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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-050-UNG-SM-2-H-0610Angewandte Geologie
Modulverantwortlicher: Becht Michael
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: • Fähigkeit, die Relevanz der Angewandten Geologie
für die Umweltforschung darzustellen und zu diskutieren• Fähigkeit
zum eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur
fachgemäßen Präsentation
Inhalte/Themen: Im Rahmen der Lehrveranstaltung sollen
Kenntnisse der Angewandten Geologie erworben werden, die den
Teilnehmerinnen und Teilnehmern Einblicke in die Arbeit von
Behörden, Forschungsinstituten, Ingenieurbüros oder anderen
gutachterlich tätigen Einrichtungen ermöglichen. Hierbei sollen
möglichst aktuelle Fragestellungen der Umweltforschung anhand
ausgewählter regionaler Beispiele und im Hinblick auf Aspekte der
Nachhaltigen Entwicklung dargestellt, erläutert und diskutiert
werden.Die Themen der Veranstaltung umfassen schwerpunktmäßig
folgende Bereiche: Sedimentologie (Sedimentdynamik natürlicher
Prozesse, die Naturgefahren darstellen können), Hydrogeologie
(Grundwasserförderung, -schutz, Monitoring), Ingenieurgeologie
(Massenbewegungen als dynamische Prozesse, Untergrundstabilität,
Monitoring).
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Keine
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Seminar (2 SWS): Angewandte Geologie
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete,
schriftliche Hausarbeit und Referat
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Seminar 5,0 ECTS-Punkte, davon Anwesenheit 0,5 ECTS-Punkte, Vor-
und Nachbereitung 1,5 ECTS-Punkte, Referat 1,0 ECTS-Punkt,
schriftliche Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte (entspricht ca. 18.000
Zeichen ohne Leerzeichen)
Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung der
schriftlichen Hausarbeit
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
M.A. „Bildung für Nachhaltige Entwicklung“
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete: Geographie
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-I-AI-H-0212Angewandte Informatik I: Entwurf
von Datenbank- und Informationssystemen
Modulverantwortlicher: Harrer Andreas
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Verständnis und Anwendung der Methoden zur
AnforderungsermittlungAnalyse von Datenmodellen und
AblaufmodellenAnalyse und Beurteilung von Datenbank- und
Informationssystemen
Inhalte/Themen: - Informationssysteme- Anforderungsermittlung-
Datenmodellierung- Datenbanksysteme- Ablaufmodellierung- Workflow
Management Systeme
Empfohlene Voraussetzungen: Mathematische Terminologie; Inhalte
der Vorlesung I-EI1
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS)Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Kontakt-/Selbststudium Vorlesung, qualifizierte Teilnahme an der
Übung und mind. mit ausreichend bestandener Leistungsnachweis:
Klausur
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesung mit Vor- und Nachbereitung: 2,5 ECTSÜbung: 1
ECTSBearbeitung der Hausaufgaben: 1 ECTSVorbereitung auf die
Klausur: 0,5 ECTS
Modulnote: Benotung der Klausur
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
BA Mathematik, BA Wirtschaftsmathematik, BA Geographie
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung unregelmäßig
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-L-MAT23-H-0512Approximationstheorie I
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Hans Fischer
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von Rechen-,
Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Einführende Themen aus der Theorie der
Approximation von Funktionen.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Master Mathematik, Lehramt für Gymnasien
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-MAT18-H-0512Approximationstheorie II
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches, vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln
aus der Approximationstheorie.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-050-UNG-SM-1-H-0610Aufnahme und Analyse digitaler
Geländedaten
Modulverantwortlicher: Becht Michael
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
10,00
Kompetenzen: • Fähigkeit des Einsatzes von Methoden zur Aufnahme
und Analyse digitaler Geländedaten• Fähigkeit zur praktischen
Anwendung im Rahmen einer Projektarbeit
Inhalte/Themen: Mithilfe von Kartierungs- und
Vermessungsarbeiten werden räumliche Phänomene quantitativ erfass-
und analysierbar. Die Methoden liefern zum einen direkt Daten (z.B.
Kartierung von Böden oder Biotopen, Höhenmodelle), zum anderen
werden die Ergebnisse von Messungen, Probenahmen und -analysen
(Modul VM-2) in einen räumlichen Kontext eingeordnet. In diesem
Modul sollen moderne Techniken zur Geländedaten-aufnahme und
-analyse erlernt, diskutiert und im Rahmen einer Projektarbeit
praktisch angewandt werden:• GPS-gestützte Kartierung auf
Feldcomputern• Anwendung von dGPS für höhere Genauigkeiten•
Vermessung mittels elektronischer TachymeterEin spezieller Aspekt
ist die Aufnahme und Analyse von digitalen Höhenmodellen (digitale
Reliefanalyse):• Allgemeine Einführung in Datenmodelle und
–quellen• Generierung hochauflösender Höhenmodelle mittels
Terrestrischen Laserscannings (TLS)• Methoden der digitalen
Reliefanalyse (z.B. Verarbeitung von DHM für hydrologische und
geomorphologische Anwendungen, Ableitung primärer und sekundärer
Reliefparameter, Strahlungsanalyse, Sichtbarkeitsanalyse,
multitemporale Analyse)
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Teilnahme an den Modulen GM-3, GM-4, VM-2
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Übung „Digitale Reliefanalyse“ (teilgeblockt)Projektseminar
(teilgeblockt) mit gemeinsamer Geländearbeit und einzelnen
Lehreinheiten zu Geräten/Methoden/Auswertungen
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Regelmäßige Anwesenheit (Übung und Projektseminar)Anfertigung
eines Projektberichts
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Übung „Digitale Reliefanalyse“: Präsenz, Vor- und Nachbereitung,
ggf. Übungsaufgaben: 2 CPProjektseminar: Präsenz (Lehreinheiten,
Geländetermine): 3 CPDatenauswertung und Erstellung des
Projektberichts: 5 CP
Modulnote: Ergibt sich aus der Benotung des Projektberichtes
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete: Geographie
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT38-H-0512Ausgewählte Kapitel der
Optimierung
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches, vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln
der Optimierung.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-OM05-H-0408Ausgewählte Verfahren der
Statistik - Lektürekurs
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Teilnehmer werden vor die Aufgabe gestellt,
ausgewählte Kapitel wissenschaftlicher Literatur zu studieren und
die dabei gewonnenen Erkenntnisse in einer gemeinsamen
Veranstaltung zu diskutieren.
