Inriktningar Matematiska vetenskaper
Programmet har fem olika inriktningar: Matematik, Tillämpad matematik, Finansmatematik, Matematisk statistik, Statistisk inlärning och AI.
Inom varje inriktning finns ett antal fördjupningskurser att välja mellan. Utöver dessa inriktningskurser kan du välja från ett stort utbud av kurser på avancerad nivå och forskarutbildningskurser. Du kan också komplettera med kurser på grundnivå eller bredda dig med kurser i något annat ämne.
Kraven för en masterexamen i var och en av inriktningarna specificeras nedan. Det är studentens eget ansvar att välja och genomföra kurser så att kraven för någon av inriktningarna uppfylls vid slutet av studierna. Du har stor frihet att själv välja vilka kurser du ska läsa, och på så sätt skapa dig en studieplan som passar just dina intressen. För fler kurser att välja mellan, se de kompletta listorna över kurser inom matematik och kurser inom matematisk statistik.
Innan du startar dina studier kommer du att bli kontaktad av programkoordinatorn Hjalmar Rosengren för att sätta upp en individuell studieplan.
För samtliga inriktningar finns följande krav:
- Examen måste innehålla kurser om 120 hp (vilket motsvarar två års heltidsstudier).
- Av dessa poäng får som mest 30 hp vara kurser på kandidatnivå, övriga måste vara på master- eller forskarutbildningsnivå.
- Examen måste innehålla ett examensarbete om 30 hp inom inriktningens område. Vanligen används halva studietiden under hela det andra studieåret för examensarbetet.
- Kursen Perspektiv på matematik är obligatorisk för alla inriktningar.
- Ytterligare krav listas under varje inriktning.
Kurskrav för inriktningen Matematik
Förutom de allmänna kraven, åtminstone två av inriktningskurserna
- MMA110 Integrationsteori
- MMA120 Funktionalanalys
- MMA130 Distributionsteori
- MMA211 Högre differentialkalkyl
- MMA430 Partiella differentialekvationer II
- MMA140 Spektralteori och operatoralgebror
- MMA150 Komplexanalys i flera variabler
och åtminstone två av inriktningskurserna
- MMA100 Topologi
- MMA201 Representationsteori
- MMA340 Analytisk talteori
- MMA350 Algebraisk talteori
- MMA310 Galoisteori
- MMA320 Inledning till algebraisk geometri
- MMA330 Kommutativ algebra
Inriktningskurserna måste vara avklarade innan du kan påbörja MMA910 Examensarbete i matematik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper.
Nedan kan du se när de olika inriktningskurserna ges.
HT1
Representationsteori (1)
Kommutativ algebra (2)
Integrationsteori
HT2
Galoisteori (1)
Inledning till Algebraisk geometri (2)
Funktionalanalys
VT1
Topologi
Högre differentialkalkyl (1)
Distributionsteori (2)
Algebraisk talteori (1)
Analytisk talteori (2)
VT2
Partiella differentialekvationer II
Analys i flera komplexa variabler (1)
Spektralteori och operatoralgebror (2)
(1) Kursen ges under läsår som startar med ett udda årtal, till exempel 21/22.
(2) Kursen ges under läsår som startar med ett jämnt årtal, till exempel 22/23.
Kurskrav för inriktningen Tillämpad matematik
Förutom de allmänna kraven, åtminstone fyra av inriktningskurserna
- MMA400 Tillämpad funktionalanalys
- MMA430 Partiella differentialekvationer II
- MMA511 Storskalig optimering
- MMA520 Projektkurs i matematisk modellering
- MMA600 Numerisk linjär algebra
- MMA620 Högprestandaberäkningar
- MMA630 Beräkningsmetoder för stokastiska differentialekvationer
Inriktningskurserna måste vara avklarade innan du kan påbörja MMA920 Examensarbete i matematik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper, inriktning Tillämpad matematik.
Nedan kan du se när de olika inriktningskurserna ges.
HT1
Tillämpad funktionalanalys
Numerisk linjär algebra
Högprestandaberäkning
HT2
Projektkurs i matematisk modellering
Storskalig optimeringslära
VT1
Beräkningsmetoder för stokastiska differentialekvationer
VT2
Partiella differentialekvationer II
Kurskrav för inriktningen Finansmatematik
Denna inriktning ges i samarbete med Handelshögskolan vid Göteborgs universitet.
Förutom de allmänna kraven ska du läsa de tre obligatoriska kurserna
- MMG810 Optioner och matematik
- GM0701 Advanced Microeconomic Theory
- NEK308 Portföljteori
åtminstone fyra av inriktningskurserna
- MMA110 Integrationsteori
- MMA630 Beräkningsmetoder för stokastiska differentialekvationer
- MMA712 Finansiella derivat och partiella differentialekvationer
- MSA102 Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
- MSA220 Statistisk slutledning för stora datamängder
- MSA350 Stokastisk analys
- MSA400 Finansiell risk
- MSA410 Finansiella tidsserier
samt åtminstone två av inriktningskurserna
- GM1032 Financial Institutions and Markets
- GM1014 Applied Portfolio Management
- GM1038 Financial econometrics
- GM1042 Credit risk modelling
- GM1048 Quantitative finance
Kurser med kod GMxxxx eller NEKxxx ges av Handelshögskolan. För anmälan till dessa kurser ska du kontakta masterkoordinator Hjalmar Rosengren. Övriga kurser (MMA/MSA) ges av Matematiska vetenskaper. Du kan även välja andra kurser från Handelshögskolans masterprogram i finans.
Inriktningen leder till en examen i antingen matematik eller matematisk statistik. För att få examen i matematik ska du läsa de tre obligatoriska inriktningskurserna samt en av de valbara kurser som börjar med MMA innan du kan påbörja MMA930 Examensarbete i matematik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper, inriktning Finansmatematik. För att få examen i matematisk statistik ska du läsa de tre obligatoriska inriktningskurserna samt en av de valbara kurser som börjar med MSA innan du kan påbörja MSA930 Examensarbete i matematisk statistik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper, inriktning Finansmatematik.
Nedan kan du se när inriktningskurserna ges.
HT1
Stokastisk analys
Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
Advanced Microeconomic Theory (**)
Portföljteori (**)
Quantitative finance (**)
Integrationsteori
HT2
Optioner och matematik
Financial Institutions and Markets (**)
Credit risk modelling (*)
VT1
Finansiella derivat och PDE
Finansiell risk
Beräkningsmetoder för stokastiska differentialekvationer
Financial econometrics (**)
VT2
Finansiella tidsserier
Statistisk slutledning för stora datamängder
Applied Portfolio Management (**)
(1) Kursen ges under läsår som startar med ett udda årtal, till exempel 21/20.
(2) Kursen ges under läsår som startar med ett jämnt årtal, till exempel 22/23.
De flesta av kurserna på Handels går på helfart och (*) betyder att de går under första halvan av läsperioden och (**) att de går under andra halvan.
Kurskrav för inriktningen Matematisk statistik
För denna inriktning krävs kunskaper motsvarande följande kurser i matematisk statistik på grundnivå:
- MSG110 Sannolikhetsteori
- MSG200 Statistisk slutledning
- MSG400 Statistisk databehandling
- MSG500 Linjära statistiska modeller
Om du inte redan i din kandidatexamen har ovanstående kurser har du möjlighet att läsa dem inom ramen för masterprogrammet. Dock får högst 30 hp vara kurser på grundnivå i masterexamen.
Utöver ovanstående ”förkunskapskrav” och allmänna krav, krävs att du läser kurser i matematisk statistik på avancerad nivå omfattande 30 hp. Bland dessa ska denna kurs ingå
samt åtminstone en av kurserna
- MSA102 Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
- MSA220 Statistisk slutledning för stora datamängder
- MSF100 Principer för statistisk slutledning
Även kursen MMA110 Integrationsteori kan räknas in bland dessa poäng.
