Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2021

Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor Information
Bachelor-Studium (Studienreglement 2016)
Grundlagenfächer
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" (402-0034-10L) den Jahreskurs "Physik I und II" (402-0043-00L und 402-0044-00L) aus dem Bachelor-Studiengang Chemie belegen und die entsprechende Prüfung ablegen.
Anstelle von 151-0122-00L Fluiddynamik für CSE wird im Block G4 ab FS 2018 151-0102-00L Fluiddynamik I angeboten.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
402-0034-10LPhysik IIW4 KP2V + 2UW. Wegscheider
KurzbeschreibungZweisemestrige Einfuehrung in die Grundlagen und Denkweise der Physik: Elektrizitaet und Magnetismus, Licht, Wellen, Quantenphysik, Festkoerperphysik, Halbleiter. Vertiefung in ausgewaehlte Themen der modernen Physik von grosser technologischer oder industrieller Bedeutung.
LernzielFoerderung des wissenschaftlichen Denkens. Verstaendnis der physikalischen Konzepte und Phaenomene, welche der modernen Technik zugrunde liegen. Ueberblick ueber die Themen der klassischen und modernen Physik.
InhaltEinfuehrung in die Quantenphysik, Absorption und Emission, Festkoerper, Halbleiter.
SkriptNotizen zum Unterricht werden verteilt.
LiteraturPaul A. Tipler, Gene Mosca, Michael Basler und Renate Dohmen
Physik: für Wissenschaftler und Ingenieure
Spektrum Akademischer Verlag, 2009, 1636 Seiten, ca. 80 Euro.

Paul A. Tipler, Ralph A. Llewellyn
Moderne Physik
Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2009, 982 Seiten, ca. 75 Euro.
Voraussetzungen / BesonderesTestatbedingung: Keine
402-0044-00LPhysik IIW4 KP3V + 1UT. Esslinger
KurzbeschreibungEinführung in die Denk- und Arbeitsweise in der Physik unter Zuhilfenahme von Demonstrationsexperimenten: Elektrizität und Magnetismus, Licht, Einführung in die Moderne Physik.
LernzielVermittlung der physikalischen Denk- und Arbeitsweise und Einführung in die Methoden in einer experimentellen Wissenschaft. Der Studenten/in soll lernen physikalische Fragestellungen im eigenen Wissenschaftsbereich zu identifizieren, zu kommunizieren und zu lösen.
InhaltElektrizität und Magnetismus (elektrischer Strom, Magnetfelder, magnetische Induktion, Magnetismus der Materie, Maxwellsche Gleichungen)
Optik (Licht, geometrische Optik, Interferenz und Beugung)
Kurze Einführung in die Quantenphysik
SkriptDie Vorlesung richtet sich nach dem Lehrbuch "Physik" von Paul A. Tipler
LiteraturPaul A. Tipler and Gene Mosca
Physik
Springer Spektrum Verlag
151-0102-00LFluiddynamik I Belegung eingeschränkt - Details anzeigen O6 KP4V + 2UT. Rösgen
KurzbeschreibungEs wird eine Einführung in die physikalischen und mathematischen Grundlagen der Fluiddynamik geboten. Themengebiete sind u.a. Dimensionsanalyse, integrale und differentielle Erhaltungsgleichungen, reibungsfreie und -behaftete Strömungen, Navier-Stokes Gleichungen, Grenzschichten, turbulente Rohrströmung. Elementare Lösungen und Beipiele werden päsentiert.
LernzielEinführung in die physikalischen und mathematischen Grundlagen der Fluiddynamik. Vertrautmachen mit den Grundbegriffen, Anwendungen auf einfache Probleme.
InhaltPhänomene, Anwendungen, Grundfragen
Dimensionsanalyse und Ähnlichkeit; Kinematische Beschreibung; Erhaltungssätze (Masse, Impuls, Energie), integrale und differentielle Formulierungen; Reibungsfreie Strömungen: Euler-Gleichungen, Stromfadentheorie, Satz von Bernoulli; Reibungsbehaftete Strömungen: Navier-Stokes-Gleichungen; Grenzschichten; Turbulenz
SkriptEin Skript (erweiterte Formelsammlung) zur Vorlesung wird elektronisch zur Verfügung gestellt.
LiteraturEmpfohlenes Buch: Fluid Mechanics, Kundu & Cohen & Dowling, 6th ed., Academic Press / Elsevier (2015).
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: Physik, Analysis
529-0483-00LStatistische Physik und Computer Simulation Information O4 KP2V + 1US. Riniker, P. H. Hünenberger
KurzbeschreibungDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Sie wird mittels Computersimulationen dargelegt. Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren und stochastischen Dynamik.
LernzielEinführung in die statistische Mechanik mit Hilfe von Computersimulationen, erwerben der Fertigkeit Computersimulationen durchzuführen und die Resultate zu interpretieren.
InhaltDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Die statistische Mechanik wird mit Hilfe von Computersimulationen dargelegt.
Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren; Prinzipien und Anwendungen der stochastischen Dynamik; Einführung und Anwendungen der freien Energie-Rechnungen.
Literaturwird in der Vorlesung bekannt gegeben
Voraussetzungen / BesonderesDa die Übungen am Computer wesentlich andere Fähigkeiten vermitteln und prüfen als die Vorlesung und schriftliche Prüfung, werden am Ende der Veranstaltung Ergebnisse einer kleinen Programmierarbeit von je zwei TeilnehmerInnen in einer 10 minütigen Präsentation vorgestellt.

