Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, grundlegende numerische Aufgabenstellungen wie Interpolation, Extrapolation, numerische Integration, Loesung linearer und nichtlineare Gleichungen zu loesen. Sie sollten die grundlegenden Algorithmen und ihre zentralen Eigenschaften (Konvergenzeigenschaften, Komplexitaet, Stabilitaet) kennen und in der Lage sein, diese Algorithmen auf modernen Computerumgebungen zu realisieren.
Grundlegende Fehlerbegriffe; Kondition mathematischer Probleme, Datenfehler, Diskretisierungsfehler, Rundungsfehler. Numerische Lösung linearer und nichtlinearer Gleichungssysteme, numerische Differentiation und Integration, polynomiale Interpolation und Approximation, QR-Zerlegung und SVD, FFT, numerische Lösung von Differenzialgleichungen.
Die Algorithmen werden vorgestellt und analysiert hinsichtlich ihrer Eigenschaften (Konvergenz, Komplexitaet, Stabilitaet). Numerische Beispiele illustrieren diese Eigenschaften. Der Uebungsteils dient der Vertiefung des Verstaendnis der Algorithmen und ihrer Eigenschaften durch weitere mathematische Analyse, Realisierung der Algorithmen in Matlab oder Python und numerischer Beispiele, die die Eigenschaften der Algorithmen herausarbeiten.
Kreuzerlübung mit zwei Tests
Die Anmeldung erfolgt über Gruppen-Anmeldung.
Ein Skriptum zur Vorlesung wird in TUWEL bereitgestellt!
mathematische Grundlagen der linearen Algebra und Analysis. Matlab oder Pyton
