Inhalt

• Unterstützung der neuen Studierenden in den Fächern Mathematik und Informatik beim Übergang von der Schule zum Studium
• Angleichen unterschiedlicher schulischer Vorkenntnisse und Auffrischung einiger wichtiger Grundlagen des Schulstoffs
• Einführung in die zunächst ungewohnten mathematischen Denk- und Arbeitsweisen sowie die abstrakte Sprache und Darstellungsform der Mathematikvorlesungen an der Universität
• Vertrautmachen mit der für die Universitätsausbildung üblichen Form aus Vorlesung und Gruppenübung

Dozentin

Dr. Florentine Kämmerer

Termin

04.10.2023 - 13.10.2023

Materialien

OpenOLAT

Hinweise

Aktuelle Informationen, insbesondere zur Anmeldung, finden Sie auf der Webseite des Vorkurses.

Inhalt

In dieser lehramtsspezifischen Veranstaltung, die auf „Grundlagen der Mathematik I“ aufbaut, werden weitere grundlegende Konzepte der Analysis mehrerer Veränderlichen und der Linearen Algebra erarbeitet. Diese Vorlesung dient als Fundament für die weiteren fachwissenschaftlichen Studien. Durch die Übungen und das Tutorium wird ein sicherer, präziser und selbständiger Umgang mit den in den Vorlesungen behandelten Begriffen, Aussagen und Methoden erarbeitet.

Wir werden uns mit unterschiedlichen Themengebieten der Analysis und der Linearen Algebra beschäftigen und erkennen dabei Zusammenhängen zwischen diesen beiden Disziplinen.

• Metrische Räume
• Differenziation und Integration im mehrdimensionalen Fall
• Geometrie des euklidischen Raumes
• Diagonalisierbarkeit
• Hauptachsentransformation
• Berechnung der Jordan-Normalform

Dozent und Mitarbeiter

Prof. Dr. Stefan Ruzika
N.N.
 

Termine

Dienstag, 11:45-13:15 (48-562)
Freitag, 10:00-11:30 (48-562)

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT

Inhalt

• Modellierung mit ganzzahliger Optimierung,
• Polyeder und Polytope,
• Komplexität,
• Formulierungen,
• Verbindungen zwischen ganzzahliger Programmierung und Polyedertheorie,
• Ganzzahligkeit von Polyedern: Unimodularität, totale duale Integralität,
• Matchings,
• Dynamische Programmierung,
• Relaxierungen,
• Branch-and-Bound Methoden,
• Schnittebenen,
• Spaltengenerierung

Dozenten und Mitarbeiter

Prof. Dr. Sven Krumke
Fabian Chlumsky-Harttmann

Termin

Dienstag, 08:15-9:45 (48-208)
Donnerstag, 08:15-9:45 (48-208)

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT

Inhalt

• Strategische Spiele
• Lösungskonzepte, z.B. dominante Strategien, reine und gemischte Nash-Gleichgewichte
• Algorithmen zur Berechnung von Gleichgewichten in Zwei-Spieler-Spielen
• Komplexität der Berechnung von Gleichgewichten
• Spiele in Extensivform mit und ohne vollständige Information
• Auslastungsspiele und Potentialspiele • Computational Social Choice
• Mechanismenentwurf und Auktionen

Dozent

Dr. Sven Jäger
Nils Hausbrandt

Termin

Montag, 08:15-09:45 (48-208)
Mittwoch, 10:00-11:30 (48-208)

Übungen

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT

Inhalt

• Erarbeitung eines vertieften, über die Schulbildung hinaus gehenden Verständnisses elementarmathematischer, teils schulmathematischer, Inhalte als solides Fundament für das weitere Lehramtsstudium
• Behandlung unterschiedlicher Fragestellungen aus den Bereichen Zahlen, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Graphentheorie, lineare Algebra und Analysis

Dozentin

Dr. Florentine Kämmerer

Termin

Dienstag, 15:30-17:00 (48-562)
Freitag, 08:15-09:45 (48-562)

Materialien

OpenOLAT

Anmeldung

Anmeldung erfolgt über das URM.

Hinweise

Die Veranstaltung findet in geblockter Form in der zweiten Semesterhälfte statt.

Inhalt

Im Reading Course lernt man, sich ein fortgeschrittenes mathematisches Gebiet an Hand vorgegebener Literatur selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu erarbeiten. Dies dient der Vorbereitung einer Masterarbeit in dem gewählten Studienschwerpunkt.

Dozent

Prof. Dr. Sven O. Krumke

Termin

nach Vereinbarung

Bitte melden Sie sich ab sofort per Email sven.krumke(at)math.rptu.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.

Inhalt

Im Reading Course lernt man, sich ein fortgeschrittenes mathematisches Gebiet an Hand vorgegebener Literatur selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu erarbeiten. Dies dient der Vorbereitung einer Masterarbeit in dem gewählten Studienschwerpunkt.

Dozent

Prof. Dr. Stefan Ruzika

Termin

nach Vereinbarung

Bitte melden Sie sich ab sofort per Email stefan.ruzika(at)math.rptu.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.

