Universität Wien FIND

Jetzt impfen lassen für ein sicheres Miteinander im Herbst!

Um allen Angehörigen der Universität Wien einen guten und sicheren Semesterbeginn zu ermöglichen, gibt es von Samstag, 18. September, bis Montag, 20. September die Möglichkeit einer COVID-19-Impfung ohne Terminvereinbarung am Campus der Universität Wien. Details unter https://www.univie.ac.at/ueber-uns/weitere-informationen/coronavirus/.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

250023 VO Numerische Mathematik 1 (2021W)

7.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
GEMISCHT

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Die Lehrveranstaltung wird "hybrid" abgehalten mit einer Mischung aus Präsenzunterricht und digitalem Unterricht, je nach dem aktuellen Rahmen der „Covid-Maßnahmen“ . Jedenfalls werden alle „Vorlesungen“ aufgezeichnet (und eventuelle Präsenz per u:stream live übertragen)

Donnerstag 07.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 13.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 14.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 20.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 21.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 27.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 28.10. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 03.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 04.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 10.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 11.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 17.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 18.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 24.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 25.11. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 01.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 02.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 09.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 15.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 16.12. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 12.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 13.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 19.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 20.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch 26.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag 27.01. 11:30 - 13:00 Hörsaal 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Diese Bachelor Mathematik Pflichtvorlesung vermittelt grundlegende numerischen Methoden und Grundlagen der numerischen Analysis wie zB. Stabilität, Konvergenz von Verfahren.

1) Einführung

2) Grundlagen der Numerik: Maschinenzahlen, Auslöschung, Fehlerfortpflanzung,…

3) Lineare Gleichungssysteme I: direkte Verfahren

3a) Gauss-Algorithmus, Dreieckszerlegung, Pivotsuche

3b) Algorithmen für spezielle Matrizen:

…, Choleski Zerlegung, schwach besetzte Matrizen

4) Iterationsverfahren, Nullstellen nichtlinearer Funktionen, Newton verfahren in 1-d,…

5) Lineare Gleichungssysteme II : IterationsVerfahren

5a) Gauss-Seidel, Jacobi,…

6) Interpolation,

7) numerische Integration

8) Grundideen der Numerik von Differentialgleichungen.

Vorkenntnisse : Einführung in die Analysis und Analysis 1, sowie Einführung in die lineare Algebra und Lineare Algebra 1.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Prüfung erfolgt schriftlich in Präsenz oder digital-distance, je nach Maßgabe im Rahmen der Covid-19-Prävention.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für eine positive Note sind mehr als 50% der erreichbaren Punkte auf die Prüfung zu erzielen.

Prüfungsstoff

Der gesamte Inhalt der Vorlesung inklusive der vorgetragenen Beweise und der Fähigkeit, die präsentierten Algorithmen anzuwenden.

Literatur

Zu dieser Vorlesung wird ein Skriptum laufend neu erstellt und vor der jeweiligen Vorlesung auf moodle zugänglich gemacht.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

NUM

Letzte Änderung: Mi 15.09.2021 12:48