Universität Wien

052112 VU Numerical High Performance Algorithms (2024W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle
Do 10.10. 13:15-14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG

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Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 08.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 15.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 17.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 22.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 24.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 29.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 31.10. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 05.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 07.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 12.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 14.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 19.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 21.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 26.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 28.11. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 03.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 05.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 10.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 12.12. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 17.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Dienstag 07.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 09.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 14.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 16.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 21.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 23.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Dienstag 28.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 30.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Know and understand selected advanced numerical high performance algorithms for very large problems in computational science as well as in computational data science, machine learning and deep learning. Understand the interdependencies between algorithm, problem data, 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 of selected algorithms. To some extent it may be possible to accomodate for special interests of the students in class.

PLEASE NOTE: It is currently planned to hold the course on-site (in presence).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

One homework exercise (with theoretical and practical components - implementation, experimentation, analysis) and an individual semester project (involving literature research, implementation, experimentation, analysis), whose results will be presented in class and documented in written form (presentation slides, short project report).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The maximum possible score is 100 points: 25 for the homework exercise, 25 for a project progress report (presentation) in late November, 50 for the semester project (25 for the presentation, 25 for the report). At least 50 points are required for passing the course. Moreover, at least half of the available points for the semester project have to be achieved for passing the course.

Attendance of classes is in general strongly recommended. Attendance is required for the following classes: discussion of the homework exercise, project progress report (28.11.2024), project presentations (second half of January 2025).

Prüfungsstoff

There is no separate exam. Grading takes into account the components mentioned above (homework, project progress report, semester project) as well as the participation in class.

Literatur

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

Demmel: Applied Numerical Linear Algebra
Golub & van Loan: Matrix Computations
Trefethen and Bau, III: Numerical Linear Algebra

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: HPA APS

Letzte Änderung: Do 19.09.2024 15:25