mat595 - Numerik partieller Differentialgleichungen (Veranstaltungsübersicht)

mat595 - Numerik partieller Differentialgleichungen (Veranstaltungsübersicht)

Institut für Mathematik 9 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2022 Prüfungsleistung
Vorlesung
Übung
Hinweise zum Modul
Hinweise
Studienschwerpunkt: A, C
Prüfungszeiten
nach Ende der Vorlesungszeit
Prüfungsleistung Modul
Klausur oder mündliche Prüfung oder Fachpraktische Übung (KMÜ)
Kompetenzziele
  • Systematische Vertiefung und Erweiterung der im Bachelorstudium erlangten Kenntnisse und Fähigkeiten zur Mathematik
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik
  • Erwerb vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter
  • Beherrschen wichtiger Verfahren und Algorithmen
  • Fähigkeit zur Anwendung durch Implementierung konkreter Probleme und durch Beherrschung der gängigen Software
  • Beherrschen der Analyse und Komplexität von Algorithmen
  • Stärkung des mathematischen Urteilsvermögens und des akademischen Selbstvertrauens durch sowohl breite als auch vertiefte Kenntnis der Reinen und Angewandten Mathematik
  • Erwerb von grundlegenden numerischen Methoden zum Lösen partieller Differentialgleichungen
  • Verständnis von grundlegenden numerischen Verfahren und ihren Konvergenzeigenschaften
  • Fähigkeit zur Entwicklung und Implementation von Algorithmen zum Lösen partieller Differentialgleichungen
  • Erweiterung des im Bachelorstudium erworbenen Wissens durch Vertiefung in einem weiterführenden mathematischen Gebiet
  • Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens aus den Bereichen der theoretischen Analysis, angewandten Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens
  • Querverbindungen zu den Modulen: Einführung in die Numerik, Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen, Elementare Methoden der partiellen Differentialgleichungen, Theorie der partiellen Differentialgleichungen
  • Inhaltliche Querverbindungen: Numerische Approximation von Funktionen, Interpolation und Projektion, Stabilität und Konvergenz von Algorithmen, Partielle Differentialgleichungen, Distributionen, Zeitschrittverfahren