Universität Wien FIND

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052113 VU Software Tools and Libraries for Scientific Computing (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

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