Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2018
Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor | ||||||
Bachelor-Studium (Studienreglement 2018) | ||||||
Obligatorische Fächer des Basisjahres | ||||||
Basisprüfungsblock 1 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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401-0151-00L | Lineare Algebra | O | 5 KP | 3V + 2U | V. C. Gradinaru | |
Kurzbeschreibung | Inhalt: Lineare Gleichungssysteme - der Algorithmus von Gauss, Matrizen - LR-Zerlegung, Determinanten, Vektorräume, Ausgleichsrechnung - QR-Zerlegung, Lineare Abbildungen, Eigenwertproblem, Normalformen -Singulärwertzerlegung; numerische Aspekte; Einführung in MATLAB. | |||||
Lernziel | Einführung in die Lineare Algebra für Ingenieure unter Berücksichtigung numerischer Aspekte | |||||
Skript | K. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002 | |||||
Literatur | K. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002 | |||||
252-0025-00L | Diskrete Mathematik | O | 7 KP | 4V + 2U | U. Maurer | |
Kurzbeschreibung | Inhalt: Mathematisches Denken und Beweise, Abstraktion. Mengen, Relationen (z.B. Aequivalenz- und Ordnungsrelationen), Funktionen, (Un-)abzählbarkeit, Zahlentheorie, Algebra (Gruppen, Ringe, Körper, Polynome, Unteralgebren, Morphismen), Logik (Aussagen- und Prädikatenlogik, Beweiskalküle). | |||||
Lernziel | Hauptziele der Vorlesung sind (1) die Einführung der wichtigsten Grundbegriffe der diskreten Mathematik, (2) das Verständnis der Rolle von Abstraktion und von Beweisen und (3) die Diskussion einiger Anwendungen, z.B. aus der Kryptographie, Codierungstheorie und Algorithmentheorie. | |||||
Inhalt | Siehe Kurzbeschreibung. | |||||
Skript | vorhanden (englisch) | |||||
252-0856-00L | Informatik | O | 4 KP | 2V + 2U | F. Friedrich Wicker, M. Schwerhoff | |
Kurzbeschreibung | Die Vorlesung bietet eine Einführung in das Programmieren mit einem Fokus auf systematischem algorithmischem Problemlösen. Lehrsprache ist C++. Es wird keine Programmiererfahrung vorausgesetzt. | |||||
Lernziel | Primäres Lernziel der Vorlesung ist die Befähigung zum Programmieren mit C++. Studenten beherrschen nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung die Mechanismen zum Erstellen eines Programms, sie kennen die fundamentalen Kontrollstrukturen, Datenstrukturen und verstehen, wie man ein algorithmisches Problem in ein Programm abbildet. Sie haben eine Vorstellung davon, was "hinter den Kulissen" passiert, wenn ein Programm übersetzt und ausgeführt wird. Sekundäre Lernziele der Vorlesung sind das Computer-basierte, algorithmische Denken, Verständnis der Möglichkeiten und der Grenzen der Programmierung und die Vermittlung der Denkart eines Computerwissenschaftlers. | |||||
Inhalt | Wir behandeln fundamentale Datentypen, Ausdrücke und Anweisungen, (Grenzen der) Computerarithmetik, Kontrollanweisungen, Funktionen, Felder, zusammengesetze Strukturen und Zeiger. Im Teil zur Objektorientierung werden Klassen, Vererbung und Polymorhpie behandelt, es werden exemplarisch einfache dynamische Datentypen eingeführt. Die Konzepte der Vorlesung werden jeweils durch Algorithmen und Anwendungen motiviert und illustriert. | |||||
Skript | Ein Skript in englischer Sprache wird semesterbegleitend herausgegeben. Das Skript und die Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt. | |||||
Literatur | Bjarne Stroustrup: Einführung in die Programmierung mit C++, Pearson Studium, 2010 Stephen Prata: C++ Primer Plus, Sixth Edition, Addison Wesley, 2012 Andrew Koenig and Barbara E. Moo: Accelerated C++, Addison-Wesley, 2000. | |||||
Basisprüfungsblock 2 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
401-0231-10L | Analysis 1 Studierende im BSc EEIT können alternativ auch 401-1261-07L Analysis I (für BSc Mathematik, BSc Physik und BSc IN (phys.-chem. Fachrichtung)) belegen und den zugehörigen Jahreskurs prüfen lassen. Studierende im BSc EEIT, welche 401-1261-07L/401-1262-07L Analysis I/II anstelle von 401-0231-10L/401-0232-10L Analysis 1/2 belegen möchten, wenden sich vor der Belegung an ihren Studiengang. | O | 8 KP | 4V + 3U | A. Iozzi | |
