Prof. Dr. Mario Botsch
Lehrstuhl für Computergraphik, TU Dortmund
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Mario
Peach
Donkey Kong
Mario
Peach
Donkey Kong
Hier der Link auf Navier-Stokes-Gleichungen: \(\eqref{eq:momentum}\).
Powerpoint | LaTeX-Beamer | HTML-Folien | |
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plattformunabhängig | 😢 | 😊 | 😊 |
Mathe-Formelsatz | 😢 | 😊 | 😊 |
Videos | 😊 | 😢 | 😊 |
Export für Studierende | 😢 | 😢 | 😍 |
erweiterbar | 😢 | 😢 | 😍 |
interaktiv | 😢 | 😢 | 😍 |
Aufwand | 😊 | 😢 | 😭 |
1.0, 1.3, 1.7, 2.0, 2.3, 2.7, 3.0, 3.3, 3.7, 4.0, 5.0
Irgendwelche Zahlen, 5, 6, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 3, 5, 11
Andere Zahlen, 11, 8, 5, 5, 2, 7, 4, 1, 5, 0, 15
1.0, 1.3, 1.7, 2.0, 2.3, 2.7, 3.0, 3.3, 3.7, 4.0, 5.0
Irgendwelche Zahlen, 5, 6, 5, 2, 3, 3, 4, 3, 3, 5, 11
100k, 200k, 300k, 400k, 500k
Conjugate Gradients, 3.19, 11.6, 23.6, 37.3, 47.4
Sparse Cholesky, 0.21, 0.52, 0.83, 1.21, 1.54
Rendered with Polygon Mesh Processing Library
Rendered with model-viewer, model from here
Wir definieren ein paar Punkte \(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_6\) und verbinden sie zu einem Linienzug:
points = matrix([ [0,0], [1,1], [2,-1], [3,0], [2.5,0.5], [3,1] ])
pointsPlot = plot(line(points, color="red", aspect_ratio=1))
show(pointsPlot)
Jetzt interpolieren wir die Punkte \(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_n\) mit einem Polynom vom Grad \(n-1\). Testen Sie verschiedene Werte für \(n \in \{2, \dots, 6 \}\). Was fällt auf?
# select n points
n = 6
B = points.submatrix(0,0,n,2)
# define matrix for polynomial interpolation
A = matrix(n, n, lambda i,j: i^j)
# solve A*X=B, then X contains the poly coefficients
X = A\B
# define function for evaluating polynomial
var('k, coeffs, t')
def curve(coeffs, t):
return sum(coeffs[k] * t^k for k in [0..n-1])
# finally, plot fitted curves and point set
curvePlot = parametric_plot(curve(X,t), (t, 0, n-1))
show(pointsPlot + curvePlot)
from math import exp,pi,cos,sin
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x0=1; t0=0; tf=25; x=x0; t=t0;
h = pi/16
X=[]
T=[]
while t < tf:
X.append(x)
T.append(t)
x = x + h*(-x*cos(t));
t = t+h
plt.plot(T,X,'b*--')
T1=np.linspace(t0,tf,200);
plt.plot(T1,[exp(-sin(t)) for t in T1],'r-')
plt.title('h = %f' % (h))
plt.legend(('Numerical solution','Exact solution'),loc='upper left')
plt.show()
Example from Roberto De Leo, Howard University
Die Trainingsdaten bestehen aus Alter und Maximalpuls als \(x\)- und \(y\)-Koordinaten.
x = c(18,23,25,35,65,54,34,56,72,19,23,42,18,39,37) # ages of individuals
y = c(202,186,187,180,156,169,174,172,153,199,193,174,198,183,178) # maximum heart rate of each one
plot(x,y) # make a plot
Wir fitten jetzt eine Gerade durch lineare Regression:
plot(x,y) # make a plot
lm(y ~ x) # do the linear regression
abline(lm(y ~ x)) # plot the regression line
Wer bekommt am Ende die Prinzessin?
Wie heißt die Prinzessin?
decker
basiert auf pandoc
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