Wissenschaftliches Rechnen

Wissenschaftliches Rechnen oder Simulationswissenschaft versteht sich als Interdisziplinärer Ansatz für die Entwicklung von Modellen, Algorithmen und Software, um mithilfe der Computersimulation Fragestellungen aus den Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften beantworten zu können. Das Hochleistungsrechnen ist dabei ein entscheidender Schlüssel. Das wissenschaftliche Rechnen bündelt dazu die Angewandte Mathematik, insbesondere die Numerische Mathematik, sowie die Informatik.[1]

Simulation der Kollision zweier Schwarzer Löcher am Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik (2012)
Simulation eines Verbrennungsmotors

Die englische Bezeichnung Computational Science and Engineering (CSE) wird auch synonym in der deutschen Sprache verwendet.[2] Spezifizierend werden auch andere Begriffe verwendet, wie Scientific Computing (SC) bzw. Computational Science (CS), wenn Naturwissenschaften, und Computational Engineering bzw. Computational Engineering Science, wenn Ingenieurwissenschaften im Fokus stehen.

Manchmal wird die Ingenieurinformatik mit Computational Engineering gleichgesetzt.[3] Jedoch versteht sich die Ingenieurinformatik als eine übergreifende Schnittstelle zwischen Informatik und dem Ingenieurwesen, da Software zunehmend die ingenieurtechnischen Anwendungen durchdringt.[4]

Motivation

Klassisch basiert die Forschung in vielen Natur- und Ingenieurwissenschaften auf zwei Säulen, der Theorie und dem Experiment. Beim wissenschaftlichen Rechnen tritt die numerische Simulation neben diese beiden Säulen.[5] Das Ziel des wissenschaftlichen Rechnens ist es, die Anzahl teurer Experimente zu verringern oder diese komplett zu ersetzen, da beim wissenschaftlichen Rechnen am Computer Experimente durchgeführt werden können, die real nicht möglich oder unwirtschaftlich wären.[6]

Besondere Förderung der Wissenschaft und Forschung in Deutschland

Im Rahmen der Exzellenzinitiative wurden folgende Graduiertenschulen und Exzellenzcluster gefördert:

Der Studiengang CE an der Uni Erlangen-Nürnberg sowie der Studiengang CSE an der Technischen Universität München werden durch das Elitenetzwerk Bayern gefördert.

Die Entwicklung des Bachelor-Studienganges CSE in Ulm wird von der Stiftung Mercator und der Volkswagen-Stiftung im Rahmen des Programmes „Bologna – Zukunft der Lehre“ gefördert. Der Ulmer Studiengang stellt durch die vorhandene Kooperation der Universität Ulm und der Technischen Hochschule Ulm eine Besonderheit dar.

Siehe auch

Literatur
  • Carsten Burstedde: Was ist eigentlich Wissenschaftliches Rechnen? In: Forschung & Lehre. März 2013, S. 216–217. Im Internet
  • Richard Crandall: Topics in advanced scientific computation. Springer-Verlag, 1996, ISBN 0387944737.
  • Richard Crandall: Projects in scientific computation. Springer-Verlag, 2000, ISBN 0387950095.
  • Richard Crandall: Introduction to scientific computation: A primer. Springer-Verlag, 2009, ISBN 0387948406.
  • Hans-Joachim Bungartz, Christoph Zenger: Wissenschaftliches Rechnen – eine interdisziplinäre Disziplin in: aviso – Zeitschrift für Wissenschaft und Kunst in Bayern, Ausgabe 1/98.

Einzelnachweise
  1. Strategische Weiterentwicklung des Hoch- und Höchstleistungsrechnens in Deutschland. Wissenschaftsrat, 2012. S. 5
  2. Strategische Weiterentwicklung des Hoch- und Höchstleistungsrechnens in Deutschland. Wissenschaftsrat, 2012. S. 5
  3. http://berufenet.arbeitsagentur.de/berufe/start?dest=profession&prof-id=94341
  4. Universität Augsburg: Bachelor Ingenieurinformatik, abgerufen am 10. August 2015
  5. Strategische Weiterentwicklung des Hoch- und Höchstleistungsrechnens in Deutschland. Wissenschaftsrat, 2012. S. 5.
  6. Technische Universität München: Computational Science and Engineering, abgerufen am 9. August 2015 Archivierte Kopie (Memento vom 18. August 2016 im Internet Archive)
  7. http://www.gsc.ce.tu-darmstadt.de
  8. http://www.mathcomp.uni-heidelberg.de/ Heidelberg Graduate School of Mathematical and Computational Methods for the Sciences
  9. http://www.uni-stuttgart.de/exzellenz/news/news_0002.html
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