Inhalte/Themen: - Wiederholung theoretischer Konzepte aus dem
Kurs Zeitreihenanalyse, insbesondere - Univariate Analyse von
stationären Zeitreihen - Instationäre Zeitreihen - Unit-Root Test -
Bestimmung der ARMA-Ordnung- Unit-Root Tests und
Strukturbruchtests- Multivariate Analyse von stationären
Zeitreihen- Kointegration - Einzelgleichungsmodelle - Multivariate
Modelle
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Statistik I und II- Statistische Prognoseverfahren-
Empfehlenswert ist der parallele oder vorherige Besuch der
Veranstaltung Zeitreihenanalyse- Empfehlenswert sind weiterhin
Grundkenntnisse in R
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungsstunden = 28 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung
der Lehrveranstaltung 100% der Lehrveranstaltung = 84 Stunden+ Zeit
für Erstellen der Prüfungsleistung inkl. Vorbereitungszeit = 38
Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden
Modulnote: Klausur
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: - Pfaff B. (2008): Analysis
of Integrated and Cointegrated Time Series
with R. Springer Verlag, 2. Auflage.- Lütkepohl H., Krätzig M.
(2004): Applied Time Series Econometrics. Cambridge University
Press.
Lehr- und Lernmethode: Lektüre und Diskussion
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT22-H-0212Brownsche Bewegung und
Funktionale Zentrale Grenzwertsätze
Modulverantwortlicher: Bischoff Wolfgang
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Kolmogoroff Bedingungen für stochastische
Prozesse, Brownsche Bewegung, Funktionale Zentrale Grenzwertsätze,
Überschreitungswahrscheinlichkeiten und Anwendungen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-I-CU-H-0411Computerunterstütztes Lernen und
Arbeiten in Gruppen - CSCL/CSCW-Systeme
Modulverantwortlicher: Harrer Andreas
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Verständnis der Grundlagen kooperativer Systeme;
Bewertung existierender Systeme und deren
Einsatzszenarien;Anwendung realer CSCL/CSCW-Systeme
Inhalte/Themen: Begriffe CSCL und CSCW Klassifikationsschemata
für kooperative SystemeGrundlagen verteilter Systeme, der Internet-
und Web-ProgrammierungVerfahren der
NebenläufigkeitskontrollePraktische Beispiele von
CSCL/CSCW-SystemenVertiefung zu Softwaresystemen und Algorithmen
(grundlegende Kenntnisse empfohlen)
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS) und praktischer Umgang mit
ausgewählten CSCL/CSCW-Systemen
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
mindestens mit "ausreichend" bestandene mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesung und Vor-/Nachbreitung 2 ECTS-Punkte,Übung/Praktikum
und Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung auf mündliche
Prüfung 1 ECTS-Punkt
Modulnote: Note der mündlichen Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
BA MathematikBA Wirtschaftsmathematik
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Turnus: SS alle zwei Jahre
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Inaktiv82-021-IFM05-H-0507Customer Relationship Management:
Analytische Methoden
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Ziel dieser Veranstaltung ist die Darstellung der
Elemente und Methoden des analytischen CRM. Den Schwerpunkt dabei
stellt der Prozess des Data Mining und die dabei eingesetzten
Methoden dar. Ausgehend von einem Überblick über die Bausteine des
analytischen CRM werden die Methoden des Data Mining und der
Prozess des Data Mining am Beispiel von Fragestellungen des
analytischen CRM vorgestellt.
Die Übung hat zum Ziel, die in der Vorlesung erworbenen
theoretischen Kenntnisse im Bereich Data Mining an konkreten
Beispielen aus der Betriebswirtschaft anzuwenden. Die Veranstaltung
findet ausnahmslos am PC statt. Dabei wird das Mining-Tool
Clementine verwendet.
Inhalte/Themen: Vorlesung:1. Analytisches CRM1.1. Operatives und
analytisches CRM1.2. Kundendaten1.3. Data Warehouse und OLAP1.4.
Gegenstand des Data Mining1.5. Data Mining-Werkzeuge2. Methoden des
Data Mining2.1. Künstliche Neuronale Netze2.2. Klassifikations- und
Regressionsbäume2.3. Clusteranalyse2.4. Assoziations- und
Sequenzanalyse2.5. Logistische Regression2.6. Faktorenanalyse3.
Prozess des Data Mining3.1. Aufgabendefinition3.2. Auswahl der
relevanten Datenbestände3.3. Datenaufbereitung3.4. Auswahl von Data
Mining-Methoden3.5. Anwendung von Data Mining-Methoden3.6.
Evaluation, Interpretation und Anwendung
Übung:- CRISP-DM Prozess- Daten einlesen und Datenaufbereitung-
Neuronale Netze- Entscheidungsbäume- Regression- Clusteranalyse-
Assoziationsanalyse
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des
Moduls:Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: Wird bekannt gegeben
Lehr- und Lernmethode: Vorlesung und Übung
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT24-H-0212Finanzmathematik - diskrete
Modelle
Modulverantwortlicher: Ressel Paul
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Ein- und Mehrperioden-Modelle, Arbitrage, Claim
und Hedge, Cox-Rubinstein Modell, Exotische Optionen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT21-H-0212Finanzmathematik - zeitstetige
Modelle
Modulverantwortlicher: Ressel Paul
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Wiener Prozeß, Black-Scholes Modell,
stochastische Integration, Ito-Formel, stochastische
Differentialgleichungen und ihre Anwendung auf
Finanzmarktmodelle
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT26-H-0212Fourier-Analyse
Modulverantwortlicher: Ricker Werner
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Fourier-Reihen, Fourier-Transformation,
punktweise Konvergenz, Approximation der Eins, L1- und
L2-Konvergenz, Faltung
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben
(Selbststudium), Übung und Besprechung der Hausaufgaben
(Lehrveranstaltung 1 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung
der Prüfung 3,5 ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Lehramt Gymnasium Mathematik
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Jedes 3. bis 4. Semester
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Inaktiv88-105-MAT27-H-0212Funktionalanalysis
Modulverantwortlicher: Ricker Werner
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Banach- und Hilbert-Räume, Satz von Hahn-Banach
und Banach-Steinhaus, Dualität, Lineare Operatoren in
Banach-Hilbert-Räumen, Spektraltheorie, kompakte Operatoren
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (Lehrveranstaltung 4 SWS), Hausaufgaben
(Selbststudium), Übung und Besprechung der Hausaufgaben
(Lehrveranstaltung 2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 3 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung der
Prüfung 7 ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Lehramt Mathematik Gymnasium
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Jedes 2. bis 4. Semester
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-L-MAT22-H-0512Ganzzahlige Optimierung
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Hans Fischer
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches, vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von speziellen Probleme der
ganzzahligen, diskreten und kombinatorischen Optimierung.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Master Mathematik, Lehramt für Gymnasien
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 18 von 57
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-MAT12-H-0512Geometrische Datenverarbeitung
(CAGD) I
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum
des Moduls.
