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051141 UE Introduction to Mathematical Modelling (2021S)
Continuous assessment of course work
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Summary
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 15.02.2021 09:00 to Mo 22.02.2021 09:00
- Deregistration possible until Su 14.03.2021 23:59
Registration information is available for each group.
Groups
Group 1
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 02.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 09.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 16.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 23.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 13.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 20.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 27.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 04.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 11.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 18.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 01.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 08.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 15.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 22.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Tuesday 29.06. 08:00 - 08:45 Digital
Aims, contents and method of the course
Group 2
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 02.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 09.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 16.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 23.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 13.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 20.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 27.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 04.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 11.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 18.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 01.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 08.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 15.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 22.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Tuesday 29.06. 08:45 - 09:30 Digital
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) 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.
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.
Group 3
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 02.03. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 09.03. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 16.03. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 23.03. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 13.04. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 20.04. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 27.04. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 04.05. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 11.05. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 18.05. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 01.06. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 08.06. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 15.06. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 22.06. 09:45 - 10:30 Digital
- Tuesday 29.06. 09:45 - 10:30 Digital
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) 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.
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.
Group 4
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 02.03. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 09.03. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 16.03. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 23.03. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 13.04. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 20.04. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 27.04. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 04.05. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 11.05. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 18.05. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 01.06. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 08.06. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 15.06. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 22.06. 10:30 - 11:15 Digital
- Tuesday 29.06. 10:30 - 11:15 Digital
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) 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.
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.
Group 5
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 04.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 11.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 18.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 25.03. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 15.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 22.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 29.04. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 06.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 20.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 27.05. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 10.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 17.06. 08:00 - 08:45 Digital
- Thursday 24.06. 08:00 - 08:45 Digital
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) 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.
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.
Group 6
max. 25 participants
Language: German
LMS: Moodle
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 04.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 11.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 18.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 25.03. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 15.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 22.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 29.04. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 06.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 20.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 27.05. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 10.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 17.06. 08:45 - 09:30 Digital
- Thursday 24.06. 08:45 - 09:30 Digital
Aims, contents and method of the course
Die Studierenden kennen die Techniken, grundlegende Methoden und Algorithmen zu verschiedenen Teilbereichen der Modellierung und Optimierung (beispielsweise Differentialgleichungen, Lineare und Nichtlineare Optimierungsverfahren, Metaheuristiken) 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.
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.
Information
Assessment and permitted materials
30% für das Vortragen der Aufgabenblätter für den Teil "Optimierung"20% Test "Optimierung"30% für die Beispiele für den Teil "Differentialgleichungen"20% Test "Differentialgleichungen"
Minimum requirements and assessment criteria
Die Notenskala lautet wie folgt: 1: zumindest 90 %, 2: zumindest 80 %, 3: zumindest 65 %, 4: zumindest 50 %.
Examination topics
Reading list
wie in der Vorlesung
Association in the course directory
Module: MM OPS UF-INF-12
Last modified: Fr 12.05.2023 00:13
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.