Uni Wien:Numerical Algorithms VU (Gansterer)

Daten

Da sich die Lehrveranstaltung weder organisatorisch noch inhaltlich stark geändert hat, enthält diese Seite Infos für verschiedene Lehrende und Semester. Bitte gebt bei Änderungen immer mit an, in welchem Semester sich etwas geändert hat bzw. von welchem Semester ihr Erfahrungen schildert. Danke!

Vortragende	Wilfried Gansterer, Viktoria Mayer
ECTS	3,00 / 2,00
Aufgezeichnet	<Bitte ergänzen>„“ ist kein Wahrheitswert (wahr/falsch).
Sprache	English
Links	ufind:052101

Zuordnungen

Bachelor Wirtschaftsinformatik	Modul Wirtschaftsinformatik Wahlfach (Gebundenes Wahlfach)
Master Data Science	Modul Specialisation (Gebundenes Wahlfach)
Bachelor Informatik	Modul Algorithms (Gebundenes Wahlfach)
Master Informatik	Modul Algorithms (Gebundenes Wahlfach)

Frühere Lehrende dieser Lehrveranstaltung:

• Samir Moustafa
• Markus Levonyak

Inhalt

• Einführung,
• Wiederholung fundamentaler Konzepte früherer LVs, zB.
  • Matrixmultiplikation,
  • Determinante,
  • Invertieren,
  • Transponieren,
  • Gradient,
  • Definitheit,
• grundlegende Konzepte numerischer Algorithmen, darunter:
  • Genauigkeit,
  • Performanz,
  • Robustheit,
  • Zuverlässigkeit,
  • Wohlgeformtheit,
  • Perturbationen,
  • Error analysis,
  • forward/backward error,
  • Sensitivität,
  • Konditionierung eines Problems
• Error Analysis,
• dense linear systems
  • Gauss,
  • (partial, complete) pivoting,
  • LU factorization,
  • Normen,
  • Konditionszahl,
  • Perturbationstheorie,
  • Fehlerschranken,
  • Skalierung,
• sparse linear systems
  • Darstellung/Speicherung,
  • Faktorisierung,
  • Reordering,
  • iterative Methoden,
  • Optimierungsmethoden,
  • Präkonditionierung,
• mixed precision solvers

Ablauf

Wöchentlich eine Einheit zu 90 Minuten mit Anwesenheitspflicht, Theorievortrag sowie an den Tagen der HÜ Deadlines ggfalls Präsentationen von Abgaben (Abwesenheit führt zu Punkteabzug bei der jeweiligen HÜ). Im Laufe des Semesters 6 Hausübungen, nach Aufgabenstellung meistens nur eine Woche Zeit bis zur Abgabe, Ende des Semesters ein schriftlicher Test (2023S per Moodle in den PC-Räumen) zum gesamten Inhalt der LV. Früher alle Aufgaben in Octave, 2023S in Python.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

Stoff vorheriger Mathe-LVs (insbesondere NUM), Grundlagen der linearen Algebra, Kenntnisse in Python (Numpy, Scipy) sicherlich vorteilhaft.

Vortrag

noch offen

Übungen

noch offen

Prüfung, Benotung

Prüfung: offen

Benotung: 48 Punkte für 6 Hausübungen (NICHT alle gleich gewichtet), gelegentlich Bonuspunkte (welche wie "echte" Punkte gewertet werden und daher auch zwischen 4/5 entscheiden können), spontane Quizzes zu 8 Punkten, meistens zum Stoff der letzten 1-2 Vorträge, 36 Punkte Prüfung. Positiv ab 50% der erreichbaren Punkte ohne Bonuspunkte.

Dauer der Zeugnisausstellung

noch offen

Zeitaufwand

Höchstens 10h pro Hausübung sollten ausreichend sein, da ohnehin Anwesenheitspflicht besteht einfach während der Vorträge an den Aufgaben arbeiten. Fragen zur Prüfung teilweise sehr detailliert, es empfiehlt sich durchaus die Slides dafür mehrfach genau durchzulesen.

Unterlagen

noch offen

Tipps

Hausübungspunkte können ausreichen um bereits einen 4er zu erhalten, teilweise wesentlich leichter zu erreichende Punkte als bei der Prüfung.

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

Diese Seite hat noch keine Anhänge, du kannst aber neue hinzufügen.