Weitere werden noch bekannt gegeben.
Quelle der folgenden Tabelle: Das kommentierte Vorlesungsverzeichnis der Informatik (http://www.iti.cs.tu-bs.de/KommVor/Studenten).
Lehrveranstaltung: Einführung in das Programmieren (für Nicht-Informatiker)
Dozent(in): Prof. Matthies
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Assistent(in): Dr. Rainer Niekamp
Stundenanzahl: 0+4
Semester: 1. Semester
Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung: http://www.wire.tu-bs.de/EIP
Lehrveranstaltung: Intermediate Programming - Weiterführendes Programmieren
Dozent(in): Prof. Hermann G. Matthies
Typ der Lehrveranstaltung: Praktikum
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Semester: 1. Semester
Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung: http://www.wire.tu-bs.de/ADV
Lehrveranstaltung: Advanced Object Oriented C++ Techniques
Dozent(in): Dr. Rainer Niekamp
Typ der Lehrveranstaltung: Übung
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: wird noch bekannt gegeben
Dozent(in)-Email: r.niekamp(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Telefon: 391-3010
Dozent(in)-Sprechzeit: nach Vereinbarung
Semester: Hauptstudium
Lehrveranstaltung: Introduction to Scientific Computing
Dozent(in): Prof. Dr. Hermann G. Matthies
Typ der Lehrveranstaltung: Vorlesung+Uebung
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: Mi., 09:45 Uhr - 11:15 Uhr, Seminarraum RZ012 Do., 11:30 Uhr - 12:15 Uhr, Seminarraum RZ012
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Sprechzeit: nach Vereinbarung
Erste Veranstaltung am: 27.10.04
Stundenanzahl: 2+1
Semester: Hauptstudium
Hörerkreis: CSE-Studenten, InformatikerInnen, MathematikerInnen, NebenfachhörerInnen im Hauptstudium
Voraussetzungen: Grundvorlesungen bis zum Vordiplom,
z.B. "Ingenieurmathematik"
("Mathematik für ...Ingenieure"),
oder "Lineare Algebra" und "Analysis",
"Einführung in die Numerische Mathematik"
, Programmierkenntnisse
Scheinerwerb: Hausaufgaben und aktive Teilnahme an den Übungen
Inhalt: Bei der Tour durch die dynamischem Systeme werden Algorithmen und Techniken des wissenschaftlichen
Rechnens motiviert, hergeleitet und erklärt. Dies verknüpft die
Eigenschaften dynamischer Systeme mit berechenbaren Größen. Gebiete die angesprochen
werden, sind: lineare und nichtlineare Gleichungssysteme, Eigenwertberechnungen,
Integrationsverfahren für gewöhnliche Differentialgleichungen.
Literatur: wird bekanntgegeben
Lehrveranstaltung: Introduction to PDEs and Numerical Methods
Dozent(in): Prof. Dr. Hermann G. Matthies
Typ der Lehrveranstaltung: Vorlesung+Übung
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: Mi., 11:30 Uhr - 13:00 Uhr, Seminarraum RZ012 Do., 12:15 Uhr - 13:00 Uhr, Seminarraum RZ012
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Erste Veranstaltung am: 27.10.04
Stundenanzahl: 2+1
Semester: Hauptstudium
Lehrveranstaltung: Numerical Methods for Large Nonlinear Systems (Distributed Algorithms for Adaptive Simulation)
Dozent(in): Dr. Rainer Niekamp
Typ der Lehrveranstaltung: VL
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: Di., 11:30 Uhr - 13:00 Uhr, Seminarraum RZ012 Übung: Ort und Zeit nach Vereinbarung und wird in Vorlesung bekannt gegeben
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Telefon: 391-3000
Dozent(in)-Sprechzeit: nach Vereinbarung
Erste Veranstaltung am: 26.10.04
Stundenanzahl: 2+1
Semester: Hauptstudium
empfohlenes Semester: nach dem Vordiplom
Hörerkreis: Studierende nach abgeschlossenem Vordiplom.
