| Modulbezeichnung: Numerische Software |
| Modulbezeichnung (engl.): Numerical Software |
| Studiengang: Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2011 |
| Code: MST.NSW |
| SWS/Lehrform: 2V+2PA (4 Semesterwochenstunden) |
| ECTS-Punkte: 5 |
| Studiensemester: laut Wahlpflichtliste |
| Pflichtfach: nein |
| Arbeitssprache: Deutsch |
| Prüfungsart: Fallstudien und Mikro-Projekte zu den besprochenen Anwendungen [letzte Änderung 20.07.2016] |
| Zuordnung zum Curriculum: KI672 Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2014, 6. Semester, Wahlpflichtfach, technisch KIB-NUMS Kommunikationsinformatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, Wahlpflichtfach, technisch MST.NSW Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2012, Wahlpflichtfach, technisch MST.NSW Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2019, Wahlpflichtfach, technisch MST.NSW Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2020, Wahlpflichtfach, technisch PIBWI92 Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, 6. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch PIB-NUMS Praktische Informatik, Bachelor, ASPO 01.10.2017, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch MST.NSW Mechatronik/Sensortechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2011, Wahlpflichtfach, technisch |
| Arbeitsaufwand: Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung. |
| Empfohlene Voraussetzungen (Module): MST.MA1 Mathematik I MST.MA2 Mathematik II [letzte Änderung 10.05.2019] |
| Als Vorkenntnis empfohlen für Module: MST.MA3 Mathematik III/Angewandte Mathematik [letzte Änderung 10.05.2019] |
| Modulverantwortung: Prof. Dr. Gerald Kroisandt |
| Dozent: Dipl.-Math. Dimitri Ovrutskiy [letzte Änderung 10.05.2019] |
| Labor: Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning (5306) |
| Lernziele: Die Studierende sind in der Lage, selbständig mit Hilfe von Matlab Algorithmen zu implementieren, um (mathematische) Probleme zu lösen, experimentelle Daten zu bearbeiten und diese grafisch darzustellen. [letzte Änderung 27.01.2010] |
| Inhalt: - Programmieren in Matlab - Arten von Matlab-Programmen - grafische Ausgabe in 2D- und 3D-Darstellung - Diagramme statistischer Daten und Messdaten - symbolische Berechnungen Anwendungen: - Numerische Integration - Regression, Interpolation und Approximation - Nullstellen- und Fixpunktsuche - Gradientenverfahren [letzte Änderung 20.07.2016] |
| Lehrmethoden/Medien: Die Vorlesung findet zu 100% im PC-Labor "Angewandte Mathematik, Statistik, e-Learning" statt. Alle praktischen Übungen zur Vorlesung sowie das Lösen von Übungsaufgaben, Hausaufgaben und Fallstudien finden unter Verwendung des eLearning-Systems MathCoach und von Mathematischer Numerik-Software statt (AMSeL-Labor: PC-Labor: "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning"). [letzte Änderung 20.07.2016] |
| Literatur: F. und F. Grupp: MATLAB 7 für Ingenieure: Grundlagen und Programmierbeispiele O. Beucher: MATLAB und Simulink: Grundlegende Einführung für Studenten und Ingenieure in der Praxis (z.B. Pearson Studium, 2008) W. Schweizer: MATLAB kompakt (z.B. Oldenbourg, 2009) Skript zur Veranstaltung [letzte Änderung 27.01.2010] |
[Wed Jul 28 19:14:02 CEST 2021, CKEY=km, BKEY=yst, CID=MST.NSW, LANGUAGE=de, DATE=28.07.2021]