Numerische Methoden D-PHYS

Dr. Vasile Gradinaru

Koordinator: Dr. Roger Käppeli

Inhalt: siehe Eintrag im Vorlesungsverzeichnis

Testatbedingung: 70% aller Serien sinnvoll bearbeitet.

Probepruefung Webseite: hier (neu auch mit Loesung!).

Probepruefung am Dienstag (16h - 18h) 17. & Mittwoch (15h - 17h) 18. April: Raumeinteilung siehe Rundmail

Vorlesungsbeginn am 21.2.2012

Beachte:das PYTHON Tutorial vom Mittwoch 22.02.2012 findet um 15.00-17.00 h statt

Beachte: kurze OSX spyder Installations-Anleitung ist nun online... hier.

Vorlesung: 

beachte folgende tabelle!

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
  

Übungen:

• Gruppen Einteilung, tragt Euch bitte bis Mo Abend, 20.02.2012 hier ein.
  

• PYTHON Einführung Gruppen 1-4, siehe Tutorial,
  Dienstag, 21.02.2012, 16.00-18.00 h,
  HG D 12 , HG D 13, HG E 19, HG E 26.3, freie Raumwahl... versucht allerdings euch sinnvoll aufzuteilen.
  
• PYTHON Einführung Gruppen 5-9, siehe Tutorial,
  Mittwoch, 22.02.2012, 15.00-17.00 h,
  HG D 12 , HG D 13, HG E 19, HG E 26.3, freie Raumwahl... versucht allerdings euch sinnvoll aufzuteilen.
  

• ab Freitag, 24.02.2012: normaler Übungsbetrieb in den Gruppen

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

• Serien
• Die Programmier-Aufgaben können nun zusätzlich auch hier online abgegeben werden. Beachte, dass die Online-Abgabe OPTIONAL ist und die Abgabe der Ausgedruckten Programme bleibt weiterhin zwingend.
  Eine kurze Anleitung für das Online-Abgabe findet Ihr hier.
  

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.

Folgender link ist auch nuetzlich: Python Scientific Lecture Notes.

Eine kurze Anleitung um spyder (inklusive numpy, scipy, ,matplotlib etc) auf OSX zu installieren findet man hier.

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:

Nicht-Überprüfte Mitschrift vom FS2011 (Achtung: keine Gewähr!):hier.

Bilder des Tafelanschriebs vom FS2012: hier.