Voraussetzungen: Möglichst nach "Introduction to Scientific Computing"
Inhalt: Distributed Algorithms for Adaptive Simulation
Literatur: Wird in Vorlesung bekannt gegeben
Lehrveranstaltung: Computational Model Reduction
Dozent(in): Dr. Marcus Meyer
Typ der Lehrveranstaltung: VL
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: Blockveranstaltung wird noch bekannt gegeben
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Telefon: 391-3000
Dozent(in)-Sprechzeit: nach Vereinbarung
Stundenanzahl: 2
Semester: Hauptstudium
empfohlenes Semester: nach dem Vordiplom
Hörerkreis: Studierende nach abgeschlossenem Vordiplom
Voraussetzungen: Möglichst nach "Introduction to Scientific Computing"
Inhalt: Computational model reduction of large linear and nonlinear systems arising from the spatial discretization of PDEs with application to structural and fluid dynamics
Literatur: Wird in Vorlesung bekannt gegeben
Lehrveranstaltung: Paralleles Rechnen
Dozent(in): Dr. Josef Schüle
Typ der Lehrveranstaltung: Vorlesung+Übung
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: Di., 08:00 Uhr - 09:30 Uhr, Seminarraum RZ012 Do., 08:00 Uhr - 08:45 Uhr, Seminarraum RZ012
Dozent(in)-Email: j.schuele(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Telefon: 391-5542
Erste Veranstaltung am: 26.10.04
Stundenanzahl: 2+1
Semester: Hauptstudium
Hörerkreis: Studierende der Informatik, Mathematik, Physik und Nebenfachhörer im Hauptstudium
Scheinerwerb: Hausaufgaben und aktive Teilnahme an Übungen
Inhalt: Übersicht über Parallelrechner und deren Architektur. Einblick in paralleles Programmieren, Erkennen und Auflösen von Datenabhängigkeiten. Übersicht über unterschiedliche Programmiermodelle. Bearbeiten einfacher Aufgaben aus dem Bereich wissenschaftliches Rechnen auf unterschiedlichen Rechnern (Shared-Memory Parallelrechner, Workstation-Cluster, Massivparallelrechner).
Literatur: Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.
Lehrveranstaltung: Seminar zum Wissenschaftlichen Rechnen
Dozent(in): Prof. Hermann G. Matthies
Typ der Lehrveranstaltung: Seminar
Dozent(in)-Email: wire(at)tu-bs.de
Semester: Hauptstudium
Voraussetzungen: Vorlesungen des Grundstudiums Informatik
Scheinerwerb: Aktive und erfolgreiche Teilnahme am Seminar
Inhalt: Thema: Gekoppelte Simulation
Lehrveranstaltung: Bionische Rechenmethoden I
Dozent(in): Prof. Joachim Axmann
Typ der Lehrveranstaltung: VL
Zeit und Ort der Lehrveranstaltung: vierzehntägig, donnerstags 14:15 - 17:30 Rechenzentrum, Seminarraum 012
Dozent(in)-Email: j.axmann(at)tu-bs.de
Dozent(in)-Telefon: 0531-391-3000
Erste Veranstaltung am: 28.10.2004
Stundenanzahl: 2+0
Semester: Hauptstudium
Inhalt: Die zweistündige Vorlesung Bionische Rechenmethoden I wendet sich an Studierende der Ingenieur- und Naturwissenschaften, Informatik und Mathematik. Sie gibt einen Überblick über numerische Optimierungsmethoden und eine vertiefende Einsicht in Natur-entlehnte Verfahren, die das Mutations-Selektions-Prinzip oder das Abkühlen von Materialien aus der Schmelze als methodische Vorbilder verwenden. Aufbauend auf den biologischen Grundlagen wird die Übertragung auf Rechenmethoden erläutert und an Beispielen deren Anwendung demonstriert.