Computational Civil Engineering

Ingenieurinformatik

Veranstaltungsbeschreibung

Die Studenten lernen Problemstellungen aus verschiedenen Anwendungsbereichen mathematisch zu abstrahieren, diese mit numerischen Methoden und Algorithmen zu lösen und die Ergebnisse graphisch aufzubereiten.

Folgende vier Themengebiete werden behandelt:

  • Einführung in die Digitalisierung, Computerhard- und -software
  • Programmierung mit Python
  • Datenauswertung
  • Numerische Verfahren

In der Vorlesung, die in der Regel im Sommersemester angeboten wird, sollen neben Grundkenntnissen der Informationstechnologie die mathematischen Grundlagen wichtiger numerischer Verfahren vermittelt werden.

In den Übungen werden grundlegende Programmiertechniken mit Python vertieft und anhand verschiedener Anwendungen in den Bereichen der Datenanalyse und der numerischen Verfahren geübt.

Erforderliche Vorkenntnisse:

  • Vorlesung Mathematik I
  • Es werden keine Programmiervorkenntnisse vorausgesetzt.

Ablauf

Die erste Veranstaltung findet am 12. April 2024 um 12:30 in HC.00.20 – Hörsaal H4 statt. Die Übungen fangen in der darauf folgenden Woche (18. April 2024) an.

Vorlesung: freitags um 12:30 in HC.00.20 – Hörsaal H4
Übungen: donnerstags, zwei Gruppen ab 12:15 und zwei weitere ab 14:15, jeweils in den Räumen HD.01.15 und HC.01.15

  • Die Anzahl der Übungsgruppen wird dem Bedarf angepasst.
  • Bringen Sie nach Möglichkeit bitte Ihren eigenen Laptop mit.

Moodle-Kurs

Eine Einschreibung bei Moodle wird dringend empfohlen!

Sämtliche Unterlagen zur Veranstaltung sowie alle weiteren Informationen finden sich nur auf der Lernplattform Moodle. Die Anmeldung erfolgt ohne Passwort. 

Der Link zum Moodle-Kurs: LINK.

Kontakt

Falls Sie Fragen und Anregungen haben erreichen Sie uns am besten

Zusätzliche Ressourcen

  • Vorlesungsskript
  • JupyterLab-Server [nur für Vorlesungsteilnehmer, die Zugangsdaten erhalten Sie im Kurs - Bitte melden Sie sich dazu im Moodle Kurs an]

Zeitplan - Veranstaltungsbeginn 12. April 2024

Woche Inhalt der Vorlesung
KW 15 Organisatorisches + Computer | Digitalisierung
KW 16 Computer | Algorithmen
KW 17 Computer | Hard- und Software
KW 18 Python | Einführung
KW 19 Python | Flusskontrolle
KW 20 Python | Funktionen und Dateien
KW 21 fällt aus (Pfingstferien)
KW 22 Datenanalyse | Daten graphisch Darstellen
KW 23 Datenanalyse | Daten einlesen und verarbeiten
KW 24 Datenanalyse | Fitten und optimieren
KW 25 Numerik | Ableitungen und Integrale
KW 26 Numerik | Gewöhnliche Differentialgleichungen
KW 27 Numerik | Partielle Differentialgleichungen
KW 28 Probeklausur

Weitere Infos über #UniWuppertal: