280390 VO Inverse Problems (2023W)
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
Details
max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Prüfungstermine
Donnerstag
01.02.2024
Donnerstag
08.02.2024
Donnerstag
15.02.2024
Donnerstag
22.02.2024
Mittwoch
06.03.2024
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
The course will start from 12th October
Donnerstag
05.10.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
12.10.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
19.10.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
09.11.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
16.11.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
23.11.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
30.11.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
07.12.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
14.12.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
11.01.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
18.01.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Donnerstag
25.01.
12:00 - 14:30
Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Oral examination. Examination dates are by appointment.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Knowledge of linear algebra and basic programming skills.
Participation in the course and project assignments.
Participation in the course and project assignments.
Prüfungsstoff
General knowledge and understanding of the topics covered in the course.
Literatur
R.C. Aster, B. Borchers, C.H. Thurber: Parameter Estimation and Inverse Problems, Elsevier, 2013
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
MA PE 01
Letzte Änderung: Mi 06.03.2024 15:46
-- Linear regression (and statistical aspects of least squares)
-- Discretization of continuous inverse problems
-- Rank deficiency and ill-conditioning (the SVD and the generalized inverse)
-- Tikhonov regularization
-- Iterative methods (CG and CGLS methods)
-- Nonlinear regression (Newton's method etc).All of these topics will be complemented with exercises (Matlab or Octave).