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[ 481MAPHNUOK22 ] KV Numerik und Optimierung

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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)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer -
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Reihenfolge