Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2016
Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor | ||||||
Bachelor-Studium (Studienreglement 2012) | ||||||
Basisjahr Lerneinheiten des Basisjahres sind im Abschnitt Bachelor-Studium (Studienreglement 2016) - Obligatorische Fächer des Basisjahres zu finden. | ||||||
Grundlagenfächer | ||||||
Block G1 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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401-0353-00L | Analysis III | O | 4 KP | 2V + 1U | E. Kowalski | |
Kurzbeschreibung | In 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 | ||||||
Inhalt | 1.) 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) | |||||
Literatur | Y. 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. Link | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Analysis I und II, Fourier Reihen (Komplexe Analysis) | |||||
402-0811-00L | Programming Techniques for Scientific Simulations I | O | 5 KP | 4G | M. Troyer | |
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 | ||||||
401-0663-00L | Numerical Methods for CSE | O | 7 KP | 4V + 2U | R. Hiptmair | |
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 participants: Lecture document: Link Lecture Git repository: Link Tablet classroom notes: Link Lecture recording: Link Homework problems: 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 | |||||
252-0834-00L | Informationssysteme für Ingenieure | O | 4 KP | 2V + 1U | R. Marti | |
Kurzbeschreibung | Grundlagen von Informationssystemen aus Anwendersicht. Im Fokus sind strukturierte Daten: relationale Datenbanken, Daten-Sprache SQL, Entwurf relationaler Datenbanken. Weitere Themen: Information Retrieval (Suche von Dokumenten), mit Bewertung von Relevanz und Autorität der Dokumente bezügl. Freitext-Anfragen; XML als Format für Datenaustausch; Charakterisierung und Verarbeitung von "Big Data" | |||||
Lernziel | Nach dem Besuch der Lehrveranstaltung sollten Studierende in der Lage sein 1. nicht-triviale Anfragen auf bestehenden relationalen Datenbanken mit Hilfe von (Entry-Level) SQL beantworten zu können, sowie neue Inhalte hinzuzufügen bzw. bestehende Inhalte verändern und löschen zu können, 2. Sachverhalte eines Ausschnitts der realen Welt in einem Gegenstand-Beziehungsmodell (Entity-Relationship Model) zu formalisieren und daraus eine zweckmässige Struktur für eine relationale Datenbank herzuleiten 3. die Funktionsweise und Dienstleistungen eines Datenbanksystems in groben Zügen zu erklären 4. die Funktionsweise von Web Suchmaschinen wie Google in groben Zügen zu kennen 5. die wichtigsten Konzepte der Strukturierung von XML-Dokumenten sowie Anfragen auf XML-Dokumenten zu kennen und anzuwenden 6. die Charakteristiken von "Big Data" aufzuzählen sowie Grundzüge ihrer Verarbeitung zu kennen | |||||
Inhalt | Die Lehrveranstaltung vermittelt Grundlagen und Konzepte von Informationssystemen aus der Sicht eines Anwenders. Im Zentrum stehen relationale Datenbanksysteme, die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL, sowie der Entwurf bzw. die Strukturierung relationaler Datenbanken. Dieser Stoff wird auch in praktischen Übungen vertieft. Weitere Themen sind der Umgang mit unstrukturierten und semistrukturierten Daten, die Integration von Daten aus verschiedenen autonomen Informationssystemen, sowie eine Übersicht der Architektur von Datenbanksystemen. Inhalt: 1. Einleitung. 2. Das Relationenmodell. 3. Die Abfrage- und Datenmanipulationssprache SQL. 4. Entwurf relationaler Datenbanken mit Hilfe von Entity-Relationship Diagrammen. Grundideen der Normalisierung von Relationen. 5. Architektur relationaler Datenbanksysteme. 6. Information Retrieval: Suche von (Text-) Dokumenten. Indexing, Stopwort-Elimination und Stemming. Boole'sches Retrieval und das Verktorraum-Modell. 7. Web Information Retrieval: Web-Crawling. Ausnutzen der Web-Links zwischen Web-Seiten (Page Ranking). Das Zusammenspiel von Crawling, klassischem Information Retrieval und Page Ranking. 8. Modellierung semi-strukturierter Daten mit XML und einfache Anfragen mit XPath und XQuery. 9. Zugriff auf SQL-Datenbanken aus Programmen, Transaktionen. 10. Neuere Entwicklungen: "Big Data", CAP Theorem, Hadoop (HDFS als verteiltes File System, Map-Reduce als Verarbeitungskonzept) | |||||
Literatur | Vorlesungsunterlagen (PowerPoint Folien, teilweise auch zusätzlicher Text) werden auf der Web-Site publiziert. Der Kauf eines Buches wird nicht vorausgesetzt. Das Buch "Datenbanksysteme: Eine Einführung, 9. Auflage" von Alfons Kemper und André Eickler, erschienen im Oldenbourg Verlag, 2013, enthält den behandelten Stoff, und vieles mehr (Umfang: 848 Seiten!). Die Vorlesung ist jedoch nur teilweise auf das Buch abgestimmt. Als englischsprachiges Werk kann z.B. A. Silberschatz, H.F. Korth, S. Sudarshan: Database System Concepts, 6th Edition, McGraw-Hill, 2010. empfohlen werden (Umfang: 1349 Seiten). | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzung: Elementare Kenntnisse von Mengenlehre und logischen Ausdrücken. Kenntnisse und minimale Programmiererfahrung in einer Programmiersprache wie z.B. Pascal, C, C++, Java, Python. | |||||
