Modulhandbuch

Bachelor

Technomathematik

Kohorte: Wintersemester 2018

Stand: 28. September 2018

Studiengangsbeschreibung

Inhalt

Technomathematik ist die Schlüsseltechnologie der Schlüsseltechnologien. Fast kein Produkt wird heute entworfen, hergestellt und vertrieben, ohne dass seine Funktionalität durch mathematische Modellierung entwickelt und überprüft worden ist. Technomathematik bezeichnet dabei diejenigen Bereiche der Mathematik, die eng mit Ingenieurwissenschaften und Industrie verwoben sind und an diesen Schnittstellen besonders benötigt werden. Illustrative Beispiele für derartige Verflechtungen sind unter anderem Kommunikationsnetzwerke und die auf ihnen laufenden Protokolle, die durch graphentheoretische Strukturen und Algorithmen abgebildet werden; chemische und biologische Prozesse, die durch Differentialgleichungssysteme beschrieben werden; Bildverarbeitung, die auf Variationsrechnung, nichtlinearen Differentialgleichungen und Wavelets beruht; oder Logistik, die ohne die Lösung von großen ganzzahligen Optimierungsproblemen nicht möglich ist.

Die sich ständig verkürzenden Innovationszyklen der Schlüsseltechnologien erfordern eine hohe Flexibilität, und diese ist nur durch mathematische Abstraktion zu gewährleisten. Trotz großer mathematischer Studienanteile stoßen Ingenieure in der Forschung aber häufig an die Grenzen der durch die sie einsetzbaren Mathematik, weil Probleme in den Anwendungen nicht mehr mit den Standard-Strategien zu bewältigen sind und es grundlegend neuer mathematischer Ansätze bedarf. Hier greifen dann Technomathematikerinnen und Technomathematiker ein.

Der Bachelorstudiengang Technomathematik bietet ein wissenschaftlich fundiertes, grundlagenorientiertes Studium. Er ist im Kern als Mathematikstudium angelegt und enthält dementsprechend den in Deutschland üblichen Kanon (Lineare Algebra, Analysis, Numerik und Stochastik) vollständig als Pflichtmodule. Der Studiengang zeigt gleichzeitig aber auch vom ersten Studientag an durch eng verzahnte Vorlesungen in Informatik, Mechanik und Elektrotechnik, wie Mathematik im Ingenieurwesen eingesetzt wird und wie ihre Resultate computergestützt umgesetzt werden. Je nach Wahl der vertiefenden Module sind rund 60% bis 70% der Vorlesungen des Bachelorstudiengangs in der Mathematik angesiedelt. Der Rest der zu besuchenden Veranstaltungen vermittelt zu etwa gleichen Teilen Ingenieurwissenschaften und Informatik. Auf diese Weise wird den Studierenden einerseits eine zuverlässige mathematische Grundausbildung und andererseits durch die punktuelle Auswahl geeigneter Wahlpflichtmodule ein guter Einblick in die Modellbildung der verschiedenen Anwendungsfelder vermittelt.

Der Studiengang wird durch eine hochschulübergreifende Kooperation zwischen der Technischen Universität Hamburg-Harburg (TUHH) und der Universität Hamburg (UHH) getragen und bietet dadurch eine Kombination aus einem sehr persönlichen Umfeld mit individuell auf das Zusammenwirken von Mathematik und Ingenieurwissenschaften abgestimmten Vorlesungen einerseits und einer breiten Fächervielfalt andererseits.


Berufliche Perspektiven

Die Absolventinnen und Absolventen werden durch den Bachelorstudiengang Technomathematik sowohl auf eine berufliche Tätigkeit in der (vorrangig technischen) Industrie, in Softwarefirmen und in der Unternehmens­beratung, als auch auf ein einschlägiges Masterstudium vorbereitet. Für letzteres kommen sowohl Masterstudiengänge in Mathematik oder Technomathematik in Frage, aber auch solche in Informatik oder theoretischen Ingenieur- oder Wirtschaftsingenieurwissenschaften.

Das Alleinstellungsmerkmal von Technomathematikerinnen und Technomathematikern besteht darin, dass sie einerseits über ein tiefliegendes und zukunftsfestes Verständnis der mathematischen Fundamente verfügen, andererseits aber auch die ingenieurwissenschaftlichen Kenntnisse mitbringen, die für eine effiziente Zusammenarbeit im Ingenieurbereich benötigt wird.


Lernziele

Das Bachelorstudium Technomathematik soll die Studierenden sowohl auf eine berufliche Tätigkeit als auch auf ein einschlägiges Masterstudium vorbereiten. Das hierfür notwendige methodische Grundlagenwissen wird im Rahmen des Studiums erworben. Die Lernziele des Studiengangs werden durch ein Zusammenspiel von grundlegenden und weiterführenden Modulen aus Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften erreicht. Die Lernziele sind im Folgenden eingeteilt in die Kategorien Wissen, Fertigkeiten, Sozialkompetenz und Selbstständigkeit.

Wissen

Wissen konstituiert sich aus Theorien und Methoden. Es wird im Bachelorstudiengang Techno­mathematik auf folgenden Gebieten erworben:

  1. Die Absolventinnen und Absolventen kennen die Grundlagen und Methoden der linearen Algebra, der Differentialrechnung in einer und in mehreren Veränderlichen, der höheren Analysis, der Stochastik und der Numerik. Sie können diese beschreiben und ihre Beweise skizzieren.  
  2. Die Absolventinnen und Absolventen kennen die Grundlagen und Methoden der Mechanik, und hier insbesondere der Statik und der Elastostatik. Sie können die axiomatische Vorgehensweise bei der Erarbeitung der mechanischen Zusammenhänge beschreiben, wesentliche Schritte der Modellbildung erläutern und Fachwissen aus dem Bereich der Stereostatik und der Elastostatik präsentieren.
  3. Die Absolventinnen und Absolventen kennen die grundlegenden Theorien, Zusammenhänge und Methoden der elektrischen und magnetischen Feldberechnung und der linearen Netzwerktheorie.
  4. Die Absolventinnen und Absolventen kennen die Grundlagen und Methoden der Pro­grammierung. Von besonderer Bedeutung sind hier prozedurale und objektorientierte Programmiersprachen, Datenstrukturen und Algorithmen. Sie können diese beschreiben und bezüglich ihrer Komplexität bewerten.
  5. Aufbauend auf den oben angeführten Grundlagenkenntnissen kennen die Absolventinnen und Absolventen die fortgeschrittenen Theorien und Methoden von ausgesuchten Teildisziplinen der Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften. Sie sind in der Lage, Zusammenhänge zwischen den Konzepten der einzelnen Fächer zu diskutieren und können erklären, wie diese Konzepte innerhalb der Technomathematik zusammengeführt werden.
  6. Die Studierenden können die Grundlagen und Methoden der Betriebswirtschaftslehre wiedergeben und können einen Überblick über die relevanten sozialen, ethischen, ökologischen und ökonomischen Randbedingungen ihres Faches geben.
Fertigkeiten

Die Fähigkeit, erlerntes Wissen anzuwenden, um spezifische Probleme zu lösen, wird im Studiengang Technomathematik auf vielfältige Weise unterstützt:

  1. Die Absolventinnen und Absolventen können Aufgabenstellungen aus der Analysis, der linearen Algebra, der Stochastik und der Numerik mit den erlernten Methoden lösen.
  2. Die Absolventinnen und Absolventen können Aufgabenstellungen aus der Mechanik mit den erlernten Methoden lösen. Sie können insbesondere die wesentlichen Elemente der mathematischen und mechanischen Analyse und Modellbildung anwenden und im Kontext eigener Fragestellungen umsetzen, grundlegende Methoden der Statik und der Elastostatik auf Probleme des Ingenieurwesens anwenden und die Tragweite und Grenzen der eingeführten Methoden abschätzen, beurteilen und sich weiterführende Ansätze erarbeiten.  
  3. Die Absolventinnen und Absolventen können Aufgabenstellungen aus der Elektrotechnik mit den erlernten Methoden lösen. Sie können insbesondere die Grundgesetze der elektrischen und magnetischen Felder anwenden und die Beziehungen zwischen Feldgrößen aufstellen und auswerten. Widerstände, Kapazitäten und Induktivitäten einfacher Anordnungen können berechnet werden. Sie können die Beziehungen zwischen Strömen und Spannungen aufstellen, die Größen berechnen und Schaltungen dimensionieren.
  4. Die Absolventinnen und Absolventen können einfache Algorithmen modellieren, programmieren und anpassen. Sie können Software entwerfen, testen und deren Komplexität abschätzen. Sie sind in der Lage, die unterschiedlichen Abstraktionsebenen heutiger Rechensysteme zu unterscheiden.
  5. Die Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, sich weitere Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten der Technomathematik selbstständig zu erschließen und können diese verifizieren. Sie können Aufgabenstellungen aus den Anwendungsgebieten der Technomathematik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren, geeignete Lösungsansätze entwickeln und verfolgen, die Ergebnisse kritisch auswerten und den Lösungsweg geeignet dokumentieren.

Sozialkompetenz

Sozialkompetenz umfasst die individuelle Fähigkeit und den Willen, zielorientiert mit anderen zusammen zu arbeiten, die Interessen der anderen zu erfassen, sich zu verständigen und die Arbeits- und Lebenswelt mitzugestalten.

  1. Die Absolventinnen und Absolventen können Konzepte der Technomathematik schriftlich und mündlich adressatengerecht kommunizieren. Sie sind in der Lage das Verständnis der Gesprächspartner anhand von Beispielen zu vertiefen und können auf Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare geeignet reagieren.
  2. Die Absolventinnen und Absolventen können in fachlich homogenen und heterogenen Teams zusammenarbeiten. Sie beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache und können diese gegebenenfalls auch anderen vermitteln. Sie sind in der Lage Teilaufgaben zu definieren, zu verteilen und zu integrieren. Sie können Vereinbarungen treffen und sozial interagieren.

Selbstständigkeit

Personale Kompetenzen umfassen neben der Kompetenz zum selbstständigen Handeln auch die System- und Lösungskompetenzen, allgemeine Problemstellungen auf spezifische Teilprobleme abzubilden sowie die Auswahl und das Beherrschen geeigneter Methoden und Verfahren zur Problemlösung.

  1. Die Absolventinnen und Absolventen können selbstorganisiert und -motiviert über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen arbeiten.
  2. Die Absolventinnen und Absolventen können sich selbstständig ein eingegrenztes Teilgebiet der Mathematik erschließen. Sie sind dabei insbesondere in der Lage, notwendige Informationen zu beschaffen und in den Kontext ihres Wissens zu setzen. Sie können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.   

Studiengangsstruktur

Das Curriculum des Bachelorstudiengangs Technomathematik ist wie folgt gegliedert:
  • Kernqualifikation (insg. 105 LP):

Sie enthält Pflichtmodule aus den Grundlagen der Mathematik (Lineare Algebra, Analysis, Numerik, Stochastik; insg. 59 LP), der Informatik (insg. 12 LP), der Mechanik (insg. 8 LP) und der Elektrotechnik (insg. 8 LP). Diese Module werden in den ersten drei Semester belegt, von denen die ersten zwei Semester an der TUHH stattfinden und das dritte an der UHH.

Die Kernqualifikation enthält außerdem noch ein Proseminar und ein Seminar (insg. 6 LP), sowie die überfachlichen Pflichtmodule zur Betriebswirtschaftslehre und zu nichttechnischen Ergänzungskursen (je 6 LP). 

  • Vertiefungen (insg. 63 LP):

Die Vertiefungen werden im vierten bis sechsten Semester studiert. Es müssen Module aus den folgenden vier Vertiefungen gewählt werden.

  • Vertiefung Mathematik (insg. 27 LP, Auswahl aus über 25 Modulen)
  • Vertiefung Informatik (insg. 12 LP, Auswahl aus 15 Modulen)
  • Vertiefung Ingenieurwissenschaften (insg. 12 LP, Auswahl aus über 30 Modulen)
  • Vertiefung Fachspezifische Fokussierung (insg. 12 LP, Auswahl aus über 60 Modulen)

Die zuletzt genannte Vertiefung enthält Module aus den Bereichen Mathematik, Informatik und Ingenieurwissenschaften und ermöglicht den Studierenden eine individuelle Schwerpunktbildung in ihrem Studium.

  • Bachelorarbeit (12 LP, 6. Semester)

Der Studienplan hat außerdem ein Mobilitätsfenster vorgesehen, sodass das fünfte Semester unter Umständen im Ausland absolviert werden kann. 

Fachmodule der Kernqualifikation

Modul M0575: Prozedurale Programmierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Prozedurale Programmierung (L0197) Vorlesung 1 2
Prozedurale Programmierung (L0201) Hörsaalübung 1 1
Prozedurale Programmierung (L0202) Laborpraktikum 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Siegfried Rump
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elementare Handhabung eines PC

Elementare Mathematikkenntnisse

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden erwerben folgendes Wissen:

  • Sie kennen elementare Sprachelemente der Programmiersprache C. Sie kennen die grundlegenden Datentypen und wissen um ihre Einsatzgebiete.

  • Sie haben ein Verständnis davon, was die Aufgaben eines Compilers, des Präprozessors und der Entwicklungsumgebung sind und wie diese interagieren.

  • Sie beherrschen die Einbindung und Verwendung externer Programm-Bibliotheken zur Erweiterung des Funktionsumfangs.

  • Sie wissen, wie man Header-Dateien verwendet und Funktionsschnittstellen festlegt, um größere Programmierprojekte kreieren zu können.

  • Sie haben ein Verständnis dafür, wie das implementierte Programm mit dem Betriebssystem interagiert. Dies befähigt Sie dazu, Programme zu entwickeln, welche Eingaben des Benutzers, Betriebseingaben oder auch entsprechende Dateien verarbeiten und gewünschte Ausgaben erzeugen.

  • Sie haben mehrere Herangehensweisen zur Implementierung häufig verwendeter Algorithmen gelernt.

Fertigkeiten
  • Die Studierenden sind in der Lage, die Komplexität eines Algorithmus zu bewerten und eine effiziente Implementierung vorzunehmen.

  • Die Studierenden können Algorithmen für eine Vielzahl von Funktionalitäten modellieren und programmieren. Zudem können Sie die Implementierung an eine vorgegebene API anpassen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden erwerben folgende Kompetenzen:

  • Sie können in Kleingruppen Aufgaben gemeinsam lösen, Programmfehler analysieren und beheben und ihr erzieltes Ergebnis gemeinsam präsentieren.

  • Sie können sich Sachverhalte direkt am Rechner durch einfaches Ausprobieren gegenseitig klar machen.

  • Sie können in Kleingruppen gemeinsam eine Projektidee und -planung erarbeiten.

  • Sie müssen den betreuenden Tutoren ihre eigenen Lösungsansätze verständlich kommunizieren und ihre Programme präsentieren.

Selbstständigkeit
  • Die Studierenden müssen in Einzeltestaten sowie einer abschließenden Prüfung ihre Programmierfertigkeiten unter Beweis stellen und selbständig ihr erlerntes Wissen zur Lösung neuer Aufgabenstellungen anwenden.

  • Die Studierenden haben die Möglichkeit, ihre erlernten Fähigkeiten beim Lösen einer Vielzahl von Präsenzaufgaben zu überprüfen.

  • Zur effizienten Bearbeitung der Aufgaben des Praktikums teilen die Studierenden innerhalb ihrer Gruppen die Übungsaufgaben auf. Jeder Studierende muss zunächst selbständig eine Teilaufgabe lösen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0197: Prozedurale Programmierung
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • elementare Datentypen (Integer, Gleitpunktformat, ASCII-Zeichen) und ihre Abhängigkeiten von der Architektur
  • höhere Datentypen (Zeiger, Arrays, Strings, Strukturen, Listen)

  • Operatoren (arithmetische Operationen, logische Operationen, Bit-Operationen)

  • Kontrollflussstrukturen (bedingte Verzweigung, Schleifen, Sprünge)

  • Präprozessor-Direktiven (Makros, bedingte Kompilierung, modulares Design)

  • Funktionen (Funktionsdefinition/-interface, Rekursion, "call by value" versus "call by reference", Funktionszeiger)

  • essentielle Standard-Bibliotheken und -Funktionen (stdio.h, stdlib.h, math.h, string.h, time.h)

  • Dateikonzept, Streams

  • einfache Algorithmen (Sortierfunktionen, Reihenentwicklung, gleichverteilte Permutation)

  • Übungsprogramme zur Vertiefung der Programmierkenntnisse

Literatur

Kernighan, Brian W (Ritchie, Dennis M.;)
The C programming language
ISBN: 9780131103702
Upper Saddle River, NJ [u.a.] : Prentice Hall PTR, 2009

Sedgewick, Robert 
Algorithms in C
ISBN: 0201316633
Reading, Mass. [u.a.] : Addison-Wesley, 2007 

Kaiser, Ulrich (Kecher, Christoph.;)
C/C++: Von den Grundlagen zur professionellen Programmierung
ISBN: 9783898428392
Bonn : Galileo Press, 2010

Wolf, Jürgen 
C von A bis Z : das umfassende Handbuch
ISBN: 3836214113
Bonn : Galileo Press, 2009

Lehrveranstaltung L0201: Prozedurale Programmierung
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0202: Prozedurale Programmierung
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0577: Nichttechnische Ergänzungskurse im Bachelor

Modulverantwortlicher Dagmar Richter
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Nichttechnischen Angebote (NTA) 

vermitteln die in Hinblick auf das Ausbildungsprofil der TUHH nötigen Kompetenzen, die ingenieurwissenschaftliche Fachlehre fördern aber nicht abschließend behandeln kann: Eigenverantwortlichkeit, Selbstführung, Zusammenarbeit und fachliche wie personale Leitungsbefähigung der zukünftigen Ingenieurinnen und Ingenieure. Er setzt diese Ausbildungsziele in seiner Lehrarchitektur, den Lehr-Lern-Arrangements, den Lehrbereichen und durch Lehrangebote um, in denen sich Studierende wahlweise für spezifische Kompetenzen und ein Kompetenzniveau auf Bachelor- oder Masterebene qualifizieren können. Die Lehrangebote sind jeweils in einem Modulkatalog Nichttechnische Ergänzungskurse zusammengefasst. 

Die Lehrarchitektur

besteht aus einem studiengangübergreifenden Pflichtstudienangebot. Durch dieses zentral konzipierte Lehrangebot wird die Profilierung der TUHH Ausbildung auch im Nichttechnischen Bereich gewährleistet.

Die Lernarchitektur erfordert und übt eigenverantwortliche Bildungsplanung in Hinblick auf den individuellen Kompetenzaufbau ein und  stellt dazu Orientierungswissen zu thematischen Schwerpunkten  von Veranstaltungen bereit.

Das über den gesamten Studienverlauf begleitend studierbare Angebot kann ggf. in ein-zwei Semestern studiert werden. Angesichts der bekannten, individuellen Anpassungsprobleme beim Übergang von Schule zu Hochschule in den ersten Semestern und um individuell geplante Auslandsemester zu fördern, wird jedoch von einer Studienfixierung in konkreten Fachsemestern abgesehen.

Die Lehr-Lern-Arrangements

sehen für Studierende - nach B.Sc. und M.Sc. getrennt - ein semester- und fachübergreifendes voneinander Lernen vor. Der Umgang mit Interdisziplinarität und einer Vielfalt von Lernständen in Veranstaltungen wird eingeübt - und in spezifischen Veranstaltungen gezielt gefördert.

Die Lehrbereiche

basieren auf Forschungsergebnissen aus den wissenschaftlichen Disziplinen Kulturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Kunst, Geschichtswissenschaften, Kommunikationswissenschaften, Migrationswissenschaften, Nachhaltigkeitsforschung und aus der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften. Über alle Studiengänge hinweg besteht im Bachelorbereich zusätzlich ab Wintersemester 2014/15 das Angebot, gezielt Betriebswirtschaftliches und Gründungswissen aufzubauen. Das Lehrangebot wird durch soft skill und Fremdsprachkurse ergänzt. Hier werden insbesondere kommunikative Kompetenzen z.B. für Outgoing Engineers gezielt gefördert.

Das Kompetenzniveau

der Veranstaltungen in den Modulen der nichttechnischen Ergänzungskurse unterscheidet sich in Hinblick auf das zugrunde gelegte Ausbildungsziel: Diese Unterschiede spiegeln sich in den verwendeten Praxisbeispielen, in den - auf unterschiedliche berufliche Anwendungskontexte verweisende - Inhalten und im für M.Sc. stärker wissenschaftlich-theoretischen Abstraktionsniveau. Die Soft skills für Bachelor- und für Masterabsolventinnen/ Absolventen unterscheidet sich an Hand der im Berufsleben unterschiedlichen Positionen im Team und bei der Anleitung von Gruppen.

Fachkompetenz (Wissen)

Die Studierenden können

  • ausgewählte Spezialgebiete innerhalb der jeweiligen nichttechnischen Mutterdisziplinen verorten,
  • in den im Lehrbereich vertretenen Disziplinen grundlegende Theorien, Kategorien, Begrifflichkeiten, Modelle,  Konzepte oder künstlerischen Techniken skizzieren,
  • diese fremden Fachdisziplinen systematisch auf die eigene Disziplin beziehen, d.h. sowohl abgrenzen als auch Anschlüsse benennen,
  • in Grundzügen skizzieren, inwiefern wissenschaftliche Disziplinen, Paradigmen, Modelle, Instrumente, Verfahrensweisen und Repräsentationsformen der Fachwissenschaften einer individuellen und soziokulturellen Interpretation und Historizität unterliegen,              
  • können Gegenstandsangemessen in einer Fremdsprache kommunizieren (sofern dies der gewählte Schwerpunkt im nichttechnischen Bereich ist).


Fertigkeiten

Die Studierenden können in ausgewählten Teilbereichen

  • grundlegende Methoden der genannten Wissenschaftsdisziplinen anwenden.
  • technische Phänomene, Modelle, Theorien usw. aus der Perspektive einer anderen, oben erwähnten Fachdisziplin befragen.
  • einfache Problemstellungen aus den behandelten Wissenschaftsdisziplinen erfolgreich bearbeiten,
  • bei praktischen Fragestellungen in Kontexten, die den technischen Sach- und Fachbezug übersteigen, ihre Entscheidungen zu Organisations- und Anwendungsformen der Technik begründen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind fähig ,

  • in unterschiedlichem Ausmaß kooperativ zu lernen
  • eigene Aufgabenstellungen in den o.g. Bereichen in adressatengerechter Weise in einer Partner- oder Gruppensituation zu präsentieren und zu analysieren,
  • nichttechnische Fragestellungen einer Zuhörerschaft mit technischem Hintergrund verständlich darzustellen
  • sich landessprachlich kompetent, kulturell angemessen und geschlechtersensibel auszudrücken (sofern dies der gewählte Schwerpunkt im NTW-Bereich ist) .


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in ausgewählten Bereichen in der Lage,

  • die eigene Profession und Professionalität im Kontext der lebensweltlichen Anwendungsgebiete zu reflektieren,
  • sich selbst und die eigenen Lernprozesse zu organisieren,
  • Fragestellungen vor einem breiten Bildungshorizont zu reflektieren und verantwortlich zu entscheiden,
  • sich in Bezug auf ein nichttechnisches Sachthema mündlich oder schriftlich kompetent auszudrücken.
  • sich als unternehmerisches Subjekt zu organisieren,   (sofern dies ein gewählter Schwerpunkt im NTW-Bereich ist).


Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Lehrveranstaltungen
Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls.

Modul M1111: Mechanik für Technomathematiker

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mechanik I für Technomathematiker (L1436) Vorlesung 2 3
Mechanik I für Technomathematiker (L1437) Gruppenübung 2 1
Mechanik II für Technomathematiker (L1438) Vorlesung 2 3
Mechanik II für Technomathematiker (L1439) Gruppenübung 2 1
Modulverantwortlicher Dr. Marc-André Pick
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Mathematik und Physik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können


  • die axiomatische Vorgehensweise bei der Erarbeitung der mechanischen Zusammenhänge beschreiben;
  • Fachwissen aus dem Bereich der Stereostatik und der Elastostatik präsentieren;
  • wesentliche Schritte der Modellbildung erkläutern und dabei auf  Anwendungsszenarien in der Mechanik eingehen;
  • die Bedeutung von Technomathematikern in der Zusammenarbeit mit Ingenieuren einschätzen.
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • die wesentlichen Elemente der mathematischen / mechanischen Analyse und Modellbildung anwenden und im Kontext eigener Fragestellung umsetzen;
  • grundlegende Methoden der Statik und der Elastostatik auf Probleme des Ingenieurwesens anwenden;
  • Tragweite und Grenzen der eingeführten Methoden der Statik und Elastostatik abschätzen, beurteilen und sich weiterführende Ansätze erarbeiten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen und sich gegenseitig bei der Lösungsfindung unterstützen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, ihre eigenen Stärken und Schwächen einzuschätzen und darauf basierend ihr Zeit- und Lernmanagement zu organisieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 8
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 20 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 180 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1436: Mechanik I für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Marc-André Pick
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Kräftesysteme und Gleichgewicht

Gewichtskraft und Schwerpunkt

Lagerung von Körpern

Fachwerke

Haftung und Reibung

elastischer Stab

Ebener Spannungszustand

Verzerrungszustand, Elastizitätsgesetz

Literatur D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 1. 11. Auflage, Springer (2011).
Lehrveranstaltung L1437: Mechanik I für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Marc-André Pick
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1438: Mechanik II für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Marc-André Pick
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Balken, Rahmen, Bogen

Balkenbiegung

Torsion

Knickung

Seilstatik

Prinzip der virtuellen Arbeit

Numerische Verfahren der Elastostatik

Literatur D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 2, 4. 11. Auflage, Springer (2011).
Lehrveranstaltung L1439: Mechanik II für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Marc-André Pick
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0718: Lineare Algebra für Technomathematiker

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Lineare Algebra 1 für Technomathematiker (L0587) Vorlesung 4 4
Lineare Algebra 1 für Technomathematiker (L0588) Gruppenübung 2 4
Lineare Algebra 2 für Technomathematiker (L0589) Vorlesung 4 4
Lineare Algebra 2 für Technomathematiker (L0590) Gruppenübung 2 4
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulmathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • die grundlegenden Begriffe der Linearen Algebra definieren, an Beispielen illustrieren und zueinander in Beziehung setzen,
  • Beweisstrategien angeben,
  • Beweisschritte zu zentralen Theoremen skizzieren.

Studierende sind außerdem in der Lage, wesentliche Schritte der Modellbildung zu erläutern und können dabei auf Anwendungsszenarien eingehen.

Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • die Werkzeuge der Linearen Algebra anzuwenden,
  • Algorithmen (z.B. zum Lösen von Gleichungssystemen, zur Berechnung der Determinante oder zur Bestimmung von Eigenwerten und Eigenvektoren) in MATLAB zu implementieren und zu testen,
  • Beweise für Aussagen der Linearen Algebra zu entwickeln und in nachvollziehbarer Weise zu dokumentieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen,
  • Lösungen/Beweise zu Übungsaufgaben adressatengerecht an der Tafel präsentieren (in der begleitenden Übung).
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen,
  • zusätzliche Informationen aus der Literatur zu gewinnen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 312, Präsenzstudium 168
Leistungspunkte 16
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0587: Lineare Algebra 1 für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Beweisprinzipien, Mengen, Relationen
  2. Körper
  3. Vektorräume
  4. Anwendungen von Vektorräumen
  5. Lineare Abbildungen
  6. Polynome
  7. Determinanten
  8. Gruppen
Literatur
  • G. Fischer, Lineare Algebra: Eine Einführung für Studienanfänger
  • A. Beutelspacher: Lineare Algebra: Eine Einführung in die Wissenschaft der Vektoren, Abbildungen und Matrizen
  • J. Liesen, V. Mehrmann: Lineare Algebra: Ein Lehrbuch über die Theorie mit Blick auf die Praxis
  • G. Strang: Introduction to Linear Algebra
Lehrveranstaltung L0588: Lineare Algebra 1 für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0589: Lineare Algebra 2 für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Eigenwerte
  2. Bilinearformen
  3. Singulärwertzerlegung
  4. Tensorprodukte
  5. Anwendung: Lineare gewöhnliche Differentialgleichungen
Literatur siehe Lineare Algebra 1 für Technomathematiker
Lehrveranstaltung L0590: Lineare Algebra 2 für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0774: Elektrotechnik für Technomathematiker

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnik I für Technomathematiker (L0754) Vorlesung 2 3
Elektrotechnik I für Technomathematiker (L0755) Gruppenübung 1 1
Elektrotechnik II für Technomathematiker (L0756) Vorlesung 2 3
Elektrotechnik II für Technomathematiker (L0757) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Dr. Heinz-Dietrich Brüns
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen die grundlegenden Theorien, Zusammenhänge und Methoden der elektrischen und magnetischen Feldberechnung und der linearen Netzwerktheorie. Hierzu gehören insbesondere:

  • die Maxwellschen Gleichungen in Integralform
  • die Beschreibung elektrischer und magnetischer Felder mit vektoriellen Feldgrößen in verschiedenen Koordinatensystemen,
  • grundlegende Materialbeziehungen,
  • das Gauss'sche Gesetz,
  • das Ampère'sche Gesetz,
  • das Induktionsgesetz,
  • die Kirchhoffschen Regeln,
  • das Ohmsche Gesetz,
  • die Begriffe und Definition des Widerstands, der Kapazität und der Induktivität,
  • Methoden zur Vereinfachung und Analyse von linearen Netzwerken,
  • die komplexen Zahlen und ihre Verwendung in der Wechselstromtechnik,
  • das Konzept der Impedanz,
  • Resonanzerscheinungen,
  • Ortskurven,
  • Energie und Leistung in der Wechselstromtechnik,
  • Drehstrom,
  • Transienten

Die Studierenden können wesentliche Schritte der Modellbildung erläutern und dabei auf  Anwendungsszenarien in der Elektrotechnik eingehen.


