Classes

Aktuelle Hinweise
Die Vorlesung beginnt am Montag, 07.04.2024. Die Vorlesungen und Übungen finden in Präsenz statt.

Termine
Auf Grund von Feiertagen fallen einige Termine aus. Die genaue Terminübersicht finden Sie immer auf RWTH Online.
Vorlesung: Montag, 21.04. (Ostermontag) Globalübung: Donnerstag, 01.05. (Tag der Arbeit) Globalübung: Donnerstag, 29.05. (Christi Himmelfahrt) Vorlesung/Globalübung/Selbstrechenübung: Montag-Freitag, 09.06. - 13.06. (Pfingstwoche)
Globalübung: Donnerstag, 19.06 (Fronleichnam)

Klausur
Die Anmeldung zur Vorlesung und zur Klausur erfolgt über online.rwth-aachen.de. Bitte melden Sie sich dort rechtzeitig für die Vorlesung und die Klausur an.

Übungsbetrieb
Es findet eine Globalübung für alle Studierenden statt, in der die Hausaufgaben und andere Übungsaufgaben vorgerechnet und besprochen werden. Zusätzlich dazu gibt es Selbstrechenübungen. Durch die erfolgreiche Bearbeitung der Hausaufgabe können Bonuspunkte für die Klausur gesammelt werden. Weitere Informationen werden in der ersten Vorlesungswoche bekanntgegeben.
Die Aufgabenblätter können im Moodle-Lernraum der Vorlesung heruntergeladen werden. Melden Sie sich deshalb bitte unbedingt per online.rwth-aachen.de zur Vorlesung an. Damit verbunden ist eine automatische Anmeldung zum Moodle-Lernraum. Die Hausaufgaben sind jeweils eine Woche später in Gruppen abzugeben.

Was ist ein Moodle-Lernraum?
Der Moodle-Lernraum zur Vorlesung ist ein virtueller Lernraum, mit dem wir die Vorlesung und die Übungen koordinieren. Wenn Sie sich über online.rwth-aachen.de zur Vorlesung angemeldet haben, sind Sie automatisch auch im Lernraum angemeldet.
Im Lernraum finden Sie Ankündigungen zur Vorlesung, zur Globalübung und zu den Kleingruppenübungen und die Übungszettel zum Download.

Literatur

• Partial Differential Equations: Second Edition. L. C. Evans.
• Functional Analysis, Sobolev Spaces and Partial Differential Equations. H. Brezis
• Partial Differential Equations in Action. From Modelling to Theory. S. Salsa.
• Lecture Notes on Functional Analysis: With Applications to Linear Partial Differential Equations. A. Bressan.
• Linear Functional Analysis: An Application-Oriented Introduction. H. W. Alt
• Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, W. Dahmen und A. Reusken
• Iterative Solution of Large Sparse Systems of Equations. W. Hackbusch
• Numerical treatment of partial differential equations. Grossmann, Ross, Stynes.
• Fourier Series, Fourier Transform and Their Applications to Mathematical Physics, Valery Serov