Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
250078 VO Advanced numerical analysis (2024S)
Labels
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
- Donnerstag 27.06.2024 13:15 - 14:45 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 10.10.2024 11:30 - 13:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Donnerstag 21.11.2024 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Donnerstag 16.01.2025 11:30 - 13:00 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Dienstag 05.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 06.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 13.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 19.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 20.03. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 09.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 10.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 16.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 17.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 23.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 24.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 30.04. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 07.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 08.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 14.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 15.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 21.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 22.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 28.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 29.05. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 04.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 05.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 11.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 12.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 18.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 19.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Dienstag 25.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
- Mittwoch 26.06. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Written or oral exam including variants of problems discussed in the introductory seminar course 250 071. Neither script nor electronic devices are allowed.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Minimum (prior) requirements: Basic knowledge of numerical methods / analysis on bachelor level.Assessment criteria: Oral / written exam assessing all of the topics and exercises presented in the lecture and the introductory seminar.
Prüfungsstoff
Understanding of the topics presented in the lecture course.
In addition, the ability to apply the presented results will be assessed using example problems and exercises will be discussed in the exam.
In addition, the ability to apply the presented results will be assessed using example problems and exercises will be discussed in the exam.
Literatur
will be presented in the first lecture
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MAMN
Letzte Änderung: Mi 31.07.2024 12:06
It is apt for students in master programs "mathematics", "computational sciences", "data science"The topics include
.) eigenvalue problems ,
.) Krylov space methods for very high dimensional linear algebra,
.) nonlinear systems of equations in higher dimensions
.) introduction to numerical methods for ODEs
.) introduction to numerical methods for PDEs
.) "Modern methods": neural networks, machine learning.! It is strongly recommended to also take the the introductory seminar 250 071!