Hauptinhalt dieses Moduls ist das Erlernen von Arbeitsmethoden. Es werden 1-3 Probleme von disziplinübergreifender Relevanz ausgewählt, und an diesen Beispielen naturwissenschaftliche ... Lesen Sie weiter
Hauptinhalt dieses Moduls ist das Erlernen von Arbeitsmethoden. Es werden 1-3 Probleme von disziplinübergreifender Relevanz ausgewählt, und an diesen Beispielen naturwissenschaftliche Theorie, Algorithmik, Numerik und Effizienz durchexerziert. In den Computerübungen werden Implementierungen der entsprechenden Probleme in Teamarbeit entwickelt, getestet und optimiert. Beispiele fu¨r geeignete Probleme sind u.a.:
Schwingungsphänomene und Spektralanalyseverfahren: Wellen und Schwingungen in der Physik, Fourier- und Laplacetransformation, Diskretisierung, DFT, FFT, Implementierung, Stabilitätsanalyse, Laufzeitanalyse, Code-Optimierung, Hardwarebeschleunigung.
Gravitation, Elektrostatik und Berechnungsverfahren: Gravitationsproblem und Coulomb-Gesetz, Periodische Systeme und Konvergenz, Ewald-Summierung, Fehleranalyse, Particle-Mesh-Ewald, Effiziente Implementierung, Hardwarebeschleunigung.
Wa¨rmeleitungsgleichung, Poissongleichung und Lösungsverfahren: Wa¨rmeleitungsgleichung, Poissongleichung, parabolische PDEs, PDE, Analytische Lösungen fu¨r Spezialfälle, Gebietszerlegung / Finite- Elemente Approximation, Lösung mit algebraischen Methoden, Implementierung, Konvergenzanalyse, Code- Optimierung, Hardwarebeschleunigung.
Datenanalyse und Dimensionsreduktion: Beispiele korrelierter, hochdimensionaler Signale, Hauptkomponentenanalyse, Rayleigh-Koeffizient und Optimalitätsprinzip, Eigenwertproblem, Singulärwertzerlegung und herkömmliche Lösungsverfahren, Nyström-Approximation und sparse sampling, effiziente Implementierung.
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31 Termine
Zusätzliche Termine
Mo, 10.02.2020 12:00 - 14:00
Klausur
Dozenten:
Prof. Dr. Nikki Vercauteren
Univ.-Prof. Dr. Frank Noe
Räume:
T9/SR 005 Übungsraum (Takustr. 9)
Mo, 06.04.2020 12:00 - 14:00
Nachklausur
Dozenten:
Prof. Dr. Nikki Vercauteren
Univ.-Prof. Dr. Frank Noe
