Aktuelles Semester (2026W)

Scientific Programming with Python (191.125, 2.0 ECTS)

  • Einführung in die Programmiersprache Python
  • Die SciPy- and NumPy-Umgebung
  • Datenverarbeitung und -darstellung (Matplotlib)
  • Code testen
  • Reproduzierbare und interaktive Datenverarbeitung mit Jupyter
  • Einführung zur Lösung von Optimierungsproblemen mit Python (z.B. SciPy, PuLP)
  • Paralleles Arbeiten mit Python
  • Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen (z.B. Julia)

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Seminar für Diplomand_innen für Software Engineering (Distributed, High-Performance, and Automated Systems, 180.011, 1.5 ECTS)

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, ein wissenschaftlich fundiertes Exposé (Master Thesis Proposal) für eine Abschlussarbeit im Bereich "Distributed, High-Performance, and Automated Systems" zu erstellen.

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Weitere Lehrveranstaltungen

Kurse, die in anderen Semestern angeboten werden:

Parallel Computing (184.710, 6 ECTS)

Motivation, Hintergründe, (Geschichte) des parallelen Rechnens. Parallele Algorithmen, Rechnerarchitekturen, Programmiermodelle, Leistungsanalyse und Beurteilung, parallele Algorithmen (Fragestellungen), Einführung in MPI (Message-Passing Interface), Einführung in pthreads und OpenMP, task-basierte Ansätze wie Cilk. Sprachen und Schnittstellen für Mehrkernrechner.

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Wissenschaftliches Arbeiten (193.052, 3 ECTS)

Einführung in den Wissenschaftsbegriff, in die Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens sowie den Wissenschaftsbetrieb; anhand eines selbst gewählten oder vorgegebenen Themas üben die Studierenden die Entwicklung einer wissenschaftlichen Fragestellung, Recherche, Grundfertigkeiten wissenschaftlichen Schreibens und mündliche Präsentation.

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Competitive Programming for Programming Contests (191.126, 3 ECTS)

  • analyze programming problems efficiently and in depth,
  • find and extract the required algorithmic patterns in the problems, and
  • apply efficient programming techniques to create correct and well performing solutions.

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Weiterführende Multiprocessor Programmierung (184.726, 4.5 ECTS)

Speichermodelle, Synchronisationsprobleme, -operationen, und -primitive, atomare Operationen, Konsensus, Universalität und Unmöglichkeit, "Locks", "Lock- and Wait-free" Datenstrukturen und Algorithmen (Warteschlangen, Listen, Hash-Tabellen, Suchstrukturen, ua.), "Work-stealing". Programmierprojekt (C/C++ mit Pthreads, oder Java, oder...)

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Parallele Algorithmen (184.727, 3 ECTS)

Die Lehrveranstaltung vermittelt die Grundlagen der Scheduling-Theorie und es werden einzelne praktische Aspekte beim Lösen von Scheduling-Problemen betrachtet. Es werden zuerst Konzepte und Notationen eingeführt, welche in der Scheduling-Forschung Anwendung finden. Danach werden einzelne Themen detailliert beleuchtet:

Shop-Scheduling, Scheduling mit parallelen Tasks, Online-Scheduling, Approximationsalgorithmen für Scheduling-Probleme, Divisible-Load-Scheduling, Simulationen und Scheduling.

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