Natural sciences and Statistics

Fysikk: Elektriske krefter og felt, Ohms lov, Kirchhoffs lover, magnetiske felt og krefter. Halvledere, motstander, kondensatorer, dioder og transistorer.
Kjemi: Grunnstoffene og det periodiske system. Bindinger, mengdeberegning og navnsetting. Løsninger, syrer og baser, massevirkningsloven. Redoksreaksjoner.
Statistikk: Beskrivende statistikk. Grunnleggende sannsynlighetsregning, kombinatorikk, stokastiske variable (fordelingsfunksjon, forventning, varians, kovarians). Sentrale sannsynlighetsfordelinger: binomisk -, hypergeometrisk -, geometrisk -, Poissonfordeling, eksponensial -, normalfordeling. Statistisk metodelære: punktestimering, konfidensintervall, hypotesetesting, lineær regresjonsanalyse.
Fordeling av studiepoeng: Fysikk: 7 sp, Kjemi: 3 sp, Sannsynlighet og statistikk: 5 sp.

Forventet læringsutbytte:
Etter å ha gjennomført emnet skal kandidaten ha følgende samlete læringsutbytte:

Kunnskap:
Kandidaten
- kjenner til hvordan matematikk er et nødvendig verktøy for å kunne beskrive resultater i realfag.
- kjenner til hvordan å bruke relevante elektroniske hjelpemidler.

Fysikk: Kandidaten
- kjenner de grunnleggende begreper og teorier innen elektromagnetisme og halvlederteknologi.
- har kjennskap til fysikkens (elektromagnetismens) lover og hvordan de kan anvendes til å modellere komponenter i logiske elektriske kretser, og har en rimelig god forståelse for modellenes gyldighetsområde.

Statistikk: Kandidaten
- kan tolke beskrivende statistikk, kjenne til grunnleggende sannsynlighetsteori, sentrale sannsynlighetsfordelinger og teorigrunnlaget for estimering, konfidensintervall og hypotesetesting.

Kjemi: Kandidaten
- kjenner grunnleggende prinsipper, teorier og begreper innen kjemi.
- kjenner til grunnleggende sammenhenger mellom kjemi og praktiske anvendelser.

Ferdigheter
Kandidaten
- kan innhente, analysere og presentere numeriske data.
- kan gjøre rede for grunnleggende fenomener innen elektromagnetisme og halvledere, og anvende disse for å forklare faglige problemstillinger innen datateknikk.
- behersker grunnleggende sannsynlighetsregning og kan gjøre estimering, hypotesetesting og enkle korrelasjons-/regresjonsanalyser.

Generell kompetanse
Kandidaten
- har et begreps- og formelapparat innen realfag som er relevant for forståelsen av moderne datasystemer.
- har grunnleggende ferdigheter i laboratoriearbeid, rapportering og resultatpresentasjon.

Forelesninger, regneøvinger, laboratorieøvinger, programmeringsøvinger.