Kurzbeschreibung | Reelle und komplexe Zahlen, Vektoren, Grenzwerte, Folgen, Reihen, Potenzreihen, stetige Abbildungen, Differential- und Integralrechnung einer Variablen, Einführung in gewöhnliche Differentialgleichungen | |||||
Lernziel | Einfuehrung in die Grundlagen der Analysis | |||||
Skript | Christian Blatter: Ingenieur-Analysis (Kapitel 1-3) Skript der Vorlesung (A. Iozzi) Konrad Koenigsberger, Analysis I. | |||||
402-0043-00L | Physik I | O | 4 KP | 3V + 1U | J. Home | |
Kurzbeschreibung | Einführung in die Denk- und Arbeitsweise in der Physik unter Zuhilfenahme von Demonstrationsexperimenten: Mechanik von Massenpunkten und starren Körpern, Schwingungen und Wellen. | |||||
Lernziel | Vermittlung der physikalischen Denk- und Arbeitsweise und Einführung in die Methoden in einer experimentellen Wissenschaft. Die Studenten und Studentinnen soll lernen, physikalische Fragestellungen im eigenen Wissenschaftsbereich zu identifizieren, zu kommunizieren und zu lösen. | |||||
Inhalt | Mechanik (Bewegung, Newtonsche Axiome, Arbeit und Energie, Impulserhaltung, Drehbewegungen, Gravitation, deformierbare Körper) Schwingungen und Wellen (Schwingungen, mechanische Wellen, Akustik) | |||||
Skript | Die Vorlesung richtet sich nach dem Lehrbuch "Physik" von Paul A. Tipler. | |||||
Literatur | Tipler, Paul A., Mosca, Gene, Physik (für Wissenschaftler und Ingenieure), Springer Spektrum | |||||
Grundlagenfächer | ||||||
Block G1 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
401-0353-00L | Analysis III | O | 4 KP | 2V + 2U | A. Figalli | |
Kurzbeschreibung | In this lecture we treat problems in applied analysis. The focus lies on the solution of quasilinear first order PDEs with the method of characteristics, and on the study of three fundamental types of partial differential equations of second order: the Laplace equation, the heat equation, and the wave equation. | |||||
Lernziel | The aim of this class is to provide students with a general overview of first and second order PDEs, and teach them how to solve some of these equations using characteristics and/or separation of variables. | |||||
Inhalt | 1.) General introduction to PDEs and their classification (linear, quasilinear, semilinear, nonlinear / elliptic, parabolic, hyperbolic) 2.) Quasilinear first order PDEs - Solution with the method of characteristics - COnservation laws 3.) Hyperbolic PDEs - wave equation - d'Alembert formula in (1+1)-dimensions - method of separation of variables 4.) Parabolic PDEs - heat equation - maximum principle - method of separation of variables 5.) Elliptic PDEs - Laplace equation - maximum principle - method of separation of variables - variational method | |||||
Literatur | Y. Pinchover, J. Rubinstein, "An Introduction to Partial Differential Equations", Cambridge University Press (12. Mai 2005) | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: Analysis I and II, Fourier series (Complex Analysis) | |||||
401-0647-00L | Introduction to Mathematical Optimization | O | 5 KP | 2V + 1U | D. Adjiashvili | |
Kurzbeschreibung | Introduction to basic techniques and problems in mathematical optimization, and their applications to a variety of problems in engineering. | |||||
Lernziel | The goal of the course is to obtain a good understanding of some of the most fundamental mathematical optimization techniques used to solve linear programs and basic combinatorial optimization problems. The students will also practice applying the learned models to problems in engineering. | |||||
Inhalt | Topics covered in this course include: - Linear programming (simplex method, duality theory, shadow prices, ...). - Basic combinatorial optimization problems (spanning trees, shortest paths, network flows, ...). - Modelling with mathematical optimization: applications of mathematical programming in engineering. | |||||
Literatur | Information about relevant literature will be given in the lecture. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | This course is meant for students who did not already attend the course "Mathematical Optimization", which is a more advance lecture covering similar topics. Compared to "Mathematical Optimization", this course has a stronger focus on modeling and applications. | |||||
