Universität Wien

280418 VU Einführung in die Numerische Methoden (2023W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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

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