Inhalte/Themen: Ausführliche Einführung in die grundlegenden
Konzepte geometrischer Datenverarbeitung.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben und der praktischen Übung: 2,5
ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis: 1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Master Mathematik, Lehramt für Berufsschulen, Lehramt für
Gymnasien
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 19 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-MAT13-H-0512Geometrische Datenverarbeitung
(CAGD) II
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum
des Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln
aus der geometrischen Datenverarbeitung.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben und der praktischen Übung: 2,5
ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis: 1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Master Mathematik, Lehramt für Berufsschulen
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-050-UNG-GM-1-H-0610Geomorphologische und
hydrologische Umweltprozesse und Naturgefahren
Modulverantwortlicher: Becht Michael
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
10,00
Kompetenzen: • Fähigkeit, die Wirkungszusammenhänge von
geomorphologischen und hydrologischen Prozessen zu erklären•
Fähigkeit, Zusammenhängen und Wechselwirkungen von menschlichem
Handeln und geomorphologischen und hydrologischen Prozessen zu
erläutern• Fähigkeit, unter Berücksichtigung einer nachhaltigen
Entwicklung Sachverhalte bewerten und planungsgerechte Lösungen
vorschlagen zu können• Fähigkeit zum eigenständigen,
wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur Formulierung und
Präsentation wissenschaftlicher Aspekte
Inhalte/Themen: Die Grundlagen der Geomorphologie und
Hydrographie sind bereits im Bachelorstudiengang vermittelt worden.
In diesem Modul sollen primär die Wirkungen geomorphologischer und
hydrologischer Prozesse in Gebirgsökosystemen erarbeitet werden.
Der Mensch ist dabei sowohl Betroffener als auch selbst durch seine
Einflussnahme bewusst oder unbewusst Agierender. Über ein
vertieftes Verständnis der Wirkungszusammenhänge der Prozesse
werden auch angepasste Strategien einer nachhaltigen Nutzung
diskutiert.An ausgewählten regionalen Beispielen sollen aktuelle
geomorphologische Umweltprozesse und sich daraus ggf. entwickelnde
Gefahrensituationen dargestellt werden. Neben dem Bezug zu Gebirgen
werden auch weitere Ökosysteme behandelt, die in besonderem Maße
sensibel auf Störungen reagieren (z.B. in
Trockengebieten).Aufbauend auf allgemeinen hydrologischen
Grundlagen werden Teilbereiche der Hydrologie vertieft behandelt.
Im Vordergrund stehen dabei komplexe Prozesse, die im Spannungsfeld
Mensch-Wasser stattfinden. Der Bezug zum Bereich „Naturgefahren“
soll dabei hergestellt werden, sowohl auf Hang- als auch auf
Einzugsgebietsebene.Themen können sein:• Auswirkungen des
Klimawandels auf Umweltprozesse• Bedrohungen durch Lawinen•
Gefährdungen alpiner Tallagen durch Muren und Felsstürze• Erdbeben•
Erosion und Erosionsschutz im Gebirge oder semiariden Gebieten
(Halbwüsten)• Winderosion in Trockengebieten (auch außerhalb der
Tropen!)• Rutschungen• Raumnutzungskonzepte einer angepassten
Nutzung• Gefahrenkarten und Modellierung von Gefahrensituationen•
Bedeutung der Vegetation für den Wasserhaushalt und Abfluss•
Bodenwasserhaushalt mit vertikalen und lateralen Prozesse der
Wasserbewegung• Flussauen und Feuchtgebiete• Gewässer- und
Auenrenaturierung, Gewässerökologie• Gewässerentwicklungsplanung•
Hydrologische Extreme (Hochwasser und Niedrigwasser)• Hydrologische
Modellierung• Regionale Unterschiede (Hochgebirge, Mittelgebirge
und Flachland)
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Keine
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Seminar „Geomorphologische und hydrologische Umweltprozesse und
Naturgefahren“ (3 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete
schriftliche Hausarbeit; Referat
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Seminar 10,0 ECTS-Punkte: davon Anwesenheit 1,5 ECTS-Punkt, Vor-
und Nachbereitung 2,5 ECTS-Punkte, Referat 2,0 ECTS-Punkt,
schriftliche Hausarbeit 4,0 ECTS-Punkte (entspricht ca. 36.000
Zeichen ohne Leerzeichen)
Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung der
schriftlichen Hausarbeit
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
M.A. „Bildung für Nachhaltige Entwicklung“
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete: Geographie
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Inaktiv88-105-MAT01-H-0212Grafentheoretische Optimierung
Modulverantwortlicher: Nieß Markus Master Mathematik (P.
Ressel)
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Tiefgreifendes Verständnis der Probleme,
Beweistechniken und Verfahren, selbstständiges und einwandfreies
Lösen von Anwendungs- und Beweisaufgaben sowie Fähigkeit zur
eigenständigen Anwendung der Verfahren aus dem Themenspektrum des
Moduls, insbesondere im Rahmen von praxisorientierten Projekten,
und zur eigenständigen Erschließung verwandter Themengebiete.
