192
Compulsory

When a course instance has been created from a template, the course instance will be in this state

  • Data is usually still incomplete and everything can still be edited.
  • Lecturers or secretaries can move the state forward to Edited.

Hauptinhalt dieses Moduls ist das Erlernen von Arbeitsmethoden. Es werden 1-3 Probleme von disziplinübergreifender Relevanz ausgewählt, und an diesen Beispielen naturwissenschaftliche Theorie, Algorithmik, Numerik und Effizienz durchexerziert. In den Computerübungen werden Implementierungen der entsprechenden Probleme in Teamarbeit entwickelt, getestet und optimiert. Beispiele für geeignete Probleme sind u.a.:

  • Schwingungsphänomene und Spektralanalyseverfahren: Wellen und Schwingungen in der Physik, Fourier- und Laplacetransformation, Diskretisierung, DFT, FFT, Implementierung, Stabilitätsanalyse, Laufzeitanalyse, Code-Optimierung, Hardwarebeschleunigung.

  • Gravitation, Elektrostatik und Berechnungsverfahren: Gravitationsproblem und Coulomb-Gesetz, Periodische Systeme und Konvergenz, Ewald-Summierung, Fehleranalyse, Particle-Mesh-Ewald, Effiziente Implementierung, Hardwarebeschleunigung.

  • Wärmeleitungsgleichung, Poissongleichung und Lösungsverfahren: Wärmeleitungsgleichung, Poissongleichung, parabolische PDEs, PDE, Analytische Lösungen für Spezialfälle, Gebietszerlegung / Finite- Elemente Approximation, Lösung mit algebraischen Methoden, Implementierung, Konvergenzanalyse, Code- Optimierung, Hardwarebeschleunigung.

  • Datenanalyse und Dimensionsreduktion: Beispiele korrelierter, hochdimensionaler Signale, Hauptkomponentenanalyse, Rayleigh-Koeffizient und Optimalitätsprinzip, Eigenwertproblem, Singulärwertzerlegung und herkömmliche Lösungsverfahren, Nyström-Approximation und sparse sampling, effiziente Implementierung.

The main focus of the module is on learning working methods. 1-3 problems of interdisciplinary relevance are selected and scientific theory, algorithmics, numerics and efficiency are rigorously practiced on these examples. In the computer exercises, students work in teams to develop, test and optimize implementations of the problems. Examples of suitable problems are e.g.:

  • Wave phenomena and spectral analysis methods: Waves and oscillations in physics, the Fourier and Laplace transforms, discretization, DFT, FFT, implementation, stability analysis, duration analysis, code optimization, hardware acceleration

  • Gravitation, electrostatics and computational procedures: gravitation problems and Coulomb‘s law, periodic systems and convergence, Ewald summation, error analysis, Particle Mesh Ewald, efficient implementation, hardware acceleration

  • Thermal conductivity equation, Poisson’s equation and solution methods: thermal conductivity equation, Poisson’s equation, parabolic PDEs, PDEs, analytical solutions for special cases, domain decomposition / finite element approximation, solution using algebraic methods, implementation, convergence analysis, code optimization, hardware acceleration

  • Data analysis and dimensional reduction: examples of correlated high-dimensional signals, Rayleigh quotient and optimality principle, eigenvalue problem, singular value decomposition and usual solution methods, Nyström approximation and sparse sampling, efficient implementation

Cross-language

192 023
Compulsory

Expectant Mother

Not dangerous
Partly dangerous
Alternative Course
Dangerous

Nursing Mother

Not dangerous
Partly dangerous
Alternative Course
Dangerous

AncillaryCourses

Projektseminar: Computational Sciences

Expectant Mother

Not dangerous
Partly dangerous
Alternative Course
Dangerous

Nursing Mother

Not dangerous
Partly dangerous
Alternative Course
Dangerous