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Brückenkurs Lineare Algebra
Organisation: Susanne Knies
Sprache: auf Deutsch
Für Studienplanvariante 3 im Zwei-Hauptfächer-Bachelor, d.h. für Studierende, die Analysis II belegen, ohne Lineare Algebra I gehört zu haben. Bitte Teilnahmewunsch bis spätestens 14. April melden!
Betreutes Rechnen
Sprache: auf Deutsch
Tutor:innen helfen bei Fragen zu Übungsaufgaben und Vorlesungen. Freiwilliges Angebot, typischerweise für Drittsemester-Vorlesungen.
Analysis II
Dozent:in: Ernst Kuwert
Assistenz: Xuwen Zhang
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 8-10 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Analysis II ist die Fortsetzung der Vorlesung Analysis I aus dem Wintersemester und eine der Grundvorlesungen des Mathematikstudiums. Darin werden zentrale Konzepte von Analysis I (Grenzwerte, Ableitungen) auf der mehrdimen- sionalen Fall verallgemeinert.
Zentrale Themen sind: Die Topologie des \(\mathbb R^n\) , Metriken und Normen, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen, gewöhnliche und insbesondere lineare Differentialgleichungen.
Analysis I, Lineare Algebra I (oder Brückenkurs Lineare Algebra)
Analysis (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Analysis II – fachfremd (BScInfo19, BScPhys20)
Lineare Algebra II
Dozent:in: Sebastian Goette
Assistenz: Mikhail Tëmkin
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Di, Do, 8-10 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Lineare Algebra II ist die Fortsetzung der Vorlesung Lineare Algebra I aus dem Wintersemester und eine der Grundvorlesungen des Mathematikstudiums. Zentrale Themen sind: Jordan’sche Normalform von Endomorphismen, symmetrische Bilinearformen mit insbesondere dem Sylvester’schen Trägheitssatz, Euklidische und Hermite’sche Vektorräume, Skalarprodukte, Orthonormalbasen, orthogonale und (selbst-)adjungierte Abbildungen, Spektralsatz, Hauptachsentransformation.
Lineare Algebra I
Lineare Algebra (2HfB21, BSc21, MEH21)
Lineare Algebra (MEB21)
Lineare Algebra II – fachfremd (BScInfo19, BScPhys20)
Elementargeometrie
Dozent:in: Wolfgang Soergel
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Fr, 8-10 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
In der Vorlesung soll eine Einführung in die Elementargeometrie im euklidischen und nicht-euklidischen Raum und deren mathematischen Grundlagen gegeben werden. Als Beispiele von Inzidenzgeometrien lernen wir die euklidische, hyperbolische und projektive Geometrie kennen und studieren deren Symmetriegruppen.
Hauptthema danach ist die axiomatische Charakterisierung der euklidischen Ebene. Im Zentrum steht die Geschichte des fünften Euklidischen Axioms (und die Versuche, es los zu werden).
Lineare Algebra I
Elementargeometrie (2HfB21, MEH21, MEB21, MEdual24)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Numerik II
Dozent:in: Patrick Dondl
Assistenz: Jonathan Brugger
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mi, 14-16 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig 14-täglich, verschiedene Termine
Klausur GHS Chemie (HS -1028), Flachbau Chemie, Albertstr. 21, Achtung: die Klausur geht über Numerik I und II !
Die Numerik ist eine Teildisziplin der Mathematik, die sich mit der praktischen Lösung mathematischer Aufgaben beschäftigt. Dabei werden Probleme in der Regel nicht exakt sondern approximativ gelöst, wofür ein sinnvoller Kompromiss aus Genauigkeit und Rechenaufwand zu finden ist. Im zweiten Teil des zweisemestrigen Kurses werden Fragestellungen der Analysis wie die Approximation von Funktionen durch Polynome, die näherungsweise Lösung nichtlinearer Gleichungen und die praktische Berechnung von Integralen behandelt. Der Besuch der begleitenden praktischen Übung wird empfohlen. Diese finden 14-täglich im Wechsel mit der Übung zur Vorlesung statt.
notwendig: Lineare Algebra I und Analysis I
nützlich: Lineare Algebra II, Analysis II
Numerik (2HfB21, MEH21)
Numerik (BSc21)
Stochastik II
Dozent:in: Thorsten Schmidt
Assistenz: Simone Pavarana
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Fr, 10-12 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig 14-täglich, verschiedene Termine
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Nach dem in der Vorlesung Stochastik I erhaltenen Einblick in die Grundlagen sowie in verschiedene Methoden und Fragestellungen der Stochastik bzw. Wahrscheinlichkeitstheorie wird sich diese Vorlesung hauptsächlich statistischen Themen widmen, insbesondere solchen, die für Studierende des Lehramts an Gymnasien relevant sind. Aber auch für Studierende im B.Sc. Mathematik mit Interesse an Stochastik kann die Vorlesung eine (hoffentlich) nützliche Ergänzung und gute Grundlage für den späteren Besuch der Kursvorlesung „Mathematische Statistik“ sein.
