Module im Wissenschaftlichen Rechnen


Bachelorstudium

Modul
Inf.
Modul
Math.
Modulname                                               
C
Master?
Typische Implementierung
401
033
Grundmodul SP3 (Numerische Mathematik)
9
-
Numerische Mathematik I
402
034
Grundmodul SP4 (Stochastik, SS)
9
-
Wahrscheinlichkeitstheorie
403
035
Gundlagen der Stochastik, WS
9
-
Grundlagen der Stochastik
404
103
Weiterführung in Numerischer Mathematik
9
401
Numerische Mathematik II
405
104
Einführung in Optimierung
9
402
Einführung in die Optimierung
406
105
Angewandte Statistik
9
403
Angewandte Statistik
407
306
Wissenschaftliches Rechnen
6
404

408
311
Zyklus „Approximationsverfahren I“
9
406
Einführung in Approximationsverfahren
409
312
Zyklus "Optimierung I"
9
407
Diskrete Optimierung
410
330
Proseminar Numerische und Angewandte Mathematik
3+1

diverse Titel
411
720
Mathematische Anwendersysteme (Grundlagen)
3
428
Einführung in SAGE oder MATLAB
412
721
Mathematische Anwendersysteme (Stochastik)
3
429
Einführung in R
413
730
Praktikum Wissenschaftliches Rechnen
9

Praxiskurs im wissenschaftlichen Rechnen
414
740
Weiterführendes Modul „Stochastisches Praktikum“, SS
5

Stochastisches Praktikum mit R
415

Forschungsbezogenes Praktikum -WiRe
5



Masterstudium

Modul
Inf.
Modul
Math.
Modulname                                               
C
Ba?
Typische Implementierung
401
103
Weiterführung in Numerischer Mathematik
9
404
Numerische Mathematik II
402
104
Einführung in Optimierung
9
405
Einführung in die Optimierung
403
105
Angewandte Statistik
9
406
Angewandte Statistik
404
306
Wissenschaftliches Rechnen
6
407
diverse Titel
405
310
Zyklus „Inverse Probleme“ I
9

Inverse Probleme
406
311
Zyklus „Approximationsverfahren I“
9
408
Einführung in Approximationsverfahren
407
312
Zyklus "Optimierung I"
9
409
Optimierung
408
313
Zyklus „Numerik partieller Differenzialgleichungen I“
9

diverse, z.B. Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen
409
316
Einführung in Angewandte und Mathematische Stochastik
9


410
317
Einführung Stochastische Prozesse
9

Einführung in Stochastiosche Prozesse
411
318
Einführung Dynamische Systeme, Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie
9


412
319
Einführung in Statistisches und Algorithmisches Lernen
9


413
320
Zyklus „Inverse Probleme II“
9

Inverse Streuprobleme
414
321
Zyklus „Approximationsverfahren II“
9

Multivariate Approximationsverfahren
415
322
Zyklus „Optimierung II“
9

Diskrete oder multikriterielleOptimierung
416
323
Zyklus „Numerik partieller Differenzialgleichungen II“
9

Numerik instationärer Differentialgleichungen
417
326
Vertiefung Angewandte und Mathematische Stochastik
9

Nichtparametrische Statistik
418
327
Vertiefung Stochastische Prozesse
9


419
328
Vertiefung Dynamische Systeme, Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie
9


420
329
Vertiefung Statistisches und Algorithmisches Lernen
9


421
341
Seminar „Approximationsverfahren“
3+1


422
343
Seminar „Optimierung
3+1


423
346
Seminar Angewandte und Mathematische Stochastik
3+1


424
348
Seminar Dynamische Systeme, Maß- und Wahrscheinlichkeitstheorie
3+1


425
515
Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen
9


426
516
Operations Research
9


427
517
Spezialkurs „Aspekte des wissenschaftlichen Rechnens“
6


428
720
Mathematische Anwendersysteme (Grundlagen)
3
411
Einführung in SAGE oder MATLAB
429
721
Mathematische Anwendersysteme (Stochastik)
3
412
Einführung in R






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