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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Mathematik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Master of Science Mathematik

Prof. Dr.

2024

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Introduction to informatics for Students of Mathematics - Cheatsheet
Komplexitätsanalyse von Algorithmen Definition: Analyse der erforderlichen Ressourcen (Zeit, Speicher) zur Ausführung eines Algorithmus. Details: Zeitkomplexität: Beschreibt wie die Laufzeit eines Algorithmus mit der Eingabegröße wächst. Notationen: \( O(n) \), \( \theta(n) \), \( \theta(n^2) \) Speicherkomplexität: Beschreibt wie der Speicherbedarf eines Algorithmus mit der Eingabegröße wächst. N...

Introduction to informatics for Students of Mathematics - Cheatsheet

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Introduction to informatics for Students of Mathematics - Exam
Aufgabe 1) Betrachte den folgenden Algorithmus in Python, der ein Array durchsucht und feststellt, ob ein bestimmtes Element darin enthalten ist: def lineare_suche(arr, x): for i in range(len(arr)): if arr[i] == x: return i return -1 Analysiere die Komplexität dieses Algorithmus hinsichtlich der Zeit- und Speicherkomplexität. a) Teilaufgabe 1: Bestimme die Zeitkomplexität d...

Introduction to informatics for Students of Mathematics - Exam

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Was beschreibt die Zeitkomplexität eines Algorithmus?

Welche Notationen werden häufig zur Beschreibung der Komplexität verwendet?

Was ist das asymptotische Verhalten in der Komplexitätsanalyse?

Was ist der Best-Case für Quicksort?

Wie lautet die Komplexität des Mergesort Algorithmus?

Was ist ein wesentlicher Schritt bei Quicksort?

Was ist der Unterschied zwischen BFS und DFS in der Graphensuche?

Welche Datenstruktur verwendet BFS?

Was sind die gemeinsamen Eigenschaften von BFS und DFS?

Was ist ein rekursiver Algorithmus?

Was ist der Basisfall in einem rekursiven Algorithmus?

Was bedeutet Memoization in rekursiven Algorithmen?

Was sind lineare Datenstrukturen?

Welche Arten von Datenstrukturen sind hierarchisch?

In welcher Datenstruktur können Elemente in einer Baumstruktur organisiert werden?

Was ist das Ziel der Hash-Tabellen und Haschierverfahren?

Welche Methoden zur Kollisionsbehandlung gibt es bei Hash-Tabellen?

Welche Komplexität haben typische Operationen bei Hash-Tabellen im Durchschnitt?

Wie ist Python im Vergleich zu Java typisiert?

Wie schreibt man 'Hello, World!' in Python?

Wie definiert man eine einfache mathematische Operation in Java?

Welche Softwareentwicklungsprozesse werden in der Vorlesung 'Einführung in die Informatik für Mathematik-Studierende' verglichen?

Was charakterisiert das Wasserfallmodell im Vergleich zu agilen Methoden?

Welche Merkmale haben agile Methoden im Gegensatz zum Wasserfallmodell?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Introduction to informatics for Students of Mathematics an der TU München zu meistern:

01
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Algorithmen

Der Kurs behandelt grundlegende Konzepte von Algorithmen, die für die Informatik und Mathematik entscheidend sind.

  • Komplexitätsanalyse von Algorithmen
  • Sortieralgorithmen wie Quicksort und Mergesort
  • Suchen und Durchsuchen in Graphen mit BFS und DFS
  • Effizienz von Algorithmen und Optimierungstechniken
  • Rekursive Algorithmen und deren Anwendung
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02
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Datenstrukturen

Das Modul bietet eine umfassende Einführung in verschiedene Datenstrukturen und deren Anwendung in der Informatik.

  • Lineare Datenstrukturen wie Arrays und Listen
  • Hierarchische Datenstrukturen wie Bäume und Heaps
  • Hash-Tabellen und Haschierverfahren
  • Graphstrukturen und deren Speicherung
  • Komplexitätsanalyse von Operationen auf Datenstrukturen
Karteikarten generieren
03
03

Programmierung

Die Vorlesung vermittelt grundlegende Kenntnisse in der Programmierung, die für die Lösung mathematischer Probleme notwendig sind.

  • Einführung in Programmiersprachen wie Python und Java
  • Kontrollstrukturen und Schleifen
  • Funktionale Programmierung und Rekursion
  • Fehlersuche und Debugging
  • Modularisierung und Code-Organisation
Karteikarten generieren
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04

Softwareentwicklung

Dieses Thema deckt die grundlegenden Prinzipien und Methoden der Softwareentwicklung ab.

  • Softwareentwicklungsprozesse und -modelle (z.B. Wasserfall, Agile)
  • Anforderungen und Spezifikation
  • Design und Architektur von Software
  • Testen und Qualitätssicherung
  • Werkzeuge und Umgebungen für die Softwareentwicklung
Karteikarten generieren
05
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Zusammenarbeit und Vernetzung von Algorithmen, Datenstrukturen und Programmierung

Die Interaktion und Integration dieser drei Grundpfeiler werden durch praxisorientierte Beispiele und Projekte verdeutlicht.

  • Erstellung und Analyse komplexer Anwendungen
  • Verwendung von Algorithmen und Datenstrukturen in realen Softwareprojekten
  • Optimierung und Effizienzsteigerung von Programmen
  • Teamarbeit und kollaborative Programmierung
  • Integration von verschiedenen Programmiersprachen und Technologien
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Introduction to informatics for Students of Mathematics an der Technischen Universität München - Überblick

Im Rahmen des Studiengangs Mathematik bietet die Technische Universität München den Kurs 'Introduction to Informatics for Students of Mathematics' an. Diese Vorlesung ist speziell darauf ausgelegt, Mathematikstudenten grundlegende Kenntnisse in der Informatik zu vermitteln. Der Kurs umfasst Vorlesungen, Übungen und Prüfungen und wird in der Regel im Wintersemester angeboten. Die Vorlesungen finden wöchentlich für etwa 2 Stunden statt und enden mit einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters. Zu den wichtigen Themen des Lehrplans gehören Algorithmen, Datenstrukturen, Programmierung und Softwareentwicklung.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Modulstruktur umfasst Vorlesungen, Übungen und Prüfungen, wobei die Vorlesungen ca. 2 Stunden pro Woche stattfinden.

Studienleistungen: Die Studienleistungen beinhalten eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Der Kurs wird normalerweise im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Algorithmen, Datenstrukturen, Programmierung, Softwareentwicklung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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