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Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen)
Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen)

Computer-orientierte Mathematik (2V, 2Ü)

Prof. Herzog, PD Dr. Bergmann WS2018/19

Diese neue Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende aller mathematischen Studiengängen im Bachelor- und Masterstudium sowie an alle Interessierten.

Inhalt

Sie haben eine Programmieraufgabe vor sich, wissen aber nicht, wie sie herangehen sollen? Sie verstehen Ihr Programm von letzter Woche nicht mehr (geschweige denn, jemand anderes)? Sie hatten letzte Woche schon mal eine Version, wo ... funktionierte, können sich jetzt aber nicht mehr erinnern, wie? Ihr Code läuft viel zu langsam? Der Betreuer Ihrer Abschlussarbeit hätte gerne die Achsenbeschriftung größer, und Sie müssen jetzt alle Bilder neu erzeugen?
Ein klarer Fall für ...
  • Versionsmanagement mit git
  • strukturierte Fehlersuche und Testläufe
  • Datenaufbereitung und Visualisierung
  • Reproduzierbarkeit
  • Profiling
  • Coding Style
  • Dokumentation
  • grafische Benutzerschnittstellen

Ziele der Lehrveranstaltung

Sie kennen Best-Practice-Techniken zu den oben genannten Schwerpunkten und können diese anwenden. Sie können für eine umgrenzte mathematische Aufgabenstellungen (zum Beispiel in Matlab) reproduzierbar und nachvollziehbar lösen.

Was wir von Ihnen erwarten

  • Besuchen Sie jede Woche die Vorlesung und die Übung.
  • Lesen Sie das vorgesehene Begleitmaterial und bereiten Sie sich auf die Vorlesung und Übung vor.
  • Prüfungsvorleistung ist die erfolgreiche Bearbeitung von voraussichtlich fünf Programmierbelegen im Umfang von jeweils ca. 5 Arbeitsstunden, die sich jeweils auf einzelne Themen der Lehrveranstaltung beziehen.
  • In der Vorlesung und Übung verwenden wir Matlab, ein weit verbreiteter Standard in Industrie und Wirtschaft. Diese Lehrveranstaltung ist aber kein Matlab-Programmierkurs. Abhängig von Ihren Vorkenntnissen müssen Sie mehr oder weniger Zeit zum Erlernen von Matlab verwenden. Es lohnt sich!
  • Besuchen Sie regelmäßig diese Webseite, um sich über Aktuelles zu informieren.
  • Wenn Sie etwas nicht verstanden haben, fragen Sie direkt in der Vorlesung und Übung, kommen Sie in die Sprechstunden von Prof. Herzog und PD Dr. Bergmann. Warten Sie damit nicht bis zum Ende des Semesters.

Vorkenntnisse

Voraussetzung für die Teilnahme sind Grundkenntnisse in der linearen Algebra (Matrizen, Vektoren). Vorkenntnisse in Matlab sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Aktuelles

10.01.2019 Die Vorlesung am Mittwoch, den 16.01.2019 entfällt.
25.10.2018 Aufgrund des Feiertags am Mittwoch, 31.10.2018 entfällt an dem Tag die Vorlesung und auch die dazugehörige Übung am Donnerstag, 01.11.2018.

Termine

Keine Lehrveranstaltung gefunden.

Material zur Vorlesung

Ergänzende Literatur

Git

Dokumentation

Coding Style

Fehlersuche und Validierung

Profiling

Übung

Die Übungen finden am Rechner statt. Die Teilnahme an der Übung wird dringend empfohlen.

Material zur Übung

Übung Zusätzliches Material
1. Übungsblatt (Abgabe: 26.10.2018)
2. Übungsblatt (Abgabe: 23.11.2018)
3. Übungsblatt (Abgabe: 14.12.2018)
4. Übungsblatt (Abgabe: 11.01.2019)
5. Übungsblatt (Abgabe: 25.01.2019)
6. Übungsblatt (Abgabe: 14.02.2019)

Matlab-Einführungen

Es wird empfohlen, dass Sie sich durch den Besuch der Übungen und im Selbststudium mit den Grundlagen von Matlab vertraut machen (nicht nur für diese Lehrveranstaltung). Material dazu finden Sie hier.

Prüfung

Die Prüfung zu dieser Lehrveranstaltung besteht aus der Lösung und Dokumentation einer kleinen Programmieraufgabe, bei der die Themen der Vorlesung und erlernten Techniken zum Einsatz gebracht werden sollen. Bearbeitungszeit: voraussichtlich eine Woche.