Universität Wien

052101 VU Numerical Algorithms (2018W)

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").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 02.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 09.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 16.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 23.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 30.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 06.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 13.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 20.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 27.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 04.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 11.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 08.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 15.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 22.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 29.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.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); test in the middle and in 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

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30