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 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, network flows, knapsack problem, ...). - 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 and more. | |||||
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. | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
402-0043-00L | Physik I | W | 4 KP | 3V + 1U | T. Esslinger | |
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 | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: Mathematik I & II | |||||
Kernfächer | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
151-0107-20L | High Performance Computing for Science and Engineering (HPCSE) I | O | 4 KP | 4G | M. Troyer, P. Chatzidoukas | |
Kurzbeschreibung | This 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. | |||||
Lernziel | Introduction to HPC for scientists and engineers Fundamental of: 1. Parallel Computing Architectures 2. MultiCores 3. ManyCores | |||||
Inhalt | Programming 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 | |||||
Skript | Link Class notes, handouts | |||||
Vertiefungsgebiete | ||||||
Astrophysik | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
401-7851-00L | Theoretical Astrophysics (University of Zurich) Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden. UZH Modulkürzel: AST512 Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: Link | W | 10 KP | 4V + 2U | R. Teyssier | |
Kurzbeschreibung | Radiative processes in the interstellar medium; stellar structure and evolution; supernovae; white dwarfs; neutron stars; black holes; planet formation | |||||
Lernziel | ||||||
Literatur | (1) "Formation of stars" (S. Stahler and F. Palla - Wiley editions, this is the book on which about half of the classes will be based and photocopies will be organized during first lecture) (2) "Radiative processes in astrophysics" (R. Ribycki and A. Lightman) (3) "The Physics of Stars" (A.C. Philllips) (4) "Black Holes, White Dwarfs and Neutron Stars: The physics of compact objects" (S. Shapiro and S.A. Teukolski). Additionally PowerPoint slides will be prepared by the lecturer on these and extra topics (e.g. planet formation). | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Prerequisites: Elementary atomic physics, thermodynamics, mechanics, fluid dynamics. Introduction to astrophysics (preferred but not obligatory). | |||||
401-7855-00L | Computational Astrophysics (University of Zurich) Der Kurs muss direkt an der UZH belegt werden. UZH Modulkürzel: AST245 Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH: Link | W | 6 KP | 2V | L. M. Mayer | |
Kurzbeschreibung | Acquire 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 | |||||
Lernziel | Acquire 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 | |||||
Inhalt | 1. 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 | |||||
Literatur | Galactic 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 / Besonderes | Some knowledge of UNIX, scripting languages (see Link as an example), some prior experience programming, knowledge of C, C++ beneficial | |||||
Atmosphärenphysik | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
701-0023-00L | Atmosphäre | W | 3 KP | 2V | H. Wernli, E. Fischer, T. Peter | |
Kurzbeschreibung | Grundlagen der Atmosphäre, physikalischer Aufbau und chemische Zusammensetzung, Spurengase, Kreisläufe in der Atmosphäre, Zirkulation, Stabilität, Strahlung, Kondensation, Wolken, Oxidationspotential und Ozonschicht. | |||||
Lernziel | Verständnis 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. | |||||
Inhalt | Grundlagen der Atmosphäre, physikalischer Aufbau und chemische Zusammensetzung, Spurengase, Kreisläufe in der Atmosphäre, Zirkulation, Stabilität, Strahlung, Kondensation, Wolken, Oxidationspotential und Ozonschicht. | |||||
Skript | Schriftliche 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 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
529-0004-00L | Computer Simulation in Chemistry, Biology and Physics | W | 7 KP | 4G | P. H. Hünenberger | |
Kurzbeschreibung | Molecular 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. For more information: Link | |||||
Lernziel | Introduction to computer simulation of (bio)molecular systems, development of skills to carry out and interpret computer simulations of biomolecular systems. | |||||
Inhalt | Molecular 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. | |||||
Skript | Available (copies of powerpoint slides distributed before each lecture) | |||||
