Course F07_NumericalMethodsForEngineers


Responsible: Prof.Dr. Stefan M.Grünvogel

Course

Meets requirements of following modules(MID)

Course Organization

Version
created 2016-10-03
VID 1
valid from WS 2012/13
valid to
Course identifiers
Long name F07_NumericalMethodsForEngineers
CID F07_AMA
CEID (exam identifier)

Contact hours per week (SWS)
Lecture 3
Exercise (unsplit) 2
Exercise (split)
Lab
Project
Seminar
Tutorial(voluntary)
Total contact hours
Lecture 45
Exercise (unsplit) 30
Exercise (split)
Lab
Project
Seminar
Tutorial (voluntary)
Max. capacity
Exercise (unsplit)
Exercise (split) 15
Lab
Project
Seminar

Total effort (hours): 150

Instruction language

  • Deutsch oder Englisch

Study Level

  • Master

Prerequisites

  • Engineering mathematics
  • programming skills in higher programming langugage

Textbooks, Recommended Reading

  • Wolfgang Dahmen, Arnold Reusken: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer, 2008
  • Christop Ueberhuber: Numerical Computation 1 & 2, Springer, 1997
  • Michael Knorrenschild: NUmerische Mathematik: Eine beispielorientierte Einführung, Carl Hanser Verlag, 2010
  • Peter Deuflhard, Andreas Hohmann: Numerische Mathematik: Eine algorithmisch orientierte Einführung, Bd 1+2. de Gruyter, 2008
  • Hans-Rudolf Schwarz, Norbert Köckler: Numerische Mathematik, Vieweg+Teubner Verlag, 2011
  • William H. Press et. al. :Numerical Recipes 3rd Edition: The Art of Scientific Computing, Cambridge University press, 2007

Instructors

  • Prof.Dr. Stefan M. Grünvogel
  • Prof Dr. Dietmar Kunz

Supporting Scientific Staff

Transcipt Entry

Assessment

Type
sMP mündliche Prüfung oder Klausur

Total effort [hours]
sMP 10

Frequency: 1/Jahr


Course components

Lecture/Exercise

Objectives

Lerninhalte (Kenntnisse)
  • Characterize condition of numerical problems and stabilty of numerical algorithms
    • error analysis
      • detect error sources
      • describe condition of a problem
      • determine stabilty of an algorithm

Acquired Skills
  • Analyse convergence and computational cost of an algorithm
  • Choose appropriate algorithm for a given problem out of a problem class
    • linear equation
    • linear least squares
    • nonlinear equations
    • nonlinear least squares
    • interpolation
    • singular value decomposition
    • integration
  • Implement numerical algorithms in an hgher programming language
  • Apply numerical methods with a given software system
    • Matlab
    • Octave

Operational Competences

Additional Component Assessment

Type
bÜA Präsenzübung und Selbstlernaufgaben

Contribution to course grade
bÜA unbenotet, Voraussetzung für Modulprüfung

Frequency: 1/Jahr

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