Lehrveranstaltungshandbuch Angewandte Statistik und Numerik
Verantwortlich: Prof.Dr. Schellong
Lehrveranstaltung
Befriedigt MID
Organisation
| Version |
| erstellt |
2011-11-10 |
| VID |
1 |
| gültig ab |
WS 2012/13 |
| gültig bis |
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| Bezeichnung |
| Lang |
Angewandte Statistik und Numerik |
| LVID |
F07_ASN |
| LVPID (Prüfungsnummer) |
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| Semesterplan (SWS) |
| Vorlesung |
2 |
| Übung (ganzer Kurs) |
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| Übung (geteilter Kurs) |
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| Praktikum |
1 |
| Projekt |
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| Seminar |
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| Tutorium (freiwillig) |
2 |
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| Präsenzzeiten |
| Vorlesung |
30 |
| Übung (ganzer Kurs) |
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| Übung (geteilter Kurs) |
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| Praktikum |
15 |
| Projekt |
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| Seminar |
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| Tutorium (freiwillig) |
30 |
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| max. Teilnehmerzahl |
| Übung (ganzer Kurs) |
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| Übung (geteilter Kurs) |
40 |
| Praktikum |
18 |
| Projekt |
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| Seminar |
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Gesamtaufwand: 150
Unterrichtssprache
Niveau
Notwendige Voraussetzungen
- Reelle Funktionen mit einer und mehreren Variablen
- Differential- und Integralrechnung
- Lineare Algebra (Matrizen, Gleichungssysteme)
- grundlegende prozedurale Programmierkenntnisse
Literatur
- Knorrenschild: Numerische Mathematik (Fachbuchverlag)
- Papula: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 1+2 (Vieweg)
- Preuß, Wenisch: Lehr- und Übungsbuch Numerische Mathematik (Fachbuchverlag)
Dozenten
Wissenschaftliche Mitarbeiter
Zeugnistext
Angewandte Statistik und Numerik
Kompetenznachweis
Intervall:
Lehrveranstaltungselemente
Vorlesung / Übung
Lernziele
Lerninhalte (Kenntnisse)
- Mathematische Modellbildung
- Systementwurf
- Abstraktion
- Strukturierung
- Algorithmusbegriff
- Klassen mathematischer Modelle
- Technische Systeme simulieren
- Rechnerarithmetik
- Zahldarstellung
- Gleitkommaarithmetik
- Fehlerfortpflanzung und -abschätzung
- Numerische Lösung nichtlinearer Gleichungen
- Bisektion
- Fixpunktverfahren
- Newtonverfahren
- Konvergenzordnung
- Numerische Lösung linearer Gleichungssysteme
- Gauß-Algorithmus, Pivotisierung
- LR-Zerlegungen
- Iterationsverfahren
- Jacobi-Verfahren
- Gauß-Seidel-Verfahren
- Numerische Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme
- Fixpunktverfahren
- Newtonverfahren
- Jacobi-Matrix
- Vereinfachtes Newtonverfahren
- Gedämpftes Newtonverfahren
- Approximationen
- Interpolation
- Intepolationspolynome
- Spline-Interpolation
- Numerische Intergration
- Rechteck- und Trapezverfahren
- Simpsonverfahren
- Numerische Lösung GDGL
- Eulerverfahren und Modifikationen
- Runge-Kutta-Verfahren
- Mathematisch-statistische Grundlagen
- Regressionsanalyse
- Modellbildung
- Parameterschätzung
- Statistische Analyse
- Lastprognoseverfahren
- Simulationswerkzeuge
Fertigkeiten
- Mathematische Modelle
- Mathematische Modelle aus komplexen Problemstellungen ableiten
- Optimierungsaufgaben
- Sachaufgaben aus Naturwissenschaft und Technik
- Mathematische Modelle auf ausgewählte Probleme anwenden
- Modellierung elektrischer Netzwerke
- Lastprognosemodell für den Energiebedarf
- Beschreibung technischer Systeme mit Hilfe von DGL
- Numerische Verfahren
- Geeignete numerische Algorithmen zuordnen
- Zuordnung eines Problems zu einer mathematischen Modellklasse
- Auswahl eines geeigneten Algorithmus für die numerische Berechnung
- Algorithmen entwerfen
- Grundalgorithmen auf gegebene Problemstellungen anpassen
- Anwendungsbedingungen abschätzen
- Algorithmen implementieren
- Algorithmen strukturiert beschreiben
- Algorithmen abarbeiten
- Numerische Simulationen mit Hilfe geeigneter Werkzeuge durchführen
- Numerisch berechnete Ergebnisse bewerten
- Fehlerabschätzung
- Kondition eines Problems analysieren
Begleitmaterial
- elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
- elektronische Übungsaufgabensammlung
- elektronische Entwicklungswerkzeuge zur Lösung numerischer Aufgaben (Scilab)
Besondere Voraussetzungen
- Selbststudium des Handbuchs Statistik mit R
Besondere Literatur
- Statistik mit R: Grundlagen der Datenanalyse (RRZN-Handbücher, Hannover)
Besonderer Kompetenznachweis
| Form |
| bÜA |
Präsenzübung und Selbstlernaufgaben |
| Beitrag zum LV-Ergebnis |
| bÜA |
unbenotet |
Intervall:

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