Zusätzliche Informationen werden bei Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben.
Kernfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0116-00LHigh Performance Computing for Science and Engineering (HPCSE) for CSE Information O7 KP4G + 2PP. Koumoutsakos, S. M. Martin
KurzbeschreibungThis course focuses on programming methods and tools for parallel computing on multi and many-core architectures. Emphasis will be placed on practical and computational aspects of Bayesian Uncertainty Quantification and Machine Learning including the implementation of these algorithms on HPC architectures.
LernzielThe course will teach
- programming models and tools for multi and many-core architectures
- fundamental concepts of Uncertainty Quantification and Propagation (UQ+P) for computational models of systems in Engineering and Life Sciences.
- fundamentals of Deep Learning
InhaltHigh Performance Computing:
- Advanced topics in shared-memory programming
- Advanced topics in MPI
- GPU architectures and CUDA programming

Uncertainty Quantification:
- Uncertainty quantification under parametric and non-parametric modeling uncertainty
- Bayesian inference with model class assessment
- Markov Chain Monte Carlo simulation

Machine Learning
- Deep Neural Networks and Stochastic Gradient Descent
- Deep Neural Networks for Data Compression (Autoencoders)
- Recurrent Neural Networks
SkriptLink
Class notes, handouts
Literatur- Class notes
- Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, G. Hager and G. Wellein
- CUDA by example, J. Sanders and E. Kandrot
- Data Analysis: A Bayesian Tutorial, D. Sivia and J. Skilling
- An introduction to Bayesian Analysis - Theory and Methods, J. Gosh, N. Delampady and S. Tapas
- Bayesian Data Analysis, A. Gelman, J. Carlin, H. Stern, D. Dunson, A. Vehtari and D. Rubin
- Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective, S. Theodorides
Voraussetzungen / BesonderesAttendance of HPCSE I
252-0232-00LSoftware Engineering Information O6 KP2V + 1UF. Friedrich Wicker, M. Schwerhoff
KurzbeschreibungThis course introduces both theoretical and applied aspects of software engineering. It covers:

- Software Architecture
- Informal and formal Modeling
- Design Patterns
- Software Engineering Principles
- Code Refactoring
- Program Testing
LernzielThe course has two main objectives:

- Obtain an end-to-end (both, theoretical and practical) understanding of the core techniques used for building quality software.
- Be able to apply these techniques in practice.
InhaltWhile the lecture will provide the theoretical foundations for the various aspects of software engineering, the students will apply those techniques in project work that will span over the whole semester - involving all aspects of software engineering, from understanding requirements over design and implementation to deployment and change requests.
Skriptno lecture notes
LiteraturWill be announced in the lecture
Bachelor-Arbeit
Wenn Sie anstelle von 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics die Lerneinheit 402-2000-00L Scientific Works in Physics anrechnen lassen möchten (dies ist erlaubt im Studiengang Rechnergestützte Wissenschaften), so wenden Sie sich nach dem Verfügen des Resultates an das Studiensekretariat (Link).
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-2000-00LScientific Works in Mathematics
Zielpublikum:
Bachelor-Studierende im dritten Jahr;
Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können.
O0 KPM. Burger
KurzbeschreibungIntroduction to scientific writing for students with focus on publication standards and ethical issues, especially in the case of citations (references to works of others.)
LernzielLearn the basic standards of scientific works in mathematics.
Inhalt- Types of mathematical works
- Publication standards in pure and applied mathematics
- Data handling
- Ethical issues
- Citation guidelines
SkriptMoodle of the Mathematics Library: Link
Voraussetzungen / BesonderesDirective Link
401-2000-01LLunch Sessions – Thesis Basics für Mathematik-Studierende
Für Details und zur Registrierung für den freiwilligen MathBib-Schulungskurs: Link
Z0 KPReferent/innen
KurzbeschreibungFreiwilliger Kurs "Recherchieren in der Mathematik" angeboten von der Mathematikbibliothek.
Lernziel
402-2000-00LScientific Works in Physics
Zielpublikum:
Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können.

