Universität Wien

052101 VU Numerical Algorithms (2020S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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

Donnerstag 19.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 26.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 02.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 23.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 30.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 07.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 14.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 28.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 04.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 18.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 7, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 25.06. 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 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 (online) in class; written test (online) at the end of the semester; after that in some cases possibly additional oral interviews (random selection).

Bonus points are available for excellent presentations of your own solution to homework problems in class.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Grading is based on how many points are achieved for each set of homework problems, for the quizzes and for the test. At least half of the maximum possible total number of points is required for passing the course.

Selected oral interviews may influence the number of points achieved.

Prüfungsstoff

Material presented in class and contents of homework problems.

Literatur

Lecture slides

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

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: CNA ESC

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:20