Modellbildung und Simulation - Summer 09: Difference between revisions
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Modelle sind vereinfachende Abstraktionen realer Systeme, Simulationen sind (meistens, für uns immer) rechnergestützte Experimente, ausgehend von einem Modell. Für das Verständnis, die Vorhersage sowie die Optimierung des Systemverhaltens werden effiziente und aussagekräftige Simulationen immer wichtiger. Entsprechend der großen Vielfalt zu modellierender sowie zu simulierender Systeme (beispielhaft seien genannt Klima, Wetter, chemische oder biologische Reaktoren, Crash-Tests im Automobilbau, Börsenkurse, Scheduling, Straßenverkehr, Verkehr in Rechensystemen, Softwaresysteme) kommen ganz unterschiedliche mathematische und informatische Instrumentarien zum Einsatz - deterministische oder stochastische, diskrete oder numerische - aber auch weniger formale wie textuelle oder graphische Beschreibungen (Diagramme etc.). Gleichwohl gibt es übergeordnete Prinzipien, etwa bei der Herleitung, Analyse oder Bewertung von Modellen. | Modelle sind vereinfachende Abstraktionen realer Systeme, Simulationen sind (meistens, für uns immer) rechnergestützte Experimente, ausgehend von einem Modell. Für das Verständnis, die Vorhersage sowie die Optimierung des Systemverhaltens werden effiziente und aussagekräftige Simulationen immer wichtiger. Entsprechend der großen Vielfalt zu modellierender sowie zu simulierender Systeme (beispielhaft seien genannt Klima, Wetter, chemische oder biologische Reaktoren, Crash-Tests im Automobilbau, Börsenkurse, Scheduling, Straßenverkehr, Verkehr in Rechensystemen, Softwaresysteme) kommen ganz unterschiedliche mathematische und informatische Instrumentarien zum Einsatz - deterministische oder stochastische, diskrete oder numerische - aber auch weniger formale wie textuelle oder graphische Beschreibungen (Diagramme etc.). Gleichwohl gibt es übergeordnete Prinzipien, etwa bei der Herleitung, Analyse oder Bewertung von Modellen. | ||
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Revision as of 17:33, 18 March 2009
- Term
- Summer 09
- Lecturer
- Univ.-Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz
- Time and Place
- Dienstags und Donnerstags, je 10:15-11:45, Raum MI 02.07.023, Beginn: 21.04.2009
- Übung: Mittwochs, je 10:15-11:45, Raum MI 02.07.023.
- Audience
- Modul IN2010
- Informatik Diplom: Wahlpflichtfach im Bereich theoretische Informatik
- Informatik Master: Wahlfach im Fachgebiet "Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen"
- Informatik/Wirtschaftsinformatik Bachelor: Wahlfach
- Studierende der Mathematik/Technomathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften
- Tutorials
- Dirk Pflüger, Stefan Zimmer
- Exam
- Voraussichtlich schriftliche Prüfung am Semesterende
- Semesterwochenstunden / ECTS Credits
- 6 SWS (4V + 2Ü) / 8 Credits
- TUMonline
- {{{tumonline}}}
Inhalt
Modelle sind vereinfachende Abstraktionen realer Systeme, Simulationen sind (meistens, für uns immer) rechnergestützte Experimente, ausgehend von einem Modell. Für das Verständnis, die Vorhersage sowie die Optimierung des Systemverhaltens werden effiziente und aussagekräftige Simulationen immer wichtiger. Entsprechend der großen Vielfalt zu modellierender sowie zu simulierender Systeme (beispielhaft seien genannt Klima, Wetter, chemische oder biologische Reaktoren, Crash-Tests im Automobilbau, Börsenkurse, Scheduling, Straßenverkehr, Verkehr in Rechensystemen, Softwaresysteme) kommen ganz unterschiedliche mathematische und informatische Instrumentarien zum Einsatz - deterministische oder stochastische, diskrete oder numerische - aber auch weniger formale wie textuelle oder graphische Beschreibungen (Diagramme etc.). Gleichwohl gibt es übergeordnete Prinzipien, etwa bei der Herleitung, Analyse oder Bewertung von Modellen.
In dieser Vorlesung wird in die mathematisch-informatische Modellierung eingeführt, wobei Themen wie Modellklassen, Auswahl des geeigneten Instrumentariums zur formalen Beschreibung, Betrachtungsebenen und Hierarchie, Herleitung von Modellen sowie Eigenschaften und Analyse von Modellen besprochen werden.
Es schließt sich an die exemplarische Behandlung von Beispielen diskreter Modelle und Simulationsverfahren (Entscheidungstheorie, Scheduling, diskrete Ereignissimulation) sowie kontinuierlicher Modelle und Simulationstechniken (Populationsdynamik, Regelungstechnik, Verkehrssimulation, Wärmeleitung) aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Gebieten. Dabei wird jeweils auf das erforderliche Rüstzeug, die Herleitung des Modells sowie auf seine Umsetzung zur Realisierung von Simulationen eingegangen.
Die Vorlesung beleuchtet diese Thematik aus der Sicht der Informatik. Die erforderlichen mathematischen Inhalte werden in der Vorlesung behandelt; über das Grundstudium hinausgehende diesbezügliche Voraussetzungen gibt es nicht.
Aktuelles
- Noch nichts
- Hier steht z.B., wenn Vorlesungs- und Übungstermine getauscht werden müssen