Fachbereich Mathematik

Lehrveranstaltungen Master (M.Sc.) im Sommersemester 2022

Wir freuen uns, dass wir nach aktuellem Stand im Sommersemester 2022 bei fast allen Veranstaltungen zur Präsenzlehre zurückkehren können - natürlich unter Wahrung der dann gebotenen Sicherheits- und Hygieneanforderungen.

 

Hier präsentieren wir Ihnen das Lehrangebot für die Masterstudiengänge (M.Sc.) des Fachbereichs Mathematik im Sommersemester 2022 mit Links zu den entsprechenden Kursen im digitalen Modulhandbuch (MHB) sowie kontinuierlich aktualisierten Informationen zur Durchführung (insbesondere: Links zu den Kursen in der Online-Lehrplattform OLAT, sobald diese verfügbar sind).

 

Die Vorlesungszeit beginnt am 25.04.2022 und endet am 30.07.2022.

Mathematikvorlesung an der TUK: Bild aus Hörsaal

Weitere Lehrveranstaltungen im SS 2022

Informationen zu dem sonstigen Lehrangebot (Bachelor, Lehramt, Service) des Fachbereichs

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Die Anmeldung zu den Übungen und weiteren (anmeldepflichtigen) Veranstaltungen wird (i.d.R.) bis zum 29.04.2022, 12:00 Uhr in URM (https://urm.mathematik.uni-kl.de) möglich sein. Wir bitten Sie, sich möglichst frühzeitig dort anzumelden.

 

Die Einteilung zu den Kleingruppenübungen soll (wie üblich) am Freitag der ersten Vorlesungswoche (29.04.2022) erfolgen!

Seminare und Reading Courses

Seminarangebot (siehe KIS)

Angebot an Reading Courses (siehe KIS)

Weitere Details können den Webseiten zur Lehre in den einzelnen Arbeitsgruppen/Schwerpunkten entnommen werden.

Vertiefende Veranstaltungen:

Algebra, Geometrie und Computeralgebra

Algebraic Number Theory (MHB: MAT-43-22-K-7)

Reflection Groups (MHB: MAT-43-26-K-7)

Singularity Theory (MHB: MAT-41-14-K-7)

Analysis und Stochastik (Stochastische Analysis, Bildverarbeitung)

Operator Semigroups and Applications to PDE (MHB: MAT-71-13-K-7)

Spatial Statistics (MHB: MAT-62-15-K-7)

Finanzmathematik, Statistik

Financial Mathematics (MHB: MAT-61-11-K-7)

Financial Statistics (MHB: MAT-62-13-K-7)

Life Insurance Mathematics (MHB: MAT-61-18-K-7)

Spatial Statistics (MHB: MAT-62-15-K-7)

Optimierung

Multicriteria Optimization (MHB: MAT-51-13-K-7)

Theory of Scheduling Problems (MHB: MAT-59-11-K-7)

Technomathematik (Modellierung und wiss. Rechnen)

Biomathematics (MHB: MAT-84-11-K-7)

Numerical Methods for PDE I (MHB: MAT-81-11-K-7)

Scientific Computing in Solid Mechanics (MHB: MAT-81-19-K-7)

Algebraic Number Theory

Inhalte

  • globale Körper,
  • Moduln über Dedekindbereichen,
  • Bewertungen und Vervollständigungen,
  • Ganzheit und Ordnungen.

Kontaktzeit

4 SWS Vorlesung
2 SWS Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltungen "Einführung: Algebra" und "Commutative Algebra"; zusätzlich sind Kenntnisse aus dem Modul "Quadratic Number Fields" wünschenswert und hilfreich.

Angebotsturnus

Die Vorlesung findet unregelmäßig statt.

Hier geht es zum KIS-Eintrag:

Vorlesung Algebraic Number Theory

Übungen Algebraic Number Theory

Hier geht es zum OLAT-Kurs:

Algebraic Number Theory

Biomathematics

Contents

Single species models in continuous time:

  • Population growth models: Malthus, habitat variability, Verhulst, contest and scramble, generalist predation.
  • Elementary bifurcations and catastrophes (example: insect outbreak), harvesting.
  • Spatial spread of a single population, traveling waves, and similarity solutions.

