052101 VU Numerical Algorithms (2018W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Sa 08.09.2018 09:00 bis So 23.09.2018 23:59
- Abmeldung bis So 14.10.2018 23:59
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