KI637 ki 4 V 5 5 nein Deutsch Fallstudien/Projekt-Sammlung KI637 Kommunikationsinformatik 5 Wahlpflichtfach KIB-MSAA Kommunikationsinformatik 5 Wahlpflichtfach KIB-MSAA Kommunikationsinformatik 5 Wahlpflichtfach PIBWI91 Praktische Informatik 5 Wahlpflichtfach PIB-MSAA Praktische Informatik 5 Wahlpflichtfach PIB-MSAA Praktische Informatik 5 Wahlpflichtfach TIB-MSAA Technische Informatik 5 Wahlpflichtfach Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung. KI160 Mathematik 1 KI260 Mathematik 2 Prof. Dr. Barbara Grabowski bg Prof. Dr. Barbara Grabowski bg Die Studierenden kennen die typische Mathematik-Software, können sie nach Art und Anwendungsgebieten klassifizieren, kennen ihre Vor- und Nachteile und sind in der Lage, für einfachere Problemstellungen Lösungs-Algorithmen zu entwickeln und in einer geeigneten Sprache umzusetzen. Sie kennen die Unterschiede zwischen Computer-Algebra-Systemen, Numerischen Systemen, Statistik-Software, Grafischen Systemen und logischen Programmiersprachen. Sie kennen die Problematik der Rundungsfehler und der Fehlerfortpflanzung und wissen, wie man derartige Fehler kontrollieren kann. Weiterhin können Sie mit den typischen Daten- und Controllstrukturen von Computer-Algebra.Systemen (CAS) mathematische Terme manipulieren und analysieren und können Algorithmen für die symbolische Termumformungen implementieren. 1. Problematik der Rundungsfehler, Fehlerfortpflanzung 2. Klassifikation gängiger Mathe-Softwaresysteme 2.1. Numerische Pakete (Klassifikation, Genauigkeit der Rechnungen, Rundungsprolematik, Fehlerfortpflanzung, typische Vertreter) 2.2. Computeralgebra-Systeme (Klassifikation, Exakte Rechnungen, Symbolisches Rechnen, Laufzeitprobleme, typische Vertreter) 2.3. Andere Software (Grafische CAS, Statistik-Pakete, Software für TR, typische Vertreter) 2.4. Deklarative Sprachen (Beschreibung des Problems und nicht des Lösungsalgorithmus, typische Vertreter) 3. CAS 3.1. Allgemeine elementare Konzepte der Computer-Algebra 3.2. Rekursive Struktur mathematischer Ausdrücke 3.3. Elementare mathematische Algorithmen, Fallstudie. 3.4. Rekursive mathematische Algorithmen, Fallstudie 3.5. Polynome, exponentielle und trigonometrische Transformationen, Fallstudie 4. Problemlösungen mit Mathematik-Software 4.1 SPSS 4.1.1 Einführung in SPSS 4.1.2 Fallstudien: Datamining-Verfahren: Clusteranalyse und explorative Datenanalyse mit SPSS 4.2 MAPLE 4.2.1. Einführung, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, Entwicklungsumgebung von MAPLE 4.2.2 Fallstudien: Sortier- und Suchverfahren, Lösen von Gleichungssystemen, Routenplanung, Grafentheorie und Codierung. 4.3 MatLab 4.3.1. Einführung, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, Entwicklungs-Umgebung von MatLab 4.3.2 Fallstudien: Numerische Verfahren zur Interpolation und Approximation 5. Einführung in PROLOG 5.1. Aufbau: Clauseln, Fakten und Regeln 5.2. Der Backtracking-Algorithmus 5.3. Listen un Rekursion in PROLOG 5.4. Erstellung eines eigenen CAS in PROLOG Die Vorlesung findet zu 100% im Labor "Angewandte Mathematik, Statistik, eLeraning" statt. Alle praktischen Übungen zur Vorlesung sowie das Lösen von Übungsaufgaben, Hausaufgaben und Fallstudien finden unter Verwendung des e-Learning-Systems MathCoach, CAS-Systemen, Statistik- und Mathematik-Software statt (AMSEL-Labor: PC-Labor: "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning"). Joel S. Cohen, Computer Algebra and Symbolic Computation, Bd1: elemtary algorithms, A.K.Peters Ldt., 2002 BRANDSTÄDT A., Graphen und Algorithmen, B.G.Teubner Stuttgart, 1994 WS 2016/17 WS 2015/16 WS 2014/15 WS 2012/13 WS 2011/12 WS 2010/11 WS 2009/10 Sun Aug 9 16:15:19 CEST 2026, CKEY=kmuaa, BKEY=ki, CID=[?], LANGUAGE=de, DATE=09.08.2026