Finner retningen …
Finner retningen …
Laster botkontroll.
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
KARAKTERFORDELING · V 2025
51 kandidater
Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
NTNU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.
Basismodul. Funksjoner av flere variabler. Partiell derivasjon, gradient. Kritiske punkter og optimering. Taylors teorem med restledd. Innføring i partielle differensialligninger: eksempler og løsninger.
Partielle differensialligninger. Forskjellige typer differensialligninger må behandles ulikt, fokus på fysisk/modelleringsintuisjon. Studentene skal ha oversikt over feltet. Likevektsligninger. Eksempler: Laplace- og Poissonligningene. Løsning med datamaskin ved hjelp av lineær algebra. Tidsavhengige systemer. Eksempler: Varmeligningen, adveksjonsligningen, bølgeligningen. Løsning med datamaskin.
Programmodul. Optimering uten bibetingelser. Metoder som bruker den deriverte. Iterative metoder. Minste kvadraters metode - lineær og ikke-lineær. Optimering med bibetingelser. Lagrange-multiplikatorer. Lineær programmering. Dualtproblem. Løsninger med simpleks-metode på datamaskin. Heltallprogrammering.
Kunnskap
Kandidaten har god kunnskap om:
Ferdigheter
Kandidaten:
Generell kompetanse
Kandidaten:
Matematikk for ingeniørfag 1 eller tilsvarende.
Et introduksjonskurs i Python.
4 timer individuell digital eksamen med vanlig karakterskala A-F.
Arbeidskravene må bestås for å kunne gå opp til eksamen. Informasjon om arbeidskrav, inkludert antall, frister og godkjenningsform oppgis ved semesterstart.
Arbeidskrav som er bestått i tidligere år blir automatisk godkjent av instituttet.
Python er tilgjengelig på eksamen.
Kontinuasjonseksamen i august. Kontinuasjonseksamen kan gis som muntlig eksamen.
Forelesninger, øvinger og et prosjekt.
I arbeid med oppgaver skal det benyttes både analytiske og numeriske metoder i kombinasjon med digitale verktøy.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.
Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).
Emner som tas i de samme studieprogrammene som IMAG2023.
| Semester | Kandidater | Snitt | Stryk |
|---|---|---|---|
| Høst 2025 | 5 | F (0.00) | 100 % |
| Vår 2025 | 51 | C (2.57) | 15,7 % |
| Vår 2024 | 48 | C (3.10) | 12,5 % |