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Numerische Methoden D-PHYS

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Dr. Vasile Gradinaru

Koordinator: Dr. Roger Käppeli


Inhalt: siehe Eintrag im Vorlesungsverzeichnis

Testatbedingung: 70% aller Serien sinnvoll bearbeitet.

Vorlesungsbeginn am Dienstag 19.2.2013

Alte (Stand November 2012) Klausuren: FS11 und FS12 .

In der ersten Woche findet ein PYTHON Tutorial statt. Beachte hierzu die Unten angegebenen Raeume.

Probepruefung Webseite: hier (mit Loesung!).


Vorlesung: siehe Eintrag im Vorlesungsverzeichnis

Python-Präsenz:  Freitags 12 – 14 Uhr in HG E 26.1

Vorlesungsunterlagen:

Chronik der Vorlesung

Teile einer ersten Version eines Vorlesungsskripts und Vorlesungsnotizen

Aufgenommene Vorlesungen.


Folien:


Übungen:


Prüfungseinsicht und Ferienpräsenz: Siehe http://www.sam.math.ethz.ch/teaching/ferienpraesenz.


Semesterarbeiten, BSc- und MSc-Themen: hier

Python:

Eine komplette Python Installation ist auf den Linux-Computern der ETH verfügbar. Mittels ssh kann man auf diesen Computern auch von ausserhalb der ETH arbeiten. Ein kurze Anleitung findet sich hier.

Als Einstieg empfehlen wir das Tutorium. Dort findet man Tipps zur Installation unter diversen Betriebssystemen, eine kurzes learning-by-doing-Tutorial zu Python allgemein, zu numpy, zu scipy und zu matplotlib.

Folgender link ist auch nuetzlich: Python Scientific Lecture Notes.

Eine kurze Anleitung um spyder (inklusive numpy, scipy, ,matplotlib etc) auf OSX zu installieren findet man hier.

Literatur:

Hanke-Bourgeois, Grundlagen der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens, Teubner, 2009 (online in nebis für ETH)

DeVries, Hasbun, A first course in computational physics, Jones and Bartlett, 2011

Quarteroni, Sacco und Saleri, Scientific computing with MATLAB and Octave , Springer Verlag 2010 (online in nebis für ETH).

Quarteroni, Sacco and Saleri, Numerical Mathematics, Springer Verlag 2007 (online in nebis für ETH) .


Weitere Literatur:

Empfehlenswerte Ergänzung (Ingenieure) : Dahmen und Reusken. Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Springer, 2006.

Empfehlenswerte Ergänzung (Mathematiker): Deuflhard und Hohmann. Numerische Mathematik, De Gruyter, 1991. Deuflhard und Bornemann. Numerische Mathematik II, De Gruyter, 1994.

Zweckmässige Einführung in Python: Langtangen, A primer on scientific programming with Python, Springer, 2012 (online in nebis für ETH).

Einführung in Programmiertechniken mit Python: Langtangen, Python scripting for computational science, Springer 2009 (online in nebis für ETH).

Standardwerk, aber für die Vorlesung nicht empfehlenswert: Press, William et al. Numerical Recipes in C: The Art of Programming, Second Edition, Cambridge University Press, 1992 (siehe aber auch den entsprechenden Wikipedia-Eintrag). Online Version.

Einführung in die Numerische Analysis: Lloyd N. Trefethen, Numerical Analysis.

 

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© 2016 Mathematics Department | Imprint | Disclaimer | 16 April 2013
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