Universität Wien FIND

Kehren Sie für das Sommersemester 2022 nach Wien zurück. Wir planen Lehre überwiegend vor Ort, um den persönlichen Austausch zu fördern. Digitale und gemischte Lehrveranstaltungen haben wir für Sie in u:find gekennzeichnet.

Es kann COVID-19-bedingt kurzfristig zu Änderungen kommen (z.B. einzelne Termine digital). Informieren Sie sich laufend in u:find und checken Sie regelmäßig Ihre E-Mails.

Lesen Sie bitte die Informationen auf https://studieren.univie.ac.at/info.

260091 VO Scientific Computing (2021S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 26 - Physik

An/Abmeldung

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

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Angaben zum digitalen Modus: Detaillierte Angaben erhalten Sie in der Vorbersprechung zum ersten Vorlesungstermin. Diese findet digital mit dem Videokonferenztool "Collaborate" statt. Den Link dazu finden Sie im Moodle-Kurs.

Montag 08.03. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 15.03. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 22.03. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 12.04. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 19.04. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 26.04. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 03.05. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 10.05. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 17.05. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 31.05. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 07.06. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 14.06. 13:00 - 14:30 Digital
Montag 21.06. 13:00 - 14:30 Digital

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Diese Lehrveranstaltung behandelt grundlegende Methoden von Scientific Computing (wissenschaftliches Rechnen), wobei insbesondere auf Anwendungen in der theoretischen Physik eingegangen wird. Scientific Computing ist interdisziplinär, zwischen der numerischen Mathematik, Informatik und Naturwissenschaft angesiedelt. Computersimulationen werden eingesetzt, um teure oder praktisch unmögliche Experimente an komplexen mathematischen Modellen eines gegebenen physikalischen Systems durchzuführen. Die so gewonnenen Einsichten können wiederum neue Anregungen an die Theorie liefern. Die Studierenden erlernen in dieser Lehrveranstaltung Methoden zur numerischen Analyse und Lösung physikalischer Probleme.
Im Zuge der Vorlesung werden folgende Inhalte an einfachen numerischen Verfahren besprochen: Lineare Gleichungssysteme; Interpolation; numerische Differenziation; numerische Integration; Lösung nichtlinearer Gleichungen; Ausgleichsrechnung; Eigenwertprobleme, gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen. In den begleitenden Übungen werden diese Verfahren auf einfache Beispiele angewandt, programmiert und visualisiert.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung; es sind keine schriftlichen Unterlagen zugelassen. Die Prüfungszeit beträgt 1 Stunde und 15 Minuten. Die Prüfungen werden ab Wintersemester 21/22 wieder in Präsenz durchgeführt. Sollte durch die Covid-19 Pandemie bedingt eine Änderung des Prüfungsmodus (von Präsenz auf digital) während des Semesters erforderlich, wird die Information zur Art der Leistungskontrolle aktualisiert.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Bei der schriftlichen Prüfung kann eine Punkteanzahl von meist 40-48 Punkten erreicht werden. Um die Lehrveranstaltung positiv abzuschließen, ist mindestens die Hälfte der Punkte erforderlich. Notenschlüssel:
Grade 1 100.00% - 87.00%
Grade 2 86.99% - 75.00%
Grade 3 74.99% - 63.00%
Grade 4 62.99% - 50.00%
Nicht bestanden 49.99% - 0.00%

Prüfungsstoff

In der Lehrveranstaltung und Übungen vermitteltes Wissen lt. Skriptum sowie Vortragsfolien und Anwendung dieses Wissens auf konkrete einfache Problemstellungen.

Literatur

1) Skriptum und Vortragsfolien @ E-Learning platform Moodle
2) G. Bärwolff, "Numerik für Ingenieure, Physiker und Informatiker", 2016 Springer-Verlag 2nd ed.; DOI 10.1007/978-3-662-48016-8_1 (weiterführend zu allen Kapiteln der Vorlesung mit Beispielen und Programmen, als E-book via u:access verfügbar)
3) A. Quarteroni, F. Saleri und P. Gervasio, "Scientific Computing with MATLAB and Octave", 2010 Springer-Verlag 3rd ed.; ISBN 978-3-642-12429-7
4) P. Deuflhard und A. Hohmann, "Numerical Analysis in Modern Scientific Computing An Introduction", 2003 Springer-Verlag 2nd ed.; ISBN 978-0-387-95410-3
(mathematisch elegant, tiefgehender, enthält kein Material über Differentialgleichungen)
5) P. Deuflhard und A. Hohmann, "Numerische Mathematik 1: Eine algorithmisch orientierte Einführung", 2008 Walter de Gruyter 4th ed.; (1. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, keine Differentialgleichungen, als E-book via u:access verfügbar)
6) P. Deuflhard und F. Bornemann, "Numerische Mathematik 2: Gewöhnliche Differentialgleichungen", 2013 Walter de Gruyter 4th ed.; (2. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, als E-book via u:access verfügbar)
7) P. Deuflhard und M. Weiser, "Numerische Mathematik 3: Adaptive Lösung partieller Differentialgleichungen", 2011 Walter de Gruyter; (3. Band der umfassenden Serie zu Numerischer Mathematik in deutscher Sprache, als E-book via u:access verfügbar)

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

SCICOM, P14, UF MA PHYS 01a, UF MA PHYS 01b

Letzte Änderung: Fr 03.12.2021 11:09