Algorithmische Mathematik und Programmieren
VeranstalterInnen: Prof. Dr. Angela Kunoth, Anna Weller, Samuel Leweke
Termine
Vorlesung
Mittwoch, 08:00 bis 09:30 Uhr (Online), Link verfügbar über ILIAS
Übung
Termine und Wahl der Übungsgruppen via ILIAS
Klausur
Erster Termin (empfohlen): 04.03.2021
Zweiter Termin: 09.04.2021
Ablauf der Veranstaltung
- Die Vorlesung findet online synchron statt. Das heißt, zum Vorlesungstermin wird eine Zoom-Videokonferenz abgehalten. Zusätzlich wird ein Skript online zur Verfügung gestellt. Sowohl der Link zur Videokonferenz als auch das Skript werden im zugehörigen Kurs in der ILIAS Lernplattform veröffentlicht.
- Die Übungsgruppen treffen sich online synchron zu vorgegebenen Zeiten in einer Zoom-Videokonferenz. Die Termine für die Übungsgruppen befinden sich in der ILIAS Lernplattform.
- Ausgabe, Abgabe und Korrektur der Übungsaufgaben werden über die ILIAS Lernplattform abgewickelt.
Inhalte der Vorlesung
Die Vorlesung ist eine Einführung in elementare Konzepte der Numerischen Mathematik.
Dieses Teilgebiet der Angewandten Mathematik befasst sich mit der approximativen Lösung unterschiedlicher mathematischer Probleme, für die dies theoretisch oder exakt nicht möglich oder zu aufwendig ist.
- Maschinenzahlen und Fehleranalyse
- Lösung linearer Gleichungssysteme (LR- und QR-Zerlegung).
Ein wesentliches Element der Numerik ist die praktische Umsetzung mit dem Rechner. Daher werden sowohl theoretische wie auch Programmieraufgaben in Matlab gestellt. Parallel zur Vorlesung gibt es (freiwillige) Übungen zum Erwerb von Matlab.
Die Vorlesung wird im SS 2021 mit der Numerik fortgesetzt.
Vorkenntnisse: Analysis I/II, Lineare Algebra I/II
Literatur:
- W.Dahmen, A.Reusken, Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer 2006, ISBN 3-540-25544-3
- P. Deuflhard, A. Hohmann, Numerische Mathematik I, deGruyter, Berlin 2002, ISBN 3-110-17182-1
- M. Hanke-Bourgeois, Grundlagen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens, B.G. Teubner, Stuttgart 2002, ISBN 3-8351-0090-4
Aktuelles:
- Zur Installation und Verwendung von Matlab:
- Eine Anleitung zum Download und zur Installation von Matlab ist hier zu finden. Empfohlene Toolboxen: Symbolic Math Toolbox, Optimization Toolbox, Statistics & Machine Learning Toolbox, Parallel Computing Toolbox (falls Rechner mehrere CPU-Kerne hat), PDE Toolbox, Wavelet Toolbox, Signal Processing Toolbox
- Die folgenden Bücher können kostenlos aus dem Uni-Netz (ggf. via VPN) von Springer bzw. Mathworks / SIAM bezogen werden:
- F. Thuselt, F. P. Gennrich: Praktische Mathematik mit MATLAB, Scilab und Octave, Springer, 2013.
- W. D. Pietruszka: MATLAB und Simulink in der Ingenieurpraxis, Springer Vieweg, 4., überarbeitete, aktualisierte und erweiterte Auflage, 2014.
- C. B. Moler: Numerical Computing with MATLAB, The MathWorks / SIAM, 2004.
- T. A. Driscoll: Learning MATLAB, SIAM, 2009.
- D. J. Higham, N. J. Higham: MATLAB Guide, SIAM, Third Edition, 2016.