Multispecies models in continuous time:

  • Lotka-Volterra models (predator-prey, competition, symbiosis).
  • Enzyme kinetics, inner and outer solutions, asymptotic methods.
  • Turing pattern formation, animal coat patterns.
  • Invariant sets.
  • Spatial spread of populations: reaction-diffusion equations, traveling waves, taxis, models for tumor growth and invasion.

Kinetic transport equations: multiscale modeling, upscaling, method of moments.

  • Examples: Brain tumors and their spread in anisotropic tissues,  animal movement on path networks.

Extent

4 SWS lectures

2 SWS exercises

Requirements

Bachelor or equivalent ODE

Dates

Lectures:

Tuesday, 12:00 - 13:30

Thursday, 12:00 - 13:30

Exercises:

Thursday, 14:00 - 15:30

The lectures and the exercises will take place in 31-302 IBZ.

Material

Categories

Inhalte

Kategorientheorie ist die „Grammatik“ der mathematischen Sprache.  Vieles davon verinnerlicht man während des Mathematikstudiums nebenbei ohne es zu merken.

Ziel dieser Vorlesung ist es, bewusst den Blick auf diese inneren Strukturen in der Mathematik zu richten. Das Konzept ist weniger auf eine tiefe Spezialisierung ausgerichtet als vielmehr auf eine breite Einführung in die Theorie. Es geht darum, eine Vorstellung von der Bandbreite der kategoriellen Sprache zu bekommen, viele Beispiele kennen zu lernen und vertraute Konzepte ("injektiv", "Kern", etc.) aus einem neuen Blickwinkel zu sehen. 

  • Kategorien, Funktoren, natürliche Transformationen,
  • Dualität, Yoneda Lemma,
  • Universelle Konstruktionen, Produkte, Limiten,
  • Adjungierte Funktoren,
  • Abelsche Kategorien, Kerne, Kokerne, exakte Sequenzen.

Kontaktzeit

2 SWS Vorlesung
 

Inhaltliche Voraussetzungen

Lineare Algebra

Algebraische Strukturen

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

Hier geht es zum KIS-Eintrag:

Vorlesung Categories

Hier geht es zum OLAT-Kurs

Categories

Character Theory of Finite Groups (Charaktertheorie endlicher Gruppen)

Inhalte

  • Satz von Maschke,
  • Charaktertafeln,
  • Orthogonalitätsrelationen,
  • Rationalitätsfragen,
  • Satz von Burnside,
  • induzierte Charaktere,
  • Frobeniusgruppen.

Kontaktzeit

2 SWS Vorlesung
1 SWS Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltungen "Algebraische Strukturen" und "Einführung: Algebra".

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

Hier geht es zum KIS-Eintrag:

Vorlesung Character Theory of Finite Groups

Übungen Character Theory of Finite Groups

Hier geht es zum OLAT-Kurs

Character Theory of Finite Groups

Cryptography (Kryptographie)

Inhalte

Symmetrische Kryptosysteme (SKC):

  • Strom- und Blockchiffren,
  • Häufigkeitsanalyse,
  • Moderne Chiffren.

Asymmetrische Kryptosysteme (PKC):

  • Faktorisierungsproblem großer Zahlen, RSA,
  • Primzahltests,
  • Diskreter Logarithmus, Diffie-Hellman Schlüsselaustausch, El-Gamal Verschlüsselung, Hashfunktionen, Signatur,
  • Kryptographie auf elliptischen Kurven (ECC),
  • Attacken auf das diskrete Logarithmus-Problem,
  • Faktorisierungsalgorithmen (z.B. Quadratisches Sieb, Pollard ρ, Lenstra).

Kontaktzeit

4 SWS Vorlesung
2 SWS Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltungen "Algebraische Strukturen" und "Elementare Zahlentheorie"

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten.

Hier geht es zum KIS-Eintrag:

Vorlesung Cryptography

Übungen Cryptography

Hier geht es zum OLAT-Kurs:

Cryptography

Financial Mathematics (Finanzmathematik)

Inhalte

  • Grundlagen der stochastischen Analysis (Brownsche Bewegung, Itô-Integral, Itô-Formel, Martingaldarstellungssatz, Satz von Girsanov, lineare stochastische Differentialgleichungen, Satz von Feynman und Kac)
  • Diffusionsmodell für Aktienpreise und Handelsstrategien
  • Vollständigkeit des Marktes
  • Optionsbewertung nach dem Duplikationsprinzip, Black-Scholes-Formel
  • Optionsbewertung und partielle Differentialgleichungen
  • Exotische Optionen
  • Arbitragegrenzen (Put-Call-Parität, Parität der Preise für europäische und amerikanische Calls)

Kontaktzeit

4 SWS Vorlesung
2 SWS Übung

Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten.

