Seminar: Ausgewählte Kapitel aus der Numerik

Das Seminar "Ausgewählte Kapitel aus der Numerik" ist vom Typ 2 SWS. Für weitere Informationen zum Seminar kontaktieren Sie bitte Stefan Hain.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an alle Studierende der Studiengänge:

Bachelor/Master Mathematik
Bachelor/Master Wirtschaftsmathematik
Bachelor/Master Mathematische Biometrie
Staatsexamen/Bachelor/Master Höheres Lehramt für Gymnasien
Bachelor/Master CSE

Allgemeines

Nähere Informationen zu den unten aufgeführten Themenvorschlägen ab sofort über Moodle einsehbar.
Bitte per Email an stefan.hain@uni-ulm.de drei Themenwünsche angeben, wir verteilen diese dann – nach Möglichkeit optimal.
Vorträge im Sommersemester nach Vereinbarung, gerne auch in Blockform (je nach Interesse der Teilnehmer*innen).
Jede/r Teilnehmer/in hält einen Vortrag von 45 Minuten plus Diskussion.
Abgabe einer Zusammenfassung von mindestens 3 bis maximal 5 Seiten (deutsch oder englisch) inklusive der erstellten Software in elektronischer Form (beides wird allen Teilnehmer*innen zur Verfügung gestellt).
Abgabe 2 Wochen vor dem Vortrag.
Die vorgeschlagenen Themen enthalten Literatur, die als Einstieg zu verstehen sind. Weitere eigene Literaturrecherche ist notwendig!

Themenvorschläge

Hier finden Sie eine kleine Auswahl an möglichen Themen. Nähere Informationen zu den hier aufgelisteten Themen finden sie in Moodle.

Nichtlineare Modellreduktion
Model Order Reduction with Python – pyMOR
Numerical Methods in Julia – The Julia Programming Language
Randomisierte Numerik
Data driven model reduction and neural network
Theoretical Analysis of Deep Neural Networks for Model Reduction
Recurrent Neural Networks as Optimal Mesh Refinement Strategies
Discontinous Galerkin Methods / Unstetige Galerkin Methoden
Modellreduktion und Optimalsteuerung – der „klassische Zugang“
Space-Time Formulation of Optimal Control Problems
Krylov-Methoden für lineare Gleichungssysteme
Niedrigrangmethoden für Modellreduktion

Registrierung

Bitte schreiben Sie sich in den Moodle-Kurs zur Veranstaltung ein. Das Passwort, welches Sie zur Einschreibung benötigen, erhalten Sie von Stefan Hain.