Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2017

Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor Information
Obligatorische Fächer des Basisjahres
Basisprüfungsblock 1
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0151-00LLineare Algebra Information O4 KP3G + 2UV. C. Gradinaru
KurzbeschreibungInhalt: Lineare Gleichungssysteme - der Algorithmus von Gauss, Matrizen - LR-Zerlegung, Determinanten, Vektorräume, Ausgleichsrechnung - QR-Zerlegung, Lineare Abbildungen, Eigenwertproblem, Normalformen -Singulärwertzerlegung; numerische Aspekte; Einführung in MATLAB.
LernzielEinführung in die Lineare Algebra für Ingenieure unter Berücksichtigung numerischer Aspekte
SkriptK. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002
LiteraturK. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002
252-0025-00LDiskrete Mathematik Information O7 KP4V + 2UU. Maurer
KurzbeschreibungInhalt: 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).
LernzielHauptziele 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.
InhaltSiehe Kurzbeschreibung.
Skriptvorhanden (englisch)
227-0003-00LDigitaltechnikO4 KP2V + 2UG. Tröster
KurzbeschreibungGrundbegriffe analog - digital, Zahlendarstellung, kombinatorische und sequenzielle Schaltungen, Boolesche Algebra, Karnough-Diagramme. endliche Automaten. Speicher und Rechenmodule in CMOS-Technik, programmierbare Logikschaltungen.
LernzielEs werden die Grundkonzepte der Digitaltechnik eingeführt und die wesentlichen Baublöcke zum Aufbau komplexer Digitalsysteme wie Mikroprozessoren präsentiert.
InhaltGrundbegriffe analog - digital, logische Verknüpfungen, Boole'sche Algebra, Schaltungsanalyse, Schaltungssynthese, Karnaugh-Diagramme, Hazards, Zahlensysteme (Zweierkomplement), binäre Codes.
Der MOS-Transistor als Schalter, Grundschaltungen in statischer CMOS-Technik und mit Transmissionsgates, statisches und dynamisches Verhalten, Tristate-Logik, programmierbare Bausteine (PLD, FPGA), zeitabhängige binäre Schaltungen (Latch, Flipflop), Register, Speicher (DRAM, SRAM, ROM, EPROM), asynchrone und synchrone Zähler, endliche Automaten (Folgezustandstabelle, Automatengraph), Rechenschaltungen (Addierer, Multiplexer, Look-up Table), Grundstruktur von Mikroprozessoren.
SkriptManuskript zu allen Lektionen, Übungen mit Musterlösungen.
http://www.ife.ee.ethz.ch/education/digital-technology.html
LiteraturLiteratur wird in den jeweiligen Vorlesungseinheiten benannt
Voraussetzungen / BesonderesKeine speziellen Voraussetzungen erforderlich
252-0835-00LInformatik I Information O4 KP2V + 2UF. Friedrich Wicker
KurzbeschreibungDie Vorlesung bietet eine Einführung in das Programmieren mit einem Fokus auf systematischem algorithmischem Problemlösen. Lehrsprache ist C++. Es wird keine Programmiererfahrung vorausgesetzt.
LernzielPrimäres 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.
InhaltWir 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.
SkriptEin Skript in englischer Sprache wird semesterbegleitend herausgegeben. Das Skript und die Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt.
LiteraturBjarne 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.
Voraussetzungen / BesonderesAb HS 2013 ist für die Prüfungszulassung kein Testat mehr erforderlich. Die Bearbeitung der wöchentlichen Uebungsserien ist somit freiwillig, wird aber dringend empfohlen!