Nach der Präzisierung des Begriffes „statistisches Modell“ werden Methoden zur Konstruktion von Schätzern (z.B. Maximum-Likelihood-Prinzip, Momentenmethode) und Gütekriterien für diese (Erwartungstreue, Konsistenz) besprochen. Außerdem werden Konfidenzintervalle und Hypothesentests eingeführt. Als weitere Anwendungen werden lineare Modelle betrachtet und falls die Zeit es erlaubt, weitere statistische Verfahren. Dabei werden auch die für viele Test- und Schätzverfahren nützlichen Eigenschaften von exponentiellen Familien und multivariaten Normalverteilungen vorgestellt.
Lineare Algebra I+II und Analysis I+II
Stochastik (2HfB21, MEH21)
Stochastik II (MEdual24)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Differentialgeometrie II – Eigenwerte in Riemann'scher Geometrie
Dozent:in: Nadine Große
Sprache: bei Bedarf auf Englisch, sonst auf Deutsch
Vorlesung: Di, Do, 10-12 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Functional Analysis
Dozent:in: Guofang Wang
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Mo, Mi, 12-14 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Achtung: Zeit- und Raumänderung!
Die lineare Funktionalanalysis, um die es in der Vorlesung geht, verwendet Konzepte der linearen Algebra wie Vektorraum, linearer Operator, Dualraum, Skalarprodukt, adjungierte Abbildung, Eigenwert, Spektrum, um Gleichungen in unendlichdimensionalen Funktionenräumen zu lösen, vor allem lineare Differentialgleichungen. Die algebraischen Begriffe müssen dazu durch topologische Konzepte wie Konvergenz, Vollständigkeit, Kompaktheit erweitert werden. Dieser Ansatz ist zu Beginn des 20. Jahrhunderts u. a. von Hilbert entwickelt worden, er gehört nun zum methodischen Fundament der Analysis, der Numerik, sowie der Mathematischen Physik, insbesondere der Quantenmechanik, und ist auch in anderen mathematischen Gebieten unverzichtbar.
Lineare Algebra I+II, Analysis I–III
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Reine Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Kommutative Algebra und Einführung in die algebraische Geometrie
Dozent:in: Abhishek Oswal
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Di, Do, 12-14 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
In der linearen Algebra haben Sie lineare Gleichungssysteme studiert. In der kommutativen Algebra studieren wir polynomiale Gleichungssysteme wie \(x^2+y^2=1\) und ihre Lösungsmengen, die algebraischen Varietäten. Es wird sich herausstellen, dass so eine Varietät in enger Beziehung steht zum Ring der Einschränkungen von Polynomfunktionen auf besagte Varietät, und dass wir diese Beziehung extrapolieren können zu einem geometrischen Verständnis beliebiger kommutativer Ringe, nicht zuletzt des Rings der ganzen Zahlen. In diesem Begriffsgebäude wachsen die kommutative Algebra, die algebraische Geometrie und die Zahlentheorie zusammen. Die Vorlesung hat das Ziel, den Hörer in diese Begriffswelt einzuführen. Wir werden einen besonderen Schwerpunkt auf die Dimension algebraischer Varietäten und ihr Schnittverhalten legen, das die aus der linearen Algebra bekannten Phänomene auf den Fall polynomialer Gleichungssysteme verallgemeinert.
notwendig: Lineare Algebra I+II
nützlich: Algebra und Zahlentheorie
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Kurven und Flächen
Dozent:in: Ernst Kuwert
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Lie-Gruppen
Dozent:in: Wolfgang Soergel
Sprache: bei Bedarf auf Englisch, sonst auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 8-10 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Mathematische Logik
Dozent:in: Markus Junker
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 14-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Dieser einführende Kurs in die mathematische Logik besteht aus mehreren Teilen. Es werden die Grundlagen der Prädikatenlogik und eine kurze Einleitung in die Modelltheorie sowie das Axiomensystem der Mengenlehre behandelt. Das Ziel der Vorlesung ist es, den rekursionstheoretischen Gehalt des Prädikatenkalküls, insbesondere die sogenannte Peano-Arithmetik und die Gödelschen Unvollständigkeitssätze, zu verstehen.
