Computerorientierte Mathematik I WS2021/22

News:

Siehe Ankündigungen.
Achtung: um die Announcements sehen zu können, schreiben Sie sich bitte in den Whiteboard-Kurs ein.

Dozenten, Übungsleiter, Tutoren:

Prof. Dr. Christof Schütte (Dozent), schuette@zib.de
Sprechstunde: n.V.

Dr. Andreas Bittracher (Übungsleitung), bittracher@mi.fu-berlin.de
Sprechstunde: n.V.

Emilio Kuhlmann (Tutor)
Katharina Mölter (Tutorin)
Nicolas Nagel (Tutor)
Max Orteu Capdevila (Tutor)

Termine

Veröffentlichung Vorlesungsaufzeichnung:
Mi 12:00, Vbrick (Links siehe Ankündigung)
erster Termin: 27.10.

Zentralübung (Vorlesungsbesprechung):
Fr 12:15-13:45 s.t., Gr. Hörsaal, Takustr. 9
Live-Übertragung per Webex (Kenndaten siehe Ankündigung)
erster Termin: 22.10.

Tutorien:
Siehe Section Info
erster Termin: 01.11.

Vorlesungsfolien & Übungsblätter

Siehe Resources.

Organisation

Anmeldung

• Alle Teilnehmerinnen und Teilnehmer werden gebeten, sich im kommentierten Vorlesungsverzeichnis (Whiteboard) für die Vorlesung anzumelden. Ohne Anmeldung ist eine Teilnahme an den Übungen nicht möglich.
• Für Studierende von Bachelor- und Masterstudiengängen der FU ist darüber hinaus die verbindliche An- und Abmeldung im Campus Management erforderlich. Bitte beachten Sie die dort angegebenen Fristen. Für weitere Informationen und bei Problemen konsultieren Sie bitte die Hilfestellungen für Studierende des Campus-Managements.
• Bitte melden Sie sich außerdem auf der Whiteboard-Seite zu einer der Übungen an. Die Anmeldung wird am 22.10., 15:00 Uhr freigeschaltet.

Vorlesung

Die Vorlesung ist als Kombination von E-Learning mit Präsenzelementen konzipiert.

• Es wird wöchentlich Mittwochs eine Vorlesungsaufzeichnung über die FU Videoplatform Vbrick veröffentlicht. Gleichzeitig werden in Whiteboard die entsprechenden Vorlesungsfolien zur Verfügung gestellt.
• Der wöchentliche Zentralübungstermin dient der Beantwortung grundsätzlicher inhaltlicher Fragen zur Vorlesung und der Wiederholung ausgewählte Inhalte. Die Zentralübung findet hybrid in Präsenz und über Webex statt. Webex-Teilnehmer haben ebenfalls die Möglichkeit, Fragen zu stellen.

Tutorien

• Es finden wöchentliche Tutorien statt, in denen Übungsaufgaben vor- und nachbesprochen sowie wichtige Aspekte der Vorlesung auf Nachfrage nochmals aufgegriffen und geklärt werden.
• Die Tutorien finden ausschließlich in Präsenz statt. Sollte es im Zuge aktueller Entwicklungen erforderlich sein, werden wir auf ein Online-Format umstellen.

Übungsaufgaben

• Es wird jeden Freitag nach der Zentralübung ein Übungsblatt mit Aufgaben zu aktuellen Inhalten der Vorlesung auf dem Whiteboard veröffentlicht (siehe Resources).
• Der Abgabetermin für die Lösungen ist jeweils am Montag der übernächsten Woche um 12:00 Uhr, also 10 Tage nach Ausgabe (steht jeweils auch auf dem Übungsblatt).
• Die Aufgaben sollen in festen Gruppen von mindestens zwei und höchstens drei Personen abgegeben werden. Bei Schwierigkeiten eine solche Gruppe zu finden, bitte den jeweiligen Tutor kontaktieren.
• Die Abgabe erfolgt direkt in den Briefkasten des jeweiligen Tutors im Eingangsbereich der Arnimallee 3.
• Alle Mitglieder einer Gruppe müssen in der Lage sein, alle abgegebenen Lösungen auf Nachfrage zu erklären.

