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Workload
Ausbildungslevel
Studienfachbereich
VerantwortlicheR
Semesterstunden
Anbietende Uni
6 ECTS
M1 - Master 1. Jahr
Mathematik
Herbert Egger
4 SSt
Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum
Masterstudium Mechatronik 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden sind in der Lage, Anfangs- und Randwertprobleme von Differentialgleichungen sowie Optimierungsprobleme mit geeigneten numerischen Näherungsverfahren zu lösen.
Fertigkeiten
Kenntnisse
Eindeutige Lösbarkeit von Anfangs-, Randwert- und Anfangsrandwertproblemen feststellen (k4);
Geeignete Zeit- und Ortsdiskretisierungsverfahren auswählen (k2)und untersuchen (k4);
Geeignete numerische Näherungsverfahren für freie Optimierungsprobleme und solche mit Nebenbedingungen auswählen (k2) und untersuchen (k4);
ausgewählte Lösungsverfahren implementieren (k3);
Genauigkeit und Plausibilität der numerischen Lösung überprüfen (k4).
Analyse und numerische Verfahren für gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen; Einschrittverfahren; Finite-Elemente Methoden; Numerische Verfahren für parabolische und hyperbolische Differentialgleichungen; notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen; Abstiegsverfahren (Verfahren des steilsten Abstiegs, Newton-Verfahren).
Beurteilungskriterien
Mündliche Prüfung und Hausübungen (je 50% der Note).
Die Prüfung ist bestanden, wenn mindestens die Note 4 in beiden Prüfungsanteilen erreicht wird.
Abhaltungssprache
Deutsch
Literatur
W. Dahmen und A. Reusken: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Springer, 2006.
U. Langer und M. Jung: Methode der Finiten Elemente für Ingenieure. Teubner, 2013.
O. Stein: Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung. Springer, 2021.
Lehrinhalte wechselnd?
Nein
Sonstige Informationen
keine
Äquivalenzen
MEMPAKVNUOP: KV Numerik und Optimierung (5,75 ECTS)
