Uni Wien:Numerical Algorithms VU (Gansterer)

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Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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:

Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • 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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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

Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

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

Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

noch offen

Materialien

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