Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Probleme mit hochdimensonaler Struktur zu identifizieren, numerisch zu behandeln und die Approximationsfehler sowie die Kosten der verwendenten Algorithmen abzuschätzen.
Neuronale Netzwerke für PDEs, Monte Carlo Methoden, Numerik stochastischer PDEs und PDEs mit zufälligen Koeffizienten
Kreuzerlübung
2/3*(Anzahl gekreuzter Beispiele/Anzahl der Beispiele) + 1/3*(Tafelleistung)
