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Einführung in die Programmierung mit Matlab

Aktuelles

11.10.2016: Eine Installationsanleitung für Julia mit allen drum und dran ist weiter unten zu finden.
11.10.2016: Alle Slides und Programme wurden hoch geladen.
04.10.2016: Mit Gadfly.jl kann man in Julia Schaubilder erzeugen. Die Installation ist sehr einfach.
04.10.2016: Ein vernünftiger Julia Editor ist hier erhältlich. Mit diesen Editor kann man Dateien erstellen und anschließend in Julia laufen lassen. Die Installationsanleitung sieht komplizierter, ist aber einfach. Juno wird morgen in der Vorlesung vorgestellt.
04.10.2016: Hier sind Folien vom letztem Jahr.
15.09.2016: Es ist uns bewusst, dass es Terminkolissionen für manche Studenten gibt. Der Termin für diesen Kurs kann aber nicht verschoben werden, da die Raumverwaltung der Morgenstelle keine freien Räume mehr zur Verfügung hat. Die Räume die wir jetzt nutzen, wurden aus Platzmangel von den Kollegen der Biologie zur Verfügung gestellt. Um Ihnen aber entgegen zu kommen, stellen wir die Folien vom Vorjahr online. Die Julia spezifischen Kommandos sind aber darin nicht enthalten, denn die neuen Folien sind noch in der Bearbeitung.
08.09.2016: Die Räume für die Übungen stehen nun fest.
06.09.2016: Bezug von Matlab: Wir weisen darauf hin, dass eingeschriebene Studenten Matlab kostenlos über das ZDV beziehen können.

Zielgruppe / Voraussetzungen

Der Programmierkurs richtet sich an Teilnehmer der Übungen zur Vorlesung Numerik ohne Programmiererfahrung. Programmier- oder Computerkenntnisse werden nicht vorausgesetzt (sondern hier vermittelt).

Eine Teilnahme am Programmierkurs kann den Aufwand zum Lösen der Programmieraufgaben während des Semesters deutlich reduzieren.

Lernziel

Nach Abschluss des Kurses sollten die Kursteilnehmer in der Lage sein, einen gegebenen (einfachen) mathematischen Algorithmus in Matlab oder Julia so zu formulieren, dass damit ein numerisches Problem gelöst werden kann. Insbesondere sollte dies für die im Rahmen der Übungen zur Numerik zu lösenden Programmieraufgaben gelten.

Programmiersprachen

Die Programmieraufgaben in den Übungen zur Numerischen Mathematik sind in Matlab oder Julia zu lösen.

GNU Octave ist ein freies und kostenloses Software-Paket zur numerischen Lösung mathematischer Probleme. Im Allgemeinen wird dazu der Lösungsalgorithmus für das Problem in der Programiersprache Octave formuliert und dem Software-Paket zur Ausführung übergeben. Die Programmiersprache Octave ist weitgehend kompatibel mit der des kommerziellen Software-Paketes Matlab. Letzteres bietet zusätzlich eine komplette grafische Entwicklungsoberfläche mit Editor und weiteren Werkzeugen und ist für Anfänger geeigneter.

Termine

Der Programmierkurs setzt sich täglich aus einem 2stündigen Theoriekurs und einer 2stündigen angeleiteten praktischen Übung zusammen. Es gibt keine Anmeldung.

Der Kurs findet an folgenden Tagen in den folgenden Räumen statt:

Datum, Zeit	Raum		Inhalt
Di 04.10.16, 10-12Uhr	N10	Theorie Teil 1	Grundlegendes, Kontrollstrukturen, Einfache Operatoren



Mi 05.10.15, 10-12Uhr	N10	Theorie Teil 2	Vektoren und Matrizen, Funktionen und Skripte



Do 06.10.16, 10-12Uhr	N10	Theorie Teil 3	Funktionen und Skripte, Visualisierung



Mo 10.10.16, 10-12Uhr	N3	Theorie Teil 4	Visualisierung, Fehlerbehebung



Di 11.10.16, 12-14Uhr	N3	Theorie Teil 5	Fragen, Allgemeines zum Programmierübungsbetrieb

Täglich von 13-15 Uhr stehen uns folgende Räume für die Übungen zur Verfügung:

E4A20 (E-Bau 4. Ebene, für ca. 25 Leute),
E3A40, G40, O40 (E-Bau 3. Ebene, diese Räume sind zusammenhängend, für ca. 75 Leute),
E2A28 (E-Bau 2. Ebene, für ca. 25 Leute),
4U09 (ZMBP, "Erdgeschoss oben", ca. 30 Leute)

Den Hörsaal N10 findet man auf dieser Karte. Es ist das Gebäude mit der Ziffer 1 (vgl. mit der pdf "Übersicht Hörsäle Morgenstelle" weiter unten).

Folien, Programme und Übungsblätter

Installation von Julia

Diese Anleitung wurde zuletzt aktualisiert am 11. Okt. 2016.

Installation der Sprache mit PyPlot

Laden Sie Julia (command line version) runter. Testen Sie dann in der Julia-shell
```
  norm([3;4])
```
Das Ergebnis muss 5.0 sein. Geben Sie dann ein
```
  Pkg.update(); Pkg.add("PyPlot")
```
Sie können testen ob alles geklappt hat indem folgendes eingeben:
```
  Pkg.test("PyPlot") 
  using PyPlot  
  x = -3:.5:3; plot(x,sin(x))
```
Es ist bekannt, dass die Installation von PyPlot unter Windows nicht funktioniert, wenn der Username Umlaute besitzt. In diesen Fall gibt man zuerst
```
  Pkg.rm("PyPlot")
```
ein. Anschließend installiert man Python 3.5. Jetzt sollte man wieder
```
  Pkg.add("PyPlot")
  using PyPlot  
  x = -3:.5:3; plot(x,sin(x))
```
eingeben.
Das Packet Gadfly.jl beherscht keine 3d Plots und wird nicht mehr benötigt.

Installation von Atom mit Juno

Die Anleitung findet man hier. Wir wiederholen alle Schritte trotzdem nochmal.

Installiere den Editor Atom.
In Atom lade die Plugins uber-juno und julia-client runter.
Anschließend testet man, ob alles geklappt hat: Öffne eine neue Datei (auf der linken Leiste oben) und schreibe den Text
```
  println("Hello World")
```
Mit der Diskette auf der linken Seite speichern. Am Schluss zuerst auf die Konsole und dann auf den Pfeil auf der linken Leiste drücken.
Typischerweise funktioniert das bei Windows aber nicht auf OSX. Damit es auf OSX auch funktioniert geht man auf der oberen Leiste
```
  Packages > Julia > Settings 
```
Unter Julia Path schreibt man bei einer gewöhnlichen Installation die Zeile:
```
  /Applications/Julia-0.5.app/Contents/Resources/julia/bin/julia
```

Literatur/Links

Download von Matlab über das Campus Software Portal der Universität Tübingen
Download von Julia
Download von GNU Octave
John W. Eaton, The GNU Octave online manual
Hubert Selhofer, mit Änderungen von Marcel Oliver, Einführung in GNU Octave
Matlab2TikZ
PGFPlots

Ansprechpartner: Christian Power

Last modified: Wednesday, 03-May-2017 18:16:04 CEST, Webmaster