401-0663-00L | Numerical Methods for CSE | O | 8 KP | 4V + 2U + 1P | R. Alaifari | |
Kurzbeschreibung | The 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 | |||||
Inhalt | 1. 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 | |||||
Skript | Lecture materials (PDF documents and codes) will be made available to the participants through the course web page: Link | |||||
Literatur | U. 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 / Besonderes | 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. | |||||
Block G2 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
401-0603-00L | Stochastik | O | 4 KP | 2V + 1U | M. H. Maathuis | |
Kurzbeschreibung | Die Vorlesung deckt folgende Themenbereiche ab: Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen, gemeinsame und bedingte Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen, das Gesetz der Grossen Zahlen, der zentrale Grenzwertsatz, deskriptive Statistik, schliessende Statistik, Statistik bei normalverteilten Daten, Punktschätzungen, und Vergleich zweier Stichproben. | |||||
Lernziel | Kenntnis der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. | |||||
Inhalt | Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, einige Grundbegriffe der mathematischen Statistik und Methoden der angewandten Statistik. | |||||
Skript | Vorlesungsskript | |||||
Literatur | Vorlesungsskript | |||||
402-0811-00L | Programming Techniques for Scientific Simulations I | O | 5 KP | 4G | R. Käppeli | |
Kurzbeschreibung | This lecture provides an overview of programming techniques for scientific simulations. The focus is on advances C++ programming techniques and scientific software libraries. Based on an overview over the hardware components of PCs and supercomputer, optimization methods for scientific simulation codes are explained. | |||||
Lernziel | ||||||
252-0061-00L | Systems Programming and Computer Architecture | O | 7 KP | 4V + 2U | T. Roscoe | |
Kurzbeschreibung | Introduction to systems programming. C and assembly language, floating point arithmetic, basic translation of C into assembler, compiler optimizations, manual optimizations. How hardware features like superscalar architecture, exceptions and interrupts, caches, virtual memory, multicore processors, devices, and memory systems function and affect correctness, performance, and optimization. | |||||
Lernziel | The course objectives are for students to: 1. Develop a deep understanding of, and intuition about, the execution of all the layers (compiler, runtime, OS, etc.) between programs in high-level languages and the underlying hardware: the impact of compiler decisions, the role of the operating system, the effects of hardware on code performance and scalability, etc. 2. Be able to write correct, efficient programs on modern hardware, not only in C but high-level languages as well. 3. Understand Systems Programming as a complement to other disciplines within Computer Science and other forms of software development. This course does not cover how to design or build a processor or computer. | |||||
Inhalt | This course provides an overview of "computers" as a platform for the execution of (compiled) computer programs. This course provides a programmer's view of how computer systems execute programs, store information, and communicate. The course introduces the major computer architecture structures that have direct influence on the execution of programs (processors with registers, caches, other levels of the memory hierarchy, supervisor/kernel mode, and I/O structures) and covers implementation and representation issues only to the extend that they are necessary to understand the structure and operation of a computer system. The course attempts to expose students to the practical issues that affect performance, portability, security, robustness, and extensibility. This course provides a foundation for subsequent courses on operating systems, networks, compilers and many other courses that require an understanding of the system-level issues. Topics covered include: machine-level code and its generation by optimizing compilers, address translation, input and output, trap/event handlers, performance evaluation and optimization (with a focus on the practical aspects of data collection and analysis). | |||||