Inhalte/Themen: Grundlagen der Graphentheorie; Bäume und Wälder;
informierte und uniformierte Suchstrategien in Graphen;
Netzwerkanalyseverfahren: Zusammenhangskomponenten, Zentralität,
Cliquen, Cores, Clustering; Färbungen; Matroide und minimal
aufspannende Bäume; Shortest-Path-Probleme
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Modul Optimierung
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben,
Projektarbeit, Literaturstudium (Selbststudium)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur, mündliche Prüfung oder praktische Leistung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen, Vorbereitung der
Prüfung, Durchführung der Projektarbeit und Literaturstudium 3,5
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur, mündlicher Prüfung oder
praktischer Leistung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Modul greift auf dieselbe V zurück wie Modul „Algorithmische
Graphentheorie“
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-I-GA-H-0411Graphenalgorithmische
Analyseverfahren für soziale und Wirtschaftsnetzwerke
Modulverantwortlicher: Harrer Andreas
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Verständnis und Anwendung fortgeschrittener
Methoden der Analyse von NetzwerkenAnalyse und Beurteilung von
Fallstudien
Inhalte/Themen: Grundlagen der Graphentheorie und
Graphalgorithmen Analyse von sozialen Netzwerken und
WirtschaftsnetzwerkenVerfahren zur Netzwerkanalyse: Clustering,
Blockmodellierung, Visualisierungempfohlene Voraussetzung sind
Basiskenntnisse der Informatik
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS) und Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
mindestens mit "ausreichend" bestandene mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesung und Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-Punkte,Übung und
Vor-/Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung auf mündliche Prüfung
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Note der mündlichen Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
BA MathematikBA Wirtschaftsmathematik
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Turnus: SS alle zwei Jahre
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-050-UNG-GM-2-H-0610Klimatologische Umweltprozesse
und Naturgefahren
Modulverantwortlicher: Peters Thorsten
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: • Fähigkeit, die Zusammenhängen von menschlichem
Handeln und klimatologischen Prozessen, besonders hinsichtlich der
Wechselwirkungen zu erklären• Fähigkeit, unter Berücksichtigung
einer nachhaltigen Entwicklung Sachverhalte bewerten und
angemessene Lösungen vorschlagen zu können• Fähigkeit zum
eigenständigen, wissenschaftlichen Arbeiten• Fähigkeit zur
Formulierung und Präsentation wissenschaftlicher Aspekte
Inhalte/Themen: Die Grundlagen der Klimatologie sind bereits im
Bachelorstudiengang vermittelt worden. In diesem Modul sollen alle
wichtigen klimaphysikalischen Prozesse im Hinblick auf ihre
Umweltrelevanz vertieft behandelt werden. Dies betrifft neben dem
Strahlungshaushalt auch die Rolle des Wasserdampfs und der Aerosole
in den bodennahen wie auch höheren Luftschichten. Natürliche und
anthropogene Ursachen globaler Erwärmung oder auch Abkühlung sollen
diskutiert und in prognosetauglichen Modellen dargestellt werden.
Einen Schwerpunkt stellen Starkwindereignisse, ihre
Vorhersagbarkeit und Strategien zum Umgang mit diesem Naturphänomen
dar.An ausgewählten großregionalen Beispielen sollen aktuelle
klimatologische Prozesse und sich daraus ggf. entwickelnde
Gefahrensituationen dargestellt werden. Neben dem Bezug zur
Atmosphäre werden auch weitere Ökosysteme behandelt, die in
besonderem Maße sensibel auf Störungen reagieren (z.B. Vegetation
oder Meeresströmungen).Themen können sein:• Klimawandel und
Freisetzung von Methan aus Permafrostböden• Klimawandel und
Massenbilanz polaren Eises• Klimawandel und vermehrtes Auftreten
von Starkwindereignissen• Klimawandel und Erhöhung von
Niederschlagsmengen• Klimawandel und Meeresströmungen• Klimawandel
und Landschaftsgürtel (Vegetation, Landwirtschaft)• Aerosole und
Stadtklima (Feinstaubproblematik)• Verkehr, Verbrennungsprozesse
und Photosmog• Probleme des bodennahen und des stratosphärischen
Ozons• Verdunstungsmodellierung und Wasserbedarf
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Keine
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Seminar „Klimatologische Umweltprozesse und Naturgefahren“ (2
SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Regelmäßige Teilnahme; mind. mit ausreichend bewertete,
schriftliche Hausarbeit; Referat
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Seminar 5,0 ECTS-Punkte, davon Anwesenheit 1,0 ECTS-Punkt, Vor-
und Nachbereitung 1,0 ECTS-Punkte, Referat 1,0 ECTS-Punkt,
schriftliche Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte Punkte (entspricht ca.
18.000 Zeichen ohne Leerzeichen)
Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung der
schriftlichen Hausarbeit
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
M.A. „Bildung für Nachhaltige Entwicklung“
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete: Geographie
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-SCM01-H-0408Konfigurierung von Produktions-
und Logistiksystemen (KP&L)
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes
Verständnis über die aktuellen Methoden und Konzepte zur
Konfiguration von Produktions- und Logistiksystemen,- lernen die
relevanten quantitativen Entscheidungsmodelle und einige
praxisrelevante Lösungsalgorithmen kennen und - erlangen die
Fähigkeit, das erlernte Wissen im Zuge der Entwicklung von
Planungssystemen in der be-trieblichen Praxis umzusetzen.
Inhalte/Themen: Teil 1: EinführungTeil 2: Diskrete und
kontinuierliche StandortplanungTeil 3: Konzepte der
ProduktionsorganisationTeil 4: Leistungsanalyse mit
WartschlangenmodellenTeil 5: Layout Planung Teil 6: Konfiguration
von FließproduktionssystemenTeil 7: Konfiguration von
InselproduktionssystemenTeil 8: Konfiguration von Flexiblen
Fertigungssystemen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Grundsätzliches Problemverständnis für die in den
betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produktion und Logistik
bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a. Standort- und
Potentialplanung, Produktionsprogrammplanung und
Ressourceneinsatzplanung, Ablaufplanung, Produktionssteuerung).-
Mindestens Grundkenntnisse in Statistik,
Wahrscheinlichkeitsrechnung und quantitativen Methoden.
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung
der Lehrveranstaltung 84% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit
für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit = 32
Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
Literatur: - Askin, R. G. und C. R. Standridge, Modeling and
Analysis of Manufacturing Systems, New York (Wiley) 1993.- Günther,
H.-O. und H. Tempelmeier, Produktionsmanagement, 2. Aufl., Berlin
(Springer) 1995.- Heragu, S., Facilities Design, Boston (PWS
Publishing Company) 1997.- Kuhn, H., Modelle und Lösungsverfahren
zur Konfigurationsplanung von Fließproduktionssystemen, in:
Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis 53(2001)5, S. 199-211-
Singh, N. und D. Rajamani, Cellular Manufacturing Systems: Design,
Planning and Control, London (Chapman&Hall) 1996.- Tempelmeier,
H. und H. Kuhn, Flexible Manufacturing Systems - Decision Support
for Design and Operation, New York (Wiley) 1993.
Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-021-SCM01-H-0507Logistik: Bestands- und
Transportmanagement
Modulverantwortlicher: Kuhn Heinrich
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein grundsätzliches
Verständnis über die aktuellen Methoden im Logistik-Management,-
lernen relevante Aspekte des Bestands- und Transportmanagements
kennen und - erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen in der
betrieblichen Praxis umzusetzen.
