TH Köln

Master Digital Sciences

Dokumente zur Akkreditierung des Studiengangs

Modul »Scientific Computing« (SCC)

Informationen zur Organisation des Moduls

Modulverantwortung
Prof. Dr. Lutz Köhler (Fakultät F10)
Sprache
Englisch
Angeboten im
Jedes Semester (Dauer 1 Semester)
Ort
Campus Gummersbach, oder remote
Anzahl Teilnehmer*innen
minimal 2, maximal 10
Vorbedingung
keine
Empfehlung
Openness towards new programming languages, like e.g. C++
ECTS
6
Aufwand
Gesamtaufwand 180h
Kontaktzeit
28h (16h Vorlesung / 12h Projektbetreuung)
Selbstlernzeit
152h (davon 48h eigenständige Projektarbeit)
Prüfung
Semesterbegleitendes Projekt mit Präsentation
Vermittelte Kompetenzen
Analyze Domains, Model Systems, Implement Concepts
Beziehung zu globalen Studiengangskriterien
Interdisziplinarität, Digitalisierung, Transfer

Beitrag zu Handlungsfeldern

Nachfolgend ist die Zuordnung des Moduls zu den Handlungsfeldern des Studiengangs aufgeführt, und zwar als anteiliger Beitrag (als ECTS und inhaltlich). Dies gibt auch Auskunft über die Verwendbarkeit des Moduls in anderen Studiengängen und über die Beziehung zu anderen Modulen im selben Studiengang.

Handlungsfeld ECTS (anteilig) Modulbeitrag zum Handlungsfeld
Generating and Accessing Knowledge 3

The goal of the module is to provide a professional insight into the world of scientific computing, like e.g. which models and algorithms help in the implementation of a solution.

Architecting and Coding Software 3

The module will start with an introduction to the topic of distributed IT systems, covering the most important basic principles of such systems

Learning Outcome

Ziel der Veranstaltung ist es einen fachlichen Einblick in die Welt des Scientific Computings zu liefern. Insbesondere werden die Methoden, Paradigmen, Prinzipien, Anwendungsbereiche und zugrunde liegenden Intentionen vermittelt und durch die praktische Anwendung vertieft.

Inhaltliche Beschreibung des Moduls

The module will start with an introduction to the topic of distributed systems. The most important basic principles of such systems are also dealt with here:

  • Communication
  • Processes
  • Names
  • Synchronization
  • Consistency
  • Replication
  • Error tolerance

With the knowledge of these principles, different paradigms of distribution are presented and systems based on them are learned. These include distributed object-based systems, distributed coordination-based systems, distributed file systems and especially grid computing or distributed computing systems.

After the introduction, the topics of test design and implementation are covered. This includes the question:

  • How useful is the basic hypothesis?
  • Which models and algorithms help in the implementation?
  • Does the planned approach have a chance of success?
  • Do we know of an existing approach that we want to verify/falsify?
  • How do we best obtain data?
  • How do we measure our results, what is our metric?
  • How much data do we need to deliver meaningful results?
  • Are our results meaningful?
  • What conclusions can we draw from our results?

Finally, various currently relevant topics from the field of scientific computing will be discussed. These include numerical and non-numerical algorithms, mathematical models and models for computation by computer-based systems. Finally, we discuss the topic of simulations. This classification serves to find own projects and to evaluate the objectives for the projects.

Subsequently, group work will be carried out on one of the topics presented. The results of this project work will be presented and discussed at the end in a presentation and appropriate documentation.

Lehr- und Lernformen

  • Lecture
  • Project work

Zur Verfügung gestelltes Lehrmaterial

Slides in electronic form

Weiterführende Literatur

  • G. Couloris et al.: Verteilte Systeme, Konzepte und Design. Pearson Studium, Addison Wesley, 2002
  • J. Siegel: CORBA 3, Fundamentals and Programming. Wiley Computer Publishing, 2000
  • A. Tanenbaum: Verteilte Systeme, Konzepte und Design, 3. Aufl., Pearson, 2002