052101 VU Numerical Algorithms (2017S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mo 06.02.2017 09:00 bis Mi 22.02.2017 23:59
Abmeldung bis Mo 20.03.2017 23:59

Details

max. 25 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Wilfried Gansterer

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

    
    Donnerstag
    09.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    16.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    23.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    30.03.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    06.04.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    27.04.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    04.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    11.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    18.05.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    01.06.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    08.06.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    22.06.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
    
    Donnerstag
    29.06.
    13:15 - 14:45
    Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Get acquainted with fundamental concepts of numerical algorithms (approximations in numerical computation, conditioning, numerical stability) and with techniques for the analysis of numerical algorithms (perturbation theory). Study selected numerical algorithms (mostly matrix algorithms) in detail. Understand the interdependencies between problem data, numerical algorithm, implementation of the algorithm, hardware, performance and accuracy.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Three sets of homework problems (with theoretical and programming components - implementation, experimentation, analysis); occasional quizzes in class; test at the end of the semester.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The maximum possible score is 78 points (12 per set of homework problems, 6 for the quizzes, 36 for the test). At least 39 points are required for passing the course.

Prüfungsstoff

Material presented in class and contents of homework problems.

Literatur

Slides; M. T. Heath: “Scientific Computing – an Introductory Survey”

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: CNA ESC

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30