Computational Flow Stability and Transition

ED140016Mastermodule6 ECTSEnglischWintersemester/SommersemesterDepartment Engineering Physics and Computation

KI-überarbeitetes Infoblatt. Auf Basis der TUMonline-Modulbeschreibung, sprachlich aufbereitet.Original in TUMonline

Worum geht's

Du lernst numerische Methoden zur Lösung großer linearer Systeme und zur Analyse von Operatoren in physikalischen Problemen (z. B. Strömungsmechanik). Am Ende kannst du iterative Algorithmen und moderne Python-Bibliotheken (z. B. PETSc/SLEPc) anwenden und die physikalische Aussagekraft von Stabilitäts-, Transienzwachstums-, Sensitivitäts- und Resolventenanalysen beurteilen.

Was du danach kannst

Kenntnis linearer Stabilitätswerkzeuge
Erkennen relevanter Anwendungsfälle zur physikalischen Interpretation
Anwendung dedizierter iterativer Methoden für große lineare Systeme
Kritische Analyse des Einsatzes iterativer Verfahren in Forschungsarbeiten
Einsatz moderner Bibliotheken zur Implementierung iterativer Methoden
Anwendung der Methoden auf ein Modellproblem

Aus was das Modul besteht

VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen; aktive Lernanteile wie kurze Quiz- und Programmieraufgaben
Labor / ÜbungPraktische Umsetzung der Methoden in Python und Bearbeitung eines Modellproblems
Projektarbeit in ZweierteamsAnwendung der gelernten Methoden auf ein konkretes Modellproblem (im letzten Semesterdrittel)
Präsentation eines ForschungsartikelsAuseinandersetzung mit der Anwendung der Methoden in aktueller Forschung

Lehrmethode

Vorlesung mit interaktiven Fragen und kleinen Coding-AufgabenFördert das Verständnis theoretischer Konzepte und bereitet auf die Laboraufgaben vor
Labor-/Programmiersitzungen in PythonAnwendung und Implementierung der Methoden an Modellproblemen
GruppenprojektVertiefte Anwendung der Methoden auf ein größeres Problem; Transfer in Forschungskontext
Präsentation eines ForschungsartikelsKonfrontiert dich mit praktischer Anwendung und wissenschaftlicher Diskussion

Termine

VorlesungComputational Flow Stability and Transition

Mi.12:45–15:15
1701, Seminarraum (5507.01.701)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

ÜbungExercises on Computational Flow Stability and Transition

Do.10:00–11:30
1701, Seminarraum (5507.01.701)
14× · 15.10.–04.02.
- 15.10.
- 22.10.
- 29.10.
- 05.11.
- 12.11.
- 19.11.
- 26.11.
- 10.12.
- 17.12.
- 07.01.
- 14.01.
- 21.01.
- 28.01.
- 04.02.

Vorlesung mit ÜbungComputational Intelligence2 Gruppen zur Wahl

ADi.11:30–13:00
Theresianum, 0601, Hörsaal eben, ohne exp. Bühne (0506.EG.601)
15× · 13.10.–02.02.
- 13.10.
- 20.10.
- 27.10.
- 03.11.
- 10.11.
- 17.11.
- 24.11.
- 01.12.
- 08.12.
- 15.12.
- 22.12.
- 12.01.
- 19.01.
- 26.01.
- 02.02.
BMi.11:30–13:00
Theresianum, 0601, Hörsaal eben, ohne exp. Bühne (0506.EG.601)
15× · 14.10.–03.02.
- 14.10.
- 21.10.
- 28.10.
- 04.11.
- 11.11.
- 18.11.
- 25.11.
- 02.12.
- 09.12.
- 16.12.
- 23.12.
- 13.01.
- 20.01.
- 27.01.
- 03.02.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

Daten aus TUMonline anzeigen

Sprache: Englisch
Turnus: Wintersemester/Sommersemester
Modulniveau: Master
Moduldauer: Einsemestrig
Gesamtstunden: 180
Präsenzstunden: 75
Eigenstudiumstunden: 105
Organisationsname: Department Engineering Physics and Computation

Lehrveranstaltungen

Computational Flow Stability and Transition
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Exercises on Computational Flow Stability and Transition
Seminar on Computational Flow Stability and Transition
Computational Intelligence

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