Literatur | See: Link | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Since 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: Link | |||||
Fluiddynamik | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
151-0103-00L | Fluiddynamik II | W | 3 KP | 2V + 1U | P. Jenny | |
Kurzbeschreibung | Ebene 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. | |||||
Lernziel | Erweiterung der Grundlagen der Fluiddynamik. Grundbegriffe, Phänomene und Gesetzmässigkeiten von drehungsfreien, drehungsbehafteten und eindimensionalen kompressiblen Strömungen vermitteln. | |||||
Inhalt | Ebene 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. | |||||
Skript | ja (Siehe auch untenstehende Information betreffend der Literatur.) | |||||
Literatur | P.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 / Besonderes | Analysis 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 | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
227-0103-00L | Regelsysteme | W | 6 KP | 2V + 2U | F. Dörfler | |
Kurzbeschreibung | Study 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. | |||||
Lernziel | Study 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. | |||||
Inhalt | Process 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. | |||||
Literatur | K. 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 / Besonderes | Prerequisites: Signal and Systems Theory II. MATLAB is used for system analysis and simulation. | |||||
227-0045-00L | Signal- und Systemtheorie I | W | 4 KP | 2V + 2U | H. Bölcskei | |
Kurzbeschreibung | Signaltheorie 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). | |||||
Lernziel | Einführung in die mathematische Signaltheorie und Systemtheorie. | |||||
Inhalt | Signaltheorie 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). | |||||
Skript | Vorlesungsskriptum, Übungsskriptum mit Lösungen. | |||||
Robotik | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
151-0601-00L | Theory of Robotics and Mechatronics | W | 4 KP | 3G | P. Korba, S. Stoeter, B. Nelson | |
Kurzbeschreibung | This course provides an introduction and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control. It’s a requirement for the Robotics Vertiefung and for the Masters in Mechatronics and Microsystems. | |||||
Lernziel | Robotics is often viewed from three perspectives: perception (sensing), manipulation (affecting changes in the world), and cognition (intelligence). Robotic systems integrate aspects of all three of these areas. This course provides an introduction to the theory of robotics, and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control. This course is a requirement for the Robotics Vertiefung and for the Masters in Mechatronics and Microsystems. | |||||
Inhalt | An introduction to the theory of robotics, and covers the fundamentals of the field, including rigid motions, homogeneous transformations, forward and inverse kinematics of multiple degree of freedom manipulators, velocity kinematics, motion planning, trajectory generation, sensing, vision, and control. | |||||
Skript | available. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | The course will be taught in English. | |||||
252-0535-00L | Machine Learning | W | 8 KP | 3V + 2U + 2A | J. M. Buhmann | |
Kurzbeschreibung | Machine learning algorithms provide analytical methods to search data sets for characteristic patterns. Typical tasks include the classification of data, function fitting and clustering, with applications in image and speech analysis, bioinformatics and exploratory data analysis. This course is accompanied by practical machine learning projects. | |||||
Lernziel | Students will be familiarized with the most important concepts and algorithms for supervised and unsupervised learning; reinforce the statistics knowledge which is indispensible to solve modeling problems under uncertainty. Key concepts are the generalization ability of algorithms and systematic approaches to modeling and regularization. A machine learning project will provide an opportunity to test the machine learning algorithms on real world data. | |||||
Inhalt | The theory of fundamental machine learning concepts is presented in the lecture, and illustrated with relevant applications. Students can deepen their understanding by solving both pen-and-paper and programming exercises, where they implement and apply famous algorithms to real-world data. Topics covered in the lecture include: - Bayesian theory of optimal decisions - Maximum likelihood and Bayesian parameter inference - Classification with discriminant functions: Perceptrons, Fisher's LDA and support vector machines (SVM) - Ensemble methods: Bagging and Boosting - Regression: least squares, ridge and LASSO penalization, non-linear regression and the bias-variance trade-off - Non parametric density estimation: Parzen windows, nearest nieghbour - Dimension reduction: principal component analysis (PCA) and beyond | |||||
