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Keine Credits bei Lehrveranstaltungen angegeben
Bei den Modulen unten sind Credits angegeben, bei der (modulunabhängigen) Lehrveranstaltungsliste nicht. Dies liegt darin begründet, dass die Lehrveranstaltungen erst im Kontext eines Modules Credits erhalten. Auch wenn der Fall selten eintritt, ist so die Möglichkeit gegeben, dass die selbe Veranstaltung in unterschiedlichen Studiengängen unterschiedlichen Workload und Credits erhalten kann.
Üblicherweise gilt aber weiterhin natürlich die Faustregel Cr = 1,5 * SWS.
If you like to create a change request for the modules, the easiest way is to export this list and then use the "track changes" functionality in MS Word and send the new file to AG Modulhandbuch. As a starting point you can use the word-export above.
https://www.icb.wiwi.uni-due.de/sonstiges/default-be023ab2fa/Dipl.-Math. Alexander Lewintan | |
|---|---|
| assigned Lecturers | Lewintan (Dipl. Math. Alexander Lewintan) |
Responsbile for the modules
Module (9 Credits)
Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Mathematical Analysis for Computer Science and Business Informatics
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 270 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 90 hours
- Preparation, follow up: 135 hours
- Exam preparation: 45 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
Die Studierenden
- besitzen fachliche Kompetenzen in den grundlegenden Themen der Analysis
- sind in der Lage, diese Themen zu erläutern und Einsatzmöglichkeiten zu benennen
- können Formalismen und Verfahren auswählen und die erzielten Ergebnisse interpretieren
- Module Exam
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 90-120 Minuten).
- Usage in different degree programs
- Elements
- VO: Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker (6 Credits)
- UEB: Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker (3 Credits)
Module (9 Credits)
Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Linear Algebra for Computer Science and Business Informatics
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 270 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 90 hours
- Preparation, follow up: 135 hours
- Exam preparation: 45 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
Die Studierenden
- besitzen fachliche Kompetenzen in den grundlegenden Themen der Linearen Algebra
- kennen grundlegende Notationen und Formalismen der Linearen Algebra
- verfügen über die Kompetenz, Aufgaben aus der Linearen Algebra zu verstehen, in mathematischer Notation zu formulieren und Verfahren der Linearen Algebra auszuführen
- sind in der Lage diese Themen zu erläutern und Einsatzmöglichkeiten zu benennen
- können Formalismen und Verfahren auswählen und die erzielten Ergebnisse interpretieren
- können die vermittelten mathematischen Methoden auch auf praktische Probleme übertragen und zugehörige Lösungsverfahren anwenden
- Module Exam
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 90-120 Minuten).
- Usage in different degree programs
- Elements
- VO: Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker (6 Credits)
- UEB: Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker (3 Credits)
Module (6 Credits)
Mathematische Algorithmen der Informatik
- Name in diploma supplement
- Mathematical Algorithms in Computer Science
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 180 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 60 hours
- Preparation, follow up: 90 hours
- Exam preparation: 30 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
Die Studierenden
- besitzen fachliche Kompetenzen in grundlegenden mathematischen Themen und ihrer Umsetzung in programmierte Algorithmen
- sind in der Lage, diese Themen zu erläutern und die Eigenschaften von zugehörigen Algorithmen und deren praktische Einsatzmöglichkeiten zu beurteilen
- können geeignete mathematische Methoden auswählen, zugehörige Algorithmen entwickeln und implementieren
- können diese Algorithmen praktisch erproben und die erzielten Ergebnisse interpretieren
- Module Exam
The module-related examination is performed by an oral exam (usually 20-40 minutes).
- Usage in different degree programs
- Elements
- VIU: Mathematische Algorithmen der Informatik (6 Credits)
Module (6 Credits)
Stochastik für Informatiker
- Name in diploma supplement
- Stochastics for Computer Science
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 180 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 60 hours
- Preparation, follow up: 90 hours
- Exam preparation: 30 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
Die Studierenden
- kennen grundlegende Notationen und Formalismen der Stochastik
- verfügen über die Kompetenz, Aufgaben aus der Stochastik zu verstehen und in mathematischer Notation zu formulieren
- sind in der Lage, Verfahren der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik auszuführen
- können die vermittelten mathematischen Methoden auf praktische Probleme übertragen und zugehörige Lösungsverfahren anwenden
- Module Exam
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel 90-120 Minuten).
- Usage in different degree programs
- Elements
- VO: Stochastik für Informatiker (3 Credits)
- UEB: Stochastik für Informatiker (3 Credits)
Offered Courses
Lecture
Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Mathematical Analysis for Computer Science and Business Informatics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 4
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Empfohlen werden Kenntnisse wie sie im „Mathematischen Vorkurs“ vermittelt werden. 'Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker' ist ebenfalls hilfreich, aber keine notwendige Voraussetzung.
