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Inverse Probleme [2022 Sommer]
Code
IIP
Name
Inverse Probleme
LP
8
Dauer
ein Semester
Angebotsturnus
jedes Sommersemester
Format
Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS und Hausarbeiten
Arbeitsaufwand
240 h; davon
60 h Präsenzstudium
15 h Prüfungsvorbereitung
165 h Selbststudium und Aufgabenbearbeitung, Hausarbeiten
Verwendbarkeit
M.Sc. Angewandte Informatik
M.Sc. Data and Computer Science
Sprache
Englisch
Lehrende
Jürgen Hesser
Prüfungsschema
1+1
Lernziele Die Studierenden verstehen, was inverse Probleme sind und warum sie schwer zu lösen sind. Sie lernen die Prinzipien kennen, wie man sowohl deterministische Probleme, als auch stochastische Probleme löst und dabei auch die Regularisierungsparameter geeignet wählt. Schließlich erfahren sie die neuesten Entwicklungen im Bereich compressed sensing. Alle Prinzipien werden an zwei ausgewählten Gebieten, der Tomographie und des Deblurrings dargestellt. Sie erhalten damit die Kompetenz komplexe Probleme zu lösen, die mit klassischen Techniken nicht stabil lösbar sind und sind damit in der Lage auch komplexe experimentelle Messungen adäquat auswerten zu können.
Lerninhalte Deterministische inverse Probleme
Stochastische inverse Probleme
Wahl der Regularisierungsparameter
Compressed sensing
Tomographie
Deblurring
Teilnahme-
voraus-
setzungen
empfohlen sind: Einführung in die Praktische Informatik (IPI), Programmierkurs (IPK), Algorithmen und Datenstrukturen (IAD), Numerische Mathematik
Vergabe der LP und Modulendnote Das Modul wird mit einer benoteten Klausur abgeschlossen. Die Modulendnote wird durch die Note der Klausur festgelegt. Für die Vergabe der LP gilt die Regelung aus dem Kapitel Prüfungsmodalitäten.
Nützliche Literatur M. Bertero, P. Boccacci: Introduction to Inverse Problems in Imaging, IoP, 2002
web-Page and book: http://www.slaney.org/pct/pct-toc.html