Inhalte/Themen: Teil A: Einführung - Grundfragen der Logistik-
Begriffliche Grundlagen- Gestaltungsprinzipien der LogistikTeil B:
Bestandsmanagement- Losgrößenbestände - Systembestände-
Sicherheitsbestände- Strukturelle Maßnahmen zum
BestandsmanagementTeil C: Transportmanagement- Transportplanung-
Packprobleme- Problem des kürzesten Weges- Rundreise- und
Tourenplanung
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Grundlagen im Operations Management und der Statistik
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
- Bewertete Übungsaufgaben: In der Semestermitte erhalten die
Studenten ein Übungsblatt mit drei bis vier umfangreichen Aufgaben
zum bis dahin behandelten Lernstoff. Als Anreiz wird ein Bonus von
maximal 10% Bonus auf die erreichten Klausurpunkte gewährt.-
Klausur: Am Veranstaltungsende wird der Lernstoff in einer 90
minütigen Klausur abgeprüft.
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesung = 64 Stunden+ Übung = 64 Stunden+ Klausur und
Klausurvorbereitung = 22 Stunden = Gesamtaufwand = 150 Stunden
Modulnote: Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am
Veranstaltungsende
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 29 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
Literatur: - Arnold, U., Beschaffungsmanagement, 3. Aufl.,
Stuttgart (Schäffer-Poeschel) 1999.- Chopra, S. und Meindl P.,
Supply Chain Management: Strategy, Planning and Operation, 3. Aufl.
2006- Domschke, W., Logistik: Rundreisen und Touren, 4. Aufl.,
München (Oldenbourg) 1997.- Günther, H.-O. und H. Tempelmeier,
Produktion und Logistik, 6. Aufl., Berlin (Springer) 2005.- Pfohl,
H.-Ch., Logistiksysteme, 7. Aufl., Berlin (Springer) 2004.- Silver,
E. A., Pyke, D. F. und R. Peterson, Inventory Management and
Production Planning and Scheduling, 3. Aufl., New York (Wiley)
1998.- Tempelmeier, H., Bestandsmanagement in Supply Chains, 3.
Aufl., Norderstedt (Books on Demand) 2010
Lehr- und Lernmethode: Vortrag und Übung
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT28-H-0212Markovketten
Modulverantwortlicher: Ressel Paul
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Homogene Markovketten mit abzählbarem
Zustandsraum, Stationarität, Grenzwertsätze, Grundbegriffe
zeitstetiger Markovketten
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT29-H-0212Mathematische Statistik
Modulverantwortlicher: Bischoff Wolfgang
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Bedingter Erwartungswert, Prinzipien der
Datenreduktion, Suffizienz, Invarianz, Likelihood-Prinzip und viele
univariate und multivariate Anwendungen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Kenntnisse des Stoffes aus Integrationstheorie,
Wahrscheinlichkeitstheorie, Angewandte Statistik
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-SCM02-H-0408Modellierung und Optimierung mit
OPL
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: In dieser Veranstaltung lernen die Studenten reale
Problemstellungen mittels mathematischer Modelle abzubilden und
diese mit geeigneter Software am PC zu lösen. Im Zuge der
Veranstaltung werden dazu verschiedene Mo-dellierungstechniken
besprochen sowie Fragen der jeweiligen Anwendbarkeit geklärt.
Inhalte/Themen: - Folgende Themengebiete werden in der
Veranstaltung behandelt: - Einführung in die Modellierung - Lineare
Programmierung - Programmieren mit OPL Studio - Goal Programming -
(Gemischt-) Ganzzahlige Programmierung - Constraint Programming
- Nach der Einführung in die Modellierung und lineare
Programmierung folgt die Umsetzung dieser (und der noch folgenden)
Modellierungstechniken in Programmen der Software "OPL Studio".
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Grundsätzliches Problemverständnis für die in den
betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produk-tion und
Logistik bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a.
Organisationsprinzipien der Produktion, Produktionsprogrammplanung,
Ressourceneinsatzplanung, Ablaufplanung und
Produktionssteuerung).
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende.
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungsstunden = 32 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung
der Lehrveranstaltung 169% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit
für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit = 64
Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: Winston, W.: Operations
Research - Applications and Algorithms. 4th
ed. (internat. student ed.), Belmont, Calif. (Duxbury),
2004.Lehr- und Lernmethode: Vorlesung mit Übungsaufgaben
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 34 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT37-H-0512Nichtlineare Optimierung
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches, vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Spezielle Probleme der nichtlinearen
Optimierung.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 35 von 57
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-OM04-H-0408Operations Scheduling
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes
Verständnis über die aktuellen Methoden und Konzepte der
Ablaufplanung,- lernen die relevanten Aspekte der Ablaufplanung in
Sachgüter- und Dienstleistungsunternehmen kennen und - erlangen die
Fähigkeit, das erlernte Wissen im Zuge der Entwicklung von
Ablaufplanungssystemen in der betrieblichen Praxis umzusetzen.
Inhalte/Themen: Teil 1: Modellierung von
Scheduling-ProblemenTeil 2: Prioritätsregel-basierte Verfahren zur
ReihenfolgeplanungTeil 3: ProjektplanungTeil 4: Ablaufplanung bei
WerkstattproduktionTeil 5: Ablaufplanung bei
Varianten-Fließproduktion Teil 6: Losgrößen- und Reihenfolgeplanung
bei Mehrprodukt-Fließlinien Teil 7: Reservierungssysteme und
Stundenplanerstellung Teil 8: Personaleinsatzplanung
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Grundsätzliches Problemverständnis für die in den
betriebswirtschaftlichen Funktionsbereichen Produktion und Logistik
bestehenden Entscheidungsprobleme (u.a. Organisationsprinzipien der
Produktion, Produktionsprogrammplanung, Ressourceneinsatzplanung,
Ablaufplanung und Produktionssteuerung).- Grundlagen der diskreten
Optimierung
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Bewertete Übungsaufgaben und Klausur am Veranstaltungsende (90
Minuten)
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
+ Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und
Nachbereitung der Lehrveranstaltung100% der Lehrveranstaltung = 64
Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung incl.
