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

Da im Sommersemester voraussichtlich Präsenzveranstaltungen stattfinden werden, findet die erste Veranstaltung am 08. April 2022 um 12:15 in HC.00.20 – Hörsaal H4 statt.

Vorlesung: freitags um 12:15 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 Gruppen wird dem Bedarf angepasst,
- bringen Sie nach Möglichkeit 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

Zeitplan - Veranstaltungsbeginn 08. April 2022

Woche Inhalt der Vorlesung
KW 14 Organisatorisches
KW 15 fällt aus (Karfreitag)
KW 16 Computer | Digitalisierung
KW 17 Computer | Algorithmen
KW 18 Computer | Hard- und Software
KW 19 Python | Einführung
KW 20 Python | Flusskontrolle
KW 21 Python | Funktionen und Dateien
KW 22 Datenanalyse | Daten graphisch Darstellen
KW 23 fällt aus (Pfingstferien)
KW 24 Datenanalyse | Daten einlesen und verarbeiten
KW 25 Datenanalyse | Fitten und optimieren
KW 26 Numerik | Ableitungen und Integrale
KW 27 Numerik | Gewöhnliche Differentialgleichungen
KW 28 Numerik | Partielle Differentialgleichungen

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