With the continuous increase in computational power, sequential Monte Carlo methods have emerged as an efficient technique for estimating unknown data in a world consisting of nonlinearity and non-Gaussianity. In this ...

I denne studien anvendte vi generaliserte lineære modeller (GLM) for å modellere populasjonsdata fra The Human Mortality Database (HMD) for Sverige. Dataene ble brukt til å predikere antall døde med alderstrinn og kalenderår ...

Den raske teknologiutviklingen har ført til at det stadig stilles nye krav til befolkningens kompetanse og ferdigheter. Algoritmisk tenkning og kreativitet anses som essensielle ferdigheter i det 21.århundre. Gjennom ...

Riemann surfaces are an important topic in both mathematics and physics. This thesis serves as an introduction to the basics of Riemann surfaces.

In the realm of modeling with big data including high-dimensional datasets, the challenge lies in extracting the most relevant and informative information while avoiding overfitting of general models, especially when it ...

Denne masteroppgåva seier noko om korleis innføringa av algoritmisk tenking og programmering i matematikk har gått for elevar som har valt realfagsmatematikk i den vidaregåande skulen. Oppgåva fokuserer på kva elevane har ...

The thesis defines symmetric operads in some symmetric monoidal category, and gives sufficient conditions for there to be a model category structure on them.

I Kunnskapsløftet 2020 er matematiske representasjoner og programmering to viktige temaer. Representasjoner, sammen med kommunikasjon, danner et eget kjerneelement til matematikkfaget. Sammen med innføringen av Kunnskapsløftet ...

Me ser på iterasjon av operasjonen "(dei endeleg-genererte frie) modulane til" med utgangspunkt i ein kommutativ rig, altså ein kommutativ ring som ikkje nødvendigvis har additive inversar. I første omgang dannar desse ...