- Qualification Targets
Die Studierenden
- kennen grundlegende Notationen und Formalismen der Analysis
- verfügen über die Kompetenz, Aufgaben aus der Analysis zu verstehen, in mathematischer Notation zu formulieren und Verfahren der Analysis auszuführen
- können die vermittelten mathematischen Methoden auch auf praktische Probleme übertragen und zugehörige Lösungsverfahren anwenden
- Contents
- Mengen, Abbildungen
- reelle Zahlen
- komplexe Zahlen
- Zahlenfolgen, unendliche Reihen
- Stetigkeit von Funktionen
- elementare Funktionen
- Differenzialrechnung der Funktionen einer Veränderlichen
- Integralrechnung der Funktionen einer Veränderlichen
- Potenzreihen, Taylorsche Entwicklung
- Näherungsrechnung mit Hilfe von Reihen
- Literature
- L. Papula: Mathematik für Ingenieure; Band 1 und 2, Vieweg Verlag
- H. Heuser: Lehrbuch der Analysis Teil 1 und 2; Vieweg + Teubner
- K. Endl; W. Lutz: Analysis I und II; AULA-Verlag
- K. Meyberg, P. Vachenauer: Höhere Mathematik 1 und 2; Springer Verlag
- W. Walter: Analysis I und II; Springer Verlag
- Participants
Exercise
Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Mathematical Analysis for Computer Science and Business Informatics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
siehe Vorlesung
- Qualification Targets
Die Studierenden
- verstehen Konzepte, Notationen, Definitionen und Theoreme der genannten Gebiete
- verfügen über Lösungsfähigkeiten für mathematische Probleme der Analysis
- beherrschen wesentliche analytische Verfahren, können diese erläutern und für gegebene Beispiele durchführen
- Contents
Vgl. Vorlesung. Der Stoff der Vorlesung wird durch aktive Beschäftigung mit wöchentlich gestellten Übungsaufgaben vertieft. Die Übungen finden in Kleingruppen statt.
- Literature
siehe Vorlesung
- Participants
Lecture with integrated exercise
Einführung in die Differentialgleichungen und in die Differenzengleichungen
- Name in diploma supplement
- Introduction to Differential Equations and to Difference Equations
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- 30
- Preliminary knowledge
Analysis und Lineare Algebra für Informatiker
- Abstract
In diesem Kurs werden verschiedene für Informatiker relevante mathematische Modelle aus der Theorie der Differentialgleichungen und der Differenzengleichungen behandelt und geübt.
- Qualification Targets
Die Studierenden
- überblicken die Hauptideen der Differential- und Differenzengleichungen
- beherrschen deren praktische Anwendung in der Informatik
- Contents
- lineare Differentialgleichungen erster Ordnung
- lineare Differentialgleichungen zweiter Ordnung mit variablen Koeffizienten
- lineare Differentialgleichungen zweiter Ordnung mit konstanten Koeffizienten
- Anwendungen: elektrische Schwingungskreise
- lineare Differenzengleichungen
- Literature
- Lewintan A., Lewintan P. Einführung in die Differential- und in die Differenzengleichungen, OpenAccess Buch https://doi.org/10.30819/5448
- Heuser H., Gewöhnliche Differentialgleichungen
- Papula L., Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Bd.2
- Meschkowski H., Differenzengleichungen
- Witt K.-U., Elementare Kombinatorik für die Informatik: Abzählungen, Differenzengleichungen, diskretes Differenzieren und Integrieren
- Teaching concept
Die Vorlesung und Übung werden durch Vorträge und Projekte der Studierenden mitbestimmt.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 1 SWS und einem Übungsanteil von 1 SWS.
- Exam
Klausur (in der Regel 60-90 Minuten)
- Participants
Lecture with integrated exercise
Kurven zweiter Ordnung und ihre Anwendungen
- Name in diploma supplement
- Curves of second order and their applications
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- 30
- Preliminary knowledge
Lineare Algebra
- Abstract
In diesem Kurs betrachten wir Kurven zweiter Ordnung sowohl von einem geometrischen als auch von einem algebraischen Standpunkt und behandeln ihre charakteristischen Eigenschaften sowie einige Anwendungen aus der Praxis.
- Qualification Targets
Die Studierenden
- können Kegelschnitte sowohl vom geometrischen als auch vom algebraischen Standpunkt klassifizieren
- verstehen wie solche mathematischen Ideen in der Praxis angewendet werden können
- Contents
- Geometrische Definitionen von Ellipsen, Parabeln, Hyperbeln
- Physikalische Eigenschaften von Ellipsen, Parabeln, Hyperbeln
- Algebraische Klassifikation von Kurven zweiter Ordnung
- Kepler’sche Gesetze
- Literature
- Max Koecher, Aloys Krieg: Ebene Geometrie. 3. Aufl., Springer-Verlag, Berlin 2007, ISBN 978-3-540-49327-3.
