Der Energieverbrauch mobiler Geräte ist ein wichtiger Aspekt des modernen technologischen Alltags, da Mobilgeräte nur begrenzte Energie zur Verfügung haben, jedoch häufig im Dauereinsatz sind und dabei auf Abruf anspruchsvolle Berechnungen durchführen. Ein möglicher Ansatz für bessere Energieeffizienz ist hierbei der Einsatz qualitätsbewusster Algorithmen, um den Ressourcenverbrauch unter Verringerung der Qualität in einem akzeptablen Bereich zu halten. Die vorliegende Arbeit befasst sich damit, wie numerische Berechnungen in einer qualitätsbewussten Implementierung derart ausgeführt werden können, sodass sie eine dynamische, zur Zeit der Berechnung bekannte Energieschranke einhalten und die Qualität dabei anpassen. Zunächst werden qualitätsbewusste Algorithmen und deren wichtigste Eigenschaften als Grundlage erörtert. Verwandte Arbeiten, welche sich ähnlicher Problemstellungen annehmen, werden thematisiert und von der vorliegenden Arbeit abgegrenzt. Anhand einer Voruntersuchung zu Simulationsberechnungen wird festgestellt, dass bei einfachen Berechnungen ohne weitere Schnittstellen in guter Näherung ein proportionaler Zusammenhang zwischen Laufzeit und Energieverbrauch besteht. Als Konsequenz wird ein Verfahren vorgeschlagen, das sich diesen Zusammenhang zunutze macht und mit nur wenigen Energiemessungen die Berechnung eines akkuraten Energiemodells erlaubt, das einfache Vorhersagen über den Energieverbrauch bestimmter Ausführungen ermöglicht. Auf Grundlage des initialen Modells wird anschließend ein erweitertes, auf Energiezuständen basierendes Modell erarbeitet, das für mehrstufige Berechnungen verschiedener Art eingesetzt werden kann. Die Evaluation des initialen Modells ergab abhängig von der Parameterwahl im relevanten Bereich mittlerer bis hoher Qualität Abweichungen zwischen 0% und 20%, teilweise bedingt durch die Implementierung der Messungen. Das erweiterte Modell wurde einzeln sowie im Vergleich mit dem initialen Modell evaluiert und ergab akkurate Ergebnisse mit durchschnittlicher Abweichung von 4,1% und Einzelabweichungen zwischen 0% und 12%. Der Vorteil des erweiterten Modells gegenüber dem initialen konnte identifiziert und begründet werden. Abschließend werden mögliche Ansätze für zukünftige Forschungsarbeiten beschrieben, für welche die erarbeiteten Modelle verwendet und erweitert werden können.