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Vorlesung Reduzierte Basis Methoden (Weiterführende Numerik für PDGL)

Dozent
Prof. Dr. Bernard Haasdonk
Assistenz
Dipl. Math. Immanuel Martini
Zeitraum Mi. 15.4.2015 bis Fr. 24.7.2015
Zeit/Ort
Mi. 11:30-13:00, Fr. 11:30-13:00 PWR 57, SR 7.122
Übungen
Mi. 8:00-9:30 (ab 22.4.2015) PWR 57, SR 7.122
Ilias-Link https://ilias3.uni-stuttgart.de/goto.php?target=crs_792117&client_id=Uni_Stuttgart
Inhalt

Für das Lösen von partiellen Differentialgleichungen existieren eine Vielzahl von numerischen Verfahren, die meist auf hochdimensionale und daher rechenintensiven diskrete Probleme führen. Dies ist noch einmal relevanter, wenn diediskreten Probleme mehrfach gelöst werden müssen, z.B. unter Variation gewisser Parameter. Reduzierte-Basis-Methoden ermöglichen die effektive Behandlung von solchen parametrisierten Problemen. Basierend auf speziellen Lösungen für ausgewählte Paramete werden niedrigdimensionale approximierende Räume definiert. Mittels Galerkin Projektion erhält man ein reduziertes numerisches Modell, welches Parametervariation erlaubt und schnell zu berechnen ist. Die Modellfehler sind durch entsprechende a-posteriori Fehleranalyse quantifizierbar. Die Vorlesung gibt eine Einführung in diese Klasse von Verfahren.

Interaktive Oberfläche zur schnellen Simulation
Interaktive Oberfläche zur schnellen Simulation
Literatur siehe ILIAS Seite
Lernziele
Curricula MSc Mathematik, SimTech, aber auch für BSc Mathematik als vorgezogenes Master-Modul möglich. Auch geeignet für andere Studiengänge
Voraussetzungen
Empfohlene Voraussetzung: Programmierkenntnisse und Grundkenntnisse zu Numerik der Partiellen Differentialgleichungen. Die MSc Vorlesung NUMPDE wird NICHT vorausgesetzt
Prüfung

siehe ILIAS Seite

Misc

Siehe zugehörige ILIAS-Seite für Details zu Inhalt, Aktuellen Ankündigungen, Übungsbetrieb, Literatur, Prüfungsmodalitäten und Anforderungen.