Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2016

Rechnergestützte Wissenschaften Master Information
Auflagen-Lerneinheiten
Das untenstehende Lehrangebot gilt nur für MSc Studierende mit Zulassungsauflagen.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0122-AALFluid Dynamics for CSE
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-5 KP11RT. Rösgen
KurzbeschreibungAn introduction to the physical and mathematical foundations of fluid dynamics is given.
Topics include dimensional analysis, integral and differential conservation laws, inviscid and viscous flows, Navier-Stokes equations, boundary layers, turbulent pipe flow. Elementary solutions and examples are presented.
LernzielAn introduction to the physical and mathematical principles of fluid dynamics. Fundamental terminology/principles and their application to simple problems.
InhaltPhänomene, Anwendungen, Grundfragen
Dimensionsanalyse und Ähnlichkeit; Kinematische Beschreibung; Erhaltungssätze (Masse, Impuls, Energie), integrale und differentielle Formulierungen; Reibungsfreie Strömungen: Euler-Gleichungen, Stromfadentheorie, Satz von Bernoulli; Reibungsbehaftete Strömungen: Navier-Stokes-Gleichungen; Grenzschichten; Turbulenz
SkriptEine erweiterte Formelsammlung zur Vorlesung wird elektronisch zur Verfügung gestellt.
LiteraturEmpfohlenes Buch: Fluid Mechanics, P. Kundu & I. Cohen, Elsevier
Voraussetzungen / BesonderesPerformance Assessment: session examination
Allowed aids:
Textbook (free selection, list of assignments), list of formulars IFD, 8 Sheets (=4 Pages) own notes, calculator
406-0353-AALAnalysis III Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Soner
KurzbeschreibungEinführung in die partiellen Differentialgleichungen. Klassifizieren und Lösen von in der Praxis wichtigen Differentialgleichungen. Es werden elliptische, parabolische und hyperbolische Differentialgleichungen behandelt. Folgende mathematischen Techniken werden vorgestellt: Laplacetransformation, Fourierreihen, Separation der Variablen, Methode der Charakteristiken.
LernzielMathematische Behandlung naturwissenschaftlicher Probleme lernen. Verstehen der Eigenschaften der verschiedenen Typen von partiellen Differentialgleichungen.
InhaltLaplace Transforms:
- Laplace Transform, Inverse Laplace Transform, Linearity, s-Shifting
- Transforms of Derivatives and Integrals, ODEs
- Unit Step Function, t-Shifting
- Short Impulses, Dirac's Delta Function, Partial Fractions
- Convolution, Integral Equations
- Differentiation and Integration of Transforms

Fourier Series, Integrals and Transforms:
- Fourier Series
- Functions of Any Period p=2L
- Even and Odd Functions, Half-Range Expansions
- Forced Oscillations
- Approximation by Trigonometric Polynomials
- Fourier Integral
- Fourier Cosine and Sine Transform

Partial Differential Equations:
- Basic Concepts
- Modeling: Vibrating String, Wave Equation
- Solution by separation of variables; use of Fourier series
- D'Alembert Solution of Wave Equation, Characteristics
- Heat Equation: Solution by Fourier Series
- Heat Equation: Solutions by Fourier Integrals and Transforms
- Modeling Membrane: Two Dimensional Wave Equation
- Laplacian in Polar Coordinates: Circular Membrane, Fourier-Bessel Series
- Solution of PDEs by Laplace Transform
LiteraturE. Kreyszig, Advanced Engineering Mathematics, John Wiley & Sons, 10. Auflage, 2011

C. R. Wylie & L. Barrett, Advanced Engineering Mathematics, McGraw-Hill, 6th ed.

G. Felder, Partielle Differenzialgleichungen für Ingenieurinnen und Ingenieure, hypertextuelle Notizen zur Vorlesung Analysis III im WS 2002/2003.

Y. Pinchover, J. Rubinstein, An Introduction to Partial Differential Equations, Cambridge University Press, 2005

For reference/complement of the Analysis I/II courses:

Christian Blatter: Ingenieur-Analysis (Download PDF)
Voraussetzungen / BesonderesWeitere Informationen unter:
Link
406-0603-AALStochastics (Probability and Statistics)
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Kalisch
KurzbeschreibungIntroduction to basic methods and fundamental concepts of statistics and probability theory for non-mathematicians. The concepts are presented on the basis of some descriptive examples. Learning the statistical program R for applying the acquired concepts will be a central theme.
LernzielThe objective of this course is to build a solid fundament in probability and statistics. The student should understand some fundamental concepts and be able to apply these concepts to applications in the real world. Furthermore, the student should have a basic knowledge of the statistical programming language "R".
InhaltFrom "Statistics for research" (online)
Ch 1: The Role of Statistics
Ch 2: Populations, Samples, and Probability Distributions
Ch 3: Binomial Distributions
Ch 6: Sampling Distribution of Averages
Ch 7: Normal Distributions
Ch 8: Student's t Distribution
Ch 9: Distributions of Two Variables