Die einstündige Prüfungsklausur ist schriftlich.
Basisprüfungsblock 2
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0231-10LAnalysis IO8 KP4V + 3UT. H. Willwacher
KurzbeschreibungReelle und komplexe Zahlen, Vektoren, Grenzwerte, Folgen, Reihen, Potenzreihen, stetige Abbildungen, Differential- und Integralrechnung einer Variablen, Einführung in gewöhnliche Differentialgleichungen
LernzielEinfuehrung in die Grundlagen der Analysis
SkriptKonrad Koenigsberger, Analysis I.
Christian Blatter: Ingenieur-Analysis (Kapitel 1-3)
Grundlagenfächer
Block G1
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0353-00LAnalysis III Information O4 KP2V + 1UA. Figalli
KurzbeschreibungIn dieser Lehrveranstaltung werden Probleme der angewandten Analysis behandelt, speziell ausgerichtet auf die Bedürfnisse der Elektrotechniker. Dazu gehört vor allem das Studium der einfachsten Fälle der drei Grundtypen von partiellen Differentialgleichungen zweiten Grades: Laplace-Gleichung, Wärmeleitungsgleichung und Wellengleichung.
Lernziel
Inhalt1.) Klassifizierung von PDE's
- linear, quasilinear, nicht-linear
- elliptisch, parabolisch, hyperbolisch

2.) Quasilineare PDE
- Methode der Charakteristiken (Beispiele)

3.) Elliptische PDE
- Bsp: Laplace-Gleichung
- Harmonische Funktionen, Maximumsprinzip, Mittelwerts-Formel.
- Methode der Variablenseparation.

4.) Parabolische PDE
- Bsp: Wärmeleitungsgleichung
- Bsp: Inverse Wärmeleitungsgleichung
- Methode der Variablenseparation

5.) Hyperbolische PDE
- Bsp: Wellengleichung
- Formel von d'Alembert in (1+1)-Dimensionen
- Methode der Variablenseparation

6.) Green'sche Funktionen
- Rechnen mit der Dirac-Deltafunktion
- Idee der Green'schen Funktionen (Beispiele)

7.) Ausblick auf numerische Methoden
- 5-Punkt-Diskretisierung des Laplace-Operators (Beispiele)
LiteraturY. Pinchover, J. Rubinstein, "An Introduction to Partial Differential Equations", Cambridge University Press (12. Mai 2005)

Zusätzliche Literatur:
Erwin Kreyszig, "Advanced Engineering Mathematics", John Wiley & Sons, Kap. 8, 11, 16 (sehr gutes Buch, als Referenz zu benutzen)
Norbert Hungerbühler, "Einführung in die partiellen Differentialgleichungen", vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zürich.
G. Felder:Partielle Differenzialgleichungen.
https://people.math.ethz.ch/~felder/PDG/
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: Analysis I und II, Fourier Reihen (Komplexe Analysis)
402-0811-00LProgramming Techniques for Scientific Simulations IO5 KP4GR. Käppeli
KurzbeschreibungThis 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
401-0663-00LNumerical Methods for CSE Information O7 KP4V + 2UR. Alaifari
KurzbeschreibungThe 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 the participants through the course web page:
https://metaphor.ethz.ch/x/2017/hs/401-0663-00L/
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 / BesonderesThe 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
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0603-00LStochastikO4 KP2V + 1UM. Schweizer
KurzbeschreibungDie 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.
LernzielKenntnis der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
InhaltEinführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, einige Grundbegriffe der mathematischen Statistik und Methoden der angewandten Statistik.
SkriptVorlesungsskript
LiteraturVorlesungsskript
252-0834-00LInformation Systems for Engineers Information O4 KP2V + 1UG. Fourny
KurzbeschreibungThis course provides the basics of information systems from the perspective of the user. The main focus is on relational databases, including tabular data, the relational algebra, the SQL query language, schema design, normal forms, physical architecture, indices. The course also covers support for data cubes on top of relational databases.
LernzielAfter visiting this course, students should be capable to:

1. Explain, in the big picture, how a relational database works and what it can do in their own words.
2. Explain the relational data model (tables, rows, attributes, primary keys, foreign keys), formally and informally, including the relational algebra operators (select, project, rename, all kinds of joins, division, cartesian product, union, intersection, etc).
3. Perform non-trivial reading SQL queries on existing relational databases, as well as insert new data, update and delete existing data.
4. Design a new relational schema to store data in accordance to the real world's constraints, such as relationship cardinality.
5. Adapt and improve an existing schema to make it more robust against anomalies, thanks to a very good theoretical knowledge of normal forms.
6. Understand how indices work (hash indices, B-trees), how they are implemented, and how to use them to make queries faster.
7. Access an existing relational database from a host language such as Java, using bridges such as JDBC.
8. Explain data independence.
9. Explain how a relational database is physically implemented.
10. Know and deal with the natural syntax for relational data, CSV.
11. Explain the data cube model including slicing and dicing.
12. Store data cubes in a relational database.
13. Map cube queries to SQL.
14. Slice and dice cubes in a UI.
InhaltUsing a relational database
=================
1. Introduction (historical overview, data independence, data shapes)
2. The relational model (data models, tables, relational algebra, CSV syntax)
3. The query language SQL (DML 1 of 2, SQL shell, counterpart of selection, projection, grouping, ordering, renaming)
4. Schema definitions (DDL, data types, SQL)
5. Updates (DML 2 of 2, insertion, deletion, updates, SQL)

