Wissenschaftliches Rechnen (Computational Science) - Prüfung
  • 1. Wissenschaftliches Rechnen, auch bekannt als Computational Science, ist ein interdisziplinäres Studienfach, das die Konstruktion mathematischer Modelle und quantitativer Analysetechniken zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen umfasst. Es nutzt fortschrittliche Rechentechniken und Algorithmen, um komplexe Systeme und Phänomene zu simulieren, zu analysieren und zu visualisieren. Wissenschaftliches Rechnen ist in Bereichen wie Physik, Chemie, Biologie, Technik und Wirtschaft weit verbreitet, um tiefere Einblicke zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Systeme zu optimieren. Durch die Nutzung von Hochleistungsrechenressourcen ermöglicht wissenschaftliches Rechnen Forschern und Wissenschaftlern die Bewältigung umfangreicher Probleme, die mit herkömmlichen Methoden nicht zu lösen waren. Insgesamt spielt das wissenschaftliche Rechnen eine entscheidende Rolle beim Vorantreiben wissenschaftlicher Erkenntnisse, bei der Förderung von Innovationen und bei der Lösung von Herausforderungen der realen Welt.

    Was ist numerische Analyse im wissenschaftlichen Rechnen?
A) Das Studium der fortgeschrittenen mathematischen Theorien.
B) Die Untersuchung von Algorithmen für ungefähre numerische Berechnungen.
C) Die Analyse von Schwachstellen in Computernetzen.
D) Eine Analyse von Zahlensymbolen in antiken Texten.
  • 2. Welche Programmiersprache wird üblicherweise im wissenschaftlichen Rechnen verwendet?
A) C++
B) HTML
C) Python
D) Java
  • 3. Was ist ein Supercomputer?
A) Ein Computer, der mit Solarenergie betrieben wird.
B) Ein leistungsstarker Computer, der für wissenschaftliche und technische Hochleistungsanwendungen eingesetzt wird.
C) Ein Computer, der speziell für das Spielen von Videospielen entwickelt wurde.
D) Ein Computer, der nur einfache Rechenoperationen ausführen kann.
  • 4. Was ist eine Simulation im wissenschaftlichen Rechnen?
A) Zeichnen von wissenschaftlichen Illustrationen
B) Erstellung eines virtuellen Modells zur Nachahmung des Verhaltens eines realen Systems.
C) Bau physischer Prototypen
D) Schreiben von fiktiven Romanen
  • 5. Welchen Zweck hat die Fehlerfortpflanzungsanalyse im wissenschaftlichen Rechnen?
A) So ignorieren Sie Fehler ganz und gar
B) Es soll untersucht werden, wie sich Fehler in den Eingabedaten in den Berechnungen ausbreiten und die Genauigkeit des Endergebnisses beeinträchtigen.
C) Absichtlich Fehler einführen
D) Vergrößerung der Datensätze
  • 6. Welche Art von Fehler tritt aufgrund von Einschränkungen bei der numerischen Darstellung von Zahlen durch einen Computer auf?
A) Farbfehler
B) Rundungsfehler
C) Geschwindigkeitsfehler
D) Richtungsfehler
  • 7. Was ist das Ziel von Zeitschritten bei numerischen Simulationen?
A) So kehren Sie die Reihenfolge der Berechnungen um
B) Um die Lösung von einer Zeitebene zur nächsten zu bringen.
C) Verlangsamung der Berechnungsgeschwindigkeit
D) Zufällige Fehler einführen
  • 8. Was ist ein numerischer Algorithmus im wissenschaftlichen Rechnen?
A) Eine Sammlung von Zufallszahlen
B) Eine alte Form der numerischen Schrift
C) Ein schrittweises Verfahren zur Lösung eines Rechenproblems.
D) Eine Art von geometrischer Form
  • 9. Was bedeutet PDE im Kontext des wissenschaftlichen Rechnens?
A) Gemeingut Enzyklopädie
B) Perfekte Dateneingabe
C) Partielle Differentialgleichung
D) Programmierung der Entwicklungsumgebung
  • 10. Was ist eine dünnbesetzte Matrix in der numerischen Datenverarbeitung?
A) Eine Matrix mit vielen Nullelementen
B) Eine Matrix mit nur positiven Elementen
C) Eine kleine Matrix
D) Eine große Matrix mit Zahlen, die nicht Null sind
  • 11. Welche Rolle spielt die Reproduzierbarkeit im wissenschaftlichen Rechnen?
A) Forschungsmethoden geheim halten
B) Ergebnisse aufgrund persönlicher Überzeugungen ändern
C) Sicherstellen, dass die Forschungsergebnisse unabhängig überprüft werden können.
D) Daten vor anderen Forschern verbergen
  • 12. Was ist der Hauptunterschied zwischen Interpolation und Extrapolation?
A) Die Interpolation schätzt Werte außerhalb des bekannten Datenbereichs, während die Extrapolation Werte innerhalb des bekannten Datenbereichs schätzt.
B) Die Interpolation schätzt Werte innerhalb des bekannten Datenbereichs, während die Extrapolation Werte außerhalb des bekannten Datenbereichs schätzt.
C) Es gibt keinen Unterschied zwischen Interpolation und Extrapolation.
D) Bei der Interpolation handelt es sich um Vermutungen, bei der Extrapolation um direkte Berechnungen.
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