Fertigkeiten

Die Studenten können die Grundgesetze der elektrischen und magnetischen Felder anwenden und die Beziehungen zwischen Feldgrößen aufstellen und auswerten. Widerstände, Kapazitäten und Induktivitäten einfacher Anordnungen können berechnet werden. Die Studierenden können die Beziehungen zwischen Strömen und Spannungen in einfachen Netzwerken aufstellen, die Größen berechnen und Schaltungen dimensionieren.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten. Sie können Konzepte erklären und anhand von Beispielen das eigene oder das Verständnis anderer überprüfen und vertiefen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Grundlagenliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen. Die Studierenden entwickeln die Ausdauer, um auch schwierigere Problemstellungen zu bearbeiten.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 156, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 8
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0754: Elektrotechnik I für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Heinz-Dietrich Brüns
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung
  • Elektrostatik
  • Das stationäre elektrische Strömungsfeld
  • Einfache elektrische Netzwerke
  • Stationäre Magnetfelder
Literatur
  • M. Albach, "Elektrotechnik", (Pearson, München, 2011).
Lehrveranstaltung L0755: Elektrotechnik I für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Heinz-Dietrich Brüns
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Die Übung dient der Vertiefung und Einübung der Vorlesungsinhalte.
Literatur
  • M. Albach, "Elektrotechnik", (Pearson, München, 2011).
Lehrveranstaltung L0756: Elektrotechnik II für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Heinz-Dietrich Brüns
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Periodische und sinusförmige Signale
  • Schaltvorgänge in elektrischen Netzwerken
Literatur
  • M. Albach, "Elektrotechnik", (Pearson, München, 2011).
Lehrveranstaltung L0757: Elektrotechnik II für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Heinz-Dietrich Brüns
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Die Übung dient der Vertiefung und Einübung der Vorlesungsinhalte.

Literatur

M. Albach, "Elektrotechnik", (Pearson, München, 2011).

Modul M0690: Analysis für Technomathematiker

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Analysis I für Technomathematiker (L0483) Vorlesung 4 4
Analysis I für Technomathematiker (L0484) Gruppenübung 2 4
Analysis II für Technomathematiker (L0485) Vorlesung 4 4
Analysis II für Technomathematiker (L0486) Gruppenübung 2 4
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulmathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • die grundlegenden Eigenschaften des Körpers der reellen Zahlen benennen, definieren und erläutern,
  • die topologischen Grundbegriffe im metrischen Raum definieren und gegenüberstellen, 
  • insbesondere deren Gesetzmäßigkeiten und Zusammenhänge mit den Begriffen Konvergenz und Stetigkeit beschreiben,
  • die Grundbegriffe der Differential- und Integralrechung in einer Veränderlichen sowie der Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen in der besprochenen Detailtiefe definieren, korrekt verwenden und erläutern.

Sie können insbesondere alle besprochenen Konzepte korrekt definieren, am Beispiel erklären und untereinander in Beziehung setzen sowie Beweisschritte zu zentralen Theoremen skizzieren.

Studierende sind außerdem in der Lage, wesentliche Schritte der Modellbildung zu erläutern und können dabei auf Anwendungsszenarien eingehen.

Fertigkeiten

Die Studierenden können 

  • topologische Eigenschaften (z.B. Beschränktheit, Offenheit, Abgeschlossenheit, Vollständigkeit, Kompaktheit) konkreter Mengen in metrischen Räumen bestimmen und untereinander in Beziehung setzen,
  • Konvergenz und Divergenz von Folgen und Reihen sowie Stetigkeit, gleichmäßige Stetigkeit und Lipschitzstetigkeit konkreter Funktionen zwischen metrischen Räumen erkennen und beweisen,
  • Funktionen in einer oder mehreren Veränderlichen differenzieren
  • entscheiden, ob eine gegebene Funktion einer Veränderlicher Riemannintegrierbar ist und ggfs. deren Riemannintegral berechnen,
  • Taylorreihe und Taylorpolynom einer hinreichend glatten Funktion einer oder mehrerer Veränderlicher berechnen, 
  • lokale und globale Extrema einer gegebenen Funktion mit oder ohne Nebenbedingungen ermitteln
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten (z.B. im Rahmen der wöchentlichen Hausaufgaben) und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (i.d.R. während der Übung).

Selbstständigkeit

Die Studierenden

  • sind in der Lage, zusätzliche Informationen aus der genannten (sowie weiterer) Literatur zu gewinnen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen,
  • können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Lineare Algebra für TM, Mechanik für TM, Elektrotechnik für TM) verknüpfen und in praktischen Problemen mit entsprechendem Kontext anwenden,
  • haben genügend Durchhaltevermögen und Frustrationstoleranz entwickelt um schwierige Probleme bis zur Lösung durchzustehen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 312, Präsenzstudium 168
Leistungspunkte 16
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0483: Analysis I für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Marko Lindner, Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Logik, Mengenlehre
  • Gleichmächtigkeit
  • Zahlenbereiche
  • metrische Räume, Konvergenz
  • Stetigkeit
Literatur
  • K. Königsberger: Analysis I und II
  • O. Forster: Analysis 1 und 2
  • H. Heuser: Lehrbuch der Analysis. Teile 1 und 2
Lehrveranstaltung L0484: Analysis I für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Marko Lindner, Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0485: Analysis II für Technomathematiker
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Marko Lindner, Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Differentialrechung in 1D
  • Integralrechnung in 1D
  • Funktionenfolgen und -reihen
  • Differentialrechung in mehreren Veränderlichen
Literatur
  • K. Königsberger: Analysis I und II
  • O. Forster: Analysis 1 und 2
  • H. Heuser: Lehrbuch der Analysis. Teile 1 und 2


Lehrveranstaltung L0486: Analysis II für Technomathematiker
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Marko Lindner, Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0553: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen (L0131) Vorlesung 4 4
Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen (L0132) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Veranstaltung Prozedurale Programmierung oder gleichwertige Programmierkenntnisse in imperativer Programmierung

Zwingende Voraussetzung ist die Beherrschung imperativer Programmierung (C, Pascal, Fortran oder ähnlich). Sie sollten also z.B. einfache Datentypen (integer, double, char, bool), arrays, if-then-else, for, while, Prozedur- bzw. Funktionsaufrufe und Zeiger kennen und in eigenen Programmen damit experimentiert haben, also auch Editor, Linker, Compiler und Debugger nutzen können. Die Veranstaltung beginnt mit der Einführung von Objekten, setzt also auf oben genannte Grundlagen auf.

Dieser Hinweis ist insbesondere wichtig für Studiengänge wie AIW, GES, LUM da oben genannte Voraussetzungen dort nicht Bestandteil des Studienplans sind, sondern zu den Studienvoraussetzungen dieser Studiengänge zählen. Die Studiengänge ET, CI und IIW besitzen die erforderlichen Vorkenntnisse aus der Veranstaltung Prozedurale Programmierung im ersten Semester.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die Grundzüge des Software-Entwurfs wie den Entwurf einer Klassenarchitektur unter Einbeziehung vorhandener Klassenbibliotheken und Entwurfsmuster erklären.

Studierende können grundlegende Datenstrukturen der diskreten Mathematik beschreiben sowie wichtige Algorithmen zum Sortieren und Suchen bezüglich ihrer Komplexität bewerten.



Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • Software mit gegebenen Entwurfsmustern, unter Verwendung von Klassenhierarchien und Polymorphie zu entwerfen.
  • Softwareentwicklung und Tests unter Verwendung von Versionsverwaltungssystemen und google Test durchzuführen.
  • Sortierung und Suche nach Daten effizient durchzuführen.
  • die Komplexität von Algorithmen abzuschätzen.




Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können in Teams arbeiten und in Foren kommunizieren.


Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage selbständig über einen Zeitraum von 2-3 Wochen, unter Verwendung von SVN Repository und google Test, Programmieraufgaben z.B. LZW Datenkompression zu lösen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung, Übungen und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0131: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Objektorientierte Analyse und Entwurf:

  • Objektorientierte Programmierung in C++ und Java 
  • generische Programmierung
  • UML
  • Entwurfsmuster

 Datenstrukturen und Algorithmen:

  • Komplexität von Algorithmen
  • Suchen, Sortieren, Hashing,
  • Stapel, Schlangen, Listen
  • Bäume (AVL, Heap, 2-3-4, Trie, Huffman, Patricia, B),
  • Mengen, Prioritätswarteschlangen
  • gerichtete und ungerichtete Graphen (Spannbäume, kürzeste und längste Wege)
Literatur Skriptum
Lehrveranstaltung L0132: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1113: Proseminar Technomathematik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Proseminar Mathematik (L0919) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker

oder

  • Mathematik I - IV für Ingenieurstudierende, und
  • eine weiterführende Vorlesung bei dem für das Proseminar verantwortlichen Dozenten
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden entwickeln ein tiefes Verständnis für den zu bearbeitenden mathematischen Gegenstand.

Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • ein fortgeschrittenes mathematisches Thema verstehen, analysieren, einordnen und bearbeiten,
  • dabei die empfohlene Literatur gründlich studieren und korrekt einbeziehen,
  • ihre Erkenntnisse mathematisch korrekt und verständlich präsentieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können ihre Ergebnisse in geeigneter Weise vor der Gruppe präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können eine wissenschaftliche Präsentation bei eigener Zeiteinteilung anfertigen, insbesondere

  • selbstständig die relevante Literatur recherchieren und kritisch hinterfragen,
  • eigene Gedanken machen und einbringen,
  • die Präsentation rechtzeitig fertigstellen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0919: Proseminar Mathematik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Sabine Le Borne, Prof. Marko Lindner, Dr. Christian Seifert, Prof. Heinrich Voß, Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH, Dr. Mijail Guillemard
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Ausgewählte Themen aus den Bereichen

  • Angewandte Analysis
  • Numerische Lineare Algebra
  • Numerische Mathematik/Wissenschaftliches Rechnen
  • Diskrete Mathematik
Literatur

wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben

Modul M1075: Numerische Mathematik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerische Mathematik (L1357) Vorlesung 4 6
Numerische Mathematik (L1358) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Jens Struckmeier
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Analysis

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Numerischen Mathematik wie lineare Gleichungssysteme und Fehleranalyse, Interpolation mit Polynomen und Splinefunktionen, Orthogonalisierungsmethoden und lineare Ausgleichsrechnung, lineare Optimierung, Numerische Integration, nichtlineare Gleichungen und Eigenwertprobleme beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Numerischen Mathematik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1357: Numerische Mathematik
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Lineare Gleichungssysteme und Fehleranalyse
  • Interpolation mit Polynomen und Splinefunktionen
  • Orthogonalisierungsmethoden und Lineare Ausgleichsrechnung
  • Lineare Optimierung,insbesondere Simplexverfahren
  • Numerische Integration
  • Nichtlineare Gleichungen
  • Eigenwertprobleme
Literatur
  • Numerische Mathematik, Jochen Werner, Vieweg, 1992
  • Numerische Mathematik, Robert Schaback, Holger Wendland, Auflage: 5., vollst. neu bearb. Aufl. 2005 (8. September 2004), Sprache: Deutsch, ISBN-10: 3540213945, ISBN-13: 978-3540213949
  • Numerische Mathematik, Hans-Rudolf Schwarz, Norbert Köckler, Vieweg+Teubner Verlag, 2011, ISBN: 3834815519 ISBN: 9783834815514
  • Stoer/Bulirsch: Numerische Mathematik 1, Roland Freund, Ronald Hoppe, Springer; Auflage: 10., neu bearb. Aufl. 2007 (18. April 2007), Sprache: Deutsch, ISBN-10: 354045389X, ISBN-13: 978-3540453895
  • Numerische Mathematik I, Peter Deuflhard, Andreas Hohmann, Gruyter; Auflage: 3., überarb. A. (18. April 2002), Deutsch, ISBN-10: 3110171821, ISBN-13: 978-3110171822


Lehrveranstaltung L1358: Numerische Mathematik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1085: Mathematische Stochastik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Stochastik (L1392) Vorlesung 4 6
Mathematische Stochastik (L1393) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Holger Drees
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Mathematischen Stochastik wie Wahrscheinlichkeitsmaße und Zufallsexperimente, Zufallsvariablen und Bildmaße, Kenngrößen von Zufallsvariablen und Verteilungen, Übergangswahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeiten, Gesetze der großen Zahlen und Grenzwertsätze, messbare Funktionen und das allgemeine Maßintegral beschreiben und anhand von Beispielen erklären
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Stochastik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1392: Mathematische Stochastik
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Wahrscheinlichkeitsmodelle und Zufallsexperimente
  • Zufallsvariable und Bildmaße, Kenngrößen von Zufallsvariablen und Verteilungen
  • Mehrstufige Modelle: Übergangswahrscheinlichkeiten und stochastische Unabhängigkeien
  • Gesetze der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz, Poissonscher Grenzwertsatz
  • Messbare Funktionen und allgemeines Maßintegral und deren Anwendung in der Stochastik
  • Exemplarische Behandlung von Fragestellungen aus den Gebieten Statistik, stochastische Prozesse, Versicherungsmathematik
  • Probleme der stochastischen Modellierung
Literatur
  • K. Behnen und G. Neuhaus (2003). Grundkurs Stochastik (4. Aufl.). PD-Verlag
  • P. Billingsley (1995). Probability and Measure (3. ed.). Wiley.
  • H. Dehling und B. Haupt (2003). Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Springer.
  • C. Hesse (2003). Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie. Vieweg Verlag.
  • U. Krengel (2000). Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Vieweg.
Lehrveranstaltung L1393: Mathematische Stochastik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1074: Höhere Analysis

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Höhere Analysis (L1355) Vorlesung 4 6
Höhere Analysis (L1356) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Vicente Cortés
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Höheren Analysis wie Untermannigfaltigkeiten, Tangentialbünde, Lebesguesche Integrationstheorie, Grundbegriffe der Funktionsanalysis, den Hilbertraum L2, Fourier-Analysis, LP-Räume, Klassische Ungleichungen und Grundzüge einer allgemeinen Maß- und Integrationstheorie beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Höheren Analysis mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1355: Höhere Analysis
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Untermannigfaltigkeiten der Rn
  • Tangentialbündel
    • Differential von differenzierbaren Abbildungen
    • Integralsätze für Untermannigfaltigkeiten (in allgemeiner Form)
  • Lebesguesche Integrationstheorie
  • Grundbegriffe der Funktionsanalysis
  • Der HilbertraumL2 und Fourier-Analysis
  • LP-Räume
  • Klassische Ungleichungen
  • Grundzüge einer allgemeinen Maß- und Integrationstheorie
Literatur

a) Vektoranalysis - Differentialformen in Analysis, Geometrie und Physik

  • Autoren: Ilka Agricola, Thomas Friedrich
  • Vieweg + Teubner Verlag, 2. Auflage, 2010
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3834810169
  • ISBN-13: 978-3834810168


b) Analysis 3: Maß- und Integrationstheorie, Integralsätze im IRn und Anwendungen (Aufbaukurs Mathematik)

  • Autor: Otto Forster
  • Vieweg+Teubner Verlag; Auflage: 7., überarb. Aufl. 2012
  • Sprache: Deutsch
  •  ISBN-10: 3834823732
  • ISBN-13: 978-3834823731

  

c) Höhere Analysis, 

  • Autor: R. Lauterbach

    (Skript, WS 09/10, verfügbar auf http://www.math.uni-hamburg.de/home/lauterbach/analysis3_WS0910.html#skript)      


d) Real and complex analysis

  • Autor: Walter Rudin
  • Verlag: Oldenbourg Wissenschaftsverlag (25. August 1999)
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN-10: 3486247891
  • ISBN-13: 978-3486247893

oder

    Real and complex analysis

  • Autor: Walter Rudin
  • McGraw-Hill, 1987 , 3. illustrierte Neuauflage
  • Sprache: Englisch
  • Digitalisiert: 2. Febr. 2010
  • ISBN: 0070542341, 9780070542341

e) An Introduction to Measure Theory (Graduate Studies in Mathematics)

  • Autor: Terence Tao
  • Verlag: American Mathematical Society (15. September 2011)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0821869191
  • ISBN-13: 978-0821869192


f) Maß- und Integrationstheorie

  • Autor: Heinz Bauer
  • Verlag: de Gruyter; Auflage: 2., überarb. A. (1. Juli 1992)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 3110136252
  • ISBN-13: 978-3110136258

      

g) Maß- und Integrationstheorie

  • Autor: Jürgen Elstrodt
  • Springer, 2004
  • ISBN-10: 3540213902
  • ISBN-13: 9783540213901
Lehrveranstaltung L1356: Höhere Analysis
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0829: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Betriebswirtschaftliche Übung (L0882) Hörsaalübung 2 3
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre (L0880) Vorlesung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Christoph Ihl
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulkenntnisse in Mathematik und Wirtschaft
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können...

  • grundlegende Begriffe und Kategorien aus dem Bereich Wirtschaft und Management benennen und erklären
  • grundlegende Aspekte wettbewerblichen Unternehmertums beschreiben (Betrieb und Unternehmung, betrieblicher Zielbildungsprozess)
  • wesentliche betriebliche Funktionen erläutern, insb. Funktionen der Wertschöpfungskette (z.B. Produktion und Beschaffung, Innovationsmanagement, Absatz und Marketing) sowie Querschnittsfunktionen (z.B. Organisation, Personalmanagement, Supply Chain Management, Informationsmanagement) und die wesentlichen Aspekte von Entrepreneurship-Projekten benennen
  • Grundlagen der Unternehmensplanung (Entscheidungstheorie, Planung und Kontrolle) wie auch spezielle Planungsaufgaben (z.B. Projektplanung, Investition und Finanzierung) erläutern
  • Grundlagen des Rechnungswesens erklären (Buchführung, Bilanzierung, Kostenrechnung, Controlling)

Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • Unternehmensziele definieren und in ein Zielsystem einordnen sowie Zielsysteme strukturieren
  • Organisations- und Personalstrukturen von Unternehmen analysieren
  • Methoden für Entscheidungsprobleme unter mehrfacher Zielsetzung, unter Ungewissheit sowie unter Risiko zur Lösung von entsprechenden Problemen anwenden
  • Produktions- und Beschaffungssysteme sowie betriebliche Informationssysteme analysieren und einordnen
  • Einfache preispolitische und weitere Instrumente des Marketing analysieren und anwenden
  • Grundlegende Methoden der Finanzmathematik auf Invesititions- und Finanzierungsprobleme anwenden
  • Die Grundlagen der Buchhaltung, Bilanzierung, Kostenrechnung und des Controlling erläutern und Methoden aus diesen Bereichen auf einfache Problemstellungen anwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage

  • sich im Team zu organisieren und ein Projekt aus dem Bereich Entrepreneurship gemeinsam zu bearbeiten und einen Projektbericht zu erstellen
  • erfolgreich problemlösungsorientiert zu kommunizieren
  • respektvoll und erfolgreich zusammenzuarbeiten
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage

  • Ein Projekt in einem Team zu bearbeiten und einer Lösung zuzuführen
  • unter Anleitung einen Projektbericht  zu verfassen
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang mehrere schriftliche Leistungen über das Semester verteilt
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0882: Betriebswirtschaftliche Übung
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Katharina Roedelius, Tobias Vlcek
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

In der betriebswirtschaftlichen Horsaalübung werden die Inhalte der Vorlesung durch praktische Beispiele und die Anwendung der diskutierten Werkzeuge vertieft.

Bei angemessener Nachfrage wird parallel auch eine Problemorientierte Lehrveranstaltung angeboten, die Studierende alternativ wählen können. Hier bearbeiten die Studierenden in Gruppen ein selbstgewähltes Projekt, das sich thematisch mit der Ausarbeitung einer innovativen Geschäftsidee aus Sicht eines etablierten Unternehmens oder Startups befasst. Auch hier sollen die betriebswirtschaftlichen Grundkenntnisse aus der Vorlesung zum praktischen Einsatz kommen. Die Gruppenarbeit erfolgt unter Anleitung eines Mentors.

Literatur Relevante Literatur aus der korrespondierenden Vorlesung.
Lehrveranstaltung L0880: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Prof. Thorsten Blecker, Prof. Christian Lüthje, Prof. Christian Ringle, Prof. Kathrin Fischer, Prof. Cornelius Herstatt, Prof. Wolfgang Kersten, Prof. Matthias Meyer, Prof. Thomas Wrona
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Die Abgrenzung der BWL von der VWL und die Gliederungsmöglichkeiten der BWL
  • Wichtige Definitionen aus dem Bereich Management und Wirtschaft
  • Die wichtigsten Unternehmensziele und ihre Einordnung sowie (Kern-) Funktionen der Unternehmung
  • Die Bereiche Produktion und Beschaffungsmanagement, der Begriff des Supply Chain Management und die Bestandteile einer Supply Chain
  • Die Definition des Begriffs Information, die Organisation des Informations- und Kommunikations (IuK)-Systems und Aspekte der Datensicherheit; Unternehmensstrategie und strategische Informationssysteme
  • Der Begriff und die Bedeutung von Innovationen, insbesondere Innovationschancen, -risiken und prozesse
  • Die Bedeutung des Marketing, seine Aufgaben, die Abgrenzung von B2B- und B2C-Marketing
  • Aspekte der Marketingforschung (Marktportfolio, Szenario-Technik) sowie Aspekte der strategischen und der operativen Planung und Aspekte der Preispolitik
  • Die grundlegenden Organisationsstrukturen in Unternehmen und einige Organisationsformen
  • Grundzüge des Personalmanagements
  • Die Bedeutung der Planung in Unternehmen und die wesentlichen Schritte eines Planungsprozesses
  • Die wesentlichen Bestandteile einer Entscheidungssituation sowie Methoden für Entscheidungsprobleme unter mehrfacher Zielsetzung, unter Ungewissheit sowie unter Risiko
  • Grundlegende Methoden der Finanzmathematik
  • Die Grundlagen der Buchhaltung, der Bilanzierung und der Kostenrechnung
  • Die Bedeutung des Controlling im Unternehmen und ausgewählte Methoden des Controlling
  • Die wesentlichen Aspekte von Entrepreneurship-Projekten

Neben der Vorlesung, die die Fachinhalte vermittelt, erarbeiten die Studierenden selbstständig in Gruppen einen Business-Plan für ein Gründungsprojekt. Dafür wird auch das wissenschaftliche Arbeiten und Schreiben gezielt unterstützt.

Literatur

Bamberg, G., Coenenberg, A.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 14. Aufl., München 2008

Eisenführ, F., Weber, M.: Rationales Entscheiden, 4. Aufl., Berlin et al. 2003

Heinhold, M.: Buchführung in Fallbeispielen, 10. Aufl., Stuttgart 2006.

Kruschwitz, L.: Finanzmathematik. 3. Auflage, München 2001.

Pellens, B., Fülbier, R. U., Gassen, J., Sellhorn, T.: Internationale Rechnungslegung, 7. Aufl., Stuttgart 2008.

Schweitzer, M.: Planung und Steuerung, in: Bea/Friedl/Schweitzer: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Bd. 2: Führung, 9. Aufl., Stuttgart 2005.

Weber, J., Schäffer, U. : Einführung in das Controlling, 12. Auflage, Stuttgart 2008.

Weber, J./Weißenberger, B.: Einführung in das Rechnungswesen, 7. Auflage, Stuttgart 2006. 


Modul M1114: Seminar Technomathematik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Seminar: Technomathematik (L0920) Seminar 2 4
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker

oder

  • Mathematik I - IV für Ingenieurstudierende, und
  • eine weiterführende Vorlesung bei dem für das Seminar verantwortlichen Dozenten
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden entwickeln ein tiefes Verständnis für den zu bearbeitenden mathematischen Gegenstand.

Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • ein fortgeschrittenes mathematisches Thema verstehen, analysieren, einordnen und bearbeiten,
  • dabei die empfohlene sowie selbst gewählte Literatur gründlich studieren und korrekt einbeziehen,
  • ihre Erkenntnisse mathematisch korrekt und verständlich aufschreiben und präsentieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können ihre Ergebnisse in geeigneter Weise vor der Gruppe präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können eine wissenschaftliche Arbeit bei eigener Zeiteinteilung anfertigen, insbesondere

  • selbstständig die relevante Literatur recherchieren und kritisch hinterfragen,
  • eigene Gedanken machen und einbringen,
  • die Arbeit rechtzeitig fertigstellen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 4
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 0 % Schriftliche Ausarbeitung
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0920: Seminar: Technomathematik
Typ Seminar
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Christian Seifert, Prof. Sabine Le Borne, Prof. Marko Lindner, Dr. Christian Seifert, Dr. Jens-Peter Zemke, Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Ausgewählte Themen aus den Bereichen

  • Angewandte Analysis
  • Numerische Mathematik/Wissenschaftliches Rechnen
  • Diskrete Mathematik
Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben

Fachmodule der Vertiefung I. Mathematik

Modul M1429: Komplexe Funktionen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Komplexe Funktionen (L1038) Vorlesung 2 1
Komplexe Funktionen (L1042) Hörsaalübung 1 1
Komplexe Funktionen (L1041) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Timo Reis
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Analysis, Höhere Analysis, Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 34, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1038: Komplexe Funktionen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundzüge der Funktionentheorie

  • Funktionen einer komplexen Variable
  • Komplexe Differentiation
  • Konforme Abbildungen
  • Komplexe Integration
  • Cauchyscher Hauptsatz
  • Cauchysche Integralformel
  • Taylor- und Laurent-Reihenentwicklung
  • Singularitäten und Residuen
  • Integraltransformationen: Fourier und Laplace-Transformation
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1042: Komplexe Funktionen
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1041: Komplexe Funktionen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1052: Algebra

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Algebra (L1317) Vorlesung 4 6
Algebra (L1318) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Christoph Schweigert
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Algebra wie Gruppen, Ringe und Moduln benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Algebra mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1317: Algebra
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Gruppen (Lagrange, Homomorphiesätze, Operationen, Symmetrische Gruppe)
  • Ringe (euklidisch, faktoriell, Hauptideal-, Polynom-, Lokalisierung, Teilbarkeit)
  • Module (Klassifikation über Hauptidealringen mit Anwendungen, Tensorprodukt, äußere Algebra)
Literatur
  • Jantzen, Schwermer, "Algebra" (Springer)
  • Artin, "Algebra" (Birkhäuser)
  • Bosch, "Algebra" (Springer)
  • Lang, "Algebra" (Springer)
Lehrveranstaltung L1318: Algebra
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1056: Funktionalanalysis

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funktionalanalysis (L1327) Vorlesung 4 6
Funktionalanalysis (L1328) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Reiner Lauterbach
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lineare Algebra
  • Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Begriffe der Funktionalanalysis wie Banach- und Hilberträume, den Satz von Baire, Lineare Operatoren, Dualräume, klassische Funktionsräume, den Satz von Hahn-Banach, Nichtkompaktheit, das Spektrum und Kompakte Operatore beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Funktionalanalyse mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1327: Funktionalanalysis
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Normierte, Banach- und Hilberträume
  • Satz von Baire und Folgerungen (Grundprinzipien)
  • Lineare Operationen, Dualräume
  • Klassische Funktionsräume
  • Satz von Hahn-Banach, Nichtkompaktheit
  • Spektrum, Kompakte Operatoren
Literatur
  • Alt, Lineare Funktionalanalysis -Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, 2012
  • Werner, Funktionalanalysis, Springer, 2011
  • Rudin, Functional analysis, McGraw-Hill, 1973
  • Adams, Sobolev spaces, Academic press, 1975
Lehrveranstaltung L1328: Funktionalanalysis
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0715: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme (L0583) Vorlesung 2 3
Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme (L0584) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I + II für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker
  • Programmierkenntnisse in C
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • klassische und moderne Iterationsverfahren und deren Zusammenhänge untereinander benennen,
  • Konvergenzaussagen zu Iterationsverfahren wiedergeben,

  • Aspekte der effizienten Implementierung von Iterationsverfahren erklären.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • Iterationsverfahren zu implementieren, anzuwenden und zu vergleichen,
  • das Konvergenzverhalten von Iterationverfahren zu analysieren und gegebenenfalls Konvergenzraten zu berechnen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • mit ausreichender Ausdauer komplexe Problemstellungen über längere Zeiträume zu bearbeiten,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0583: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Schwachbesetzte Matrizen: Anordnungen und Speicherformate, direkte Löser
  2. Klassische Iterationsverfahren: Grundbegriffe, Konvergenz
  3. Projektionsverfahren
  4. Krylovraumverfahren
  5. Präkonditionierung (z.B ILU)
  6. Mehrgitterverfahren
Literatur
  1. Y. Saad, Iterative methods for sparse linear systems
Lehrveranstaltung L0584: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1062: Mathematische Statistik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Statistik (L1339) Vorlesung 3 4
Mathematische Statistik (L1340) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Natalie Neumeyer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Stochastik

Maßtheoretische Konzepte der Stochastik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Mathematischen Statistik wie die Substitutions- und Maximum-Likelihood-Methode zur Konstruktion von Schätzern, optimale unverfälschte Schätzer, optimale Tests für parametrische Verteilungsklassen, Suffizienz und Vollständigkeit und ihre Anwendung auf Schätz- und Testprobleme, Tests bei Normalverteilung und Konfidenzbereiche und Testfamilien beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematischen Statistik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1339: Mathematische Statistik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Die Substitutions- und Maximum-Likelihood-Methode zur Konstruktion von Schätzern
  • Optimale unverfälschte Schätzer
  • Optimale Tests für parametrische Verteilungsklassen (Neymann-Pearson-Theorie)
  • Suffizienz und Vollständigkeit und ihre Anwendung auf Schätz- und Testprobleme
  • Tests bei Normalverteilung (z.B. Studentscher Test)
  • Konfidenzbereiche und Testfamilien
Literatur
  • V. K. Rohatgi and A. K. Ehsanes Saleh (2001). An introduction to probability and statistics. Wiley.
  • L. Wasserman (2010). All of statistics : A concise course in statistical inference. Springer.
  • H. Witting (1985). Mathematische Statistik: Parametrische Verfahren bei festem Stichprobenumfang. Teubner.
Lehrveranstaltung L1340: Mathematische Statistik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0692: Approximation und Stabilität

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Approximation und Stabilität (L0487) Vorlesung 3 4
Approximation und Stabilität (L0488) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lineare Algebra: lin. Gleichungssystem, lin. Ausgleichsproblem, Eigenwerte, Singulärwerte
  • Analysis: Folgen, Reihen, Differential- und Integralrechnung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • funktionalanalytische Grundlagen (Hilbertraum, Operatoren) skizzieren und gegenüberstellen
  • Approximationsverfahren benennen und verstehen
  • Stabilitätsresultate angeben
  • spektrale Größen, Konditionszahlen, Regularisierungsmethoden diskutieren
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • funktionalanalytische Grundlagen (Hilbertraum, Operatoren) anwenden,
  • Approximationsverfahren anwenden,
  • Stabilitätsresultate anwenden,
  • spektrale Größen berechnen,
  • Regularisierungsmethoden anwenden


 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und ihre Ergebnisse in geeigneter Weise vor der Gruppe präsentieren (z.B. als Seminarvortrag).

Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Referat
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energietechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung l. Numerics (TUHH): Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0487: Approximation und Stabilität
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Es geht um die Lösung folgender Grundprobleme der linearen Algebra

  • lineare Gleichungssysteme,
  • lineare Ausgleichsprobleme,
  • Eigenwertprobleme

in Funktionenräumen (d.h. in Vektorräumen mit unendlicher Dimension) durch stabile Approximation des Problems in einem Raum mit endlicher Dimension.


Ablauf:

  • Crashkurs Hilbertraum: Metrik, Norm, Skalarprodukt, Vollständigkeit
  • Crashkurs Operatoren: Beschränktheit, Norm, Kompaktheit, Projektoren
  • gleichmäßige vs. starke Konvergenz, Approximationsverfahren
  • Anwendbarkeit / Stabilität von Approx.verfahren, Satz von Polski
  • Galerkinverfahren, Kollokation, Splineinterpolation, Abschneideverfahren
  • Faltungs- und Toeplitzoperatoren
  • Crashkurs C*-Algebren
  • Konvergenz von Konditionszahlen
  • Konvergenz spektraler Größen: Spektrum, Eigenwerte, Singulärwerte, Pseudospektrum
  • Regularisierungsverfahren (truncated SVD, Tichonov)
Literatur
  • R. Hagen, S. Roch, B. Silbermann: C*-Algebras in Numerical Analysis
  • H. W. Alt: Lineare Funktionalanalysis
  • M. Lindner: Infinite matrices and their finite sections
Lehrveranstaltung L0488: Approximation und Stabilität
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1079: Differentialgeometrie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Differentialgeometrie (L1365) Vorlesung 4 6
Differentialgeometrie (L1366) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Vicente Cortés
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Höhere Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Differentialgeometrie wie Kurven im euklidischen Raum, differenzierbare Mannigfaltigkeiten, Hyperflächen des euklidischen Raumes, Geodäten in Riemannschen Mannigfaltigkeiten und Riemannsche Mannigfaltigkeiten konstanter Krümmung beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Differentialgeometrie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1365: Differentialgeometrie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Kurven im euklidischen Raum
  • Einführung in differenzierbare Mannigfaltigkeiten
  • Hyperflächen des euklidischen Raumes
  • Flächen
  • Geodäten in Riemannschen Mannigfaltigkeiten
  • Riemannsche Mannigfaltigkeiten konstanter Krümmung
Literatur

Manfredo Perdigão do Carmo: Riemannian geometry, Birkhäuser, 1992.
Takashi Sakai, Riemannian geometry, AMS, 1996.
Frank Warner, Foundations of differentiable manifolds and Lie groups, Springer, 1983.

Lehrveranstaltung L1366: Differentialgeometrie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1080: Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme (L1367) Vorlesung 4 6
Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme (L1368) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Reiner Lauterbach
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Höhere Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte wie Modellbildung mit dynamischen Systemen, gewöhnliche Differentialgleichungen als dynamische Systeme, Langzeitverhalten von Orbits, hyperbolische Systeme, lineare Differentialgleichungen und Linearisierung, Strukturstabilität und Verzweigungen, symbolische Dynamik, Hamilton-Systeme und volumenerhaltende Systeme beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus den Gewöhnlichen Differenzialgleichungen und Dynamischen Systemen mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1367: Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Modellbildung mit dynamischen Systemen
  • Gewöhnliche Differentialgleichungen als dynamische Systeme (Existenz, Eindeutigkeit)
  • Langzeitverhalten von Orbits (Vorhersagbarkeit, Periodizität, Stabilität, Limesmengen, Attraktoren)
  • Hyperbolische Systeme, lineare Differentialgleichungen und Linearisierung
  • Strukturstabilität und Verzweigungen
  • Symbolische Dynamik
  • Hamilton-Systeme, volumenerhaltende Systeme


Literatur
  • H. Amann, Gewöhnliche Differentialgleichungen, de Gruyter 1995
  • C. Chicone, Ordinary Differential Equations with Applications, Springer 2006.
  • H. Heuser, Gewöhnliche Differentialgleichungen, Teubner 2009.
  • M. Hirsch, S. Smale, R. Devaney, Differential equations, dynamical systems, and an introduction to chaos, Elsevier 2004.
  • W. Walter, Gewöhnliche Differentialgleichungen, Springer 2000.


Lehrveranstaltung L1368: Gewöhnliche Differentialgleichungen und Dynamische Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1060: Optimierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Optimierung (L1333) Vorlesung 4 6
Optimierung (L1334) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Michael Hinze
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Analysis

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Optimierung wie Optimalitätsbedingungen, global konvergente Abstiegsverfahren, lokal schnell konvergente Verfahren, numerische Verfahren und Dualität beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Optimierung mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1333: Optimierung
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Modellbeispiele aus der Praxis
  • Unrestringierte Optimierung
    • notwendige und hinreichende Optimalbedingungen
    • global konvergente Abstiegsverfahren, z.B.
      • Gradientenverfahren
      • Trust-Region-Verfahren)
    • lokal schnell konvergente Verfahren, z.B.
      • Newton- und
      • Quasi-Newton-Verfahren)
    • lokal und global schnell konvergente Verfahren, z.B.
      • globalisierte Newton-Verfahren
  • Restringierte Optimierung
    • notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen
    • numerische Verfahren, z.B.
      • Penalty-Verfahren
      • SQP-Verfahren
  • Ausgewählte Kapitel, z.B.
    • konvexe Optimierung 
    • Dualität
    • parametrische Optimierung
Literatur
  • Ulbrich, M. and Ulbrich, S., Nichtlineare Optimierung, Verlag Birkhäuser Basel 2012    
  • C. Geiger and C. Kanzow, Numerische Verfahren zur Lösung unrestringierter Optimierungsaufgaben, Verlag Springer Berlin Heidelberg, 1999
  • C. Geiger and C. Kanzow, Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben, Verlag Springer Berlin Heidelberg, 2002
  • J. Nocedal and S. J. Wright, Numerical Optimization, Verlag: Springer, 1999
  • D. P. Bertsekas, Nonlinear Programming,  Publisher: Athena Scientific,1999, 2nd Edition


 

Lehrveranstaltung L1334: Optimierung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0852: Graphentheorie und Optimierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Graphentheorie und Optimierung (L1046) Vorlesung 2 3
Graphentheorie und Optimierung (L1047) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Diskrete Algebraische Strukturen

  • Mathematik I
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Graphentheorie und Optimierung benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.
Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen der Graphentheorie und Optimierung mit Hilfe der kennengelernten Konzepte mathematisch modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere einfache logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in heterogen zusammengestellten Teams (mit unterschiedlichem mathematischen Hintergrundwissen und aus unterschiedlichen Studiengängen)  zusammenzuarbeiten und die Mathematik als gemeinsame Sprache zu entdecken und beherrschen.
  • Sie können sich dabei insbesondere gegenseitig neue Konzepte erklären und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.

Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1046: Graphentheorie und Optimierung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Graphen, Durchlaufen von Graphen, Bäume
  • Planare Graphen
  • Kürzeste Wege
  • Minimale Spannbäume
  • Maximale Flüsse und minimale Schnitte
  • Sätze von Menger, König-Egervary, Hall
  • NP-vollständige Probleme
  • Backtracking und Heuristiken
  • Lineare Programmierung
  • Dualität
  • Ganzzahlige lineare Programmierung
Literatur
  • M. Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg, 2004
  • J. Matousek und J. Nesetril: Diskrete Mathematik, Springer, 2007
  • A. Steger: Diskrete Strukturen (Band 1), Springer, 2001
  • A. Taraz: Diskrete Mathematik, Birkhäuser, 2012
  • V. Turau: Algorithmische Graphentheorie, Oldenbourg, 2009
  • K.-H. Zimmermann: Diskrete Mathematik, BoD, 2006
Lehrveranstaltung L1047: Graphentheorie und Optimierung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1061: Maßtheoretische Konzepte der Stochastik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Maßtheoretische Konzepte der Stochastik (L1335) Vorlesung 3 4
Maßtheoretische Konzepte der Stochastik (L1338) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Holger Drees
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Mathematische Stochastik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Stochastik wie allgemeine Dichten, bedingte Erwartungswerte, Martingale in diskreter Zeit, Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen und Integraltransformationen beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Stochastik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1335: Maßtheoretische Konzepte der Stochastik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Allgemeine Dichten, Satz von Radon-Nikodym
  • Bedingte Erwartungswerte und Übergangskerne
  • Martingale in diskreter Zeit
  • Konvergenz von Wahrscheinlichkeitsmaßen
  • Integraltransformationen,  z.B.
    • erzeugende Funktionen
    • Fourier-Transformation
    • Laplace-Transformation
Literatur
  • H. Bauer, Maß- und Integrationstheorie, de Gruyter Lehrbuch, Auflage: 2., überarb. A. (1. Juli 1992)
  • H. Bauer, Wahrscheinlichkeitstheorie, de Gruyter Lehrbuch, Verlag: de Gruyter; Auflage: 5. durchges. und verb. (2002)
  • J. Estrodt, Maß- und Integrationstheorie, Springer, 7., korrigierte und aktualisierte Auflage 2011
Lehrveranstaltung L1338: Maßtheoretische Konzepte der Stochastik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0714: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (L0576) Vorlesung 2 3
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (L0582) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I, II, III für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II sowie Analysis III für Technomathematiker
  • MATLAB Grundkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen  benennen und deren Kernideen erläutern,
  • Konvergenzaussagen (inklusive der an das zugrundeliegende Problem gestellten Voraussetzungen) zu den behandelten numerischen Verfahren wiedergeben,

  • Aspekte der praktischen Durchführung numerischer Verfahren erklären.
  • Wählen Sie die entsprechende numerische Methode für konkrete Probleme, implementieren die numerischen Algorithmen effizient und interpretieren die numerischen Ergebnisse


Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • numerische Methoden zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen in MATLAB zu implementieren, anzuwenden und zu vergleichen,
  • das Konvergenzverhalten numerischen Methoden in Abhängigkeit vom gestellten Problem und des verwendeten Lösungsalgorithmus zu begründen,
  • zu gegebener Problemstellung einen geeigneten Lösungsansatz zu entwickeln, gegebenenfalls durch Zusammensetzen mehrerer Algorithmen, diesen durchzuführen und die Ergebnisse kritisch auszuwerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energietechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung l. Numerics (TUHH): Pflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0576: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Numerische Verfahren für Anfangswertprobleme

  • Einschrittverfahren
  • Mehrschrittverfahren
  • Steife Probleme
  • Differentiell-algebraische Gleichungen vom Index 1

Numerische Verfahren für Randwertaufgaben

  • Mehrzielmethode
  • Differenzenverfahren
  • Variationsmethoden
Literatur
  • E. Hairer, S. Noersett, G. Wanner: Solving Ordinary Differential Equations I: Nonstiff Problems
  • E. Hairer, G. Wanner: Solving Ordinary Differential Equations II: Stiff and Differential-Algebraic Problems
Lehrveranstaltung L0582: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1083: Diskrete Mathematik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Diskrete Mathematik (L1379) Vorlesung 4 6
Diskrete Mathematik (L1380) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Matthias Schacht
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Geometrie

Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Diskreten Mathematik wie elementare Kombinatorik und Zählkoeffizienten, Sortieralgorithmen, Graphen und Netzwerkalgorithmen, Komplexität, asymptotische Analyse, diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Erzeugende Funktionen, Prinzip der Inklusion und Exklusion, geordnete Mengen, Abzählen von Bäumen und Mustern und Grundlegendes aus Codierungstheorie oder Kryptographie beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Kombinatorik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1379: Diskrete Mathematik
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einführung in die Diskrete Mathematik
  • Themen:
    • Kombinatorische Grundaufgaben und Zählkoeffizienten
    • Sortieralgorithmen
    • Grundlegendes aus der Graphentheorie
    • Graphen und Netzwerkalgorithmen
    • Komplexität
    • asymptotische Analyse
    • Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    • Erzeugende Funktionen (Ring der formalen Potenzreihen)
    • Prinzip der Inklusion und Exklusion
    • Verversionsformeln
    • geordnete Mengen (Möbius Inversion)
    • Abzählen von Bäumen und Mustern
    • Grundlegendes aus Codierungstheorie oder Kryptographie
Literatur
  • M. Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg, 6., korr. Aufl. 2006
  • L. Lovász, J. Pelikan & K. Vesztergombi Diskrete Mathematik, Springer, 2005
  • J. Matoušek & J. Nešetřil: Diskrete Mathematik - Eine Entdeckungsreise, Springer, 2007
  • A. Steger: Diskrete Strukturen - Band 1: Kombinatorik, Graphentheorie, Algebra, Springer, 2. Aufl. 2007
  • A. Taraz: Diskrete Mathematik - Grundlagen und Methoden, Birkhäuser, 2012
Lehrveranstaltung L1380: Diskrete Mathematik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0561: Diskrete Algebraische Strukturen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Diskrete Algebraische Strukturen (L0164) Vorlesung 2 3
Diskrete Algebraische Strukturen (L0165) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Abiturkenntnisse in Mathematik.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Wissen: Die Studierenden kennen

  • zahlentheoretische und funktionsbasierte Modelle der Kryptographie sowie Grundlagen der linearen Codes;
  • den Aufbau und Struktur von Restklassenringen (Euklidische Ringe) und endlichen Körpern;
  • den Aufbau und die Struktur von Unter-, Summen- und Faktorstrukturen in algebraischen Gebilden sowie Homomorphismen zwischen diesen Strukturen;
  • den Aufbau und die Abzählung von elementaren kombinatorischen Strukturen;
  • die wichtigsten Beweiskonzepte der modernen Mathematik;
  • den Aufbau der höheren Mathematik basierend auf mathematischer Logik und Mengenlehre;
  • grundlegende Aspekte des Einsatzes von mathematischer Software (Computeralgebrasystem Maple) zur Lösung von algebraischen oder kombinatorischen Aufgabenstellungen.
Fertigkeiten

Fertigkeiten: Die Studierenden können

  • in Restklassenringen (Euklischen Ringen) rechnen;
  • Unter-, Summen- und Faktorstrukturen in algebraischen Gebilden aufstellen und in ihnen rechnen sowie algebraische Strukturen durch Homomorphismen aufeinander beziehen;
  • elementar-kombinatorische Strukturen identifizieren und abzählen;
  • die Sprache der Mathematik, basierend auf Mathematischer Logik und Mengenlehre, dienstbar verwenden;
  • einfache, im Kontext stehende mathematische Aussagen beweisen;
  • einschlägige mathematische Software (Computeralgebrasystem Maple) zielgerichtet einsetzen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0164: Diskrete Algebraische Strukturen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0165: Diskrete Algebraische Strukturen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0716: Hierarchische Algorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Hierarchische Algorithmen (L0585) Vorlesung 2 3
Hierarchische Algorithmen (L0586) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I, II, III für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II sowie Analysis III für Technomathematiker
  • Programmierkenntnisse in C
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • Vertreter hierarchischer Algorithmen benennen und ihre grundlegenden Merkmale herausstellen,
  • Konstruktionstechniken hierarchischer Algorithmen erklären,
  • Aspekte der effizienten Implementierung von hierarchischen Algorithmen diskutieren. 
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • die in der Vorlesung behandelten hierarchischen Algorithmen zu implementieren,
  • den Speicherbedarf und die Rechenzeitkomplexität der Algorithmen zu analysieren,
  • die Algorithmen an Problemstellungen unterschiedlicher Anwendungen anzupassen und somit problemadaptierte Varianten zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • mit ausreichender Ausdauer komplexe Problemstellungen über längere Zeiträume zu bearbeiten,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Kernfächer Mathematik (2 Kurse): Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung ll. Modelling and Simulation of Complex Systems (TUHH): Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0585: Hierarchische Algorithmen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Niedrigrangmatrizen
  • Separable Entwicklungen
  • Hierarchische Matrixpartitionen
  • Hierarchische Matrizen
  • Formatierte Matrixoperationen
  • Anwendungen
  • weitere Themen (z.B. H2-Matrizen, Matrixfunktionen, Tensorprodukte)
Literatur W. Hackbusch: Hierarchische Matrizen: Algorithmen und Analysis
Lehrveranstaltung L0586: Hierarchische Algorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1020: Numerik partieller Differentialgleichungen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerik partieller Differentialgleichungen (L1247) Vorlesung 2 3
Numerik partieller Differentialgleichungen (L1248) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I - IV (für Ingenieurstudierende) oder Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker
  • Numerische Mathematik 1
  • Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können partielle Differentialgleichungen den drei Grundtypen zuordnen.
  • Sie kennen für jeden Typ die passenden numerischen Zugänge.
  • Sie kennen das Konvergenzverhalten dieser Verfahren.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, zu gegebenen partiellen Differentialgleichungsproblemen numerische Lösungansätze zu formulieren, theoretische Konvergenzaussagen zu treffen sowie diese Ansätze in der Praxis durchzuführen, d.h. zu implementieren und zu testen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten und sich theoretische Grundlagen erklären.

Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 25 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1247: Numerik partieller Differentialgleichungen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Elementare Theorie und Numerik Partielle Diferentialgleichungen:

  • Typen partieller Differentialgleichungen
  • wohlgestellte Probleme
  • Finite Differenzen
  • Finite Elemente
  • Finite Volumen
  • Anwendungen
Literatur

Dietrich Braess: Finite Elemente: Theorie, schnelle Löser und Anwendungen in der Elastizitätstheorie, Berlin u.a., Springer 2007

Susanne Brenner, Ridgway Scott: The Mathematical Theory of Finite Element Methods, Springer, 2008

Peter Deuflhard, Martin Weiser: Numerische Mathematik 3
Lehrveranstaltung L1248: Numerik partieller Differentialgleichungen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1063: Stochastische Prozesse

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Stochastische Prozesse (L1343) Vorlesung 3 4
Stochastische Prozesse (L1344) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Holger Drees
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Stochastik

Maßtheoretische Konzepte der Stochastik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Begriffe wie die Klassifikation und Konstruktion stochastischer Prozesse, Markovsche Prozesse mit diskretem Zustandsraum in diskreter und stetiger Zeit, Erneuerungstheorie, allgemeine Markovsche Prozesse und Markovsche Halbgruppen, Poisson-Prozesse und Brownsche Bewegung beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern. 
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus den Stochastischen Prozessen mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1343: Stochastische Prozesse
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Klassifikation und Konstruktion stochastischer Prozesse, Existenzsätze
  • Markovsche Prozesse mit diskretem Zustandsraum 
    • in diskreter Zeit
    • und in stetiger Zeit
  • Erneuerungstheorie
  • Allgemeine Markovsche Prozesse und Markovsche Halbgruppen
  • Poisson-Prozess, Brownsche Bewegung
Literatur
  • Asmussen, S.: Applied Probability and Queues, 2.ed., Springer, New York 2003
  • Chung, K.L.: Markov Chains, 2.ed., Springer Berlin 1967
  • Grimmett, G.; Stirzaker, D.R.: Probability and Random Processes, 3.ed., Oxford University Press, Oxford 2009
  • Karlin, S.; Taylor, H.M.: A First Course in Stochastic Processes, 2.ed., Academic Press, New York 1975
  • Resnick, S.I.: Adventures in Stochastic Processes, 2.pr., Birkhäuser, Boston 1994
  • Stroock, D.W.: An Introduction to Markov Processes, Springer, New York 2005
Lehrveranstaltung L1344: Stochastische Prozesse
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0881: Mathematische Bildverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Bildverarbeitung (L0991) Vorlesung 3 4
Mathematische Bildverarbeitung (L0992) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis: partielle Ableitungen, Gradient, Richtungsableitung
  • Lineare Algebra: Eigenwerte, lineares Ausgleichsproblem
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • Klassen von Diffusionsgleichungen charakterisieren und vergleichen
  • elementare Methoden der Bildverarbeitung erklären
  • Methoden zur Segmentierung und Registrierung erläutern
  • funktionalanalytische Grundlagen skizzieren und gegenüberstellen
Fertigkeiten

Die Studierenden können 

  • elementare Methoden der Bildverarbeitung implementieren und anwenden  
  • moderne Methoden der Bildverarbeitung erklären und anwenden
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten und sich theoretische Grundlagen erklären.

Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Intelligence Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Kernfächer Mathematik (2 Kurse): Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0991: Mathematische Bildverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Elementare Methoden der Bildverarbeitung 
  • Glättungsfilter
  • Grundlagen der Diffusions- bzw. Wärmeleitgleichung
  • Variationsformulierungen in der Bildverarbeitung
  • Kantenerkennung
  • Segmentierung
  • Registrierung
Literatur Bredies/Lorenz: Mathematische Bildverarbeitung
Lehrveranstaltung L0992: Mathematische Bildverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1059: Approximation

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Approximation (L1331) Vorlesung 4 6
Approximation (L1332) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Armin Iske
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Analysis

Einführung in die Numerik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Approximation wie L2-Approximation, Tschebyscheff-Approximation, Remez-Verfahren, Approximation periodischer Funktion, Fourier-Reihen, Splinefunktionen, Darstellung von Kurven und Flächen, und Wavelets oder radiale Basisfunktionen beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Approximation mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1331: Approximation
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • L2-Approximation
  • Tschebyscheff-Approximation und Remez-Verfahren
  • Approximation periodischer Funktion und Fourier-Reihen
  • Interpolation und Approximation mit Splinefunktionen
  • Darstellung von Kurven und Flächen
  • Wavelets oder radiale Basisfunktionen
Literatur
  • DeVore, Ronald A. und Lorentz, George G.: Constructive Approximation, Springer, 1993.
  • Powell, Michael J. D.: Approximation theory and methods, Cambridge University Press, 1981.
  • Cheney, Elliot W. und Light, William A.: A course in approximation theory, Brooks/Cole Publishing, 2000.
Lehrveranstaltung L1332: Approximation
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1058: Einführung in die Mathematische Modellierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Mathematische Modellierung (L1329) Vorlesung 4 6
Einführung in die Mathematische Modellierung (L1330) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Ingenuin Gasser
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Mathematischen Modellierung wie den Modellierungsprozess, deterministische und stochastische Modelle, die Modellierung zeitlicher Vorgänge und diskrete und kontinuierliche Modelle beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematischen Modellierung mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1329: Einführung in die Mathematische Modellierung
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Der Modellierungsprozess
  • deterministische und stochastische Modelle
  • Modellierung zeitlicher Vorgänge
  • diskrete und kontinuierliche Modelle
Literatur
  • C.P. Ortlieb, C. v. Dresky, I. Gasser, S. Günzel : Mathematische Modellierung - Eine Einführung in zwölf Fallstudien, 2. Auflage, Vieweg+Teubner (2012)
  • Richard Haberman : Mathematical Models: Mechanical Vibrations, Population Dynamics, and Traffic Flow. Classics in Mathematics 21, SIAM (1998).
  • C. C. Lin und L. A. Segal: Mathematics Applied to Deterministic Problems in the natural Sciences, SIAM (1988)
  • C. Eck, H. Garcke, P. Knabner: Mathematische Modellierung. Springer (2008)
Lehrveranstaltung L1330: Einführung in die Mathematische Modellierung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1078: Geometrie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Geometrie (L1363) Vorlesung 4 6
Geometrie (L1364) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Kreuzer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Geometrie wie affine und projektive Ebenen und Räume, Koordinatisierung, Kollineationen, Fundamentalsätze und Anwendungen der Geometrie beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Geometrie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1363: Geometrie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Affine und projektive Ebenen und Räume
  • Koordinatisierung
  • Kollineationen
  • Fundamentalsätze
  • Anwendungen der Geometrie
Literatur
  1. M. Berger, Geometry I, Verlag: Springer, 1987
  2. A. Beutelspacher und U. Rosenbaum, Projektive Geometrie, Verlag Vieweg, 1992
  3. H. Brauner, Geometrie projektiver Räume I, II,  BI, 1976
  4. F. Buckenhout (Hrsg.), Handbook of Incidence Geometry, Verlag: Elsevier, 1995
  5. R. Casse, Projective Geometry: An Introduction, Verlag: Oxford University Press, 2009
  6. A. Herzer, Geometrie I,II, Skript, Universität Mainz, 1991/92
  7. A. Holme, Geometry: Our Cultural Heritage, Verlag: Springer, 2002
  8. D.R. Hughes und F.C. Piper, Projective Planes, Verlag: Springer, 1973
  9. G.A. Jennings, Modern Geometry with Applications, Verlag: Springer, 1994
  10. L. Kadison und M.T. Kromann, Projective Geometry and Modern Algebra, Verlag: Birkhäuser , 1996
  11. H. Karzel und H.-J. Kroll, Geschichte der Geometrie seit Hilbert, Verlag: Wiss. Buchgesellschaft, 1988
  12. H. Karzel, K. Sörensen und D. Windelberg, Einführung in die Geometrie, Verlag: Vandenhoeck und Rupprecht, 1973
  13. H. Lenz, Vorlesungen über projektive Geometrie, Akad. Verl.-Ges., 1965
  14. R. Lingenberg, Grundlagen der Geometrie, BI, 1978
  15. E.M. Schröder, Vorlesungen über Geometrie, II, BI., 1991
  16. C.J. Scriba und P. Schreiber, 5000 Jahre Geometrie, Verlag: Springer, 2001
  17. J. Ueberberg, Foundations of Incidence Geometry: Projective and Polar Spaches, Verlag: Springer, 2011
Lehrveranstaltung L1364: Geometrie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1129: Mathematical Systems Theory

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Systemtheorie (L1463) Vorlesung 2 3
Mathematische Systemtheorie (L1465) Seminar 1 2
Mathematische Systemtheorie (L1464) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Timo Reis
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Analysis, Higher Analysis, Functional Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can describe basic concepts in Mathematical Systems Theory such as controllability, stabilization by feedback, obervability, observer and controller design and linear-quadratic optimal control. They are able to explain them using appropriate examples.
  • Students can discuss logical connections between these concepts.  They are capable of illustrating these connections with the help of examples.
  • They know proof strategies and can reproduce them.
Fertigkeiten
  • Students can model problems in Mathematical Systems Theor with the help of the concepts studied in this course. Moreover, they are capable of solving them by applying established methods.
  • Students are able to discover and verify further logical connections between the concepts studied in the course.
  • For a given problem, the students can develop and execute a suitable approach, and are able to critically evaluate the results.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students are able to work together in teams. They are capable to use mathematics as a common language. 
  • In doing so, they can communicate new concepts according to the needs of their cooperating partners. Moreover, they can design examples to check and deepen the understanding of their peers.
Selbstständigkeit
  • Students are capable of checking their understanding of complex concepts on their own. They can specify open questions precisely and know where to get help in solving them.
  • Students have developed sufficient persistence to be able to work for longer periods in a goal-oriented manner on hard problems.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1463: Mathematical Systems Theory
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Systems Theory treats the mathematical background and foundations of the engineering discipline 'Cybernetics'. Thereby one wants to exert influence on a dynamical system (which is usually given by an ordinary differential equation (ODE)), such that a desired behavior is achieved.
For instance, in classical mechanics, the motion of a mass point is determined by acting forces. In 'Systems and Control Theory', one wonders how these forces have to be chosen such that a prescribed movement of the mass point is accomplished.