Weisung Link
W0 KPC. Eichler
KurzbeschreibungLiterature Review: ETH-Library, Journals in Physics, Google Scholar; Thesis Structure: The IMRAD Model; Document Processing: LaTeX and BibTeX, Mathematical Writing, AVETH Survival Guide; ETH Guidelines for Integrity; Authorship Guidelines; ETH Citation Etiquettes; Declaration of Originality.
LernzielBasic standards for scientific works in physics: How to write a Master Thesis. What to know about research integrity.
401-3990-01LBachelor-Arbeit Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Rechnergestützte Wissenschaften BSc, Studienreglement 2012 und 2016.

Voraussetzung: erfolgreicher Abschluss der Lerneinheit 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics oder 402-2000-00L Scientific Works in Physics
Weitere Angaben unter Link
O8 KP11DBetreuer/innen
KurzbeschreibungDie Bachelor-Arbeit bildet den Abschluss des Studiengangs. Sie soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe rechnergestützt anzugehen. Die Bachelor-Arbeit umfasst ca. 160 Stunden.
LernzielDie Bachelorarbeit soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen rechnergestützt anzugehen. Andererseits soll auch gelernt werden, in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe mitzuarbeiten.
Voraussetzungen / BesonderesDer verantwortliche Leiter der Bachelorarbeit definiert die Aufgabenstellung und legt den Beginn der Bachelorarbeit und den Abgabetermin fest. Die Bachelorarbeit wird mit einem schriftlichen Bericht abgeschlossen. Die Leistung wird mit einer Note bewertet.
Für alle Studienreglemente
Vertiefungsgebiete
Astrophysik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
402-0394-00LTheoretical Cosmology
Fachstudierende UZH müssen das Modul AST513 direkt an der UZH buchen.
W10 KP4V + 2UL. M. Mayer, J. Yoo
KurzbeschreibungThis is the second of a two course series which starts with "General Relativity" and continues in the spring with "Theoretical Astrophysics and Cosmology", where the focus will be on applying general relativity to cosmology as well as developing the modern theory of structure formation in a cold dark matter Universe.
LernzielLearning the fundamentals of modern physical cosmology. This
entails understanding the physical principles behind the description
of the homogeneous Universe on large scales in the first part of the
course, and moving on to the inhomogeneous Universe model where
perturbation theory is used to study the development of structure
through gravitational instability in the second part of the course.
Modern notions of dark matter and dark energy will also be introduced and discussed.
InhaltThe course will cover the following topics:
- Homogeneous cosmology
- Thermal history of the universe, recombination, baryogenesis and nucleosynthesis
- Dark matter and Dark Energy
- Inflation
- Perturbation theory: Relativistic and Newtonian
- Model of structure formation and initial conditions from Inflation
- Cosmic microwave background anisotropies
- Spherical collapse and galaxy formation
- Large scale structure and cosmological probes
SkriptIn 2021, the lectures will be live-streamed online at ETH from the Room HPV G5 at the lecture hours. The recordings will be available at the ETH website. The detailed information will be provided by the course website and the SLACK channel.
LiteraturSuggested textbooks:
H.Mo, F. Van den Bosch, S. White: Galaxy Formation and Evolution
S. Carroll: Space-Time and Geometry: An Introduction to General Relativity
S. Dodelson: Modern Cosmology
Secondary textbooks:
S. Weinberg: Gravitation and Cosmology
V. Mukhanov: Physical Foundations of Cosmology
E. W. Kolb and M. S. Turner: The Early Universe
N. Straumann: General relativity with applications to astrophysics
A. Liddle and D. Lyth: Cosmological Inflation and Large Scale Structure
Voraussetzungen / BesonderesKnowledge of General Relativity is recommended.