Vorbereitungszeit = 22 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand =
150 Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: Pinedo, Planning and
Scheduling in Manufacturing and Services, Berlin
(Springer) 2005.Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung im Stil
"Lecture and Discussion"
- Übung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 36 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 37 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT32-H-0212Partielle
Differentialgleichungen
Modulverantwortlicher: Ricker Werner
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Lineare und quasilineare Gleichungen erster
Ordnung; Cauchy-Problem; elliptische, hyperbolische und
parabolische Gleichungen zweiter Ordnung
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben
(Selbststudium), Übung und Besprechung der Hausaufgaben
(Lehrveranstaltung 1 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung
der Prüfung 3,5 ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Lehramt Mathematik Gymnasium
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Jedes 2. bis 4. Semester
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT33-H-0212Regressionsmodelle
Modulverantwortlicher: Bischoff Wolfgang
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Lineare, nicht-lineare, verallgemeinerte
Regressionsmodelle, Versuchsplanung und Anwendungen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Kenntnisse des Stoffes aus Wahrscheinlichkeitstheorie,
Angewandte Statistik
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science, Lehramt Mathematik Gymnasium
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-105-I-SAI-H-0610Seminar Angewandte Informatik
Modulverantwortlicher: Harrer Andreas
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Vertieftes Verständnis und Bewertung
aktuellerwissenschaftlicher Forschungsbeiträge derAngewandten
Informatik,Fähigkeit, die wesentlichen Inhalte unter
Verwendungvisueller Hilfsmittel darzustellen und vorzutragen
Inhalte/Themen: Wechselnde Themen aus dem Bereich derAngewandten
Informatik
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Seminar (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Vortrag, schriftliche Ausarbeitung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme: 1 ECTSVorbereitung des Vortrags: 2,5 ECTSErstellung
der Ausarbeitung: 1,5 ECTS
Modulnote: Bewertung des Vortrags (75 %)Bewertung der
Ausarbeitung (25 %)
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
BA Mathematik, BA Wirtschaftsmathematik, BAGeographie
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
Inhalte der Module I-E1, I-AI
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-SCM03-H-0408Seminar zum Supply Chain
Management
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: In dieser Veranstaltung sollen die Studenten sich
mit den Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens vertraut machen
und diese vertiefen. Ziel ist zudem die gezielte, themenspezifische
Anleitung zum Verfassen der eigenen Seminararbeit.
Inhalte/Themen: - Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens-
Wissenschaftliche Problemlösung und Kommunikation-
Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden- Spezifische
individuelle Forschungsergebnisse
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Vertiefendes Bachelor-Studium in Produktion und Logistik
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Verfassen einer Seminararbeit und Präsentation der
Ergebnisse
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungsstunden = 32 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung
der Lehrveranstaltung 169% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit
für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit = 64
Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: Wird im Seminar bekannt
gegeben
Lehr- und Lernmethode: - Workshop- Diskussion- Präsentation
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT39-H-0512Signalverarbeitung
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum
des Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung spezieller Probleme der
numerischen Signalverarbeitung, wie etwa numerische Filter,
Fourieranalyse oder Wavelet-Transformationen.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-021-SCM04-H-0507Simulation mit Arena
Modulverantwortlicher: Kuhn Heinrich
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Studenten erlernen- das notwendige methodische
Wissen für das selbständige Durchführen von Simulationsstudien- und
die praktische Anwendung eines Simulationspakets wie Arena
Inhalte/Themen: - Grundlagen der Simulation- Quantitative
Modellierung (u. a. Auswahl geeigneter
Wahrscheinlichkeitverteilungen)- Analyse von
Simulationsergebnissen- Strukturelle Modellierung und
Implementierung von Simulationsmodellen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und
Wahrscheinlichkeitsverteilungen- Deskriptive und induktive
Statistik
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Bewertet werden eine abzugebende Übungsaufgabe (quantiative
Prozess-Modellierung und statistische Anpassungstests), die
schriftliche Ausarbeitung zur Fallstudie, die erstellten
Simulationsmodelle sowie die abschließende Präsentation.Die
Gewichtung ist wie folgt:- Übungsaufgabe zu den theoretischen
Grundlagen (muss bestanden werden)- Schriftliche Ausarbeitung und
Simulationsmodelle (70%)- Präsentation (30%)
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
+ Vorlesungsstunden = 32 Stunden+ Zeit für Vor- und
Nachbereitung der Lehrveranstaltung100% der Lehrveranstaltung = 32
Stunden+ Bearbeitung der Übungsaufgabe = 6 Stunden+ Erstellen der
Simulationsmodelle, Ausarbeitung undabschließenden Präsentation =
80 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150 Stunden
Modulnote: - Übungsaufgabe zu den theoretischen Grundlagen-
Schriftliche Ausarbeitung und Simulationsmodelle- Präsentation
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur: - Kelton, W. D., R. P.
Sadowski und D. T. Sturrock, Simulation with
Arena, 3. Aufl., Boston (McGraw-Hill) 2003.- Law, A. M. und W.
D. Kelton, Simulation Modeling and Analysis, 4. Aufl., Boston
(McGraw-Hill) 2007.
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung- Bearbeitung einer
Fallstudie- Präsentation der Ergebnisse der Fallstudie
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT23-H-0212Statistische
Entscheidungstheorie
Modulverantwortlicher: Bischoff Wolfgang
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Statistische Entscheidungstheorie, Bayes
Verfahren, Minimax Verfahren, Neyman-Pearson Testtheorie und viele
univariate und multivariate Anwendungen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-MG04-H-0408Statistische Prognoseverfahren
Modulverantwortlicher: Küsters Ulrich
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: In der Vorlesung wird ein Überblick über die
wichtigsten Prognoseverfahren, wie sie in der
Betriebswirtschaftslehre vor allem im Marketing, Logistik und in
der Produktion benötigt werden, vermittelt. Im Prognosepraktikum
werden grundlegende Prognoseverfahren anhand praktischer Fälle aus
der Absatzprognostik und Lagerhaltung mit Hilfe des statistischen
Prognosesystems Forecast Pro XE bzw. der
Statistik-Software-Umgebung R eingeübt.
Inhalte/Themen: Vorlesung:1. Übersicht 2. Prognoseevaluation3.
Elementare Prognosemethoden4. Exponentielle Glättungsverfahren5.
Grundzüge von ARIMA-Modellen6. Regressionsmodelle und dynamische
Regressionsmodelle7. Miszellen
Blockübung (Prognosepraktikum):1. Fallstudie exponentielle
Glättung2. Fallstudie Box-Jenkins-Modelle3. Fallstudie
Interventionsmodellierung4. Absatzprognose einer Produkthierarchie
5. Prognose sporadischer Absätze
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler- Statistik I +
II
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur (90 Minuten), im Prüfungszeitraum (zwei Wochen nach
Veranstaltungsende)
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungs- und Übungsstunden = 56 Stunden+ Zeit für Vor- und
Nachbereitung der Lehrveranstaltung 100% der Lehrveranstaltung = 56
Stunden+ Zeit für Erstellen der Prüfungsleistung inkl.
