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(06 Dec 2017,
GeneratedContent
)
Course F07_NumericalMethodsForEngineers
Course
Meets requirements of following modules(MID)
Course Organization
Assessment
Course components
Lecture/Exercise
Responsible:
Prof.Dr. Stefan M.Grünvogel
Course
Meets requirements of following modules(MID)
in active programs
Ma MT2012 Numerical Methodes
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
E
ditieren
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A
nhang
|
Druckversion (
p
)
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H
istorie
: r2
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Quelltext (
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ikitext
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M
ehr Topic-Aktionen
Topic-Revision: r2 - 06 Dec 2017,
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