- Dozent
- Zeit / Ort
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Tuesday: 14:00 - 15:30 (V57.7.122)
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In der Mathematischen Modellierung entstehen sehr oft parametrische hochdimensionale Modelle, welche berechnet/gelöst werden müssen. Insbesondere für das Lösen von partiellen Differentialgleichungen existieren eine Vielzahl von numerischen Verfahren, die meist auf solche hochdimensionale und daher rechenintensiven diskrete Probleme führen. Dies ist noch einmal relevanter, wenn die diskreten 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 Parameter 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. Dieses Seminar behandelt einzelne Themen dieser Klasse von Verfahren.
- Curricula:
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MSc und BSc Mathematik, Lehramt oder SimTech
- Voraussetzungen:
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Empfohlene Voraussetzung: Grundvorlesungen, NLA, idealerweise Numerische Mathematik 1, Hilfreich aber nicht zwingend sind Kenntnisse in Numerik II oder Numerik fur PDEs oder Funktionalanalysis.
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