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Vorlesung im Sommersemester 2014:
V1G6 - Algorithmische Mathematik II
(bis 21.5.2014 auch MB05 - Stochastik für Lehramt)
Die Mathematik stellt eine wichtige Grundlage für viele Bereiche des alltäglichen Lebens dar. Ingenieurswesen, Transport und selbst Finanzmärkte profitieren von mathematischen Methoden und Modellen. Während einige Probleme direkt gelöst werden können, ist der Großteil von Hand nicht mehr zu bewältigen. Aus diesem Grund bedient man sich des Computers als Hilfsmittel zur Umsetzung mathematischer Verfahren.
Ziel und Inhalt der Vorlesung Algorithmische Mathematik ist die Vermittlung von Fähigkeiten, die Schritte von der mathematischen Formulierung eines Problems bis hin zur Schritt-für-Schritt-Umsetzung in einem Algorithmus durchzuführen. Der Entwurf geeigneter Verfahren ist dabei ebenso Bestandteil des Lehrmaterials wie die Verifikation und Analyse von benötigter Laufzeit und erreichter Qualität von approximativen Verfahren.
Vorkenntnisse
Algorithmische Mathematik I.
Vorlesungszeiten
| Termine: | Mo, | 10 - 12 Uhr c.t., | We10, Großer Hörsaal |
| | Mi, | 10 - 12 Uhr c.t., | We10, Großer Hörsaal |
| Beginn: | Mo, | 7.4.2014 |
Klausur
| AlMa II: | Mi, | 30.7.2014, | 9 - 11 Uhr s.t. |
| Nachklausur: | Mo, | 22.9.2014, | 9 - 11 Uhr s.t., | Nachnamen A - M: | Großer HS | |
| | | | Nachnamen N - Z: | Kleiner HS |
- Bringen Sie Ihren Studentenausweis und Lichtbildausweis mit.
- Es sind keinerlei Hilfsmittel erlaubt.
- Handys sind auszuschalten.
- Papier wird von uns gestellt (auch Schmierpapier).
- Über Ihre Zulassung zur Klausur werden Sie in der letzten Vorlesungswoche im BASIS-System informiert, spätestens am Abend des 18. Juli.
- Sowohl der Theorie- als auch der Programmierteil (in C oder Pseudocode) der Klausur müssen getrennt bestanden werden.
- Wer zur Klausur zugelassen ist und die Klausur nicht besteht, darf an der Nachklausur teilnehmen.
- Aufgrund verschiedener Rückfragen finden Sie hier die Lösung der Klausuraufgabe zur trigonometrischen Interpolation.
Nachklausureinsicht
| Fr, | 26.9.2014, | We6, 5.002, | Nachnamen A - K: | 14 - 15 Uhr s.t. |
| | | Nachnamen L - Z: | 15 - 16 Uhr s.t. |
Sprechstunde
von Herrn Prof. Dr. Garcke: Mo, 14 - 16 Uhr, We6 6.003.
Übungsgruppen
Die Einteilung der Übungsgruppen erfolgt ab dem 26.3. über BASIS bzw. für Lehrämtler in der ersten Vorlesungswoche.
| Termine: | Gruppe 1: | Mo, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 2: | Mo, | 14 - 16 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 3: | Di, | 10 - 12 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 4: | Di, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 5: | Mi, | 8 - 10 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 6: | Mi, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 7: | Mi, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.006 |
| Gruppe 8: | Do, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.007 |
| Gruppe 9: | Fr, | 8 - 10 Uhr, | MATH 0.011 |
| Gruppe 10: | Fr, | 12 - 14 Uhr, | MATH 0.006 |
|
| Gruppe 1L: | Di, | 8 - 10 Uhr, | MATH 0.003 | (Lehramt) |
| Gruppe 2La: | Mi, | 8 - 10 Uhr, | We6 6.020 | (Lehramt) |
| Gruppe 2Lb: | Mi, | 8 - 10 Uhr, | MATH 0.007 | (Lehramt) |
| Gruppe 3L: | Do, | 16 - 18 Uhr, | MATH 0.003 | (Lehramt) |
| Beginn: | Di, 15.4.2014 |
Übungsblätter
Die Übungsblätter erscheinen montags. Die Abgabe erfolgt am jeweils darauffolgenden Montag vor der Vorlesung.
Die Lehrämtler bearbeiten Blatt 1 - 7, anschließend übernimmt
Herr Dr. Klimovsky für sie die Vorlesung und den Übungsbetrieb.
Plotten von Daten/Funktionen
Verwenden Sie zum Plotten von Daten oder Funktionen entweder ein Python-Skript (Beispiel:
plot_data.py,
example.dat) oder
gnuplot oder Mathematica.
Klausurzulassung
Voraussetzung für die Zulassung zur Klausur ist eine erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb. Dieser besteht aus den folgenden Punkten:
- Theorieaufgaben: Die Aufgaben werden in Zweiergruppen bearbeitet. Sowohl bei den Stochastik- als auch bei den Numerik-Aufgaben (erster bzw. zweiter Teil der Vorlesung) müssen jeweils 50% der Punkte erreicht werden.
- Praxisaufgaben: Die Aufgaben werden in Zweiergruppen bearbeitet; im ersten Teil der Vorlesung (Stochastik) mit Mathematica, im zweiten Teil (Numerik) in C/C++. Die Abgabe erfolgt im CIP-Pool. Bei jeder Aufgabe müssen 50% der Punkte erreicht werden.
- Jeder muss mindestens eine Theorie- und eine Praxisaufgabe im Tutorium präsentieren. Grundsätzlich erwarten wir, dass abgegebene Aufgaben von jedem aus der Gruppe vorgestellt werden können.
Mathematica
Die Praxisaufgaben in Stochastik (erster Teil der Vorlesung) sind mit dem Softwarepaket
Mathematica zu bearbeiten. Als Bonner Mathematikstudent erhalten Sie Mathematica kostenlos über die
Campuslizenz. Außerdem ist Mathematica in den CIP-Pools in der Wegelerstr. 6 und der Endenicher Allee 60 installiert.
Hier finden Sie eine
Einführung in Mathematica und im Netz noch zahlreiche weitere.
Literatur zur Stochastik
- G. Kersting, A. Wakolbinger: Elementare Stochastik, Birkhäuser, online.
- U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Springer.
- N. Henze: Stochastik für Einsteiger, Springer, online.
- H.-O. Georgii: Stochastik, DeGruyter, online.
- O. Häggström: Finite Markov Chains and Algorithmic Applications, London Math. Soc.
Literatur zur Numerik
- P. Deuflhard, A. Hohmann: Numerische Mathematik 1, de Gruyter, online.
- H. Schwarz, N. Köckler: Numerische Mathematik, Vieweg Teubner, online.
- R. Freund, R. Hoppe: Stoer/Bulirsch: Numerische Mathematik 1, Springer.
- A. Quarteroni, R. Sacco, F. Saleri: Numerische Mathematik 1, Springer.