101.795 AKNUM Numerische Methoden in Uncertainty Quantification

2024S, VO, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Probleme mit hochdimensonaler Struktur zu identifizieren, numerisch zu behandeln und die Approximationsfehler sowie die Kosten der verwendenten Algorithmen abzuschätzen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Neuronale Netzwerke für PDEs, Monte Carlo Methoden, Numerik stochastischer PDEs und PDEs mit zufälligen Koeffizienten

Methoden

Tafelvortrag mit gelegentlicher Beamerunterstützung. 

Prüfungsmodus

Mündlich

Weitere Informationen

Vorlesung jeden Donnerstag 14:00-16:00 Uhr (10 Minuten Pause) im Seminarraum 4. Stock grün

Erste Vorlesung am 11.4.2024

Skriptum: https://michaelfeischl.github.io/lecturenotes/highdim.pdf

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.14:00 - 16:0014.03.2024 - 27.06.2024Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
AKNUM Numerische Methoden in Uncertainty Quantification - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.14.03.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.21.03.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.11.04.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.18.04.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.25.04.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.02.05.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.16.05.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.23.05.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.06.06.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.13.06.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.20.06.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
Do.27.06.202414:00 - 16:00Sem.R. DA grün 04 Vorlesung
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Mündliche Prüfung über den Vorlesungsstoff.

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
No records found.

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Grundlegende Numerik (FEM ist hilfreich, aber nicht nötig)

Sprache

bei Bedarf in Englisch