Modellbildung und Simulation - Summer 11: Difference between revisions

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* Blatt 6 (Fuzzy-Regelung); Übung am 28.6
* Blatt 6 (Fuzzy-Regelung); Übung am 28.6
** [http://www5.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mod_sim/SS11/uebung/blatt6/blatt06.pdf Das Übungsblatt]
** [http://www5.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mod_sim/SS11/uebung/blatt6/blatt06.pdf Das Übungsblatt]
** [http://www5.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mod_sim/SS11/uebung/blatt6/fuzzy.mws Das Maple-Worksheet], auch [http://www5.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mod_sim/SS11/uebung/blatt6/fuzzy1.html in HTML]
* Blatt 7 (Numerische Behandlung von ODEs); Übung am 5.7
** [http://www5.in.tum.de/lehre/vorlesungen/mod_sim/SS11/uebung/blatt7/blatt07.pdf Das Übungsblatt]


= Buch zur Vorlesung =  
= Buch zur Vorlesung =  

Revision as of 11:45, 30 June 2011

Term
Summer 11
Lecturer
Univ.-Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz
Time and Place
Mi 12:15 - 13:45 Uhr, Do 13:00 - 14:30 Uhr, Raum MI HS 2
Audience
Modul IN2010
Informatik Diplom: Wahlpflichtfach im Bereich theoretische Informatik
Informatik Bachelor: Wahlfach bzw. Veranstaltung im Anwendungsfach Mathematik nach dem Studienplan vom September 2009
Wirtschaftsinformatik Bachelor: Wahlfach
Informatik Master: Wahlfach im Fachgebiet "Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen"
Studierende der Mathematik/Technomathematik, Natur- und Ingenieurwissenschaften
Tutorials
Alexander Heinecke, Benjamin Peherstorfer
Uebungstermine: Di, 12:15 - 13:45 Uhr und 16:00 - 17:30 Uhr, Raum 02.07.023, erste Uebung 10.05.11
Exam
-
Semesterwochenstunden / ECTS Credits
6 SWS (4V + 2Ü) / 8 Credits
TUMonline
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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

  • Am Dienstag, 17. Mai finden keine Übungen statt

Folien

Maple

Übungsblätter und Material zu den Übungen


Buch zur Vorlesung

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