Scientific Computing 1 (IN2005)
Lehrveranstaltung 0000001358 im WS 2019/20
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung |
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Umfang | 2 SWS |
betreuende Organisation | Informatik 5 - Lehrstuhl für Scientific Computing (Prof. Bungartz) |
Dozent(inn)en |
Michael Georg Bader Ivana Jovanovic Buha Friedrich Menhorn Paul Cristian Sarbu |
Termine |
Mi, 10:00–12:00, MI HS2 |
Zuordnung zu Modulen
-
IN2005: Scientific Computing I / Scientific Computing I
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
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). |
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Links |
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