Skript | - C programmnig - Integers - Pointers and dynamic memory allocation - Basic computer architecture - Compiling C control flow and data structures - Code vulnerabilities - Implementing memory allocation - Linking - Floating point - Optimizing compilers - Architecture and optimization - Caches - Exceptions - Virtual memory - Multicore - Devices | |||||
Literatur | The course is based in part on "Computer Systems: A Programmer's Perspective" (3rd Edition) by R. Bryant and D. O'Hallaron, with additional material. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | 252-0029-00L Parallel Programming 252-0028-00L Design of Digital Circuits | |||||
Block G3 Die Lehrveranstaltungen von Block G3 finden im Frühjahrssemester statt. | ||||||
Block G4 Die Lehrveranstaltungen von Block G4 finden im Frühjahrssemester statt. | ||||||
Kernfächer aus dem Bereich I (Module) ab HS 2019 angeboten | ||||||
Kernfächer aus dem Bereich II ab HS 2019 angeboten | ||||||
Bachelor-Arbeit Wenn Sie anstelle von 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics die Lerneinheit 402-2000-00L Scientific Works in Physics anrechnen lassen möchten (dies ist erlaubt im Studiengang Rechnergestützte Wissenschaften), so wenden Sie sich nach dem Verfügen des Resultates an das Studiensekretariat (Link). | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
401-2000-00L | Scientific Works in Mathematics Zielpublikum: Bachelor-Studierende im dritten Jahr; Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können. | O | 0 KP | E. Kowalski | ||
Kurzbeschreibung | Introduction to scientific writing for students with focus on publication standards and ethical issues, especially in the case of citations (references to works of others.) | |||||
Lernziel | Learn the basic standards of scientific works in mathematics. | |||||
Inhalt | - Types of mathematical works - Publication standards in pure and applied mathematics - Data handling - Ethical issues - Citation guidelines | |||||
Skript | Moodle of the Mathematics Library: Link | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Weisung Link | |||||
401-2000-01L | Recherchieren in der Mathematik [wird überarbeitet] Für Details und zur Registrierung für den freiwilligen MathBib-Schulungskurs: Link | Z | 0 KP | Referent/innen | ||
Kurzbeschreibung | Freiwilliger Kurs "Recherchieren in der Mathematik" angeboten von der Mathematikbibliothek. | |||||
Lernziel | ||||||
402-2000-00L | Scientific Works in Physics Zielpublikum: Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können. Weisung Link | W | 0 KP | C. Grab | ||
Kurzbeschreibung | Literature Review: ETH-Library, Journals in Physics, Google Scholar; Thesis Structure: The IMRAD Model; Document Processing: LaTeX and BibTeX, Mathematical Writing, AVETH Survival Guide; ETH Guidelines for Integrity; Authorship Guidelines; ETH Citation Etiquettes; Declaration of Originality. | |||||
Lernziel | Basic standards for scientific works in physics: How to write a Master Thesis. What to know about research integrity. | |||||
401-3990-18L | Bachelor-Arbeit Nur für Rechnergestützte Wissenschaften BSc, Studienreglement 2018. Voraussetzung: erfolgreicher Abschluss der Lerneinheit 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics oder 402-2000-00L Scientific Works in Physics Weitere Angaben unter Link | O | 14 KP | 30D | Betreuer/innen | |
Kurzbeschreibung | Die Bachelor-Arbeit bildet den Abschluss des Studiengangs. Sie soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe rechnergestützt anzugehen. Die Bachelor-Arbeit umfasst ca. 420 Stunden. | |||||
Lernziel | Die Bachelorarbeit soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen rechnergestützt anzugehen. Andererseits soll auch gelernt werden, in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe mitzuarbeiten. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Der verantwortliche Leiter der Bachelorarbeit definiert die Aufgabenstellung und legt den Beginn der Bachelorarbeit und den Abgabetermin fest. Die Bachelorarbeit wird mit einem schriftlichen Bericht abgeschlossen. Die Leistung wird mit einer Note bewertet. |
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