Matematikai fizika egyenletek - ingyenes tanfolyam a Nyílt oktatásból, képzésből, dátum: 2023. december 5.
Vegyes Cikkek / / December 08, 2023
Jelenleg a Moszkvai Egyetem a nemzeti oktatás, tudomány és kultúra egyik vezető központja. Magasan kvalifikált munkaerő színvonalának emelése, tudományos igazság keresése, a humanisztikusra fókuszálva a jóság, az igazságosság, a szabadság eszméi – ezt látjuk ma a legjobb egyetem követéseként hagyományok A Moszkvai Állami Egyetem az Orosz Föderáció legnagyobb klasszikus egyeteme, az orosz népek kulturális örökségének különösen értékes tárgya. 39 karon, 128 területen és szakon képez hallgatókat, 28-ban végzős hallgatókat és doktoranduszokat. karok 18 tudományágban és 168 tudományos szakterületen, amelyek a modern egyetem szinte teljes spektrumát lefedik oktatás. Jelenleg több mint 40 ezer hallgató, végzős hallgató, doktorandusz, valamint a továbbképzési rendszer szakemberei tanulnak a Moszkvai Állami Egyetemen. Ezenkívül körülbelül 10 ezer iskolás tanul a Moszkvai Állami Egyetemen. A tudományos munka és oktatás múzeumokban, oktatási és tudományos gyakorlati bázisokon, expedíciókon, kutatóhajókon és továbbképző központokban folyik.
Az orosz oktatási rendszer új eleme - a nyílt online kurzusok - bármely egyetemre átvihető. Ezt valódi gyakorlattá tesszük, kiterjesztve minden tanuló számára az oktatás határait. A vezető egyetemek kurzusainak teljes skálája. Szisztematikusan azon dolgozunk, hogy minden képzési terület alaprészéhez kurzusokat hozzunk létre, biztosítva, hogy bármely egyetem kényelmesen és nyereségesen integrálhassa a kurzust oktatási programjaiba.
Az „Open Education” egy oktatási platform, amely hatalmas online kurzusokat kínál a vezető oroszoktól egyetemek, amelyek összefogtak annak érdekében, hogy mindenki számára biztosítsák a lehetőséget a magas színvonalú felsőoktatás megszerzésére oktatás.
Bármely felhasználó teljesen ingyenesen és bármikor részt vehet a vezető orosz egyetemek kurzusaiban, az orosz egyetemek hallgatói pedig megszámolhatják tanulmányi eredményeiket az egyetemen.
1. Első találkozás. Bevezető szó. A matematikai fizika egyenleteivel való munka alapelvei. Példák egyszerű egyenletekre. Osztályozás. Egyszerű egyenletek megoldása közönséges differenciálegyenletekre redukálva. Változók cseréje egy egyenletben.
2. Elsőrendű egyenletek – lineáris és kvázilineáris. Lineáris egyenletek. Megfelelő helyettesítő keresése - elsőrendű közönséges differenciálegyenlet-rendszer összeállítása és megoldása. A rendszer első integráljai. Jellemzők. Kvázilineáris egyenletek. Megoldás keresése implicit formában.
3. Cauchy probléma. Lineáris másodrendű egyenletek osztályozása. A Cauchy-probléma megállapítása. Tétel a Cauchy-probléma megoldásának létezéséről és egyediségéről. Másodrendű lineáris egyenletek állandó együtthatós osztályozása. Redukálás kanonikus formára.
4. Hiperbolikus, parabolikus és elliptikus egyenletek. Másodrendű lineáris egyenletek osztályozása változó együtthatókkal a síkon. Hiperbolikus, parabolikus és elliptikus típus. Hiperbolikus egyenletek megoldása. Problémák a kezdeti és peremfeltételekkel.
5. String egyenlet. Egydimenziós hullámegyenlet a teljes tengelyen. Előre és hátra hullám. d'Alembert képlete. Duhamel integrál. Az egyenlet peremfeltételei a féltengelyen. A peremfeltételek alaptípusai. A megoldás folytatása. Egy véges szakasz esete.
6. Fourier-módszer, példaként a karakterlánc-egyenlet felhasználásával. A Fourier-módszer ötlete. Az első lépés az alapot megtalálni. A második lépés a Fourier-együtthatók közönséges differenciálegyenletei. A harmadik lépés a kezdeti adatok figyelembevétele. Sorozatok konvergenciája.
7. Diffúziós egyenlet (véges szegmens) Az egyenlet levezetése. Problémák megfogalmazása (kiindulási és peremfeltételek). Fourier módszer. A jobb oldal és az inhomogenitás figyelembevétele peremfeltételekben. Sorozatok konvergenciája.
8. Diffúziós egyenlet (teljes tengely) Fourier transzformáció, inverziós képlet. Az egyenlet megoldása Fourier transzformáció segítségével. Tétel – a módszer indoklása (két eset). Poisson-képlet. A jobb oldali egyenlet esete.
9. Általánosított függvények. A Poisson-képlet konvolúcióként való felírása. Felvétel a hőegyenlet megoldásának konvolúciója formájában egy véges szakaszon. Schwartz osztály. Példák az osztály függvényeire. Általánosított függvények meghatározása, kapcsolat a klasszikus függvényekkel. Általánosított függvény szorzása alapfüggvénnyel, differenciálás. Általánosított függvények konvergenciája. Példák általános függvényekre.
10. Munka általános függvényekkel. Közönséges differenciálegyenletek megoldása általánosított függvényekben. Általánosított függvények Fourier-transzformációja. Konvolúció. Közvetlen termék. Egy általánosított függvény hordozója. Az inhomogén egydimenziós hőegyenlet megoldása az alapmegoldás segítségével. Egy közönséges differenciáloperátor alapvető megoldása intervallumon.
11. Alapvető megoldások. A többdimenziós hőegyenlet Poisson-képletének levezetése. Kirkhoff-képlet levezetése. A hullámegyenlet Poisson-képletének levezetése. Feladatok megoldása a változók szétválasztási módszerével, a szuperpozíció módszerével.
12. Laplace-egyenlet. A Laplace-egyenlet levezetése. Vektormező – potenciál, áramlás egy felületen. Volumen potenciál. Egyszerű rétegpotenciál. Kétrétegű potenciál. Logaritmikus potenciál.
13. Dirichlet-probléma, Neumann-probléma és Green-függvény. Harmonikus függvények. Gyenge extrémum elv. Harnack tétele. Szigorú maximum elv. Egyediség tétel. Átlagérték tétel. Végtelen simaság. Liouville tétele. Green képlete. Green funkciója, tulajdonságai. A Poisson-probléma megoldása Dirichlet-feltételekkel a Green-függvény segítségével. Egyéb határérték problémák. A Green-függvény megalkotása reflexiós módszerrel.
14. Többdimenziós Fourier-módszer. Feladatok megoldása Fourier módszerrel. Különféle peremfeltételek. Bessel-függvények. Legendre polinom. Az elvégzett tanfolyam áttekintése. Összegzés.
Kiképzés. Adatokkal való munka. A kurzus bemutatja a szükséges anyagokat a diszkrét matematikából, a számításból, a lineáris algebrából és a valószínűségszámításból, hogy teljes mértékben megértse és képes legyen megoldani az adatelemzési problémákat. A kurzus célja a matematikai gondolkodás fejlesztése is, amely a számítástechnika modern területén általában, és különösen az adatelemzésben fontos.
Nappali oktatás
2,9
Ez a kurzus a lineáris algebra alapjainak összefoglalása. Fő feladata a gyakorlati programozás különböző részein alkalmazott lineáris algebra alapvető tényeinek felidézése.
4