  • Introduction and motivation  
  • Controllability
  • Stabilization by feedback  
  • Obervability  
  • Observer and controller design  
  • Linear-quadratic optimal control     
Literatur
  • E.D. Sontag, Mathematical Control Theory: Deterministic Finite Dimensional Systems. Second Edition, Springer, New York, 1998
  • T. Kailath, Linear Systems. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1980
  • H.W. Knobloch, H. Kwakernaak. Lineare Kontrolltheorie. Springer-Verlag, Berlin, 1985
  • K. Zhou, J.C. Doyle, K. Glover. Robust and Optimal Control. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 1996 
Lehrveranstaltung L1465: Mathematical Systems Theory
Typ Seminar
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1464: Mathematical Systems Theory
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0941: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Kombinatorische Strukturen und Algorithmen (L1100) Vorlesung 3 4
Kombinatorische Strukturen und Algorithmen (L1101) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I + II
  • Diskrete Algebraische Strukturen
  • Graphentheorie und Optimierung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Kombinatorik und Algorithmik benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Kombinatorik und Algorithmik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.
Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1100: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Zählprobleme 
  • Strukturelle Graphentheorie
  • Analyse von Algorithmen
  • Extremale Kombinatorik
  • Zufällige diskrete Strukturen

Literatur
  • M. Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg, 6. Aufl., 2006
  • J. Matoušek & J. Nešetřil: Diskrete Mathematik - Eine Entdeckungsreise, Springer, 2007
  • A. Steger: Diskrete Strukturen - Band 1: Kombinatorik, Graphentheorie, Algebra, Springer, 2. Aufl. 2007
  • A. Taraz: Diskrete Mathematik, Birkhäuser, 2012.
Lehrveranstaltung L1101: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1055: Funktionentheorie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funktionentheorie (L1325) Vorlesung 4 6
Funktionentheorie (L1326) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Bernd Siebert
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Höhere Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Funktionentheorie wie holomorphe Funtionen, Integralsätze und -formeln von Cauchy, den Residuensatz auf Kreisscheiben, konforme Abbildungen,  Homologie- und Homotopieversionen des Residuensatzes, Anwendungen insbesondere auf reellwertige Funktionen, elliptische Funktionen und Integrale und die Gamma-Funktion beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.
Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Funktionentheorie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1325: Funktionentheorie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Komplexe Zahlen, Folgen und Reihen komplexer Zahlen (Wiederholung)
  • Reelle und komplexe Differenzierbarkeit von komplexwertigen Variablen, Wirtinger-Kalkül
  • Holomorphe Funktonen
  • Cauchyscher Integralsatz, Cauchysche Integralformeln und Residuensatz auf Kreisscheiben
  • Berechnung uneigentlicher (reeller) Integrale mit komplexen Methoden
  • Konforme Abbildungen
  • Homologie- und Homotopieversionen des Residuensatzes
  • Anwendungen
    • Maximumprinzip
    • Abzählung von Null- und Polstellen
    • Beweise des Fundamentalsatzes der Algebra
  • Anwendung auf reelwertige Funktionen
    • analytische Funktionen
    • Fourier-Reihen
    • harmonische Funktionen
  • Der Satz von Mittag-Leffler und der Produktsatz von Weierstraß
  • Elliptische Funktionen und Integrale
  • Die Gamme-Funktion
Literatur
  • W. Fischer, I. Lieb, Einführung in die komplexe Analysis, Verlag: Vieweg+Teubner Verlag; Auflage: 2010
  • Dietmar A. Salamon, Funktionentheorie, Verlag: Springer Basel; Auflage: 2012
  • K. Fritzsche,  Grundkurs Funktionentheorie, Verlag: Spektrum Akademischer Verlag; Auflage: 2009
  • E. Freitag, R. Busam, Funktionentheorie 1,  Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2002 
  • R. Remmert, G. Schumacher,   Funktionentheorie 1, Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2002
  • L.V. Ahlfors, Complex Analysis, Publisher: McGraw-Hill Science/Engineering/Math; 3 edition (January 1, 1979)
  • J.B. Conway, Functions of one complex variable, Springer, 1978


Lehrveranstaltung L1326: Funktionentheorie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1050: Graphentheorie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Graphentheorie (L1311) Vorlesung 4 6
Graphentheorie (L1314) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Reinhard Diestel
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Graphentheorie wie Zusammenhang, Paarungen, Einbettbarkeit, Färbungen, unendliche Graphen, aufspannende Strukturen und Ramseytheorie beschreiben und anhand von Beispielen erklären. 
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Graphentheorie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit

  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1311: Graphentheorie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundbegriffe der Graphentheorie, ihrer wichtigsten Invarianten und deren Beziehungen

Themen:

  • Paarungen
  • Zusammenhang
  • Graphen in der Ebene
  • Färbungen
  • Teilstrukturen und ihre Erzwingung unendlicher Graphen
  • Ramseytheorie
  • Hamiltonkreise
  • Zufallsgraphen
Literatur
  • R.Diestel, Graphentheorie (4. Auflage), Springer 2010
  • R.Diestel, Graph Theory (4th ed'n), GTM 173, Springer 2010/12
Lehrveranstaltung L1314: Graphentheorie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1051: Kombinatorische Optimierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Kombinatorische Optimierung (L1315) Vorlesung 4 6
Kombinatorische Optimierung (L1316) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Matthias Schacht
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra, Diskrete Mathematik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Kombinatorischen Optimierung wie Netzwerkalgorithmen, lineare Programmierung und Dualität, polyedrische Kombinatorik und NP-Komplexitätstheorie beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Kombinatorischen Optimierung mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1315: Kombinatorische Optimierung
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Einführung in die Kombinatorische Optimierung

Themen:

  • Lineare Optimierung: Polyeder und LP Dualität
  • Komplexität von Algorithmen
  • Polynomiale Algorithmen für 
    • Minimal aufspannende Bäume
    • kürzeste Wege
    • Maximalfluss und kostenminimale Flüsse
    • maximales Matching und ihr Bezug zur Linearen Programmierung
  • Polyhedrale Kombinatorik zur Behandlung NP-schwerer Probleme (Knapsack, TSP, Clique Partioning)





Literatur
  • William J. Cook, William H. Cunningham, William R. Pulleyblank, Alexander Schrijver: Combinatorial Optimization. John Wiley & Sons, 1997
  • Christos H. Papadimitriou, Kenneth Steiglitz: Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publications, 1998
  • Eugene Lawler: Combinatorial Optimization: Networks and Matroids, Oxford University Press 1995
Lehrveranstaltung L1316: Kombinatorische Optimierung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0720: Matrixalgorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Matrixalgorithmen (L0984) Vorlesung 2 3
Matrixalgorithmen (L0985) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Dr. Jens-Peter Zemke
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I - III
  • Numerische Mathematik 1/ Numerik
  • Grundkenntnisse der Programmiersprachen Matlab und C
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  1. Krylov-Raum-Verfahren des neuesten Standes zur Lösung einiger Kernprobleme der Ingenieurwissenschaften im Bereich der Eigenwertaufgaben, der Lösung linearer Gleichungssysteme und der Modellreduktion benennen, wiedergeben und klassifizieren;
  2. Ansätze zur Lösung von Matrixgleichungen (Sylvester, Lyapunov, Riccati) benennen.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  1. grundlegende Krylov-Raum-Verfahren zur Lösung des Eigenwertproblemes, linearer Gleichungssysteme und zur Modellreduktion zu implementieren und zu bewerten;
  2. die in moderner Software verwendeten Verfahren bezüglich der Rechenzeit, Stabilität und ihrer Grenzen einzuschätzen;
  3. die gelernten Verfahren an neue, unbekannte Problemstellungen zu adaptieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in kleinen Gruppen Lösungen erarbeiten und dokumentieren;
  • in Gruppen Ideen weiterentwickeln und auf anderen Kontext übertragen;
  • im Team eine Software-Bibliothek entwickeln, aufbauen und weiterentwickeln.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig

  • den Aufwand und Umfang selbst definierter Aufgaben korrekt einzuschätzen;
  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen;
  • sich eigenständig Aufgaben zum Test und zum Ausbau der Verfahren auszudenken;
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung ll. Modelling and Simulation of Complex Systems (TUHH): Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0984: Matrixalgorithmen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Jens-Peter Zemke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Teil A: Krylov-Raum-Verfahren:
    • Grundlagen (Herleitung, Basis, Ritz, OR, MR)
    • Arnoldi-basierte Verfahren (Arnoldi, GMRes)
    • Lanczos-basierte Verfahren (Lanczos, CG, BiCG, QMR, SymmLQ, PvL)
    • Sonneveld-basierte Verfahren (IDR, CGS, BiCGStab, TFQMR, IDR(s))
  • Teil B: Matrixgleichungen:
    • Sylvester-Gleichung
    • Lyapunov-Gleichung
    • Algebraische Riccati-Gleichung


Literatur Skript
Lehrveranstaltung L0985: Matrixalgorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Jens-Peter Zemke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1310: Diskrete Differentialgeometrie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Diskrete Differentialgeometrie (L1808) Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Mathematik I-III
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Diese Vorlesung befaßt sich mit geometrischen Aspekten der Lösungen von Differentialgleichungen und ihrer Umsetzung auf den Rechner. Die benötigten Grundlagen aus linearer Algebra und Analysis werden zu Beginn resümiert. Anwendungen ergeben sich in der Behandlung gekrümmter Flächen, der Mechanik und Mechatronik, verschiedenen Typen von Feldgleichungen, und in der Übertragung mathematischer Konstruktionen in Datentypen, Compilerfunktionen, Programmiersprachen und spezielle Rechenwerke.

- Grundbegriffe aus der linearen Algebra, Tensoren, äußere Algebra, Clifford-Algebren

- Grundbegriffe der Analysis in koordinatenfreier Formulierung, Vektorfelder und  Differenzialformen, Integration, Diskretisierung

- Lokale Differenzialgeometrie: Zusammenhänge, symplektische Geometrie und Hamilton'sche Systeme, Riemann'sche Geometrie, Diskretisierung

- Globale Differenzialgeometrie: Mannigfaltigkeiten, Liegruppen, Faserbündel, Zufallsprozesse, Raum und Zeit


Literatur:

Agricola, Friedrich Vektoranalysis, Vieweg/Teubner 2010

A. C. Da Silva, Lectures on Symplectic Geometry, Springer L.N. Math. 1764

J. Snygg, Differential Geometry using Clifford's Algebra, Birkhäuser 2010

M. Desbrun et al., Discrete exterior calculus, arXiv:math/0508341v2

J. E. Marsden et al., Discrete Mechanics and Variational Integrators, Acta Num. 2001


Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 25 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligence Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1808: Diskrete Differentialgeometrie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Georg Friedrich Mayer-Lindenberg
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Diese Vorlesung befaßt sich mit geometrischen Aspekten von Differentialgleichungen und ihrer Bearbeitung auf den Rechner. Die benötigten Grundlagen aus linearer Algebra und Analysis werden zu Beginn resümiert. Anwendungen ergeben sich in der Behandlung gekrümmter Flächen, der klassischen Mechanik und Mechatronik, verschiedenen Typen von Feldgleichungen, in der Computergraphik und der Übertragung mathematischer Konstruktionen in Datentypen, Compilerfunktionen, Programmiersprachen und spezielle Rechenwerke. Stichworte:

- Grundbegriffe aus der linearen Algebra, Tensoren, äußere Algebra, Clifford-Algebren, Tupeltypen

- Grundbegriffe der Analysis in koordinatenfreier Formulierung, Vektorfelder und Differenzialformen, Integration, Diskretisierung

- Lokale Differenzialgeometrie: Zusammenhänge, Symplektische Geometrie, Riemann'sche Geometrie, Diskretisierung

- Globale Differenzialgeometrie: Mannigfaltigkeiten, Liegruppen, Faserbündel, Fourier-Zerlegung, Zufallsprozesse, Raum und Zeit


Literatur

Agricola, Friedrich,  Vektoranalysis,  Vieweg/Teubner 2010

A.C. Da Silva,  Lectures on Symplectic Geometry, Springer L.N. Math. 1764

J. Snygg, Differential Geometry using Clifford's Algebra, Birkhäuser 2010

T. Frankel, The Geometry of Physics, Cambridge U. P. 2012

M.Desbrun et al., Discrete exterior calculus, arXiv:math/0508341v2

J.Marsden  et al., Discrete Mechanics and Variational Integrators, Acta numerica. 2001

Modul M0711: Numerische Mathematik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerische Mathematik II (L0568) Vorlesung 2 3
Numerische Mathematik II (L0569) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Numerische Mathematik I
  • MATLAB Kenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • weiterführende numerische Verfahren zur Interpolation, Integration, Lösung von Ausgleichproblemen, Lösung von Eigenwertproblemen und nichtlinearen Nullstellenproblemen benennen und deren Kernideen erläutern,
  • Konvergenzaussagen zu den numerischen Methoden wiedergeben,

  • Konvergenzbeweise skizzieren,
  • Aspekte der praktischen Durchführung numerischer Verfahren im Hinblick auf Rechenzeit und Speicherbedarf erklären.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • vertiefende numerische Methoden in MATLAB zu implementieren, anzuwenden und zu vergleichen,
  • das Konvergenzverhalten numerischen Methoden in Abhängigkeit vom gestellten Problem und des verwendeten Lösungsalgorithmus zu begründen und auf verwandte Problemstellungen zu übertragen
  • zu gegebener Problemstellung einen geeigneten Lösungsansatz zu entwickeln, gegebenenfalls durch Zusammensetzen mehrerer Algorithmen, diesen durchzuführen und die Ergebnisse kritisch auszuwerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 25 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligence Engineering: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Kernfächer Mathematik (2 Kurse): Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0568: Numerische Mathematik II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Fehler und Stabilität: Begriffe und Abschätzungen
  2. Interpolation: Rationale und trigonometrische Interpolation
  3. Quadratur: Gauß-Quadratur, Orthogonalpolynome
  4. Lineare Systeme: Perturbationstheorie von Zerlegungen, strukturierte Matrizen
  5. Eigenwertaufgaben: LR-, QD-, QR-Algorithmus
  6. Krylovraum-Verfahren: Arnoldi-, Lanczos-Verfahren
Literatur
  • Stoer/Bulirsch: Numerische Mathematik 1, Springer
  • Dahmen, Reusken: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer
Lehrveranstaltung L0569: Numerische Mathematik II
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1053: Elementare Zahlentheorie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elementare Zahlentheorie (L1319) Vorlesung 4 6
Elementare Zahlentheorie (L1320) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Ulf Kühn
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Elementaren Zahlentheorie wie Kongruenzen, quadratische Reste, Ring der ganzen Zahlen und diophantische Probleme beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Elementaren Zahlentheorie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1319: Elementare Zahlentheorie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Rechnen mit Kongruenzen(chinesischer Restsatz, kleiner Fermatscher Satz, Anwendung auf asymmetrische Verschlüsselung)
  • Quadratische Reste (Legendre-Symbol, quadratisches Reziprozitätsgesetz)
  • Eigenschaften des Rings der ganzen Zahlen (Einheitssatz, Rechnen mit Idealen, Idealklassen)
  • Anwendung auf diophantische Probleme
Literatur
  • A. Beutelspacher, M.-A. Zschiegner: Diskrete Mathematik für Einsteiger. Vieweg
  • F. Ischebeck: Einladung zur Zahlentheorie. BI
  • J. Kramer: Zahlen für Einsteiger. Vieweg
  • K. Reiss, G. Schmieder: Basiswissen Zahlentheorie. Springer
Lehrveranstaltung L1320: Elementare Zahlentheorie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1054: Topologie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Topologie (L1322) Vorlesung 4 6
Topologie (L1323) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Birgit Richter
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lineare Algebra
  • Analysis
  • Höhere Analysis
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Topologie wie metrische und topologische Räume, Trennungsaxiome, Unterraum-, Produkt- und Quotiententopologie, Zusammenhang, Kompaktheit, Homotopiebegriff, Fundamentalgruppe und Überlagerungen beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Topologie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 186, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 9
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1322: Topologie
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Mengentheoretische Topologie
    • metrische und topologische Räume
    • Trennungsaxiome
    • Unterraum-, Produkt- und Quotiententopologie
    • Zusammenhang
    • Kompaktheit
  • Algebraische Topologie
    • Homotopiebegriff
    • Fundamentalgruppe
    • Überlagerungen
Literatur
  • J. Munkres, Topology - a first course, Publisher: Prentice Hall College Div (June 1974)
  • B. v. Querenburg, Mengentheoretische Topologie, Verlag: Springer; Auflage: 3 (4. Oktober 2013)
  • G. Laures, M. Szymik,  Grundkurs Topologie, Verlag: Spektrum Akademischer Verlag; Auflage: 2009
  • K. Jänich,  Topologie,Verlag: Springer; Auflage: 8. Aufl. 2005. 4., korr. Nachdruck 2008
  • L.A. Steen, J.A. Seebach, Jr.,  Counterexamples in Topology, Publisher: Dover Publications (September 22, 1995)
  • O. Viro, O. Ivanov, N. Netsvetaev, V. Kharlamov, Elementary Topology - Problem Textbook, Publisher: American Mathematical Society (September 17, 2008)
  • A. Hatcher, Algebraic Topology, Verlag: Cambridge University Press (2002)


Lehrveranstaltung L1323: Topologie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1077: Grundbegriffe der Mathematischen Logik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundbegriffe der Mathematischen Logik (L1361) Vorlesung 2 3
Grundbegriffe der Mathematischen Logik (L1362) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Benedikt Loewe
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Mathematischen Logik wie formale Sprachen, Prädikatenlogik, den Vollständigkeitssatz, den Kompaktheitssatz und die Löwenheim-Skolem-Sätze beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematischen Logik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 5
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1361: Grundbegriffe der Mathematischen Logik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Grundbegriffe der Mathematischen Logik und Modelltheorie
  • Formale Sprachen
  • Prädikatenlogik
  • Vollständigkeitssatz
  • Kompaktheitssatz
  • Löwenheim-Skolem-Sätze
Literatur
  • J.L. Bell & A.B. Slomson. Models and ultraproducts: an introduction. Dover Publ. 2006 (republication of the third printing 1974 by North-Holland Publ. Co.). Im Internet Buchhandel für ca. 15 € erhältlich.
  • S. Burris and H.P. Sankappanavar. A course in universal algebra.
  • http://www.math.uwaterloo.ca/~snburris/htdocs/UALG/univ-algebra.pdf
Lehrveranstaltung L1362: Grundbegriffe der Mathematischen Logik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1076: Naive Mengenlehre

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Naive Mengenlehre (L1359) Vorlesung 2 3
Naive Mengenlehre (L1360) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Benedikt Loewe
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Lineare Algebra
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Naiven Mengenlehre wie Zermelo-Fraenkel Axiome, Ordinal- und Kardinalzahlen und das Auswahlaxiom beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Naiven Mengenlehre mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 5
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1359: Naive Mengenlehre
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Grundbegriffe der Naiven Mengenlehre
  • Zermelo-Fraenkel Axiome
  • Ordinalzahlen
  • Kardinalzahlen
  • Auswahlaxiomn
Literatur

Heinz-Dieter Ebbinghaus, Einfuehrung in die Mengenlehre.

Lehrveranstaltung L1360: Naive Mengenlehre
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1086: Praktische Statistik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktische Statistik (L1394) Vorlesung 2 3
Praktische Statistik (L1395) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Natalie Neumeyer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematische Stochastik
  • Mathematische Statistik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können grundlegende Konzepte der Praktischen Statistik wie nichtparametrische Verfahren, lineare Modelle und multivariate Verfahren
    beschreiben und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern. 
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Praktischen Statistik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache. 
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 5
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1394: Praktische Statistik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Nichtparametrische Verfahren
  • Lineare Modelle
  • Multivariate Verfahren
Literatur
  • P. Dalgaard, Introductory Statistics with R, Springer
  • J. Verzani, Using R for introductory statistics, Chapman & Hall
  • U. Ligges, Programmieren mit R, Springer
Lehrveranstaltung L1395: Praktische Statistik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Fachmodule der Vertiefung II. Informatik

Modul M0732: Software Engineering

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software-Engineering (L0627) Vorlesung 2 3
Software-Engineering (L0628) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Automata theory and formal languages
  • Procedural programming or Functional programming
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students explain the phases of the software life cycle, describe the fundamental terminology and concepts of software engineering, and paraphrase the principles of structured software development. They give examples of software-engineering tasks of existing large-scale systems. They write test cases for different test strategies and devise specifications or models using different notations, and critique both. They explain simple design patterns and the major activities in requirements analysis, maintenance, and project planning.

Fertigkeiten

For a given task in the software life cycle, students identify the corresponding phase and select an appropriate method. They choose the proper approach for quality assurance. They design tests for realistic systems, assess the quality of the tests, and find errors at different levels. They apply and modify non-executable artifacts. They integrate components based on interface specifications.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students practice peer programming. They explain problems and solutions to their peer. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using on-line quizzes and accompanying material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 15 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0627: Software Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt


  • Software Life Cycle Models (Waterfall, V-Model, Evolutionary Models, IncrementalModels, Iterative Models, Agile Processes)
  • Requirements (Elicitation Techniques, UML Use Case Diagrams, Functional and Non-Functional Requirements)
  • Specification (Finite State Machines, Extended FSMs, Petri Nets, Behavioral UML Diagrams, Data Modeling)
  • Design (Design Concepts, Modules, (Agile) Design Principles)
  • Object-Oriented Analysis and Design (Object Identification, UML Interaction Diagrams, UML Class Diagrams, Architectural Patterns)
  • Testing (Blackbox Testing, Whitebox Testing, Control-Flow Testing, Data-Flow Testing, Testing in the Large)
  • Maintenance and Evolution (Regression Testing, Reverse Engineering, Reengineering)
  • Project Management (Blackbox Estimation Techniques, Whitebox Estimation Techniques, Project Plans, Gantt Charts, PERT Charts)
Literatur

Kassem A. Saleh, Software Engineering, J. Ross Publishing 2009.

Lehrveranstaltung L0628: Software Engineering
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0624: Automata Theory and Formal Languages

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Automatentheorie und Formale Sprachen (L0332) Vorlesung 2 4
Automatentheorie und Formale Sprachen (L0507) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Participating students should be able to

- specify algorithms for simple data structures (such as, e.g., arrays) to solve computational problems 

- apply propositional logic and predicate logic for specifying and understanding mathematical proofs

- apply the knowledge and skills taught in the module Discrete Algebraic Structures

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain syntax, semantics, and decision problems of propositional logic, and they are able to give algorithms for solving decision problems. Students can show correspondences to Boolean algebra. Students can describe which application problems are hard to represent with propositional logic, and therefore, the students can motivate predicate logic, and define syntax, semantics, and decision problems for this representation formalism. Students can explain unification and resolution for solving the predicate logic SAT decision problem. Students can also describe syntax, semantics, and decision problems for various kinds of temporal logic, and identify their application areas. The participants of the course can define various kinds of finite automata and can identify relationships to logic and formal grammars. The spectrum that students can explain ranges from deterministic and nondeterministic finite automata and pushdown automata to Turing machines. Students can name those formalism for which nondeterminism is more expressive than determinism. They are also able to demonstrate which decision problems require which expressivity, and, in addition, students can transform decision problems w.r.t. one formalism into decision problems w.r.t. other formalisms. They understand that some formalisms easily induce algorithms whereas others are best suited for specifying systems and their properties. Students can describe the relationships between formalisms such as logic, automata, or grammars.



Fertigkeiten

Students can apply propositional logic as well as predicate logic resolution to a given set of formulas. Students analyze application problems in order to derive propositional logic, predicate logic, or temporal logic formulas to represent them. They can evaluate which formalism is best suited for a particular application problem, and they can demonstrate the application of algorithms for decision problems to specific formulas. Students can also transform nondeterministic automata into deterministic ones, or derive grammars from automata and vice versa. They can show how parsers work, and they can apply algorithms for the language emptiness problem in case of infinite words.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0332: Automata Theory and Formal Languages
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Propositional logic, Boolean algebra, propositional resolution, SAT-2KNF
  2. Predicate logic, unification, predicate logic resolution
  3. Temporal Logics (LTL, CTL)
  4. Deterministic finite automata, definition and construction
  5. Regular languages, closure properties, word problem, string matching
  6. Nondeterministic automata: 
    Rabin-Scott transformation of nondeterministic into deterministic automata
  7. Epsilon automata, minimization of automata,
    elimination of e-edges, uniqueness of the minimal automaton (modulo renaming of states)
  8. Myhill-Nerode Theorem: 
    Correctness of the minimization procedure, equivalence classes of strings induced by automata
  9. Pumping Lemma for regular languages:
    provision of a tool which, in some cases, can be used to show that a finite automaton principally cannot be expressive enough to solve a word problem for some given language
  10. Regular expressions vs. finite automata:
    Equivalence of formalisms, systematic transformation of representations, reductions
  11. Pushdown automata and context-free grammars:
    Definition of pushdown automata, definition of context-free grammars, derivations, parse trees, ambiguities, pumping lemma for context-free grammars, transformation of formalisms (from pushdown automata to context-free grammars and back)
  12. Chomsky normal form
  13. CYK algorithm for deciding the word problem for context-free grammrs
  14. Deterministic pushdown automata
  15. Deterministic vs. nondeterministic pushdown automata:
    Application for parsing, LL(k) or LR(k) grammars and parsers vs. deterministic pushdown automata, compiler compiler
  16. Regular grammars
  17. Outlook: Turing machines and linear bounded automata vs general and context-sensitive grammars
  18. Chomsky hierarchy
  19. Mealy- and Moore automata:
    Automata with output (w/o accepting states), infinite state sequences, automata networks
  20. Omega automata: Automata for infinite input words, Büchi automata, representation of state transition systems, verification w.r.t. temporal logic specifications (in particular LTL)
  21. LTL safety conditions and model checking with Büchi automata, relationships between automata and logic
  22. Fixed points, propositional mu-calculus
  23. Characterization of regular languages by monadic second-order logic (MSO)
Literatur
  1. Logik für Informatiker Uwe Schöning, Spektrum, 5. Aufl.
  2. Logik für Informatiker Martin Kreuzer, Stefan Kühling, Pearson Studium, 2006
  3. Grundkurs Theoretische Informatik, Gottfried Vossen, Kurt-Ulrich Witt, Vieweg-Verlag, 2010.
  4. Principles of Model Checking, Christel Baier, Joost-Pieter Katoen, The MIT Press, 2007

Lehrveranstaltung L0507: Automata Theory and Formal Languages
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0731: Functional Programming

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funktionales Programmieren (L0624) Vorlesung 2 2
Funktionales Programmieren (L0625) Hörsaalübung 2 2
Funktionales Programmieren (L0626) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Discrete mathematics at high-school level 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the principles, constructs, and simple design techniques of functional programming. They demonstrate their ability to read Haskell programs and to explain Haskell syntax as well as Haskell's read-eval-print loop. They interpret warnings and find errors in programs. They apply the fundamental data structures, data types, and type constructors. They employ strategies for unit tests of functions and simple proof techniques for partial and total correctness. They distinguish laziness from other evaluation strategies. 

Fertigkeiten

Students break a natural-language description down in parts amenable to a formal specification and develop a functional program in a structured way. They assess different language constructs, make conscious selections both at specification and implementations level, and justify their choice. They analyze given programs and rewrite them in a controlled way. They design and implement unit tests and can assess the quality of their tests. They argue for the correctness of their program.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students practice peer programming with varying peers. They explain problems and solutions to their peer. They defend their programs orally. They communicate in English.

Selbstständigkeit

In programming labs, students learn  under supervision (a.k.a. "Betreutes Programmieren") the mechanics of programming. In exercises, they develop solutions individually and independently, and receive feedback. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 15 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0624: Functional Programming
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions
  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics
Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Lehrveranstaltung L0625: Functional Programming
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions

  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics

Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Lehrveranstaltung L0626: Functional Programming
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions

  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics

Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Modul M0953: Introduction to Information Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Informationssicherheit (L1114) Vorlesung 3 3
Einführung in die Informationssicherheit (L1115) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Dieter Gollmann
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Basics of Computer Science
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can 

  • name the main security risks when using Information and Communication Systems and name the fundamental security mechanisms, 
  • describe commonly used methods for risk and security analysis,  
  • name the fundamental principles of data protection.
Fertigkeiten

Students can

  • evaluate the strenghts and weaknesses of the fundamental security mechanisms and of the commonly used methods for risk and security analysis, 

  • apply the fundamental principles of data protection to concrete cases.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students are capable of appreciating the impact of security problems on  those affected and of the potential responsibilities for their resolution. 
Selbstständigkeit None
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1114: Introduction to Information Security
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Fundamental concepts
  • Passwords & biometrics
  • Introduction to cryptography
  • Sessions, SSL/TLS
  • Certificates, electronic signatures
  • Public key infrastructures
  • Side-channel analysis
  • Access control
  • Privacy
  • Software security basics
  • Security management & risk analysis
  • Security evaluation: Common Criteria




Literatur

D. Gollmann: Computer Security, Wiley & Sons, third edition, 2011

Ross Anderson: Security Engineering, Wiley & Sons, second edition, 2008


Lehrveranstaltung L1115: Introduction to Information Security
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0972: Verteilte Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Verteilte Systeme (L1155) Vorlesung 2 3
Verteilte Systeme (L1156) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Prozedurales Programmieren
  • Objektorientiertes Programmieren mit Java
  • Rechnernetze
  • Socket Programmierung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die wichtigsten Abstraktion von Verteilten Systemen erklären (Marshalling, Proxy, Dienst, Adresse, Entfernter Aufruf, synchrones/asynchrones System). Sie sind in der Lage, die Vor- und Nachteile verschiedener Arten von Interprozesskommunikation zu beschreiben. Sie kennen die wichtigsten Architekturvarianten von Verteilten Systemen einschließlich ihrer Vor- und Nachteile. Die Teilnehmer sind in der Lage, mindestens drei Synchronisationsverfahren zu beschreiben. 

