Universität Wien FIND

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Vor-Ort-Lehre und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein. Melden Sie sich für Lehrveranstaltungen/Prüfungen über u:space an, informieren Sie sich über den aktuellen Stand auf u:find und auf der Lernplattform moodle.

Regelungen zum Lehrbetrieb vor Ort inkl. Eintrittstests finden Sie unter https://studieren.univie.ac.at/info.

Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

050074 VO Methoden der Mathematischen Modellierung (2017W)

Details

Sprache: Deutsch

Prüfungstermine

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Donnerstag 05.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG (Vorbesprechung)
Donnerstag 12.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 19.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 09.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 16.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 23.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 07.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 14.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 11.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
Donnerstag 18.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung: Lineare Systeme, Transformationen (Diskrete Fouriertransformation, z-Transformation, FFT), Filter, Signalabtastung und -rekonstruktion

Grundlagen der Leistungsbewertung von Kommunikationsnetzen (stochastische Prozesse, einfache Warteschlangenmodelle, Erlang's B-Formel)

Grundlagen der Simulation (Zufallszahlen, Ereignissimulation, Anwendungen)

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Die Studierenden erwerben die Kompetenz, die vorgetragenen Techniken bei der Analyse von Fragestellungen des Scientific Computing einzusetzen und Aufgaben mittels mathematischer Software zu lösen.

Prüfungsstoff

Vortrag, tlw. unterstützt durch gemeinsam gelöste Beispiele.

Vorkenntnisse: Mathematik entsprechend dem Modul "Mathematische Basistechniken" (insbesondere komplexe Zahlen und komplexe Exponentialfunktion; Matrixrechnung, Eigenwerte und Eigenvektoren), Formale Techniken des Scientific Computing entsprechend dem Modul "Formale Techniken des Scientific Computing".

Literatur

Oppenheim, Alan; Schafer, Ronald: Discrete-Time Signal Processing. Prentice Hall.

Lyons, Richard: Understanding Digital Signal Processing. 3. Auflage, Pearson 2011.

Meyer Martin: Signalverarbeitung, 7. Auflage. Vieweg, Teubner, Wiesbaden 2013 (ISBN 978-3-8348-0494-5).

L. Kleinrock: Queuing Systems I: Theory. Wiley 1975.

B. Haverkort: Performance of Computer Communication Systems: A Model-based Approach. Wiley 1998.

Baron, Michael: Probability and Statistics for Computer Scientists. Chapman & Hall / CRC 2007 (ISBN 1-58488-641-2).

Überhuber, Christian, Katzenbeisser Stefan: MATLAB 6 Springer, Wien 2000
(ISBN 3-211-83487-7).

Weitere Literatur wird in der VO bekanntgegeben.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: MMM

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29