- Akopyan, A.V.; Zaslavsky, A.A.: Geometry of Conics. American Mathematical Society 2007,
- ISBN 978-0-8218-4323-9.
- Dörte Haftendorn: Kurven erkunden und verstehen, Springer, 2017, ISBN 978-3-658-14748-8
- Teaching concept
Die Vorlesung und Übung werden durch Vorträge und Projekte der Studierenden mitbestimmt. Die Studierenden arbeiten mit einer Dynamischen-Geometrie-Software.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 1 SWS und einem Übungsanteil von 1 SWS.
- Exam
Klausur (in der Regel 60-90 Minuten)
- Participants
Lecture
Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Linear Algebra for Computer Science and Business Informatics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 4
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Mathematische Grundausbildung auf Schulniveau (Gymnasiale Oberstufe). Es wird dringend die Teilnahme an einem „Mathematischen Vorkurs“ empfohlen. Der Mathematische Vorkurs dient als Einstieg in die Hochschulmathematik und zum Auffrischen und Wiederholen der Schulmathematik.
- Contents
- Aussagen- und Prädiktenlogik
- Mengen, Korrespondenzen, Relationen, Abbildungen
- Gruppen, Ringe, Körper
- Polynome
- lineare Abbildungen, Matritzen
- lineare Gleichungssysteme
- Determinanten
- Eigenwerte und Eigenvektoren
- Literature
- L. Papula: Mathematik für Ingenieure; Band 1 und 2, Vieweg Verlag (dies ist die primäre Referenz)
- G. Fischer: Lineare Algebra; Vieweg Verlag
- K. Endl: Analytische Geometrie und lineare Algebra; VDI Verlag
- W. Gawronski: Grundlagen der Linearen Algebra; AULA-Verlag
- S. Bosch: Lineare Algebra; Springer Verlag
- Participants
Exercise
Lineare Algebra für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Name in diploma supplement
- Linear Algebra for Computer Science and Business Informatics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Siehe Vorlesung.
- Contents
siehe Vorlesung
- Literature
siehe Vorlesung
- Teaching concept
Der Stoff der Vorlesung wird durch aktive Beschäftigung mit wöchentlich gestellten Übungsaufgaben vertieft. Die Übungen finden in Kleingruppen statt.
- Participants
Lecture with integrated exercise
Mathematische Algorithmen der Informatik
- Name in diploma supplement
- Mathematical Algorithms in Computer Science
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 4
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- 20
- Preliminary knowledge
Es werden Kenntnisse in Linearer Algebra erwartet, wie sie in der Regel in einem Informatik-Bachelorstudium vermittelt werden.
- Abstract
In diesem Kurs werden verschiedene für Informatiker relevante mathematische Modelle aus der modernen Mathematik behandelt und geübt.
- Qualification Targets
Die Studierenden
- überblicken die Hauptideen der modernen Mathematik
- beherrschen deren praktische Anwendung in der Informatik
- Contents
- Elemente der Zahlentheorie
- Lineare diophantische Gleichung
- Der Euklidische Algorithmus
- Lineare Kongruenz
- Primzahlen
- Elemente der Gruppen Theorie und RSA-Verfahren
- Ringe und Körper, Körpererweiterung
- Elemente der Zahlentheorie
- Literature
- S. Bosch: Algebra; Springer Verlag
- H. Lüneburg: Gruppen, Ringe, Körper; R. Oldenbourg Verlag
- K.-U. Witt: Algebraische und zahlentheoretische Grundlagen für die Informatik; Springer Vieweg Verlag
- G. A. Jones and J. M. Jones: Elementary Number Theory; Springer Verlag
- Teaching concept
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Participants
Lecture
Stochastik für Informatiker
- Name in diploma supplement
- Stochastics for Computer Science
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Analysis für Informatiker und Wirtschaftsinformatiker
- Contents
- Kombinatorik
- Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
- Klassische Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Unabhängigkeit und bedingte Wahrscheinlichkeit
- Zufallsvariablen, Erwartungswert, Varianz - Wahrscheinlichkeitsmaße mit Dichte
- Grenzwertsätze
- Grundbegriffe der Schätztheorie
- Regression
- Literature
- G. Hübner: Stochastik - Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure und Mathematiker, Vieweg-Verlag, Braunschweig/Wiesbaden
- L. Papula: Mathematik für Naturwissenschaftler; Band 3, Verlag Vieweg
- U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Vieweg Verlag
- N. Henze: Stochastik für Einsteiger; Vieweg Verlag
- H. Dehling, B. Haupt: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik; Springer Verlag
- Participants
Exercise
Stochastik für Informatiker
- Name in diploma supplement
- Stochastics for Computer Science
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
siehe Vorlesung
- Contents
siehe Vorlesung
- Literature
siehe Vorlesung
- Teaching concept
Der Stoff der Vorlesung wird durch aktive Beschäftigung mit wöchentlich gestellten Übungsaufgaben vertieft. Die Übungen finden in Kleingruppen statt.
- Participants