Das Herbstsemester 2020 findet in einer gemischten Form aus Online- und Präsenzunterricht statt.
Bitte lesen Sie die publizierten Informationen zu den einzelnen Lehrveranstaltungen genau.

151-0104-00L  Uncertainty Quantification for Engineering & Life Sciences

SemesterHerbstsemester 2016
DozierendeP. Koumoutsakos
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrveranstaltungFindet dieses Semester nicht statt.
LehrspracheEnglisch
KommentarNumber of participants limited to 60.



Katalogdaten

KurzbeschreibungQuantification of uncertainties in computational models pertaining to applications in engineering and life sciences. Exploitation of massively available data to develop computational models with quantifiable predictive capabilities. Applications of Uncertainty Quantification and Propagation to problems in mechanics, control, systems and cell biology.
LernzielThe course will teach fundamental concept of Uncertainty Quantification and Propagation (UQ+P) for computational models of systems in Engineering and Life Sciences. Emphasis will be placed on practical and computational aspects of UQ+P including the implementation of relevant algorithms in multicore architectures.
InhaltTopics that will be covered include: Uncertainty quantification under
parametric and non-parametric modelling uncertainty, Bayesian inference with model class assessment, Markov Chain Monte Carlo simulation, prior and posterior reliability analysis.
SkriptThe class will be largely based on the book: Data Analysis: A Bayesian Tutorial by Devinderjit Sivia as well as on class notes and related literature that will be distributed in class.
Literatur1. Data Analysis: A Bayesian Tutorial by Devinderjit Sivia
2. Probability Theory: The Logic of Science by E. T. Jaynes
3. Class Notes
Voraussetzungen / BesonderesFundamentals of Probability, Fundamentals of Computational Modeling

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeP. Koumoutsakos
Formbenotete Semesterleistung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionRepetition ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
151-0104-00 GUncertainty Quantification for Engineering & Life Sciences
Findet dieses Semester nicht statt.
3 Std.P. Koumoutsakos

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

PlätzeMaximal 60
WartelisteBis 09.09.2016

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Bewegungswissenschaften und Sport MasterWahlfächerWInformation
Chemie- und Bioingenieurwissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterMethoden der InformatikWInformation
Doktorat Departement Maschinenbau und VerfahrenstechnikLehrangebot Doktorat und PostdoktoratWInformation
Elektrotechnik und Informationstechnologie MasterEmpfohlene FächerWInformation
Gesundheitswissenschaften und Technologie MasterWahlfächer IIWInformation
Gesundheitswissenschaften und Technologie MasterWahlfächer IIWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung in Computational ScienceWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterEnergy, Flows and ProcessesWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterMechanics, Materials, StructuresWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterRobotics, Systems and ControlWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterMicro & NanosystemsWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterBioengineeringWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterDesign, Computation, Product Development & ManufacturingWInformation
Mikro- und Nanosysteme MasterWählbare KernfächerWInformation
Nuclear Engineering Master3. Semester (PSI)WInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Robotics, Systems and Control MasterKernfächerWInformation
Verfahrenstechnik MasterKernfächerWInformation