Modulhandbuch MaTIN2012_Wissenschaftliches Rechnen


Verantwortlich: Prof. Dr. Beate Rhein

Modul

Anerkennbare Lehrveranstaltung (LV)

Organisation

Bezeichnung
Lang MaTIN2012_Wissenschaftliches Rechnen
MID MaTIN2012_WR
MPID
Zuordnung
Studiengang MaTIN2012
Studienschwetpunkt alle
Wissensgebiete VGMT, SPP
Einordnung ins Curriculum
Fachsemester 1-2
Pflicht
Wahl E
Version
erstellt 2012-04-12
VID 1
gültig ab SS 2015
gültig bis

Zeugnistext

de
Wissenschaftliches Rechnen
en
Scientific Computing

Unterrichtssprache

Deutsch

Modulprüfung

Form der Modulprüfung
sMP mündliche Prüfung

Beiträge ECTS-CP aus Wissensgebieten
VGMT 3
SPP 2
Summe 5

Aufwand [h]: 150


Prüfungselemente

Vorlesung / Übung

Form Kompetenznachweis
bÜA Präsenzübung und Selbstlernaufgaben

Beitrag zum Modulergebnis
bÜA unbenotet

Spezifische Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)
  • Grundbegriffe des wissenschaftlichen Rechnens (PFK 2, PFK 4)
  • Approximationsverfahren (PFK 5, PFK 6)
    • Metamodellierung
    • Regressionsverfahren
    • Statistische Versuchsplanung
  • Multikriterielle Optimierung (PFK 4, PFK 5, PFK 6)
    • Formulierung
    • Paretofront
    • Algorithmen
    • Visualisierung
  • Clusteranalyse (PFK 5, PFK 6)
    • Partionierende Verfahren
    • Hierarchische Verfahren
    • Dichtebasierte Verfahren
    • Gütemaße
Fertigkeiten
  • Zu Anwendungsaufgaben passende mathematische Verfahren kennen, diese über numerische Methoden und geschickte Implementierung in laufzeit- und speicherplatzoptimierte Programme umsetzen (PFK 2, PFK 6)
  • Approximationsverfahren kennen und für eine Aufgabenstellung passendes Verfahren auswählen und anwenden (PFK 5)
  • Anwendungsaufgabe als multikriterielle Optimierungsaufgabe formulieren und lösen können (PFK 5)
  • Methoden der Clusteranalyse kennen, passendes Verfahren auswählen und anwenden (PFK 5)

Exemplarische inhaltliche Operationalisierung

In Anwendungen können Abhängigkeiten zwischen Ein- und Ausgabeparametern häufig nur über Versuche oder aufwändige Simulationen für einzelne Parameterkombinationen bestimmt werden. Um eine funktionale Abhängigkeit für den gesamten Parameterraum zu modellieren, werden zunächst mit Methoden der statistischen Versuchsplanung die zu simulierenden Parameterkombniationen bestimmt und anschließend mit Hilfe von Approximationsverfahren ein Metamodell erstellt. Dieses Verfahren wird anhand der Optimierung eines Pressfittings durchgeführt.

Praktikum

Form Kompetenznachweis
bSZ praxisnahes Szenario bearbeiten

Beitrag zum Modulergebnis
bSZ Voraussetzung für mündliche Prüfung

Spezifische Lernziele

Fertigkeiten
  • Anwendung und Programmierung von Approximationsverfahren in MATLAB (PFK.8)
  • Anwendung und Programmierung multikriterieller Optimierungsverfahren in MATLAB (PFK.8)
  • Anwendung und Programmierung von Clusterverfahren in MATLAB (PFK.8)
Handlungskompetenz demonstrieren
  • numerische Verfahren effizient implementieren (PFK 4, PFK 5)
  • Algorithmen hinsichtlich ihrer Komplexität bewerten (PFK 4, PFK 5)

Exemplarische inhaltliche Operationalisierung

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