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung "Probability Theory"

Links

Financial Statistics

Inhalte

Statistics of Financial Markets:

  • Modelle und Schätzverfahren für Finanzzeitreihen (ARCH, GARCH und Verallgemeinerungen), Value-at-Risk
  • Copulas und ihre Anwendung im Risikomanagement auf der Grundlage multivariater Daten

Extreme Value Theory:

  • Statistische Verfahren zum Schätzen der Wahrscheinlichkeit extremer Ereignisse bzw. von extremen Quantilen

Kontaktzeit

2 SWS / 30 h Vorlesung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Regression and Time Series Analysis“.

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

[Link ins KIS]

[Link ins OLAT]

Functional Analysis

Inhalte

  • Satz von Hahn-Banach und Anwendungen
  • Baire'scher Kategoriensatz und Anwendungen (Prinzip der gleichmäßigen Beschränktheit,  Satz von Banach-Steinhaus, Satz von der offenen Abbildung, Satz der inversen Abbildung, Satz vom abgeschlossenen Graphen)
  • schwache Konvergenz (Satz von Banach-Alaoglu, reflexive Banach-Räume, Lemma von Mazur und Anwendungen)
  • Projektionen (Satz vom abgeschlossenen Komplement)
  • beschränkte Operatoren (adjungierte Operatoren, Spektrum, Resolvente, normale Operatoren);
  • kompakte Operatoren (Fredholm-Operatoren, Fredholm-Alternative und Anwendungen, Spektralsatz (Riesz-Schauder) und Anwendungen auf normale Operatoren).

Kontaktzeit

4 SWS Vorlesung
2 SWS Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltungen "Einführung in die Funktionalanalysis" und "Maß- und Integrationstheorie"

Weiterführende Links

Hier geht es zu den KIS-Einträgen:
Functional Analysis (Vorlesung)
Functional Analysis (Übung)

Hier geht es zum OLAT-Kurs:
TUK Functional Analysis SS 2022

Introduction to Neural Networks

Contents

  • Perceptrons and separation theorems
  • Optimal perceptrons and support vectors
  • Kernel methods
  • Feedforward networks and backpropagation
  • Recurrent networks, Hopfield networks
  • Capacity and basics of learning theory

Veranstaltungsmodus

2 SWS Vorlesung Screencasts mit Live-Formaten, in denen Rückfragen zu Vorlesungen möglich sind.

Präsenzvorlesung Mo 10:00 in 48-210

Unterrichtssprache:

Englisch

Links/Kontakt

Dozent:

Prof. Dr. Tobias Damm

KIS-Eintrag:

[KIS]

Materialien:

OpenOLAT

Übungsanmeldung:

URM

Introduction to Systems and Control Theory

Inhalte

Es werden grundlegende Begriffe und Ideen der Kontrolltheorie sowie deren Anwendungen behandelt. Speziell werden folgenden Inhalte vermittelt:

• Darstellung zeitdiskreter sowie zeitkontinuierlicher linearer und nichtlinearer dynamischer Systeme,

• Stabilität dynamischer Systeme,

• Erreichbarkeit, Steuerbarkeit, Beobachtbarkeit,

• Feedback-Regelung.

Veranstaltungsmodus

Mittwoch 8:00-09:30 in 48-582

Unterrichtssprache:

Englisch

Links/Kontakt

Dozent:

Prof. Dr. Tobias Damm

KIS-Eintrag:

[KIS]

Materialien:

OpenOLAT

Übungsanmeldung:

URM

Life Insurance Mathematics (Lebensversicherungsmathematik)

Inhalte

  • Elementare Finanzmathematik (Zinsrechnung)
  • Sterblichkeit
  • Versicherungsleistungen
  • Nettoprämien und Nettodeckungskapital
  • Einbeziehung der Kosten
  • Versicherung auf verbundene Leben
  • Verschiedene Ausscheideursachen

Kontaktzeit

2 SWS Vorlesung

Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten. Sie findet geblockt in der zweiten Semesterhälfte statt.

