LV-Archiv: Wintersemester 2014/2015 - Ausgewählte Kataloganzeige

Gesamtübersicht
Institut für Mathematische Stochastik




  •  •  •   2. Studienjahr (Ba-Studiengang, LA Staatsexamen)   •  •  •  
  
Modul Math Ba MINT: Maß und Integral
3+1+0 F01/421
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (3. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAG und Math-Ba-LAAG
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Modulbeschreibung: Studienordnung - Seite 11
Dozent/Zeit/Ort Schmidt, K.D.    V    Mo    2. DS   WIL A120          30.09.2014: geänderte Zeit eingetragen   
  Schmidt, K.D.    V    Di    3. DS   WIL C129    ungerade Woche         
  Schubert    U    Di    3. DS   WIL C129    gerade Woche         
  Fuchs    U    Fr    2. DS   WIL C204       Kursassistent     



  •  •  •   3. Studienjahr (Ba-Studiengang, LA Staatsexamen)   •  •  •  
  
Modul Math Ba STOCHV: Vertiefung Stochastik -Statistik
2+0+0 F01/431
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAA, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-MINT, Math-Ba-NUM, Math-Ba-NUME, Math-Ba-PROG und Math-Ba-STOCH.
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Modulbeschreibung: Studienordnung - Seite 24
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Mi    2. DS   WIL A124            
  
Modul Math Ba STOCHV: Vertiefung Stochastik - Versicherungsmathematik
2+0+0 F01/432
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAA, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-MINT, Math-Ba-NUM, Math-Ba-NUME, Math-Ba-PROG und Math-Ba-STOCH.
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Modulbeschreibung: Studienordnung - Seite 24
Dozent/Zeit/Ort Schmidt, K.D.    V    Mi    5. DS   WIL C133            
  
Modul Math Ba SEM- Seminar: Angebot des Institutes für Mathematische Stochastik
0+2+0 F01/435
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-PROSEM sowie ggf. weiterer Module des Pflichtbereiches abhängig von der Thematik des Seminars.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Modulbeschreibung: Studienordnung - Seite 17
OPAL  Für Informationen und OPAL-Einschreibung siehe Webseite 'Seminare'
Dozent/Zeit/Ort Böttcher    S    Di    5. DS   WIL C129            
  
Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-MAT-STOCH: Stochastik
4+2+0 F01/437
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien und Berufsbildenden Schulen, Fach Mathematik, 5. Sem.; Lehramt an Mittelschulen, Fach Mathematik, 5. Sem.
Vorkenntnisse Modul Analysis
Inhalt siehe Modulbeschreibung
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Modulbeschreibung: Studienordnung ABS - Seite 11
Dozent/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo    3. DS   WIL B321            
  Böttcher    V    Mi    4. DS   WIL B321            
  Berschneider    U    Mo    4. DS   WIL A221            
  Berschneider    U    Mi    5. DS   WIL C205            
  Böttcher    U    Do    3. DS   WIL C205            



  •  •  •   Masterstudium bzw. auslaufend Hauptstudium der Diplomstudiengänge   •  •  •  
  
Modul Math Ma MAFIN: Mathematical Finance
3+1+0 F01/441
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt Gegenstand der Vorlesung ist die Modellierung von Finanzmärkten in diskreter und stetiger Zeit;
Insbesondere werden die Bewertung von Optionen und Anleihen, die Charakterisierung von Marktvollständigkeit & Arbitragefreiheit, das Nutzenoptimierungsproblem und optimale Stoppprobleme behandelt. Im Zuge der Vorlesung werden Resultate über Martingale in diskreter und stetiger Zeit, stochastische Integrationstheorie und weitere Resultate der stochastischen Analysis gezeigt.
Einschreibung   Einschreibung erfolgt in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Keller-Ressel    V    Mo    5. DS   WIL A120            
  Keller-Ressel    V    Di    3. DS   WIL A221       Übung integriert     
  
Modul Math Ma MSTAT: Mathematische Statistik
3+1+0 F01/442
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Pflichtmodul.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Di    6. DS   WIL B321            
  Ferger    V    Do    2. DS   WIL C203       Übung integriert     
  
Modul Math Ma WTHM: Wahrscheinlichkeitstheorie mit Martingalen
3+1+0 F01/447
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für die Module Math-Ma-STOCAL, Math-Ma-STOCHP und Math-Ma-MAFIN.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Di    2. DS   WIL A124            
  Sasvári    V    Mi    3. DS   WIL A124       Übung integriert     
  
Modul Math Ma VMRM: Versicherungsmathematik - Risikomodelle
3+1+0 F01/446
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Pflichtmodul.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für das Modul Math-Ma-VMPV.