Taking a relational database to the next level
=================
6. Best practices and normal forms (update/insert/delete anomalies, first, second, third, BC, fourth)
7. Physical architecture of a relational database (storage levels, tuple storage)
8. Indices and optimization (ISAM, B-tree, B+-tree, hash)
9. Communicating with a SQL database from a host language (Java, JDBC)

Analytics on top of a relational database
=================
10. Analytics, data warehousing, OLAP vs. OLTP, the data cube model (dimensions, algebra)
11. Storing and querying data cubes in a relational database (star schema, snowflake schema)
12. Data cube optimization (indices, bitmaps)

Outlook
=================
13. Limits of tables and cubes (decision points for when and when not to use them vs. trees, graphs)
14. Limits of scaling up a single machine and transition to Big Data (introduction to data denormalization on simple cases, "hacking" a relational database onto several machines and issues)
Literatur- Lecture material (slides).

- Book: "Database Systems: The Complete Book", H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom
(It is not required to buy the book, as the library has it)
Voraussetzungen / BesonderesFor non-CS/DS students only, BSc and MSc
Elementary knowledge of set theory and logics
Knowledge as well as basic experience with a programming language such as Pascal, C, C++, Java, Haskell, Python
401-0647-00LIntroduction to Mathematical Optimization Information O5 KP2V + 1UD. Adjiashvili
KurzbeschreibungIntroduction to basic techniques and problems in mathematical optimization, and their applications to a variety of problems in engineering.
LernzielThe 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.
InhaltTopics 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.
LiteraturInformation about relevant literature will be given in the lecture.
Voraussetzungen / BesonderesThis 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.
Block G3
Die Lehrveranstaltungen von Block G3 finden im Frühjahrssemester statt.
Block G4
Studierende, die aus einem anderen ETH-Studiengang in das zweite Studienjahr des Bachelor-Studiengangs RW übergetreten sind und deren Basisprüfung das Fach "Physik I" nicht umfasst, müssen im Prüfungsblock G4 anstelle von "Physik II" (im Frühjahrssemester) den Jahreskurs "Physik I und II" (402-0043-00L und 402-0044-00L) aus dem Bachelor-Studiengang Chemie belegen und die entsprechende Prüfung ablegen.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
402-0043-00LPhysik IW4 KP3V + 1UT. Esslinger
KurzbeschreibungEinführung in die Denk- und Arbeitsweise in der Physik unter Zuhilfenahme von Demonstrationsexperimenten: Mechanik von Massenpunkten und starren Körpern, Schwingungen und Wellen.
LernzielVermittlung 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.
InhaltMechanik (Bewegung, Newtonsche Axiome, Arbeit und Energie, Impulserhaltung, Drehbewegungen, Gravitation, deformierbare Körper)
Schwingungen und Wellen (Schwingungen, mechanische Wellen, Akustik)
SkriptDie Vorlesung richtet sich nach dem Lehrbuch "Physik" von Paul A. Tipler.
LiteraturTipler, Paul A., Mosca, Gene, Physik (für Wissenschaftler und Ingenieure), Springer Spektrum
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: Mathematik I & II
Kernfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0107-20LHigh Performance Computing for Science and Engineering (HPCSE) IO4 KP4GP. Koumoutsakos, P. Chatzidoukas
KurzbeschreibungThis course gives an introduction into algorithms and numerical methods for parallel computing for multi and many-core architectures and for applications from problems in science and engineering.
LernzielIntroduction to HPC for scientists and engineers
Fundamental of:
1. Parallel Computing Architectures
2. MultiCores
3. ManyCores
InhaltProgramming models and languages:
1. C++ threading (2 weeks)
2. OpenMP (4 weeks)
3. MPI (5 weeks)