Programmieraufgaben

• Die Programmieraufgaben sind ausschließlich in Python 3 zu lösen. Ausschlaggebend für die Bewertung der Aufgaben ist die am Fachbereich installierte Version python3 (python basiert noch auf Python 2). Zur Unterstützung bietet das Mentoringprogramm des Fachbereichs Mathematik und Informatik einen Crash-Kurs in Python an (siehe die entsprechende Ankündigung).
• Die Abgabe der Programmieraufgaben erfolgt in Whiteboard über die Aufgaben-Funktion. Eine vollständige Lösung besteht aus einem dokumentierten, lauffähigen Python-Code und Python-Skripten namens run_x_y.py, welche die erforderlichen Testläufe aus Aufgabe y des Übungszettels x ohne Angabe von Argumenten durchführen, sowie aus den Protokollen der Testläufe.
  Weitere Vorgaben entnehmen Sie ggfls. dem jeweiligen Übungsblatt.
• Die Abgabe korrekter, lauffähiger Lösungen wird als Täuschungsversuch bewertet, wenn die Funktionsweise des Codes auf Nachfrage nicht erklärt werden kann.

Scheinkriterien

• Aktive & regelmäßige Teilnahme: 50% der erreichbaren Aufgabenpunkte
• Individuelle Prüfungsleistung: Bestehen der Klausur

Die Note ergibt sich ausschließlich aus dem Ergebnis von Klausur oder Nachklausur. Die Note aus der Klausur kann durch die Nachklausur verbessert werden.
 

Klausuren

Erstklausur

Zeit: 21.02.2022, 15:00 Uhr
Format: Online-Klausur. Details siehe Ankündigung.
Dauer: 90min

Nachklausur

Zeit: 14.04.2022, 10:00 Uhr
Format: Online-Klausur. Details werden in Kürze angekündigt
Dauer: 90min

Erlaubte Hilfsmittel: selbst mitgebrachte Unterlagen und Bücher
Nicht erlaubte Hilfsmittel: technische Hilfsmittel jeder Art, insbesondere Taschenrechner, Laptops, Mobiltelefone

Weitere Hinweise:

• Eine Anmeldung zur Prüfung in CampusManagement ist nicht notwendig, die Anmeldung zum Modul 19200501 ist ausreichend.
• Aufgrund der mit der Corona-Pandemie einhergehenden Einschränkungen wird auch in diesem Semester ein Nichtbestehen der Klausur nicht als Fehlversuch, sondern als "nicht teilgenommen" gewertet.
• Sie können sowohl an der Klausur als auch der Nachklausur teilnehmen. Die Note aus der Klausur kann durch die Nachklausur verbessert werden.

Inhalt

Computer spielen heute in (fast) allen Lebenslagen eine wichtige Rolle. Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Rechnern zur Lösung mathematischer Probleme und eine Einführung in das algorithmische Denken. Insbesondere geht es um fundamentale Begriffe wie Zahlendarstellung, Rundungsfehler, Kondition, Stabilität und Effizienz. Gleichzeitig werden grundlegende Programmierkenntnisse vermittelt. Die nötige Motivation für die betrachteten Fragestellungen liefern einfache Anwendungsbeispiele.

Literatur

• R. Kornhuber, C. Schuette: Mit Zahlen Rechnen (Skript zur Vorlesung)

Es existiert kein Buch, welches den Inhalt der Vorlesung exakt abbildet. Die folgenden Bücher sollten als vertiefende Literatur angesehen werden, da sie den Umfang der Vorlesung bei weitem übersteigen.

Deutsch

• Folkmar Bornemann: Numerische lineare Algebra
• Peter Deuflhard, Andreas Hohmann: Numerische Mathematik I, Eine algorithmisch orientierte Einführung

Englisch

• Nicholas Higham: Accuracy and stability of numerical algorithms
• Peter Deuflhard, Andreas Hohmann: Numerical Analysis in Modern Scientific Computing

Empfehlenswerte Web-basierte Einführungen in Python:

• Think Python 2nd Ed. von Allen B. Downey (Freie Einführung in das Programmieren im Allgemeinen und Python im Speziellen [Englisch])
• Python Kurs (Eine weitere Einführung in Python [Deutsch])
• Numpy for Matlab users (Informationen, die den Umstieg von Matlab auf Python erleichtern)