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Numerical Methods for Partial Differential Equations - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 100384 Kurztext
Semester WiSe 2022/23 SWS 4
Erwartete Teilnehmer/-innen Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Belegpflicht
Hyperlink
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 12:00 bis 14:00 woch 11.10.2022 bis 24.01.2023  Einsteinstr. 64 - M B 4 (M 4)        
Einzeltermine anzeigen
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Fr. 12:00 bis 14:00 woch 14.10.2022 bis 27.01.2023  Einsteinstr. 64 - M B 4 (M 4)       18.11.2022: Entfällt wegen Baumaßnahmen
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Birke, Gunnar begleitend
Rave, Stephan, Dr. verantwort
Schleuß, Julia begleitend
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Bachelor - Mathematik (82 105 20) -
Bachelor - Mathematik (82 105 14) -
Master - Mathematik (88 105 13) -
Master - Mathematik (88 105 10) -
Master - Mathematics (88 F23 20) -
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
11012 Vorlesung zur angewandten Mathematik 3 - Master Mathematik Version 2013
11009 Vorlesung zur angewandten Mathematik 2 - Master Mathematik Version 2013
11007 Lecture 1 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11009 Lecture 2 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11012 Lecture 3 (Applied Mathematics) - Master Mathematics Version 2020
11007 Vorlesung zur angewandten Mathematik 1 - Master Mathematik Version 2013
23001 Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I - Bachelor Mathematik Version 2014
30001 Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I - Bachelor Mathematik Version 2014
23001 Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I - Bachelor Mathematik Version 2020
29003 Vorlesung Numerik partieller Differentialgleichungen I - Bachelor Mathematik Version 2020
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 10 Mathematik und Informatik
Inhalt
Kommentar

Many physical phenomena, such as heat conduction, electrostatic fields or elastic deformations of solid bodies, can be described through elliptic partial differential equations. Only in special cases can the solutions of these equations be obtained using analytic methods. Hence, provably efficient and reliable numerical methods are required to compute approximate solutions. In this course, we will be concerned with the numerical analysis of so-called finite-element methods, which have an elegant mathematical theory and are wildly adopted in academic and industrial applications. Our focus will lie on establishing convergence rates for these methods and deriving rigorous and efficiently computable a posteriori error bounds. Further, we will consider extensions to time-dependent problems and equation systems.

In the accompanying exercises, in addition to deepening our theoretical knowledge, we will gain practical experience with the implementation of finite element methods using the Python programming language.

Literatur
  • Hans Wilhelm Alt. Lineare Funktionalanalysis. Springer Berlin Heidelberg, 2012.
  • Hans Wilhelm Alt. Linear Functional Analysis. Universitext. Springer London, 2016.
  • Dietrich Braess. Finite Elemente: Theorie, schnelle Löser und Anwendungen in der Elastizitätstheorie. Springer Berlin Heidelberg, 2007.
  • Dietrich Braess. Finite Elements: Theory, Fast Solvers, and Applications in Solid Mechanics. Cambridge University Press, 2007.
  • Susanne C. Brenner and L. Ridgway Scott. The mathematical theory of finite element methods. Vol. 15. Texts in Applied Mathematics. New York: Springer, 2008.
  • Philippe G. Ciarlet. The Finite Element Method for Elliptic Problems. Classics in Applied Mathematics. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002.
  • Alexandre Ern and Jean-Luc Guermond. Theory and Practice of Finite Elements. Springer New York, 2004.
  • Alexandre Ern and Jean-Luc Guermond. Finite Elements I: Approximation and Interpolation. Vol. 72. Texts in Applied Mathematics. Springer International Publishing, 2021.
  • Alexandre Ern and Jean-Luc Guermond. Finite Elements II: Galerkin Approximation, Elliptic and Mixed PDEs. Vol. 73. Texts in Applied Mathematics. Springer International Publishing, 2021.
  • Alexandre Ern and Jean-Luc Guermond. Finite Elements III: First-Order and Time-Dependent PDEs. Vol. 74. Texts in Applied Mathematics. Springer International Publishing, 2021.
  • Alexandre Ern and Jean-Luc Guermond. Finite Elements IV: Exercises and Solutions. 2021. url: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03226052.
  • Yousef Saad. Iterative methods for sparse linear systems. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2003.
Voraussetzungen

Analysis I-III. Basic knowledge of the Python programming language is required to follow the programming exercises.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: SoSe 2023