Vorbereitungszeit = 38 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand =
150 Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
Literatur: Hauptquellen:- Küsters, U. (2009): Statistische
Prognoseverfahren für Betriebswirte (Foliensatz). KUE/WFI, -
Stellwagen, E. und Goodrich, R.L. (2008): Forecast Pro for Windows.
Business Forecast Systems, Inc., Belmont, MA, USA.
Weitere Quellen:- Makridakis S., Wheelwright, S. C. und Hyndman,
R. L. (1998): Forecasting, Methods and Applications. 3te Auflage.
Wiley. - Mertens, P. und Rässler, S. (Hrsg., 2005):
Prognoserechnung. Sechste, völlig neu bearbeitete und erweiterte
Auflage. Physica-Verlag, Heidelberg.
Lehr- und Lernmethode: Wöchentliche Vorlesung, ergänzt durch
vier 8 std. Blockübungen im Computer-Pool (Prognosepraktikum)
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-021-MG02-H-0408Stochastische Modelle
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Die Studenten- erhalten ein tiefgehendes
Verständnis über die Methoden der fortgeschrittenen analytischen
sto-chastischen Modellierung,- lernen weiterführende Modelle zur
Analyse von Produktions- und Dienstleistungssystemen kennen und -
erlangen die Fähigkeit, das erlernte Wissen in wissenschaftlichen
Forschungsprojekten umzusetzen.
Inhalte/Themen: - Teil 1: Grundlagen der stochastischen
Modellierung - Einführung, Anwendungen, Modellbildung,
Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen - Theoretische Verteilungen:
Binomial-, Geometrische-, Poisson-, Gamma-, Weibull-,
Phasen-Verteilungen - Diskrete Markow-Ketten - Markow-Ketten in
kontinuierlicher Zeit, Geburts- und Sterbeprozess
- Teil 2: Warteschlangentheorie - Little´s-Gesetz, Pradoxon der
Wartezeit, M/M/1-Modell, M/M/c-Modell - M/M/1/K-Modell,
M/M/1/K/K-Modell, Mittelwertanalyse: M/G/1-Modell, G/G/1-Modelle
Mehrkunden Modelle - Offene Warteschlangennetzwerke: Theorem von
Jackson, Netze mit Warteraumbeschränkungen - Geschlossene
Warteschlangennetzwerke: Mittelwert-Analyse (MVA),
Faltungs-Algorithmen
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Kenntnisse im Operations Management und Management Science -
Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur (90 Minuten), im Prüfungszeitraum (zwei Wochen nach
Veranstaltungsende)
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesungsstunden = 64 Stunden+ Zeit für Vor- und Nachbereitung
der Lehrveranstaltung 84% der Lehrveranstaltung = 54 Stunden+ Zeit
für Erstellen der Prüfungsleistung incl. Vorbereitungszeit
= 32 Stunden= Durchschnittlicher Arbeitsaufwand = 150
Stunden
Modulnote:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 48 von 57
-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
eLearning-Angebot (URL):Literatur: Hauptquelle:
- Kuhn, H. und Manitz, M. (2006): Stochastische Modelle,
Methoden zur Leistungsanalyse von Sach- und
Dienstleistungssystemen, bisher nicht veröffentlichtes Manuskript,
Ingolstadt und Köln, Oktober 2006.
Weitere Quellen:- Allen, A.O. (1990): Probability, Statistics,
and Queueing Theory, 2. Ed., Orlando (Academic Press). - Bolch, G.
(1989): Leistungsbewertung von Rechnersystemen mittels analytischer
Warteschlangenmodelle, Stuttgart (Teuber). - Buzacott, J.A. und
Shanthikumar, J.G. (1993): Stochastic Models of Manufacturing
Systems, Englewood Cliffs (Prentice Hall). - Gross, D. und Harris,
C.M. (1998): Fundamentals of Queueing Theory, 3nd Ed., New York
(Wiley). - Hübner, G. (2003): Stochastik, 4. Aufl., Braunschweig
(Vieweg). - Kleinrock, L. (1975): Queueing Systems, Volume I:
Theory, New York (Wiley). - Ross, S.M. (1997): Introduction to
Probability Models, 6th Ed., Boston (Academic Press).
Lehr- und Lernmethode: - Vorlesung- Übung
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT34-H-0212Stochastische Prozesse
Modulverantwortlicher: Ressel Paul
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Poisson-Prozesse, Erneuerungsprozesse,
Punktprozesse, Anwendungen in der Versicherungsmathematik
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 2 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Prüfung 3
ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Management Science
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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-
Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT25-H-0212Topologie
Modulverantwortlicher: Ricker Werner
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches Verständnis der Probleme, Definitionen
und Beweistechniken, sowie selbständiges und folgerichtiges Lösen
von Rechen- und Beweisaufgaben aus dem Themenspektrum des
Moduls.
