bild
Skolan för
datavetenskap
och kommunikation
KTH / Skolan / Utbildning / Inriktningar / Diskret matematik och datalogi

Diskret matematik och datalogi

Kompetensinriktning för F

Ämnesområdet

Datalogi är ett mycket brett område som delvis ligger nära diskret matematik. Denna kompetensinriktning ger goda baskunskaper i sådan matematik som ligger till grund för datalogi. Väsentliga områden är algebra, kombinatorik, algoritmer och komplexitet. Utbildningen förbereder för en verksamhet inom programmering och mjukvaruproduktion och för forskarstudier inom matematik och datalogi.

Denna kompetensinriktning är gemensam för matematiska institutionen och Nada. Den har två grenar: diskret matematik och datalogi.

Diskret matematik

Ansvarig: Olof Heden, matematiska institutionen

Centrala områden inom diskret matematik är algebra och kombinatorik. Ordet "diskret" syftar på att man inte intresserar sig för kontinuitetsbegreppet, såsom man gör i analys. I modern algebra renodlas de strukturer och begrepp som är välkända från vanlig räkning. Modern matematik överhuvudtaget genomsyras av det algebraiska tänkesättet, samtidigt som algebra har många praktiska tillämpningar: gruppteori används i kvantfysik, kodteori i CD-spelare och talteori inom kryptografi, för att ta några exempel.

Inom kombinatorik ägnar man sig åt att kombinera, permutera, kolorera, enumerera och mycket mera. Aspekter på diskreta objekt som t ex grafer studeras. Fyrfärgsproblemet -- kan länderna på varje karta färgas med fyra färger så att angränsande länder har skilda färger? -- är det mest berömda kombinatoriska problemet. Det löstes 1976 med hjälp av omfattande datorkörningar och alltjämt är kombinatorik och datalogi intimt förknippade.

Inom denna gren av kompetensinriktningen ligger tonvikten på goda kunskaper i algebra och kombinatorik. Examensarbete görs i matematik.

Mer information finns på matteinstitutionens webbsida om kompetensinriktningar.

Datalogi

Ansvarig: Stefan Arnborg, professor i datalogi (stefan@nada.kth.se, tfn 790 7194)

Denna gren av kompetensinriktningen ger baskunskaper i de delar av matematiken som ligger till grund för datalogi, en bas inom området datalogi samt en specialisering inom något delområde av datalogin. Studenterna har möjlighet att specialisera sig till exempel inom områdena teoretisk datalogi, datorseende, artificiella neuronnät, människa-datorinteraktion, internetteknik eller databasteknik.

Studenterna läser tre baskurser som ger en allmänbildning inom områdena diskret matematik och datalogi. Därutöver väljer de, i samråd med den tänkta examinatorn för examensarbetet (eller studierektor vid Nada), ytterligare kurser om tillsammans minst 12 poäng som ger en specialisering inom någon del av datalogin. Den student som vill välja kurser utanför dessa ramar ska diskutera detta med ämnesföreträdaren (Stefan Arnborg).

Examensarbete

Studenterna gör examensarbete i datalogi eller människa-datorinteraktion. Examinator för examensarbetet avgör på grundval av arbetets inriktning vilka kurser som utgör förkunskapskrav för examensarbetet. Exempelvis krävs för examensarbete inom datorseendekursen 2D1422 Bildbehandling och datorseende.

Kurser

Se lista med kurser.

Ansvariga

Stefan Arnborg är inriktningsansvarig inom datalogi och Olof Heden är ansvarig inom matematik.

Sidansvarig: Stefan Arnborg <stefan@nada.kth.se>
Uppdaterad 2009-03-10