por Matemáticas de autoaprendizaje
Las matemáticas en Bonn tienen una larga tradición y gozan de una excelente reputación, tanto en Alemania como a nivel internacional. Esta reputación no se basa en una o unas pocas áreas de especialización en Matemáticas, sino en una impresionante amplitud de la oferta de matemáticas puras y aplicadas en Bonn.
El departamento de Matemáticas obtiene una muy buena puntuación en el ranking de la CHE. Pertenece al grupo de cabeza en lo que respecta a la mayoría de los criterios, entre otros, «apoyo durante la fase de acceso a los estudios», «máster de orientación internacional», «organización de los estudios», «cursos ofrecidos», «orientación a la investigación» y «fondos de terceros por académico». Además, en 2007 la universidad de Bonn fue galardonada con el primer Cluster de Excelencia en Matemáticas de Alemania, con una destacada internacionalidad de la que pueden beneficiarse los estudiantes.
La enorme variedad de cursos y seminarios ofrecidos a todos los niveles es una de las razones del atractivo de Bonn. Desde el principio de sus estudios, los estudiantes se benefician de la amplia oferta de temas matemáticos.
Lista de competencias matemáticas
Las listas de temas de matemáticas cubren una variedad de temas relacionados con las matemáticas. Algunas de estas listas enlazan con cientos de artículos; otras sólo con unos pocos. La plantilla de la derecha incluye enlaces a listas alfabéticas de todos los artículos de matemáticas. Este artículo reúne el mismo contenido organizado de una manera más adecuada para la navegación.
El propósito de esta lista no es similar al de la Clasificación de Materias Matemáticas formulada por la Sociedad Matemática Americana. Muchas revistas de matemáticas piden a los autores de trabajos de investigación y artículos expositivos que incluyan en sus trabajos los códigos de materia de la Clasificación de Materias de Matemáticas. Los códigos de materia así listados son utilizados por las dos principales bases de datos de revisión, Mathematical Reviews y Zentralblatt MATH. Esta lista tiene algunos temas que no encajarían en dicha clasificación, como la lista de temas exponenciales y la lista de temas factoriales y binomiales, que pueden sorprender al lector por la diversidad de su cobertura.
El álgebra incluye el estudio de las estructuras algebraicas, que son conjuntos y operaciones definidas sobre estos conjuntos que satisfacen ciertos axiomas. El campo del álgebra se divide a su vez según la estructura que se estudie; por ejemplo, la teoría de grupos se refiere a una estructura algebraica llamada grupo.
Ejemplos de conocimientos matemáticos
Los CD, los DVD, los juegos de ordenador, los estudios clínicos, las encuestas estadísticas, la gestión de los atascos, las evaluaciones de riesgo para los seguros, los sistemas de alerta temprana para el mercado financiero, las tecnologías de encriptación y las simulaciones de fenómenos geológicos tienen algo en común: las matemáticas.
Las disciplinas científicas también recurren a las matemáticas para utilizar técnicas aritméticas estructuradas para encontrar soluciones a problemas complejos. Los matemáticos desarrollan situaciones problemáticas y estructuras muy complejas dentro de la interacción interdisciplinar de las disciplinas. Al hacerlo, obtienen una comprensión profunda de los sistemas observados.
Además, apoyan cada paso de una solución con métodos de análisis y pronóstico, y principalmente con procesos de simulación. Con estos procesos crean modelos predecibles, que son verificables y pueden sustituir a las largas y costosas series de pruebas.
Para reflejar los diversos retos, la RWTH ofrece a sus matemáticos una formación orientada a la aplicación. Tras completar un plan de estudios básico intensivo y exigente, los estudiantes tienen acceso a campos en los que se aplican los métodos matemáticos, por ejemplo, las ciencias naturales y la ingeniería.
Aprenda matemáticas desde lo más básico hasta lo más avanzado
El segundo curso, Cálculo multivariante, se basa en esto para ver cómo optimizar las funciones de ajuste para conseguir buenos ajustes a los datos. Comienza con una introducción al cálculo y luego utiliza las matrices y los vectores del primer curso para estudiar el ajuste de los datos.
El tercer curso, Reducción de la Dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales, utiliza las matemáticas de los dos primeros cursos para comprimir datos de alta dimensión. Este curso es de dificultad intermedia y requerirá conocimientos de Python y numpy.
