Universität Wien FIND

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052112 VU Numerical High Performance Algorithms (2020W)

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

PLEASE NOTE: Due to the current COVID situation the course is online until further notice!

Donnerstag 01.10. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 06.10. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 08.10. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 13.10. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 15.10. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 20.10. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 22.10. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 27.10. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 29.10. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 03.11. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 05.11. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 10.11. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 12.11. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 17.11. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 19.11. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 24.11. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 26.11. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 01.12. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 03.12. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 10.12. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 15.12. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 17.12. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 07.01. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 12.01. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 14.01. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 19.01. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 21.01. 13:15 - 14:45 Digital
Dienstag 26.01. 13:15 - 14:45 Digital
Donnerstag 28.01. 13:15 - 14:45 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

PLEASE NOTE: Due to the current COVID situation the course is online until further notice!

Know and understand selected advanced numerical high performance algorithms (including divide-and-conquer eigensolver, GMRES, least squares solver, QR algorithm, communication-avoiding linear solver, etc.) for large and very large problems. Understand the interdependencies between problem data, algorithm, implementation of the algorithm, hardware, performance and accuracy. Understand basic techniques for analysis, implementation and optimization of numerical high performance algorithms. Implement and evaluate your own implementations.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Two homework exercises (with theoretical and practical components - implementation, experimentation, analysis), presentation of assigned papers from the literature, and an individual semester project (involving literature research, implementation, experimentation, analysis), whose results have to be presented in class and documented in written form (project report, presentation slides) during the semester.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The maximum possible score is 100 points (20 for the homework exercises, 30 for the paper presentations, 25 for the presentation of the semester project, 25 for the report of the semester project). At least 50 points are required for passing the course. For passing the course, in each component (homeworks, paper presentations, semester project) at least half of the available points have to be achieved.

Prüfungsstoff

There is no separate exam, grading takes into account discussions and questions for each component (homeworks, paper presentations, semester project).

Literatur

Slides presented in class, literature references given on the slides.

J. Demmel: Applied Numerical Linear Algebra
L. N. Trefethen and D, Bau, III: Numerical Linear Algebra
Golub & van Loan: Matrix Computations

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: HPA APS

Letzte Änderung: Do 08.10.2020 11:28