Lehrinhalte
Dieser Kurs beinhaltet eine grundlegende Einführung in numerische Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen. Dazu wird der Arbeitsablauf einer numerischen Modellgenerierung vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf Diskretisierungsverfahren und wird am Beispiel der Finiten Differenzenmethode demonstriert. Dabei werden sowohl Herausforderungen für räumliche und zeitliche Diskretisierungen diskutiert. Außerdem werden unterschiedliche numerische Lösungsverfahren eingeführt. Praktische Übungen in der Programmiersprache Python ergänzen die theoretischen Inhalte und dienen zur besseren Illustration der vorgestellten Verfahren.
Literatur
Bundschuh, J., & Arriaga, M. S. (2010). Introduction to the numerical modeling of groundwater and geothermal systems. London: CRC Press. doi, 10, b10499.
Chapra, S. C., & Canale, R. P. (2011). Numerical methods for engineers (Vol. 1221). New York: McGraw Hill.
Langtangen, H. P. (Ed.). (2008). Python scripting for computational science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
LeVeque, R. J. (2007). Finite difference methods for ordinary and partial differential equations: steady-state and time-dependent problems. Society for Industrial and Applied Mathematics.
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Moodle
Dieser Kurs beinhaltet eine grundlegende Einführung in numerische Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen. Dazu wird der Arbeitsablauf einer numerischen Modellgenerierung vorgestellt. Der Schwerpunkt liegt auf Diskretisierungsverfahren und wird am Beispiel der Finiten Differenzenmethode demonstriert. Dabei werden sowohl Herausforderungen für räumliche und zeitliche Diskretisierungen diskutiert. Außerdem werden unterschiedliche numerische Lösungsverfahren eingeführt. Praktische Übungen in der Programmiersprache Python ergänzen die theoretischen Inhalte und dienen zur besseren Illustration der vorgestellten Verfahren.
Literatur
Bundschuh, J., & Arriaga, M. S. (2010). Introduction to the numerical modeling of groundwater and geothermal systems. London: CRC Press. doi, 10, b10499.
Chapra, S. C., & Canale, R. P. (2011). Numerical methods for engineers (Vol. 1221). New York: McGraw Hill.
Langtangen, H. P. (Ed.). (2008). Python scripting for computational science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
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- Lehrende: Denise Degen
Semester: SoSe 2025
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de