Python for Science and Engineering: Numerical and Scientific Computing

Python für numerische Verfahren und wissenschaftliche Modellierung

Python hat sich als leistungsfähiges Werkzeug für numerisches Rechnen und wissenschaftliches Programmieren etabliert.
In diesem Kurs steht der Einsatz von Python in der numerischen Mathematik und im Scientific Computing im Mittelpunkt.
Sie lernen, mathematische Modelle effizient umzusetzen, numerische Verfahren anzuwenden und wissenschaftliche Daten zu analysieren und zu visualisieren. 

Python – Numerical and Scientific Computing richtet sich an alle, die Python gezielt für komplexe numerische und analytische Aufgaben einsetzen möchten – von der Simulation über die Lösung von Differentialgleichungen bis zur datenbasierten Modellierung.

Dieses Angebot ist Teil des Universitätskurses „Python for Science and Engineering“ (Modul 3) und kann bei positiver Absolvierung für diesen Universitätskurs anerkannt werden.

• Grundlagen für das Arbeiten mit wissenschaftlichen Bibliotheken in PYTHON 3
• Numpy Grundlagen: Arrays, Arithmetik, Indizierung
• Lineare Algebra mit Numpy/Scipy (u. a. lineare Gleichungssysteme, Matrixoperationen, Sparse Matrices)
• Nichtlineare Probleme mit Scipy: Nullstellensuche, Datafitting
• Optimierung mit Scipy und CVXOPT
• Erstellen von Grafiken mit Matplotlib
• Tuning numerischer Codes: Vektorisieren, Cython und F2PY
• Ausblick auf weiterführende Anwendungen: Computeralgebra mit SageMath, FEM mit Salome und Code_Aster