Gegenstand des Moduls sind Risikomodelle der Versicherungsmathematik, insbesondere
- das kollektive Modell (univariat, multivariat, dynamisch) und
- der Poisson-Prozess (homogen, inhomogen, gemischt, bedingt).
Die Studenten besitzen ein systematisches Wissen und Verständnis von Risikomodellen und sind in der Lage, sie auf die Prämienkalkulation und das Ruin-Problem anzuwenden.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Schmidt, K.D.    V    Di    5. DS   WIL B321            
  Schmidt, K.D.    V    Do    3. DS   WIL C129       Übung integriert     
  
Modul Math Ma MMMA: Mathematische Methoden, Modelle und ihre Anwendung
4+0+0 F01/450
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich
Inhalt Bemerkung: Teilmodul 2 SWS, kann mit einem anderen MMMA-Teilmodul aus dem Angebot des Institutes kombiniert werden.
Nach einer Einführung in die Programmierung mit SigMath, in die Computergrafik mit OpenGL und in die Nutzung von den numerischen Algorithmen von NAG, werden mit diesen Werkzeugen konkrete mathematische Anwendungen betrachtet. Zu diesen Anwendungen gehören Independent Component Analysis und Zeitreihenanalyse. Die Studenten bearbeiten diese Aufgaben im PC Pool am Computer.
Einschreibung   Erste Vorlesung.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Di    5. DS   Raum nach Absprache            
  
Modul Math Ma MMMA: Metriken und Distanzen in der Wahrscheinlichkeitstheorie
2+0+0 F01/451
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich
Inhalt Bemerkung: Teilmodul 2 SWS, kann mit einem anderen MMMA-Teilmodul aus dem Angebot des Institutes kombiniert werden.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort    V                   16.09.2014   
  Die Veranstaltung findet nicht statt.
  
Modul Math Ma MMMA: Dirichlet-Formen
3+1+0 F01/452
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich
Diploma students (year 3+), MSc students, PhD students, researchers
Vorkenntnisse Working knowledge of Functional Analysis/PDEs and/or Stochastic Processes
Inhalt In this lecture we want to study the boundary behaviour of stochastic (one-dimensional diffusion) processes ('Feller boundary conditions'). Dirichlet forms are an important tool in this connection and we start with a brief introduction to Dirichlet forms. Since Dirichlet forms are at the interface between analysis and probability, this lecture should be interesing for both analysts and probabilists.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Schilling    V    Mi    2. DS   WIL A120            
  Schilling    V    Fr    1. DS   WIL A124       Übung integriert     



  •  •  •   Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten   •  •  •  
  
Graduate Lectures in Mathematics
0+2+0 F01/448
Zielgruppe Fortgeschrittene Master-/Diplomstudenten, Doktoranden
Vorkenntnisse Maßtheorie und Stochastik
Inhalt This series of lectures aims at Master's and PhD students in mathematics and offers a first glimpse into topics which are not routinely taught in our MSc/PhD programme.
The emphasis is to introduce new concepts and techniques, and not to present full mathematical details.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Dozent/Zeit/Ort Schilling / Hollender    V    Fr    4. DS   WIL C203            
  
Arbeitsgemeinschaft Analysis & Stochastik
0+2+0 F01/460
Zielgruppe Diplom- und Masterstudiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Stochastics, Analysis
Inhalt Selected topics from real and stochastic Analysis.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Internet  Aktuelle Vorträge
Dozent/Zeit/Ort Sasvári / Schilling / Schuricht / Oertel-Jäger    AG    Do    14-16 Uhr   WIL A124            
  
Arbeitsgemeinschaft Mathematische Statistik
0+2+0 F01/464
Zielgruppe Diplom- und Masterstudiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik
Inhalt Ausgewählte Probleme der Mathematischen Statistik.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Dozent/Zeit/Ort Ferger    AG    Do    7. DS   WIL A124            
  
Dresdner Kolloquium zur Versicherungsmathematik
0+2+0 F01/462
Zielgruppe Diplom- und Masterstudiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik, Wirtschaftswissenschaftler (ab 6. Sem.)
Vorkenntnisse Wahrscheinlichkeitstheorie
Inhalt Gastvorträge zu ausgewählten Problemen der Versicherungsmathematik.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Internet  Aktuelle Vorträge
Dozent/Zeit/Ort Schmidt, K.D.    S    Fr    3. DS   WIL A124            



  •  •  •   Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten   •  •  •  
  
Mathematik I (Wirtschaftswissenschaften und Verkehrswirtschaft)
2+1+0 F01/481
Zielgruppe Studierende an der Fak. Wirtschaftswissenschaften und Studierende Verkehrswirtschaft
Inhalt Zahlen (natürliche Zahlen, reelle und komplexe Zahlen), Vektorräume (lineare Unabhängigkeit, Dimension, Unterräume), Lineare Gleichungssysteme (Lösbarkeit), Lineare Optimierung (Simplexverfahren).
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   Schein mit Note (Klausur)
Internet  Informationen zum Kurs auf der Webseite der Kursassistentin
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Mi    4. DS   HSZ AUDI            
  Tutor    S    Di    2. DS   WIL B122            
  Fischer, K.    S    Di    3. DS   WIL C107            
  Tutor    S    Di    3. DS   HSZ 103            
  Röder    S    Di    3. DS   WIL B122            
  Tutor    S    Do    2. DS   HSZ E01            
  Fischer, K.    S    Do    2. DS   HSZ E05            
  Röder    S    Do    2. DS   HSZ E03            
  Für Informationen zu den Seminaren und Tutorien siehe Internetseite bei der Kursassistentin.
  