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung "Stochastische Methoden"

Links

Hier geht es zum KIS-Eintrag: Life Insurance Mathematics (Vorlesung)

Hier geht es zum OLAT-Kurs: TUK Life Insurance Mathematics SS 22

Monte Carlo Algorithms

Inhalte

Monte-Carlo-Algorithmen sind Algorithmen, die den Zufall benutzen. Die Vorlesung gibt eine Einführung in diese wichtige algorithmische Grundtechnik der Mathematik und Informatik. Behandelt werden die Themen:

  • Direkte Simulation,
  • Simulation von Verteilungen,
  • Varianzreduktion,
  • Markov-Chain-Monte-Carlo-Algorithmen,
  • Hochdimensionale Integration,
  • Was sind Zufallszahlen?

sowie Anwendungen in der Physik und der Finanz- und Versicherungsmathematik

Kontaktzeit

4 SWS / 60 h Vorlesung
2 SWS / 30 h Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Stochastische Methoden“ und Grundkenntnis in numerischen Methoden

Angebotsturnus

unregelmäßig (im Sommersemester)

Multikriterielle Optimierung (Multicriteria Optimization)

Inhalte

  • Mathematische Modellierung mit mehreren Zielfunktionen
  • Ordnungen und Optimalitätsbegriffe
  • Charakterisierung von effizienten Lösungen und nicht-dominierten Punkten
  • Skalarisierungsmethoden und Approximationsalgorithmen
  • Multikriterielle lineare Programme
  • Multikriterielle kombinatorische Optimierungsprobleme

Dozent und Mitarbeiter

Prof. Dr. Stefan Ruzika
M. Sc. Nils Hausbrandt

Termin

Dienstag, 14.00 - 15.30 in 48-210
Donnerstag, 12.00 - 13.30 in 48-208

Übungen

Montag, 16.00 - 17.30 in 46-268
Freitag, 12.00 - 13.30 in 36-265

Voraussetzungen

Lineare und Netzwerkoptimierung, Ganzzahlige Optimierung

Informationen und Material

KIS
OpenOLAT

Nichtlineare Optimierung

Inhalt

Nichtlineare Optimierungsprobleme sind Optimierungsprobleme, bei denen die Zielfunktion oder / und die Nebenbedingungen nichtlinear sind. Solche Probleme, die sich in einer Vielzahl von Anwendungen ergeben, können nicht mit aus der linearen Optimierung bekannten Verfahren gelöst werden. Diese Vorlesung behandelt theoretische Hintergründe und algorithmische Ansätze zur Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme - sowohl mit als auch ohne Nebenbedingungen.
Unter anderem werden folgende Themen behandelt:

  • eindimensionale und mehrdimensionale Suche
  • Newton- und Quasi-Newton Verfahren
  • Konvexe Analysis und Trennungssätze
  • Optimalitätsbedingungen für konvexe Probleme
  • Optimalitätsbedingungen für allgemeine Probleme
  • Penalty- und Barriere-Verfahren
  • SQP-Verfahren

Dozent und Mitarbeiter

Dr. Nicolas Fröhlich

Dr. Tobias Dietz

Termin

Montag, 08:00 - 09:30 in 48-208

Mittwoch, 10:00 - 11:30 in 48-208

Übungen

Dienstag, 08:00 - 09:30 in 48-582

Freitag, 08:00 - 09:30 in 48-438

Materialien

OpenOLAT (Standard-Zugang des Fachbereichs)

URM (Übungsanmeldung)

Numerical Methods for PDE I

Inhalte

    Zur Beschreibung von realen Prozessen werden oft partielle Differentialgleichungen verwendet, die in der Regel nicht analytisch lösbar sind. Deshalb werden in dieser Vorlesung die mathematischen Techniken bereitgestellt und untersucht, die man zur numerischen Lösung dieser Gleichungen benötigt. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Diskretisierung von Randwertproblemen für elliptische Differentialgleichungen mittels Finite Differenzen oder Finite Elemente Methoden. Am Ende der Vorlesung werden diese Ideen dann auf parabolische Differentialgleichungen übertragen.

