Einführung in Scientific Computing mit Python

Lehrende: Herbert de Gersem, Heinz Köppl, Markus Meinert, Sebastian SchöpsProf. Dr. Florian Steinke, Andreas Bott

Lehrinhalte:

In 6 Versuchen werden Grundzüge des wissenschaftlichen Rechnens am PC geübt. Dazu werden zur Lösung von beispielhaften ingenieurwissenschaftlichen Fragestellungen aus dem Grundlagenbereich der etit zentrale Methoden der numerischen Mathematik eingesetzt und deren Möglichkeiten und Grenzen exploriert. 

Die benötigten Grundlagen der numerischen Mathematik werden durch ein Skript zu jedem Versuch eingeführt. Im Praktikum werden die Verfahren dann unter Anleitung in der aktuellen Rechenumgebung Python implementiert.

Die Versuche behandeln folgende Themenbreiche:
•    Aufstellen und Lösen von linearen Gleichungssystemen, dünn-besetzte Matrizen
•    Integration gewöhnlicher Differentialgleichungen sowie deren Analyse mit Hilfe von Eigenwerten
•    Mathematische Optimierung, Automatisches Differenzieren 
•    Lineare Regression/Approximation, erste Machine Learning Algorithmen
•    Diskretisierung einfacher partieller Differentialgleichungen

Lernziele:

Die Studierenden lernen Ingenieurprobleme mit modernen Rechnertools zu bearbeiten und dafür wichtige Basistechnologien des wissenschaftlichen Rechnens zielgerichtet einzusetzen. Dabei wird den Studierenden eine algorithmische Denkweise vermittelt und sie erfahren eigenständig die Möglichkeiten und Grenzen computer-gestützter Rechenmethoden.

Veranstaltungsart: 2 SWS Praktikum (jeweils 4h alle 2 Wochen) ==> Kickoff: 20.4.2020 13:30h

==> Die Veranstaltung wird im SoSe 2020 als Online-Kurs mit Zoom durchgeführt <==

Sprache: Deutsch

Termine: Mo 13:30 - 17:00,  S3/21 Raum 1

Voraussetzungen: ab 4. Semester
Etit 1 & 2, Mathe für etit 1-3

TUCAN ID: 18-st-2070-pr

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