VVZ API is not affiliated with ETH Zurich. Data might be outdated or incorrect. Please view the official ETHZ Vorlesungsverzeichnis for binding information.

401-2663-00L 7 Credits
You're viewing possible stale or outdated data. Please check the latest semester for more up-to-date information.

Numerical Mathematics for CSE

Numerische Mathematik für CSE

Lecturers & Examiners: Prof. em. Dr. Rolf Jeltsch
VVZ CR n/a

Last Updated: 2026-02-05 14:59:46

Abstract

The course gives an introduction into fundamental techniques and algorithms ofnumerical mathematics which play a central role in numerical simulations inscience and technology. The course covers the theory as well as practical exampleswhich are done in MATLAB.

Objective

* Knowledge of the fundamental algorithms in numerical mathematics * Knowledge of the essential terms in numerical mathematics and the techniques used for the aqnalysis numerical algorithms * Ability to interpret numerical results * Ability to implement efficiently numerical algorithms

Content

1 Computerarithmetik und Konsequenzen 1.1 Beispiele 1.2 Zahldarstellung 1.3 Gleitpunktarithmetik und Rundungsfehler 1.4 Ueber- und Unterlauf 1.5 Kondition 1.6 Ausloeschung 1.7 Stabilitaet 2 Nichtlineare Gleichungen 2.1 Iterationsverfahren 2.2 Fixpunktiteration 2.3 Newton-Verfahren 2.3.1 Die Newton-Iteration 2.3.2 Konvergenzanalyse des Newton-Verfahrens 2.3.3 Gedaempftes Newton-Verfahren 2.4 Nullstellenbestimmung von Funktionen 2.4.1 Bisektionsverfahren 2.4.2 Einpunktverfahren 2.4.3 Mehrpunktverfahren 2.5 Effizienz 2.6 Nichtlineare Ausgleichsrechnung 3 Numerische lineare Algebra 3.1 Grundbegriffe und -operationen 3.1.1 Operationen 3.1.2 Matrix-Speicherformate 3.2 Numerische L®osung linearer Gleichungssysteme 3.2.1 Theorie und Kondition 3.2.2 Die Gausselimination 3.2.3 Die LU-Zerlegung 3.2.4 Pivotsuche 3.2.5 Symmetrisch positiv definite Matrizen 3.2.6 Duennbesetzte Gleichungssysteme 3.2.7 Die QR-Zerlegung 3.2.8 Modifikationstechniken 3.2.8.1 Rang-1-Modifikationen 3.2.8.2 Hinzufuegen einer Spalte 3.2.8.3 Hinzufuegen einer Zeile 3.3 Numerische Berechnung von Eigenwertenund Eigenvektoren 3.3.1 Transformationsmethoden 3.3.2 Potenzmethoden 3.3.3 Vorkonditionierte inverse Iteration 3.3.4 Krylov-Unterraumverfahren 3.3.5 Singulaerwertzerlegungen 3.4 Numerik linearer Ausgleichsprobleme 3.4.1 Orthogonaltransformationsmethode 3.4.2 Normalengleichungen 3.4.3 Totales Ausgleichsproblem 3.4.4 Ausgleichsrechnung mit linearen Nebenbedingungen 3.5 Krylov-Verfahren fuer lineare Gleichungssysteme 3.5.1 Das Verfahren der konjugierten Gradienten (CG) 3.5.1.1 Prinzip des CG-Verfahrens 3.5.1.2 Implementierung des CG-Verfahrens 3.5.1.3 Konvergenzgeschwindigkeit 3.5.2 Vorkonditionierung 3.5.3 Weitere Krylov-Unterraumverfahren 3.5.3.1 Residuenminimierende Verfahren 3.5.3.2 Verfahren mit kurzen Rekursionen 3.6 Spezielle Matrizen 3.6.1 Zirkulante Matrizen 3.6.1.1 Diskrete Fourier-Transformation (DFT) 3.6.1.2 Symmetrische DFTs 3.6.1.3 Effiziente Algorithmen fuer zirkulante Matrizen 3.6.2 Toeplitz-Matrizen 3.6.2.1 Toeplitz-Matrix-Arithmetik 3.6.2.2 Der Levinson-Algorithmus 4 Interpolation und Approximation 4.1 Polynomiale Techniken 4.1.1 Polynominterpolation 4.1.1.1 Theorie und Kondition 4.1.1.2 Algorithmen 4.1.2 Interpolationsfehlerabschaetzungen 4.1.3 Tschebyscheff-Interpolation 4.1.4 Trigonometrische Interpolation 4.1.5 Approximation durch Polynome 4.1.5.1 Bestapproximation 4.1.5.2 Polynomiale Least-Squares Approximation 4.1.5.3 Tschebyscheff-Approximation 4.1.5.4 Clusteringapproximation 4.2 Stueckweise Polynome 4.2.1 Stueckweise Polynominterpolation 4.2.1.1 Stueckweise lineare Interpolation 4.2.1.2 Stueckweise polynomiale Interpolation von Funktionen 4.2.1.3 Kubische Hermite-Interpolation 4.2.2 Splines 4.2.2.1 Splineinterpolation 4.2.2.2 Formerhaltende Splineinterpolation 4.2.3 Bezier-Techniken 4.3 Numerische Quadratur 4.3.1 Polynomiale Quadraturformeln 4.3.2 Gauss-Quadratur 4.3.3 Zusammengesetzte Quadraturformeln 4.3.4 Adaptive Quadratur 4.4 Multiskalenbasen 5 Numerik gewoehnlicher Differentialgleichungen 5.1 Theorie gewoehnlicher Differentialgleichungen 5.2 Kondition von Anfangswertproblemen 5.3 Einschrittverfahren 5.3.1 Kollokationsverfahren 5.3.2 Runge-Kutta-Verfahren 5.4 Konvergenz 5.4.1 Schrittweitensteuerung fuer Einschrittverfahren 5.5 Stabilitaet 5.6 Differentiell-Algebraische Anfangswertprobleme 5.7 Strukturerhaltung 5.7.1 Nichtexpansivitaet 5.7.2 Quadratische erste Integrale 5.7.3 Symplektizitaet 5.7.4 Reversibilitaet 5.8 Splittingverfahren 5.9 Mehrschrittverfahren 5.10 Verfahren fuer oszillatorische Probleme 5.11 Anfangswertprobleme mit Verzoegerungsterm 6. Stochastische Differentialgleichungen

Resources

Literature

M. Hanke-Bourgeois "Grundlagen der Numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens", BG Teubner, 2002 P. Deuflhad, A. Hohmann "Numerische Mathematik I", W de Gruyter, 3. Auflage 2002 P. Deuflhard, F. Bornemann, "Numerische Mathematik II: Gewoehnliche Differentialgleichungen", W de Gruyter, 2. Auflage 2002

General Information

Language
German
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
session examination
Mode
written 180 minutes
Aids
Selbst verfasste Zusammenfassung der Vorlesung und Uebungen im Umfang von 10 Din A4 Blättern. Vorlesungsunterlagen werden elektronisch während der Prüfung zur Verfügung gestellt. Prüfung am Computer.

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture Numerische Mathematik für CSE
  • Tue 10:15-12:00 (HG D 3.2)
  • Thu 08:15-10:00 (HG E 21)
  • 16.01 Date 08:15-10:00 (HG E 26.1)
  • 16.01 Date 08:15-10:00 (HG E 27)
4 h weekly
exercise Numerische Mathematik für CSE
  • Mon 08:15-10:00 (HG G 26.1)
2 h weekly

Offered In