Skript | No lecture notes, but slides will be made available on the course webpage. | |||||
Literatur | C. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer 2007. R. Duda, P. Hart, and D. Stork. Pattern Classification. John Wiley & Sons, second edition, 2001. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer, 2001. L. Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer, 2004. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | The course requires solid basic knowledge in analysis, statistics and numerical methods for CSE as well as practical programming experience for solving assignments. Students should at least have followed one previous course offered by the Machine Learning Institute (e.g., CIL or LIS) or an equivalent course offered by another institution. | |||||
263-5902-00L | Computer Vision | W | 6 KP | 3V + 1U + 1A | L. Van Gool, V. Ferrari, A. Geiger | |
Kurzbeschreibung | The goal of this course is to provide students with a good understanding of computer vision and image analysis techniques. The main concepts and techniques will be studied in depth and practical algorithms and approaches will be discussed and explored through the exercises. | |||||
Lernziel | The objectives of this course are: 1. To introduce the fundamental problems of computer vision. 2. To introduce the main concepts and techniques used to solve those. 3. To enable participants to implement solutions for reasonably complex problems. 4. To enable participants to make sense of the computer vision literature. | |||||
Inhalt | Camera models and calibration, invariant features, Multiple-view geometry, Model fitting, Stereo Matching, Segmentation, 2D Shape matching, Shape from Silhouettes, Optical flow, Structure from motion, Tracking, Object recognition, Object category recognition | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | It is recommended that students have taken the Visual Computing lecture or a similar course introducing basic image processing concepts before taking this course. | |||||
151-0563-01L | Dynamic Programming and Optimal Control | W | 4 KP | 2V + 1U | R. D'Andrea | |
Kurzbeschreibung | Introduction to Dynamic Programming and Optimal Control. | |||||
Lernziel | Covers the fundamental concepts of Dynamic Programming & Optimal Control. | |||||
Inhalt | Dynamic Programming Algorithm; Deterministic Systems and Shortest Path Problems; Infinite Horizon Problems, Bellman Equation; Deterministic Continuous-Time Optimal Control. | |||||
Literatur | Dynamic Programming and Optimal Control by Dimitri P. Bertsekas, Vol. I, 3rd edition, 2005, 558 pages, hardcover. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Requirements: Knowledge of advanced calculus, introductory probability theory, and matrix-vector algebra. | |||||
151-0851-00L | Robot Dynamics | W | 4 KP | 2V + 1U | M. Hutter, R. Siegwart, T. Stastny | |
Kurzbeschreibung | We will provide an overview on how to kinematically and dynamically model typical robotic systems such as robot arms, legged robots, rotary wing systems, or fixed wing. | |||||
Lernziel | The primary objective of this course is that the student deepens an applied understanding of how to model the most common robotic systems. The student receives a solid background in kinematics, dynamics, and rotations of multi-body systems. On the basis of state of the art applications, he/she will learn all necessary tools to work in the field of design or control of robotic systems. | |||||
Inhalt | The course consists of three parts: First, we will refresh and deepen the student's knowledge in kinematics, dynamics, and rotations of multi-body systems. In this context, the learning material will build upon the courses for mechanics and dynamics available at ETH, with the particular focus on their application to robotic systems. The goal is to foster the conceptual understanding of similarities and differences among the various types of robots. In the second part, we will apply the learned material to classical robotic arms as well as legged systems and discuss kinematic constraints and interaction forces. In the third part, focus is put on modeling fixed wing aircraft, along with related design and control concepts. In this context, we also touch aerodynamics and flight mechanics to an extent typically required in robotics. The last part finally covers different helicopter types, with a focus on quadrotors and the coaxial configuration which we see today in many UAV applications. Case studies on all main topics provide the link to real applications and to the state of the art in robotics. | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | The contents of the following ETH Bachelor lectures or equivalent are assumed to be known: Mechanics and Dynamics, Control, Basics in Fluid Dynamics. |
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