Institute for Risk and Reliability Studies Courses Master's Program
Computergestützte Numerik und Stochastik für Ingenieure (Fernstudium)

Computergestützte Numerik und Stochastik für Ingenieure (Fernstudium)

StudienabschnittMaster
KompetenzbereichÜbergreifende Inhalte
Umfang6 LP

Ziel des Moduls

Im Rahmen dieses Moduls werden grundlegende Kenntnisse zu numerischen Verfahren und deren softwaretechnische Umsetzung vermittelt. Die Studierenden erwerben die Fähigkeit, die jeweiligen Anwendungsgrenzen der Algorithmen einzuschätzen und die numerischen Ergebnisse hinsichtlich eines Fehlermaßes zu beurteilen. Des Weiteren vermittelt das Modul grundlegendes Wissen zur Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Nach erfolgreichem Abschluss dieses Modulteils können die Studierenden

  • geeignete stochastische Modelle für zufallsbedingte Vorgänge im Ingenieur- und Umweltbereich wählen und Aussagen zur Wahrscheinlichkeit von Ereignissen treffen,
  • die Methoden der Statistik für die Auswertung und Beurteilung von Messergebnissen nutzen, und
  • Ergebnisse stochastischer Untersuchungen realitätsnah interpretieren.

Inhalt des Moduls

  • Numerische Verfahren zur Lösung allgemeiner Ingenieuraufgaben:
  • Fehler
  • Analytische Loesung linearer Gleichungssysteme: Gauss Elimination, Matrix-Dekomposition
  • Numerische Loesung linearer Gleichungssysteme: Jacobi-Iteration, Gauss-Seidel-Iteration
  • Numerische Loesung nichtlinearer Gleichungssysteme: Newton-Raphson-Verfahren, Grundform und inkrementell- iterative Verfahren
  • Numerische Loesung von Eigenwertproblemen: Potenzmethode, inverse Potenzmethode
  • Fourier-Reihen und Fourier-Transformation, numerische Lösung: Diskrete- und Fast-Fourier-Transformation
  • Numerische Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen: Explizite und implizite Operatoren für Anfangswertprobleme,
  • Grundlagen und Modelle der Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Stochastische Simulation und beurteilende Statistik
  • Einführung in das Softwaresystem Matlab

Kursanmeldung und -materialien

Weitere Informationen zu diesem Modul finden Sie im Online-Vorlesungsverzeichnis.
Die Administration der Lehrveranstaltung (News, Literatur, Downloads, etc.) findet in Stud.IP statt. Als Teilnehmer der Veranstaltung melden Sie sich bitte dort an!

Ansprechpartner

Prof. Dr.-Ing. Michael Beer
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Callinstraße 34
30167 Hannover
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Dr.-Ing. Julian Salomon
Research Staff
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