22680 Computer-baseret introduktion til dataanalyse for Fysik, Nano- og Sundhedsteknologi

2019/2020

Kan med fordel tages inden eller under eksamensprojekt
Kursusinformation
Computer-based Introduction to Data Analysis for Physics, Nano-, and Health Technology
Engelsk
5
Ph.d., Generelt servicekursus (generiske færdigheder)
Kurset udbydes som enkeltfag
E1B (tors 13-17)
Campus Lyngby
Ugentlige forelæsninger, teoretiske regneøvelser, selvstændig læsning, regning og computer-øvelser, små projekter.
13-uger
Aftales med underviser
Mundtlig eksamen
30 min
Uden hjælpemidler
bestået/ikke bestået , intern bedømmelse
33645 og 33646. 33647
33445
Rutine i grundlæggende MATLAB programmering. Et vist kendskab til Fourier-transformation.
Matematik og regnefærdighed på et niveau svarende til DTUs Master studerende i fysik og nanoteknologi.
Henrik Flyvbjerg , Lyngby Campus, Bygning 423, Tlf. (+45) 4525 6323 , hefy@dtu.dk
22 Institut for Sundhedsteknologi
Henrik Flyvbjerg
I studieplanlæggeren
Overordnede kursusmål
Ved kursusafslutning vil deltagere være i stand til at identificere hvilke elementære typer tilfældig opførsel man kan forvente i en given situation og vide hvordan man afgør om det er tilfældet og hvorledes det bruges i dataanalyse og modellering af stokastiske processer. Grundlæggende færdigheder i estimering og kurvefitning skulle være tilegnet, sammen med masser af erfaring med Monte Carlo simulering af elementær stokastisk opførsel af forskellig natur.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • Redegøre for egenskaber ved binomial-, Poisson-, Gauss-, exponential-, Erlang-, Gamma-, og Cauchy-fordelinger
  • Forklare princippet for og anvendelsen af maksimum likelihood estimering
  • Maximum likelihood estimere nævnte fordelingers parametre fra givne data
  • Computer-generere tilfældige tal med ovennævnte fordelinger
  • Få et computer-program til at udføre en operation med en given sandsynlighed
  • Simulere forskellige random walks og Levy flights
  • Redegøre for indholdet af det Centrale Grænseteorem
  • Simulere simple Brownske bevægelser og forklare deres matematiske natur og forbindelse med aktiekurser, lagerstyring og spilteori.
  • Simulere vedholdende tilfældig bevægelse og forklare polymer statistik og mikroorganismers motilitet med det.
  • Modellere brownske bevægelser i simple kraftfelter
  • Udføre power spektrum analyse for bundne og vedholdende Brownske bevægelser og relatere bevægelse og analyse til optiske pincetter og AFM cantilevers.
  • Forklare Fick's teoremer, diffusionsligningen og diffusionsligningen med konvektion.
Kursusindhold
Dette kursus henvender sig til studerende i nano-science, fysik, biofysik, sundhedsteknologi, kemi, og mange andre fag. Dets substans er central viden som forståelsen af al stokastisk opførsel bygger på, inklusiv al eksperimentel data-analyse. Eksemplerne der bruges som illustrationer, er vigtige i fysik, biofysik og nano-videnskab. Men selv eksemplerne har universel anvendelse, da deres matematiske form dukker op i andre sammenhænge, såsom økonomi, finans og lagerstyring, blot iklædt andre enheder. Kurset er computer-baseret, hands-on. Matematik indføres når deltagerne i computer-simuleringer observerer fænomener, som med fordel beskrives matematisk. Programmeringssproget er MATLAB. Assistance med MATLAB tilbydes, men nogen rutine i dette sprog og matematik er forudsat.
Litteraturhenvisninger
Forelæsningsnoter
Sidst opdateret
15. maj, 2019