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Wintersemester 2019/2020: Online-Lehrveranstaltungskatalog
Winter term 2019/2020: 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 Mathematische Stochastik / List of all Courses: Institute of Mathematical Stochastics
• • • 2. Studienjahr / 2nd year (Bachelor, Staatsexamen Lehramt) • • •
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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∗in/Zeit/Ort |
Sasvári |
V |
Mi / Wed |
2. DS (09:20-10:50) |
WIL A124 |
gerade Woche / even week |
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30.09.2019: Raumänderung eingetragen |
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Sasvári |
V |
Fr / Fri |
3. DS (11:10-12:40) |
WIL A317 |
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Uhlig |
Ü |
Di / Tue |
4. DS (13:00-14:30) |
WIL C203 |
gerade Woche / even week |
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Uhlig |
Ü |
Di / Tue |
4. DS (13:00-14:30) |
WIL C203 |
ungerade Woche / odd week |
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Sasvári |
Ü |
Mi / Wed |
2. DS (09:20-10:50) |
WIL A124 |
ungerade Woche / odd week |
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30.09.2019: Raumänderung eingetragen |
• • • 3. Studienjahr / 3rd year (Bachelor, Staatsexamen Lehramt) • • •
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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 |
Gegenstand der Vorlesung sind Anwendungen der Stochastik in der Finanzmathematik und Risikobewertung.
Insbesondere werden folgende Themen behandelt:
Binomialbaummodell und Black-Scholes-Modell, Optimale Investition, Kohärente und Konvexe Risikomaße, Optimales Stoppen in diskreter Zeit
Im Zuge der Vorlesung werden auch Resultate über diskrete Martingale sowie zur konvexen Optimierung und deren Dualitätstheorie behandelt. |
Einschreibung |
in der 1. Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
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Modul Math Ba SEM: Verzweigungsprozesse |
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 |
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Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Informationen zum Seminar |
OPAL |
OPAL-Kurs zur Einschreibung für Nachmeldungen |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Behme |
S |
Di / Tue |
6. und 7. DS |
WIL A221 |
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Zeitänderung ab 05.11.2019 |
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Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-MAT-STOCH: Stochastik |
4+2+0 |
F01/437 |
Zielgruppe |
Staatsexamen: Lehramt an Gymnasien bzw. an Berufsbildenden Schulen, 5. Sem.; Lehramt an Oberschulen, Fach Mathematik, 5. Sem. |
Vorkenntnisse |
Modul Analysis |
Einschreibung |
in der 1. Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zur Vorlesung |
OPAL |
OPAL-Kurs |
• • • 4. und 5. Studienjahr (Masterstudium, Staatsexamen Lehramt) • • •
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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 stetiger Zeit.
Insbesondere werden die Bewertung von Optionen und Anleihen, die Charakterisierung von Marktvollständigkeit und Arbitragefreiheit, Modelle mit lokaler und stochastischer Volatilität sowie optimale Stoppprobleme behandelt.
Im Zuge der Vorlesung werden Resultate über Martingale in 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 |
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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 |
| |
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 |
siehe Webseite zur Vorlesung Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für die Module Math-Ma-STOCAL, Math-Ma-STOCHP und Math-Ma-MAFIN. |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zur Vorlesung |
Sprache / Language |
English on request (Winter term 2019/20: english) |
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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 |
Einschreibung |
in der Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Sprache / Language |
English |
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Modul Math Ma MMAM bzw. MMRM: Zufällige abgeschlossene Mengen und Choquet-Kapazitäten |
2+0+0 |
F01/450 |
Zielgruppe |
Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik |
Klassifizierung |
Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik, für WMath Zuordnung zum Studienbereich Stochastik |
Vorkenntnisse |
W-Theorie, Math. Statistik (Master), Grundkonzepte der Topologie |
Inhalt |
Schwache Konvergenz von Choquet-Kapazitäten, Verteilungskonvergenz von zufälligen abgeschlossenen Mengen in Hyperraum-Topologien, Argmin-Theoreme für Minimalstellen-Mengen stochastischer Prozesse |
Einschreibung |
in der Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Sprache / Language |
Deutsch |
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Modul Math Ma MMAM: Malliavin Calculus |
4+0+0 |
F01/451 |
Zielgruppe |
Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik |
Klassifizierung |
Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik, für WMath Zuordnung zum Studienbereich Stochastik |
Vorkenntnisse |
Modul Math-Ba-STOCH |
Inhalt |
Malliavin Calculus is also known as stochastic calculus of variations. We develop a differential calculus on Wiener space (which is defined by the paths of a Brownian motion) which will allow us, e.g., to calculate the densities of a stochastic differential equation driven by a Brownian motion. In some sense, this course continuous the course on stochastic calculus, but it is not a prerequisite. |
Einschreibung |
in der Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zur Vorlesung |
Sprache / Language |
English |
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Modul Math Ma WIA: Seminar Maschinelles Lernen |
0+2+0 |
F01/440 |
Zielgruppe |
Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik |
Klassifizierung |
Master Math: Pflichtmodul. Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich. Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik Master WMath: Pflichtmodul. |
Inhalt |
In der Lehrveranstaltung 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. |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
OPAL |
OPAL-Kurs zur Einschreibung |
• • • Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten • • •
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Arbeitsgemeinschaft Analysis & Stochastik |
0+2+0 |
F01/460 |
Zielgruppe |
Master-Studiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik |
Vorkenntnisse |
Stochastics, Analysis |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
- |
Internet |
Aktuelle Vorträge |
Sprache / Language |
English |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
AG Ana&Sto |
AG |
Do / Thu |
13 - 16 Uhr |
WIL A124 |
