Riemannian Geometry (MATH574) Course Detail

Course Name Course Code Season Lecture Hours Application Hours Lab Hours Credit ECTS
Riemannian Geometry MATH574 Area Elective 3 0 0 3 5
Pre-requisite Course(s)
N/A
Course Language English
Course Type Elective Courses
Course Level Ph.D.
Mode of Delivery Face To Face
Learning and Teaching Strategies Lecture, Discussion, Question and Answer.
Course Coordinator
Course Lecturer(s)
Course Assistants
Course Objectives This course is designed to provide necessary background and further knowledge in Riemannian Geometry for graduate students of Mathematics. The content of the course serves as theory of modern geometries as well as the indispensable tool for mathematical modeling in classical physics and engineering applications.
Course Learning Outcomes The students who succeeded in this course;
  • understand the fundamental notions of connection and curvature, the geometry of submanifolds,
  • learn metric properties of geodesics and Jacobi fields,
  • learn sectional curvature, Ricci tensor and scalar curvature.
Course Content Review of differentiable manifolds and tensor fields, Riemannian metrics, the Levi-Civita connections, geodesics and exponential map, curvature tensor, sectional curvature, Ricci tensor, scalar curvature, Riemannian submanifolds, the Gauss and Codazzi equations.

Weekly Subjects and Releated Preparation Studies

Week Subjects Preparation
1 Differentiable manifolds pp. 1-25
2 Vector fields, brackets. Topology of manifolds pp. 25-35
3 Riemannian metrics pp. 35-48
4 Affine connections, Riemannian connections pp. 48-60
5 Geodesics pp. 61-75
6 Convex neighborhoods pp. 75-88
7 Curvature, Sectional curvature pp. 88-97
8 Midterm
9 Ricci curvature, Scalar curvature pp. 97-100
10 Tensors on Riemannian manifolds pp. 100-110
11 Jacobi Fields pp. 110-124
12 Isometric immersions pp. 124-144
13 Complete manifolds, Hopf-Rinow and Hadamard Theorems pp .144-155
14 Spaces of constant curvature pp. 155-190
15 Variations of energy pp. 191-210
16 Final Exam

Sources

Course Book 1. M. P. Do Carmo, Riemannian Geometry, Birkhauser, 1992
Other Sources 2. T. J. Willmore, Riemannian Geometry, Oxford Science Publication, 2002
3. I. Chavel, Riemannian Geometry, Cambridge Univ. Press, 1993

Evaluation System

Requirements Number Percentage of Grade
Attendance/Participation - -
Laboratory - -
Application - -
Field Work - -
Special Course Internship - -
Quizzes/Studio Critics - -
Homework Assignments 6 30
Presentation - -
Project - -
Report - -
Seminar - -
Midterms Exams/Midterms Jury 1 30
Final Exam/Final Jury 1 40
Toplam 8 100
Percentage of Semester Work 60
Percentage of Final Work 40
Total 100

Course Category

Core Courses X
Major Area Courses
Supportive Courses
Media and Managment Skills Courses
Transferable Skill Courses

The Relation Between Course Learning Competencies and Program Qualifications

# Program Qualifications / Competencies Level of Contribution
1 2 3 4 5
1 Alanında, bağımsız olarak, bir problem kurgulayabilir, çözüm yöntemi geliştirerek problemi çözebilir ve sonuçları değerlendirebilir X
2 Matematiğin temel alanlarında ve kendi uzmanlığı olarak seçtiği alanda gerekli alt yapıyı oluşturur. X
3 Matematik literatürünü ve özel olarak kendi araştırma konusu ile ilgili ulusal ve uluslararası güncel yayınları takip edebilir ve bunlardan kendi araştırma konusu ile ilgili olanları çalışmalarında kullanabilir X
4 Bilimsel etik değerleri ve kuralları dikkate alır ve mesleki ve toplumsal yaşamda kullanabilir X
5 Kendi çalışmalarının sonuçlarını veya belli bir konudaki güncel çalışmaları ve bulguları, çeşitli bilimsel toplantılarda topluluk önünde Türkçe ve İngilizce olarak sunabilir ve tartışmalara katılabilir. X
6 Gerek bireysel, gerek bir çalışma grubunun üyesi olarak çalışabilme becerisini geliştirir X
7 Yaratıcı ve eleştirel düşünme, problem çözme, özgün bir çalışma üretme becerisini geliştirir. Bilimsel gelişmeleri takip eder, özümsediği bilgilerin analiz, sentez ve değerlendirmesini yapabilir. X
8 Kazandığı bilgi, beceri ve yetkinlikleri yaşam boyu geliştirmeye açık olur. X
9 Alanında özümsediği bilgiyi ve problem çözme yeteneğini disiplinler arası çalışmalarda uygulayabilir; karşılaşılan problemleri matematiksel modellerle ifade ederek, matematiksel bakış açısı ile farklı çözüm yöntemleri önerir. X
10 Matematik temelli yazılımları, bilişim ve iletişim teknolojilerini bilimsel amaçlı kullanabilir. X

ECTS/Workload Table

Activities Number Duration (Hours) Total Workload
Course Hours (Including Exam Week: 16 x Total Hours)
Laboratory
Application
Special Course Internship
Field Work
Study Hours Out of Class 14 3 42
Presentation/Seminar Prepration
Project
Report
Homework Assignments 6 3 18
Quizzes/Studio Critics
Prepration of Midterm Exams/Midterm Jury 1 7 7
Prepration of Final Exams/Final Jury 1 10 10
Total Workload 77