Inriktningskurserna måste vara avklarade och övriga kurser valda innan du kan påbörja MSA910 Examensarbete i matematisk statistik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper.
Nedan kan du se när de olika inriktningskurserna i matematisk statistik ges.
HT1
Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
Integrationsteori
Stokastisk analys
HT2
Sannolikhetsteorins grunder
Projektkurs i statistisk modellering
VT1
Principer för statistisk slutledning (1)
Finansiell risk
Försöksplanering och urvalsteori (2)
Data science för biomedicin
Avancerade ämnen i sannolikhetsteori (2)
VT2
Spatial statistik och bildanalys
Finansiella tidsserier
Statistisk slutledning för stora datamängder
Stokastiska processer (1)
(1) Kursen ges under läsår som startar med ett udda årtal, till exempel 21/22.
(2) Kursen ges under läsår som startar med ett jämnt årtal, till exempel 22/23.
Kurskrav för inriktningen Statistisk inlärning och AI
Förutom de allmänna kraven ska du läsa de tre obligatoriska kurserna
- MSA102 Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
- MSA220 Statistisk slutledning för stora datamängder
- MMG621 Ickelinjär optimering
åtminstone två av kurserna
- MSA520 Projektkurs i statistisk modellering
- MSA680 Data science för biomedicin
- MSA150 Sannolikhetsteorins grunder
- MSF100 Principer för statistisk slutledning
- MSA251 Försöksplanering och urvalsteori
- MSA301 Spatial statistik och bildanalys
- MSA410 Finansiella tidsserier
- MSF200 Stokastiska processer
samt åtminstone tre av kurserna
- FIM720 Artificiell neurala nätverk
- FIM750 Simulation of Complex Systems
- DIT743 Beräkningsmetoder i bioinformatik
- DIT093 Algoritmer
- DIT622 Databaser
- DIT407 Introduktion till Data science och AI
- DIT867 Tillämpad maskininlärning
- DIT728 Design av AI-system
- DIT247 Machine learning for natural language processing
- DIT382 Algoritmer för maskininlärning och slutledning
- DIT471 Avancerade teman i maskininlärning
- DIT930 Avancerade databaser
- DIT968 Deep machine learning
- DIT183 Data structures and algorithms
De tre obligatoriska inriktningskurserna, samt en av de valbara inriktningskurserna som ges av Matematiska vetenskaper (se lista ovan), ska vara avklarade innan du kan påbörja MSA940 Examensarbete i matematisk statistik vid Masterprogrammet i matematiska vetenskaper, Statistisk inlärning och AI.
Tänk på att beroende på din bakgrund, kan du behöva komplettera med kurser (till exempel i matematisk statistik) på grundnivå. Dock får högst 30 hp på grundnivå ingå i masterexamen.
I schemat nedan kan du se när inriktningskurserna ges.
HT1
Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistik
Icke-linjär optimering
Neural Networks
Algoritmer
Deep machine learning
Avancerade teman i maskininlärning
HT2
Projektkurs i statistisk modellering
Sannolikhetsteorins grunder
Simulation of complex systems
Introduction to Data science and AI
Beräkningsmetoder i bioinformatik
Machine learning for NLP
Databaser
Data structures and algorithms
VT1
Principer för statistisk slutledning (1)
Försöksplanering och urvalsteori (2)
Tillämpad maskininlärning
Design av AI-system
Algoritmer
Introduction to Data science and AI
Databaser
Algoritmer för maskininlärning
Data science för biomedicin
VT2
Finansiella tidsserier
Spatial statistik och bildanalys
Statistisk slutledning för stora datamängder
Stokastiska processer (1)
Introduction to Data science and AI
Tillämpad maskininlärning
Avancerade databaser
(1) Kursen ges under läsår som startar med ett udda årtal, till exempel 21/22.
(2) Kursen ges under läsår som startar med ett jämnt årtal, till exempel 22/23.