offered in this course: (1) Calculus, (2) Linear Algebra, and (3) Probability Theory. These submodules run in parallel during the course period and all have a size of 3 EC.

Providing a complete overview of all possible mathematical concepts and techniques is not the aim of this 8-week course. The focus will mainly be on the development and use of mathematical models for describing situations and solving real-world problems, whether or not in combination with simulations and data analysis. Mathematical models can be formulated in the form of a differential equation or a system of differential equations. In Calculus the student learns how such a model is created and used, and is introduced into the necessary mathematical methods and techniques. Computational models can also be constructed in terms of matrices and the required mathematics knowledge and skills are covered in the Linear Algebra submodule. Basic knowledge of Probability Theory is indispensable for data analysis and is treated in the submodule with this name. The mathematics course runs parallel to the introduction to Python programming and at the end of the mathematics modules attention is paid to the implementation and application of numerical methods and simulations.

Study materials

Practical training material

  • All course materials are implemented in the SOWISO environment for learning, practicing, and assessing mathematics.

Software

  • Python

Objectives

  • apply relevant mathematics and basis skills in pure mathematical form as well as in situations that will be dealt with in more detail later in the minor.
  • read mathematics at basic level and understand the meaning of mathematical formulas and formalisms.
  • correctly formulate and write down mathematical computations and answers to questions.
  • apply standard methods from numerical mathematics.

Teaching methods

  • Laptopcollege
  • Hoorcollege

Learning activities

Activiteit

Uren

Deeltoets digitaal

4

Hoorcollege

2

Zelfstudie

162

Totaal

168

(6 EC x 28 uur)

Attendance

Programme's requirements concerning attendance (OER-B):

  • For practical trainings and tutorials/seminars with assignments attendance is, in principle, obligatory. When students do not meet the requirements for attendance, this may lead to not finishing a course with a pass mark.

Additional requirements for this course:

This is a mathematics course in which study of mathematics via online interactive course notes and continuous practice are key. Tutorials (twice a week) are the contact moments during which students can ask questions to the tutorial teacher and receive explanations or feedback.

Assessment

Item and weight Details

Final grade

1 (100%)

Tentamen digitaal 1

Digital examination in SOWISO plus handing-in of underpinning written work.

The student answers in the exams only the questions related to the chosen submodules.

A calculator and a provided formula chart are allowed.

Inspection of assessed work

Inspection of exam results is online in SOWISO, supplemented (if needed) by meeting the examinator

Assignments

During the course students practise on-line and individually with randomised  SOWISO exercises with automated feedback.

Fraud and plagiarism

Over het algemeen geldt dat elke uitwerking die je inlevert ter verkrijging van een beoordeling voor een vak je eigen werk moet zijn, tenzij samenwerken expliciet door de docent is toegestaan. Het inzien of kopiëren van andermans werk (zelfs als je dat hebt gevonden bij de printer, in een openstaande directory of op een onbeheerde computer) of materiaal overnemen uit een boek, tijdschrift, website, code repository of een andere bron - ook al is het gedeeltelijk - en inleveren alsof het je eigen werk is, is plagiaat.

We juichen toe dat je het cursusmateriaal en de opdrachten met medestudenten bespreekt om het beter te begrijpen. Je mag bronnen op het web raadplegen om meer te weten te komen over het onderwerp en om technische problemen op te lossen, maar niet voor regelrechte antwoorden op opgaven. Als in een uitwerking gebruik is gemaakt van externe bronnen zonder dat een bronvermelding is vermeld (bijvoorbeeld in de rapportage of in commentaar in de code), dan kan dat worden beschouwd als plagiaat.

Deze regels zijn er om alle studenten een eerlijke en optimale leeromgeving aan te kunnen bieden. De verleiding kan groot zijn om te plagiëren als de deadline voor een opdracht nadert, maar doe het niet. Elke vorm van plagiaat wordt bestraft. Als een student ernstige fraude heeft gepleegd, kan dat leiden tot het uitschrijven uit de Universiteit. Zie voor meer informatie over het fraude- en plagiaatreglement van de Universiteit van Amsterdam: www.student.uva.nl

Course structure

WeeknummerOnderwerpenStudiestof
1
2
3
4
5
6
7
8

Timetable

The schedule for this course is published on DataNose.

Additional information

 In this course, the student chooses two submodules at the start of the course, if needed in consultation with the course coordinator or the program leader of the minor in Computational Science.

Contact information

Coordinator

  • dr. A.J.P. Heck