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Scientific Computing 1 (IN2005)

Lehrveranstaltung 0000001358 im WS 2016/7

Basisdaten

LV-Art Vorlesung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Informatik 5 - Lehrstuhl für Scientific Computing (Prof. Bungartz)
Dozent(inn)en Leitung/Koordination: Michael Georg Bader
Termine Mi, 10:00–12:00, MI HS2
sowie 1 einzelner oder verschobener Termin

Zuordnung zu Modulen

weitere Informationen

Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

ergänzende Hinweise Im Rahmen der Vorlesung werden folgende Themen des Wissenschaftliche Rechnens behandelt: - Arbeitsschritte in der typischen Simulationspipeline im Wissenschaftlichen Rechnen; - Klassifizierung mathematematischer Modelle (diskret/koninuierlich, deterministisch/stochastisch, etc.); - Modellierung auf Basis von (Systemen von) gewöhnlichen Differentialgleichungen am Beispiel von Populationsmodellen; - Modellierung auf Basis partieller Differentialgleichungen am Beispiel von Wärmegleichungen; - numerische Behandlung der Modelle (Diskretistisierung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen: Einführung in Finite-Volumen-und Finite- Elemente-Verfahren, Gittergenerierung, Aufstellen der resultierenden großen linearen Gleichungssysteme); - Analyse der resultierenden numerischen Verfahren (Konvergenz, Konsistenz, Stabilität, Effizienz). Ausblick auf folgende Themen: - effiziente Implementierung numerischer Algorithmen sowohl auf Monoprozessoren als auch auf Parallelrechnern (Architekturaspekte, parallele Programmierung, Lastverteilung, parallele numerische Algorithmen), - Interpretation numerischer Ergebnisse (Visualisierung) Wärmegleichungen; - numerische Behandlung der Modelle (Diskretistisierung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen: Einführung in Finite-Volumen-und Finite- Elemente-Verfahren, Gittergenerierung, Aufstellen der resultierenden großen linearen Gleichungssysteme); - Analyse der resultierenden numerischen Verfahren (Konvergenz, Konsistenz, Stabilität, Effizienz). Ausblick auf folgende Themen: - effiziente Implementierung numerischer Algorithmen sowohl auf Wärmegleichungen; - numerische Behandlung der Modelle (Diskretistisierung von gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen: Einführung in Finite-Volumen-und Finite- Elemente-Verfahren, Gittergenerierung, Aufstellen der resultierenden großen linearen Gleichungssysteme); - Analyse der resultierenden numerischen Verfahren (Konvergenz, Konsistenz, Stabilität, Effizienz).
Links LV-Unterlagen
TUMonline-Eintrag

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sowie einzelne oder verschobene Termine
WS 2022/3 Scientific Computing 1 (IN2005) Bader, M. Ravi, K. Mi, 10:00–12:00, MI HS2
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Mi, 10:00–12:00, MI HS2
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