From "Introductory Statistics with R (online)"
Ch 1: Basics
Ch 2: The R Environment
Ch 3: Probability and distributions
Ch 4: Descriptive statistics and tables
Ch 5: One- and two-sample tests
Ch 6: Regression and correlation
Literatur- "Statistics for research" by S. Dowdy et. al. (3rd
edition); Print ISBN: 9780471267355; Online ISBN: 9780471477433; DOI:
10.1002/0471477435
From within the ETH, this book is freely available online under:
Link

- "Introductory Statistics with R" by Peter Dalgaard; ISBN
978-0-387-79053-4; DOI: 10.1007/978-0-387-79054-1
From within the ETH, this book is freely available online under:
Link
406-0663-AALNumerical Methods for CSE
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-7 KP15RR. Hiptmair
Kurzbeschreibunghe course gives an introduction into fundamental techniques and algorithms of numerical mathematics which play a central role in numerical simulations in science and technology. The course focuses on fundamental ideas and algorithmic aspects of numerical methods. The exercises involve actual implementation of numerical methods in C++.
Lernziel* Knowledge of the fundamental algorithms in numerical mathematics
* Knowledge of the essential terms in numerical mathematics and the techniques used for the analysis of numerical algorithms
* Ability to choose the appropriate numerical method for concrete problems
* Ability to interpret numerical results
* Ability to implement numerical algorithms afficiently
Inhalt1. Direct Methods for linear systems of equations
2. Least Squares Techniques
3. Data Interpolation and Fitting
4. Filtering Algorithms
8. Approximation of Functions
9. Numerical Quadrature
10. Iterative Methods for non-linear systems of equations
11. Single Step Methods for ODEs
12. Stiff Integrators
SkriptLecture materials (PDF documents and codes) will be made available to participants.
LiteraturU. ASCHER AND C. GREIF, A First Course in Numerical Methods, SIAM, Philadelphia, 2011.

A. QUARTERONI, R. SACCO, AND F. SALERI, Numerical mathematics, vol. 37 of Texts in Applied Mathematics, Springer, New York, 2000.

W. Dahmen, A. Reusken "Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler", Springer 2006.

M. Hanke-Bourgeois "Grundlagen der Numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens", BG Teubner, 2002

P. Deuflhard and A. Hohmann, "Numerische Mathematik I", DeGruyter, 2002
Voraussetzungen / BesonderesSolid knowledge about fundamental concepts and technques from linear algebra & calculus as taught in the first year of science and engineering curricula.

The course will be accompanied by programming exercises in C++ relying on the template library EIGEN. Familiarity with C++, object oriented and generic programming is an advantage. Participants of the course are expected to learn C++ by themselves.
252-0232-AALSoftware Design
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-6 KP13RD. Gruntz
KurzbeschreibungIm Kurs Software Design werden häufig verwendete Entwurfsmuster der objektorientierten Programmierung und des objektorientierten Designs vorgestellt und diskutiert. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
LernzielDie Studierenden
- kennen die Grundprinzipien der objektorientierten Programmierung und können diese anwenden.
- kennen die wichtigsten objektorientierten Entwurfsmuster.
- können diese anwenden um Designprobleme zu lösen.
- erkennen in einem gegebenen Design die Verwendung von Entwurfsmustern.
529-0483-AALStatistical Physics and Computer Simulation
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle andere Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Reiher
KurzbeschreibungDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Sie wird mittels Computersimulationen dargelegt. Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren.
LernzielEinführung in die statistische Mechanik mit Hilfe von Computersimulationen, erwerben der Fertigkeit Computersimulationen durchzuführen und die Resultate zu interpretieren.
InhaltDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Die statistisceh Mechanik wird mit Hilfe von Computersimulationen dargelegt.
Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren; Prinzipien und Anwendungen der stochastischen Dynamik; Einführung und Anwendungne der Nichtgleichgewichts-Molekulardynamik.
Skriptvorhanden
Literatursiehe "Course Schedule"
Voraussetzungen / BesonderesZusätzliche Informationen werden bei Veranstaltungsbeginn bekanntgegeben.
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