Inhalte/Themen: Topologische Räume, stetige Funktionen, Sätze
von Urysohn und von Tychonoff, Kompaktifizierung, Metrisierbarkeit,
zusammenhängende Räume
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (Lehrveranstaltung 2 SWS), Hausaufgaben
(Selbststudium), Übung und Besprechung der Hausaufgaben
(Lehrveranstaltung 1 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Teilnahme an den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium 1,5 ECTS-Punkte, häusliche Übungen und Vorbereitung
der Prüfung 3,5 ECTS-Punkte
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Lehramt Mathematik Gymnasium
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung Jedes 3. bis 4. Semester
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-050-UNG-GM-3-H-0610Umweltmonitoring
Modulverantwortlicher: Cyffka Bernd
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: • Fähigkeit, Grundlagen des Umweltmonitoring,
entsprechender Planungsaufgaben und Problemstellungen zu erläutern•
Kenntnis von Methoden im Umweltmonitoring und Fähigkeit der
Anwendung• Fähigkeit zum eigenständigen, wissenschaftlichen
Arbeiten• Fähigkeit zur Formulierung und Präsentation
wissenschaftlicher Aspekte
Inhalte/Themen: Umweltmonitoring ist die regelmäßige,
systematische Beobachtung von naturwissenschaftlichen Bereichen
mittels ökologischer Parameter. Dazu gehören auch umweltrelevante
Planungsaufgaben und Problemstellungen sowie die wissenschaftliche
Begleitung von Umweltprojekten (z.B Renaturierung der Donauauen,
ökologisches Flächenmanagement und Landschaftspflege in kirchlicher
Verantwortung – u.a. Kloster Benediktbeuern, Kloster
Plankstetten).Übergeordnetes Ziel ist die langfristige Erfassung
umwelt- und naturschutzrelevanter Veränderungen in z.B. Landschaft,
Boden, Vegetation, Wasser und Artenvielfalt. Landschaft und
Artenvielfalt können so mit Hilfe von Messtechnik oder anderen
Mitteln beobachtet und kartiert werden, wobei auch Augenmerk auf
sozioökonomische Faktoren gelegt wird und Umweltmornitoring als
wichtige Grundlage für nachhaltige Planung und Entwicklung. Wie die
Informationen erfasst, gespeichert, verarbeitet und ausgewertet
werden, soll zudem Gegenstand des Moduls sein.Vermittelt werden
weiterhin:• methodische Ansätze zur Erfassung und Bewertung der
Belastung der Umwelt• Vor- und Nachteile von
Umweltbeobachtungsnetzen mit sektoralen und ökosystemaren Ansätzen•
Kenntnisse in der Methodik der Grenzwertableitung• die Fähigkeit
zur Identifikation, Quantifikation und Bewertung von
Umweltbelastungen• die Möglichkeiten und Grenzen des Biomonitoring
(aktiv vs. passiv)• Kenntnisse über Messnetze zur Umweltbeobachtung
(national/international, sektoral/ökosystemar)• Kenntnisse über
Emissions-/ Immissions-/ Wirkungskataster• Kenntnisse über Grenz-,
Richt- und Orientierungswerte (national/international)• Fähigkeiten
zur ökologischen Bewertung von Schadstoffbelastungen anhand von
Fallstudien
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Keine
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung „Umweltmonitoring“ (1 SWS) Seminar und/oder
Exkursionen „Umweltmonitoring in Forschung und Praxis“(2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Regelmäßige Teilnahme im Seminar und/oder ExkursionMind. mit
ausreichend bewertete, schriftliche Hausarbeit und/oder ein Referat
aus dem Themenbereich der Vorlesung, des Seminars oder einer
Exkursion
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Vorlesung: Teilnahme mit Vor- und Nachbereitung (1,0
ECTS-Punkte)Seminar insgesamt 4,0 ECTS-Punkte, davon: regelmäßige
Teilnahme 1,0 ECTS-Punkte; Vor- und Nachbereitung von
Präsentationen in Teamarbeit 1,0 ECTS-Punkte, Referat und/oder
Hausarbeit 2,0 ECTS-Punkte
Modulnote: Modulnote ergibt sich aus der Bewertung des Referats
oder der schriftlichen Hausarbeit (wird zu Semesterbeginn
bekanntgegeben)
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: WS
Beteiligte Fachgebiete: Geographie
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT35-H-0512Wissenschaftliches Rechnen I
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
komplexen Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem
Themenspektrum des Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von speziellen Problemen
der numerischen Mathematik und des wissenschaftlichen Rechnens.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 54 von 57
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert88-105-MAT36-H-0512Wissenschaftliches Rechnen II
Modulverantwortlicher: Grothmann Rene/Paul Ressel
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen: Gründliches vertieftes Verständnis der Probleme,
Definitionen und Beweistechniken, sowie selbständiges Lösen von
komplexen Rechen-, Anwendungs- und Beweisaufgaben aus dem
Themenspektrum des Moduls.
Inhalte/Themen: Vertiefte Behandlung von ausgewählten Kapiteln
des wissenschaftlichen Rechnens.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch/Englisch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
VL: 2 SWSUE: 1 SWS
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder mündliche Prüfung
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Kontaktstudium in den Lehrveranstaltungen oder entsprechendes
Selbststudium: 1,5 ECTS-PunkteVor- und Nachbereitung, Bearbeitung
der Übungsaufgaben: 2,5 ECTS-PunkteVorbereitung Leistungsnachweis:
1 ECTS-Punkt
Modulnote: Benotung von Klausur oder mündlicher Prüfung
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS WS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
RZA020 / 04.11.2014 13:28:44 / Seite 55 von 57
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
m.Publiziert82-949-WWS05-H-0209Zeitreihenanalyse
Modulverantwortlicher:
Leistungspunkte(ECTS-Punkte):
5,00
Kompetenzen:
Inhalte/Themen: Die Studenten erlernen· wie die im Kurs
"Statistische Prognoseverfahren" darge-stellten Methoden
theoretisch begründet werden, · wichtige konzeptionelle und
theoretische Erweiterungen, wie man sie beispielsweise in der
Kapitalmarkttheorie und zur Schätzung von Marktreaktionsfunktionen
im Marketing benötigt,· die Anwendung der Verfahren mit Hilfe einer
statistischen Softwareumgebung wie R.1.ARIMA-Modelle
(Box-Jenkins-Modelle)a.
Modelleb. Schätzung c. Unit-Root-Tests (Bestimmung der
Integrationsordnung d)d. Modellidentifikation (Bestimmung der
Ordnungsparameter p und q)e. Modellevaluation und
Residuendiagnostikf. Prognoseformeln und Konfidenzintervalle2.
Saisonale ARIMA-Modelle3. ARIMA-Modelle und
Regressiona.Interventionsmodelleb. Transferfunktionen
c.Ausreißerdiagnostik 4. Strukturkomponenten- und
Zustandsraummodelle a. Bayesianische dynamische lineare
Modelleb. Exponentielle Glättungsmodelle als
Zustandsraummodelle5.Co-Integration6.ARCH- und GARCH-Modelle
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Polyvalentes Sockelstudium im Fach Mathematik; Modul "Einführung
in die Stochastik"
Lehr-und Prüfungssprache:
Deutsch
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
Vorlesung (2 SWS) Übung (2 SWS)
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
regelmäßige Teilnahme bzw. äquivalente Auseinandersetzung mit
den Inhaltenmindestens mit ausreichend bewerteter Leistungsnachweis
(Klausur)
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
Regelmäßige Anwesenheit Vorlesung/ Übung 2 ECTS-PunkteVor- und
Nachbereitung 2 ECTS-PunkteVorbereitung Klausur 1 ECTS-Punkt
Modulnote: Klausurnote 1/1
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur
Zugänglichkeit:
Turnus des Angebotes: SS
Beteiligte Fachgebiete:
Empfohlene Voraussetzungen:
Daten und Regressionsanalyse bzw. Statistische
Prognoseverfahren
eLearning-Angebot (URL):Literatur:
Lehr- und Lernmethode:
Bemerkung
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Master Mathematik
Module des Studiengangs
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