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Lehrveranstaltungen: Wintersemester 2017 / 2018

Gesamtübersicht
Institut für Mathematische Stochastik





  •  •  •   2. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba MINT: Maß und Integral
3+1+0 F01/421
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (3. Sem.), Studiengänge Physik im Nebenfach Mathematik
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAG und Math-Ba-LAAG
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent/Zeit/Ort Schilling    V    Di    2. DS   WIL B321    ungerade Woche         
  Schilling    V    Fr    3. DS   WIL B321            
  Schilling    Ü    Di    2. DS   WIL B321    gerade Woche    Übung     
  Cygan    T    Fr    2. DS   WIL C204    gerade Woche    Tutorium     
  Cygan    T    Fr    2. DS   WIL C204    ungerade Woche    Tutorium     
  Beginn: Vorlesung am Di, 10.10.2017




  •  •  •   3. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba STOCHV: Vertiefung Stochastik - Statistik
3+1+0 F01/431
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-GDIM, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-MINT, Math-Ba-NUM, Math-Ba-NUME, Math-Ba-PROG und Math-Ba-STOCH.
Inhalt Das Modul behandelt die Grundlagen der Mathematischen Statistik (Deskriptive Statistik, Schätzmethodik, Konfidenzintervalle und Hypothesentests) sowie eine Auswahl weiterführender Themen (z.B. Lineare Regression, Lineare Modelle oder Varianzanalyse). In den Übungen wird die Statistiksoftware R erlernt und verwendet.
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs
Dozent/Zeit/Ort Behme    V    Mo    3. DS   WIL C133            
  Behme    V    Fr    3. DS   WIL C129       Übung integriert     
  
Modul Math Ba SEM: Maschinelles Lernen
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 (hier Math-Ba-STOCH).
Inhalt In dem Seminar werden verschiedene Methoden für maschinelles Lernen vorgestellt und an konkreten Beispielen getestet. Verwendet wird das Buch
Brett Lantz: Machine Learning with R
Kenntnisse in der Sprache R werden nicht vorausgesetzt.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  Für Informationen und OPAL-Einschreibung siehe Webseite 'Seminare'
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    S    Fr    4. DS   WIL C133            
  
Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-MAT-STOCH: Stochastik
4+2+0 F01/437
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien bzw. an Berufsbildenden Schulen, 5. Sem.; Lehramt an Mittelschulen, Fach Mathematik, 5. Sem.
Vorkenntnisse Modul Analysis
Inhalt siehe Modulbeschreibung
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Dozent/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo    5. DS   WIL B321            
  Böttcher    V    Do    3. DS   WIL B321            
  Berschneider    Ü    Mi    4. DS   WIL C102            
  Berschneider    Ü    Mi    5. DS   WIL C102            
  Böttcher    Ü    Do    2. DS   WIL C103            
  N.N.    Ü    Fr    4. DS   WIL C206            




  •  •  •   4. und 5. Studienjahr (Masterstudium, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
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
Sprache / Language  English on request
Dozent/Zeit/Ort Keller-Ressel    V    Mi    3. DS   WIL A221            
  Keller-Ressel    V    Fr    4. DS   WIL A124       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
Sprache / Language  Deutsch
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Di    6. DS   WIL B321            
  Ferger    V    Mi    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 laut Modulbeschreibung
Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für die Module Math-Ma-STOCAL, Math-Ma-STOCHP und Math-Ma-MAFIN.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English
Dozent/Zeit/Ort Schilling    V    Di    5. DS   WIL C204            
  Schilling    V    Do    2. DS   WIL C204       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 laut Modulbeschreibung
Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für das Modul Math-Ma-VMPV.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English on request
Dozent/Zeit/Ort Behme    V    Di    2. DS   WIL A221            
  Behme    V    Do    3. DS   WIL A221       Übung integriert     
  
Modul Math Ma WIA: Wissenschaftliches Arbeiten
2+2+0 F01/439
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Pflichtmodul.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Master WMath: Pflichtmodul.
Inhalt Nach einer Einführung in die Programmierung mit SigMath, in die Computergrafik mit OpenGL und in die Nutzung von numerischen Algorithmen von NAG, werden mit diesen Werkzeugen konkrete mathematische Anwendungen betrachtet und Aufgaben bearbeitet. Zu den möglichen Anwendungen gehören Independent Component Analysis, Bildverarbeitung, Zeitreihenanalyse oder maschinelles Lernen; die konkrete Auswahl hängt auch von der Anzahl und Interesse der Teilnehmern ab.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  Für Informationen und OPAL-Einschreibung siehe Webseite 'Seminare und Module mit Einschreibung'
Dozent/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo    2. DS   WIL A124            
  Sasvári    S    Di    2. DS   WIL A124            
  
