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Krause
Berninger
 
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19106

Adaptive Finite Elemente: Datenstrukturen und Parallelisierung

Mi 10:00-12:00, Arnimallee 2-5, SR 110
 
Übungen:n.V.
Sprechstunde:Mi 12.00-12.30 nach der VL
Inhalt: Für die numerische Simulation von Problemen beispielsweise in der Strukturmechanik oder der Medizintechnik, werden häufig Finite Elemente Verfahren verwendet. Finite Elemente ist ein Oberbegriff für eine große Klasse von Diskretisierungen für partielle Differentialgleichungen, aus der für das jeweilige Problem eine geeignete Diskretisierung ausgewählt wird. Die resultierenden linearen oder nichtlinearen Gleichungssysteme können sher groß werden und verlangen speichersparende und flexible Strukturen zum Abspeichern der zugehörigen Matrizen und Vektoren. Zusätzlich müssen auch geeignete Klassifizierungen für die linearen und nichtlinearen Lösungsverfahren für die angesprochenen Gleichungssysteme zur Verfügung gestellt werden.

In dieser Vorlesung werden wir uns hauptsächlich mit dem "technischen Aspekt" von Finite Elemente Methoden beschäftigen. Das beinhaltet geeignete abstrakte Strukturen (Klassen) für die Problembeschreibung. Diskretisierung und die linearen und nichtlinearen Lösungsverfahren sowie Datenstrukturen für die meist dünn besetzten Matrizen und die Vektoren. Die strukturellen Aspekte der Implementierung sollen am Beispiel eines großen Finite Elemente Paketes illustriert werden, des FEM-Paketes UG. Besonderes Augenmerk werden wir auf die sogenannten Mehrgitterverfahren legen, die für bestimmte partielle Differentialgleichungen Lösungsverfahren optimaler Komplexität sind.

Insbesondere werden wir uns in der Vorlesung mit den spezifischen Anforderungen beschäftigen, die Adaptivität und Parallelisierung an Finite Elemente Verfahren stellen. Der mathematische Hintergrund wird stets präsent bleiben, damit wir uns im Klaren darüber bleiben, was wir tun und warum.

Zielgruppe: Studierende ab dem 5. Semester
Vorraussetzungen: Vordiplom, Grundkenntnisse in Numerik und Programmieren
Perspektiven: Diplom in Numerik
Literatur: Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

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