en_GB
Hold Ctrl-tasten nede. Trykk på + for å forstørre eller - for å forminske.

MAT901_1

Funksjonalanalyse med anvendelser

Dette er studietilbudet for studieår 2019-2020. Endringer kan komme.


Kurset er beregnet både for PhD-kandidater i matematisk analyse og for PhD-kandidater i sannsynlighetsteori og stokastiske prosesser. Kurset presenterer noen utvalgte emner innenfor funksjonalanalyse som bl.a. er et viktig grunnlag for å forstå ideer fra sannsynlighetsteori og stokastiske prosesser.

Læringsutbytte

Etter gjennomført kurs vil studenten ha kunnskap om sentrale begreper og idéer innenfor funksjonalanalyse og deres anvendelser, spesielt i sannsynlighetsteori. Studenten kan operere med verktøy fra målteori og Lebesgueintegrasjon, avgjøre spørsmål omkring forskjellige type konvergens, og anvende det på noen typer stokastiske prosesser.

Innhold

Målteori, integrasjonsteori. Topologiske og normerte rom, Hilbertrom. Distribusjoner. Stokastiske prosesser.

Forkunnskapskrav

Ingen.

Anbefalte forkunnskaper

Generelle matematikkunnskaper på mastergradsnivå

Eksamen/vurdering

Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Muntlig eksamen1/14 timerBestått - Ikke beståttIngen hjelpemidler tillatt

Fagperson(er)

Emneansvarlig
Alexander Ulanovskii
Faglærer
Alexander Rashkovskii , Jan Terje Kvaløy
Instituttleder
Bjørn Henrik Auestad

Arbeidsformer

5-6 timer forelesninger og øvinger per uke. Ved få studenter kan kurset bli undervist som ledet selvstudium.

Åpent for

Teknologi og naturvitenskap - doktorgradsprogram

Emneevaluering

Skjer vanligvis gjennom skjema og/eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer

Litteratur

'Linear Functional Analysis' av J. Cerda; 'Functional Analysis for Probability and Stochastic Processes. An Introduction' av A. Bobrowski. Nøyaktig pensum oppgis ved semesterstart.


Dette er studietilbudet for studieår 2019-2020. Endringer kan komme.

Sist oppdatert: 13.11.2019

Historikk