Atmosphärenphysik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
701-1216-00LNumerical Modelling of Weather and Climate Information W4 KP3GC. Schär, J. Vergara Temprado, M. Wild
KurzbeschreibungThe course provides an introduction to weather and climate models. It discusses how these models are built addressing both the dynamical core and the physical parameterizations, and it provides an overview of how these models are used in numerical weather prediction and climate research. As a tutorial, students conduct a term project and build a simple atmospheric model using the language PYTHON.
LernzielAt the end of this course, students understand how weather and climate models are formulated from the governing physical principles, and how they are used for climate and weather prediction purposes.
InhaltThe course provides an introduction into the following themes: numerical methods (finite differences and spectral methods); adiabatic formulation of atmospheric models (vertical coordinates, hydrostatic approximation); parameterization of physical processes (e.g. clouds, convection, boundary layer, radiation); atmospheric data assimilation and weather prediction; predictability (chaos-theory, ensemble methods); climate models (coupled atmospheric, oceanic and biogeochemical models); climate prediction. Hands-on experience with simple models will be acquired in the tutorials.
SkriptSlides and lecture notes will be made available at
Link
LiteraturList of literature will be provided.
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites: to follow this course, you need some basic background in atmospheric science, numerical methods (e.g., "Numerische Methoden in der Umweltphysik", 701-0461-00L) as well as experience in programming. Previous experience with PYTHON is useful but not required.
Chemie
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
529-0474-00LQuantenchemieW6 KP3GM. Reiher, T. Weymuth
KurzbeschreibungEinführung in Konzepte der Elektronenstruktur-Theorie und in die Methoden der numerischen Quantenchemie; begleitende Übungen mit Papier und Bleistift, sowie Anleitungen zu praktischen Berechnungen mit Quantenchemie-Programmen am Computer.
LernzielChemie kann inzwischen vollständig am Computer betrieben werden, eine intellektuelle Leistung, für die 1998 der Nobelpreis an Pople und Kohn verliehen wurde. Diese Vorlesung zeigt, wie das geht. Erarbeitet wird dabei die Vielteilchen-Quantentheorie von Mehrelektronensystemen (Atome und Moleküle) und ihre Implementierung in Computerprogramme. Es soll ein vollständiges Bild der Quantenchemie vermittelt werden, das alles Rüstzeug zur Verfügung stellt, um selbst solche Berechnungen durchführen zu können (sei es begleitend zum Experiment oder als Start in eine Vertiefung dieser Theorie).
InhaltGrundlegende Konzepte der Vielteilchen-Quantenmechanik. Entwicklung der Mehrelektronentheorie für Atome und Moleküle; beginnend bei der harmonischen Näherung für das Kern-Problem und bei der Hartree-Fock-Theorie für das elektronische Problem über Moeller-Plesset-Störungstheorie und Konfigurationswechselwirkung zu Coupled-Cluster und Multikonfigurationsverfahren. Dichtefunktionaltheorie. Verwendung quantenchemischer Software und Problemlösungen mit dem Computer.
SkriptEin Skript zu allen Vorlesungsstunden wird zur Verfügung gestellt (die aufgearbeitete Theorie wird durch praktische Beispiele kontinuierlich begleitet).

Sämtliche Informationen zur Vorlesung, sowie die links zum Online-Streaming werden auf dieser Webseite bekanntgegeben:
Link
LiteraturLehrbücher:
F.L. Pilar, Elementary Quantum Chemistry, Dover Publications
I.N. Levine, Quantum Chemistry, Prentice Hall

Hartree-Fock in Basisdarstellung:
A. Szabo and N. Ostlund, Modern Quantum Chemistry: Introduction to Advanced Electronic Structure Theory, McGraw-Hill