Modul BIO-BA 1100: Mathematik (Biologie) // Modul Ma1: Mathematik (Molekulare Biotechnologie)
2+1+0 F01/581
Zielgruppe Studierende Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Chemie+ Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.)
Vorkenntnisse -
Inhalt Komplexe Zahlen, Grundlagen der Linearen Algebra (Teil 1), Folgen und Funktionen einer reellen Variablen, Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer reellen Variablen, gewöhnliche Differentialgleichungen erster Ordnung, Wahrscheinlichkeitstheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung und Übungen
Dozent/Zeit/Ort Kuhlisch    V    Mo    2. DS   TRE MATH            
  Kuhlisch    U                     
  Kursassistentin für Bio und Ch Lehramt
  Pfeifer    U                   Beginn der Vorlesung und der Übungen: 20.10.2014   
  Kursassistentin für Chemie + Lebensmittelchemie
  
Modul Ch Ma: Mathematik für Chemiker (Chemie+Lebensmittelchemie) // Mathematik (Lehramt Fach Chemie)
2+1+0 F01/581*
Zielgruppe Studierende Chemie, Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.)
Vorkenntnisse -
Inhalt Komplexe Zahlen, Grundlagen der Linearen Algebra (Teil 1), Folgen und Funktionen einer reellen Variablen, Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer reellen Variablen, gewöhnliche Differentialgleichungen erster Ordnung
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung und Übungen
Dozent/Zeit/Ort Kuhlisch    V    Mo    2. DS   TRE MATH            
  Kuhlisch    U                     
  Kursassistentin für Bio und Ch Lehramt
  Pfeifer    U                   Beginn der Vorlesung und der Übungen: 20.10.2014   
  Kursassistentin für Chemie + Lebensmittelchemie
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Elektrotechnik)
2+2+0 F01/487
Zielgruppe Studiengang Elektrotechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Informationssystemtechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module ET-01-04-01, ET-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo    4. DS   TRE PHYS            
  Kuhlisch    U                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie ( Informationssystemtechnik )
2+2+0 F01/487*
Zielgruppe Studiengang Informationssystemtechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module ET-01-04-01, ET-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo    4. DS   TRE PHYS            
  Kuhlisch    U                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul MT-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Mechatronik)
2+2+0 F01/487+
Zielgruppe Studiengang Mechatronik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik)
Vorkenntnisse Module MT-01-04-01, MT-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo    4. DS   TRE PHYS            
  Kuhlisch    U                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul RES-G05: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Regenerative Energiesysteme)
2+2+0 F01/487++
Zielgruppe Studiengang Regenerative Energiesysteme (3. Sem.) (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module RES-G01, RES-G02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo    4. DS   TRE PHYS            
  Kuhlisch    U                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Statistik I (Sozialwissenschaften, Geographie, ZIS)
2+2+0 F01/492
Zielgruppe Studierende Sozialwissenschaften (Haupt- und Nebenfach), Geographie
Inhalt Einführung in SPSS, Deskriptive Statistik (Skalenniveaus, Datentypen, uni- und bivariate Verteilungen, grafische Darstellung / Kenngrößen von Verteilungen, Abhängigkeitsmaße), Wahrscheinlichkeiten, Grundprinzipien der schließenden Statistik, Signifikanztests für Ein- und Zweistichprobenproblemen und ihre Realisierung in SPSS
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Teilnahme, Klausur
Internet  Internetangebot zur Vorlesung
Dozent/Zeit/Ort Müller    V    Mi    3. DS   HSZ 03            
  Müller    U                     
  Für die Übungen siehe Webseite beim Dozenten.
  
Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-STOCH: Elementare Stochastik (Informatik)
4+2+0 F01/437*
Zielgruppe Diplom-Studiengang Informatik für Nebenfach Mathematik Numerik /Optimierung /Stochastik: Elementare Stochastik (gemeinsam mit SE-Lehramtsstudiengängen GYM, BBS, MS)
Vorkenntnisse Modul Analysis
Inhalt siehe Modulbeschreibung
Einschreibung   1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo    3. DS   WIL B321            
  Böttcher    V    Mi    4. DS   WIL B321            
  Berschneider    U    Mo    4. DS   WIL A221            
  Berschneider    U    Mi    5. DS   WIL C205            
  Böttcher    U    Do    3. DS   WIL C205            





 Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
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