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051141 UE Introduction to Mathematical Modelling (2018S)

Continuous assessment of course work

Summary

1 Slavov, Moodle
2 Slavov, Moodle
3 Slavova, Moodle
4 Slavova, Moodle
5 Slavov, Moodle
6 Slavov, Moodle
7 Slavova, Moodle
8 Slavova, Moodle

Registration/Deregistration

Groups

Group 1

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 06.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 13.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 20.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 10.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 17.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 24.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 08.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 15.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 29.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 05.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 12.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 19.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 26.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder 2 Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 2

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 06.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 13.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 20.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 10.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 17.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 24.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 08.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 15.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 29.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 05.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 12.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 19.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 26.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 3

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 06.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 13.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 20.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 10.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 17.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 24.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 08.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 15.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 29.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 05.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 12.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 19.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 26.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 4

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Tuesday 06.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 13.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 20.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 10.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 17.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 24.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 08.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 15.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 29.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 05.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 12.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 19.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
Tuesday 26.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 5

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 01.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 08.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 15.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 22.03. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 12.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 19.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 26.04. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 03.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 17.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 24.05. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 07.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 14.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 21.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 28.06. 08:00 - 08:45 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 6

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 01.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 08.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 15.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 22.03. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 12.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 19.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 26.04. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 03.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 17.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 24.05. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 07.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 14.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 21.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 28.06. 08:45 - 09:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 7

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 01.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 08.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 15.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 22.03. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 12.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 19.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 26.04. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 03.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 17.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 24.05. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 07.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 14.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 21.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 28.06. 09:45 - 10:30 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Group 8

max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Thursday 01.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 08.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 15.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 22.03. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 12.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 19.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 26.04. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 03.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 17.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 24.05. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 07.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 14.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 21.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Thursday 28.06. 10:30 - 11:15 PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG

Aims, contents and method of the course

Die Studenten kennen die Techniken grundlegender Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken, Zufallszahlen, Markov-Ketten). und können diese Kenntnisse auf einfache Fragestellungen anwenden.
Sie sind in der Lage, geeignete Softwarewerkzeuge zur Modellierung, grafischen Darstellung und Lösung der Fragestellungen effizient einzusetzen. Studierende können dieses Wissen im Rahmen einer mündlichen Präsentation vermitteln. Ziel dieser Übung ist es, den Stoff der Vorlesung zu vertiefen und anwenden zu lernen. Es wird überprüft, inwieweit das in der Vorlesung Gelernte umgesetzt werden kann. Weiters sollen Unklarheiten in Bezug auf das Verständnis des Stoffes beseitigt werden.

Assessment and permitted materials

1) Zu Beginn jeder Übungsstunde gibt es ein kleines Quiz zu den vorzubereitenden Themen.
2) Übungsbeispiele sind vorzubereiten.
3) Am Ende des Semesters gibt es einen Abschlusstest.

Information

Minimum requirements and assessment criteria

Die Note setzt sich aus den Leistungen der 3 Bereiche Quiz, Übungsbeispiele, Abschlusstest zusammen.

Examination topics

Reading list

wie in der Vorlesung

Association in the course directory

Module: MM OPS UF-INF-12

Last modified: Mo 03.06.2019 20:07