Bücher zur Computerchemie:
F. Jensen, Introduction to Computational Chemistry, John Wiley & Sons
C.J. Cramer, Essentials of Computational Chemistry, John Wiley & Sons
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: einführende Vorlesung in Quantenmechanik (z.B. Physikalische Chemie III: Quantenmechanik)
227-0161-00LMolecular and Materials Modelling Information W4 KP2V + 2UD. Passerone, C. Pignedoli
KurzbeschreibungThe course introduces the basic techniques to interpret experiments with contemporary atomistic simulation, including force fields or ab initio based molecular dynamics and Monte Carlo. Structural and electronic properties will be simulated hands-on for realistic systems.
The modern methods of "big data" analysis applied to the screening of chemical structures will be introduced with examples.
LernzielThe ability to select a suitable atomistic approach to model a nanoscale system, and to employ a simulation package to compute quantities providing a theoretically sound explanation of a given experiment. This includes knowledge of empirical force fields and insight in electronic structure theory, in particular density functional theory (DFT). Understanding the advantages of Monte Carlo and molecular dynamics (MD), and how these simulation methods can be used to compute various static and dynamic material properties. Basic understanding on how to simulate different spectroscopies (IR, X-ray, UV/VIS). Performing a basic computational experiment: interpreting the experimental input, choosing theory level and model approximations, performing the calculations, collecting and representing the results, discussing the comparison to the experiment.
Inhalt-Classical force fields in molecular and condensed phase systems
-Methods for finding stationary states in a potential energy surface
-Monte Carlo techniques applied to nanoscience
-Classical molecular dynamics: extracting quantities and relating to experimentally accessible properties
-From molecular orbital theory to quantum chemistry: chemical reactions
-Condensed phase systems: from periodicity to band structure
-Larger scale systems and their electronic properties: density functional theory and its approximations
-Advanced molecular dynamics: Correlation functions and extracting free energies
-The use of Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP) descriptors in the evaluation of the (dis)similarity of crystalline, disordered and molecular compounds
SkriptA script will be made available and complemented by literature references.
LiteraturD. Frenkel and B. Smit, Understanding Molecular Simulations, Academic Press, 2002.

M. P. Allen and D.J. Tildesley, Computer Simulations of Liquids, Oxford University Press 1990.

C. J. Cramer, Essentials of Computational Chemistry. Theories and Models, Wiley 2004

G. L. Miessler, P. J. Fischer, and Donald A. Tarr, Inorganic Chemistry, Pearson 2014.

K. Huang, Statistical Mechanics, Wiley, 1987.

N. W. Ashcroft, N. D. Mermin, Solid State Physics, Saunders College 1976.

E. Kaxiras, Atomic and Electronic Structure of Solids, Cambridge University Press 2010.
Fluiddynamik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0208-00LComputational Methods for Flow, Heat and Mass Transfer ProblemsW4 KP4GD. W. Meyer-Massetti
KurzbeschreibungEs werden numerische Methoden zur Lösung von Problemen der Fluiddynamik, Energie- & Verfahrenstechnik dargestellt und anhand von analytischen & numerischen Beispielen illustriert.
LernzielKenntnisse und praktische Erfahrung mit der Anwendung von Diskretisierungs- und Lösungsverfahren für Problem der Fluiddynamik und der Energie- und Verfahrenstechnik
Inhalt- Einleitung mit Anwendungen, Schritte zur numerischen Lösung
- Klassifizierung partieller Differentialgleichungen, Beispiele aus Anwendungen
- Finite Differenzen
- Finite Volumen
- Methoden der gewichteten Residuen, Spektralmethoden, finite Elemente
- Stabilitätsanalyse, Konsistenz, Konvergenz
- Numerische Lösungsverfahren, lineare Löser
Der Stoff wird mit Beispielen aus der Praxis illustriert.
SkriptFolien zur Ergänzung während der Vorlesung werden ausgegeben.
LiteraturReferenzen werden in der Vorlesung angegeben. Notizen in guter Übereinstimmung mit der Vorlesung stehen zur Verfügung.
Voraussetzungen / BesonderesGrundlagen in Fluiddynamik, Thermodynamik und Programmieren (Vorlesung: "Models, Algorithms and Data: Introduction to Computing")
Systems and Control
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
227-0216-00LControl Systems II Information W6 KP4GR. Smith
KurzbeschreibungIntroduction to basic and advanced concepts of modern feedback control.
LernzielIntroduction to basic and advanced concepts of modern feedback control.
InhaltThis course is designed as a direct continuation of the course "Regelsysteme" (Control Systems). The primary goal is to further familiarize students with various dynamic phenomena and their implications for the analysis and design of feedback controllers. Simplifying assumptions on the underlying plant that were made in the course "Regelsysteme" are relaxed, and advanced concepts and techniques that allow the treatment of typical industrial control problems are presented. Topics include control of systems with multiple inputs and outputs, control of uncertain systems (robustness issues), limits of achievable performance, and controller implementation issues.
SkriptThe slides of the lecture are available to download.
LiteraturSkogestad, Postlethwaite: Multivariable Feedback Control - Analysis and Design. Second Edition. John Wiley, 2005.
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites:
Control Systems or equivalent
227-0046-10LSignal- und Systemtheorie IIW4 KP2V + 2UJ. Lygeros
KurzbeschreibungZeitkontinuierliche und zeitdiskrete lineare Systemtheorie, Zustandsraummethoden, Frequenzbereichmethoden, Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit, Stabilität.
LernzielEinführung in die Grundkonzepte der Systemtheorie
InhaltModellierung und Typenbezeichnung von dynamischen Systemen.

