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

050075 UE Methoden der Mathematischen Modellierung (2016W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Zusammenfassung

1 Slavova , Moodle
2 Slavova , Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.

Gruppen

Gruppe 1

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 06.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 13.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 20.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 27.10. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 03.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 10.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 17.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 24.11. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 01.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 15.12. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 12.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 19.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG
  • Donnerstag 26.01. 09:45 - 11:15 Hörsaal 2, Währinger Straße 29 2.OG

Literatur

Kammeyer, Karl-Dirk, Kroschel Kristian: Digitale Signalverarbeitung. Teubner, Wiesbaden 2006 (ISBN 3-8351-0072-6)
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)

Gruppe 2

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lernplattform: Moodle

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Donnerstag 06.10. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 13.10. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 20.10. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 27.10. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 03.11. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 10.11. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 17.11. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 24.11. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 01.12. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 15.12. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 12.01. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 19.01. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
  • Donnerstag 26.01. 13:15 - 14:45 PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG

Literatur

Kammeyer, Karl-Dirk, Kroschel Kristian: Digitale Signalverarbeitung. Teubner, Wiesbaden 2006 (ISBN 3-8351-0072-6)

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)

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung (Filterung, Transformationen (FFT, Laplacetransformierte)), Netzwerkanalyse (Flüsse in Netzwerken, Routing), Simulation (Zufallszahlen, Ereignissimulation, Anwendungen)

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Die Übung ist eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung mit Anwesenheitspflicht. Die Beurteilung erfolgt durch Ausarbeitung von Beispielen mit Matlab oder Scilab.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Erlernen der Anwendung von Standardmodellen der mathematischen Modellierung mit Softwarepaketen.

Prüfungsstoff

Vorkenntnisse: Mathematik entsprechend dem Modul Mathematische Basistechniken, Kenntnisse in Formale Techniken des Scientific Computing entsprechend dem Modul Formale (Mathematische) Techniken des Scientific Computing.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29