Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

260018 VO Scientific Computing (2019S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 26 - Physik
Moodle

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Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 07.03. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien (Vorbesprechung)
  • Donnerstag 14.03. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 21.03. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 28.03. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 04.04. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 11.04. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 02.05. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 09.05. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 16.05. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 23.05. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 06.06. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 13.06. 09:00 - 10:30 Christian-Doppler-Hörsaal, Boltzmanngasse 5, 3. Stk., 1090 Wien

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende Methoden von Scientific Computing (wissenschaftliches Rechnen), wobei insbesondere auf Anwendungen in der theoretischen Physik eingegangen wird. Scientific Computing ist interdisziplinär, zwischen der numerischen Mathematik, Informatik und Naturwissenschaft angesiedelt. Computersimulationen werden eingesetzt, um teure oder praktisch unmögliche Experimente an komplexen mathematischen Modellen eines gegebenen physikalischen Systems durchzuführen. Die so gewonnenen Einsichten können wiederum neue Anregungen an die Theorie liefern. Die Studierenden erlernen in dieser Lehrveranstaltung Methoden zur numerischen Analyse und Lösung physikalischer Probleme.
Im Zuge der Vorlesung werden folgende Inhalte an einfachen numerischen Verfahren besprochen: Lineare Gleichungssysteme; Interpolation; numerische Differenziation; numerische Integration; Lösung nichtlinearer Gleichungen; Ausgleichsrechnung; Eigenwertprobleme, gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen. In den begleitenden Übungen werden diese Verfahren auf einfache Beispiele angewandt, programmiert und visualisiert.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung; es sind keine schriftlichen Unterlagen zugelassen.
Die Prüfungszeit beträgt etwa 1 Stunde und 15 Minuten.
1. Prüfungstermin in der letzten Vorlesungsstunde am 27.06.2019, 9:00-10:30 Uhr im Christian Doppler Hörsaal (Strudelhofgasse 4, 3. Stock); Eine Prüfungsanmeldungen über u:find ist erforderlich.
Weitere Prüfungstermine sind im Oktober und November 2019 sowie Mitte Jänner 2020 vorgesehen.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Bei der schriftlichen Prüfung kann eine Punkteanzahl von 40 Punkten erreicht werden. Um die Lehrveranstaltung positiv abzuschließen, sind mindestens 21 Punkte erforderlich.

Prüfungsstoff

In der Lehrveranstaltung vermitteltes Wissen lt. Skriptum sowie Vortragsfolien und Anwendung dieses Wissens auf konkrete einfache Problemstellungen.

Literatur

1) Skriptum und Vortragsfolien @ E-Learning platform Moodle
2) G. Bärwolff, "Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker", 2016 Springer-Verlag 2nd ed.; DOI 10.1007/978-3-662-48016-8_1 (weiterführend zu allen Kapiteln der Vorlesung mit Beispielen und Programmen, als E-book via u:access verfügbar)
3) A. Quarteroni, F. Saleri und P. Gervasio, "Scientific Computing with MATLAB and Octave", 2010 Springer-Verlag 3rd ed.; ISBN 978-3-642-12429-7
4) P. Deuflhard und A. Hohmann, "Numerical Analysis in Modern Scientific Computing An Introduction", 2003 Springer-Verlag 2nd ed.; ISBN 978-0-387-95410-3
(mathematisch elegant, tiefgehender, enthält kein Material über Differentialgleichungen)
5) P. Deuflhard und A. Hohmann, "Numerische Mathematik 1: Eine algorithmisch orientierte Einführung", 2008 Walter de Gruyter 4th ed.; (1. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, keine Differentialgleichungen, als E-book via u:access verfügbar)
6) P. Deuflhard und F. Bornemann, "Numerische Mathematik 2: Gewöhnliche Differentialgleichungen", 2013 Walter de Gruyter 4th ed.; (2. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, als E-book via u:access verfügbar)
7) P. Deuflhard und M. Weiser, "Numerische Mathematik 3: Adaptive Lösung partieller Differentialgleichungen", 2011 Walter de Gruyter; (3. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, als E-book via u:access verfügbar)

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

P 14

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:40