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Sommersemester 2019: Online-Lehrveranstaltungskatalog
Summer term 2019: Course Catalogue

Abkürzungen / abbreviations:
V, VO = Vorlesung / lecture, Ü = Übung / problem class, T = Tutorium / tutorial, S = Seminar / seminar
Categories: Zielgruppe = audience, Klassifizierung = classification, Inhalt = Curriculum, Einschreibung = inscription, Leistungsnachweis = type of examination,
Dozent/Zeit/Ort = Lecturer/Time/Venue



Gesamtübersicht: Institut für Wissenschaftliches Rechnen / List of all Courses: Institute of Scientific Computing




  •  •  •   1. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba PROG: Programmieren für Mathematiker (Teil 2)
3+2+0 F01/611
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (2. Sem.)
Vorkenntnisse -
Einschreibung   in die Übungen über das OPAL-System
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Walter    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL A317            
  Walter    V    Di / Tue    5. DS (14:50-16:20)   WIL A317            
  N.N.    Ü    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL A222/P          11.03.2019: Änderung für Zeit und Raum eingetragen   
  N.N.    Ü    Di / Tue    2. DS (09:20-10:50)   WIL B221/P            
  N.N.    Ü    Mi / Wed    1. DS (07:30-09:00)   WIL B221/P            
  N.N.    Ü    Fr / Fri    4. DS (13:00-14:30)   WIL B221/P            
  
Modul MN-SEGY/SEBS-MAT-COMP: Computerorientiertes Rechnen
2+2+0 F01/615
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien bzw. an Berufsbildenden Schulen, Fach Mathematik, 2. Sem.
Vorkenntnisse laut Modulbeschreibung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Franz    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL A317            
  Ludwig    Ü    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL B221/P            
  Ludwig    Ü    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL B221/P            
  Ludwig    Ü    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   WIL B221/P          11.03.2019: Änderung im Übungsangebot eingetragen   
  
Modul EW-SEGS-M-3: Computerorientiertes Rechnen für das Lehramt an Grundschulen
2+2+0 F01/616
Zielgruppe Staatsexamen: Lehramt an Grundschulen, Fach Mathematik, 2. Sem.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Franz    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL A124            
  Ludwig    Ü    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   WIL B221/P            
  Ludwig    Ü    Do / Thu    1. DS (07:30-09:00)   WIL B221/P          05.04.19: Änderung für die Zeit eingetragen   



  •  •  •   3. Studienjahr (Ba-Studiengang, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba HANA - Höhere Analysis: Partielle Differentialgleichungen
3+1+0 F01/232
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (6. Sem.), Studiengänge Physik im Nebenfach Mathematik, Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-GDIM, Math-Ba-MINT
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Neukamm    V    Mo / Mon    3. DS (11:10-12:40)   WIL C129              
  Neukamm    V    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C129       Übung integriert      
  
Modul Math Ba MOSIM: Modellierung und Simulation
3+1+0 F01/631
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (6. Sem.), Studierende Physik, Informatik
Vorkenntnisse Modul-Teil 1
Inhalt Künstliche neuronale Netze, Deep Reinforcement Learning, Lattice-Boltzmann-Methode
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Mendl    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL C205              
  Mendl    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL C129       Übung integriert      
  
Modul MN-SEMS-MAT-COMPM: Computerorientiertes Rechnen Mittelschule
2+2+0 F01/615*
Zielgruppe Staatsexamen: Lehramt an Mittelschulen, Fach Mathematik, 6. Sem.
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Franz    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL A317            
  Ludwig    Ü    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL B221/P            
  Ludwig    Ü    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL B221/P            
  Ludwig    Ü    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   WIL B221/P          11.03.2019: Änderung im Übungsangebot eingetragen   



  •  •  •   4. und 5. Studienjahr (Masterstudium, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ma SCCOMP: Große dünnbesetzte Gleichungssysteme / Large sparse linear systems
3+1+0 F01/642
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik, Master CMS
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Numerik, Optimierung, Modellierung und Simulation'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Numerik, Optimierung, Modellierung und Simulation'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Gebieten Modellierung und Simulation auf Bachelor-Niveau und abhängig von der inhaltlichen Ausrichtung ggf. Grundkenntnisse zu partiellen Differentialgleichungen auf Bachelor-Niveau.
Inhalt DE
Beschreibung: Dieses Modul befasst sich mit der Lösung von Gleichungssystemen, die aus der Diskretisierung von partiellen Differentialgleichungen entstehen. In der Regel sind diese System sehr groß, mit vielen millionen Unbekannten, und dünn besetzt. Wir wollen uns mit direkten und iterativen Lösungsstrategien beschäftigen, die die Struktur des Problems, beispielsweise die Diskretisierung auf einem Gitter, ausnutzen. Mögliche Themen umfassen Krylov-Methoden, Gebietszerlegungsverfahren und Mehrgitter Ansätze.
EN
Abstract: In this class, we focus on the solution of linear systems arising from the discretization of partial differential equations. Those systems of equations are typically very large, i.e. millions of unknowns, and sparse. We want to discuss solution strategies involving the structure of the problem, e.g. that the equations arise from discretization on a computational grid. Possible topics include: Krylov-subspace methods, domain decomposition, and multigrid approaches.
Einschreibung   1. Lehrveranstaltung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Sprache / Language  English on request
Dozent∗in/Zeit/Ort Praetorius    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL C206              
  Praetorius    V/Ü    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL A124            
  
