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Vorlesung + Übung: Einführung in die Numerik (Numerik I) - Details

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Einführung in die Numerik (Numerik I)

General information

Semester WS 2018/19
Home institute Angewandte Analysis/Numerische Mathematik
participating institutes Institut für Mathematik
Courses type Vorlesung + Übung in category Teaching
First appointment Tue , 16.10.2018 08:15 - 09:45, Room: (1001 T)
Participants Studierende in den Studiengängen Bachelor Mathematik, Bachelor Wirtschaftsmathematik und Lehramt Gymnasium Mathematik
Pre-requisites Analysis I - II, Lineare Algebra I - II
Learning organization Vorlesung mit Übungen.
Performance record Portfolioprüfung, bestehend aus:

* Abgabe von mindestens 10 sinnvoll bearbeiteten Übungsblättern (in Zweiergruppen)
(hinreichend für eine sinnvolle Bearbeitung ist es, mindestens die Hälfte der (Teil-)Aufgaben pro Blatt eigenständig so bearbeitet sind, dass Zwischenschritte ausgeführt und schlüssig begründet sind - dass jeder dieser Zwischenschritte korrekt ist, ist nicht notwendig)
* aktive Teilnahme an den Präsenzübungen
(hinreichend ist es, zweimal pro Semester eine (Teil-)Aufgabe vorzurechnen)
* Sinnvolle Bearbeitung von mindestens der Hälfte der Programmieraufgaben (in Zweiergruppen).
* Schriftliche Prüfung (90 Minuten) über den Inhalt der Vorlesungen, Übungen und Programmieraufgaben (Klausur und Nachklausur finden nach Vorlesungsende statt. Termin für die erste Klausur: 07.02.2019, 8.00 Uhr in T1001; Termin für die Nachklausur: 02.04.2019, 8.30 Uhr in T1002)
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Bulirsch, Stoer: Numerische Mathematik 2 (Springer-Lehrbuch, 2005)
Deuflhard, Hohmann: Numerische Mathematik - Eine algorithmisch orientierte Einführung (De Gruyter Lehrbuch, 2008)
Freund, Hoppe: Bulirsch/Stoer: Numerische Mathematik 1 (Springer-Lehrbuch, 2007)
Miscellanea Die Programmieraufgaben sollen in Python bearbeitet werden. Die Teilnahme am Python-Einführungskurs von Herrn Tinkl wird daher dringend empfohlen.
ECTS points 9

Lecturers

Tutor

Times

Monday: 08:15 - 09:45, weekly (from 22/10/18), Übung
Monday: 10:00 - 11:30, weekly (from 22/10/18), Übung
Monday: 15:45 - 17:15, weekly (from 22/10/18), Programmierübung
Tuesday: 08:15 - 09:45, weekly (from 16/10/18), Vorlesung
Thursday: 08:15 - 09:45, weekly (from 18/10/18), Vorlesung
Friday: 10:00 - 11:30, weekly (from 19/10/18), Übung
Friday: 14:00 - 15:30, weekly (from 19/10/18), Übung

Course location

(1005 L1) Mon.. 08:15 - 09:45 (14x)
(2001 T) Mon.. 10:00 - 11:30 (14x)
Fri.. 10:00 - 11:30 (15x)
(1012/13 L1) Mon.. 15:45 - 17:15 (14x)
(1001 T) Tue.. 08:15 - 09:45 (15x)
Thu.. 08:15 - 09:45 (14x)
(1007 L1) Fri.. 14:00 - 15:30 (15x)

Fields of study

Comment/Description

Diese Vorlesung bietet eine Einführung in wichtige grundlegende Konzepte der Numerischen Mathematik. Für viele mathematischer Probleme ist die Berechnung einer exakte Lösung nicht möglich oder zu aufwendig, und daher wurden viele (numerische) Verfahren entwickelt, mit deren Hilfe sich die Berechnung approximativer Lösungen auf Computern realisieren lässt.

In der Vorlesung werden insbesondere die folgenden Themen behandelt:
* Fehleranalyse,
* Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme mit direkten und iterativen Verfahren,
* Ausgleichsprobleme,
* Nullstellenberechnung für nichtlineare Systeme,
* Interpolation und Approximation,
* Numerische Integration,
* Lineare Eigenwertprobleme.

Zusätzlich zur Vorlesung gibt es Übungsgruppen, in denen Theorie- und Programmieraufgaben (in Python) besprochen werden. Bitte melden Sie sich zu den Übungen separat an!

Zusätzlich zu den Übungsgruppen gibt es noch eine Programmierübung für generelle Fragen zur Programmierung.

Falls Sie die Programmieraufgaben in Python am eigenen Laptop lösen wollen, installieren Sie bitte
- Python 3,
- die Bibliotheken Numpy, Scipy und Matplotlib,
- die interaktive Python-Shell IPython.
Python mit den benötigten Bibliotheken kann z.B. mit der Anaconda-Distribution (https://www.continuum.io/downloads) installiert werden.

Um ein Python-Programm zu schreiben, benötigen Sie einen Texteditor, z.B. Gedit (Linux), Notepad++ (Windows) oder TextMate (OS X). Es ist stattdessen auch empfehlenswert, mit einer integrierten Entwicklungsumgebung zu arbeiten, z.B. Pyzo (http://www.pyzo.org/start.html#quickstart).

Die Dokumentation von Python und den hier benötigen Pakten finde Sie unter
www.python.org und docs.scipy.org.

attendance

Current number of participants 85
expected number of participants 125