    Infos

    Termin:

    Mo. 12:00-11:30 in 48-582

    Do. 10:00-11:30 in 48-582

    Umfang:

    4 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung

    Unterrichtssprache:

    Englisch

    Links/Kontakt

    Dozent:

    Prof. Dr. René Pinnau

    KIS-Eintrag:

    [KIS]

    Materialien:

    OLAT

    Übungsanmeldung:

    URM

    Operator Semigroups and Applications to PDE

    Inhalte

    • Definitionen, Generatoren, Resolventen, Beispiele, •
    • Hille-Yosida Theorem, Lumer-Phillips Theorem, •
    • Kontraktions-Halbgruppen, Analytische Halbgruppen, Operator-Gruppen, •
    • Approximationen, Störungen, •
    • Anwendungen auf Partielle Differentialgleichungen (u.a. Wärmeleitungsgleichungen, Wellengleichungen, Schrödinger-Gleichungen).

    Kontaktzeit

    4 SWS Vorlesung
    2 SWS Übung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung "Functional Analysis"

    Plane Algebraic Curves (Ebene algebraische Kurven)

    Inhalte

    Verpflichtende Inhalte:

    • affine und projektive Räume, insbesondere die projektive Gerade und die projektive Ebene,
    • ebene algebraische Kurven über den komplexen Zahlen,
    • glatte und singuläre Punkte,
    • der Satz von Bézout für projektive ebene Kurven,
    • das topologische Geschlecht einer Kurve und die Geschlechts-Formel,
    • rationale Abbildungen zwischen ebenen Kurven und die Riemann-Hurwitz-Formel.

    Zudem wird eine Auswahl aus folgenden Themen behandelt:

    • Polare und Hesse-Kurven,
    • duale Kurven und Plückerformeln,
    • Linearsysteme und Divisoren auf ebenen Kurven,
    • reelle projektive Kurven,
    • Puiseux-Parametrisierungen ebener Kurvensingularitäten,
    • Invarianten ebener Kurvensingularitäten,
    • elliptische Kurven,
    • weitere Aspekte ebener algebraischer Kurven.

    Kontaktzeit

    2 SWS Vorlesung
    1 SWS Übung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Lehrveranstaltungen "Algebraische Strukturen"; weiterführende Kenntnisse aus den Lehrveranstaltungen "Einführung: Algebra" und "Einführung: Topologie" sind von Vorteil.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten.

    Hier geht es zum KIS-Eintrag:

    Vorlesung Plane Algebraic Curves

    Übungen Plane Algebraic Curves

    Hier geht es zum OLAT-Kurs:

    Plane Algebraic Curves

    Quadratic Number Fields (Quadratische Zahlkörper)

    Inhalte

    • Struktur imaginär quadratischer Zahlkörper,
    • Ideale und Idealklassengruppen,
    • Ideale als geometrische Gitter,
    • Endlichkeit der Klassengruppe.

    Kontaktzeit

    2 SWS Vorlesung
    1 SWS Übung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Lehrveranstaltungen "Algebraische Strukturen"; weiterführende Kenntnisse aus den Lehrveranstaltungen "Elementare Zahlentheorie" und "Einführung: Algebra" sind von Vorteil.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung findet unregelmäßig statt.

    Hier geht es zum KIS-Eintrag:
    Vorlesung Quadratic Number Fields
    Übung Quadratic Number Fields

    Hier geht es zum OLAT-Kurs:

    Quadratic Number Fields

    Reflection Groups (Spiegelungsgruppen)

    Inhalte

    Spiegelungsgruppen sind allgegenwärtig in der Mathematik. Wir konzentrieren uns auf endliche Spiegelungsgruppen über einem Körper von Charakteristik Null und ihre

    • zentralen Beispiele (u. a. symmetrische Gruppen),
    • Strukturtheorie,
    • Darstellungstheorie.

    Kontaktzeit

    2 SWS Vorlesung

    1 SWS Übung (optional)

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Inhaltlich: Einführung: Algebra, Character Theory of Finite Groups.