Computers and methods:
1. Hardware and architectures
2. Libraries
3. Particles: N-body solvers
4. Fields: PDEs
5. Stochastics: Monte Carlo
Skripthttp://www.cse-lab.ethz.ch/index.php/teaching/42-teaching/classes/615-hpcse1
Class notes, handouts
Vertiefungsgebiete
Astrophysik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-7851-00LTheoretical Astrophysics (University of Zurich) Information
Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden.
UZH Modulkürzel: AST512

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: https://www.uzh.ch/cmsssl/de/studies/application/mobilitaet.html
W10 KP4V + 2UR. Teyssier
KurzbeschreibungThis course covers the foundations of astrophysical fluid dynamics, the Boltzmann equation, equilibrium systems and their stability, the structure of stars, astrophysical turbulence, accretion disks and their stability, the foundations of radiative transfer, collisionless systems, the structure and stability of dark matter halos and galactic disks.
Lernziel
LiteraturCourse Materials:
1- The Physics of Astrophysics, Volume 1: Radiation by Frank H. Shu
2- The Physics of Astrophysics, Volume 2: Gas Dynamics by Frank H. Shu
3- Foundations of radiation hydrodynamics, Dimitri Mihalas and Barbara Weibel-Mihalas
4- Radiative Processes in Astrophysics, George B. Rybicki and Alan P. Lightman
5- Galactic Dynamics, James Binney and Scott Tremaine
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites:
Introduction to Astrophysics
Mathematical Methods for the Physicist
Quantum Mechanics
(All preferred but not obligatory)

Prior Knowledge:
Mechanics
Quantum Mechanics and atomic physics
Thermodynamics
Fluid Dynamics
Electrodynamics
401-7855-00LComputational Astrophysics (University of Zurich)
Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden.
UZH Modulkürzel: AST245

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: https://www.uzh.ch/cmsssl/de/studies/application/mobilitaet.html
W6 KP2VL. M. Mayer
Kurzbeschreibung
LernzielAcquire knowledge of main methodologies for computer-based models of astrophysical systems,the physical equations behind them, and train such knowledge with simple examples of computer programmes
Inhalt1. Integration of ODE, Hamiltonians and Symplectic integration techniques, time adaptivity, time reversibility
2. Large-N gravity calculation, collisionless N-body systems and their simulation
3. Fast Fourier Transform and spectral methods in general
4. Eulerian Hydrodynamics: Upwinding, Riemann solvers, Limiters
5. Lagrangian Hydrodynamics: The SPH method
6. Resolution and instabilities in Hydrodynamics
7. Initial Conditions: Cosmological Simulations and Astrophysical Disks
8. Physical Approximations and Methods for Radiative Transfer in Astrophysics
LiteraturGalactic Dynamics (Binney & Tremaine, Princeton University Press),
Computer Simulation using Particles (Hockney & Eastwood CRC press),
Targeted journal reviews on computational methods for astrophysical fluids (SPH, AMR, moving mesh)
Voraussetzungen / BesonderesSome knowledge of UNIX, scripting languages (see www.physik.uzh.ch/lectures/informatik/python/ as an example), some prior experience programming, knowledge of C, C++ beneficial
Atmosphärenphysik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
701-0023-00LAtmosphäre Information W3 KP2VE. Fischer, T. Peter
KurzbeschreibungGrundlagen der Atmosphäre, physikalischer Aufbau und chemische Zusammensetzung, Spurengase, Kreisläufe in der Atmosphäre, Zirkulation, Stabilität, Strahlung, Kondensation, Wolken, Oxidationspotential und Ozonschicht.
LernzielVerständnis grundlegender physikalischer und chemischer Prozesse in der Atmosphäre. Kenntnis über die Mechanismen und Zusammenhänge von: Wetter - Klima, Atmosphäre - Ozeane - Kontinente, Troposphäre - Stratosphäre. Verständnis von umweltrelevanten Strukturen und Vorgängen in sehr unterschiedlichem Massstab. Grundlagen für eine modellmässige Darstellung komplexer Zusammenhänge in der Atmosphäre.
InhaltGrundlagen der Atmosphäre, physikalischer Aufbau und chemische Zusammensetzung, Spurengase, Kreisläufe in der Atmosphäre, Zirkulation, Stabilität, Strahlung, Kondensation, Wolken, Oxidationspotential und Ozonschicht.
SkriptSchriftliche Unterlagen werden abgegeben.
Literatur- John H. Seinfeld and Spyros N. Pandis, Atmospheric Chemistry and Physics: From Air Pollution to Climate Change, Wiley, New York, 1998.
- Gösta H. Liljequist, Allgemeine Meteorologie, Vieweg, Braunschweig, 1974.
Chemie
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
529-0004-00LComputer Simulation in Chemistry, Biology and Physics Information W7 KP4GP. H. Hünenberger
KurzbeschreibungMolecular models, Force fields, Boundary conditions, Electrostatic interactions, Molecular dynamics, Analysis of trajectories, Quantum-mechanical simulation, Structure refinement, Application to real systems. Exercises: Analysis of papers on computer simulation, Molecular simulation in practice, Validation of molecular dynamics simulation.
LernzielIntroduction to computer simulation of (bio)molecular systems, development of skills to carry out and interpret computer simulations of biomolecular systems.
InhaltMolecular models, Force fields, Spatial boundary conditions, Calculation of Coulomb forces, Molecular dynamics, Analysis of trajectories, Quantum-mechanical simulation, Structure refinement, Application to real systems. Exercises: Analysis of papers on computer simulation, Molecular simulation in practice, Validation of molecular dynamics simulation.
SkriptAvailable (copies of powerpoint slides distributed before each lecture)
LiteraturSee: www.csms.ethz.ch/education/CSCBP
Voraussetzungen / BesonderesSince the exercises on the computer do convey and test essentially different skills as those being conveyed during the lectures and tested at the oral exam, the results of the exercises are taken into account when evaluating the results of the exam.

