101.763 AKNUM-AKANA-AKWTH-AKFVM Seminar: Uncertainty Quantification
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2018W, SE, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: SE Seminar

Ziele der Lehrveranstaltung

Das Ziel des Seminars ist einen Einblick in Uncertainty Quantification und Approximationstheorie neuronaler Netze, aktive Forschungsgebiete der klassischen und numerischen Analysis, zu geben.

Inhalt der Lehrveranstaltung

In vielen Anwendungen beinhalten Input-Daten dür Modelle oftmals eine Unsicherheit, bespielsweise durch ungenaue Messwerte. Das Ziel von Uncertainty Quantification (UQ) ist, festzustellen, wie sich die Unsicherheit durch das Modell fortpflanzt. Mögliche Modelle sind hierbei DIfferentialgleichungen, die von zufälligen Parametern abhängen.

Gewisse Probleme der UQ können beispielsweise effizient approximiert werden durch neuronale Netze (NN), die gemeinsam mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gerade ein überaus prominentes Forschungsthema sind. Wir sind in diesem Seminar speziell interessiert an Approximationseigenschaften neuronaler Netze für gewisse Funktionenklassen.

Mögliche Themen des Seminars sind: Random fields, Multi-Level und Quasi Monte Carlo Methoden, numerische Methoden für stochastische ODEs, Parameterunsicherheit in option pricing, lineare und nichtlineare Approximationstheorie neuronaler Netze, topologische Eigenschaften  von NN, Lösen hochdimensionaler Probleme mit NN, uvw.

Weitere Informationen

Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.ac.at/fileadmin/t/ukanzlei/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf


Beachten Sie beim Verfassen der Ausarbeitung bitte die Richtlinie der TU Wien zum Umgang mit Plagiaten: https://www.tuwien.at/fileadmin/Assets/dienstleister/Datenschutz_und_Dokumentenmanagement/Lehre_-_Leitfaden_zum_Umgang_mit_Plagiaten.pdf

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.11:00 - 12:0009.10.2018Sem.R. DA grün 03 C Vorbesprechung
Do.11:00 - 12:3025.10.2018 - 31.01.2019Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.16:00 - 17:3009.11.2018 - 21.12.2018Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
AKNUM-AKANA-AKWTH-AKFVM Seminar: Uncertainty Quantification - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.09.10.201811:00 - 12:00Sem.R. DA grün 03 C Vorbesprechung
Do.25.10.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Do.08.11.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.09.11.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.22.11.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.23.11.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.29.11.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.30.11.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.06.12.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.07.12.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.13.12.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.14.12.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.20.12.201811:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Fr.21.12.201816:00 - 17:30Sem.R. DA grün 04 Vorträge Freitag
Do.10.01.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Do.17.01.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Do.24.01.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag
Do.31.01.201911:00 - 12:30Sem.R. DA grün 03 C Vorträge Donnerstag

Leistungsnachweis

Vortrag, ca. 90 Minunten

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Differentialgleichungen 1, Funktionalanalysis 1, Numerische Mathematik

Weitere Informationen

Sprache

Deutsch