Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
050074 VO Methoden der Mathematischen Modellierung (2016W)
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Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Donnerstag 26.01.2017 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Mittwoch 31.05.2017 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
- Mittwoch 28.06.2017 08:00 - 09:30 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Do 06.10. VO 08:00 - 11:15h, UE entfällt
Do 13.10. VO entfällt
- Donnerstag 06.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 13.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 20.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 27.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 03.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 10.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 17.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 24.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 01.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 15.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 12.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
- Donnerstag 19.01. 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 -rekonstruktionGrundlagen 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.
(ISBN 3-211-83487-7).Weitere Literatur wird in der VO bekanntgegeben.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29