Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2021

Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor Information
Obligatorische Fächer des Basisjahres
Basisprüfungsblock 1
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0151-00LLineare Algebra Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen O5 KP3V + 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
Skripteigenes Aufschrieb und K. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002
LiteraturK. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage 2002
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Verfahren und Technologiengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Entscheidungsfindunggeprüft
Problemlösunggeprüft
Soziale KompetenzenKommunikationgefördert
Kooperation und Teamarbeitgefördert
Persönliche KompetenzenKreatives Denkengeprüft
Kritisches Denkengeprüft
252-0025-01LDiskrete 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)
252-0856-00LInformatik Information O4 KP2V + 2UF. Friedrich Wicker, R. Sasse
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.
Basisprüfungsblock 2
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0231-10LAnalysis 1 Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Studierende im BSc EEIT können alternativ auch 401-1261-07L Analysis I: eine Variable (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: eine Variable/Analysis II: mehrere Variablen anstelle von 401-0231-10L/401-0232-10L Analysis 1/Analysis 2 belegen möchten, wenden sich vor der Belegung an ihren Studiengang.
O8 KP4V + 3UT. Rivière
KurzbeschreibungReelle und komplexe Zahlen, Grenzwerte, Folgen, Reihen, Potenzreihen, stetige Abbildungen, Differential- und Integralrechnung einer Variablen, Einführung in gewöhnliche Differentialgleichungen
LernzielEinführung in die Grundlagen der Analysis
SkriptChristian Blatter: Ingenieur-Analysis (Kapitel 1-4)
LiteraturKonrad Koenigsberger, Analysis I.
Christian Blatter, Analysis I.
402-0043-00LPhysik IO4 KP3V + 1UJ. Home
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
Grundlagenfächer
Block G1
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0353-00LAnalysis 3 Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen O4 KP2V + 2UM. Iacobelli
KurzbeschreibungIn 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.
LernzielThe 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.
Inhalt1.) 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
LiteraturY. Pinchover, J. Rubinstein, "An Introduction to Partial Differential Equations", Cambridge University Press (12. Mai 2005)
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites: Analysis I and II, Fourier series (Complex Analysis)
401-0647-00LIntroduction to Mathematical OptimizationO5 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.
401-2673-00LNumerical Methods for CSEO9 KP2V + 2U + 4PR. Hiptmair
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
Inhalt* Computing with Matrices and Vectors
* Direct Methods for linear systems of equations
* Least Squares Techniques
* Data Interpolation and Fitting
* Iterative Methods for non-linear systems of equations
* Filtering Algorithms
* Approximation of Functions
* Numerical Quadrature
SkriptLecture materials (PDF documents and codes) will be made available to the participants through the course web page, whose address will be announced in the beginning of the course.
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.

W. Gander, M.J. Gander, and F. Kwok "Scientific Computing", Springer 2014.

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. Knowledge of C++ is taken for granted.
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Verfahren und Technologiengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Medien und digitale Technologiengefördert
Problemlösunggeprüft
Projektmanagementgefördert
Block G2
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
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 basic and advanced 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.
LernzielThe goal of the course is that students learn basic and advanced programming techniques and scientific software libraries as used and applied for scientific simulations.
252-0061-00LSystems Programming and Computer Architecture Information O7 KP4V + 2UT. Roscoe, A. Klimovic
KurzbeschreibungIntroduction 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.
LernzielThe 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.
InhaltThis 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
LiteraturThe 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 / Besonderes252-0029-00L 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)
Modul A
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0107-20LHigh Performance Computing for Science and Engineering (HPCSE) IW4 KP4GP. Koumoutsakos, S. M. Martin
KurzbeschreibungThis course gives an introduction into algorithms and numerical methods for parallel computing on shared and distributed memory architectures. The algorithms and methods are supported with problems that appear frequently in science and engineering.
LernzielWith manufacturing processes reaching its limits in terms of transistor density on today’s computing architectures, efficient utilization of computing resources must include parallel execution to maintain scaling. The use of computers in academia, industry and society is a fundamental tool for problem solving today while the “think parallel” mind-set of developers is still lagging behind.

The aim of the course is to introduce the student to the fundamentals of parallel programming using shared and distributed memory programming models. The goal is on learning to apply these techniques with the help of examples frequently found in science and engineering and to deploy them on large scale high performance computing (HPC) architectures.
Inhalt1. Hardware and Architecture: Moore’s Law, Instruction set architectures (MIPS, RISC, CISC), Instruction pipelines, Caches, Flynn’s taxonomy, Vector instructions (for Intel x86)

2. Shared memory parallelism: Threads, Memory models, Cache coherency, Mutual exclusion, Uniform and Non-Uniform memory access, Open Multi-Processing (OpenMP)

3. Distributed memory parallelism: Message Passing Interface (MPI), Point-to-Point and collective communication, Blocking and non-blocking methods, Parallel file I/O, Hybrid programming models

4. Performance and parallel efficiency analysis: Performance analysis of algorithms, Roofline model, Amdahl’s Law, Strong and weak scaling analysis

