Numerische Methoden D-PHYS

Dr. Vasile Gradinaru

Koordinator: Holger Heumann

Inhalt: siehe Eintrag im Vorlesungsverzeichnis

Testatbedingung: 70% (Theorieteil) aller Serien sinnvoll bearbeitet. 70% der PYTHON-Aufgaben sinnvoll bearbeitet.

Vorlesung:

Vorlesungsbeginn am 22.2.2011

Keine Vorlesung am 03.06.2011

Vorlesung am 05.04.2011 und 19.04.2011 vom 14 bis 16 Uhr !

• Di., 15.00 - 16.00 h, HG F1
• Fr., 08.00 - 10.00 h, HG F1

Folien:

• Einführung
• Kapitel 1: Nullstellensuche
  
• Kapitel 2: Intermezzo in (numerische) Lineare Algebra
  
• Kapitel 3: Ausgleichsrechnung
  
• Kapitel 4: Eigenwertprobleme
• Kapitel 5: Polynomiale Interpolation
• Kapitel 6: Trigonometrische Interpolation
  
• Kapitel 7: Numerische Integration
• Kapitel 8: Gewöhnliche Differentialgleichungen: Einschrittverfahren und Erhaltungsgrößen
• Kapitel 9: Steife Anfangswertprobleme
• Alle 4 auf 1
• Alle 1 auf 1
  

Probeklausur:
03.05., Gruppen 1-4, 16.00-18.00,
HG E 19, HG E 26.1, HG E 26.3, HG E 27
04.05., Gruppen 5-9, 13.00-15.00,
HG E 19, HG E 26.1, HG E 26.3, HG E 27

Loesung.pdf, fit.py

Klausur FS11

Übungen:

• Gruppen Einteilung, tragt Euch bitte bis Mo, 21.02.2011 hier ein.
  

• PYTHON Einführung Gruppen 1-4, siehe Einteilung und Tutorial,
  Dienstag, 22.02.2010, 16.00-18.00 h,
  HG D 12 , HG D 13, HG E 19, HG E 26.3,
  
• PYTHON Einführung Gruppen 5-9, siehe Einteilung und Tutorial,
  Mittwoch, 23.02.2010, 13.00-15.00 h,
  HG D 12 , HG D 13, HG E 19, HG E 26.3,
  

• ab Freitag, 25.02.2010: normaler Übungsbetrieb in den Gruppen

• Termine der Übungen: Di., 16.00-18.00 h bzw. Mi., 13.00-15.00 h, siehe Einteilung

• Serien

Prüfungseinsicht und Ferienpräsenz: Siehe http://www.sam.math.ethz.ch/teaching/ferienpraesenz.

Semesterarbeiten, BSc- und MSc-Themen: hier

Python:

Eine komplette Python Installation ist auf den Linux-Computern der ETH verfügbar. Mittels ssh kann man auf diesen Computern auch von ausserhalb der ETH arbeiten. Ein kurze Anleitung findet sich hier.

Als Einstieg empfehlen wir das Tutorium. Dort findet man Tipps zur Installation unter diversen Betriebssystemen, eine kurzes learning-by-doing-Tutorial zu Python allgemein, zu numpy, zu scipy und zu matplotlib und weiterführende links.

Literatur:

Quarteroni, Sacco und Saleri, Numerische Mathematik I + II , Springer Verlag 2002.

An English version of this text is also available:
Quarteroni, Sacco and Saleri, Numerical Mathematics, Springer Verlag 2000.

Weitere Literatur:

Empfehlenswerte Ergänzung (Ingenieure) : Dahmen und Reusken. Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Springer, 2006.

Empfehlenswerte Ergänzung (Mathematiker): Deuflhard und Hohmann. Numerische Mathematik, De Gruyter, 1991. Deuflhard und Bornemann. Numerische Mathematik II, De Gruyter, 1994.

Standardwerk, aber für die Vorlesung nicht empfehlenswert: Press, William et al. Numerical Recipes in C: The Art of Programming, Second Edition, Cambridge University Press, 1992 (siehe aber auch den entsprechenden Wikipedia-Eintrag). Online Version.

Einführung in die Numerische Analysis: Lloyd N. Trefethen, Numerical Analysis.

Mathematische Beweise mit Gleitkommarechnung? GAMM-Rundbrief, pp. 27-30.

Weiterführende Links: