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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Mathematische Modellierung Praxis - Cheatsheet
Mathematische Modellierung Praxis - Cheatsheet Lineare und nichtlineare Modelle in der mathematischen Modellierung Definition: Lineare Modelle: Gleichungen, deren Variablen in linearer Form auftreten. Nichtlineare Modelle: Gleichungen mit nichtlinearen Termen (z.B. Quadrate, Produkte von Variablen). Details: Lineares Modell: \(y = ax + b\) Nichtlineares Modell: \(y = ax^2 + bx + c\) Lineare Modell...

Mathematische Modellierung Praxis - Cheatsheet

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Mathematische Modellierung Praxis - Exam
Mathematische Modellierung Praxis - Exam Aufgabe 1) Gegeben ist eine Datensammlung, die den Zusammenhang zwischen der Anzahl der verkauften Eiskugeln (y) und der Temperatur (x) beschreibt. Du sollst sowohl ein lineares als auch ein nichtlineares Modell zur Vorhersage der Anzahl der verkauften Eiskugeln erstellen und analysieren. a) Betrachte zunächst das lineare Modell der Form: \[ y = ax + b \] S...

Mathematische Modellierung Praxis - Exam

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Was ist ein lineares Modell in der mathematischen Modellierung?

Welche der folgenden Gleichungen ist ein Beispiel für ein nichtlineares Modell?

Warum könnten lineare Modelle leichter zu lösen und zu analysieren sein als nichtlineare Modelle?

Was ist ein dynamisches System?

Welche Konzepte sind wichtig für dynamische Systeme?

Was sind Beispiele für Anwendungen dynamischer Systeme?

Was besagt das Gesetz der großen Zahlen?

Was versteht man unter dem zentralen Grenzwertsatz?

Was beschreibt die Kovarianz?

Was gehört zu den mathematischen Modellen in der Algorithmischen Modellierung und Simulation?

Welche numerischen Algorithmen werden in der Algorithmischen Modellierung und Simulation eingesetzt?

Nenne einige Softwaretools, die für Algorithmische Modellierung und Simulation genutzt werden.

Was ist ein Optimierungsproblem?

Welches Verfahren wird häufig in der linearen Optimierung verwendet?

Welche Heuristik wird zur Optimierung verwendet?

Welche Software-Tools können für die mathematische Modellierung verwendet werden?

Welche Funktionen von MATLAB sind nützlich für die mathematische Modellierung?

Welche Bibliotheken erweitern Python für wissenschaftliches Rechnen?

Was analysieren Fallstudien zu Verkehrsflussmodellen und Umweltmodellierung?

Was umfasst das Lighthill-Whitham-Richards Modell (LWR)?

Wie wirken sich Verkehrsflussmodelle auf die Umwelt aus?

Was sind die Hauptphasen eines Projekts in der Vorlesung Mathematische Modellierung?

Welche Software sind Beispiele zur Implementierung des Modells?

Was beinhaltet die Dokumentation der Projektarbeit?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Mathematische Modellierung Praxis an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Modellierungstechniken

In diesem Abschnitt erlernst Du verschiedene Modellierungstechniken, die grundlegend für die mathematische Modellierung sind.

  • Lineare Modelle
  • Nichtlineare Modelle
  • Stochastische Modelle
  • Dynamische Systeme
  • Visualisierung von Modellen
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Anwendung mathematischer Modelle in der Informatik

Dieser Abschnitt fokussiert sich auf die praktische Anwendung und Umsetzung mathematischer Modelle in verschiedenen Bereichen der Informatik.

  • Algorithmische Modellierung
  • Simulationstechniken
  • Datenanalyse und Statistik
  • Optimierungsprobleme lösen
  • Software-Tools für Modellierung
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Beispiele aus der Praxis

Zur Veranschaulichung der theoretischen Inhalte werden praktische Beispiele und Fallstudien aus der realen Welt besprochen.

  • Modelle für Verkehrsfluss
  • Wachstumsmodelle in der Biologie
  • Wirtschafts- und Finanzmodelle
  • Umwelt- und Klimamodelle
  • Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
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Mathematische Grundlagen

Bevor du fortgeschrittene Modellierungstechniken erlernen kannst, brauchst du ein solides Fundament in den mathematischen Grundprinzipien.

  • Lineare Algebra
  • Differenzialgleichungen
  • Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
  • Numerische Methoden
  • Optimierungstheorie
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Projektarbeit und Präsentation

Im Rahmen der Vorlesung wirst du praktische Projekte bearbeiten, die am Ende des Semesters präsentiert werden.

  • Auswahl des Projektthemas
  • Entwicklung und Implementierung eines Modells
  • Dokumentation des Modellierungsprozesses
  • Ergebnisse analysieren und präsentieren
  • Feedback und Verbesserungsvorschläge
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Mathematische Modellierung Praxis an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Praxis der mathematischen Modellierung erlernst Du essenzielle Techniken und Anwendungen, die in der Informatik von großer Bedeutung sind. Der Kurs 'Mathematische Modellierung Praxis' an der Universität Erlangen-Nürnberg kombiniert praktische Übungen mit theoretischen Lehrinhalten und bietet Dir wertvolle Einblicke und Erfahrungen. In einer strukturierten Umgebung, die auf vier Stunden pro Woche für ein Semester ausgelegt ist, wirst Du durch praktische Projekte und eine Abschlusspräsentation gefordert und gefördert. Der Kurs wird im Wintersemester angeboten und behandelt zentrale Themen wie Modellierungstechniken, die Anwendung mathematischer Modelle in der Informatik sowie praxisnahe Beispiele.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Praktische Übungen und theoretische Lehrinhalte, aufgeteilt auf 4 Stunden pro Woche, für ein Semester

Studienleistungen: Praktische Projekte und eine Abschlusspräsentation

Angebotstermine: Wintersemester

Curriculum-Highlights: Modellierungstechniken, Anwendung mathematischer Modelle in der Informatik, Beispiele aus der Praxis

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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