Veranstaltungsarten (SWS)
Vorlesung: 2 │ Übung: 2 │ Praktikum: 0 │ Seminar: 0
Prüfungsnummer: ZGA 95171
Lehrform:

 

Sprache: Englisch
Turnus: WS
ECTS: 6
Prüfungsleistung Klausur (120 min.)
zugeordnete Studiengänge
zugeordnete Personen
zugeordnete Module
Informationen
Beschreibung:

Folgende Themen werden behandelt:
1. Fehleranalyse
Darstellung von Zahlen, Gleitpunktzahlen, Rundungsfehler, Fehlerfortpflanzung, Fehlerfortpflanzung bei arithmetischen Operationen, Konditionierung
2. Nichtlineare Gleichungen
Die Sekantenmethode, das Newtonverfahren, Fixpunktverfahren, Nullstellen von Polynomen, Systeme nichtlinearer Gleichungen, das Newtonverfahren für Systeme
3. Lineare Gleichungssysteme
Die LR- und Cholesky-Zerlegung, die LR-Zerlegung, die Cholesky-Zerlegung, das Gaußsche Eliminationsverfahren, die QR-Zerlegung, Problem der kleinsten Quadrate, Iterative Lösungen, das Jacobi-Verfahren, das Gauß-Seidel-Verfahren, Konvergenzeigenschaften
4. Bestimmung von Eigenwerten
Die Potenzmethode, Gerschgorinkreise, die QR-Methode, Hessenbergmatrizen
5. Gewöhnliche Differentialgleichungen
Trennung der Veränderlichen und lineare Gleichungen, Einschrittverfahren, das Eulerverfahren, das verbesserte Eulerverfahren, das Runge-Kutta-Verfahren
6. Interpolation
Lagrangepolynome, Interpolationsfehler, Dividierte Differenzen, Splines
7. Integration
Gausssche Quadraturformeln

Lernziele:

Die Studierenden sollen lernen, typische Probleme aus der Ingenieurmathematik mit numerischen Verfahren zu lösen, darunter lineare und nichtlineare Gleichungssysteme, Eigenwerte, Interpolation, Differentialgleichungen und Integration. Sie sollen lernen, abstrakt formulierte Methoden in eine konkrete Berechnung umzusetzen und diese Verfahren hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz zu beurteilen.

Literatur:

·1 Gautschi, W. Numerical Analysis, Birkhäuser,1997.
·2 Hammerlin und Hoffmann. Numerische Mathematik, Springer,1994.
·3 Householder. A.S. Principles of Numerical Analysis, Dover Publications,1974.
·4 Kincaid,D. and Cheney, W. Numerical Analysis, Brooks/Cole Publishing,1991.
·5 Locher. Numerische Mathematik für Informatiker,1993.
·6 Philipps,C. and Cornelius, B. Computional Numerical Methods, Ellis Hoorwood.
·7 Stoer, J. and Burlisch, R. Introduction to numerical Analysis,2005.

Vorleistung:

Mathematik 1 für Ingenieure und Mathematik 2 für Ingenieure
Voraussetzung: Mathematik für Informatiker 2

Infolink:
Bemerkung:

früherer Name: Mathematik C2 / Mathematics C2

Description:

The course deals with the following subjects:
1 Error Analysis
Representation of numbers, Floating-point-numbers, Rounding errors, Error Propagation, Error propagation in arithmetic operations, Condition numbers
2 Nonlinear equations
The method of Bisection, The secant method, Newton‘s method, Fixed point iteration, Polynomial equations, Systems of nonlinear equations, Newton‘s method for systems
3 Systems of Linear Equations
The LR and Cholesky Decomposition, The LR-Decomposition, The Cholesky Decomposition, Gauss Elimination and Back-Substitution, Pivoting strategies, The QR Decomposition, Data fitting; Least square problems, lterative solutions, Jacobi Iteration (total-step-method), Gauss-Seidel-Iteration (single-step-method), Convergence properties
4 Finding Eigenvalues
The Power method, Localizing eigenvalues, The QR-method, Hessenberg matrices
5 Ordinary Differential Equations
Basic analytic methods, Separation of variables, Linear differential equations, One-step-methods, Euler‘s Method, Midpoint Euler, Two-stage-models, Runge-Kutta-methods
6 Polynomial Interpolation
Lagrange form of Interpolation Polynomial, Interpolation Error, Divided Differences, Spline Interpolation
7 Numerical Integration
Gaussian Quadrature

Learning Targets:

The students should learn, to solve typical problems in engineering-mathematics by numerical methods, among others: Linear and nonlinear systems, eigenvalues, interpolation, differential equations and integration. They should learn to implement general methods into a practical computation and to evaluate them with respect to accuracy and efficiency.

Literature:

·1 Gautschi, W. Numerical Analysis, Birkhäuser,1997.
·2 Hammerlin und Hoffmann. Numerische Mathematik, Springer,1994.
·3 Householder. A.S. Principles of Numerical Analysis, Dover Publications,1974.
·4 Kincaid,D. and Cheney, W. Numerical Analysis, Brooks/Cole Publishing,1991.
·5 Locher. Numerische Mathematik für Informatiker,1993.
·6 Philipps,C. and Cornelius, B. Computional Numerical Methods, Ellis Hoorwood.
·7 Stoer, J. and Burlisch, R. Introduction to numerical Analysis,2005.

Pre-Qualifications:
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Notice: