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TU Berlin

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Numerik stochastischer PDEs

Termine

Termine
Mi
12:00 - 14:00 Uhr
Vorlesung
MA 548
Dr. Raphael Kruse
Do
12:00 - 14:00 Uhr
Vorlesung
MA 744
Dr. Raphael Kruse
Sekretariat
MA 568
Alexandra Schulte

Beschreibung

Die Vorlesung gibt einen Überblick über numerische Methoden zur Approximation von Lösungen stochastischer partieller Differentialgleichungen. Insbesondere soll vermittelt werden, welche Eigenschaften der exakten Lösung die Konvergenzgeschwindigkeit des numerischen Verfahrens beeinflussen. Des Weiteren werden Fragen der Implementierung erörtert. 

  • Lösungstheorie parabolischer Differentialgleichungen
  • Galerkin Finite Elemente Methode
  • Hilbertraum-wertige Wiener Prozesse
  • Existenz, Eindeutigkeit und Regularität der exakten Lösung
  • Analyse des starken und schwachen Approximationsfehlers
  • Multilevel Monte Carlo Methode für stochastische partielle Differentialgleichungen

Diese Veranstaltung bringt 10 ECTS.

Voraussetzungen

Wünschenswert sind Kenntnisse der Numerik partieller Differentialgleichungen, Numerik stochastischer Prozesse und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Übungscheinkriterien und Prüfungsmodalitäten

Wöchentliche Übungsblätter sind zu bearbeiten, weitere Informationen werden in der Übung gegeben. Im Anschluss an die Vorlesung werden Termine für mündliche Prüfungen angeboten.

Literatur

Wird in der Vorlesung bekanntgegeben.

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

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