Universität Wien

260262 VO MF 1 Einführung in die Theorie vernetzter Systeme II (MaG 25) (2009S)

Vom zellulären Automaten zu genetischen und neuronalen Netzwerkmodellen

2.50 ECTS (2.00 SWS), SPL 26 - Physik

AUCH FUER INTERESSIERTE ERSTSEMESTER GEEIGNET.
BESUCH DER VORLESUNG I IM LETZTEN SEMESTER IST NICHT ERFORDERLICH.
ABHALTUNG ETWA ALLE 14 TAGE 10.00-12.00 (2 Stunden)
weitere auskunefte: karl.kuerten@univie.ac.at

Details

Sprache: Deutsch

Lehrende

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  • Donnerstag 05.03. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 19.03. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 26.03. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 02.04. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 23.04. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 30.04. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 07.05. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 14.05. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 28.05. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 04.06. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 18.06. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien
  • Donnerstag 25.06. 10:00 - 11:30 Kleiner Seminarraum, Zi.3510, Boltzmanngasse 5, 5. Stk., 1090 Wien

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung gibt einen anwendungsbezogenen Einblick in die Programmierung und Theorie zellulärer Automaten und neuronaler Netze sowie zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für die mathematische Modellierung biologischer, physikalischer und ökonomischer Prozesse.
I. Mustererzeugung, -erkennung und -vervollständigung: Musterzeugung durch zelluläre Automaten mit Schwerpunkt: Fraktale. Speicherung und Abruf von Informationen in einem neuronalen Netzwerk. Die Mustererkennung und Vervollständigung ist für viele Intelligenzleistungen grundlegend und zählt zu den vorrangigen Forschungszielen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.
II. Selbstregulierende vernetzte Systeme: Modellierung biologischer Systeme auf der Grenze zwischen Ordnung und Chaos. Phasenübergänge und spontane Neigung zur Selbstorganisation dokumentiert am Beispiel eines genetischen Modellsystems für Zelldifferenzierung und Multi-Agentenmodellen.
III. Kommerzielle Anwendungen: Evolutionäre Ökonomie: Mathematische Modelle für die nicht-lineare dynamische Beschreibung von Wirtschaftsmärkten als wechselwirkendes vernetztes System. Analogien zur Biologie und genetische Algorithmen.
IV. Bildverarbeitung und Computertomographie: Die 3-dimensionale Bildrekonstruktion von Projektionsdaten ist vor allem aufgrund unvermeidbarer Meßungenauigkeiten und des hohen Datenanfalls ein schlecht konditioniertes Inversionsproblem, welches heutzutage mit Hilfe neuronaler Netzwerktechnik erfolgreich angegangen wird.
V. Dynamik sozialer Netzwerke (Wähler und Meinungsverbreitungsmodelle).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Verständnis der Lehrveranstaltung.

Prüfungsstoff

Entsprechend dem Typus der Lehrveranstaltung.

Literatur

Wird am Beginn der Lehrveranstaltung vereinbart

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PD250,310;LA-Ph212(4)

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:41