High Performance Finite Element Modeling

Name: High Performance Finite Element Modeling
Rating: NaN (0 reviews)
Author: KTH Royal Institute of Technology

Archived

Cours

Anglais

18 h

Vous ne pouvez pas accéder à un cours au statut archivé.

Conditions

À son rythme
Accès libre
Certificat payant

Plus d'informations

18 séquences
Niveau Avancé

Vous ne pouvez pas accéder à un cours au statut archivé.

Their employees are learning daily with

Découvrir Edflex

Détails du cours

Déroulé

After completing the course you will be able to:

derive AFEM for general PDE with relevance in industry: the Navier-Stokes equations for incompressible flow, the wave equation, linear elasticity, and multi-physics combinations of these equations.
derive fundamental properties of the methods, which are key for robustness and efficiency such as: energy conservation, stability, and a priori and a posteriori error estimates.
apply general FEM-algorithms such as assembly, adaptivity and local mesh refinement and have a basic understanding of their implementation in FEniCS-HPC.

Prérequis

Basic knowledge of linear algebra, calculus and programming is a prerequisite to understand the content and therefore strongly recommended.

Intervenants

Massimiliano Leoni
PhD Candidate
KTH Royal Institute of Technology

Rahul Kumar
Postdoc
BCAM, Basque Center for Applied Mathematics

Laura Saavedra
Lecturer, UPM
Universidad Politécnica de Madrid Madrid

Margarida Moragues
Postdoc
BCAM, Basque Center for Applied Mathematics

Frida Svelander
PhD student
KTH Royal Institute of Technology

Cem Degirmenci
PhD student and Visiting Fellow BCAM
KTH Royal Institute of Technology

Johan Jansson
Associate Professor
KTH Royal Institute of Technology

Van-Dang Nguyen
Ph.D. in Applied Mathematics
KTH Royal Institute of Technology

Ezhilmathi Krishnasamy
PhD student
KTH Royal Institute of Technology

Tamara Dancheva
PhD candidate at BCAM (Basque institute of applied mathematics) in Bilbao, Spain
KTH Royal Institute of Technology

Éditeur

KTH Royal Institute of Technology

Plateforme

EdX est une plateforme d'apprentissage en ligne (dite FLOT ou MOOC). Elle héberge et met gratuitement à disposition des cours en ligne de niveau universitaire à travers le monde entier. Elle mène également des recherches sur l'apprentissage en ligne et la façon dont les utilisateurs utilisent celle-ci. Elle est à but non lucratif et la plateforme utilise un logiciel open source.

EdX a été fondée par le Massachusetts Institute of Technology et par l'université Harvard en mai 2012. En 2014, environ 50 écoles, associations et organisations internationales offrent ou projettent d'offrir des cours sur EdX. En juillet 2014, elle avait plus de 2,5 millions d'utilisateurs suivant plus de 200 cours en ligne.

Les deux universités américaines qui financent la plateforme ont investi 60 millions USD dans son développement. La plateforme France Université Numérique utilise la technologie openedX, supportée par Google.