5. Applications: HPC Math libraries, Linear Algebra and matrix/vector operations, Singular value decomposition, Neural Networks and linear autoencoders, Solving partial differential equations (PDEs) using grid-based and particle methods
SkriptLink
Class notes, handouts
Literatur• An Introduction to Parallel Programming, P. Pacheco, Morgan Kaufmann
• Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, G. Hager and G. Wellein, CRC Press
• Computer Organization and Design, D.H. Patterson and J.L. Hennessy, Morgan Kaufmann
• Vortex Methods, G.H. Cottet and P. Koumoutsakos, Cambridge University Press
• Lecture notes
Voraussetzungen / BesonderesStudents should be familiar with a compiled programming language (C, C++ or Fortran). Exercises and exams will be designed using C++. The course will not teach basics of programming. Some familiarity using the command line is assumed. Students should also have a basic understanding of diffusion and advection processes, as well as their underlying partial differential equations.
Modul B
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
263-2800-00LDesign of Parallel and High-Performance Computing Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 125.
W9 KP3V + 2U + 3AT. Hoefler, M. Püschel
KurzbeschreibungAdvanced topics in parallel and high-performance computing.
LernzielUnderstand concurrency paradigms and models from a higher perspective and acquire skills for designing, structuring and developing possibly large parallel high-performance software systems. Become able to distinguish parallelism in problem space and in machine space. Become familiar with important technical concepts and with concurrency folklore.
InhaltWe will cover all aspects of high-performance computing ranging from architecture through programming up to algorithms. We will start with a discussion of caches and cache coherence in practical computer systems. We will dive into parallel programming concepts such as memory models, locks, and lock-free. We will cover performance modeling and parallel design principles as well as basic parallel algorithms.
Voraussetzungen / BesonderesThis class is intended for the Computer Science Masters curriculum. Students must have basic knowledge in programming in C as well as computer science theory. Students should be familiar with the material covered in the ETH computer science first-year courses "Parallele Programmierung (parallel programming)" and "Algorithmen und Datenstrukturen (algorithm and data structures)" or equivalent courses.
Kernfächer aus dem Bereich II
Kein Angebot im Herbstsemester.
Vertiefungsgebiete
Astrophysik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-7851-00LTheoretical Astrophysics (University of Zurich) Information
Der Kurs muss direkt an der UZH als incoming student belegt werden.
UZH Modulkürzel: AST512

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH:
Link
W10 KP4V + 2UUni-Dozierende
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 stellar galactic disks.
Lernziel
InhaltThis course covers the foundations of astrophysical fluid dynamics, the theory of collisions and the Boltzmann equation, the notion of equilibrium systems and their stability, the structure of stars, the theory of astrophysical turbulence, the theory of accretion disks and their stability, the foundations of astrophysical radiative transfer, the theory of collisionless system, the structure and stability of dark matter halos and stellar galactic disks.
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 / BesonderesThis is a full black board ad chalk experience for students with a strong background in mathematics and physics.

Prerequisites:
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 als incoming student belegt werden.
UZH Modulkürzel: AST245

Beachten Sie die Einschreibungstermine an der UZH:
Link
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 Link 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
529-0004-01LClassical Simulation of (Bio)Molecular Systems Information W6 KP4GP. H. Hünenberger, J. Dolenc, S. Riniker
KurzbeschreibungMolecular models, classical force fields, configuration sampling, molecular dynamics simulation, boundary conditions, electrostatic interactions, analysis of trajectories, free-energy calculations, structure refinement, applications in chemistry and biology. Exercises: hands-on computer exercises for learning progressively how to perform an analyze classical simulations (using the package GROMOS).
LernzielIntroduction to classical (atomistic) computer simulation of (bio)molecular systems, development of skills to carry out and interpret these simulations.
InhaltMolecular models, classical force fields, configuration sampling, molecular dynamics simulation, boundary conditions, electrostatic interactions, analysis of trajectories, free-energy calculations, structure refinement, applications in chemistry and biology. Exercises: hands-on computer exercises for learning progressively how to perform an analyze classical simulations (using the package GROMOS).
SkriptThe powerpoint slides of the lectures will be made available weekly on the website in pdf format (on the day preceding each lecture).
LiteraturSee: Link
Voraussetzungen / BesonderesSince the exercises on the computer do convey and test essentially different skills than 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 (learning component, possible bonus of up to 0.25 points on the exam mark).

For more information about the lecture: Link
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.
Robotik
Höchstens eine der beiden Lerneinheiten
263-5902-00L Computer Vision bzw.
227-0447-00L Image Analysis and Computer Vision
darf an das gesamte Studium (Bachelor und Master) angerechnet werden.
Höchstens eine der beiden Lerneinheiten
263-5210-00L Probabilistic Artificial Intelligence bzw.
252-0535-00L Advanced Machine Learning
darf an das gesamte Studium (Bachelor und Master) angerechnet werden.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0601-00LTheory of Robotics and Mechatronics Information W4 KP3GP. Korba, S. Stoeter
KurzbeschreibungThis 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.
LernzielRobotics 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.
InhaltAn 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.
Skriptavailable.
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