Taketechease - Mathematik, Computerphysik – Kostenlose Kurse und Programme
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Das Hauptinteresse gilt wissenschaftlichen Computerprogrammen und mobilen Anwendungen zusammen mit dem Bildungsweg, jedoch wird auch eine weitere Arbeit entwickelt. Letzteres beinhaltet
Wissenschaftliche Anwendungen basieren auf folgenden mathematischen Methoden: der Finite-Elemente-Methode, genetischen Algorithmen und dem maschinellen Lernen.
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Die erstgenannte Methode, die Finite-Elemente-Methode, ermöglicht die Lösung mehrdimensionaler Differentialgleichungen. Differentialgleichungen werden verwendet, um eine Vielzahl von Phänomenen in verschiedenen Wissenschaftsbereichen zu beschreiben, die von Physik, Chemie, Biologie bis hin zu Wirtschaftswissenschaften reichen. Die Finite-Elemente-Methode ist eine mathematische Methode, die verwendet wird, um eine diskrete Annäherung an die exakte Kontinuumslösung zu finden. Wie jede Näherungstechnik lässt sich dieser Ansatz leicht in Computerverfahren übersetzen. Unter einer Vielzahl von Näherungsverfahren hat die Finite-Elemente-Methode eine wesentlich bessere numerische Genauigkeit als andere diskrete Standardansätze.
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Genetische Algorithmen sind eine der numerischen Methoden, um die „am besten“ angepassten Individuen innerhalb einer Population von Organismen zu finden. In der Biologie bezieht sich die Fitness eines Organismus auf seine Fähigkeit, in einer gegebenen Umgebung zu „überleben“ und „zu reproduzieren“. Im Gegensatz dazu sind die genetischen Algorithmen eine numerische Methode, bei der ein einzelnes Objekt keinen echten Organismus, sondern ein numerisches Attribut (nur eine Zahl) darstellen kann. Daher wird seine Güte in Bezug auf eine mathematische Bedingung betrachtet. Wenn man zum Beispiel das Minimum eines mathematischen Problems finden kann, dann spiegelt die individuelle (d. h. Zahlen-) Fitness wider, wie nahe unsere Zahl am Mindestwert liegt. Somit wirken genetische Algorithmen als Funktions-'Optimierer'.
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Die dritte numerische Methode ist das Maschinelles Lernen. Der Ansatz des maschinellen Lernens zielt darauf ab, eine solche Systemkonfiguration zu finden, die eine effiziente Zusammenarbeit mit der Umgebung ermöglicht.
Kostenlose wissenschaftliche Software
Zur Zeit stehen folgende Zahlenpakete zur Verfügung:
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Metfem2d - FEM Solver für zeitabhängige zweidimensionale (räumlich) lineare Differentialprobleme basierend auf der Finite-Elemente-Methode (FEM);
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OptFinder für die Simulation genetischer Algorithmen.
und in Vorbereitung:
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Metfem3d - FEM-Solver für zeitabhängige Drei- dimensionale (räumlich) lineare Differentialprobleme basierend auf der Finite-Elemente-Methode (FEM)
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OptFinderML für ein genetisch basiertes maschinelles Lernsystem. Dieses Paket enthält Module für die stochastische und chaotische Analyse.
Kostenlose Online-Kurse
Neben den oben genannten mathematisch fortgeschrittenen Anwendungen werden auch einige kostenlose Online-Kurse angeboten:
Ich hoffe, dass beide als gute Ankündigung für viel kompliziertere Software in Vorbereitung erkannt werden. Um mehr zu erfahren, verwenden Sie die unten aufgeführten Themen (z. B. Der Umfang der angebotenen Waren).
Letzte Aktualisierung: 31. August 2023
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