Scientific Computing in Bayreuth

Rea­le Probleme zu be­schreiben und vor al­lem auch zu lö­sen, er­for­dert oft die Zusam­me­nar­beit ver­schiedenster Dis­zip­linen. Das Wis­sen­schaftli­che Rechnen, wie auch der Eli­te­stu­di­en­gang „Scientific Computing“, spricht da­bei die ge­sam­te Lö­sungsket­te an, d.h. die phy­sika­li­sche Be­schrei­bung eines Problems, die ma­the­ma­ti­sche Mo­del­lie­rung, nu­me­ri­sche Al­go­rithmen und zu­letzt die effi­zien­te (pa­ralle­le) Im­ple­men­tie­rung. Dem­nach ist es nicht be­mer­kenswert, dass das Ge­biet des Wis­sen­schaftli­chen Rechnens eine wah­re Viel­falt an un­ter­schiedli­chen Themen auf­weist und Me­tho­den wie künstli­che In­telli­genz und ma­schi­nel­les Ler­nen ent­hält. So konn­ten die Stu­die­ren­den im Vor­trag von Prof. Schnei­der, EAH Jena, ler­nen, wie sie bei ei­nem Op­ti­mie­rungsproblem ma­schi­nel­les Ler­nen ein­set­zen kön­nen, um die bestmög­li­chen Para­me­ter zu fin­den.

Um ein komplett an­de­res Thema ging es im Vor­trag von Prof. Steinbach, TU Graz. Prof. Steinbach be­schäftigt sich in­ten­siv mit dem neu­en An­satz der Raum-Zeit bei der Dis­kre­tisie­rung von par­tiel­len Dif­ferential­glei­chungen. Hierbei wird nicht der übli­che An­satz ver­folgt, die Zeit und den Ort ge­trennt von­ei­nan­der zu dis­kre­tisie­ren, son­dern diese bei­den als eine Grö­ße auf­zu­fas­sen und als Raum-Zeit dement­spre­chend zu dis­kre­tisie­ren.

Den Stu­den­tin­nen und Stu­den­ten die Thema­tik des Wis­sen­schaftli­chen Rechnens vor­zu­stel­len, war nicht die ein­zige In­ten­sion bei der Or­gani­sati­on einer der­arti­gen Vor­trag­srei­he. Gleichbedeu­tend war der wis­sen­schaftli­che Aus­tausch un­ter­ei­nan­der. Ei­nige Gäs­te wie Prof. Prae­tori­us, TU Wien, oder Prof. Bonaventura, Poli­tecnico di Mi­lano, blie­ben meh­rere Tage um ak­tuel­le Themen des Sci­enti­fic Compu­ting bis in den spä­ten Abend hin­ein zu dis­ku­tie­ren und vo­ran­zu­trei­ben.

Text: Maximilian Bauer, Elitestudiengang „Scientific Computing“