Modul Math Ma SCPROG: Objektorientiertes Programmieren mit Java
2+2+0 F01/643
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Numerik, Optimierung, Modellierung und Simulation'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Numerik, Optimierung, Modellierung und Simulation'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Inhalt Die grundlegenden Konzepte objektorientierter Programmiersprachen wie Klassen, Vererbung, Datenkapselung, Überladung, Polymorphie, Late Binding, generische Typen und Ausnahmen werden anhand von Beispielen in Java erklärt und im Computerpraktikum zur Lösung typischer Aufgaben eingesetzt. Teile der umfangreichen Java-Klassenbibliothek, insbesondere Collections und Concurrency-Klassen, werden ebenfalls behandelt.
Einschreibung   1. Lehrveranstaltung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English on request
Dozent∗in/Zeit/Ort Walter    V    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C133            
  Walter    Ü    Mi / Wed    2. DS (09:20-10:50)   WIL B221/P            
  
Modul Math Ma WIA
2+2+0 F01/640
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Pflichtmodul.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich.
Master WMath: Pflichtmodul.
Einschreibung   siehe OPAL-Kurs
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs für die Einschreibung
Sprache / Language  English on request
Dozent∗in/Zeit/Ort         V/S                   10.04.2019 eingetragen   
  Die Lehrveranstaltung findet nicht statt.
  
Modul Math Ma MODSEM: Modellierungsseminar / CMS-CMA-MODSEM Modeling Case Studies
0+4+0 F01/644
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik, Master CMS
Klassifizierung Master TMath: Pflichtmodul
Vorkenntnisse Es werden Kompetenzen aus den Modulen Math-Ma-PDEANA, Math-Ma-FEM, Math-Ma-PDENM vorausgesetzt.
Einschreibung   Master Technomathematik: siehe OPAL-Kurs, Master CMS: in SELMA
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs für die Einschreibung (Technomathematik)
Sprache / Language  English
Dozent∗in/Zeit/Ort Voigt    S    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL C203            
  
Modul CMS-SEM: Literature Studies in Computational Modeling
0+0+2 F01/647
Zielgruppe Master-Studiengang CMS - Computational Modeling and Simulation
Klassifizierung Master TMath: Pflichtmodul
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English
Dozent∗in/Zeit/Ort Voigt    S    Fr / Fri    2. DS (09:20-10:50)   WIL C307            
  
Modul MN-SEGY-MAT-MVERT: Partielle Differentialgleichungen
3+1+0 F01/232*
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien, optional im 10. Sem., Angebot für Modul MN-SEGY-MAT-MVERT: Mathematische Vertiefung
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-GDIM, Math-Ba-MINT; ggf. Absprache mit dem Dozenten
Inhalt 2. Semester des Moduls Math Ba HANA - Höhere Analysis
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Prüfung nach Absprache mit dem Dozenten
Dozent∗in/Zeit/Ort Neukamm    V    Mo / Mon    3. DS (11:10-12:40)   WIL C129              
  Neukamm    V    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C129       Übung integriert      
  
Modul MN-SEGY-MAT-MVERT: Modellierung und Simulation
3+1+0 F01/631*
Zielgruppe Staatsexamen: Höheres Lehramt an Gymnasien, optional im 10. Sem., Angebot für Modul Modul MN-SEGY-MAT-MVERT: Mathematische Vertiefung
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-GDIM, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-MINT, Math-Ba-NUM, Math-Ba-NUME und Math-Ba-PROG; ; ggf. Absprache mit dem Dozenten
Inhalt 2. Teil des Moduls Math Ba MOSIM: Künstliche neuronale Netze, Deep Reinforcement Learning, Lattice-Boltzmann-Methode
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Prüfung nach Absprache mit dem Dozenten
Internet  Webseite zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Mendl    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL C205              
  Mendl    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL C129       Übung integriert      



  •  •  •   Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten   •  •  •  
  
Forschungsseminar des Institutes für Wissenschaftliches Rechnen
0+2+0 F01/655
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Inhalt Vorträge eingeladener Wissenschaftler zu ausgewählten Themen aus Gebieten des Wissenschaftlichen Rechnens.
Internet  Aktuelle Vorträge
Dozent∗in/Zeit/Ort Voigt    S    Mo / Mon    3. DS (11:10-12:40)   WIL A120            



  •  •  •   Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten   •  •  •  
  
Modul Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (ET)
2+2+0 F01/488
Zielgruppe Modul ET-01 04 03 Elektrotechnik (4. Sem.) // Modul ET-01 04 03 Informationssystemtechnik // Modul MT-01 04 03 Mechatronik //Modul RES-G05 Regenerative Energiesysteme
Vorkenntnisse Module ET-01 04 01, 02 und 03 (Teil 1) bzw. MT-01 04 01, 02 und 03 (Teil 1) bzw. Module RES-G01 und G02
Inhalt Wahrscheinlichkeitsrechnung, partielle Differentialgleichungen
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Franz    V    Fr / Fri    3. DS (11:10-12:40)   BAR/SCHÖ/E              
  Feldmann    Ü                Kursassistentin      
  Für die Übungen siehe Webseite bei der Kursassistentin.





 Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
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