Modul Math Ma WIA: Wissenschaftliches Arbeiten (Vorlesung oder Seminar)
2+0 / 0+2 F01/440
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Pflichtmodul.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Master WMath: Pflichtmodul.
Einschreibung   über OPAL, siehe Webseite Seminare
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  Für Informationen und OPAL-Einschreibung siehe Webseite 'Seminare und Module mit Einschreibung'
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V od. S    Do    5. DS   WIL C204            




  •  •  •   Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten   •  •  •  
  
Arbeitsgemeinschaft Analysis & Stochastik
0+2+0 F01/460
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Stochastics, Analysis
Inhalt Selected topics from real and stochastic Analysis.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Internet  Aktuelle Vorträge
Dozent/Zeit/Ort    S    Do    14:15 Uhr   WIL A124            
  
Arbeitsgemeinschaft Mathematische Statistik
0+2+0 F01/464
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik
Inhalt Ausgewählte Probleme der Mathematischen Statistik.
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Dozent/Zeit/Ort Ferger    S    Do    7. DS   WIL A124            




  •  •  •   Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten   •  •  •  
  
Mathematik I: Lineare Algebra (Wirtschaftswissenschaften und Verkehrswirtschaft)
2+2+0 F01/481
Zielgruppe Studierende an der Fak. Wirtschaftswissenschaften und Studierende Verkehrswirtschaft: Module BA-WW-MLA, D-WW-MLA, BA-VWI-PF1
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)
OPAL  Alle Informationen zur Vorlesung im OPAL-Kurs
Dozent/Zeit/Ort Ferger    V    Mi    4. DS   HSZ AUDI            
  Röder    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe OPAL-Kurs.
  
Modul BIO-BA 1100: Mathematik/Biostatistik (Biologie) // Modul BIO-BA 1100: Mathematik und Biostatistik (Molekulare Biotechnologie)
2+1+0 F01/581
Zielgruppe Studierende Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Chemie + Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.), BBS Bautechnik und Holztechnik
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    Ü                Kursassistentin (Biologie und LA andere)     
  Morherr    Ü                Kursassistent (Chemie und LA Chemie)     
  
Modul Ch Ma: Mathematik für Chemiker (Chemie+Lebensmittelchemie) // Mathematik (Lehramt Fach Chemie)
2+2+0 F01/581*
Zielgruppe Studierende Chemie, Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.), Lehramt BBS Bautechnik und Holztechnik
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    Ü                Kursassistentin (Biologie und LA andere)     
  Morherr    Ü                Kursassistent (Chemie und LA Chemie)     
  
Mathematik (EW-SEBS-BT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Bautechnik, EW-SEBS-HT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Holztechnik)
2+2+0 F01/581+
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an berufsbildenden Schulen, Fächer Bautechnik und Holztechnik
gemeinsam mit Studierenden der FR Chemie, Biologie, Lehramt Chemie
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    Ü                Kursassistentin (Biologie und LA andere)     
  Morherr    Ü                Kursassistent (Chemie und LA Chemie)     
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Elektrotechnik)
2+2+0 F01/687
Zielgruppe Studiengang Elektrotechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Informationssystemtechnik, Mechatronik, Regenerative Energiesysteme)
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 MATH            
  Kuhlisch    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie ( Informationssystemtechnik )
2+2+0 F01/687*
Zielgruppe Studiengang Informationssystemtechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Mechatronik, Regenerative Energiesysteme)
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 MATH            
  Kuhlisch    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul MT-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Mechatronik)
2+2+0 F01/687+
Zielgruppe Studiengang Mechatronik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik, Regenerative Energiesysteme)
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 MATH            
  Kuhlisch    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Modul RES-G05: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Regenerative Energiesysteme)
2+2+0 F01/687++
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 MATH            
  Kuhlisch    Ü                Kursassistentin     
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.
  
Statistik I (Sozialwissenschaften, Geographie, ZIS)
2+2+0 F01/492
Zielgruppe Studierende Soziologie, Medienforschung/Medienpraxis, Politikwissenschaften, Internationale Beziehungen, 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   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Teilnahme, Klausur
Internet  Webseite zur Vorlesung, Übungen und PC-Praktika
Dozent/Zeit/Ort Rudl    V    Mi    3. DS   HSZ/03/H            
  Böttcher    Ü                     
  Für die Übungen siehe Webseite / OPAL-Kurs
  
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   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Dozent/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo    5. DS   WIL B321            
  Böttcher    V    Do    3. DS   WIL B321            
  Berschneider    Ü    Mi    4. DS   WIL C102            
  Berschneider    Ü    Mi    5. DS   WIL C102            
  Böttcher    Ü    Do    2. DS   WIL C103            
  N.N.    Ü    Fr    4. DS   WIL C206            






 Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
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