 |
|
 |
Bildverstehen: Lehre
|
|
Vorlesung NumStoch (WS05/06)
|
|
|
|
|
|
|
Numerische und stochastische Grundlagen der Informatik
|
|
Dozent
|
PD Dr. rer. nat. Michael Schanz
|
|
Umfang
|
3V+2Ü
|
|
Sprache
|
Deutsch
|
|
Studiengänge
|
Informatik
Softwaretechnik
|
|
Zielgruppe
|
Grundstudium
|
|
Termine
|
Dienstags
(wöchentlich)
, 14:00-15:30 Uhr
in V38.01
Donnerstags
(14-tägig)
, 14:00-15:30 Uhr
in V38.01
|
|
Kurzbeschreibung
|
Das Ergebnis der Scheinklausur vom 10.05.2006 hängt im 2. Stock am "schwarzen Brett" der Abteilung Bildverstehen aus.
Die Klausureinsicht wird am Mittwoch, den 24.05.2006 von 10:00 - 11:00 im Raum 2.013 (Fakultätssitzungssaal) stattfinden.
|
Die angewandte Mathematik stellt eine essenzielle Grundlage für viele Bereiche der Informatik dar. Zu diesen Bereichen gehören unter anderem die Visualisierung, die Robotik, das Bildverstehen, die intelligenten Systeme und insbesondere die Simulationstechnik, die inzwischen in fast allen Gebieten der Informatik eingesetzt wird. Insbesondere aber gewinnt das wissenachaftliche Rechnen immer mehr an Bedeutung, da die komplexen Zusammenhänge in unserer technologieorientierten Welt den Einsatz adäquater mathematischer Methoden voraussetzen. In der Vorlesung werden die folgende Themengebiete behandelt:
- Gleitpunktarithmetik, (IEEE 754-Norm, Rundungsfehleranalyse, Kondition, Stabilität)
- Polynom Interpolation (Lagrange, Newton, Aitken-Neville, Splines)
- Trigonometrische Interpolation (diskrete Fouriertransformation, FFT)
- Numerische Integration (Trapez-, Simpson-Formel, Newton-Cotes-Formeln, Romberg-Verfahren)
- Lineare Gleichungssysteme (Gauß-Elimination, LR- und Cholesky-Zerlegung)
- Iterationsverfahren (ein- und mehrdimensionales Newton-Verfahren)
- Numerische Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen
(Einschritt- und Mehrschrittverfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Butcher-Arrays)
- Stochastik (Einführung, Begrifsklärung, Kombinatorik)
- Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
(diskrete Zufallsvariable, Momente, bedingte Wahrscheinlichkeit, Satz von Bayes
- Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume
(kontinuierliche Zufallsvariable, Verteilungsfunktionen, Momente)
- Statistik (Schätzvariablen, Vertrauensintervalle, Tests)
|
Allgemeine Informationen
Literatur
Termine und Materialien
Maple Worksheets (Maple 9.5)
Übungen
Alte Klausuren (EST II)
Alte Klausuren (NSG)
|
|
|
|
|
|
Michael Schanz
)
| © Universität Stuttgart |
Impressum