Fertigkeiten

Studierende können auf unterschiedliche Arten verteilte Systeme realisieren. Dabei können sie folgende Methoden verwenden:

  • Eigenes Protokoll entwerfen und mittels TCP umsetzen
  • HTTP als entfernten Aufruf nutzen
  • RMI als Middleware nutzen



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1155: Verteilte Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Architekturen für verteilte Systeme
  • HTTP: Einfacher entfernter Aufruf
  • Client-Server Architekturen
  • Entfernter Aufruf
  • Remote Method Invocation (RMI)
  • Synchronisierung
  • Verteiltes Caching
  • Namensdienste
  • Verteilte Dateisysteme
Literatur
  • Verteilte Systeme – Prinzipien und Paradigmen, Andrew S. Tanenbaum, Maarten van Steen,  Pearson Studium
  • Verteilte Systeme,  G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg, 2005, Pearson Studium
Lehrveranstaltung L1156: Verteilte Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0549: Wissenschaftliches Rechnen und Genauigkeit

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einschließungsmethoden (L0122) Vorlesung 2 3
Einschließungsmethoden (L1208) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Siegfried Rump
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in numerischer Mathematik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studenten haben vertiefte Kenntnisse von numerischen und seminumerischen Methoden mit dem Ziel, prinzipiell exakte und genaue Fehlerschranken zu berechnen. Für diverse, grundlegende Problemstellungen kennen sie Algorithmen mit der Verifikation der Korrektheit des Resultats.

Fertigkeiten

Die Studenten können für grundlegende Probleme Algorithmen entwerfen, die korrekte Fehlerschranken für die Lösung berechnen und gleichzeitig die Empfindlichkeit in bezug auf Variation der Eingabedaten analysieren.

 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren, zum Beispiel während Kleingruppenübungen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Intelligence Engineering: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0122: Einschließungsmethoden
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Schnelle und optimale Intervallarithmetik
  • Fehlerfreie Transformationen
  • Verifikationsmethoden für lineare und nichtlineare Gleichungssysteme
  • Verifikationsmethoden für bestimmte Integrale
  • Behandlung mehrfacher Nullstellen
  • Automatische Differentiation
  • Implementierung in Matlab/INTLAB
  • Praktische Anwendungen
Literatur

Neumaier: Interval Methods for Systems of Equations. In: Encyclopedia of Mathematics and its  Applications. Cambridge University Press, 1990

S.M. Rump. Verification methods: Rigorous results using floating-point arithmetic. Acta Numerica, 19:287-449, 2010.
Lehrveranstaltung L1208: Einschließungsmethoden
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0625: Databases

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Datenbanken (L0337) Vorlesung 4 5
Datenbanken (L1150) Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung 1 1
Modulverantwortlicher NN
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Students should habe basic knowledge in the following areas:

  • Discrete Algebraic Structures
  • Procedural Programming
  • Logic, Automata, and Formal Languages
  • Object-Oriented Programming, Algorithms and Data Structures
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain the general architecture of an application system that is based on a database. They describe the syntax and semantics of the Entity Relationship conceptual modeling languages, and they can enumerate basic decision problems and know which features of a domain model can be captured with ER and which features cannot be represented. Furthermore, students can summarize the features of the relational data model, and can describe how ER models can be systematically transformed into the relational data model. Student are able to discuss dependency theory using the operators of relational algebra, and they know how to use relational algebra as a query language. In addition, they can sketch the main modules of the architecture of a database system from an implementation point of view. Storage and index structures as well as query answering and optimization techniques can be explained. The role of transactions can be described in terms of ACID conditions and common recovery mechanisms can be characterized. The students can recall why recursion is important for query languages and describe how Datalog can be used and implemented.They demonstrate how Datalog can be used for information integration. For solving ER decision problems the students can explain description logics with their syntax and semantics, they describe description logic decision problems and explain how these problems can be mapped onto each other. They can sketch the idea of ontology-based data access and can name the main complexity measure in database theory. Last but not least, the students can describe the main features of XML and can explain XPath and XQuery as query languages.

Fertigkeiten

Students can apply ER for describing domains for which they receive a textual description, and students can transform relational schemata with a given set of functional dependencies into third normal form or even Boyce-Codd normal form. They can also apply relational algebra, SQL, or Datalog to specify queries. Using specific datasets, they can explain how index structures work (e.g., B-trees) and how index structures change while data is added or deleted. They can rewrite queries for better performance of query evaluation. Students can analyse which query language expressivity is required for which application problem. Description logics can be applied for domain modeling, and students can transform ER diagrams into description logics in order to check for consistency and implicit subsumption relations.  They solve data integration problems using Datalog and LAV or GAV rules. Students can apply XPath and Xquery to retrieve certain patterns in XML data.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students develop an understanding of social structures in a company used for developing real-world products. They know the responsibilities of data analysts, programmers, and managers in the overall production process.
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0337: Databases
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 94, Präsenzstudium 56
Dozenten NN
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Architecture of database systems, conceptual data modeling with the Entity Relationship (ER) modeling language
  • Relational data model, referential integrity, keys, foreign keys, functional dependencies (FDs), canonical mapping of entity types and relationship into the relational data model, anomalies
  • Relational algebra as a simple query language
  • Dependency theory, FD closure, canonical cover of FD set, decomposition of relational schemata, multivalued dependencies, normalization, inclusion dependencies
  • Practical query languages and integrity constraints w/o considering a conceptual domain model: SQL 
  • Storage structures, database implementation architecture
  • Index structures
  • Query processing
  • Query optimization
  • Transactions and recovery
  • Query languages with recursion and consideration of a simple conceptual domain model: Datalog
  • Semi-naive evaluation strategy, magic sets transformation
  • Information integration, declarative schema transformation (LAV, GAV), distributed database systems
  • Description logics, syntax, semantics, decision problems, decision algorithms for Abox satisfiability
  • Ontology based data access (OBDA), DL-Lite for formalizing ER diagramms
  • Complexity measure: Data complexity
  • Semistructured databases and query languages: XML and XQuery
Literatur
  1. A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - n. Auflage, Oldenbourg, 2010
  2. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu, Foundations of Databases, Addison-Wesley, 1995
  3. Database Systems, An Application Oriented Approach, Pearson International Edition, 2005
  4. H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Database Systems: The Complete Book, Prentice Hall, 2002

Lehrveranstaltung L1150: Databases
Typ Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten NN
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0863: Numerik und Computer Algebra

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerik und Computer Algebra (L0115) Vorlesung 2 3
Numerik und Computer Algebra (L1060) Seminar 2 2
Numerik und Computer Algebra (L0117) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Siegfried Rump
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse in numerischer und diskreter Mathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen den Unterschied zwischen Rechengenauigkeit und Ergebnisgenauigkeit. Für diverse, grundlegende Problemstellungen kennen sie approximative sowie exakte Lösungsmöglichkeiten. Sie können zwischen effizient, nicht effizient und prinzipiell unlösbaren Problemen unterscheiden.

Fertigkeiten

Die Studierenden können komplexe Problemstellungen aus der Mathematik und Informatik analysieren und insbesondere die Empfindlichkeit der Lösung bestimmen. Sie können für diverse Probleme bestmögliche Algorithmen im Hinblick auf die Genauigkeit der Lösung entwerfen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren, zum Beispiel während Kleingruppenübungen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0115: Numerik und Computer Algebra
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

·       Grundlegende numerische Methoden

·       Algorithmen

·       Gleitpunktarithmetik IEEE 754

·       Arithmetik von Sunaga (Avizienis), Olver, Matula

·       Kettenbrüche

·       Basic Linear Algebra Subroutines (BLAS)

·       Methoden der Computer Algebra

·       Turing Maschinen und Berechenbarkeit

·       Churchsche These

·       Busy Beaver Funktion

·       NP Klassen

·       Handlungsreisendenproblem

Literatur

Higham, N.J.: Accuracy and stability of numerical algorithms, SIAM Publications, Philadelphia, 2nd edition, 2002

Golub, G.H. and Van Loan, Ch.: Matrix Computations, John Hopkins University Press, 3rd edition, 1996

Knuth, D.E.:  The Art of Computer Programming: Seminumerical Algorithms, Vol. 2. Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1969

Lehrveranstaltung L1060: Numerik und Computer Algebra
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Vorlesungsbegleitendes Seminar (s. Vorlesungsinhalt)
Literatur

Higham, N.J.: Accuracy and stability of numerical algorithms, SIAM Publications, Philadelphia, 2nd edition, 2002

Golub, G.H. and Van Loan, Ch.: Matrix Computations, John Hopkins University Press, 3rd edition, 1996

Knuth, D.E.:  The Art of Computer Programming: Seminumerical Algorithms, Vol. 2. Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1969

Lehrveranstaltung L0117: Numerik und Computer Algebra
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0730: Technische Informatik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Informatik (L0321) Vorlesung 3 4
Technische Informatik (L0324) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Elektrotechnik

Bei erfolgreicher Teilnahme an den Übungen wird diese erbrachte Vorleistung bei der Bewertung der Klausur gemäß folgender Regeln mitberücksichtigt:

  1. Bei bestandener Modulprüfung wird dem Studierenden aufgrund der erfolgreichen Teilnahme an den Übungen ein Notenbonus auf die Modulprüfung bis zur nächst besseren Zwischenstufe von 0,3 bzw. 0,4 gewährt.
  2. Eine Notenverbesserung von 5,0 auf 4,3 oder von 4,3 auf 4,0 ist nicht möglich.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Dieses Modul vermittelt Grundkenntnisse der Funktionsweise von Rechensystemen. Abgedeckt werden die Ebenen von der Assemblerprogrammierung bis zur Gatterebene. Das Modul behandelt folgende Inhalte:

  • Einführung
  • Kombinatorische Logik: Gatter, Boolesche Algebra, Schaltfunktionen, Synthese von Schaltungen, Schaltnetze
  • Sequentielle Logik: Flip-Flops, Schaltwerke, systematischer Schaltwerkentwurf
  • Technologische Grundlagen
  • Rechnerarithmetik: Ganzzahlige Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division
  • Grundlagen der Rechnerarchitektur: Programmiermodelle, MIPS-Einzelzyklusmaschine, Pipelining
  • Speicher-Hardware: Speicherhierarchien, SRAM, DRAM, Caches
  • Ein-/Ausgabe: I/O aus Sicht der CPU, Prinzipien der Datenübergabe, Point-to-Point Verbindungen, Busse
Fertigkeiten

Die Studierenden fassen ein Rechensystem aus der Perspektive des Architekten auf, d.h. sie erkennen die interne Struktur und den physischen Aufbau von Rechensystemen. Die Studierenden können analysieren, wie hochspezifische und individuelle Rechner aus einer Sammlung gängiger Einzelkompenenten zusammengesetzt werden. Sie sind in der Lage, die unterschiedlichen Abstraktionsebenen heutiger Rechensysteme - von Gattern und Schaltungen bis hin zu Prozessoren - zu unterscheiden und zu erklären.

Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, die Wechselwirkungen zwischen einem physischen Rechensystem und der darauf ausgeführten Software beurteilen zu können. Insbesondere sollen sie die Konsequenzen der Ausführung von Software in den hardwarenahen Schichten von der Assemblersprache bis zu Gattern erkennen können. Sie sollen so in die Lage versetzt werden, Auswirkungen unterer Schichten auf die Leistung des Gesamtsystems abzuschätzen und geeignete Optionen vorzuschlagen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, ähnliche Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten, Inhalte der Vorlesung und Übungen
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0321: Technische Informatik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung
  • Kombinatorische Logik
  • Sequentielle Logik
  • Technologische Grundlagen
  • Zahlendarstellungen und Rechnerarithmetik
  • Grundlagen der Rechnerarchitektur
  • Speicher-Hardware
  • Ein-/Ausgabe
Literatur
  • A. Clements. The Principles of Computer Hardware. 3. Auflage, Oxford University Press, 2000.
  • A. Tanenbaum, J. Goodman. Computerarchitektur. Pearson, 2001.
  • D. Patterson, J. Hennessy. Rechnerorganisation und -entwurf. Elsevier, 2005.
Lehrveranstaltung L0324: Technische Informatik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0834: Computernetworks and Internet Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Rechnernetze und Internet-Sicherheit (L1098) Vorlesung 3 5
Rechnernetze und Internet-Sicherheit (L1099) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Basics of Computer Science

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to explain important and common Internet protocols in detail and classify them, in order to be able to analyse and develop networked systems in further studies and job.

Fertigkeiten

Students are able to analyse common Internet protocols and evaluate the use of them in different domains.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz


Selbstständigkeit

Students can select relevant parts out of high amount of professional knowledge and can independently learn and understand it.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1098: Computer Networks and Internet Security
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

In this class an introduction to computer networks with focus on the Internet and its security is given. Basic functionality of complex protocols are introduced. Students learn to understand these and identify common principles. In the exercises these basic principles and an introduction to performance modelling are addressed using computing tasks and (virtual) labs.

In the second part of the lecture an introduction to Internet security is given.

This class comprises:

  • Application layer protocols (HTTP, FTP, DNS)
  • Transport layer protocols (TCP, UDP)
  • Network Layer (Internet Protocol, routing in the Internet)
  • Data link layer with media access at the example of Ethernet
  • Multimedia applications in the Internet
  • Network management
  • Internet security: IPSec
  • Internet security: Firewalls
Literatur


  • Kurose, Ross, Computer Networking - A Top-Down Approach, 6th Edition, Addison-Wesley
  • Kurose, Ross, Computernetzwerke - Der Top-Down-Ansatz, Pearson Studium; Auflage: 6. Auflage
  • W. Stallings: Cryptography and Network Security: Principles and Practice, 6th edition



Further literature is announced at the beginning of the lecture.


Lehrveranstaltung L1099: Computer Networks and Internet Security
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0754: Compiler Construction

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Compilerbau (L0703) Vorlesung 2 2
Compilerbau (L0704) Gruppenübung 2 4
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Practical programming experience
  • Automata theory and formal languages
  • Functional programming or procedural programming
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Basic knowledge of software engineering
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students explain the workings of a compiler and break down a compilation task in different phases. They apply and modify the major algorithms for compiler construction and code improvement. They can re-write those algorithms in a programming language, run and test them. They choose appropriate internal languages and representations and justify their choice. They explain and modify implementations of existing compiler frameworks and experiment with frameworks and tools. 

Fertigkeiten

Students design and implement arbitrary compilation phases. They integrate their code in existing compiler frameworks. They organize their compiler code properly as a software project. They generalize algorithms for compiler construction to algorithms that analyze or synthesize software. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students develop the software in a team. They explain problems and solutions to their team members. They present and defend their software in class. They communicate in English.

Selbstständigkeit

Students develop their software independently and define milestones by themselves. They receive feedback throughout the entire project. They organize the software project so that they can assess their progress themselves.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang Software (Compiler)
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0703: Compiler Construction
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Lexical and syntactic analysis 

  • Semantic analysis
  • High-level optimization 

  • Intermediate languages and code generation
  • Compilation pipeline
Literatur

Alfred Aho, Jeffrey Ullman, Ravi Sethi, and Monica S. Lam, Compilers: Principles, Techniques, and Tools, 2nd edition

Aarne Ranta, Implementing Programming Languages, An Introduction to Compilers and Interpreters, with an appendix coauthored by Markus Forsberg, College Publications, London, 2012

Lehrveranstaltung L0704: Compiler Construction
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0971: Betriebssysteme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Betriebssysteme (L1153) Vorlesung 2 3
Betriebssysteme (L1154) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Prozedurales Programmieren
  • Objekt-orientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
  • Erfahrung in der Anwendung von betriebssystemnahen Werkzeugen wie Editoren, Linker, Compiler
  • Erfahrung im Umgang mit C-Bibilotheken
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende können die wichtigsten Abstraktion von Betriebssystem erklären (Prozess, virtueller Speicher, Datei, Deadlock, Lifelock). Sie sind in der Lage, die Prozesszustände und die dazugehörenden Übergänge zu beschreiben. Sie kennen die wichtigsten Architekturvarianten von Betriebssystemen und können existierende Betriebssysteme diesen Varianten zuordnen. Die Teilnehmer sind in der Lage, nebenläufige Programm mittels Threads, conditional Variablen und Semaphoren zu erstellen. Sie können mehrere Varianten zur Realisierung von Filesystemen erläutern. Des Weiteren können sie mindestens drei Scheduling Algorithmen erläutern.
Fertigkeiten

Studierende können die POSIX Bibliotheken zur nebenläufigen Programmierung korrekt und effizient einsetzen. Sie sind in der Lage für eine Scheduling Aufgabe unter gegebenen Randbedingungen die Effezienz eines Scheduling-Algorithmus zu beurteilen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1153: Betriebssysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Architekturen für Betriebssysteme
  • Prozesse
  • Nebenläufigkeit
  • Verklemmungen
  • Speicherverwaltung
  • Scheduling
  • Dateisysteme
Literatur
  1. Operating Systems, William Stallings, Pearson International Edition
  2. Moderne Betriebssysteme, Andrew Tanenbaum, Pearson Studium


Lehrveranstaltung L1154: Betriebssysteme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0562: Berechenbarkeit und Komplexität

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Berechenbarkeit und Komplexität (L0166) Vorlesung 2 3
Berechenbarkeit und Komplexität (L0167) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Diskrete Algebraische Strukturen sowie Automatentheorie, Logik und Formale Sprachen.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Wissen: Die Studierenden kennen

  • maschinennahe Modelle der Berechenbarkeit;
  • abstrakte funktionale Modelle der Berechenbarkeit;
  • das Konzept der universellen Berechenbarkeit und seine Beschreibung durch partiell-rekursive Funktionen;
  • das Konzept der Gödelisierung von Berechnungen sowie die Sätze von Kleene, Rice und Rice-Shapiro;
  • die Konzepte der entscheidbaren und semientscheidbaren Probleme;
  • die Wortprobleme in Semi-Thue-Systemen, Thue-Systemen, Halbgruppen und Post-Korrespondenz-Systemen;
  • Hilberts zehntes Problem;
  • die Komplexitätsklassen P und NP und deren Unterscheidung;
  • das Konzept der NP-Vollständigkeit sowie den Satz von Cook.

Fertigkeiten

Fertigkeiten: Die Studienden können

  • maschinennahe und abstrakte Modelle der Berechenbarkeit beschreiben;
  • Beziehungen zwischen den einzelnen Berechenbarkeitsbegriffen herstellen; 
  • die grundlegenden Sätze von Kleene und Rice rekapitulieren und beweisen;
  • das Konzept der universellen Berechenbarkeit darlegen;
  • entscheidbare und semientscheidbare Probleme identifizieren und deren Bezug zu ähnlichen Problemen durch Reduktion herstellen;
  • die Komplexitätsklassen P und NP beschreiben;
  • NP-vollständige Probleme lokalisieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern und anderweitiger Literatur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0166: Berechenbarkeit und Komplexität
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0167: Berechenbarkeit und Komplexität
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur

Modul M0758: Application Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Anwendungssicherheit (L0726) Vorlesung 3 3
Anwendungssicherheit (L0729) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Dieter Gollmann
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Familiarity with Information security, fundamentals of cryptography, Web protocols and the architecture of the Web
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Students can name current approaches for securing selected applications, in particular of web applications
Fertigkeiten

Students are capable of

  • performing a security analysis
  • developing security solutions for distributed applications
  • recognizing the limitations of existing standard solutions  




Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students are capable of appreciating the impact of security problems on  those affected and of the potential responsibilities for their resolution. 
Selbstständigkeit Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical  standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0726: Application Security
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Email security 
  • Web Services security
  • Security in Web applications
  • Access control
  • Trust Management
  • Trusted Computing
  • Digital Rights Management
  • Security Solutions for selected applications
Literatur

Webseiten der OMG, W3C, OASIS, WS-Security, OECD, TCG

D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition, Wiley (2011)

R. Anderson: Security Engineering, 2nd edition, Wiley (2008)

U. Lang: CORBA Security, Artech House, 2002

Lehrveranstaltung L0729: Application Security
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0668: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Algebraische Methoden in der Regelungstechnik (L0428) Vorlesung 2 4
Algebraische Methoden in der Regelungstechnik (L0429) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Dr. Prashant Batra
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathe I-III (Reelle Analysis, Lineare Algebra, )

und entweder: Einführung in die Regelungstechnik (Beschreibung u. gewünschte Eigenschaften von Systemen, Zeitbereich/Frequenzbereich)

oder: Diskrete Mathematik (Gruppen, Ringe, Ideale, Körper, Euklidscher Algorithmus)

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • Input-Output-Systeme polynomial beschreiben,
  • Faktorisierungsansätze für Übertragungsfunktionen erklären,
  • Stabilisierungsbedingungen für Systeme in coprimer stabiler Faktorisierung  benennen.


Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage

  • eine Synthese stabiler Regelkreise durchzuführen,
  • geeignete Analyse und Synthesemethoden zur Beschreibung aller stabilen Regelkreise anzuwenden sowie
  • die Erfüllung vorgegebener Leistungsmaße sicher zu stellen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand mit Hilfe klausurnaher Aufgaben kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0428: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Algebraische Methoden der Regelungstechniks, polynomialer Ansatz, Faktorisierungsbeschreibung
- Beschreibung 1-dimensionaler Regelsysteme, Synthese von (minimalen) Regelsystemen  durch  algebraische Interpolationsmethoden,


- Simultane Stabilisierbarkeit

- Parametrisierung  sämtlicher stabilisierenden Regler

- Reglerentwurf bei Polvorgabe

- Berücksichtigung von Systemeigenschaften: Störanfälligkeit, Sensitivität.


- Polynomiale Matrizen, Beschreibung durch Links-Faktorisierungen.

- Euklidscher Algorithmus u.  Diophantische Gleichungen über Ringen 

- Smith-McMillan Normal Form
-  Synthese von Mehrgrößensystemen durch polynomiale Methoden 

Literatur
  • Vidyasagar, M.: Control system synthesis: a factorization approach.
    The MIT Press,Cambridge/Mass. - London, 1985.
  • Vardulakis, A.I.G.: Linear multivariable control. Algebraic analysis and synthesis
    methods, John Wiley & Sons,Chichester,UK,1991.
  • Chen, Chi-Tsong: Analog and digital control system design. Transfer-function, state-space, and  
    algebraic methods. Oxford Univ. Press,1995.
  • Kučera, V.: Analysis and Design of Discrete Linear Control Systems. Praha: Academia, 1991.
Lehrveranstaltung L0429: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Fachmodule der Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften

Modul M0536: Grundlagen der Strömungsmechanik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundlagen der Strömungsmechanik (L0091) Vorlesung 2 4
Strömungsmechanik für die Verfahrenstechnik (L0092) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Michael Schlüter
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I+II+III
  • Technische Mechanik I+II
  • Technische Thermodynamik I+II
  • Arbeiten mit Kräftebilanzen
  • Vereinfachen und Lösen von partiellen Differentialgleichungen
  • Integralrechnung


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können:

  • die Unterschiede verschiedener Strömungsformen erklären,
  • einen Überblick über die verschiedenen Anwenudngen des Reynold'schen Transporttheorems in der Verfahrenstechnik geben,
  • die Vereinfachungen der Kontinuitäts- und Navier-Stokes-Gleichungen unter Einbeziehung der physikalischen Randbedingungen erläutern.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage

  • Inkompressible Strömungen physikalisch zu beschreiben und mathematisch zu modellieren
  • Unter Nutzung von Vereinfachungen die Grundgleichungen der Strömungsmechanik so weit zu reduzieren, dass eine quantitative Lösung z.B. durch Integration möglich ist.
  • In einer technischen Aufgabenstellung zu beurteilen, welche theoretischen Modelle zur Beschreibung der auftretenden Strömungsphänomene anzuwenden sind.
  • Das erlernte Wissen auf verschiedene ingenieurwissenschaftlich relevante Strömungsformen anzuwenden
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden

  • sind in der Lage, selbstständig in einer interdisziplinären Kleingruppe Lösungsansätze und Probleme im Bereich der Strömungsmechanik zu diskutieren und
  • können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse innerhalb der Gruppe in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während Kleintruppenübungen) sowie
  • sind in der Lage, Lösungen zu Übungsaufgaben, die sie eigenständig erarbeitet haben, mündlich zu erläutern und zu präsentieren und auch selbst weitergehende Fragen zu entwickeln und zu stellen.
Selbstständigkeit

Die Studierenden


  • sind in der Lage, selbstständig weitführende Literatur zum Thema zu beschaffen sich Wissen daraus zu erschließen,
  • sind in der Lage, selbstständig Aufgaben zum Thema zu lösen und anhand des gegebenen Feedbacks ihren Lernstand einzuschätzen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 5 % Midterm
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 3 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0091: Grundlagen der Strömungsmechanik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Schlüter
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Stoffgrößen und physikalische Eigenschaften
  • Hydrostatik
  • Integrale Bilanzen - Stromfadentheorie
  • Integrale Bilanzen - Erhaltungssätze
  • Differentielle Bilanzen - Navier Stokes Gleichungen
  • Wirbelfreie Strömungen - Potenzialströmungen
  • Umströmung von Körpern - Ähnlichkeitstheorie
  • Turbulente Strömungen
  • Kompressible Strömungen
  • Rohrhydraulik
  • Turbomaschinen

Literatur
  1. Crowe, C. T.: Engineering fluid mechanics. Wiley, New York, 2009.
  2. Durst, F.: Strömungsmechanik: Einführung in die Theorie der Strömungen von Fluiden. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006.
  3. Fox, R.W.; et al.: Introduction to Fluid Mechanics. J. Wiley & Sons, 1994
  4. Herwig, H.: Strömungsmechanik: Eine Einführung in die Physik und die mathematische Modellierung von Strömungen. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 2006
  5. Herwig, H.: Strömungsmechanik: Einführung in die Physik von technischen Strömungen: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2008
  6. Kuhlmann, H.C.:  Strömungsmechanik. München, Pearson Studium, 2007
  7. Oertl, H.: Strömungsmechanik: Grundlagen, Grundgleichungen, Lösungsmethoden, Softwarebeispiele. Vieweg+ Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2009
  8. Schade, H.; Kunz, E.: Strömungslehre. Verlag de Gruyter, Berlin, New York, 2007
  9. Truckenbrodt, E.: Fluidmechanik 1: Grundlagen und elementare Strömungsvorgänge dichtebeständiger Fluide. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2008
  10. Schlichting, H. : Grenzschicht-Theorie. Springer-Verlag, Berlin, 2006
  11. van Dyke, M.: An Album of Fluid Motion. The Parabolic Press, Stanford California, 1882.
  12. White, F.: Fluid Mechanics, Mcgraw-Hill, ISBN-10: 0071311211, ISBN-13: 978-0071311212, 2011
Lehrveranstaltung L0092: Strömungsmechanik für die Verfahrenstechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Schlüter
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

In der Hörsaalübung werden die Inhalte der Vorlesung weiter vertieft und in die praktische Anwendung überführt. Dies geschieht anhand von Beispielsaufgaben aus der Praxis, die den Studierenden nach der Vorlesung zum Download bereitgestellt werden. Die Studierenden sollen diese Aufgaben mit Hilfe des Vorlesungsstoffes eigenständig oder in Gruppen lösen. Die Lösung wird dann mit Studierenden unter wissenschaftlicher Anleitung diskutiert, wobei Aufgabenteile an der Tafel präsentiert werden. Am Ende der Hörsaalübung wird die Aufgabe an der Tafel korrekt vorgerechnet. Parallel zur Hörsaalübung finden Tutorien statt, bei denen die Studierenden in Kleingruppen Klausuraufgaben unter Zeitvorgabe rechnen und die Lösung anschließend diskutieren


Literatur
  1. Crowe, C. T.: Engineering fluid mechanics. Wiley, New York, 2009.
  2. Durst, F.: Strömungsmechanik: Einführung in die Theorie der Strömungen von Fluiden. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006.
  3. Fox, R.W.; et al.: Introduction to Fluid Mechanics. J. Wiley & Sons, 1994
  4. Herwig, H.: Strömungsmechanik: Eine Einführung in die Physik und die mathematische Modellierung von Strömungen. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 2006
  5. Herwig, H.: Strömungsmechanik: Einführung in die Physik von technischen Strömungen: Vieweg+Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2008
  6. Kuhlmann, H.C.:  Strömungsmechanik. München, Pearson Studium, 2007
  7. Oertl, H.: Strömungsmechanik: Grundlagen, Grundgleichungen, Lösungsmethoden, Softwarebeispiele. Vieweg+ Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2009
  8. Schade, H.; Kunz, E.: Strömungslehre. Verlag de Gruyter, Berlin, New York, 2007
  9. Truckenbrodt, E.: Fluidmechanik 1: Grundlagen und elementare Strömungsvorgänge dichtebeständiger Fluide. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 2008
  10. Schlichting, H. : Grenzschicht-Theorie. Springer-Verlag, Berlin, 2006
  11. van Dyke, M.: An Album of Fluid Motion. The Parabolic Press, Stanford California, 1882.
  12. White, F.: Fluid Mechanics, Mcgraw-Hill, ISBN-10: 0071311211, ISBN-13: 978-0071311212, 2011

Modul M0634: Einführung in Medizintechnische Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0342) Vorlesung 2 3
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0343) Projektseminar 2 2
Einführung in Medizintechnische Systeme (L1876) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik (Algebra, Analysis)
Grundlagen Stochastik
Grundlagen Programmierung, R/Matlab

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Funktionsprinzipien ausgewählter medizintechnischer Systeme (beispielsweise bildgebende Systeme, Assistenzsysteme im OP, medizintechnische Informationssysteme) erklären. Sie können einen Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen und Standards in der Medizintechnik geben.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Funktion eines medizintechnischen Systems im Anwendungskontext zu bewerten.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen ein medizintechnisches Thema als Projekt beschreiben, in Teilaufgaben untergliedern und gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und ihre Arbeitsergebnisse dokumentieren.  Sie können die erzielten Ergebnisse kritisch bewerten und in geeigneter Weise präsentieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Schriftliche Ausarbeitung
Ja 10 % Referat
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0342: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Bildgebende Systeme
- Assistenzsysteme im OP
- Medizintechnische Sensorsysteme
- Medizintechnische Informationssysteme
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- Standards in der Medizintechnik
Durch problembasiertes Lernen erfolgt die Vertiefung der Methoden aus der Vorlesung. Dies erfolgt in Form von Gruppenarbeit. 

Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Lehrveranstaltung L0343: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Projektseminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1876: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Bildgebende Systeme
- Assistenzsysteme im OP
- Medizintechnische Sensorsysteme
- Medizintechnische Informationssysteme
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- Standards in der Medizintechnik
Durch problembasiertes Lernen erfolgt die Vertiefung der Methoden aus der Vorlesung. Dies erfolgt in Form von Gruppenarbeit. 

Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Modul M0680: Strömungsmechanik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Strömungsmechanik (L0454) Vorlesung 3 4
Strömungsmechanik (L0455) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Thomas Rung
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Gute Kenntnisse der höheren Mathematik (Differential-, Integral-, Vektorrechnung), technischen Mechanik und technischen Thermodynamik.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können aufgrund ihrer fundierten Kenntnisse allgemeine strömungstechnische und strömungsphysikalische Prinzipien erklären. Sie sind in der Lage die physikalischen Grundlagen unter Verwendung von mathematischen Modellen wissenschaftlich zu erläutern und kennen Analyse- und Berechnungsverfahren zur Prognose der Funktionstüchtigkeit strömungstechnischer Apparate.



Fertigkeiten

Die Vorlesung befähigt den Studenten, strömungsmechanische Prinzipien bzw. strömungsphysikalische Modelle zur Analyse technischer Systeme anzuwenden oder diese zu erklären, sowie theoretische Berechnungen auf wissenschaftlichem Niveau für strömungsmechanische Entwurfs- und Konstruktionsaufgaben durchzuführen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Probleme diskutieren und gemeinsam einen Lösungsweg erarbeiten.


Selbstständigkeit

Die Studierenden können eine komplexe Aufgabenstellung selbstständig bearbeiten sowie die Ergebnisse kritisch analysieren.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 180 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0454: Strömungsmechanik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Überblick
  • Physikalisch/mathematische Modellbildung
  • Spezielle Phänomene
  • Grundgleichungen der Strömungsmechanik
  • Das Turbulenzproblem
  • Stromfadentheorie für inkompressible Fluide
  • Stromfadentheorie für kompressible Fluide
  • Reibungsfreie Umströmungen
  • Reibungsbehaftete Umströmungen
  • Durchströmungen
  • Vereinfachte Gleichungen für dreidimensionale Strömungen
  • Spezielle Aspekte bei der numerischen Lösung komplexer Strömungsprobleme
Literatur
  • Herwig, H.: Strömungsmechanik, 2. Auflage, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006
  • Herwig, H.: Strömungsmechanik von A-Z, Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2004
Lehrveranstaltung L0455: Strömungsmechanik
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0757: Biochemie und Mikrobiologie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Biochemie (L0351) Vorlesung 2 2
Biochemie (L0728) Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung 1 1
Mikrobiologie (L0881) Vorlesung 2 2
Mikrobiologie (L0888) Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung 1 1
Modulverantwortlicher Dr. Paul Bubenheim
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage,

- die Methoden der biologischen und biochemischen Forschung zur Bestimmung der Eigenschaften von Biomolekülen zu erklären, 

- die grundlegenden Bausteine eines Organismus zu benennen,

- die Zusammenhänge des Stoffwechsels zu erklären,

- den Aufbau von lebenden Zellen zu beschreiben,

- das erworbene Grundlagenwissen in vorgegebenen komplexen Prozessen einzuordnen.

Fertigkeiten


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage,

- in Teams von ca. 10 Studierenden gemeinsam Wissen zu erarbeiten,

- im Team ihr eigenes Wissen einzubringen und in Diskussionen zu vertreten,

- eine komplexe Aufgabe im Team in Teilaufgaben zu zerlegen, zu lösen und die Ergebnisse zusammenzufassen. 


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, ihre Erkenntnisse aus den bearbeiteten Teilaufgaben in einem  Bericht zusammenzufassen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0351: Biochemie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Paul Bubenheim
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Die molekulare Logik des Lebens,

2. Biomoleküle: Aminosäuren, Peptide, Proteine; Kohlenhydrate; Fette

3. Protein Funktionen, Enzyme: Michaelis-Menten Kinetik; Enzymregulation; Enzym Nomenklatur
4. Cofaktoren, Cosubstrate, Vitamine
5. Stoffwechsel: Grundprinzipien; Photosynthese; Glykolyse; Zitratzyklus; Atmung; Gärungen;  Fettstoffwechsel; Aminosäurestoffwechsel

Literatur

Biochemie, H. Robert Horton, Laurence A. Moran, K. Gray Scrimeour, Marc D. Perry, J. David Rawn, Pearson Studium, München

Prinzipien der Biochemie, A. L. Lehninger, de Gruyter Verlag Berlin

Lehrveranstaltung L0728: Biochemie
Typ Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Paul Bubenheim
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Die molekulare Logik des Lebens,

2. Biomoleküle: Aminosäuren, Peptide, Proteine; Kohlenhydrate; Fette

3. Protein Funktionen, Enzyme: Michaelis-Menten Kinetik; Enzymregulation; Enzym Nomenklatur
4. Cofaktoren, Cosubstrate, Vitamine
5. Stoffwechsel: Grundprinzipien; Photosynthese; Glykolyse; Zitratzyklus; Atmung; Gärungen;  Fettstoffwechsel; Aminosäurestoffwechsel

Die Studierenden erarbeiten sich in Kleingruppen im Laufe des Semesters Problemaufgaben zum Grundlagenwissen der Biochemie oder wenden das Grundlagenwissen auf ein aktuelles Problem an. Dazu erstellen die Gruppen Protokolle nach wissenschaftlichen Standards. Begleitet werden sie dabei durch ein veranstaltungsspezifisches Arbeitsbuch, in dem sich sowohl theoretische Hintergründe als auch Übungsaufgaben zu den verschiedenen Bereichen für das Selbststudium finden.

Literatur

Biochemie, H. Robert Horton, Laurence A. Moran, K. Gray Scrimeour, Marc D. Perry, J. David Rawn, Pearson Studium, München

Prinzipien der Biochemie, A. L. Lehninger, de Gruyter Verlag Berlin

Lehrveranstaltung L0881: Mikrobiologie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Christian Schäfers
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Die prokaroytische Zelle

  • Evolution
  • Taxonomie und besondere Merkmale von Archaea, Bacteria und Viren
  • Struktur und Merkmale der Zelle
  • Wachstum

2. Stoffwechsel

  • Gärungen und anaerobe Atmung
  • Methanogenese und die anaerobe Atmungskette
  • Polymerabbau
  • Chemolithotrophie

3. Mikroorganismen und ihre Umwelt

  • Chemotaxis und Beweglichkeit
  • Kreislauf von Kohlenstoff, Stickstoff und Schwefel
  • Biofilme
  • Symbiontische Beziehungen
  • Extremophile
  • Biotechnologie


Literatur

Allgemeine Mikrobiologie, 8. Aufl., 2007,  Fuchs, G. (Hrsg.), Thieme Verlag (54,95 €)

Mikrobiologie, 13 Aufl., 2013, Madigan, M., Martinko, J. M., Stahl, D. A., Clark, D. P. (Hrsg.), ehemals „Brock“, Pearson Verlag (89,95 €)

• Taschenlehrbuch Biologie Mikrobiologie, 2008, Munk, K. (Hrsg.), Thieme Verlag

Grundlagen der Mikrobiologie, 4. Aufl., 2010, Cypionka, H., Springer Verlag (29,95 €), http://www.grundlagen-der-mikrobiologie.icbm.de/

Lehrveranstaltung L0888: Mikrobiologie
Typ Projekt-/problembasierte LehrveranstaltungLehrveranstaltung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Christian Schäfers
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Die prokaroytische Zelle

  • Evolution
  • Taxonomie und besondere Merkmale von Archaea, Bacteria und Viren
  • Struktur und Merkmale der Zelle
  • Wachstum

2. Stoffwechsel

  • Gärungen und anaerobe Atmung
  • Methanogenese und die anaerobe Atmungskette
  • Polymerabbau
  • Chemolithotrophie

3. Mikroorganismen und ihre Umwelt

  • Chemotaxis und Beweglichkeit
  • Kreislauf von Kohlenstoff, Stickstoff und Schwefel
  • Biofilme
  • Symbiontische Beziehungen
  • Extremophile
  • Biotechnologie

Die Studierenden erarbeiten sich in Kleingruppen im Laufe des Semesters Problemaufgaben zum Grundlagenwissen der Mikrobiologie/Biochemie oder wenden das Grundlagenwissen auf ein aktuelles Problem an. Dazu erstellen die Gruppen Protokolle nach wissenschaftlichen Standards. Begleitet werden sie dabei durch ein veranstaltungsspezifisches Arbeitsbuch, in dem sich sowohl theoretische Hintergründe als auch Übungsaufgaben zu den verschiedenen Bereichen für das Selbststudium finden.

Literatur

Allgemeine Mikrobiologie, 8. Aufl., 2007,  Fuchs, G. (Hrsg.), Thieme Verlag (54,95 €)

Mikrobiologie, 13 Aufl., 2013, Madigan, M., Martinko, J. M., Stahl, D. A., Clark, D. P. (Hrsg.), ehemals „Brock“, Pearson Verlag (89,95 €)

• Taschenlehrbuch Biologie Mikrobiologie, 2008, Munk, K. (Hrsg.), Thieme Verlag

Grundlagen der Mikrobiologie, 4. Aufl., 2010, Cypionka, H., Springer Verlag (29,95 €), http://www.grundlagen-der-mikrobiologie.icbm.de/

Modul M1277: MED I: Einführung in die Anatomie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Anatomie (L0384) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Udo Schumacher
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können grundlegende Struktur und Funktion der inneren Organe und des Bewegungsapparates beschreiben. Sie können die Grundlagen der Makroskopie und der Mikroskopie dieser Systeme darstellen.

Fertigkeiten

Die Studierenden können die Bedeutung anatomischer Gegebenheiten für ein Krankheitsgeschehen erkennen; sowie die Bedeutung von Struktur und Funktion bei einigen Volkskrankheiten erläutern.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können aktuelle Diskussionen in Forschung und Medizin auf fachlicher Ebene verfolgen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können in diesem Bereich eine fachliche Konversation führen und sich das dafür benötigte Wissen selbstständig erarbeiten.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Biomechanik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0384: Einführung in die Anatomie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Lange
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Allgemeine Anatomie

  1.     Woche: Die eukaryote Zelle
  2.     Woche: Die Gewebe
  3.     Woche: Zellteilung, Grundzüge der Entwicklung
  4.     Woche: Bewegungsapparat
  5.     Woche: Herz-Kreislaufsystem
  6.     Woche: Atmungssystem
  7.     Woche: Harnorgane, Geschlechtsorgane
  8.     Woche: Immunsystem
  9.     Woche: Verdauungsapparat I
  10. Woche: Verdauungsapparat II
  11. Woche: Endokrines System
  12. Woche: Nervensystem
  13. Woche: Abschlussprüfung



Literatur

Adolf Faller/Michael Schünke, Der Körper des Menschen, 16. Auflage, Thieme Verlag Stuttgart, 2012

Modul M0938: Bioverfahrenstechnik - Grundlagen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bioverfahrenstechnik - Grundlagen (L0841) Vorlesung 2 3
Bioverfahrenstechnik - Grundlagen (L0842) Hörsaalübung 2 1
Bioverfahrenstechnik - Grundpraktikum (L0843) Laborpraktikum 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Liese
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse keine, Modul "Organische Chemie", Modul "Grundlagen für die Verfahrenstechnik"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind in der Lage, Grundprozesse der Bioverfahrenstechnik zu beschreiben. Sie können verschiedene Typen von Kinetik Enzymen und Mikroorganismen zuordnen und Inhibierungstypen unterscheiden.  Die Parameter der Stöchiometrie und der Rheologie können sie benennen und die Stofftransportprozesse in Bioreaktoren grundlegend erläutern. Die Studierenden sind in der Lage, die Grundlagen der Bioprozessführung, Sterilisationstechnik und Aufarbeitung in großer Detailtiefe wiederzugeben.


Fertigkeiten

Studierende sind nach der erfolgreichen Teilnahme am Modul in der Lage 

  • verschiedene kinetische Ansätze für Wachstum zu beschreiben und deren Parameter zu ermitteln, 
  • die Auswirkungen der Energiegenerierung, der Regenerierung des Reduktionsäquivalenten und der Wachstumshemmung auf das Verhalten von Mikroorganismen und auf den Gesamtfermentationsprozess qualitativ vorherzusagen,
  • Bioprozesse auf Basis der Stöchiometrie des Reaktionssystems zu analysieren, metabolische Stoffflussbilanzgleichungen aufzustellen und zu lösen

  • scale-up Kriterien für verschiedene Bioreaktoren und Bioprozesse (anaerob, aerob bzw. mikroaerob) zu formulieren, sie gegenüber zu stellen und zu beurteilen, sowie auf ein bestimmtes bioverfahrenstechnisches Problem anzuwenden

  • Fragestellungen für die Analyse und Optimierung realer Bioprodutionsprozesse zu formulieren und die korrespondierenden Lösungsansätze abzuleiten
  • sich selbstständig neue Wissensquellen zu erschließen und das daraus Erlernte auf neue Fragestellungen zu übertragen.

  • für konkrete industrielle Anwendungen Probleme zu identifizieren und Lösungsansätze zu formulieren.

  • ihre Versuchsdurchführung und ihre Ergebnisse auf wissenschaftliche Art und Weise zu protokollieren


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Nach Abschluss des Moduls sind die Teilnehmer/innen in der Lage, in fachlich gemischten Teams gegebene Aufgabenstellungen zu diskutieren, ihre Meinungen zu vertreten und konstruktiv an gegebenen ingenieurstechnischen und wissenschaftlichen Projektaufgaben zu arbeiten.

Selbstständigkeit

Nach Abschluss des Moduls sind die Teilnehmer/innen in der Lage, gemeinsam im Team eine technische Problemlösung eigenständig zu erarbeiten, ihre Arbeitsabläufe selbst zu organisieren und ihre Ergebnisse im Plenum (vor einem Fachpublikum) zu präsentieren.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0841: Bioverfahrenstechnik - Grundlagen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Liese, Prof. An-Ping Zeng
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einführung: Status und aktuelle Entwicklung in der Biotechnologie, Vorstellung der Vorlesung  
  • Enzymkinetik: Michaelis Menten, Inhibierungstypen, Linearierung, Umsatz, Ausbeute und Selektivität  (Prof. Liese) 
  • Stoichiometrie: Atmungskoefffizienten, Elektronenbilanz, Reduktionsgrad, Ausbeutekoeffizienten, theoretischer O2-Bedarf (Prof. Liese)
  • Mikrobielle Wachstumskinetik: Batch-, und Chemostatkultur (Prof. Zeng)
  • Kinetik des Substratverbrauchs und der Produktbildung (Prof. Zeng)
  • Rheologie: Nicht-Newtonsche Flüssigkeiten, Viskosität, Rührorgane, Energieeintrag (Prof. Liese)
  • Transportprozesse im Bioreaktor (Prof. Zeng)
  • Sterilisationstechnik (Prof. Zeng)
  • Grundlagen der Bioprozessführung : Bioreaktoren und Berechnung für Batch, Fed-Batch und kontinuierliche Bioprozesse
    (Prof. Zeng/Prof. Liese)
  • Aufarbeitungstechniken: Zellaufschluß, Zentrifugation, Filtration, wäßrige 2-Phasen Systeme (Prof. Liese)

In diesem Modul werden VIPS (Online-Quizzes) genutzt, um die Studierenden zum kontinuierlichen Arbeiten anzuregen und deren aktuellen Wissensstand für die Dozierenden sichtbar zu machen.

Literatur

K. Buchholz, V. Kasche, U. Bornscheuer: Biocatalysts and Enzyme Technology, 2. Aufl. Wiley-VCH, 2012

H. Chmiel: Bioprozeßtechnik, Elsevier, 2006

R.H. Balz et al.: Manual of Industrial Microbiology and Biotechnology, 3. edition, ASM Press, 2010 

H.W. Blanch, D. Clark: Biochemical Engineering, Taylor & Francis, 1997 

P. M. Doran: Bioprocess Engineering Principles, 2. edition, Academic Press, 2013

Lehrveranstaltung L0842: Bioverfahrenstechnik - Grundlagen
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Liese, Prof. An-Ping Zeng
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Einführung (Prof. Liese, Prof. Zeng)

2. Enzymatische Kinetik (Prof. Liese)

3. Stoichiometrie I + II (Prof. Liese)

4. Mikrobielle Kinetik I+II (Prof. Zeng)

5. Rheologie (Prof. Liese)

6. Stofftransport in Bioprozessen (Prof. Zeng)

7. Kontinuierliche Kultur (Chemostat) (Prof. Zeng)

8. Sterilisation (Prof. Zeng)

9. Aufarbeitung (Prof. Liese)

10. Repetitorium (Reserve) (Prof. Liese, Prof. Zeng)

In diesem Modul werden VIPS (Online-Quizzes) genutzt, um die Studierenden zum kontinuierlichen Arbeiten anzuregen und deren aktuellen Wissensstand für die Dozierenden sichtbar zu machen.

Literatur siehe Vorlesung
Lehrveranstaltung L0843: Bioverfahrenstechnik - Grundpraktikum
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Liese, Prof. An-Ping Zeng
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

In diesem Praktikum werden die Kultivierungs- und Aufarbeitungstechniken am Beispiel der Produktion eines Enzyms mit einem rekombinanten Mikroorganismus aufgezeigt. Darüber hinaus werden die Charakterisierung und Simulation der Enzymkinetik sowie die Anwendung des Enzyms in einem Enzymreaktor durchgeführt.

Die Studierenden verfassen zu jedem Versuch ein Protokoll. 



Literatur Skript

Modul M1278: MED I: Einführung in die Radiologie und Strahlentherapie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Radiologie und Strahlentherapie (L0383) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Ulrich Carl
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Diagnose

Die Studierenden können die Geräte, die derzeitig in der Strahlentherapie verwendet werden bezüglich ihrer Einsatzgebiete unterscheiden.

Die Studierenden können die Therapieabläufe in der Strahlentherapie erklären. Die Studierenden können die Interdisziplinarität mit anderen Fachgruppen (z. B. Chirurgie/Innere Medizin) nachvollziehen.

Die Studierenden können den Durchlauf der Patienten vom Aufnahmetag bis zur Nachsorge skizzieren.

Diagnostik

Die Studierenden können die technische Basiskonzeption der Projektionsradiographie einschließlich Angiographie und Mammographie sowie der Schnittbildverfahren (CT, MRT, US) darstellen.

Der Student kann den diagnostischen sowie den therapeutisch interventionellen Einsatz der bildgebenden Verfahren erklären sowie das technische Prinzip der bildgebenden Verfahren erläutern.

Patientenbezogen kann der Student in Abhängigkeit von der klinischen Fragestellung das richtige Verfahren auswählen.

Gerätebezogenene technische Fehler sowie bildgebenden Resultate kann der Student erklären.

Basierend auf den bildgebenden Befunden bzw. dem Fehlerprotokoll kann der Student die richtigen Schlussfolgerungen ziehen.

Fertigkeiten Therapie

Der Student kann kurative und palliative Situationen abgrenzen und außerdem begründen, warum er sich für diese Einschätzung der Situation entschieden hat.

Der Student kann Therapiekonzepte entwickeln, die der Situation angemessen sind und dabei strahlenbiologische Aspekte sauber zuordnen.

Der Student kann das therapeutische Prinzip anwenden (Wirkung vs. Nebenwirkung)

Der Student kann die Strahlenarten für die verschiedenen Situationen (Tumorsitz) unterscheiden, auswählen und dann die entsprechende Energie wählen, die in der Situation angezeigt ist (Bestrahlungsplan).

Der Student kann einschätzen, wie ein psychosoziales Hilfsangebot individuell aussehen sollte [ z. B. Anschlussheilbehandlung (AHB), Sport, Sozialhilfegruppen, Selbsthilfegruppen, Sozialdienst, Psychoonkologie]

Diagnostik

Nach entsprechender Fehleranalyse kann der Student Lösungsvorschläge zur Reparatur von bildgebenden Einheiten unterbreiten. Aufgrund seiner Kenntnisse der Anatomie, Pathologie und Pathophysiologie kann er bildgebende Befunde in die zugehörigen Krankheitsgruppen einordnen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Die Studierenden können die besondere soziale Situation vom Tumorpatienten erfassen und ihnen professionell begegnen.

Die Studierenden sind sich dem speziellen häufig angstdominierten Verhalten von kranken Menschen im Rahmen von diagnostischen und therapeutischen Eingriffen bewusst und können darauf angemessen reagieren.

Selbstständigkeit Die Studierenden können erlerntes Wissen und Fertigkeiten auf einen konkreten Therapiefall anwenden.

Die Studierenden können am Ende ihrer Ausbildung jüngere Studierende ihres Fachgebiets an den klinischen Alltag heranführen.

Die Studierenden können in diesem Bereich kompetent eine fachliche Konversation führen und sich das dafür benötigte Wissen selbstständig erarbeiten.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten - 20 offene Fragen
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Biomechanik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0383: Einführung in die Radiologie und Strahlentherapie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Ulrich Carl, Prof. Thomas Vestring
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Den Studenten sollen die technischen Möglichkeiten im Bereich der bildgebenden Diagnostik, interventionelle Radiologie und Strahlentherapie/Radioonkologie nahe gebracht werden. Es wird davon ausgegangen, dass der Student zu Beginn der Veranstaltung bestenfalls das Wort "Röntgenstrahlen" gehört hat. Es wird zwischen zwei Armen: - die diagnostische (Prof. Dr. med. Thomas Vestring) und die therapeutische (Prof. Dr. med. Ulrich M. Carl) Anwendung von Röntgenstrahlen differenziert.

Beide Arme sind auf spezielle Großgeräte angewiesen, die einen vorgegebenen Ablauf in den jeweiligen Abteilungen bedingen.

  

Literatur
  • "Technik der medizinischen Radiologie"  von T. + J. Laubenberg –

    7. Auflage – Deutscher Ärzteverlag –  erschienen 1999

  • "Klinische Strahlenbiologie" von Th. Herrmann, M. Baumann und W. Dörr –

    4. Auflage - Verlag Urban & Fischer –  erschienen 02.03.2006

    ISBN: 978-3-437-23960-1

  • "Strahlentherapie und Onkologie für MTA-R" von R. Sauer –

             5. Auflage 2003 - Verlag Urban & Schwarzenberg – erschienen 08.12.2009

             ISBN: 978-3-437-47501-6

  • "Taschenatlas der Physiologie" von S. Silbernagel und A. Despopoulus‑                

    8. Auflage – Georg Thieme Verlag - erschienen 19.09.2012

    ISBN: 978-3-13-567708-8

  • "Der Körper des Menschen " von A. Faller  u. M. Schünke -

    16. Auflage 2004 – Georg Thieme Verlag –  erschienen 18.07.2012

    ISBN: 978-3-13-329716-5

  • „Praxismanual Strahlentherapie“ von Stöver / Feyer –

    1. Auflage - Springer-Verlag GmbH –  erschienen 02.06.2000



Modul M0671: Technische Thermodynamik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Thermodynamik I (L0437) Vorlesung 2 4
Technische Thermodynamik I (L0439) Hörsaalübung 1 1
Technische Thermodynamik I (L0441) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Schmitz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse in Mathematik und Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende sind mit den Hauptsätzen der Thermodynamik vertraut. Sie wissen über  die gegenseitige Verknüpfung der einzelnen Energieformen  untereinander entsprechend dem 1. Hauptsatz der Thermodynamik und kennen die Grenzen einer Wandlung der verschiedenen Energieformen bei natürlichen und technischen Vorgängen entsprechend dem 2. Hauptsatz der Thermodynamik.

Sie sind in der Lage, Zustandsgrößen von Prozessgrößen zu unterscheiden und kennen die Bedeutung der einzelnen Zustandsgrößen wie z. B. Temperatur, Enthalpie oder Entropie sowie der damit verbundenen Begriffe Exergie und Anergie. Sie können den Carnotprozess in den in der Technischen Thermodynamik üblichen Diagrammen darstellen.

Sie können den Unterschied zwischen einem idealen und einem realem Gas physikalisch beschreiben und kennen die entsprechenden thermischen Zustandsgleichungen. Sie wissen, was eine Fundamentalgleichung ist und sind mit grundlegenden Zusammenhängen der Zweiphasenthermodynamik vertraut.




Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage, die Inneren Energie, die Enthalpie, die Kinetische und Potenzielle Energie sowie Arbeit und Wärme für einfache Zustandsänderungen zu berechnen und diese Berechnungsmöglichkeiten auch auf den Carnotprozess anzuwenden. Darüber hinaus können sie Zustandsgrößen für ideale und reale Gase aus messbaren thermischen Zustandsgrößen berechnen.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Die Studierenden können in Kleingruppen diskutieren und einen Lösungsweg erarbeiten.
Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu definieren, hierfür notwendiges Wissen aufbauend auf dem vermittelten Wissen selbst zu erarbeiten sowie geeignete Mittel zur Umsetzung einzusetzen.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0437: Technische Thermodynamik I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Einführung
  2. Grundbegriffe
  3. Thermisches Gleichgewicht und Temperatur
    3.1 Thermische Zustandsgleichung
  4. Der erste Hauptsatz
    4.1 Arbeit und Wärme
    4.2 erster Hauptsatz für geschlossene Systeme
    4.3 erster Hauptsatz für offene Systeme
    4.4 Anwendungsbeispiele
  5. Zustandsgleichungen & Zustandsänderungen
    5.1 Zustandsänderungen
    5.2 Kreisprozess
  6. Der zweite Hauptsatz
    6.1 Verallgemeinerung des Carnotprozesses
    6.2 Entropie
    6.3 Anwendungsbeispiele zum 2. Hauptsatz
    6.4 Entropie- und Energiebilanzen; Exergie
  7. Thermodynamische Eigenschaften reiner Fluide
    7.1 Hauptgleichungen der Thermodynamik
    7.2 Thermodynamische Potentiale
    7.3 Kalorische Zustandsgrößen für beliebige Stoffe
    7.4 Zustandsgleichungen (van der Waals u.a.)

In der Vorlesung werden Funk-Abstimmungsgeräte („Clicker“) eingesetzt. Die Studierenden können hierdurch das Verständnis des Vorlesungsstoffes direkt überprüfen und dadurch gezielte Fragen an den Dozenten richten. Außerdem erhält der Dozent ein unmittelbares Feedback zum Kenntnisstand der Studierenden und zu Schwächen der eigenen Darstellung des Vorlesungsstoffes.

Literatur
  • Schmitz, G.: Technische Thermodynamik, TuTech Verlag, Hamburg, 2009
  • Baehr, H.D.; Kabelac, S.: Thermodynamik, 15. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2012

  • Potter, M.; Somerton, C.: Thermodynamics for Engineers, Mc GrawHill, 1993



Lehrveranstaltung L0439: Technische Thermodynamik I
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0441: Technische Thermodynamik I
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0567: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder (L0180) Vorlesung 3 5
Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder (L0181) Gruppenübung 2 1
Modulverantwortlicher Prof. Christian Schuster
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der Elektrotechnik und der höheren Mathematik (Elektrotechnik I, Elektrotechnik II, Mathematik I, Mathematik II, Mathematik III)



Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Formeln, Zusammenhänge und Methoden der Theorie zeitunabhängiger elektromagnetischer Felder erklären. Sie können das prinzipielle Verhalten von elektrostatischen, magnetostatischen und elektrischen Strömungsfeldern in Abhängigkeit von ihren Quellen erläutern.  Sie können die Eiegenschaften komplexer elektromagnetischer Felder mit Hilfe des Superpositionsprinzips auf Basis einfacher Feldlösungen beschreiben. Sie können einen Überblick über die Anwendungen zeitunabhängiger elektromagnetischer Felder in der elektrotechnischen Praxis geben.


Fertigkeiten

Die Studierenden können die integrale Form der Maxwellgleichung zur Lösung hochsymmetrischer Probleme zeitunabhängiger elektromagnetischer Feldprobleme anwenden. Ebenso können sie eine Reihe von Verfahren zur Lösung der differentiellen Form der Maxwellgleichung für allgemeinere Feldprobleme anwenden. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte gewisse zeitunabhängige Feldquellen erzeugen und können diese quantitativ analysieren. Sie können abgeleitete Größen zur Charakterisierung elektrostatischer, magnetostatischer und elektrischer Strömungsfelder (Kapazitäten, Induktivitäten, Widerstände usw.) aus den Feldern ableiten und für die Anwendung in der elektrotechnischen Praxis dimensionieren.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während der Kleingruppenübungen).


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90-150 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0180: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Maxwellsche Gleichungen in integraler und differentieller Form

- Rand- und Sprungbedingungen

- Energieerhaltungssatz und Ladungserhaltungssatz

- Klassifikation elektromagnetischen Feldverhaltens

- Integrale Größen zeitunabhängiger Felder (R,L,C)

- Allgemeine Lösungsverfahren für die Poissongleichung

- Elektrostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Magnetostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Elektrische Strömungsfelder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Kraftwirkung in zeitunabhängigen Feldern

- Numerische Methoden zur Lösung zeitunabhängiger Probleme

Der praktische Umgang mit numerischen Methoden wird durch interaktives Bearbeiten von MATLAB-Programmen während der Vorlesung in eigens dafür reservierten Terminen während des Semester eingeübt.

