Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2012

Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
Rechnergestützte Wissenschaften Master
Wahlfächer
701-1228-00L	Cloud Dynamics	W	4 KP	3G	U. Lohmann
Kurzbeschreibung	Hurricanes are among the most destructive elements in Atmospheric science. This lecture will discuss the requirements for their formation, longevity, damage potential and their relationship to global warming.
Lernziel	Understand how hurricane form and recognize that hurricane forecasts on short time scales and how they might change with global warming are very complex issues.
Inhalt	In order to understand hurricane formation, their lifecycle, their potential damage and their connection with global warming, this course will review cloud formation, dynamics and microphysics relevant for understanding hurricane formation and lifecycle. This includes discussing differences to extratropical cyclones and mesoscale complex systems.
Skript	Slides will be made available
Literatur	Houze, R. A., Cloud Dynamics, Academic Press, 1993 A literature list can be found here: http://www.iac.ethz.ch/edu/courses/master/modules/cloud_dynamics
Voraussetzungen / Besonderes	At least one introductory lecture in Atmospheric Science or Instructor's consent.
» siehe auch Angebot im Abschnitt Vertiefungsgebiete

Fallstudien
Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
401-3668-12L	Case Studies Seminar (Spring Semester 2012)	O	3 KP	2S	K. Nipp, V. C. Gradinaru, R. Hiptmair, W. F. van Gunsteren
Kurzbeschreibung	In the CSE Case Studies Seminar invited speakers from ETH, from other universities as well as from industry give a talk on an applied topic. Beside of attending the scientific talks students are asked to give short presentations (10 minutes) on a published paper out of a list.
Lernziel
Inhalt	In the CSE Case Studies Seminar invited speakers from ETH, from other universities as well as from industry give a talk on an applied topic. Beside of attending the scientific talks students are asked to give short presentations (10 minutes) on a published paper out of a list (containing articles from, e.g., Nature, Science, Scientific American, etc.).

Semesterarbeit Es gibt mehrere Lerneinheiten "Semesterarbeit", die alle gleichwertig sind. Wenn Sie im Lauf Ihres Studiums mehrere Semesterarbeiten schreiben, wählen Sie jeweils verschiedene Nummern aus, um wieder Kreditpunkte erhalten zu können.
Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
401-3750-01L	Semesterarbeit Für Rechnergestützte Wissenschaften Master: Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmeldeformular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1. Weitere Informationen www.math.ethz.ch/studiensekretariat/bsc-msc-theses_DE Für Mathematik Master und Angewandte Mathematik Master gibt es kein Anmeldeformular für Semesterarbeiten.	W	8 KP	11A	Professor/innen
Kurzbeschreibung	Semesterarbeiten dienen der Vertiefung in einem spezifischen Fachbereich; die Themen werden den Studierenden zur individuellen Auswahl angeboten. Semesterarbeiten sollen die Fähigkeit der Studierenden zu selbständiger mathematischer Tätigkeit und zur schriftlichen Darstellung mathematischer Ergebnisse fördern.
Lernziel
Voraussetzungen / Besonderes	Es gibt mehrere Lerneinheiten "Semesterarbeit", die alle gleichwertig sind. Wenn Sie im Lauf Ihres Studiums mehrere Semesterarbeiten schreiben, wählen Sie jeweils verschiedene Nummern aus, um wieder Kreditpunkte erhalten zu können.
401-3750-02L	Semesterarbeit Für Rechnergestützte Wissenschaften Master: Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmeldeformular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1. Weitere Informationen www.math.ethz.ch/studiensekretariat/bsc-msc-theses_DE Für Mathematik Master und Angewandte Mathematik Master gibt es kein Anmeldeformular für Semesterarbeiten.	W	8 KP	11A	Professor/innen
Kurzbeschreibung	Semesterarbeiten dienen der Vertiefung in einem spezifischen Fachbereich; die Themen werden den Studierenden zur individuellen Auswahl angeboten. Semesterarbeiten sollen die Fähigkeit der Studierenden zu selbständiger mathematischer Tätigkeit und zur schriftlichen Darstellung mathematischer Ergebnisse fördern.
Lernziel
Voraussetzungen / Besonderes	Es gibt mehrere Lerneinheiten "Semesterarbeit", die alle gleichwertig sind. Wenn Sie im Lauf Ihres Studiums mehrere Semesterarbeiten schreiben, wählen Sie jeweils verschiedene Nummern aus, um wieder Kreditpunkte erhalten zu können.
401-3750-03L	Semesterarbeit Für Rechnergestützte Wissenschaften Master: Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmeldeformular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1. Weitere Informationen www.math.ethz.ch/studiensekretariat/bsc-msc-theses_DE Für Mathematik Master und Angewandte Mathematik Master gibt es kein Anmeldeformular für Semesterarbeiten.	W	8 KP	11A	Professor/innen
Kurzbeschreibung	Semesterarbeiten dienen der Vertiefung in einem spezifischen Fachbereich; die Themen werden den Studierenden zur individuellen Auswahl angeboten. Semesterarbeiten sollen die Fähigkeit der Studierenden zu selbständiger mathematischer Tätigkeit und zur schriftlichen Darstellung mathematischer Ergebnisse fördern.
Lernziel
Voraussetzungen / Besonderes	Es gibt mehrere Lerneinheiten "Semesterarbeit", die alle gleichwertig sind. Wenn Sie im Lauf Ihres Studiums mehrere Semesterarbeiten schreiben, wählen Sie jeweils verschiedene Nummern aus, um wieder Kreditpunkte erhalten zu können.