Inhalt

Im Reading Course lernt man, sich ein fortgeschrittenes mathematisches Gebiet an Hand vorgegebener Literatur selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu erarbeiten. Dies kann der Vorbereitung einer Masterarbeit in dem gewählten Studienschwerpunkt dienen.

Dozentin

Prof. Dr. Anita Schöbel

Termin

nach Vereinbarung

Bitte melden Sie sich per Email anita.schoebel(at)math.rptu.de, wenn Sie Interesse an dem Reading Course haben.

Inhalt

Das Seminar behandelt erweiterte Themen der kombinatorischen Optimierung. Eines der Themen wird beispielsweise die Approximation von Graphmetriken durch Baummetriken und deren algorithmische Implikationen sein. Wir werden sehen, wie man Approximationsalgorithmen für NP-schwere Probleme erhalten kann, indem man zunächst den Graphen durch einen Baum "approximiert" und dann exakte oder approximative Lösungsverfahren (wie z.B. "randomized rounding of integer programs") anwendet.

Dozent und Mitarbeiter

Prof. Dr. Sven O. Krumke

Material

OpenOLAT

Inhalt

Data Science ist ein interdisziplinäres Wissenschaftsfeld und beschäftigt sich mit der Extraktion von Wissen, Mustern und Strukturen aus Daten, um damit Fragen zu beantworten, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Um vorliegende Daten zu analysieren und daraus Informationen zu gewinnen, werden mathematische Methoden eingesetzt.

Ziel des Proseminars ist es, uns gemeinsam die Grundlagen der Datenanalyse zu erarbeiten. Als Literaturgrundlage dient das Buch von Shikhman und Müller "Mathematical Foundations of Big Data Analysis". Die Anforderung an die Teilnehmer:innen besteht darin, ein Kapitel von ca. 20 Seiten aufzuarbeiten und einen etwa einstündigen Vortrag dazu zu halten. Im Anschluss daran werden wir die Inhalte diskutieren und Feedback zur Präsentation zu geben.

Nach erfolgreicher Teilnahme besitzen wir also einen Überblick über verschiedene Techniken der Datenanalyse, vertiefte Kenntnisse in einem ausgewählten Themengebiet (jenes, welches wir aufbereitet und präsentiert haben), verstehen die jeweiligen mathematischen Hintergründe zu den Techniken und sind in der Lage, die Verfahren anzuwenden. Zudem haben wir gelernt, mathematische Themen angemessen zu präsentieren und einen mathematischen Diskurs zu leiten.

Dozent

Prof. Dr. Stefan Ruzika

Material

OpenOLAT

Anmeldung

An einer Teilnahme Interessierte melden sich bitte per Email bei Prof. Dr. Stefan Ruzika.

Inhalt

Im Proseminar „Modellierung in der Wirtschaftsmathematik“ werden wirtschaftsmathematische Themen erarbeitet. Die Themen kommen aus verschiedenen Bereichen und haben jeweils einen realen Anwendungshintergrund. Man lernt im Proseminar die Grundprinzipien der mathematischen Modellierung und erarbeitet in Teamarbeit erste Lösungsansätze für Anwendungsprobleme aus Industrie und Wirtschaft.

Dozent und Mitarbeiter

Prof. Dr. Stefan Ruzika

Materialien

 OpenOLAT

Hinweise

Die Anmeldung erfolgt über das URM und OpenOLAT.

Inhalt

Im Oberseminar halten Mitglieder und Gäste der Arbeitsgruppe Vorträge zu wechselnden Themen der mathematischen Optimierung. Zuhörerinnen und Zuhörer sind jederzeit - auch ohne Voranmeldung - willkommen. Eine Ankündigung der Vorträge von Gästen erfolgt in den News.

Dozentinnen und Dozenten

Prof. Dr. Sven Krumke
Prof. Dr. Stefan Ruzika
Prof. Dr. Anita Schöbel
und die Mitglieder der AG Optimierung
 

Termin

unregelmäßig, dienstags, 17.15-18.45 (48-208)

Inhalte

• Erarbeitung des mathematischen Grundwissens für Studierende des Bauingenieurwesens
• Behandelte Themen: Der Vektorraum \(\mathbb{R}^n\), Matrizen, Determinanten, Lineare Gleichungssysteme, Eigenwertprobleme, Vektorrechnung und Analytische Geometrie, Lineare Optimierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Anwendung der behandelten mathematischen Werkzeuge auf konkrete fachspezifische Problemstellungen aus verschiedenen Disziplinen des Bauingenieurwesens

Dozentin

Dr. Florentine Kämmerer

Termine

Montag, 08:15-09:45 (24-102)
Donnerstag, 10:00-11:30 (46-220)

Übung

Anmeldung und Zuteilung zu Übungen erfolgt über das URM.

Materialien

OpenOLAT

Hinweise

Der Zugangscode zum OLAT-Kurs ist der Standard-Zugang des Fachbereichs Mathematik für die Lehrveranstaltungen der Höheren Mathematik.