Nächstes Semester

Modellierung II

Dozent:innen: Univ.-Prof. Dr. Michael Wand
Kurzname: 08.079.318
Kurs-Nr.: 08.079.318
Kurstyp: Vorlesung/Übung

Voraussetzungen / Organisatorisches

Der Inhalt der Vorlesung Modellierung I (lineare Räume, Funktionenräume, Variationsrechnung, Least-Squares, Matrixfaktorisierung (SVD/PCA), elementare Signaltheorie (Fourier Transformation, Abtastung, Aliasing) wird vorausgesetzt. Teilnehmer von Modellierung II sollten den ersten Teil besucht haben oder im Studium bereits äquivalente Kenntnisse erworben haben (z.B. im [Neben-] Fach Mathematik oder Physik).

Empfohlene Literatur

Differentialgeometrie: Alfred Gray: Modern Differential Geometry of Curves and Surfaces with Mathematica (Second Edition). CRC 1997.
Bayes'sche Statistik: Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork: Pattern Classification (Second Edition). Wiley & Sons 2000.

Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Inhalt

Während der erste Teil (Modellierung I) sich auf lineare Modelle beschränkt hat, schauen wir uns im zweiten Teil nicht-lineare Modelle an. Insbesondere umfaßt das Techniken zur Modellierung und Analyse von Geometrie (also komplexeren Teilmengen des euklidischen Raumes, jenseits affiner Unterräume / Hyperebenen). Einige Themen aus Modellierung 1 werden nochmal aufgeriffen und genauer diskutiert (z.B. Matrixfaktorisierung via PCA/SVD/MDS, multi-Lineareformen und Tensoren). Falls die Zeit es erlaubt, schauen wir uns auch einige probabilistische Modellierungswerkzeuge an (Bays'sche Inferenz, Markov-Random Fields).

Hier ist eine grobe Themenliste:

  1. Vertiefung von Themen aus Modellierung I.
  2. Geometrische Repräsentationen. Parametrische und Implizite Flächen (vor allem, aber nicht nur, in 3D). Punktwolken ("sampled representations of geometry").
  3. Ableitungen und funktionale Gleichungen (Gleichungen, die Differential und/oder Integraloperatoren enthalten) / Vertiefung Variationsrechnung.
  4. Differentialgeometrie. Differentielle Charakterisierung von Geometrie in 2D und 3D, intrinsische Geometrie und Riemann'sche Manigfaltigkeiten, Optimierung auf Manigfaltigkeiten.
  5. "Geometry Processing" (der Begriff bezeichnet die Verarbeitung von bereits vorhandenen, z.B. gemessenen geometrischen Daten; Algorithmen zur Rekonstruktion, Shape matching und Korrespondenzen und Symmetrieerkennung sind hier von Interesse).
  6. Statistische Interpretationen der Geometry Processing Algorithmen

Wie in Teil I liegt der Focus darauf, Theorie und Praxis miteinander zu verbinden. Unser Ziel ist es, diese Methoden in praktischen Anwendugnen direkt umzusetzen.
 

Termine

Datum (Wochentag) Zeit Ort
19.10.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
26.10.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
02.11.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
09.11.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
16.11.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
23.11.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
30.11.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
07.12.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
14.12.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
21.12.2017 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
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11.01.2018 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
18.01.2018 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
25.01.2018 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
01.02.2018 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 03 428
2413 - Neubau Physik/Mathematik
08.02.2018 (Donnerstag) 16:00 - 18:00 04 224
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