Sch�tte
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Reduzierte Modellierung
Als Blockveranstaltung, n.V.
| Sprechstunde: | Mo 12:00-13:00 |
| Inhalt: |
In vielen realistischen Anwendungsproblemen sind die allgemein akzeptierten
mathematischen Modelle so komplex, dass sie nicht einmal numerisch gel�st werden k�nnen.
In diesen Anwendungen ist es von gr��tem Interesse, mathematische Methoden
zur Reduktion der urspr�nglichen Modelle auf weniger komplexe zu finden.
Diese Vorlesung wird verschiedene solche Ans�tze zur Reduktion dynamischer Systeme
mit mehreren Zeitskalen vorstellen (z. B. Averaging, Homogenisierung, Mehrskalenasymptotik,
...).
Ziel ist es, diese Verfahren, ihre Gemeinsamkeiten und ihre Schwachstellen zu er�rtern.
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| Zielgruppe |
Studierende der Mathematik und verwandter naturwissenschaftlicher F�cher ab dem
7. Semester mit guten Kenntnissen in dynamischen Systemen und Stochastik.
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| Perspektiven: |
Diplom- und Doktorarbeiten im Bereich Scientific Computing
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