Modellierung von linearen, zeitinvarianten Systemen durch Zustandsgleichungen. Lösung von Zustandsgleichungen durch Zeitbereich- und Laplacebereichmethoden. Stabilitäts-, Steuerbarkeits- und Beobachtbarkeitsanalyse. Beschreibung im Frequenzbereich, Bode- und Nyquistdiagramm. Abgetastete und zeitdiskrete Systeme.

Weiterführende Themen: Nichtlineare Systeme, Chaos, Diskrete Ereignissysteme, Hybride Systeme.
SkriptKopie der Folien
LiteraturEmpfohlen:
K.J. Astrom and R. Murray, "Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers", Princeton University Press 2009

Link
Robotik
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0854-00LAutonomous Mobile Robots Information W5 KP4GR. Siegwart, M. Chli, N. Lawrance
KurzbeschreibungThe objective of this course is to provide the basics required to develop autonomous mobile robots and systems. Main emphasis is put on mobile robot locomotion and kinematics, environment perception, and probabilistic environment modeling, localizatoin, mapping and navigation. Theory will be deepened by exercises with small mobile robots and discussed accross application examples.
LernzielThe objective of this course is to provide the basics required to develop autonomous mobile robots and systems. Main emphasis is put on mobile robot locomotion and kinematics, environment perception, and probabilistic environment modeling, localizatoin, mapping and navigation.
SkriptThis lecture is enhanced by around 30 small videos introducing the core topics, and multiple-choice questions for continuous self-evaluation. It is developed along the TORQUE (Tiny, Open-with-Restrictions courses focused on QUality and Effectiveness) concept, which is ETH's response to the popular MOOC (Massive Open Online Course) concept.
LiteraturThis lecture is based on the Textbook:
Introduction to Autonomous Mobile Robots
Roland Siegwart, Illah Nourbakhsh, Davide Scaramuzza, The MIT Press, Second Edition 2011, ISBN: 978-0262015356
151-0566-00LRecursive Estimation Information W4 KP2V + 1UR. D'Andrea
KurzbeschreibungEstimation of the state of a dynamic system based on a model and observations in a computationally efficient way.
LernzielLearn the basic recursive estimation methods and their underlying principles.
InhaltIntroduction to state estimation; probability review; Bayes' theorem; Bayesian tracking; extracting estimates from probability distributions; Kalman filter; extended Kalman filter; particle filter; observer-based control and the separation principle.
SkriptLecture notes available on course website: Link
Voraussetzungen / BesonderesRequirements: Introductory probability theory and matrix-vector algebra.
252-0579-00L3D Vision Information W5 KP3G + 1AM. Pollefeys, V. Larsson
KurzbeschreibungThe course covers camera models and calibration, feature tracking and matching, camera motion estimation via simultaneous localization and mapping (SLAM) and visual odometry (VO), epipolar and mult-view geometry, structure-from-motion, (multi-view) stereo, augmented reality, and image-based (re-)localization.
LernzielAfter attending this course, students will:
1. understand the core concepts for recovering 3D shape of objects and scenes from images and video.
2. be able to implement basic systems for vision-based robotics and simple virtual/augmented reality applications.
3. have a good overview over the current state-of-the art in 3D vision.
4. be able to critically analyze and asses current research in this area.
InhaltThe goal of this course is to teach the core techniques required for robotic and augmented reality applications: How to determine the motion of a camera and how to estimate the absolute position and orientation of a camera in the real world. This course will introduce the basic concepts of 3D Vision in the form of short lectures, followed by student presentations discussing the current state-of-the-art. The main focus of this course are student projects on 3D Vision topics, with an emphasis on robotic vision and virtual and augmented reality applications.
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