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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Cheatsheet
Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Cheatsheet Lösungsstrategien für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme Definition: Strategien zur Lösung von linearen und nichtlinearen Gleichungssystemen, wichtig für die Simulation und das wissenschaftliche Rechnen. Details: Lineare Gleichungssysteme: Direkte Methoden: z.B. Gauss-Elimination, LU-Dekomposition Iterative Methoden: z.B. Jacobi-Verf...

Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Cheatsheet

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Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Exam
Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Exam Aufgabe 1) Du hast ein Gleichungssystem, das ein nichtlineares Verhalten beschreibt. Das System besteht aus den folgenden Gleichungen: \[ f(x, y) = x^2 + y^2 - 4 \] \[ g(x, y) = e^x + y - 1 \] Deine Aufgabe ist es, dieses Gleichungssystem zu lösen und die Lösungen zu validieren. Nutze dabei verschiedene Methoden des wissenschaftlichen Rechnens. a)...

Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 - Exam

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Nenne zwei direkte Methoden zur Lösung von linearen Gleichungssystemen.

Welche Methoden sind iterativ für die Lösung linearer Gleichungssysteme?

Was benötigt das Newton-Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme?

Was ist die Finite-Elemente-Methode (FEM)?

Welche Funktion hat die Versteifungsmatrix in der FEM?

Welche numerischen Methoden werden verwendet, um das algebraische Gleichungssystem zu lösen?

Was ist Spline-Interpolation und welche Art von Polynomen wird verwendet?

Welche Methoden werden in der Polynominterpolation verwendet?

Was ist ein Cubic Spline und welches Kontinuitätsniveau hat er?

Was ist das Ziel der Optimierung numerischer Algorithmen für Hochleistungsrechnen?

Welche Metriken sind wichtig bei der Optimierung numerischer Algorithmen für Hochleistungsrechnen?

Was bedeutet Parallelisierung im Kontext der HPC-Algorithmusoptimierung?

Was ist Synchronisation in parallelen Systemen?

Welche Kommunikationsmethoden werden in parallelen Systemen verwendet?

Welche Protokolle sind wichtig für parallele Systeme?

Was beschreibt ein dynamisches System?

Welche Methode wird für analytische Lösungen von Differentialgleichungen verwendet?

Nennen Sie ein Beispiel für die Anwendung eines dynamischen Systems.

Was ist MPI und wofür wird es verwendet?

Welche wichtigen Funktionen sind in MPI enthalten?

Welche Compiler-Direktiven werden in OpenMP verwendet, um parallele Regionen zu definieren?

Was ist der Zweck der Validierung und Verifikation von Modellen?

Welche Methode überprüft, ob das Modell gemäß den spezifizierten Anforderungen implementiert ist?

Welche Technik gehört zur Validierung eines Modells?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Numerische Algorithmen

Dieser Abschnitt befasst sich mit den Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken zur Lösung numerischer Probleme durch Algorithmen.

  • Grundlagen numerischer Methoden
  • Lösungsstrategien für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme
  • Interpolation und Approximation
  • Numerische Integration und Differentiation
  • Anwendung numerischer Algorithmen in der Praxis
Karteikarten generieren
02
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Finite-Elemente-Methode

Die Finite-Elemente-Methode ist eine entscheidende Technik zur Lösung von Differentialgleichungen in komplexen Systemen.

  • Grundlagen des Finite-Elemente-Ansatzes
  • Diskretisierung von Differentialgleichungen
  • Implementierung und Analyse von Finite-Elemente-Modellen
  • Fehlerabschätzung und Gitterverfeinerung
  • Anwendungen in Strukturmechanik und Strömungsdynamik
Karteikarten generieren
03
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Modellierung und Simulation

In diesem Abschnitt geht es um die Erstellung von Modellen und die Durchführung von Simulationen für verschiedene wissenschaftliche und ingenieurtechnische Anwendungen.

  • Grundlagen der Modellbildung
  • Dynamische Systeme und ihre Simulation
  • Validierung und Verifikation von Modellen
  • Computergestützte Simulationsmethoden
  • Anwendung der Modellierung und Simulation in der Forschung
Karteikarten generieren
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Hochleistungsrechnen

Hochleistungsrechnen (HPC) ermöglicht die Durchführung umfangreicher Berechnungen und Simulationen auf leistungsstarken Computersystemen.

  • Architekturen von Hochleistungsrechnern
  • Paralleles Rechnen und Verteilte Systeme
  • Optimierung numerischer Algorithmen für HPC
  • Performance-Analyse und Tuning
  • Anwendungsbeispiele aus Wissenschaft und Technik
Karteikarten generieren
05
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Parallele Algorithmik

Dieser Abschnitt behandelt die Entwicklung und Implementierung paralleler Algorithmen zur Effizienzsteigerung bei der Lösung von Problemen.

  • Grundlagen paralleler Algorithmen
  • Modellierung paralleler Prozesse
  • Synchronisation und Kommunikation in parallelen Systemen
  • Parallele Programmierparadigmen wie MPI und OpenMP
  • Anwendung paralleler Algorithmen in der Praxis
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2 an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Simulation und Wissenschaftliches Rechnen 2' ist Teil des Informatik-Studiengangs an der Universität Erlangen-Nürnberg. Sie bietet Dir sowohl theoretische als auch praktische Einblicke in die Welt der Simulationstechnik und des wissenschaftlichen Rechnens. Du wirst Dich mit fortgeschrittenen numerischen Methoden und computergestützten Simulationsverfahren auseinandersetzen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung hat theoretische und praktische Teile, die sich auf Simulationstechnik und wissenschaftliches Rechnen konzentrieren.

Studienleistungen: Es gibt schriftliche Prüfungen und praxisorientierte Projekte, um das erlernte Wissen zu testen.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird in der Regel im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Numerische Algorithmen, Finite-Elemente-Methode, Modellierung und Simulation, Hochleistungsrechnen, Parallele Algorithmik

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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