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Nonlinear Partial Diffential Equations - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 108364 Kurztext
Semester SoSe 2022 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Hyperlink https://www.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=60367
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Di. 12:00 bis 14:00 woch 05.04.2022 bis 05.07.2022  Einsteinstr. 64 - M B 3 (M 3)        
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Fr. 12:00 bis 14:00 woch 08.04.2022 bis 08.07.2022  Einsteinstr. 64 - M B 3 (M 3)        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schlichting, André, Prof. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Master - Mathematik (88 105 13) -
Master - Mathematik (88 105 10) -
Master - Mathematics (88 F23 20) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
17004 Vorlesung 2 (mit Studienleistung) - Master Mathematik Version 2013
17001 Vorlesung 1 - Master Mathematik Version 2013
19003 Lecture 2 - Master Mathematics Version 2020
19001 Lecture 1 - Master Mathematics Version 2020
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

With the help of partial differential equations, a variety of processes from the natural sciences and even economics can be described. In realistic modelling, the differential equations are usually non-linear. Unlike linear partial differential equations, non-linear partial differential equations cannot be classified in a simple way. Therefore, many different special techniques are necessary to study the well-posedness of boundary value and initial boundary value problems and the qualitative behaviour of their solutions. In this lecture, typical strategies for semilinear and quasi-linear equations are presented.

To participate, please enroll in the Learnweb course available under https://www.uni-muenster.de/LearnWeb/learnweb2/course/view.php?id=60367

Voraussetzungen

Good knowledge in analysis (for ODEs or PDEs). Some basic course on PDEs is desirable, but the lecture will recap the basic facts on linear PDEs.

Leistungsnachweis

Successful exercises and (oral) exam.

Zielgruppe

This lecture is targeted at MSc Mathematik (PO 13 und PO 20) as part I or part II in the specialization Applied Analysis.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23