Areas of Competence: Knowledge and Understanding; Use, application and generation of knowledge; Communication and cooperation; Scientific self-understanding / professionalism.

Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung sind die Studierenden mit numerischen Verfahren, z.B. der Lösung von linearen Gleichungssystemen oder der numerischen Optimierung, vertraut. Die Studierenden kennen die gängigen Verfahren in verschiedenen Anwendungsfeldern numerischer Methoden. Die Studierenden kennen unterschiedliche Fehlerquellen und sind in der Lage, deren Auswirkungen auf die Verfahren zu beschreiben.

Die Studierenden sind in der Lage, Probleme zu strukturieren, graphisch aufzubereiten und Lösungsansätze zu definieren. Sie sind in der Lage, mathematische Formulierungen in entsprechenden Programmcode zu überführen. Im Rahmen der Labor-Übung lernen die Studierenden, numerische Problemstellungen mit Python zu bearbeiten. Unterschiedliche Lösungsansätze können von der Studierenden analysiert und bewertet werden.

Die Studierenden können sich in interdisziplinären Teams organisieren und sind in der Lage, gemeinsam Methoden aus dem Kurs anzuwenden. Sie können Ihre Ergebnisse dokumentieren und präsentieren.

Mit erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, numerische Methoden anwendungsspezifisch umzusetzen, um z.B. Optimierungen oder Datenanalysen vorzunehmen.