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Empfohlene Literatur


Vorlesung

Advanced Engineering Mathematics

Nummer
012500, WS2223
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp
Vorlesung, 3+2
Ort und Zeit
M/E28 Di 09:00 1h
C/HS3 Do 14:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
SRV:-:-:S-R100 – Mathematik für Automation and Robotics
DPL:F:-:1 – Mathematik für andere Fächer (Service)
Sprechstunde zur Veranstaltung
nach Vereinbarung
Beginn der Veranstaltung
11.10.2022
Gewünschte Vorkenntnisse
Introductory knowledge in: - Calculus - Linear Algebra - Ordinary Differential Equations
Inhalt

This lecture will prepare Engineering students with mathematical foundation with the following details: Solving LES with GA, Vector spaces, Matrix and linear maps, Linear system of equations, Gauss-algorithm and LU-decomposition, Eigenvalues and its properties, Properties of symmetric matrices, SVD, Generalised inverse problem, QR-decomposition, Norms, Numeric of eigenvalues, Errors, Best fit functions, ODE, Linear diff. eqn. with constant coeff., Linear diff. eqn. of higher order, Multivariate/Multivariable Calculus with more variables, Inverse and implicit functions, Taylor expansions, Symm. matrix and quadratic forms, Extreme values, Stability of ODE.

Syllabus and homeworks are provided later on the lecture's Moodle-site.

Tutorial will be given in groups. There will be 2 or 3 Groups depends on the number of participants, and this will be announced as well in Moodle.

Bemerkungen

Link zu den Modulbeschreibungen im Service
Pflichtmodul (AR-101) im Masterstudium Automation & Robotics.
Im Masterstudium Data Science ist dieses Modul NICHT wählbar; es muss ggf. als Zusatzfach absolviert werden, falls eine Zulassung mit Auflagen erfolgt ist (MD Req1).

Empfohlene Literatur
  • will be announced

Übungen

Leiter der Übung
Hogenrich Damanik
Nummer der Übung
012501
Übungsgruppen
M/E28 Di 08:00 1h
HGII/HS4 Mi 12:00 2h
M/E25 Do 10:00 2h