Promotion in Angewandter Mathematik
Aveiro, Portugal
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8 Semesters
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Auf dem Campus
Einführung
Promotion in Angewandter Mathematik
Exzellenz in der Weiterbildung Angewandte Mathematik, durch Forschungsarbeiten zum Thema Grenzgänge athematischer Erkenntnis; Solide und tiefe wissenschaftliche Kenntnisse im Bereich Ap. Mathematik zur Bereicherung der bisherigen Ausbildung des Studierenden; Reife des logischen und abstrakten Denkens; - Selbständigkeit und Kreativität bei der Problemlösung in der Mathematik und ihren Anwendungen; - Innovation bei der Behandlung mathematischer Probleme und Anwendungen in anderen Kontexten. Wir haben ein PhD-Programm in Angewandter Mathematik, das die beträchtlichen personellen und materiellen Ressourcen der teilnehmenden Institutionen bündelt, um einen forschungsbasierten, international wettbewerbsfähigen Abschluss in Bereichen wie Analyse und Optimierung, Statistik und Wahrscheinlichkeit, Dynamik und Geometrie sowie Algebra und Logik anzubieten und Berechnung. Auch unsere Lehrplankomponente ist ausreichend flexibel, um den unterschiedlichen Interessen und Hintergründen potenzieller Studenten Rechnung zu tragen, und sie ist auch nützlich für die Entwicklung spezifischer und übergreifender Fähigkeiten
Galerie
Admissions
Stipendien und Finanzierung
Es stehen mehrere Stipendienoptionen zur Verfügung. Bitte besuchen Sie die Website der Universität für weitere Informationen.
Lehrplan
Jahr 1
1. Semester
- Seminar
- Vertiefungsmodule in Mathematik und Anwendungen A·
- Fortgeschrittene Themen in Algebra, Logik und Berechnung
- Fortgeschrittene Themen in Analyse und Optimierung
- Fortgeschrittene Themen in Dynamik und Geometrie
- Fortgeschrittene Themen in Wahrscheinlichkeit und Statistik
- Fortgeschrittene Themen in Algebra, Logik und Berechnung
- Fortgeschrittene Themen in Analyse und Optimierung
- Fortgeschrittene Themen in Dynamik und Geometrie
- Fortgeschrittene Themen in Wahrscheinlichkeit und Statistik
- Vertiefungsmodule in Mathematik und Anwendungen B 1
- Analyse und Kontrolle linearer Systeme
- Bayessche Statistik
- Bifurkationstheorie
- Biologische Dynamik
- Variationsrechnung
- Steuerung linearer Systeme
- Datenstrom-Mining
- Differentialgleichung
- Galois Theorien
- Gitter und geordnete algebraische Strukturen
- Längsschnittdatenanalyse
- Multivariate Analyse und statistisches Lernen
- Multivariate statistische Analyse
- Numerische lineare Algebra
- Numerische Spektralmethoden
- Optimierungstheorie
- Optimierung und Netzwerkdesign
- Orthogonale Polynome und Anwendungen
- Signalverarbeitung und Zeitreihenanalyse
- Systemidentifikation
- Themen in Turbulenz
- Themen der Harmonischen Analyse
- Themen der Kinetischen Theorie
- Typentheorie
- Analyse und Kontrolle linearer Systeme
- Bayessche Statistik
- Bifurkationstheorie
- Biologische Dynamik
- Variationsrechnung
- Steuerung linearer Systeme
- Datenstrom-Mining
- Differentialgleichung
- Galois Theorien
- Gitter und geordnete algebraische Strukturen
- Längsschnittdatenanalyse
- Multivariate Analyse und statistisches Lernen
- Multivariate statistische Analyse
- Numerische lineare Algebra
- Numerische Spektralmethoden
- Optimierungstheorie
- Optimierung und Netzwerkdesign
- Orthogonale Polynome und Anwendungen
- Signalverarbeitung und Zeitreihenanalyse
- Systemidentifikation
- Themen in Turbulenz
- Themen der Harmonischen Analyse
- Themen der Kinetischen Theorie
- Typentheorie
2. Semester
- Forschungsprojekt in Mathematik
- Vertiefungsmodule in Mathematik und Anwendungen B 2
- Algebraische Theorie verallgemeinerter Inversen
- Algebraische Topologie
- Bayessche Statistik
- Klimawandel und Energie
- Codes und Systeme
- Kombinatorische Geometrie
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Integralgleichungen und ihre Verallgemeinerungen
- Numerische Spektralmethoden II
- Optimale Kontrolle
- Themen der Numerischen Analysis
- Algebraische Theorie verallgemeinerter Inversen
- Algebraische Topologie
- Bayessche Statistik
- Klimawandel und Energie
- Codes und Systeme
- Kombinatorische Geometrie
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Integralgleichungen und ihre Verallgemeinerungen
- Numerische Spektralmethoden II
- Optimale Kontrolle
- Themen der Numerischen Analysis
Jahr 2
Abschlussarbeit (2. Jahr)
Jahr 3
Abschlussarbeit (3. Jahr)
Jahr 4
Abschlussarbeit (4. Jahr)
Studiengebühren für das Programm
Karrierechancen
Der Student muss Fähigkeiten entwickeln: Neue und multidisziplinäre Situationen in einem oder mehreren Bereichen der Angewandten Mathematik verstehen; Wissen in Angewandte Mathematik integrieren; Projektieren und entwickeln Sie wissenschaftliche Forschung in Angewandter Mathematik, indem Sie Forschungsmethoden identifizieren, die den Einsatz von multidisziplinärem Wissen erfordern, um Probleme in neuen Situationen oder Kontexten zu lösen; Eine beträchtliche Anzahl von Originalforschung in Angewandter Mathematik in Übereinstimmung mit den Anforderungen und Standards international anerkannter Qualität zu produzieren; Ergebnisse kritisieren, neue und komplexe Situationen bewerten und synthetisieren, Lösungen entwickeln und Entscheidungen in Situationen mit begrenzten oder unvollständigen Informationen treffen; ihr Wissen, ihre Argumentation und ihre Schlussfolgerungen an Experten und Nicht-Experten klar kommunizieren; Veranschaulichen Sie anhand von Wissen und Forschungsergebnissen die Verbindung zwischen Wissen und Technologie.
Zulassungsvoraussetzungen für das Programm
Demonstrieren Sie Ihr Engagement und Ihre Bereitschaft, an einer Business School erfolgreich zu sein, indem Sie den GMAT-Test ablegen – den am häufigsten verwendeten Zulassungstest, der Ihr kritisches Denk- und Argumentationsvermögen misst.
Laden Sie das GMAT-Miniquiz herunter, um einen Eindruck von den Fragen zu bekommen, die Sie in der Prüfung finden werden.