Literatur

- G. Lehner, "Elektromagnetische Feldtheorie: Für Ingenieure und Physiker", Springer (2010)

- H. Henke, "Elektromagnetische Felder: Theorie und Anwendung", Springer (2011)

- W. Nolting, "Grundkurs Theoretische Physik 3: Elektrodynamik", Springer (2011)

- D. Griffiths, "Introduction to Electrodynamics", Pearson (2012)

- J. Edminister, " Schaum's Outline of Electromagnetics", Mcgraw-Hill (2013)

- Richard Feynman, "Feynman Lectures on Physics: Volume 2", Basic Books (2011)


Lehrveranstaltung L0181: Theoretische Elektrotechnik I: Zeitunabhängige Felder
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Maxwellsche Gleichungen in integraler und differentieller Form

- Rand- und Sprungbedingungen

- Energieerhaltungssatz und Ladungserhaltungssatz

- Klassifikation elektromagnetischen Feldverhaltens

- Integrale Größen zeitunabhängiger Felder (R,L,C)

- Allgemeine Lösungsverfahren für die Poissongleichung

- Elektrostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Magnetostatische Felder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Elektrische Strömungsfelder und ihre speziellen Lösungsmethoden

- Kraftwirkung in zeitunabhängigen Feldern

- Numerische Methoden zur Lösung zeitunabhängiger Probleme


Literatur

- G. Lehner, "Elektromagnetische Feldtheorie: Für Ingenieure und Physiker", Springer (2010)

- H. Henke, "Elektromagnetische Felder: Theorie und Anwendung", Springer (2011)

- W. Nolting, "Grundkurs Theoretische Physik 3: Elektrodynamik", Springer (2011)

- D. Griffiths, "Introduction to Electrodynamics", Pearson (2012)

- J. Edminister, " Schaum's Outline of Electromagnetics", Mcgraw-Hill (2013)

- Richard Feynman, "Feynman Lectures on Physics: Volume 2", Basic Books (2011)


Modul M0672: Signale und Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Signale und Systeme (L0432) Vorlesung 3 4
Signale und Systeme (L0433) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematik 1-3

Das Modul führt in das Thema der Signal- und Systemtheorie ein. Sicherer Umgang mit grundlegenden  mathematschen Methoden, wie sie in den Modulen Mathematik 1-3 vermittelt werden, wird erwartet. Darüber hinaus sind  Vorkenntnisse in Grundlagen von Spektraltransformationen (Fourier-Reihe, Fourier-Transformation, Laplace-Transformation) zwar nützlich, aber keine Voraussetzung.


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Signale und lineare zeitinvariante (LTI) Systeme im Sinne der Signal- und Systemtheorie klassifizieren und beschreiben. Sie beherrschen die grundlegenden Integraltransformationen zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter deterministischer Signale und Systeme. Sie können deterministische Signale und Systeme in Zeit- und Bildbereich mathematisch beschreiben und analysieren. Sie verstehen elementare Operationen und Konzepte der Signalverarbeitung und können diese in Zeit- und Bildbereich beschreiben. Insbesondere verstehen Sie die mit dem Übergang vom zeitkontinuierlichen zum zeitdiskreten Signal bzw. System einhergehenden Effekte in Zeit- und Bildbereich.

Fertigkeiten

Die Studierenden können deterministische Signale und lineare zeitinvariante Systeme mit den Methoden der Signal- und Systemtheorie beschreiben und analysieren. Sie können einfache Systeme hinsichtlich wichtiger Eigenschaften wie Betrags- und Phasenfrequenzgang, Stabilität, Linearität etc. analysieren und entwerfen. Sie können den Einfluß von LTI-Systemen auf die Signaleigenschaften in Zeit- und Frequenzbereich beurteilen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0432: Signale und Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Elementare Klassifizierung und Beschreibung zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter deterministischer Signale und Systemen

  • Faltung

  • Leistung und Energie von Signalen

  • Korrelationsfunktionen deterministischer Signale

  • Lineare zeitinvariante (LTI) Systeme

  • Signaltransformationen:

    • Fourier-Reihe

    • Fourier Transformation

    • Laplace Transformation

    • Zeitdiskrete Fouriertranformation

    • Diskrete Fouriertransformation (DFT), Fast Fourier Transform (FFT)

    • Z-Transformation

  • Analyse und Entwurf von LTI-Systemen in Zeit- und Frequenzbereich

  • Grundlegende Filtertypen

  • Abtastung, Abtasttheorem

  • Grundlagen rekursiver und nicht-rekursiver zeitdiskreter Filter

Literatur
  • T. Frey , M. Bossert , Signal- und Systemtheorie, B.G. Teubner Verlag 2004

  • K. Kammeyer, K. Kroschel, Digitale Signalverarbeitung, Teubner Verlag.

  • B. Girod ,R. Rabensteiner , A. Stenger , Einführung in die Systemtheorie, B.G. Teubner, Stuttgart, 1997

  • J.R. Ohm, H.D. Lüke , Signalübertragung, Springer-Verlag 8. Auflage, 2002

  • S. Haykin, B. van Veen: Signals and systems. Wiley.

  • Oppenheim, A.S. Willsky: Signals and Systems. Pearson.

  • Oppenheim, R. W. Schafer: Discrete-time signal processing. Pearson.

Lehrveranstaltung L0433: Signale und Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0706: Geotechnik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bodenmechanik (L0550) Vorlesung 2 2
Bodenmechanik (L0551) Hörsaalübung 2 2
Bodenmechanik (L1493) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Jürgen Grabe
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Module aus dem B.Sc. Bau- und Umweltingenieurwesen:

  • Mechanik I-II
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Die Studierenden können die bodenmechanischen Grundlagen wie den Aufbau und die Eigenschaften des Bodens, die Spannungsverteilung infolge von Eigengewicht, Wasser oder Strukturen, die Konsolidierung und Setzung sowie das Versagen des Bodens infolge von Grund- und Böschungsbruch beschreiben.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage,

  • die mechanischen Eigenschaften eines Bodens zu bewerten,
  • Bodenmechanische Standardversuche auszuwerten,
  • Spannungs-, Verformungs- und Bruchzustände im Boden zu berechnen
  • und die Gebrauchstauglichkeit (Setzungen) für Flachgründungen nachzuweisen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen und sich gegenseitig bei der Lösungsfindung unterstützen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, ihre eigenen Stärken und Schwächen einzuschätzen und darauf basierend ihr Zeit- und Lernmanagement zu
organisieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 20 % Testate
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0550: Bodenmechanik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Jürgen Grabe
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Aufbau des Bodens
  • Bodenerkundungen
  • Zusammensetzung und Eigenschaften von Boden
  • Grundwasser
  • Eindimensionale Kompression
  • Spannungsausbreitung
  • Setzungsberechnung
  • Konsolidation
  • Scherfestigkeit
  • Erddruck
  • Böschungsbruch
  • Grundbruch
  • Suspensionsgestützte Erdschlitze
Literatur
  • Vorlesungsumdruck, s. ww.tu-harburg.de/gbt
  • Grabe, J. (2004): Bodenmechanik und Grundbau
  • Gudehus, G. (1981): Bodenmechanik
  • Kolymbas, D. (1998): Geotechnik - Bodenmechanik und Grundbau
  • Grundbau-Taschenbuch, Teil 1, aktuelle Auflage
Lehrveranstaltung L0551: Bodenmechanik
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Jürgen Grabe
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1493: Bodenmechanik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Jürgen Grabe
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0580: Baustoffgrundlagen und Bauphysik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bauphysik (L0217) Vorlesung 2 2
Bauphysik (L0219) Hörsaalübung 1 1
Bauphysik (L0247) Gruppenübung 1 1
Grundlagen der Baustoffe (L0215) Vorlesung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Frank Schmidt-Döhl
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulwissen in Physik, Chemie und Mathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind in der Lage grundlegende Beanspruchungen von Werkstoffen und Bauteilen zu erkennen, unterschiedliche Arten des mechanischen Verhaltens zu erklären, das Gefüge von Baustoffen und den Zusammenhang zwischen Gefügeeigenschaften und anderen Eigenschaften zu beschreiben, Fügeverfahren und Korrosionsprozesse darzustellen sowie die wesentlichen Gesetzmäßigkeiten sowie Baustoff- und Bauteilkenngrößen und deren Ermittlung im Bereich des Feuchteschutzes, des Wärmeschutzes, des Brandschutzes und des Schallschutzes zu beschreiben.

Fertigkeiten

Die Studierenden können die wichtigsten normgemäßen Nachweise im Bereich des Feuchteschutzes, der Energieeinsparverordnung, des Brandschutzes und des Schallschutzes für ein sehr einfaches Gebäude führen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage sich bei der Aneigung des sehr umfangreichen Fachwissens gegenseitige Hilfestellung zu geben. 

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage sich das Fachwissen eines sehr umfangreichen Fachgebietes anzueignen und die dafür notwendige terminliche Planung und notwendigen Arbeitsschritte durchzuführen. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 stündige Klausur
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0217: Bauphysik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Frank Schmidt-Döhl
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Wärmetransport, Wärmebrücken, Energieverbrauchsbilanzen, Energieeinsparverordnung, Sommerlicher Wärmeschutz,
Feuchtetransport, Tauwasser, Schimmelvermeidung, Brandschutz, Schallschutz


Die Studierenden bereiten sich mit Just-in-Time-Teaching in der Hörsaalübung punktgenau auf die folgende Gruppenübung vor, in welcher die Inhalte durch aktives und problembezogenes Lernen weiter vertieft werden. Dies ermöglicht den Lehrenden zugleich, die Veranstaltung gezielt auf verbleibende Verständnisschwierigkeiten abzustimmen.

Literatur Fischer, H.-M. ; Freymuth, H.; Häupl, P.; Homann, M.; Jenisch, R.; Richter, E.; Stohrer, M.: Lehrbuch der Bauphysik. Vieweg und Teubner Verlag, Wiesbaden, ISBN 978-3-519-55014-3
Lehrveranstaltung L0219: Bauphysik
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Frank Schmidt-Döhl
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0247: Bauphysik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Frank Schmidt-Döhl
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0215: Grundlagen der Baustoffe
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Frank Schmidt-Döhl
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Gefüge von Baustoffen

Beanspruchungen

Grundzüge des mechanischen Verhaltens

Grundlagen der Metallkunde

Fügeverfahren und Haftung

Korrosion

Literatur

Wendehorst, R.: Baustoffkunde. ISBN 3-8351-0132-3

Scholz, W.:Baustoffkenntnis. ISBN 3-8041-4197-8


Modul M0687: Chemie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Chemie I (L0460) Vorlesung 2 2
Chemie I (L0475) Hörsaalübung 1 1
Chemie II (L0465) Vorlesung 2 2
Chemie II (L0476) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Dr. Dorothea Rechtenbach
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind in der Lage, grundlegende Zusammenhänge und Prinzipien in der Allgemeinen Chemie (Atombau, Periodensystem, Bindungstypen), der physikalischen Chemie (Aggregatzustände, Stofftrennung, Thermodynamik, Kinetik), der Anorganischen Chemie (Säure/Basen, pH-Wert, Salze, Löslichkeit, Redox, Metalle) und der Organischen Chemie (aliphate Kohlenwasserstoffe, funktionelle Gruppen, Carbonylverbindungen, Aromaten, Reaktionsmechanismen, Naturstoffe, Kunststoffe) zu benennen und einzuordnen. Des Weiteren können die Studierenden grundlegende chemische Fachbegriffe erklären.



Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, Stoffgruppen und chemische Verbindungen zu beschreiben und auf dieser Grundlage einschlägige Methoden und verschiedene Reaktionsmechanismen zu erklären bzw. auszuwählen und anzuwenden.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage, in interdisziplinären Teams mit lösungsortientierten eigenen Positionen zu Diskussionen chemischer Sachverhalte und Probleme beizutragen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können chemische Fragestellungen selbständig zu lösen, ihre Lösungswege argumentativ verteidigen und dokumentieren.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0460: Chemie I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Christoph Wutz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt - Aufbau der Materie
- Periodensystem
- Elektronegativität der Elemente
- chemische Bindungstypen
- Festkörperverbindungen
- Chemie des Wassers
- chemische Reaktionen und Gleichgewichte
- Thermodynamische Grundlagen
- Säure-Base-Reaktionen
- Redoxvorgänge
Literatur

 - Blumenthal, Linke, Vieth: Chemie - Grundwissen für Ingenieure

- Kickelbick: Chemie für Ingenieure (Pearson)

- Mortimer: Chemie. Basiswissen der Chemie.

- Brown, LeMay, Bursten: Chemie. Studieren kompakt.

Lehrveranstaltung L0475: Chemie I
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Dorothea Rechtenbach
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0465: Chemie II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Christoph Wutz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Einfache Verbindungen des Kohlenstoffs, Alkane, Alkene, aromatische Kohlenwasserstoffe,

- Alkohole, Phenole, Ether, Aldehyde, Ketone, Carbonsäuren, Ester, Amine, Aminosäuren, Fette, Zucker 

- Reaktionsmechanismen, Radikalreaktionen, Nucleophile Substitution, Eliminierungsreaktionen, Additionsreaktionen

- Praktische Anwendungen und Beispiele

Literatur

 - Blumenthal, Linke, Vieth: Chemie - Grundwissen für Ingenieure

- Kickelbick: Chemie für Ingenieure (Pearson)
- Schmuck: Basisbuch Organische Chemie (Pearson)
Lehrveranstaltung L0476: Chemie II
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Dorothea Rechtenbach
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0740: Baustatik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Baustatik I (L0666) Vorlesung 2 3
Baustatik I (L0667) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Starossek
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanik I, Mathematik I

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Nach erfolgreichem Absolvieren dieses Moduls können die Studierenden die grundlegenden Aspekte der linearen Stabstatik statisch bestimmter Systeme wiedergeben.

Fertigkeiten

Nach erfolgreichem Absolvieren dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage statisch bestimmte und statisch unbestimmte Tragwerke zu unterscheiden und für statisch bestimmte ebene und räumliche Rahmentragwerke und Fachwerke Zustandsgrößen zu berechnen und Einflusslinien zu konstruieren. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können

  • wissenschaftliche Aufgabenstellungen fachspezifisch und fachübergreifend diskutieren,
  • ihre eigenen Ergebnisse und Ideen vor Kommilitonen und Dozenten vertreten
  • fachlich konstruktives Feedback geben und
  • mit Rückmeldungen zu ihren eigenen Leistungen umgehen


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage Hausübungen selbständig zu bearbeiten. Durch das semesterbegleitende Feedback wird es ihnen ermöglicht, sich während des Semesters selbst einzuschätzen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Schriftliche Ausarbeitung Hausübungen mit Testat, betreut durch Studentische Tutoren (Tutorium)
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0666: Baustatik I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Starossek
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Statisch bestimmte Systeme

  • Grundlagen: statische Bestimmtheit, Polpläne, Gleichgewicht, Schnittprinzip
  • Kraftgrößen: Ermittlung von Auflagergrößen und Schnittgrößen
  • Einflusslinien von Kraftgrößen
  • Weggrößen: Berechnung diskreter Verschiebungen und Verdrehungen, Berechnung von Biegelinien
  • Prinzip der virtuellen Verschiebungen und virtuellen Kräfte
  • Arbeitssatz
  • Differentialgleichung der Verformungslinien




Literatur

Krätzig, W.B., Harte, R., Meskouris, K., Wittek, U.: Tragwerke 1 - Theorie und Berechnungsmethoden statisch bestimmter Stabtragwerke. 4. Aufl., Springer, Berlin, 1999.

Lehrveranstaltung L0667: Baustatik I
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Starossek
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0933: Grundlagen der Werkstoffwissenschaften

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundlagen der Werkstoffwissenschaft I (L1085) Vorlesung 2 2
Grundlagen der Werkstoffwissenschaft II (Keramische Hochleistungswerkstoffe, Kunststoffe und Verbundwerkstoffe) (L0506) Vorlesung 2 2
Physikalische und Chemische Grundlagen der Werkstoffwissenschaften (L1095) Vorlesung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Jörg Weißmüller
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Physik, Chemie und Mathematik der gymnasialen Oberstufe.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studenten verfügen über grundlegende Kenntnisse zu Metallen, Keramiken und Polymeren und können diese verständlich wiedergeben. Grundlegende Kenntnisse betreffen dabei insbesondere die Fragen nach atomarem Aufbau, Gefüge, Phasendiagrammen, Phasenumwandlungen, Korrosion und mechanischen Eigenschaften. Die Studenten kennen die wichtigsten Aspekte der Methodik bei der Untersuchung von Werkstoffen und können methodische Zugänge zu gegebene Eigenschaften benennen.


Fertigkeiten

Die Studenten sind in der Lage, Materialphänomene auf die zu Grunde liegenden physikalisch-chemischen Naturgesetze zurückführen. Mit Materialphänomenen sind hier mechanische Eigenschaften wie Festigkeit, Duktilität und Steifigkeit gemeint, sowie chemische Eigenschaften wie Korrosionsbeständigkeit und Phasenumwandlungen wie Erstarrung, Ausscheidung, oder Schmelzen. Die Studenten können die Beziehung zwischen den Verarbeitungsbedingungen und dem Gefüge erklären und sie können die Auswirkungen des Gefüges auf das Materialverhalten darstellen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

-

Selbstständigkeit

-

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 180 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1085: Grundlagen der Werkstoffwissenschaft I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Jörg Weißmüller
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundlegende Kenntnisse zu Metallen: Atomarer Aufbau, Gefüge, Phasen diagramme, Phasenumwandlungen, Mechanische Prüfung, Mechanische Eigenschaften, Konstruktionswerkstoffe

In der Vorlesung werden Funk-Abstimmungsgeräte („Clicker“) eingesetzt, um die Studierenden aktiv an der Vorlesung teilhaben zu lassen. Außerdem können die Studierenden mit Hilfe von Anschauungsmaterial (Bauteile, Formen usw.) die theoretischen Vorlesungsinhalte unmittelbar nachvollziehen.

Literatur

Vorlesungsskript

W.D. Callister: Materials Science and Engineering - An Introduction. 5th ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, 2000, ISBN 0-471-32013-7


Lehrveranstaltung L0506: Grundlagen der Werkstoffwissenschaft II (Keramische Hochleistungswerkstoffe, Kunststoffe und Verbundwerkstoffe)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bodo Fiedler, Prof. Gerold Schneider
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundlegende Kenntnisse zu Keramiken, Kunststoffen und Verbundwerkstoffen: Herstellung, Verarbeitung, Struktur und Eigenschaften

Vermittlung von grundlegenden Kenntnissen und Methoden; Grundkenntnisse zum Aufbau und Eigenschaften von Keramiken, Kunststoffen und Verbundwerkstoffen; Vermittlung von Methodik bei der Untersuchung von Werkstoffen.

Literatur

Vorlesungsskript

W.D. Callister: Materials Science and Engineering -An Introduction-5th ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, 2000, ISBN 0-471-32013-7

Lehrveranstaltung L1095: Physikalische und Chemische Grundlagen der Werkstoffwissenschaften
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Stefan Müller
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Motivation: „Atome im Maschinenbau?“
  • Grundbegriffe: Kraft und Energie
  • Die elektromagnetische Wechselwirkung
  • „Detour“: Mathematische Grundlagen (komplexe e-Funktion etc.)
  • Das Atom: Bohrsches Atommodell
  • Chemische Bindung
  • Das Vielteilchenproblem: Lösungsansätze und Strategien
  • Beschreibung von Nahordnungsphänomene mittels statistischer Thermodynamik
  • Elastizitätstheorie auf atomarer Basis
  • Konsequenzen des atomaren Verhaltens auf makroskopische Eigenschaften: Diskussion von Beispielen (Metalllegierungen, Halbleiter, Hybridsysteme)
Literatur

Für den Elektromagnetismus:

  • Bergmann-Schäfer: „Lehrbuch der Experimentalphysik“, Band 2: „Elektromagnetismus“, de Gruyter

Für die Atomphysik:

  • Haken, Wolf: „Atom- und Quantenphysik“, Springer

Für die Materialphysik und Elastizität:

  • Hornbogen, Warlimont: „Metallkunde“, Springer


Modul M0808: Finite Elements Methods

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Finite-Elemente-Methoden (L0291) Vorlesung 2 3
Finite-Elemente-Methoden (L0804) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Otto von Estorff
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanics I (Statics, Mechanics of Materials) and Mechanics II (Hydrostatics, Kinematics, Dynamics)
Mathematics I, II, III (in particular differential equations)

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students possess an in-depth knowledge regarding the derivation of the finite element method and are able to give an overview of the theoretical and methodical basis of the method.



Fertigkeiten

The students are capable to handle engineering problems by formulating suitable finite elements, assembling the corresponding system matrices, and solving the resulting system of equations.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions.

Selbstständigkeit

The students are able to independently solve challenging computational problems and develop own finite element routines. Problems can be identified and the results are critically scrutinized.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 20 % Midterm
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Lufttransportsysteme und Flugzeugvorentwurf: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0291: Finite Element Methods
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- General overview on modern engineering
- Displacement method
- Hybrid formulation
- Isoparametric elements
- Numerical integration
- Solving systems of equations (statics, dynamics)
- Eigenvalue problems
- Non-linear systems
- Applications

- Programming of elements (Matlab, hands-on sessions)
- Applications

Literatur

Bathe, K.-J. (2000): Finite-Elemente-Methoden. Springer Verlag, Berlin

Lehrveranstaltung L0804: Finite Element Methods
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0945: Bioverfahrenstechnik - Vertiefung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bioverfahrenstechnik - Vertiefung (L1107) Vorlesung 2 4
Bioverfahrenstechnik - Vertiefung (L1108) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. An-Ping Zeng
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Inhalt des Moduls "Bioverfahrenstechnik Grundlagen"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage,
- verschiedene kinetische Ansätze für das Wachstum verschiedener Mikroorganismen zu beschreiben und zu erläutern,
- die wichtigsten Aufarbeitungsschritte und Grundmethoden der Immobilisierungstechnik von Proteinen sowie deren Anwendungen zu beschreiben.


Fertigkeiten

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage,

- für konkrete industrielle Anwendungen (z.B. Kultivierung von Mikroorganismen und tierischen Zellen) wissenschaftliche Fragestellungen oder mögliche praktische Probleme zu identifizieren und Lösungsansätze zu formulieren, 

- die Anwendung von scale-up-Kriterien für verschiedene Bioreaktoren und Prozesstypen zu bewerten und diese Kriterien auf gegebene bioverfahrenstechnische Probleme (anaerob, aerob bzw. mikroaerob) anzuwenden, 

- Fragestellungen für die Analyse und Optimierung realer Bioproduktionsprozesse zu formulieren und entsprechende Lösungsansätze abzuleiten,

- die Auswirkungen der Energiegenerierung, der Regenerierung des Reduktionsäquivalenten und der Wachstumshemmung auf das Verhalten von Mikroorganismen und auf den Gesamtfermentationsprozess qualitativ zu beschreiben, 

- Stoffflussbilanzgleichungen aufzustellen und zu lösen, die Parameter verschiedener kinetischer Ansätze zu bestimmen und Immobilisierungs- und Aktivitätsausbeuten zu berechnen,

- Prozessführungsstrategien (Batch, Fed-Batch, Konti) geeignet auszuwählen, zu berechnen und zu bewerten.





Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, in fachlich gemischten Teams wissenschaftliche Fragestellungen zu diskutieren, ihre Ansichten dazu zu vertreten und gemeinsam an gegebenen ingenieurstechnischen und wissenschaftlichen Aufgabenstellungen zu arbeiten.


Selbstständigkeit

Nach Abschluss des Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, sich selbst Wissensquellen zu erschließen und ihre Kenntnisse auf bisher unbekannte Fragestellungen anzuwenden und dies zu präsentieren.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1107: Bioverfahrenstechnik - Vertiefung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. An-Ping Zeng, Prof. Andreas Liese, Dr. Wael Sabra
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung: Status und aktuelle Entwicklung der mikrobiellen und enzymatischen Bioprozesstechnik, Vorstellung der Vorlesung  
  • Enzymatische Prozesse I: Reaktortypen und Bewertungskriterien am Beispiel industrieller Biotransformationen (Prof. Liese) 
  • Enzymatische Prozesse II  (Prof. Liese)
  • Immobilisierungstechnik: Grundmethoden der Immobilisierung von isolierten Enzymen/Zellen (Prof. Liese)
  • Anaerobe Fermentationsprozesse (Prof. Zeng)
  • Mikroaerobe Bioprozessführung: Kinetiken, Bioenergetik, Scale-up, Sauerstoffversorgung (Prof. Zeng)
  • Fedbatch-Verfahren und Hochzelldichtekultivierung (Prof. Zeng)
  • Aufarbeitung von Proteinen: Grundtypen chromatographischer Aufarbeitungen, Membranfiltration (Prof. Liese)
  • Zellkulturtechnik und kontinuierliche Bioprozesse: Grundlagen, Kinetiken, Reaktoren, Medien (Prof. Zeng)
  • Problem-based lerning mit Prozessen aus Biokatalyse und Fermentation
Literatur

K. Buchholz, V. Kasche, U. Bornscheuer: Biocatalysts and Enzyme Technology, 2. Aufl. Wiley-VCH, 2012

H. Chmiel: Bioprozeßtechnik, Elsevier, 2006

R.H. Balz et al.: Manual of Industrial Microbiology and Biotechnology, 3. edition, ASM Press, 2010 

H.W. Blanch, D. Clark: Biochemical Engineering, Taylor & Francis, 1997 

P. M. Doran: Bioprocess Engineering Principles, 2. edition, Academic Press, 2013


Skripte für die Vorlesung
Lehrveranstaltung L1108: Bioverfahrenstechnik - Vertiefung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. An-Ping Zeng, Prof. Andreas Liese
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung: Status und aktuelle Entwicklung der mikrobiellen und enzymatischen Bioprozesstechnik, Vorstellung der Vorlesung  
  • Enzymatische Prozesse I: Reaktortypen und Bewertungskriterien am Beispiel industrieller Biotransformationen (Prof. Liese) 
  • Enzymatische Prozesse II  (Prof. Liese)
  • Immobilisierungstechnik: Grundmethoden der Immobilisierung von isolierten Enzymen/Zellen (Prof. Liese)
  • Anaerobe Fermentationsprozesse (Prof. Zeng)
  • Mikroaerobe Bioprozessführung: Kinetiken, Bioenergetik, Scale-up, Sauerstoffversorgung (Prof. Zeng)
  • Fedbatch-Verfahren und Hochzelldichtekultivierung (Prof. Zeng)
  • Aufarbeitung von Proteinen: Grundtypen chromatographischer Aufarbeitungen, Membranfiltration (Prof. Liese)
  • Zellkulturtechnik und kontinuierliche Bioprozesse: Grundlagen, Kinetiken, Reaktoren, Medien (Prof. Zeng)
  • Problem-based lerning mit Prozessen aus Biokatalyse und Fermentation

Die Studierenden stellen in der Übungsgruppe Aufgaben vor und diskutieren im Anschluss mit Mitstudierenden und Lehrpersonal darüber. Im PBL-Teil der Veranstaltung diskutieren die Studierenden wissenschaftliche Fragestellungen in Teams. Sie erschließen sich Wissensquellen selbst, wenden diese auf eine bislang unbekannte Fragestellung an, präsentieren ihre Ergebnisse und vertreten ihre Ansichten dazu.

Literatur

K. Buchholz, V. Kasche, U. Bornscheuer: Biocatalysts and Enzyme Technology, 2. Aufl. Wiley-VCH, 2012

H. Chmiel: Bioprozeßtechnik, Elsevier, 2006

R.H. Balz et al.: Manual of Industrial Microbiology and Biotechnology, 3. edition, ASM Press, 2010 

H.W. Blanch, D. Clark: Biochemical Engineering, Taylor & Francis, 1997 

P. M. Doran: Bioprocess Engineering Principles, 2. edition, Academic Press, 2013


Skripte für die Vorlesung

Modul M1279: MED II: Einführung in die Biochemie und Molekularbiologie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Biochemie und Molekularbiologie (L0386) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Hans-Jürgen Kreienkamp
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Keine. Das Modul deckt fachspezifische Lehrinhalte des Mediziningenieurwesens ab und erlaubt Studenten, die nicht Mediziningenieurwesen im Bachelor vertieft haben, den Master Mediziningenieurwesen zu belegen.


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Die Studierenden können
  • grundlegende Biomoleküle beschreiben;
  • erklären wie genetische Information in DNA kodiert wird; 
  • den Zusammenhang zwischen DNA und Protein erläutern.
Fertigkeiten Die Studierenden können
  • die Bedeutung molekularer Parameter für ein Krankheitsgeschehen erkennen;
  • ausgewählte molekular-diagnostische Verfahren beschreiben; 
  • die Bedeutung dieser Verfahren für einige Krankheiten erläutern
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studerenden können aktuelle Diskussionen in Forschung und Medizin auf fachlicher Ebene führen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können Themengebiete der LVs eigenständig aus der Fachliteratur erarbeiten.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Biomechanik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0386: Einführung in die Biochemie und Molekularbiologie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Hans-Jürgen Kreienkamp
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Proteine - Struktur und Funktion
  • Enzyme
  • Nukleinsäuren: Struktur und Bedeutung
  • DNA; Replikation
  • RNA; Proteinbiosynthese
  • Gentechnologie; PCR; Klonierung
  • Hormone; Signaltransduktion
  • Energie-Stoffwechsel: Kohlehydrate; Fette
  • Stoffwechselregulation
  • Krebs; molekulare Ursachen
  • Genetische Erkrankungen
  • Immunologie; Viren (HIV)


Literatur

Müller-Esterl, Biochemie, Spektrum Verlag, 2010; 2. Auflage

Löffler, Basiswissen Biochemie, 7. Auflage, Springer, 2008




Modul M0783: Messtechnik und Messdatenverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnisches Versuchspraktikum (L0781) Laborpraktikum 2 2
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0779) Vorlesung 2 3
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0780) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik
Grundlagen Elektrotechnik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die Aufgaben von Messsystemen sowie das Vorgehen bei Messdatenerfassungen und -verarbeitungen erklären. Die für die Messtechnik relevanten Aspekte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Messfehlerbehandlung sowie das Vorgehen bei Messungen stochastischer Signale können wiedergegeben werden. Methoden zur Beschreibungen gemessener Signale und zur Digitalisierungen von Signalen sind den Studierenden bekannt und können erläutert werden.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage messtechnische Fragestellungen zu erklären und Methoden zur Beschreibung und Verarbeitung von Messdaten anzuwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden lösen Übungsaufgaben in Kleingruppen.


Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und die von Ihnen erzielten Ergebnisse kritisch bewerten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0781: Elektrotechnisches Versuchspraktikum
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer, Prof. Christian Schuster, Prof. Thanh Trung Do, Prof. Rolf-Rainer Grigat, Prof. Arne Jacob, Prof. Herbert Werner, Dozenten des SD E, Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Praktikumsversuche

"Digitale Schaltungen"   Prof. Grigat

"Halbleiter-Bauelemente"  Prof. Jacob

"Mikrocontroller"    Prof. Falk

"Analoge Schaltungen"  Prof. Werner

"Leistung im Wechselstromkreis"     Prof. Schuster

"Elektrische Maschinen"  Prof. Do

Literatur Wird in der Lehrveranstaltung festgelegt
Lehrveranstaltung L0779: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Einführung, Messsysteme und Messfehler, Wahrscheinlichkeitstheorie, Messung stochastischer Signale, Beschreibung gemessener Signale,
Erfassung analoger Signale, Praktische Messdatenerfassung

Literatur

Puente León, Kiencke: Messtechnik, Springer 2012
Lerch: Elektrische Messtechnik, Springer 2012

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Lehrveranstaltung L0780: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0688: Technische Thermodynamik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Thermodynamik II (L0449) Vorlesung 2 4
Technische Thermodynamik II (L0450) Hörsaalübung 1 1
Technische Thermodynamik II (L0451) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Schmitz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Mathematik, Mechanik und Technische Thermodynamik I

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende sind mit verschiedenen Kreisprozessen wie Joule, Otto, Diesel, Stirling, Seiliger und Clausius-Rankine vertraut. Sie können die jeweiligen energetischen und exergetischen Wirkungsgrade herleiten und kennen damit den Einfluss verschiedener Faktoren auf den Wirkungsgrad. Sie können linkslaufende und rechtslaufende Kreisprozesse den jeweiligen Anwendungen (Wärmekraftprozess, Kälteprozess) zuordnen. Sie haben vertiefte Kenntnisse von Dampfkreisprozessen und können die Kreisprozesse in den in der Technischen Thermodynamik üblichen Diagrammen darstellen. Sie beherrschen die Gesetzmäßigkeiten bei der Mischung idealer Gase, insbesondere bei Feuchte-Luft-Prozessen und können für einfache Brenngase eine Verbrennungsrechnung durchführen. Sie verfügen über das Basiswissen auf dem Gebiet der Gasdynamik und wissen damit, wie die Schallgeschwindigkeit definiert ist und was eine Lavaldüse ist.


Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage, die Grundlagen der Thermodynamik auf technische Prozesse anzuwenden.  Insbesondere können Sie Energie-, Exergie- und Entropiebilanzen aufstellen, um damit technische Prozesse zu optimieren. Sie können einfache sicherheitstechnische Rechnungen hinsichtlich des Ausströmens von Gasen aus einem Behälter durchführen. Sie sind in der Lage, einen verbal geschilderten Zusammenhang in einen abstrakten Formalismus umzusetzen.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Kleingruppen diskutieren und einen Lösungsweg erarbeiten.

Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu definieren, hierfür notwendiges Wissen aufbauend auf dem vermittelten Wissen selbst zu erarbeiten sowie geeignete Mittel zur Umsetzung einzusetzen.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0449: Technische Thermodynamik II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

8. Kreisprozesse

9. Gas-Dampf-Gemische

10. Stationäre Fließprozesse

11. Verbrennungsprozesse

12. Sondergebiete

In der Vorlesung werden Funk-Abstimmungsgeräte („Clicker“) eingesetzt. Die Studierenden können hierdurch das Verständnis des Vorlesungsstoffes direkt überprüfen und dadurch gezielte Fragen an den Dozenten richten. Außerdem erhält der Dozent ein unmittelbares Feedback zum Kenntnisstand der Studierenden und zu Schwächen der eigenen Darstellung des Vorlesungsstoffes.

Literatur
  • Schmitz, G.: Technische Thermodynamik, TuTech Verlag, Hamburg, 2009
  • Baehr, H.D.; Kabelac, S.: Thermodynamik, 15. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2012

  • Potter, M.; Somerton, C.: Thermodynamics for Engineers, Mc GrawHill, 1993
Lehrveranstaltung L0450: Technische Thermodynamik II
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0451: Technische Thermodynamik II
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0568: Theoretische Elektrotechnik II: Zeitabhängige Felder

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Theoretische Elektrotechnik II: Zeitabhängige Felder (L0182) Vorlesung 3 5
Theoretische Elektrotechnik II: Zeitabhängige Felder (L0183) Gruppenübung 2 1
Modulverantwortlicher Prof. Christian Schuster
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elektrotechnik I, Elektrotechnik II, Theoretische Elektrotechnik I

Mathematik I, Mathematik II, Mathematik III, Mathematik IV



Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Formeln, Zusammenhänge und Methoden der Theorie zeitabhängiger elektromagnetischer Felder erklären. Sie können das prinzipielle Verhalten von quasistationären und voll dynamischen Feldern in Abhängigkeit von ihren Quellen erläutern.  Sie können die Eigenschaften komplexer elektromagnetischer Felder mit Hilfe des Superpositionsprinzips auf Basis einfacher Feldlösungen beschreiben. Sie können einen Überblick über die Anwendungen zeitabhängiger elektromagnetischer Felder in der elektrotechnischen Praxis geben.


Fertigkeiten

Die Studierenden können eine Reihe von Verfahren zur Lösung der Diffusions- und der Wellengleichung für allgemeine zeitabhängige Feldprobleme anwenden. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte gewisse zeitabhängige Feldquellen erzeugen und können diese quantitativ analysieren. Sie können abgeleitete Größen zur Charakterisierung voll dynamischer Felder (Wellenimpedanz, Skintiefe, Poynting-Vektor, Strahlungswiderstand usw.) aus den Feldern ableiten und für die Anwendung in der elektrotechnischen Praxis deuten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während der Kleingruppenübungen).


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen in Bezug zu aktuellen Forschungsthemen an der TUHH setzen (z.B. im Bereich der Hochfrequenztechnik und Optik).


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90-150 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0182: Theoretische Elektrotechnik II: Zeitabhängige Felder
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Theorie und prinzipielles Verhalten quasistationärer Felder

- Induktion und Induktionsgesetz

- Skin Effekt und Wirbelströme

- Abschirmung zeitlich veränderlicher magnetischer Felder

- Theorie und prinzipielles Verhalten voll dynamischer Felder

- Wellen-Gleichung und Eigenschaften ebener Wellen

- Polarisation und Superposition ebener Wellen

- Reflexion und Brechung ebener Wellen an Grenzflächen

- Theorie der Wellenleiter

- Rechteckhohlleiter, planarer optischer Wellenleiter

- elektrische und magnetische Dipolstrahlung

- Einfache Antennen-Arrays

Der praktische Umgang mit numerischen Methoden wird durch interaktives Bearbeiten von MATLAB-Programmen während der Vorlesung in eigens dafür reservierten Terminen während des Semester eingeübt.

Literatur

- G. Lehner, "Elektromagnetische Feldtheorie: Für Ingenieure und Physiker", Springer (2010)

- H. Henke, "Elektromagnetische Felder: Theorie und Anwendung", Springer (2011)

- W. Nolting, "Grundkurs Theoretische Physik 3: Elektrodynamik", Springer (2011)

- D. Griffiths, "Introduction to Electrodynamics", Pearson (2012)

- J. Edminister, "Schaum's Outline of Electromagnetics", Mcgraw-Hill (2013)

- Richard Feynman, "Feynman Lectures on Physics: Volume 2", Basic Books (2011)


Lehrveranstaltung L0183: Theoretische Elektrotechnik II: Zeitabhängige Felder
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Theorie und prinzipielles Verhalten quasistationärer Felder

- Induktion und Induktionsgesetz

- Skin Effekt und Wirbelströme

- Abschirmung zeitlich veränderlicher magnetischer Felder

- Theorie und prinzipielles Verhalten voll dynamischer Felder

- Wellen-Gleichung und Eigenschaften ebener Wellen

- Polarisation und Superposition ebener Wellen

- Reflexion und Brechung ebener Wellen an Grenzflächen

- Theorie der Wellenleiter

- Rechteckhohlleiter, planarer optischer Wellenleiter

- elektrische und magnetische Dipolstrahlung

- Einfache Antennen-Arrays


Literatur

- G. Lehner, "Elektromagnetische Feldtheorie: Für Ingenieure und Physiker", Springer (2010)

- H. Henke, "Elektromagnetische Felder: Theorie und Anwendung", Springer (2011)

- W. Nolting, "Grundkurs Theoretische Physik 3: Elektrodynamik", Springer (2011)

- D. Griffiths, "Introduction to Electrodynamics", Pearson (2012)

- J. Edminister, "Schaum's Outline of Electromagnetics", Mcgraw-Hill (2013)

- Richard Feynman, "Feynman Lectures on Physics: Volume 2", Basic Books (2011)


Modul M0538: Wärme- und Stoffübertragung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Wärme- und Stoffübertragung (L0101) Vorlesung 2 2
Wärme- und Stoffübertragung (L0102) Gruppenübung 1 2
Wärme- und Stoffübertragung (L1868) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Irina Smirnova
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse: Technische Thermodynamik


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können die Energieübertragung in Form von Wärme in verfahrenstechnischen Apparaten (z.B. Wärmeübertrager oder chemische Reaktoren) und alltäglichen Problemstellungen erklären sowie qualitativ und quantitativ bestimmen.
  • Dabei können sie verschiedene Arten der Wärmeübertragung unterscheiden und beschreiben, nämlich Wärmeleitung, Wärmeübergang, Wärmedurchgang und Wärmestrahlung.
  • Die Studierenden können die physikalischen Grundlagen des Stofftransportes detailliert erklären und mit Hilfe geeigneter Theorien qualitativ und quantitativ beschreiben.
  • Die Studierenden sind in der Lage, die Analogien zwischen Wärme- und Stoffübertragungsprozessen darzustellen und auch komplexe gekoppelte Prozesse detailliert zu beschreiben.



Fertigkeiten
  • Unter Anwendung des erlangten Wissens können die Studierenden den Bilanzraum für ein gegebenes Transportproblem sinnvoll auswählen und die dazugehörigen Energie- und Stoffströme entsprechend bilanzieren.
  • Sie können die spezifischen Wärmeübergangsprobleme (z.B. Beheizung chemischer Reaktoren oder Temperaturveränderungen in strömenden Fluiden) lösen und die dazugehörigen Wärmeströme berechnen.
  • Die Studierenden können die Skalierung der technischen Prozesse und Apparate mit Hilfe dimensionsloser Kennzahlen bewerkstelligen.
  • Sie können Stoffübergang in Form von Konvektion und Diffusion sowie Stoffdurchgang unterscheiden und zur Beschreibung und Auslegung von Stoffübertragern (z.B. Extraktions- oder Rektifikationskolonnen) nutzen.
  • In diesem Zusammenhang können die Studierenden Grundtypen von Wärme- und Stoffübertragern anhand ihrer  Vor- und Nachteile für einen spezifischen Anwendungsfall auswählen und auslegen.
  • Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Stoffdaten und Korrelationen zwischen dimensionslosen Kennzahlen für spezielle Anwendungsfälle selbstständig aus geeigneten Quellen zu beschaffen.
  • Darüber hinaus  können sie sowohl stationäre als auch instationäre Vorgänge in verfahrenstechnischen Apparaten berechnen.
Die Studierenden sind in der Lage, ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen und dieses gebündelt zur Lösung konkreter technischer Probleme einzusetzen. Hierzu zählen insbesondere die Lehrveranstaltungen Strömungsmechanik, Chemische Verfahrenstechnik und Thermodynamik.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

  • Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifischen Aufgaben bearbeiten und die gemeinsamen Ergebnisse in den Tutorien mündlich präsentieren



Selbstständigkeit
  • Die Studierenden sind in der Lage die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbstständig zu beschaffen und deren Qualität zu beurteilen.
  • Die Studierenden können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Clicker-System, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 minuten; Theorie und Rechenaufgaben (schriftlich)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0101: Wärme- und Stoffübertragung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Irina Smirnova
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt


  1. Wärmeübertragung
    1. Einführung, Eindimensionale Wärmeleitung
    2. Konvektiver Wärmeübergang, Wärmedurchgang
    3. Wärmeübertrager
    4. Mehrdimensionale Wärmeleitung
    5. Instationäre Wärmeleitung
    6. Wärmestrahlung
  2. Stoffübertragung
    1. Einseitige Diffusion, Äquimolare Gegenstromdiffusion
    2. Grenzschichttheorie, Instationäre Stoffübertragung
    3. Wärme- und Stoffübertragung Einzelpartikel/Festbett
    4. Kopplung Stoffübertragung mit chemischen Reaktionen

Für die Verbesserung der Anschaulichkeit in der Vorlesung wurden für die Studierenden Videos ausgesucht, die in die Vorlesungen eingebunden waren. Zur Gestaltung der Selbstlernzeit wurden semesterbegleitenden Aufgaben entwickelt, mit denen die Studierenden sich während des Semesters vertieft auf den Lehrinhalt vorbereiten.

Literatur
  1. H.D. Baehr und K. Stephan: Wärme- und Stoffübertragung, Springer
  2. VDI-Wärmeatlas



Lehrveranstaltung L0102: Wärme- und Stoffübertragung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Irina Smirnova
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1868: Wärme- und Stoffübertragung
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Irina Smirnova
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0675: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (L0442) Vorlesung 3 4
Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (L0443) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik 1-3
  • Signale und Systeme
  • Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Funktionseinheiten eines Nachrichtenübertragungssystems. Sie können die einzelnen Funktionsblöcke mit Hilfe grundlegender Kenntnisse der Signal- und Systemtheorie sowie der Theorie stochastischer Prozesse beschreiben und analysieren. Sie kennen die entscheidenden Resourcen und Bewertungskriterien der Nachrichtenübertragung und können ein elementares nachrichtentechnisches System entwerfen und beurteilen.  

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, ein elementares nachrichtentechnisches System zu entwerfen und zu beurteilen.  Insbesondere können Sie den Bedarf an Resourcen wie Bandbreite und Leistung abschätzen. Sie sind in der Lage, wichtige Beurteilungskriterien wie die Bandbreiteneffizienz oder die Bitfehlerwahrscheinlichkeit elementarer Nachrichtenübertragungssysteme abzuschätzen und darauf basierend ein Übertragungsverfahren auszuwählen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0442: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Grundlagen stochastischer Prozesse

  • Einführung in die Nachrichtentechnik

  • Quadraturamplitudenmodulation

  • Beschreibung hochfrequenter Nachrichtenübertragung im äquivalenten Basisband

  • Übertragungskanäle, Kanalmodelle

  • Analog-Digital-Wandlung: Abtastung, Quantisierung, Pulsecodemodulation (PCM)

  • Grundlagen der Informationstheorie, Quellencodierung und Kanalcodierung

  • Digitale Basisbandübertragung: Pulsformung, Augendiagramm, 1. und 2. Nyquist-Bedingung, Matched-Filter, Detektion, Fehlerwahrscheinlichkeit

  • Grundlagen digitaler Modulationsverfahren

Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

M. Bossert: Einführung in die Nachrichtentechnik, Oldenbourg.

J.G. Proakis, M. Salehi: Grundlagen der Kommunikationstechnik. Pearson Studium.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

J.G. Proakis, M. Salehi: Communication Systems Engineering. Prentice-Hall.

J.G. Proakis, M. Salehi, G. Bauch, Contemporary Communication Systems. Cengage Learning.






Lehrveranstaltung L0443: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0959: Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I)

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I) (L1134) Vorlesung 3 3
Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I) (L1135) Gruppenübung 2 2
Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I) (L1136) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Robert Seifried
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Module Mathematik I, II, Mechanik I (Stereostatik). Parallel zum Modul Mechanik III sollte das Modul Mathematik III besucht werden.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • die axiomatische Vorgehensweise bei der Erarbeitung der mechanischen Zusammenhänge beschreiben;
  • wesentliche Schritte der Modellbildung erkläutern;
  • Fachwissen aus der Hydrostatik, der Kinematik und der Kinetik präsentieren.
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • die wesentlichen Elemente der mathematischen / mechanischen Analyse und Modellbildung anwenden und im Kontext eigener Fragestellung umsetzen;
  • grundlegende Methoden der Hydrostatik, der Kinematik und der Kinetik auf Probleme des Ingenieurwesens anwenden;
  • Tragweite und Grenzen der eingeführten Methoden der Statik abschätzen, beurteilen und sich weiterführende Ansätze erarbeiten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen und sich gegenseitig bei der Lösungsfindung unterstützen. 

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, ihre eigenen Stärken und Schwächen einzuschätzen und darauf basierend ihr Zeit- und Lernmanagement zu organisieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 20 % Midterm Wird nur im WiSe angeboten
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1134: Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I)
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Hydrostatik

Kinematik

  • Punktbewegungen, einachsig, eben, räumlich, natürliche Koordinaten, Zylinderkoordinaten
  • Räumliche Bewegungen von Punktsytemen
  • Ebene Kinematik des starren Körpers
  • Räumliche Kinematik des starren Körpers
  • Räumliche Relativbewegung

Kinetik

  • Grundbegriffe
  • Grundgleichungen der Kinetik
  • Herleitung Impuls- und Drallsatz (räumlich) für starre Körper
  • Trägheitstensor
  • Kinetik des starren Körpers im Raum
  • Kreiseltheorie
  • Rotordynamik
  • Räumliche Relativkinetik
  • Systeme mit veränderlicher Masse
Literatur K. Magnus, H.H. Müller-Slany: Grundlagen der Technischen Mechanik. 7. Auflage, Teubner (2009).
D. Gross, W. Hauger, J. Schröder, W. Wall: Technische Mechanik 3 und 4. 11. Auflage, Springer (2011).
Lehrveranstaltung L1135: Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I)
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1136: Mechanik III (Hydrostatik, Kinematik, Kinetik I)
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0655: Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I (L0235) Vorlesung 2 3
Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I (L0419) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Thomas Rung
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Höhere Mathematik für Ingenieure 
  • Grundlagen der Differential- und Integralrechnung bzw. zu Reihenentwicklungen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die Grundlagen der Numerik partieller Differentialgleichungen wiedergeben.


Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, geeignete numerische Verfahren zur Integration thermofluiddynamischer Bilanzgleichungen in Raum und Zeit auszuwählen und anzuwenden. Die Studierenden können die Numerik partieller Differentialgleichungen methodisch in der Thermofluiddynamik umsetzen. Sie können numerische Lösungsalgorithmen strukturiert programmieren.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen und diese dokumentieren.



Selbstständigkeit

Die Studierenden sind fähig, selbstständig problemspezifische Lösungsansätze zu analysieren.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2h
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Wahlpflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0235: Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundlagen der Modellierung und Approximation thermofluiddynamischer Bilanzen mit numerischen Methoden. Entwicklung numerischer Algorithmen.

  1. Partielle Differentialgleichungen
  2. Grundlagen der finiten numerischen Approximation
  3. Numerische Berechnung der Potenzialströmung
  4. Einführung in die Finite-Differenzen Methoden
  5. Approximation transienter, konvektiver und diffusiver Transportprozesse
  6. Formulierung von Randbedingungen und Anfangsbedingungen
  7. Aufbau und Lösung algebraischer Gleichungssysteme
  8. Methode der gewichteten Residuen 
  9. Finite Volumen Approximation
  10. Grundlagen der Gittergenerierung
Literatur

Ferziger and Peric: Computational Methods for Fluid Dynamics, Springer

Lehrveranstaltung L0419: Numerische Methoden der Thermofluiddynamik I
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0833: Grundlagen der Regelungstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundlagen der Regelungstechnik (L0654) Vorlesung 2 4
Grundlagen der Regelungstechnik (L0655) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Behandlung von Signalen und Systemen im Zeit- und Frequenzbereich und der Laplace-Transformation.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können das Verhalten dynamischer Systeme in Zeit- und Frequenzbereich darstellen und interpretieren, und insbesondere die Eigenschaften Systeme 1. und 2. Ordnung erläutern.
  • Sie können die Dynamik einfacher Regelkreise erklären und anhand von Frequenzgang und Wurzelortskurve interpretieren.
  • Sie können das Nyquist-Stabilitätskriterium sowie die daraus abgeleiteten Stabilitätsreserven erklären.
  • Sie können erklären, welche Rolle die Phasenreserve in der Analyse und Synthese von Regelkreisen spielt.
  • Sie können die Wirkungsweise eines PID-Reglers anhand des Frequenzgangs interpretieren.
  • Sie können erklären, welche Aspekte bei der digitalen Implementierung zeitkontinuierlich entworfener Regelkreise berücksichtigt werden müssen.
Fertigkeiten
  • Studierende können Modelle linearer dynamischer Systeme vom Zeitbereich in den Frequenzbereich transformieren und umgekehrt. 
  • Sie können das Verhalten von Systemen und Regelkreisen simulieren und bewerten.
  • Sie können PID-Regler mithilfe heuristischer Einstellregeln (Ziegler-Nichols) entwerfen.
  • Sie können anhand von Wurzelortskurve und Frequenzgang einfache Regelkreise entwerfen und analysieren.
  • Sie können zeitkontinuierliche Modelle  dynamischer Regler für die digitale Implementierung zeitdiskret approximieren.
  • Sie beherrschen die einschlägigen Software-Werkzeuge (Matlab Control Toolbox, Simulink) für die Durchführung all dieser Aufgaben.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können in kleinen Gruppen fachspezifische Fragen gemeinsam bearbeiten und ihre Reglerentwürfe  experimentell testen und bewerten
Selbstständigkeit Studierende können sich Informationen aus bereit gestellten Quellen (Skript, Software-Dokumentation, Versuchsunterlagen) beschaffen und für die Lösung gegebener Probleme verwenden.

Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe wöchentlicher On-Line Tests kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern

 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0654: Grundlagen der Regelungstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Signale und Systeme

  • Lineare Systeme, Differentialgleichungen und Übertragungsfunktionen
  • Systeme 1. und 2. Ordnung, Pole und Nullstellen, Impulsantwort und Sprungantwort
  • Stabilität

Regelkreise

  • Prinzip der Rückkopplung: Steuerung oder Regelung
  • Folgeregelung und Störunterdrückung
  • Arten der Rückführung, PID-Regelung
  • System-Typ und bleibende Regelabweichung
  • Inneres-Modell-Prinzip

Wurzelortskurven

  • Konstruktion und Interpretation von Wurzelortskurven
  • Wurzelortskurven von PID-Regelkreisen

Frequenzgang-Verfahren

  • Frequenzgang, Bode-Diagramm
  • Minimalphasige und nichtminimalphasige Systeme
  • Nyquist-Diagramm, Nyquist-Stabilitätskriterium, Phasenreserve und Amplitudenreserve
  • Loop shaping, Lead-Lag-Kompensatoren
  • Frequenzgang von PID-Regelkreisen

Totzeitsysteme

  • Wurzelortskurve und Frequenzgang von Totzeitsystemen
  • Smith-Prädiktor

Digitale Regelung

  • Abtastsysteme, Differenzengleichungen
  • Tustin-Approximation, digitale PID-Regler

Software-Werkzeuge

  • Einführung in Matlab, Simulink, Control Toolbox
  • Rechnergestützte Aufgaben zu allen Themen der Vorlesung
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes „Introduction to Control Systems“
  • G.F. Franklin, J.D. Powell and A. Emami-Naeini "Feedback Control of Dynamic Systems", Addison Wesley, Reading, MA, 2009
  • K. Ogata "Modern Control Engineering", Fourth Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2010
  • R.C. Dorf and R.H. Bishop, "Modern Control Systems", Addison Wesley, Reading, MA 2010
Lehrveranstaltung L0655: Grundlagen der Regelungstechnik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1333: BIO I: Implantate und Frakturheilung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Implantate und Frakturheilung (L0376) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Michael Morlock
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Es ist für das Verständnis besser, wenn zuerst die Lehrveranstaltung "Einführung in die Anatomie“ belegt wird.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die unterschiedlichen Knochenheilungsarten beschreiben und die Voraussetzungen, unter denen sie auftreten, erklären. Die Studierenden sind in der Lage, bei gegebener Frakturmorphologie entsprechende Versorgungen für die Wirbelsäule und die Röhrenknochen, zu benennen. 

Fertigkeiten

Studierende können die im menschlichen Körper wirkenden Kräfte für quasistatische Lastsituation unter gewissen Annahmen berechnen. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studenten können in der Gruppe gemeinsam einfache Aufgaben zur Erstellung von Modellen zur Berechnung der wirkenden Kräfte lösen.

Selbstständigkeit

Studenten können in der Gruppe gemeinsam einfache Aufgaben zur Erstellung von Modellen zur Berechnung der wirkenden Kräfte lösen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Biomechanik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0376: Implantate und Frakturheilung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

0.      EINLEITUNG

1.      GESCHICHTE

2.      KNOCHEN

2.1     Femur

2.2     Tibia

2.3     Fibula

2.4     Humerus

2.5     Radius

2.6     Ulna

2.7     Der Fuß

3.      WIRBELSÄULE

3.1     Die Wirbelsäule als Ganzes

3.2     Erkrankungen und Verletzungen der Wirbelsäule

3.3     Belastung der WS

3.4     Die Lendenwirbelsäule

3.5     Die Brustwirbelsäule

3.6     Die Halswirbelsäule

4.      BECKEN

5.      FRAKTURHEILUNG

5.1     Grundlagen und Biologie der Frakturheilung

5.2     Klinische Prinzipien und Begriffe der Frakturbehandlung:

5.3     Biomechanik der Frakturbehandlung

5.3.1 Die Schraube

5.3.2 Die Platte

5.3.3 Der Marknagel

5.3.4 Der Fixateur Externe

5.3.5 Die Implantate der Wirbelsäule

6.      Neue Implantate


Literatur

Cochran V.B.: Orthopädische Biomechanik

Mow V.C., Hayes W.C.: Basic Orthopaedic Biomechanics

White A.A., Panjabi M.M.: Clinical biomechanics of the spine

Nigg, B.: Biomechanics of the musculo-skeletal system

Schiebler T.H., Schmidt W.: Anatomie

Platzer: dtv-Atlas der Anatomie, Band 1 Bewegungsapparat



Modul M0708: Elektrotechnik III: Netzwerktheorie und Transienten

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Netzwerktheorie (L0566) Vorlesung 3 4
Netzwerktheorie (L0567) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Arne Jacob
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elektrotechnik I und II, Mathematik I und II


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Berechnungsverfahren von elektrischen Netzwerken erklären. Sie kennen die Analyse linearer, mit periodischen Signalen angeregter Netzwerke, mittels Fourier-Reihenentwicklung. Sie kennen die Berechnungsmethoden von Einschaltvorgängen in linearen Netzwerken sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich. Sie können das Frequenzverhalten und die Synthese einfacher passiver Zweipol-Netzwerke erläutern.


Fertigkeiten

Die Studierenden können Spannungen und Ströme in elektrischen Netzwerken, auch bei periodischer Anregung, mit Hilfe von grundlegenden Berechnungsverfahren bestimmen. Sie können sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich Einschaltvorgänge in elektrischen Netzwerken berechnen und deren Einschaltverhalten beschreiben. Sie können das Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke analysieren und synthetisieren.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Übungsgruppen vorlesungsrelevante Aufgaben gemeinsam bearbeiten und die selbst erarbeiteten Lösungen innerhalb der Übungsgruppe präsentieren.


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Berechnungsverfahren für die zu lösenden Probleme zu erkennen und anzuwenden. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Kurzfragentests, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 150 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen (Weiterentwicklung): Vertiefung Mathematik & Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0566: Netzwerktheorie
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Systematische Berechnung linearer, elektrischer Netzwerke

- Berechnung von N-Tor-Netzwerken

- Periodische Anregung von linearen Netzwerken

- Einschaltvorgänge im Zeitbereich

- Einschaltvorgänge im Frequenzbereich; Laplace-Transformation

- Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke


Literatur

- M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 1", Pearson Studium (2011)

- M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 2", Pearson Studium (2011)

- L. P. Schmidt, G. Schaller, S. Martius, "Grundlagen der Elektrotechnik 3", Pearson Studium (2011)

- T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013) 

- A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2008)

- R. C. Dorf, J. A. Svoboda, "Introduction to electrical circuits", Wiley (2006)

- L. Moura, I. Darwazeh, "Introduction to Linear Circuit Analysis and Modeling", Amsterdam Newnes (2005)


Lehrveranstaltung L0567: Netzwerktheorie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt siehe korrespondierende Lehrveranstaltung
Literatur

siehe korrespondierende Lehrveranstaltung

see interlocking course

Modul M0755: Geotechnik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundbau (L0552) Vorlesung 2 2
Grundbau (L0553) Hörsaalübung 2 2
Grun