    Formal: Keine.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

    Hier geht es zum KIS-Eintrag:

    Vorlesung Reflection Groups

    Hier geht es zum OLAT-Kurs:

    Link folgt
     

    Regression and Time Series Analysis

    Inhalte

    • Lineare Regressionsmodelle
    • Kleinste-Quadrate- und Maximum-Likelihood-Schätzer
    • Konfidenzbänder für Regressionskurven
    • Tests für Regressionsparameter (t- und F-Tests), Likelihood-Quotienten-Tests
    • Modellvalidierung mit Residuenanalyse
    • Datenadaptive Modellwahl (stepwise regression, R² und Mallows C_p)
    • Varianzanalyse (ANOVA)
    • Stationäre stochastische Prozesse in diskreter Zeit
    • Autokovarianzen, Spektralmaß und Spektraldichte
    • Lineare Prozesse, insbesondere ARMA-Modelle
    • Schätzer für ARMA-Parameter (Yule-Walker, Kleinste Quadrate, CML)
    • Datenadaptive Modellwahl mit AIC, BIC und FPE
    • Zeitreihen mit Trend oder Saisonalität (SARIMA)
    • Vorhersage von Zeitreihen

     

     

    Kontaktzeit

    4 SWS / 60 h Vorlesung
    2 SWS / 30 h Übung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung "Grundlagen der Mathematik" und „Stochastische Methoden“ aus dem Bachelorstudiengang Mathematik.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten.

    [Link ins KIS]

    [Link ins OLAT]

    Übungen zur Vorlesung:

    [Link ins KIS]

    Singularity Theory

    Inhalte

    • Potenzreihen, Sätze von Weierstraß,
    • Analytische Algebren,
    • Elementare Theorie kohärenter Garben,
    • Komplexe Raumkeime,
    • Lokaler Endlichkeitssatz für Morphismen,
    • Invarianten von Hyperflächensingularitäten,
    • Endliche Bestimmtheit,
    • Deformationstheorie vollständiger Durchschnitte,
    • Klassifikation der einfachen Hyperflächensingularitäten.

    Kontaktzeit

    4 SWS Vorlesung

    2 SWS Übung/Tutorium

    Inhaltliche Voraussetzungen

     

    GdM, Kommutative Algebra und Algebraische Geometrie sind wünschenswert und hilfreich, werden aber nicht zwingend vorausgesetzt.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

    Hier geht es zum KIS-Eintrag: 

    Vorlesung Singularity Theory

    Hier geht es zum OLAT-Kurs:

    Singularity Theory

    Spatial Statistics

    Inhalte

    • Räumliche Punktprozesse (im R² und R³)
    • Punktprozessmodelle (Poissonprozess, Hard-Core- und Clusterprozesse, Gibbs-Prozesse) und ihre Simulation
    • Statistische Methoden für Punktprozesse
    • Markierte Punktprozesse und Partikelprozesse

    Kontaktzeit

    2 SWS / 30 h Vorlesung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Lehrveranstaltung „Praktische Mathematik: Stochastische Methoden“ aus dem Bachelorstudiengang Mathematik. Weiterführende Kenntnisse in Stochastik (z. B. „Time Series Analysis“ oder „Probability Theory“) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

    Angebotsturnus

    Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

     [Link ins KIS]

     [Link ins OLAT]

    Theory of Scheduling Problems

    Inhalte

    • Klassifizierung von Schedulingproblemen,
    • Der Zusammenhang zwischen Scheduling- und Kombinatorischen Optimierungsproblemen,
    • Einmaschinenprobleme,
    • Parallele Maschinen,
    • Job Shop Scheduling,
    • Due-Date Scheduling,
    • Time-Cost Tradeoff Probleme.

    Kontaktzeit

    4 SWS / 56 h Vorlesung
    2 SWS / 28 h Übung

    Inhaltliche Voraussetzungen

    Grundlagenvorlesungen in Analysis und Lineare Algebra, Kenntnisse in Optimierung und Stochastik (z.B. aus „Lineare und Netzwerkoptimierung“ und „Stochastische Methoden“)

    Angebotsturnus

    jedes Sommersemester

    Links/Kontakt

    Dozent: apl. Prof. Dr. Karl-Heinz Küfer

    Hier geht es zum KIS-Eintrag:
    Theorie von Scheduling-Problemen (Vorlesung)
    Theorie von Scheduling-Problemen (Übung)

    Hier geht es zum OLAT-Kurs:
    Link folgt

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