Universität Wien

280418 VU Einführung in die Numerische Methoden (2023W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 28 - Erdwissenschaften, Meteorologie - Geophysik und
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Details

max. 60 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

The course will be entirely in English

  • Dienstag 03.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 03.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 04.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 10.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 10.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 11.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 17.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 17.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 18.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 24.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 24.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 25.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 31.10. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 31.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 07.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 07.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 08.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 14.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 14.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 15.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 21.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 21.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 22.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 28.11. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 28.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 29.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 05.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 05.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 06.12. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 12.12. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 12.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 13.12. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 09.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 09.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 10.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 16.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 16.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 17.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 23.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 23.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 24.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 30.01. 13:15 - 14:45 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 30.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 1 Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 31.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of the course is to equip the students with important numerical methods relevant to astrophysics: solution of linear and non-linear problems, numerical differentiation and integration, numerical solution of ordinary differential equations, approximation of functions, interpolation and extrapolation of functions, discrete Fourier transform, sampling of distributions, optimization, data visualization, introductory machine learning techniques, maximum likelihood and MCMC fitting techniques.

This will be achieved through lectures focused on the theory and exercises focused on the practical implementation of the numerical methods. The programming language that will be used to present algorithms is python; students will receive an introductory tutorial to provide them with the necessary background to successfully carry out the computational tasks.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Total grade: lectures 50% + exercises 50%

Lectures: Two mini-tests, each accounting for 25% of the final grade from the lectures.

Exercises: weekly homework based on the lectures topics. The grade will depend on the evaluation of the submitted exercises and on the evaluation of the submitted report for a mini-project, each accounting for 25% of the final grade.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The submission of at least 75% of the exercise sheets and of the mini-project is required. Participation in both exams is also mandatory.

Prüfungsstoff

Based on the content of the lectures and on exercises similar to those proposed in the weekly exercise sheets. Indeed, homework, solved as part of the exercises, will aid and test students' understanding of the material covered in the lectures by applying numerical methods to real datasets.

Literatur

The lecture notes are provided as PDF files.

Selected chapters in the following literature are recommended:
- Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Ivezić, Željko et al.) [only physical copies]
- Press, Teukolsky, Vetterling, Flannery: Numerical Recipes
- Strang, G.: Introduction to Applied Mathematics

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

NUM; PM-NumMeth;

Letzte Änderung: Mo 30.10.2023 12:08