Gitterfreie Verfahren

Worum geht's

Du lernst Methoden zur gitterfreien Approximation und Interpolation mehrdimensionaler, verstreuter Daten kennen, insbesondere Radial Basis Functions (RBF) und Moving Least Squares (MLS). Am Ende kannst du die grundlegenden Prinzipien anwenden, analysieren und die Algorithmen in Matlab implementieren.

Was du danach kannst

• Verstehen multivariater scattered data approximation
• Anwenden von Radial Basis Functions
• Einsatz von Moving Least Squares Methoden
• Kenntnis direkter und iterativer Algorithmen
• Umsetzung und Nutzung der Algorithmen in Matlab

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung theoretischer Grundlagen und Beispiele
• ÜbungDiskussion und Vertiefung von Aufgaben zur Vorlesung; optional zusätzliche Übungsstunden mit betreuter Teamarbeit

Lehrmethode

• VorlesungenPräsentation theoretischer Prinzipien und Beispielanwendungen
• ÜbungssitzungenErarbeitung und Vertiefung der Inhalte durch besprochene Aufgaben; optionales betreutes Arbeiten in Teams