Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
052113 VU Software Tools and Libraries for Scientific Computing (2020W)
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 Mo 14.09.2020 09:00 bis Mo 21.09.2020 09:00
- Abmeldung bis Mi 14.10.2020 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Montag 18:30 - 20:00 digital
Mittwoch 18:30 - 20:00 digital (ausgenommen Tests)
Montag
05.10.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
07.10.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
12.10.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
14.10.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
19.10.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
21.10.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
28.10.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
04.11.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
09.11.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
11.11.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
16.11.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
18.11.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
23.11.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
25.11.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
30.11.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
02.12.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
02.12.
18:30 - 21:00
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Montag
07.12.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
09.12.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
14.12.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
16.12.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
11.01.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
13.01.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
18.01.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
20.01.
18:30 - 20:00
Digital
Montag
25.01.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
27.01.
18:30 - 20:00
Digital
Mittwoch
27.01.
18:30 - 21:00
Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
We discuss software tools and libraries for scientific computing including their foundational numerical algorithms. The students get familiar with using numerical libraries for sequential and parallel scientific applications like BLAS, LAPACK, MLPACK, GSL, PETSc, and MPFR. Moreover, tools for testing, debugging, and benchmarking scientific software are used. Topics include, but are not limited to, dense linear algebra, sparse linear algebra, and differential equations.The students are expected to have good general programming skills, basic familiarity with programming in C, and experience in using GNU/Linux and Bash. The course builds upon the contents of the modules "Introduction to Numerical Computing" (NUM) and "Combinatorial and Numerical Algorithms" (CNA).
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Weekly submissions and presentations of solutions to homework exercises, a 90-minutes midterm exam, and a 90-minutes final exam.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
At least 50% of the homework points and 50% of the exam points have to be achieved for passing the course. Presence is mandatory during the entire course.
Prüfungsstoff
All topics of the lectures and homework exercises.
Literatur
The lectures are accompanied by slides, which point to additional relevant literature.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Module: STL
Letzte Änderung: Mi 07.10.2020 11:48