Scientific Computing

• Studierende lernen, Verantwortung für den Teilbereich eines Projekts zu übernehmen.
• Studierende sammeln praktische Erfahrung im Umgang mit einem komplexen technischen System, nämlich einem numerischen Simulationswerkzeug.
• Studierende lernen die mathematischen Hintergründe moderner Simulationswerkzeuge
• Studierende lernen, sich in neues Wissen aus der Fachliteratur anzueignen, es didaktisch aufzubereiten und in einem Vortrag zu präsentieren.

• PDE – Klassifizierung von PDEs als Modellierwerkzeug der numerischen Simulation
• FD und FEM – Verfahren zur numerischen Lösung physikalischer Modelle
• Modell- und Diskretisierungsfehler – Fehlerverhalten von numerischen Simulationen
• Lineare Löser – Das „Working Horse“ des Scientific Computing
• Implementierung eines FD/FE Lösers in Matlab
• Benutzung eines kommerziellen Simulationswerkzeugs auf modernen Rechnern

Studiensemester:                            1. Semester

Modulbeauftragter:                          Schmidt 

Lehrende:                                        Schmidt  

Voraussetzungen:                            keine

Turnus:                                            Wintersemester

Gewicht:                                           ca. 7 %