Modelreduction - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Modulnummer 201321 - allgemeine Informationen | |
|---|---|
| Modulnummer | 201321 |
| Fakultät | Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften |
| Fachgebietsnummer | 2416 (Systemtheorie und partielle Differentialgleichungen) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Timo Reis |
| Sprache | Englisch |
| Turnus | Wintersemester |
| Vorkenntnisse | |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | After the course, the students are familiar with the fundamental techniques of model reduction. They have the ability to apply general results to specific cases. They are able to analyze concrete application examples. They also understand how model reduction methods can be computationally implemented. |
| Inhalt | Model reduction methods in mathematical systems theory, particularly balanced truncation, frequency-domain interpolation methods, Krylov subspace methods, and principal component method. Numerical methods for solving high-dimensional Lyapunov and Riccati equations, especially Smith, ADI, and Newton-Kleinman methods. |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Blackboard, beamer, script (blackboard, projector, script) |
| Literatur | - Antoulas, Athanasios C. (2005). Approximation of Large-Scale Dynamical Systems. SIAM. |
| Lehrevaluation | |
| Spezifik Referenzmodul | |
|---|---|
| Modulname | Modelreduction |
| Prüfungsnummer | 2400928 |
| Leistungspunkte | 5 |
| SWS | 3 (2 V, 1 Ü, 0 P) |
| Präsenzstudium (h) | 33.75 |
| Selbststudium (h) | 116.25 |
| Verpflichtung | Pflichtmodul |
| Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Lehrende | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Spezifik im Studiengang Bachelor Data Science 2025, Master Data Science 2026 | |
|---|---|
| Modulname | Modelreduction |
| Prüfungsnummer | 2400928 |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 34 |
| Selbststudium (h) | 116 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | mündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |