Vorlesungsverzeichnis 

Vorlesung im Detail

Neuronale Netze für (hyp.) partielle Differentialgleichungen (digital)

Nummer
011490, SS21
Dozentinnen und Dozenten
Veranstaltungstyp (SWS)
Spezialvorlesung (2+1)
Ort und Zeit
  • (digital,synchron) Mi 10:00 2h
Modul-Zugehörigkeit (ohne Gewähr)
  • DPL:B:-:2
  • MAMA:-:7:MAT-761
  • WIMAMA:-:7:MAT-761
  • TMAMA:-:7:MAT-761
Sprechstunde zur Veranstaltung
Anmeldung?
ohne Angabe
Gewünschte Vorkenntnisse
Kenntnisse der Inhalte der Module Numerik I und Numerik II sowie grundlegende Kenntnisse in Optimierung und Funktionalanalysis werden vorausgesetzt. Des Weiteren werden Kenntnisse über Finite Elemente vorausgesetzt (im Rahmen des Moduls Numerik für partielle Differentialgleichungen oder des Moduls Finite Elemente). Kenntnisse zur Numerik hyperbolischer part. DGLen sind sehr hilfreich. Außerdem werden allgemein gute Programmierkenntnisse vorausgesetzt. (Die Übungen werden Python verwenden. Dazu wird es im Rahmen der Vorlesung eine sehr knappe Einführung geben.)
Inhalt
Die Vorlesung startet mit einfachen Grundlagen (Architektur von NNs,stochastische Gradientenmethode,...) und geht dann zu komplexeren Architekturen über. Desweiteren werden Resultate aus der Approximationstheorie für NNs besprochen. Basierend auf diesen Grundlagen werden dann neuere Arbeiten zur Lösung von (hyperbolischen) partiellen Differentialgleichungen mittels NNs diskutiert.
Aktuelle Informationen
!! Achtung: Uebung ist NICHT wie unten angegeben Mi um 0900, sondern 2-woechentlich Di um 0830!!
Bemerkungen
Es wird ein (in Schönschrift) handgeschriebenes Skript geben.
Link zum Modulhandbuch Mathematik
Empfohlene Literatur

    Übung zur Veranstaltung

    Nummer der Übung
    011491
    Übungsgruppen
    • Mi 09:00 1h (digital, synchron)

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