Pflichtwahlfach Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften
» siehe Studiengang Pflichtwahlfach GESS

Master-Arbeit
Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
401-4990-01L	Master-Arbeit Zur Master-Arbeit wird nur zugelassen, wer: a. das Bachelor-Studium erfolgreich abgeschlossen hat; b. allfällige Auflagen für die Zulassung zum Master-Studiengang erfüllt hat. Bitte geben Sie das ausgefüllte Anmelde-Formular im Studiensekretariat vor Beginn der Arbeit ab. Die entsprechenden Formulare befinden sich in der Fächliwand vor dem Büro HG G 33.1. Weitere Informationen www.math.ethz.ch/studiensekretariat/bsc-msc-theses_DE	O	30 KP	57D	Professor/innen
Kurzbeschreibung	Die Master-Arbeit bildet den Abschluss des Studiengangs. Die Studierenden sollen mit der Master-Arbeit ihre Fähigkeit zu selbständiger, strukturierter und wissenschaftlicher Tätigkeit unter Beweis stellen.
Lernziel	Die Studierenden sollen mit der Master-Arbeit, die den Abschluss des Studiengangs bildet, ihre Fähigkeit zu selbständiger, strukturierter und wissenschaftlicher Tätigkeit unter Beweis stellen.

Kolloquien
Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
401-5650-00L	Colloquium in Applied and Numerical Mathematics	E-	0 KP	1K	C. Schwab, P. Grohs, R. Hiptmair, K. Nipp, N. H. Risebro
Kurzbeschreibung	Forschungskolloquium
Lernziel