For more information about the lecture: www.csms.ethz.ch/education/CSCBP
Fluiddynamik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0103-00LFluiddynamik IIW3 KP2V + 1UP. Jenny
KurzbeschreibungEbene Potentialströmungen: Stromfunktion und Potential, Singularitätenmethode, instationäre Strömung, aerodynamische Begriffe.
Drehungsbehaftete Strömungen: Wirbelstärke und Zirkulation, Wirbeltransportgleichung, Wirbelsätze von Helmholtz und Kelvin.
Kompressible Strömungen: Stromfadentheorie, senkrechter und schiefer Verdichtungsstoss, Laval-Düse, Prandtl-Meyer-Expansion, Reibungseinfluss.
LernzielErweiterung der Grundlagen der Fluiddynamik.
Grundbegriffe, Phänomene und Gesetzmässigkeiten von drehungsfreien, drehungsbehafteten und eindimensionalen kompressiblen Strömungen vermitteln.
InhaltEbene Potentialströmungen: Stromfunktion und Potential, komplexe Darstellung, Singularitätenmethode, instationäre Strömung, aerodynamische Begriffe.
Drehungsbehaftete Strömungen: Wirbelstärke und Zirkulation, Wirbeldynamik und Wirbeltransportgleichung, Wirbelsätze von Helmholtz und Kelvin.
Kompressible Strömungen: Stromfadentheorie, senkrechter und schiefer Verdichtungsstoss, Laval-Düse, Prandtl-Meyer-Expansion, Reibungseinfluss.
Skriptja
(Siehe auch untenstehende Information betreffend der Literatur.)
LiteraturP.K. Kundu, I.M. Cohen, D.R. Dowling: Fluid Mechanics, Academic Press, 5th ed., 2011 (includes a free copy of the DVD "Multimedia Fluid Mechanics")

P.K. Kundu, I.M. Cohen, D.R. Dowling: Fluid Mechanics, Academic Press, 6th ed., 2015 (does NOT include a free copy of the DVD "Multimedia Fluid Mechanics")
Voraussetzungen / BesonderesAnalysis I/II, Fluiddynamik I, Grundbegriffe der Thermodynamik (Thermodynamik I).