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Die Vorträge finden im Zeitfenster 13-16 Uhr statt - siehe Webseite für Ankündigungen |
• • • Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten • • •
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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∗in/Zeit/Ort |
Ferger |
V |
Mi / Wed |
4. DS (13:00-14:30) |
HSZ/AUDI/H |
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Röder |
Ü |
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Kursassistentin |
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Für die Übungen siehe OPAL-Kurs. |
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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, Metall- und Maschinentechnik |
Vorkenntnisse |
- |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
OPAL |
OPAL-Kurs zur Vorlesung |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Behme |
V |
Mo / Mon |
2. DS (09:20-10:50) |
TRE MATH |
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Albrecht |
Ü |
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Kursassistenz: Biologie und LA andere |
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Morherr |
Ü |
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Kursassistenz: Chemie und LA Chemie |
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Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten. |
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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 |
- |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
OPAL |
OPAL-Kurs zur Vorlesung |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Behme |
V |
Mo / Mon |
2. DS (09:20-10:50) |
TRE MATH |
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|
|
Albrecht |
Ü |
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|
Kursassistenz: Biologie und LA andere |
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Morherr |
Ü |
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Kursassistenz: Chemie und LA Chemie |
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Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten. |
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Mathematik (EW-SEBS-BT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Bautechnik, EW-SEBS-HT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Holztechnik, EW-SEBS-MMT-Mth 01: Staatsexamen Lehramt BBS Metall- und Maschinentechnik) |
2+2+0 |
F01/581+ |
Zielgruppe |
Staatsexamen: Lehramt an berufsbildenden Schulen, Fächer Bautechnik und Holztechnik, Metall- und Maschinentechnik gemeinsam mit Studierenden der FR Chemie, Biologie, Lehramt Chemie |
Vorkenntnisse |
- |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
OPAL |
OPAL-Kurs zur Vorlesung |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Behme |
V |
Mo / Mon |
2. DS (09:20-10:50) |
TRE MATH |
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|
Albrecht |
Ü |
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Kursassistenz: Biologie und LA andere |
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Morherr |
Ü |
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Kursassistenz: Chemie und LA Chemie |
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Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten. |
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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) |
Vorkenntnisse |
Module ET-01-04-01, ET-01-04-02 |
Inhalt |
Funktionentheorie |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zu den Lehrveranstaltungen |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Sasvári |
V |
Mo / Mon |
4. DS (13:00-14:30) |
TRE PHYS |
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16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen |
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Di Tella |
Ü |
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Kursassistent |
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Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten. |
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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) |
Vorkenntnisse |
Module MT-01-04-01, MT-01-04-02 |
Inhalt |
Funktionentheorie |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zu den Lehrveranstaltungen |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Sasvári |
V |
Mo / Mon |
4. DS (13:00-14:30) |
TRE PHYS |
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16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen |
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Di Tella |
Ü |
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Kursassistent |
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Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten. |
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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) |
Vorkenntnisse |
Module ET-01-04-01, ET-01-04-02 |
Inhalt |
Funktionentheorie |
Einschreibung |
- |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zu den Lehrveranstaltungen |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Sasvári |
V |
Mo / Mon |
4. DS (13:00-14:30) |
TRE PHYS |
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16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen |
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Di Tella |
Ü |
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|
Kursassistent |
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Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten. |
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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 |
Internet |
Webseite zu den Lehrveranstaltungen |
Dozent∗in/Zeit/Ort |
Sasvári |
V |
Mo / Mon |
4. DS (13:00-14:30) |
TRE PHYS |
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16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen |
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Di Tella |
Ü |
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Kursassistent |
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Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten. |
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Statistik I (Sozialwissenschaften, ZIS) |
2+2+0 |
F01/492 |
Zielgruppe |
Studierende Soziologie, Medienforschung, Politikwissenschaften, Internationale Beziehungen |
Inhalt |
Einführung in SPSS und R, 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 und R |
Einschreibung |
in der 1. Vorlesung |
Leistungsnachweis |
Teilnahme, Klausur |
Internet |
Webseite zur Vorlesung, Übungen und PC-Praktika |
OPAL |
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 |
Einschreibung |
in der 1. Vorlesung |
Leistungsnachweis |
laut Modulbeschreibung |
Internet |
Webseite zur Vorlesung |
OPAL |
OPAL-Kurs |
Autor: Lehrveranstaltungsmanagement Mathematik
Für Impressum, Datenschutzerklärung und Barrierefreiheit siehe Startseite des Lehrveranstaltungsarchivs