Auflagen-Lerneinheiten Das untenstehende Lehrangebot gilt nur für MSc Studierende mit Zulassungsauflagen.
Nummer	Titel	Typ	ECTS	Umfang	Dozierende
151-0122-AAL	Fluid Dynamics for CSE Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	5 KP	11R	T. Rösgen
Kurzbeschreibung	An 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.
Lernziel	An introduction to the physical and mathematical principles of fluid dynamics. Fundamental terminology/principles and their application to simple problems.
Inhalt	Phänomene, 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
Skript	Eine erweiterte Formelsammlung zur Vorlesung wird elektronisch zur Verfügung gestellt.
Literatur	Empfohlenes Buch: Fluid Mechanics, P. Kundu & I. Cohen, Elsevier
Voraussetzungen / Besonderes	Performance Assessment: session examination Allowed aids: Textbook (free selection, list of assignments), list of formulars IFD, 8 Sheets (=4 Pages) own notes, calculator
252-0232-AAL	Software Design Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	6 KP	13R	D. Gruntz
Kurzbeschreibung	Im 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.
Lernziel	Die 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
Inhalt	In der Vorlesung wird in die objektorientierte Programmierung eingeführt. Als Programmiersprache wird Java verwendet. Der Fokus liegt jedoch auf dem objektorientierten Design, d.h. auf Entwurfsmustern. Entwurfsmuster sind Lösungen für wiederkehrende Designprobleme. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
Literatur	- Gamma, Helm, Johnson, Vlissides; Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software; Addison-Wesley; 0-2016-3361-2 - Freeman, Freeman, Sierra; Head First Design Patterns, Head First Design Patterns; O'Reilly; 978-0596007126
406-0663-AAL	Numerical Methods for CSE Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	7 KP	15R	R. Hiptmair
Kurzbeschreibung	Introduction into fundamental techniques and algorithms of numerical mathematics which play a central role in numerical simulations in science and technology.
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. Interpolation 3. Iterative Methods for non-linear systems of equations 4. Krylov methods for linear systems of equations 5. Eigensolvers 6. Least Squares Techniques 7. Filtering Algorithms 8. Approximation of Functions 9. Numerical Quadrature 10. Clustering Techniques 11. Single Step Methods for ODEs 12. Stiff Integrators 13. Structure Preserving Integrators
Literatur	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 C. Moler, Numerical computing with MATLAB, SIAM, 2004 P. Deuflhard and A. Hohmann, "Numerische Mathematik I", DeGruyter, 2002
Voraussetzungen / Besonderes	A course covering the material is taught in German every autumn term (course unit 401-0663-00L). Exercises and examination are available in English.
406-0603-AAL	Stochastics (Probability and Statistics) Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	4 KP	9R	M. Kalisch
Kurzbeschreibung	Introduction 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. The course will be based on the book "Statistics for research" by S. Dowdy et.al. and on the book "Introductory Statistics with R" by P. Dalgaard.
Lernziel	The 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". The main topics of the course are: - Introduction to probability - Common distributions - Binomialtest - z-Test, t-Test - Regression
Inhalt	From "Statistics for research": 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 [Regression] From "Introductory Statistics with R": Ch 1: Basics Ch 2: Probability and distributions Ch 3: Descriptive statistics and tables Ch 4: One- and two-sample tests Ch 5: 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: http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/0471477435 "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: http://www.springerlink.com/content/m17578/
406-0353-AAL	Analysis III Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	4 KP	9R	A. Cannas da Silva
Kurzbeschreibung	The focus lies on the simplest cases of three fundamental types of partial differential equations of second order: the Laplace equation, the heat equation and the wave equation.
Lernziel
Inhalt	Topics of the course (not definitive program!) 1. Introduction; 1-D wave equation; separation of variables. [Kreyszig 11.1, 11.2, 11.3, Felder 1] 2. Use of Fourier series for 1-D wave equation; review of Fourier series. [Kreyszig 11.3, Felder 3] 3. Solution of 1-D heat equation by Fourier series. [Kreyszig 11.5, Felder 3,5] 4. Solution of 1-D heat equation by Fourier integrals and transforms. [Kreyszig 11.6, Felder 4] 5. 2-D wave equation for a rectangular membrane; double Fourier series. [Kreyszig 11.7, 11.8, Felder 4] 6. Solution of 3-D wave equation by Fourier transforms. [Felder 6] 7. Laplace's equation; Dirichlet problem in a rectangle. [Kreyszig 11.5] 8. Laplacian in polar coordinates; vibrations of a circular membrane. [Kreyszig 11.9, 11.10] 9. Laplace's equation in cylindrical and spherical coordinates; Dirichlet problem on a sphere. [Kreyszig 11.11] 10. Spherical harmonics; potential theory; signal processing. [Kreyszig 16] 11. Solving by Laplace transforms. [Kreyszig 11.12] 12. Green's function; distributions. [Felder 7,8] 13. D'Alembert's solution of 1-D wave equation; method of characteristics. [Kreyszig 11.4, Felder 9]
Skript	A handwritten version of Prof. Ana Cannas' notes will be periodically uploaded at the following address: http://www.math.ethz.ch/~acannas/AnalysisIII_HS2011/
Literatur	Reference books and notes Main books: Giovanni Felder: "Partielle Differenzialgleichungen für Ingenieurinnen und Ingenieure" (Download PDF: http://www.math.ethz.ch/u/felder/Teaching/Partielle_Differenzialgleichungen ), Erwin Kreyszig: "Advanced Engineering Mathematics", John Wiley & Sons, just chapters 11, 16. Extra readings: Norbert Hungerbühler: "Einführung in die partiellen Differentialgleichungen", vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zürich, Yehuda Pinchover, Jacob Rubinstein: "Partial Differential Equations", Cambridge University Press 2005. For reference/complement of the Analysis I/II courses: Christian Blatter: Ingenieur-Analysis (Download PDF)
Voraussetzungen / Besonderes	Weitere Informationen unter: http://www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/hs2011/other/analysis3_itet
529-0483-AAL	Statistical Physics and Computer Simulation Die Lerneinheit kann nur von MSc Studierenden mit Zulassungsauflagen belegt werden.	E-	4 KP	9R	W. F. van Gunsteren
Kurzbeschreibung	Die 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.
Lernziel	Einführung in die statistische Mechanik mit Hilfe von Computersimulationen, erwerben der Fertigkeit Computersimulationen durchzuführen und die Resultate zu interpretieren.
Inhalt	Die 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.
Skript	vorhanden
Literatur	siehe "Course Schedule"
Voraussetzungen / Besonderes	Zusätzliche Informationen sind am Anschlagebrett vis-a-vis HCI G237

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