Lecture SS 26 Einführung in die Numerische Analysis (bisher: Einführung in die Numerische Mathematik)
Tutorien
Inhalt und Vorkenntnisse
Die Mathematik stellt eine wichtige Grundlage für viele Anwendungsbereiche des täglichen Lebens dar. Ingenieure, Logistikexperten und Ökonomen profitieren in gleicher Weise von mathematischen Methoden und Modellen. Jedoch kann nur ein Bruchteil der auftretenden Probleme analytisch gelöst werden. Aus diesem Grund nutzt man zur Lösung der immer komplexer werdenden Probleme geeignete numerische Verfahren.
Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von Konzepten, Algorithmen und Methoden der numerischen Mathematik. Behandelt werden die Themenbereiche
- Nichtlineare Optimierung
- Numerik von gewöhnlichen Differentialgleichungen
Vorausgesetzt werden die Inhalte der Vorlesungen der ersten beiden Semester. Für die Bearbeitung der Programmieraufgaben sind Grundkenntnisse der Programmiersprache Python empfehlenswert.
Skript
Vorlesungsbegleitend wird ein Skript zur Verfügung gestellt. Korrekturhinweise sind erwünscht und können gerne gemailt werden.
Prüfung
Die Prüfung erfolgt in Form einer Klausur.
Prüfungszulassung:
Übungsaufgaben
Es wird sowohl Theorie- als auch Programmieraufgaben geben.
Programmieraufgaben
Die Programmieraufgaben sollen bevorzugt in Python realisiert werden, C/C++ ist aber auch möglich. Zur Vorbereitung ist ein Python Distribution mit den Paketen Numpy und Matplotlib zu installieren.
Literatur
Empfohlene Bücher, welche bei der Vorbereitung der Vorlesung genutzt wurden
- Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, C. Geiger und C. Kanzow, Springer Verlag Link
- Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben, C. Geiger und C. Kanzow, Springer Verlag Link
- Nichtlineare Optimierung, M. Ulbrich und S. Ulbrich, Springer Verlag Link
- Numerische Mathematik 2 - Gewöhnliche Differentialgleichungen, Deuflhard, P. und Bornemann, F., DeGruyter Elektronisches Buch
- Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen, K. Strehmel, R. Weiner und H. Podhalsky, Springer Verlag Link
Online verfügbare Bücher zur Nichtlinearen Optimierung
Leider ist von den empfohlenen Büchern zur Optimierung keines elektronisch verfügbar. Alternativ scheinen die folgenden geeignet, diese kann man sich aus dem Uni-Netz als PDF runterladen.
- Optimierung, F. Jarre und J. Stoer, Springer Verlag Elektronisches Buch
- Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung, O. Stein, Springer Verlag Elektronisches Buch
- Numerical Optimization, J. Nocedal und S. J. Wright, Springer Elektronisches Buch