Für die Formulierung der Grundlagen der Fluiddynamik werden unabdingbar Begriffe und Ergebnisse aus der Mathematik benötigt. Erfahrungsgemäss haben einige Studierende damit Schwierigkeiten.
Es wird daher dringend empfohlen, insbesondere den Stoff über
- elementare Funktionen (wie sin, cos, tan, exp, deren Umkehrfunktionen, Ableitungen und Integrale) sowie über
- Vektoranalysis (Gradient, Divergenz, Rotation, Linienintegral ("Arbeit"), Integralsätze von Gauss und von Stokes, Potentialfelder als Lösungen der Laplace-Gleichung) zu wiederholen. Ferner wird der Umgang mit
- komplexen Zahlen und Funktionen (siehe Anhang des Skripts Analysis I/II Teil C und Zusammenfassung im Anhang C des Skripts Fluiddynamik) benötigt.

Literatur z.B.: U. Stammbach: Analysis I/II, Skript Teile A, B und C.
Systems and Control
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
227-0103-00LRegelsysteme Information W6 KP2V + 2UF. Dörfler
KurzbeschreibungStudy of concepts and methods for the mathematical description and analysis of dynamical systems. The concept of feedback. Design of control systems for single input - single output and multivariable systems.
LernzielStudy of concepts and methods for the mathematical description and analysis of dynamical systems. The concept of feedback. Design of control systems for single input - single output and multivariable systems.
InhaltProcess automation, concept of control. Modelling of dynamical systems - examples, state space description, linearisation, analytical/numerical solution. Laplace transform, system response for first and second order systems - effect of additional poles and zeros. Closed-loop control - idea of feedback. PID control, Ziegler - Nichols tuning. Stability, Routh-Hurwitz criterion, root locus, frequency response, Bode diagram, Bode gain/phase relationship, controller design via "loop shaping", Nyquist criterion. Feedforward compensation, cascade control. Multivariable systems (transfer matrix, state space representation), multi-loop control, problem of coupling, Relative Gain Array, decoupling, sensitivity to model uncertainty. State space representation (modal description, controllability, control canonical form, observer canonical form), state feedback, pole placement - choice of poles. Observer, observability, duality, separation principle. LQ Regulator, optimal state estimation.
LiteraturK. J. Aström & R. Murray. Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. Princeton University Press, 2010.
R. C. Dorf and R. H. Bishop. Modern Control Systems. Prentice Hall, New Jersey, 2007.
G. F. Franklin, J. D. Powell, and A. Emami-Naeini. Feedback Control of Dynamic Systems. Addison-Wesley, 2010.
J. Lunze. Regelungstechnik 1. Springer, Berlin, 2014.
J. Lunze. Regelungstechnik 2. Springer, Berlin, 2014.
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites: Signal and Systems Theory II.

MATLAB is used for system analysis and simulation.
227-0045-00LSignal- und Systemtheorie IW4 KP2V + 2UH. Bölcskei
KurzbeschreibungSignaltheorie und Systemtheorie (zeitkontinuierlich und zeitdiskret): Signalanalyse im Zeit- und Frequenzbereich, Signalräume, Hilberträume, verallgemeinerte Funktionen, lineare zeitinvariante Systeme, Abtasttheoreme, zeitdiskrete Signale und Systeme, digitale Filterstrukturen, diskrete Fourier-Transformation (DFT), endlich-dimensionale Signale und Systeme, schnelle Fouriertransformation (FFT).
LernzielEinführung in die mathematische Signaltheorie und Systemtheorie.
InhaltSignaltheorie und Systemtheorie (zeitkontinuierlich und zeitdiskret): Signalanalyse im Zeit- und Frequenzbereich, Signalräume, Hilberträume, verallgemeinerte Funktionen, lineare zeitinvariante Systeme, Abtasttheoreme, zeitdiskrete Signale und Systeme, digitale Filterstrukturen, diskrete Fourier-Transformation (DFT), endlich-dimensionale Signale und Systeme, schnelle Fouriertransformation (FFT).
SkriptVorlesungsskriptum, Übungsskriptum mit Lösungen.
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