Theory: 0 %

Practice: 0 %

Recommended semester: 3

Study mode: correspondence

Prerequisites: Analízis II.

Evaluation type: exam

Course category:

Language: english

Responsible instructor: Dr. Osztényi József

Responsible department: Department of Basic Sciences

Instructor(s): Dr. Ladics Tamás

Course objectives:
The aim of the course is to make the students learn the basic concepts and tools of advanced mathematical analysis that are necessary and required in engineering studies and later on in their profession.

Course content:

Acquired competences:
Knowledge:

Ismeri a műszaki szakterület műveléséhez szükséges általános és specifikus matematikai, természettudományi elveket, szabályokat, összefüggéseket, eljárásokat. A hallgatók képesek felismerni egy felsőbb matematikai problémát, a feladat megoldásához használandó módszert, majd a kiválasztott módszer alapján képesek a probléma gyors és pontos megoldására. A gyakorlati feladatok esetén képes a megoldáshoz szükséges matematikai modell megalkotására, kiválasztásra, illetve hasonló feladatok esetén a probléma általánosítására. Gyakorlati tevékenységek elvégzéséhez megfelelő kitartással és monotóniatűréssel rendelkezik. Törekszik a hatékony, minőségi, folyamatos munkavégzésre, képes önállóan és másokkal együttműködve is dolgozni, felelősséget vállal beadott munkáját illetően.

Skills:

Attitude:

Autonomy and responsibilities:

Additional professional competences:

Requirements, evaluation, grading:
Mid-term study requirements:

Exam requirements:

In the exam period the students write an exam for 40 points. They will be evaluated based on their total points (at most 100 possible) according to the valid TVSZ (regulation of study and examination).

Study aids, laboratory background:

Lessons upload to MS TEAMs.

Compulsory readings:

Recommended readings:

George B. Thomas, Maurice D. Weir, Joel Hass, Frank R. Giordano: Thomas' Calculus,Pearson, 2018. Joseph Bak , Donald J. Newman: Complex Analysis, Springer-Verlag New York Inc., 2010. Marco Taboga: Lectures on Probability Theory and Mathematical Statistics, ‎ CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017.