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                      | Detailinformationen | 
                     
                                
                    
                      | Quellcurriculum | 
                      Masterstudium Mechatronik 2022W | 
                     
                      
                    
                      | Ziele | 
                      Kennenlernen von Konzepten und Aneignen von Techniken zur durchgängigen numerischen Behandlung von relevanten mathematischen Aufgabenstellungen, wie sie typischerweise bei physikalisch-technischen Problemstellungen auftreten, sowie von numerischen Lösungstechniken von Optimierungsproblemen.
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                      | Lehrinhalte | 
                      - Einführung: Vom Modell zur Computersimulation, Beispiele, Typische Aufgabenstellungen für partiellen Differentialgleichungen (PDEs) und deren technischer Hintergrund
 - Variationsformulierung von Randwertaufgaben und deren Diskretisierung mit der Finiten-Elemente-Methode (FEM)
 - Zeitabhängige Probleme (Anfangsrandwertaufgaben)
 - Auflösung linearer und nichtlinearer Gleichungssysteme
 - Optimierungsverfahren (auch im Zusammenhang mit "PDE-constrained" Optimierungsproblemen).
 
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                      | Beurteilungskriterien | 
                      Zur KV ist eine mündliche Prüfung abzulegen.
In die Endnote gehen die Note zu den Übungsblättern und die Note der mündlichen Prüfung zu jeweils 50% ein. Die Prüfung ist bestanden, wenn Sie mindestens die Note 4 in beiden Prüfungsanteilen erreichen.
Bitte bringen Sie zu den mündlichen Prüfungen die 4 Uebungsblätter mit ! 
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                      | Abhaltungssprache | 
                      Deutsch | 
                     
                      
                    
                      | Literatur | 
                      Das Lehrbuch Methode der Finiten Elemente für Ingenieure ist beim Teubner-Verlag erschienen.
-   J.J.I.M. van Kan, A. Segal: Numerik partieller Differentialgleichungen für Ingenieure. B.G. Teubner Stuttgart 1995.
 -   Douglas C.C., Haase G., Langer U.: A Tutorial on Elliptic PDE Solvers and Their Parallelization. SIAM, Philadelphia 2003. (Parallelisierung numerischer Verfahren)
 -   Kikuchi N.: Finite Element Methods in Mechanics. Cambridge University Press, Cambridge 1986. (zur FEM, mit FE Programmen)
 -   Quarteroni A., Saleri F.: Scientific Computing with MATLAP. Texte in Computational Sciences and Engineering, v. 2, Springer-Verlag, Heidelberg 2003. (Numerische Verfahren mit MATLAB)
 -   Schwetlick H., Kretzschmar H.: Numerische Verfahren für Naturwissenschaftler und Ingeniere. Fachbuchverlag, Leipzig 1991
 -   Törnig W., Gipser M., Kaspar B.: Numerische Lösung von partiellen Differentialgleichungen der Technik. B.G. Teubner, Stuttgart 1991.
 -   Dahmen W., Reusken A.: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2006.
 -   Deuflhard P., Bornemann F.: Numerische Mathematik 2: Gewöhnliche Differentialgleichungen, 3. Auflage de Gruyter Verlag, Berlin, New York 2008. (zur numerischen Lösung von Systemen gewöhnlicher Differentialgleichungen)
 -   Strang G.: Wissenschaftliches Rechnen. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 2010.
 -   Schwarz H.R.: Numerische Mathematik. B.G. Teubner, Stuttgart 1988.
 -   Geiger C., Kanzow C.: Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 1999.
 -   Geiger C., Kanzow C.: Theorie und Numerik Verfahren restringierter Optimierungsaufgaben. Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 2002.
 -   More, J.J. and Wright, St.: Optimization Software Guide. SIAM, 1993.
 -   Literaturüberblick zur Optimierung: 
 
 http://plato.asu.edu/sub/tutorials.html
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                      | Lehrinhalte wechselnd? | 
                      Nein | 
                     
                                        
                      | Sonstige Informationen | 
                      keine
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                      | Äquivalenzen | 
                      MEMPAKVNUOP: KV Numerik und Optimierung (5,75 ECTS)
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