Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2018

Rechnergestützte Wissenschaften Master Information
Auflagen-Lerneinheiten
Das untenstehende Lehrangebot gilt nur für MSc Studierende mit Zulassungsauflagen.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
252-0232-AALSoftware Design Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-6 KP13RD. Gruntz
KurzbeschreibungIm Kurs Software Design werden häufig verwendete Entwurfsmuster der objektorientierten Programmierung und des objektorientierten Designs vorgestellt und diskutiert. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
LernzielDie Studierenden
- kennen die Grundprinzipien der objektorientierten Programmierung und können diese anwenden.
- kennen die wichtigsten objektorientierten Entwurfsmuster.
- können diese anwenden um Designprobleme zu lösen.
- erkennen in einem gegebenen Design die Verwendung von Entwurfsmustern.
InhaltIn der Vorlesung wird in die objektorientierte Programmierung eingeführt. Als Programmiersprache wird Java verwendet. Der Fokus liegt jedoch auf dem objektorientierten Design, d.h. auf Entwurfsmustern. Entwurfsmuster sind Lösungen für wiederkehrende Designprobleme. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
Literatur- Gamma, Helm, Johnson, Vlissides; Entwurfsmuster als Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Systeme; mitp 2014; ISBN 978-3826697005
- Freeman, Freeman, Sierra; Entwurfsmuster von Kopf bis Fuss, Head First Design Patterns, Head First Design Patterns; O‘Reilly; ISBN 978-3955619862
406-0353-AALAnalysis III
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RF. Da Lio
KurzbeschreibungThe focus lies on the simplest cases of three fundamental types of partial differential equations of second order: the Laplace equation, the heat equation and the wave equation.
Lernziel
LiteraturReference books and notes

Main books:

Giovanni Felder: "Partielle Differenzialgleichungen für Ingenieurinnen und Ingenieure" (Download PDF: Link ),
Erwin Kreyszig: "Advanced Engineering Mathematics", John Wiley & Sons, just chapters 11, 16.


Extra readings:

Norbert Hungerbühler: "Einführung in die partiellen Differentialgleichungen", vdf Hochschulverlag AG an der ETH Zürich,
Yehuda Pinchover, Jacob Rubinstein: "Partial Differential Equations", Cambridge University Press 2005.


For reference/complement of the Analysis I/II courses:

Christian Blatter: Ingenieur-Analysis (Download PDF)
Voraussetzungen / BesonderesThe precise content changes with the examiner. Candidates must therefore contact the examiner in person before studying the material.
406-0603-AALStochastics (Probability and Statistics)
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Kalisch
KurzbeschreibungIntroduction to basic methods and fundamental concepts of statistics and
probability theory for non-mathematicians. The concepts are presented on
the basis of some descriptive examples. The course will be based on the
book "Statistics for research" by S. Dowdy et.al. and on the
book "Introductory Statistics with R" by P. Dalgaard.
LernzielThe objective of this course is to build a solid fundament in probability
and statistics. The student should understand some fundamental concepts and
be able to apply these concepts to applications in the real
world. Furthermore, the student should have a basic knowledge of the
statistical programming language "R". The main topics of the course are:
- Introduction to probability
- Common distributions
- Binomialtest
- z-Test, t-Test
- Regression
InhaltFrom "Statistics for research":
Ch 1: The Role of Statistics
Ch 2: Populations, Samples, and Probability Distributions
Ch 3: Binomial Distributions
Ch 6: Sampling Distribution of Averages
Ch 7: Normal Distributions
Ch 8: Student's t Distribution
Ch 9: Distributions of Two Variables [Regression]

From "Introductory Statistics with R":
Ch 1: Basics
Ch 2: Probability and distributions
Ch 3: Descriptive statistics and tables
Ch 4: One- and two-sample tests
Ch 5: Regression and correlation
Literatur"Statistics for research" by S. Dowdy et. al. (3rd
edition); Print ISBN: 9780471267355; Online ISBN: 9780471477433; DOI:
10.1002/0471477435;
From within the ETH, this book is freely available online under:
Link

"Introductory Statistics with R" by Peter Dalgaard; ISBN
978-0-387-79053-4; DOI: 10.1007/978-0-387-79054-1
From within the ETH, this book is freely available online under:
Link
406-0663-AALNumerical Methods for CSE Information
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-7 KP15RR. Alaifari
KurzbeschreibungIntroduction into fundamental techniques and algorithms of numerical mathematics which play a central role in numerical simulations in science and technology.
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 in C++
Inhalt1. Computing with Matrices and Vectors
2. Direct Methods for Linear Systems of Equations
3. Direct Methods for Linear Least Squares Problems
4. Filtering Algorithms
5. Data Interpolation and Data Fitting in 1D
6. Approximation of Functions in 1D
7. Numerical Quadrature
8. Iterative Methods for Non-linear Systems of Equations
12. Numerical Integration - Single Step Methods
13. Single Step Methods for Stiff Initial Value Problems
SkriptLink
LiteraturW. 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
U. Ascher and C. Greif "A first course in Numerical Methods"
Voraussetzungen / BesonderesExamination will be conducted at the computer and will involve coding in C++/Eigen.
A course covering the material is taught in English every autumn term (course unit 401-0663-00L). Course documents, exercises and examinations are available online.
529-0483-AALStatistical Physics and Computer Simulation
Belegung ist NUR erlaubt für MSc Studierende, die diese Lerneinheit als Auflagenfach verfügt haben.

Alle anderen Studierenden (u.a. auch Mobilitätsstudierende, Doktorierende) können diese Lerneinheit NICHT belegen.
E-4 KP9RM. Reiher
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.
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 statistisceh 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 Anwendungne der Nichtgleichgewichts-Molekulardynamik.
Literatursiehe "Course Schedule"
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