Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
262012 VO Introduction to Computational Astrophysics (2023S)
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
- Dienstag 27.06.2023 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Freitag 06.10.2023 13:15 - 14:45 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Montag 27.11.2023 13:15 - 14:45 Seminarraum 2 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Montag 29.01.2024 13:15 - 14:45 Seminarraum 2 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 03.09.2024
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Location: Seminar room 1 (Institute of Astrophysics)
- Dienstag 07.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 14.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 21.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 28.03. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 18.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 25.04. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 02.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 09.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 16.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 23.05. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 06.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 13.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
- Dienstag 20.06. 11:30 - 13:00 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
schriftliche Prüfung -- Termine: 27.06.23 / 06.10.23 / 27.11.23 / 29.01.24
Prüfungsstoff: Vorträge der VO (auf Moodle) ;
Positive Beurteilung: mehr als 50% der Fragen müssen richtig beantwortet werden;
Keine Hilfsmittel (Folien) bei der Prüfung
Prüfungsstoff: Vorträge der VO (auf Moodle) ;
Positive Beurteilung: mehr als 50% der Fragen müssen richtig beantwortet werden;
Keine Hilfsmittel (Folien) bei der Prüfung
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mehr als 50% der Prüfungsfragen müssen richtig beantwortet sein;
Pro Teilgebiet werden 4 Fragen gestellt; es gibt 3Punkte pro Frage;
Notenschema: 48-43 Pkte Sehr gut (1)
42-37 Pkte Gut (2)
36-31 Pkte Befriedigend (3)
30-25 Pkte Genügend (4)
<25 Pkte Nicht Genügend (5)
Pro Teilgebiet werden 4 Fragen gestellt; es gibt 3Punkte pro Frage;
Notenschema: 48-43 Pkte Sehr gut (1)
42-37 Pkte Gut (2)
36-31 Pkte Befriedigend (3)
30-25 Pkte Genügend (4)
<25 Pkte Nicht Genügend (5)
Prüfungsstoff
Folien der Folien der Teilgebiete (auf Moodle )
Teil I : Computational Fluid Dynamics for Astrophysics I - III
Teil II: Inference with Probabilistic Programming Languages (PPLs) I - III
Teil III: N-body dynamics I (slides 31-44) & N-body dynamics II - III
Teil IV: Astronomical Data and Data Processing I - III
Teil I : Computational Fluid Dynamics for Astrophysics I - III
Teil II: Inference with Probabilistic Programming Languages (PPLs) I - III
Teil III: N-body dynamics I (slides 31-44) & N-body dynamics II - III
Teil IV: Astronomical Data and Data Processing I - III
Literatur
wird in der Vorlesung bekannt gegeben
(siehe Moodle)
(siehe Moodle)
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
ICA
Letzte Änderung: Do 08.08.2024 00:15
- Hydrodynamik (von Neumann Stabilität, Godunov Schema, higher-order Methoden, Source terms)
-Nbody Dynamik (verschiedene Methoden zur Berechnung von N-body Interaktionen: Klassische und symplektische Methoden und ihre Anwendungen)
-Inferenzstatistik: Generative Modelle, Bayes'sches Netz, Hamiltonian Monte Carlo & Variationsinferenz sowie
Anwendungen
- Astronomische Daten und Datenverarbeitung