Im Seminar werden wir die Softwareentwicklung in der Wissenschaft diskutieren. Im Detail der Prozess von der wissenschaftlichen Fragestellung über die Modellierung und Programmierung bis hin zur Analyse der Ergebnisse. Hierzu werden Softwareentwicklungs-werkzeuge und Mechanismen vorgestellt und deren Umsetzung in der bestehenden Praxis analysiert.

Die Lehrmaterialien sind typischerweise in englischer Sprache.

Beachten Sie auch unsere allgemeinen organisatorischen Hinweise zu Seminaren.

Das Seminar eignet sich für Studierende im Bachelortudiengängen mit Bezug zur Informatik sowie Masterstudiengang in den Geowissenschaften. Wir fordern explizit Studierende der angewandten Informatik zur Teilnahme auf beispielsweise Bioinformatik, Wirtschaftsinformatik sowie Geowissenschaftler. Für Studierende der Informatik und Geowissenschaften wird die Anrechnung innerhalb des Studiums problemlos möglich, Studierende anderer Studiengänge müssen die Anrechnung mit dem jeweiligen Prüfungsausschuss klären.

Interessierte Zuhörer sind auch herzlich willkommen.

• Dr. Hermann Lenhart (Ansprechpartner)
• Dr. Nabeeh Jumah
• Dr. Jannek Squar
• Tobias Sebastian Finn (MI)

Vertiefende Vorträge zu Einzelaspekten der Softwareentwicklung in der Wissenschaft, z.B:

• Modellierung und Simulation
• Leistungsanalyse und Effizienz
• Auswahl der Numerik und Algorithmen
• Algorithm Engineering
• Verifikation, und Validierung:
  • Assesment of Accuracy and Reliability
  • Qualität von berechneten Lösungen (floating point Repräsentation), Conditionierung
  • Computer-assisted Proofs and Self-Validating Methods
  • General Methods for Implementing Reliable and Correct Software
  • Design and execution of validation experiments
  • Solution Verification & Fehlerquellen
• Software Engineering
• …

Praxis in diversen Projekten: An Hand von Interviews soll die Praxis der Softwareentwicklung beispielhaft evaluiert werden. Im Mittelpunkt der Interviews stehen konkrete Fragen warum eine bestimmte Software entwickelt wird, von wem und wie diese entwickelt. Aufbauend auf den persönlichen Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Informatik kann als Ausgangspunkt die Einführungspräsentation, die angebene Literatur und eigene Literaturrecherche dienen. Die von uns ausgewählten Interviewpartner werden über eines (oder mehrere) ihrer Projekte mit euch sprechen, euch evtl. Hintergrundinformation in Form von Papern, Dokumentationen oder Links zur Fragestellung geben. Hieraus sind konkrete und gezielte Fragen zum Projekt und der Softwareentwicklung für das Interview zu erarbeiten.

In euren Präsentationen im Seminar stellt ihr die Fragestellung(en) der Interviewpartner, die behandelte Software, den Projektkontext und die hieraus evaluierte SWE in der Praxis vor. Daneben sind projektabhängige und von euren Interessen abhängige Schwerpunkte und Fragestellungen von euch zu erstellen. Als Leitfaden kann das Muster des Fragenkataloges dienen:

Einführungsfragebogen Softwareentwicklung in der Wissenschaft

Die Interviewpartner sind von uns ausgesucht und werden euch von uns genannt.

Abschließend soll aus den Ausarbeitungen ein Bericht generiert werden. Das LaTeX-Template hierzu wird von uns vorgegeben.

• 9.04.2018: 1. Termin (Einführung und Themenvergabe)
• 18.06.2018:
• 25.06.2018:
• 02.07.2018:
• 25.06.2018: Thema Machine Learning - Stefan Knipsel Vortrag,Hausarbeit
• 02.07.2018: Phyton on HPC - Pierre Ruge (Betreuer Nabeeh Jumah & Hermann Lenhart) Vortrag ,Hausarbeit + Java Benchmarking - Dimitri Bespalko (Betreuer Nabeeh Jumah) Hausarbeit
• 09.07.2018: Inteview - ICON - Fin Töter Vortrag , Hausarbeit + Visualisierung - Jennifer Meyer (Betreuer Hermann Lenhart) Vortrag , Hausarbeit

• 16.07.2018: What is software testing - Marvin Heuer Vortrag, Hausarbeit

• 31.08.2018: Abgabe-Deadline für Seminararbeit

Hinweise:

• Die angegebenen Artikel dienen nur als Orientierungshilfe. Die Studierenden sind angehalten durch eigenständige Recherche weitere Literatur zu finden.

Einführungsinfo zum Seminar

Wissenschaftliche Softwareentwicklung – Einführung

• Scientific coding and software engineering: what's the difference?
• Scientists and software engineers: a tale of two cultures

Testen

• What is software testing? And why is it so hard?
• Scientific Software Testing: Analysis with Four Dimensions
• Software Testing and Verification in Climate Model Development
• Verification strategies for high performance computing software

Benchmark

• Scientific Benchmarking of Parallel Computing Systems
• Benchmarking Java against C and Fortran for Scientific Applications
• Python for scientific computing
• Implicit and Explicit Optimizations for Stencil Computations
• Using Compiler Directives to Port Large Scientific Applications to GPUs: An Example from Athmospheric Science

Visualisierung

• http://ieeexplore.ieee.org/document/7723780/
• http://ieeexplore.ieee.org/document/7361667/
• und/oder Interviews mit DKRZ-Visualisierungsexperten

Machine learning

• Allgemeines Tensor Flow Paper
• Machine Learning for the Geosciences: Challenges and Opportunities
• Deep Learning auf Gravitationswellen Detektoren
• Deep Learning auf dem Large Hadron Collider (Cern) Development
• Generative adversarial networks - Intro
• Generative adversarial networks - Anwendung