Universität Wien

280390 VO MA PE 01 VO Inverse Problems (NPI) (2021W)

GEMISCHT

An/Abmeldung

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

Details

max. 10 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

The course will start from the 2nd week of semester, i.e. from October 14, due to organizational reasons.

  • Donnerstag 07.10. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 14.10. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 21.10. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 28.10. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 04.11. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 11.11. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 18.11. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 25.11. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 02.12. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 09.12. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 16.12. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 13.01. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 20.01. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II
  • Donnerstag 27.01. 12:00 - 14:30 Seminarraum Paläontologie 2B311 3.OG UZA II

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course deals with the resolution of ill-posed problems, e.g. inverse problems from physics and simple problems from data science of data fitting type. More precisely, the following aspects will be covered:
-- Linear regression (and statistical aspects of least squares)
-- Discretization of inverse problems
-- Ill-posed problems and rank deficiency
-- Tikhonov regularization
-- Nonlinear regression (Newton method etc).
-- Bayesian approach

All of these topics will be complemented with exercises (Matlab or Python).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mündliche Prüfung

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Prüfungsstoff

Literatur

R.C. Aster, B. Borchers, C.H. Thurber: Parameter Estimation and Inverse Problems, Elsevier, 2013.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 26.09.2022 13:10