Project Computational Science

Studiewijzer 2018/2019

Globale inhoud

In this project you will design, implement and test a simulation program for a computational problem of your own choosing. You will use this program to perform a set of experiments and you will interpret and present the results of your experiments. You will be working under the guidance of an experienced researcher.

1. The project requires analytical skills, both in constructing a simulation model and in analysing the simulation results.
2. The project includes some implementation work, but this should not be the dominant component.
3. The project includes a fair amount of numerical experimentation.
4. The project results in a report and a presentation. The presentation may include a short demo.

Studiemateriaal

Literatuur

• https://press.princeton.edu/titles/10291.html

Overig

• Various project descriptions will be provided, but additional reading material must be found by the student.

Leerdoelen

At the end of this course:

• You can construct a phenomenological model for a simple physical, biological or socio-economic process;
• You can derive a mathematical or computational model from the phenomenological model;
• You can choose a suitable computational approach to implement the model;
• You can implement the model in the form of an executable computer program;
• You can use such a computer program to perform simulation experiments;
• You can interpret and explain the results of such experiments with respect to a (domain) research question.

Onderwijsvormen

• Laptopcollege
• Presentatie/symposium
• Zelfstandig werken aan bijv. project/scriptie
• Hoorcollege

This project combines the acquired pieces of knowledge in the previous blocks in the Minor Computational Science. The lectures highlight some common techniques or concepts that will likely be encountered during the projects, or highlight best practices.

Verdeling leeractiviteiten

Academische vaardigheden

Academic writing skills; creating a conference poster; presenting an elevator pitch of the poster.

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkgroepbijeenkomsten met opdrachten geldt een aanwezigheidsplicht. Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan dit als gevolg hebben dat het onderdeel niet met een voldoende kan worden afgerond.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Attending the lecture(s), practical sessions, and presentation session(s) is mandatory. Each absence which is not approved by the study advisor will deduct 20% of your "participation and attendance" mark.

Toetsing

For each component you will receive a grade in Dutch grading scale (1-10, 0 for N/A). For successfully passing the course you must score at least 5.5 on each component.

Opdrachten

Project plan

• An ungraded project plan is submitted on the second day by your group.

Poster

• A conference-style poster is made by the group, submitted and graded, and presented during the poster session.

Report

• Final report, adhering to strict size limits.

Fraude en plagiaat

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

Weekplanning

Rooster

Het rooster van dit vak is in te zien op DataNose.

Aanvullende informatie

Remarks:

• This is a project that requires your full-time commitment. We strongly advise against scheduling this concurrently with other courses.
• The course is part of the minor Computational Science. Students participating in this minor have priority in registration.
• The lectures and guidance will be in English unless all students speak fluent Dutch.

Recommended prior knowledge: You will need some programming experience in a language such as C, Java of Python and a ready knowledge of mathematics at least at the level of  "Wiskunde B", and basic knowledge of the math topics: calculus, linear algebra, and statistics. In other words you will be assumed to possess the exit qualifications of the preceding courses in the Minor Computational Science program. For instance, you should be familiar with the concept of an ordinary differential equation (ODE) and a cellular automata, and you should be able to formulate and properly interpret statistical hypothesis tests.

Contactinformatie

Coördinator

• dr. Rick Quax