Universität Wien
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280448 VU Numerische Methoden (2022W)

8.00 ECTS (5.00 SWS), SPL 28 - Erdwissenschaften, Meteorologie - Geophysik und
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Moodle

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Details

max. 90 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

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  • Montag 03.10. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 04.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 05.10. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 05.10. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 10.10. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 12.10. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 12.10. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 17.10. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 19.10. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 19.10. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 24.10. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 25.10. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 31.10. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 07.11. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 08.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 09.11. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 09.11. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 14.11. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 16.11. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 16.11. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 21.11. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 22.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 23.11. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 23.11. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 28.11. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 29.11. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 30.11. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 30.11. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 05.12. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 06.12. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 07.12. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 07.12. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 12.12. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 13.12. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 14.12. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 14.12. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 09.01. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 10.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 11.01. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 11.01. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 16.01. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 17.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 18.01. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 18.01. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 23.01. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 24.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 25.01. 15:00 - 16:30 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Mittwoch 25.01. 16:45 - 18:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 30.01. 11:30 - 13:00 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Dienstag 31.01. 09:45 - 11:15 Littrow-Hörsaal Astronomie Sternwarte, Türkenschanzstraße 17
  • Montag 06.02. 11:00 - 13:30 Hörsaal 4 ZfT Gymnasiumstraße 50 3.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of the course is to provide the student with the following tools/skills: statistical methods and tests, integration methods for common differential equations, regression and equalization calculus, approximation of functions, interpolation of functions, 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 statistical tools and 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, currently planned on 14 November 2022 and 6 February 2023 and contributing respectively 20% and 30% to the final 50% 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

In each of the two parts, lectures and exercises (including the mini-project) a minimum of 50% has to be achieved to count as passing. The submission of all exercise sheets and the mini-project is also required.

Prüfungsstoff

Based on the content of the lectures, for each of the two parts of the course (the first focused more on statistics and programming theory, the second on implementation of numerical methods). Homework, solved as part of the exercises, will aid and test students' understanding of the material covered in the lectures by applying statistical tools and numerical methods to real datasets.

Literatur

The lecture notes are provided as PDF files.

Selected chapters in the following literature are recommended:
- Statistics in Theory and Practice (Robert Lupton) [online version available at the library]
- 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
- DeGroot and Schervish: Probability and Statistics
- Strang, G.: Introduction to Applied Mathematics

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PM-NumMeth; PM-Num;

Letzte Änderung: Di 31.01.2023 14:09