Hopp til hovedinnhold

Ph.d. - Informasjonsteknologi, matematikk og fysikk

Informasjonsteknologi, matematikk og fysikk er en retning innenfor doktorgradsprogrammet i teknologi og naturvitenskap ved UiS. Studieretningen har fordypninger innen kybernetikk/signalbehandling; datateknikk; fysikk og matematikk. Doktorgradsstudiet er knyttet til forskningen innenfor hvert av disse spesialiseringsområdene.

Publisert: Endret:

Hva forsker vi på?

Innenfor signalbehandling forskes det innenfor adaptiv filtrering, kompresjon av signaler, filterbanker/multirateteknikker samt overkomplette representasjoner. En har aktiviteter knyttet til klassifisering og segmentering av bilder, samt bevegelsesestimering i bildesekvenser (video). I tillegg kommer anvendelse av signalbehandling på ulike typer signaler/bilder.

I kybernetikk konsentrerer forskningsaktivitetene seg innen modellering, identifisering, simulering og regulering av forskjellige typer prosesser. Det arbeides også med anvendelser i petroleums- og lettmetallindustrien, og i fartøy og robotstyring. Eksempler på dette er prosessovervåkning basert på tilstandsestimering, simulering og regulering av produksjonsrørledning samt modellbasert trimming av industrirobot.

Innen datateknikk er det aktiviteter knyttet opp mot teknologiutvikling for den nye, åpne og globalt distribuerte informasjonsstrukturen. En utforsker både grunnleggende teori og metoder, kortsiktige, praktiske anvendelser, og mer langsiktige, eksperimentelle anvendelser. Forskningsaktivitetene søker å utnytte samspillet mellom praktiske, ingeniørmessige utfordringer i konstruksjonen av distribuerte datamaskinsystemer og ny teoretisk innsikt i distribuerte algoritmer.

Innen fysikk forskes det innenfor blant annet generell teoretisk fysikk, diffraksjons- og materialfysikk samt energi- og petroleumsfysikk. Innen generell teoretisk fysikk er aktiviteten rettet mot matematisk fysikk, generell relativitetsteori, kosmologi og astropartikkelfysikk. Innen energi- og petroleumsfysikk er aktiviteten knyttet til modellering og studier innen CFD (Computational Fluid Dynamics), ikke-Newtonske væsker samt strømning i porøse medier. Innen diffraksjons- og materialfysikk er hovedaktiviteten knyttet til røntgendiffraksjon - teori og eksperimenter, nøytrondiffraksjon og magnetiske egenskaper, samt numerisk modellering.

Forskningsaktivitetene innen matematikk er i hovedsak knyttet til anvendt matematikk (bl.a. differensialgeometri og generell relativitetsteori); analyse (bl.a. multidimensional kompleks analyse); algebraisk geometri (bl.a. geometri til spesielle klasser av algebraiske varieteter og modulrom, ofte med utgangspunkt i ideer fra teoretisk fysikk) og statistikk (bl.a. statistisk metodeutvikling innen tidsrekkeanalyse, modellering av multivariate avhengigheter, forløpsanalyse, statistisk prosesskontroll, medisinsk statistikk og også risiko- og pålitelighetsanalyse).

Opplæringsdel

Opplæringsdelen skal inneholde den faglige og metodiske skoleringen som er nødvendig for arbeidet med avhandlingen. Studiet er bygget opp med en opplæringsdel på 30 studiepoeng og en forskningsdel på 150 studiepoeng. Læringsutbyttet er dels dekket opp ved emner som igjen er delt inn i tre typer: programemner, studieemner og prosjektemner, alle på 10 studiepoeng hver.

  • TN900 Vitenskapsteori og etikk (5 sp)
  • TN910 Innovasjon og prosjektforståelse (5 sp)

Disse emnene er obligatoriske for alle stipendiater ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet.

  • DAT911 Foundations of computer science (10 sp)
  • DAT912 Formelle metoder for systemspesifikasjon (10 sp)
  • ELE904 Statistisk signalbehandling (10 sp)
  • MAF900 Matematisk-fysiske metoder (10 sp)
  • MAT900 Fourier- og wavelet analyse (10 sp)
  • MAT901 Funksjonalanalyse med anvendelser (10 sp)
  • MAT910 Emner i algebraisk geometri (10 sp)
  • STA903 Generelle statistiske metoder (10 sp)

Studenten velger ett av disse emnene avhengig av hvilken spesialisering som velges. Det kan også velges studieemner fra andre universiteter. I så fall må emnet dekke læringsutbytte for studiet.

Prosjektemnene er veilederstyrte. Innholdet i prosjektemnene justeres etter PhD-prosjektets behov. Det tilbys følgende prosjektemner:

  • DAT930 PhD Prosjektemne i Datateknikk
  • ELE920 PhD Prosjektemne i Kybernetikk og Signalbehandling
  • FYS901 PhD Prosjektemne i Fysikk
  • MAT902 PhD Prosjektemne i Matematikk

I tillegg dekkes læringsutbytte ved gjennomføring av forskning dokumentert ved PhD-avhandling, disputas, konferansedeltakelse med presentasjon, forsknings-/utenlandsopphold og utarbeidelse av vitenskapelige artikler.

Læringsutbytte

Kandidaten

• er i kunnskapsfronten innenfor informasjonsteknologi, fysikk eller matematikk og behersker det aktuelle fagområdets vitenskapsteori og problemstillinger og metode
• er i kunnskapsfronten innenfor sin valgte spesialdisiplin innen sitt fagområde
• kan vurdere hensiktsmessigheten og anvendelsen av ulike metoder og prosesser i forskning og faglige utviklingsprosjekter
• kan bidra til utvikling av ny kunnskap, nye teorier, metoder, fortolkninger og dokumentasjonsformer innenfor fagområdet

Kandidaten

• kan formulere problemstillinger, planlegge og gjennomføre forskning og faglig utviklingsarbeid
• kan drive forskning og faglig utviklingsarbeid på høyt internasjonalt nivå
• kan håndtere komplekse faglige spørsmål og utfordre etablert kunnskap og praksis innenfor informasjonsteknologi, fysikk eller matematikk

Kandidaten

• kan identifisere nye relevante etiske problemstillinger og utøve sin forskning med faglig integritet
• kan styre komplekse tverrfaglige arbeidsoppgaver og prosjekter
• kan formidle forsknings- og utviklingsarbeid gjennom anerkjente nasjonale og internasjonale kanaler
• kan delta i debatter innenfor fagområdet i internasjonale fora
• kan vurdere behovet for, ta initiativet til og drive innovasjon

Opptakskrav

For å bli tatt opp på doktorgradsstudiet i informasjonsteknologi, matematikk og fysikk må søkeren normalt ha femårig mastergrad i teknologi eller matematisk-naturvitenskapelige fag. Innslaget av matematisk-naturvitenskapelige fag i opptaksgrunnlaget skal ha et omfang som minst svarer til det som er fastsatt i rammeplan for bachelorgrad i ingeniørfag. Søkeren skal ha en sterk faglig bakgrunn. For søkere med utdanning fra en norsk utdanningsinstitusjon, skal veid gjennomsnittskarakter på masterstudiet være B eller bedre.

Alle ledige stipendiatstillinger utlyses her.

Faglige ledere:

51832029
Institutt for data- og elektroteknologi
Instituttleder
51831874
Institutt for matematikk og fysikk
Instituttleder