101.401 SE (2std Seminar, Wintersemester 2013/14)
Seminar mit Seminararbeit aus Numerik (Thema: A Posteriori Fehlerschätzer)
TISS-Homepage

Thema

A posteriori Fehlerschätzer sind ein wichtiges Werkzeug im Scientific Computing, da sie es erlauben, die Genauigkeit einer numerischen Lösung zu beurteilen, ohne die exakte Lösung zu kennen. Zum anderen können die lokalen Beiträge dieser Fehlerschätzer benutzt werden, um das der Diskretisierung zugrundeliegende Gitter zu verbessern. Beide Bereiche sind aktiver Forschungsgegenstand in der numerischen Analysis.

Bei Interesse kontaktieren Sie bitte Dirk Praetorius per Mail dirk.praetorius@tuwien.ac.at, um einen Termin zu vereinbaren und ein Vortragsthema abzusprechen.

Semesterfahrplan

Vorbesprechung:

Donnerstags 09:00 - 11:00 Uhr, Seminarraum 101C (4. Stock, grün), Beginn nach Vereinbarung

Jeder Teilnehmer hält einen 90-minütigen Vortrag, der in Form einer Seminararbeit (in LaTeX, ca. 10 Seiten) ausgearbeitet wird. Zusätzlich ist zum Vortrag ein Handout vorzubereiten (ohne Beweise).

10.10.2013Dirk PraetoriusModellproblem, Abstraktes Galerkin-Verfahren
17.10.2013Dirk PraetoriusIdee der FEM und der aposteriori Fehlerschätzung
21.11.2013Juliana KainzSkalierungsargumenteFEM-Skript Praetorius[Handout] [Ausarbeitung]
28.11.2013Juliana KainzEffizienz des ResidualschätzersFEM-Skript Praetorius
19.12.2013Dirk PraetoriusScott-Zhang Projektion
09.01.2014Dirk PraetoriusZuverlässigkeit des Residualschätzers
23.01.2014Alexander HaberlInhomogene und gemischte Randbedingungen, Teil 1[AFKPP]
31.01.2014Alexander HaberlInhomogene und gemischte Randbedingungen, Teil 2[AFKPP]

Literatur

[AO]Ainsworth, Oden: A posteriori error estimation in finite element analysis, John Wiley & Sons, 2000 
[V]Verfürth: A review of a posteriori error estimation and adaptive mesh refinement techniques, Wiley-Teubner, 1996 
[CFPP]Carstensen, Feischl, Page, Praetorius: Axioms of adaptivity 
[AFKPP]Aurada, Feischl, Kemetmüller, Page, Praetorius: Each H1/2-stable projection yields convergence and quasi-optimality of adaptive FEM with inhomogeneous Dirichlet data in Rd