MC an der Universität Erlangen-Nürnberg

Karteikarten und Zusammenfassungen für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg

Arrow Arrow

Komplett kostenfrei

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs MC an der Universität Erlangen-Nürnberg.

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Welche Fehlerursachen können bei der Prozesssimulation eine Abweichung des
Ergebnisses von dem des realen Prozesses zur Folge haben?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Was bedeutet Verifikation in der Simulation?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Was bedeutet Validierung in der Simulation?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

. 4 Byte =

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

unsigned (positive Ganzzahl): uint32 

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

signed (pos/neg): int32 

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Welchen Zahlenbereich deckt eine vorzeichenbehaftete 8-Bit Ganzzahl ab?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Wie lautet die Binärdarstellung der Zahl 1.0 im IEEE float32-Format (Exponent:
8 Bit, Exponent-Bias 127, Mantisse 23 Bit)?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Wie lautet die Dezimalzahl der als IEEE Float 32 (Exponent: 8 Bit mit
Bias 127, Mantisse 32 Bit) codierten Binärzahl
10111111 00000000 00000000 00000000 ?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Folgen des beschränkten Zahlenraums

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Ein Programm soll eine Menge von Dezimalzahlen, die über mehrere
Größenordnungen verteilt sind, aufsummieren. Wie kann man den Fehler
durch den Verlust signifikanter Stellen (Truncation Error) möglichst klein
halten?

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Welches Verfahren liefert für eine glatte Funktion typischerweise die
schnellste Konvergenz/kleinsten Fehler?

Kommilitonen im Kurs MC an der Universität Erlangen-Nürnberg. erstellen und teilen Zusammenfassungen, Karteikarten, Lernpläne und andere Lernmaterialien mit der intelligenten StudySmarter Lernapp. Jetzt mitmachen!

Jetzt mitmachen!

Flashcard Flashcard

Beispielhafte Karteikarten für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

MC

Welche Fehlerursachen können bei der Prozesssimulation eine Abweichung des
Ergebnisses von dem des realen Prozesses zur Folge haben?

(a) Numerische Fehler bei der Lösung der Modellgleichungen
(b) Modellierungsfehler durch falsche oder nicht berücksichtigte Details
(c) Fehler durch die begrenzt genaue Darstellung von Dezimalzahlen auf dem
Computer

MC

Was bedeutet Verifikation in der Simulation?

(a) Überprüfen, ob die Implementierung der Modellgleichungen korrekte (=von
numerischen/Zahlen-Darstellungsfehlern frei) ist

MC

Was bedeutet Validierung in der Simulation?

(a) Die Simulationsergebnisse geben den realen Prozess quantitativ wieder

MC

. 4 Byte =

32 Bit

MC

unsigned (positive Ganzzahl): uint32 

0 ... 232 – 1

MC

signed (pos/neg): int32 

 -231... +231 – 1

MC

Welchen Zahlenbereich deckt eine vorzeichenbehaftete 8-Bit Ganzzahl ab?

(a) -27... +27 – 1 = -128 ... 127

MC

Wie lautet die Binärdarstellung der Zahl 1.0 im IEEE float32-Format (Exponent:
8 Bit, Exponent-Bias 127, Mantisse 23 Bit)?

(a) 00111111 10000000 00000000 00000000

MC

Wie lautet die Dezimalzahl der als IEEE Float 32 (Exponent: 8 Bit mit
Bias 127, Mantisse 32 Bit) codierten Binärzahl
10111111 00000000 00000000 00000000 ?

(d) -0.5

MC

Folgen des beschränkten Zahlenraums

Dichte der Dezimalzahlen entlang des Zahlenstrahls unterschiedlich
• Verlust signifikanter Stellen (Truncation)
• Summationsfehler bei Addition vieler Zahlen

MC

Ein Programm soll eine Menge von Dezimalzahlen, die über mehrere
Größenordnungen verteilt sind, aufsummieren. Wie kann man den Fehler
durch den Verlust signifikanter Stellen (Truncation Error) möglichst klein
halten?

Man sortiert die Zahlen in Größenklassen (z.B. nach ihrem Exponent)
und summiert zuerst alle Zahlen einer Klasse und danach diese
Ergebnisse.

MC

Welches Verfahren liefert für eine glatte Funktion typischerweise die
schnellste Konvergenz/kleinsten Fehler?

(b) Newton-Verfahren

Melde dich jetzt kostenfrei an um alle Karteikarten und Zusammenfassungen für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg zu sehen

Singup Image Singup Image
Wave

Andere Kurse aus deinem Studiengang

Für deinen Studiengang MC an der Universität Erlangen-Nürnberg gibt es bereits viele Kurse auf StudySmarter, denen du beitreten kannst. Karteikarten, Zusammenfassungen und vieles mehr warten auf dich.

Zurück zur Universität Erlangen-Nürnberg Übersichtsseite

Was ist StudySmarter?

Was ist StudySmarter?

StudySmarter ist eine intelligente Lernapp für Studenten. Mit StudySmarter kannst du dir effizient und spielerisch Karteikarten, Zusammenfassungen, Mind-Maps, Lernpläne und mehr erstellen. Erstelle deine eigenen Karteikarten z.B. für MC an der Universität Erlangen-Nürnberg oder greife auf tausende Lernmaterialien deiner Kommilitonen zu. Egal, ob an deiner Uni oder an anderen Universitäten. Hunderttausende Studierende bereiten sich mit StudySmarter effizient auf ihre Klausuren vor. Erhältlich auf Web, Android & iOS. Komplett kostenfrei. Keine Haken.

Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Deutschland

Awards
Awards

European Youth Award in Smart Learning

Awards
Awards

Bestes EdTech Startup in Europa

Awards

So funktioniert's

Top-Image

Individueller Lernplan

StudySmarter erstellt dir einen individuellen Lernplan, abgestimmt auf deinen Lerntyp.

Top-Image

Erstelle Karteikarten

Erstelle dir Karteikarten mit Hilfe der Screenshot-, und Markierfunktion, direkt aus deinen Inhalten.

Top-Image

Erstelle Zusammenfassungen

Markiere die wichtigsten Passagen in deinen Dokumenten und bekomme deine Zusammenfassung.

Top-Image

Lerne alleine oder im Team

StudySmarter findet deine Lerngruppe automatisch. Teile deine Lerninhalte mit Freunden und erhalte Antworten auf deine Fragen.

Top-Image

Statistiken und Feedback

Behalte immer den Überblick über deinen Lernfortschritt. StudySmarter führt dich zur Traumnote.

1

Lernplan

2

Karteikarten

3

Zusammenfassungen

4

Teamwork

5

Feedback