Grundlegende Mathematikkenntnisse aus Erstsemestervorlesungen
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Reine Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Modelltheorie II
Dozent:in: Amador Martín Pizarro
Sprache: bei Bedarf auf Englisch, sonst auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 14-16 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Probability Theory
Dozent:in: Thorsten Schmidt
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Fr, 8-10 Uhr, HS II, Albertstr. 23b, Do, 12-14 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Das Problem der Axiomatisierung der Wahrscheinlichkeitstheorie wurde 1933 von Kolmogorov gelöst: Eine Wahrscheinlichkeit ist ein Maß auf der Menge aller möglichen Versuchsausgänge eines zufälligen Experiments. Von diesem Ausgangspunkt entwickelt sich die gesamte moderne Wahrscheinlichkeitstheorie mit zahlreichen Bezügen zu aktuellen Anwendungen.
Die Vorlesung ist eine systematische Einführung dieses Gebietes auf maßtheoretischer Grundlage und beinhaltet unter anderem den zentralen Grenzwertsatz in der Version von Lindeberg-Feller, bedingte Erwartungen und reguläre Versionen, Martingale und Martingalkonvergenzsätze, das starke Gesetz der großen Zahlen und den Ergodensatz sowie die Brown'sche Bewegung.
notwendig: Analysis I+II, Lineare Algebra I, Stochastik I
nützlich: Analysis III
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Advanced Lecture in Stochastics (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Probability Theory III: Stochastic Analysis
Dozent:in: Angelika Rohde
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Di, Do, 12-14 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
This lecture builds the foundation of one of the key areas of probability theory: stochastic analysis. We start with a rigorous construction of the It^o integral that integrates against a Brownian motion (or, more generally, a continuous local martingale). In this connection, we learn about It^o's celebrated formula, Girsanov’s theorem, representation theorems for continuous local martingales and about the exciting theory of local times. Then, we discuss the relation of Brownian motion and Dirichlet problems. In the final part of the lecture, we study stochastic differential equations, which provide a rich class of stochastic models that are of interest in many areas of applied probability theory, such as mathematical finance, physics or biology. We discuss the main existence and uniqueness results, the connection to the martingale problem of Stroock-Varadhan and the important Yamada-Watanabe theory.
Wahrscheinlichkeitstheorie I und II (Stochastische Prozesse)
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Advanced Lecture in Stochastics (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Riemann'sche Flächen
Dozent:in: Stefan Kebekus
Sprache: bei Bedarf auf Englisch, sonst auf Deutsch
Vorlesung: Di, Do, 8-10 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Topologie
Dozent:in: Heike Mildenberger
Assistenz: Simon Klemm
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Di, Do, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Ein topologischer Raum besteht aus einer Grundmenge \(X\) und einer Festlegung der Menge der offenen Teilmengen der Grundmenge, die Topologie auf \(X\) genannt wird. Beispiele über den Grundmengen \(\mathbb R\) und \({\mathbb R}^n\) kommen in den Analysis-Vorlesungen vor. Das mathematische Fach \glqq{}Topologie\grqq\ ist die Lehre über topologische Räume und die Erforschung ebendieser. Unsere Vorlesung ist eine Einführung in die mengentheoretische und in die algebraische Topologie.
Analysis I und II, Lineare Algebra I
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Reine Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Lesekurse „Wissenschaftliches Arbeiten“
Dozent:in: Alle Professor:innen und Privatdozent:innen des Mathematischen Instituts
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
In einem Lesekurs wird der Stoff einer vierstündigen Vorlesung im betreuten Selbststudium erarbeitet. In seltenen Fällen kann dies im Rahmen einer Veranstaltung stattfinden; üblicherweise werden die Lesekurse aber nicht im Vorlesungsverzeichnis angekündigt. Bei Interesse nehmen Sie vor Vorlesungsbeginn Kontakt mit einer Professorin/einem Professor bzw. einer Privatdozentin/einem Privatdozenten auf; in der Regel wird es sich um die Betreuerin/den Betreuer der Master-Arbeit handeln, da der Lesekurs im Idealfall als Vorbereitung auf die Master-Arbeit dient (im M.Sc. wie im M.Ed.).
Der Inhalt des Lesekurses, die näheren Umstände sowie die Konkretisierung der zu erbringenden Studienleistungen werden zu Beginn der Vorlesungszeit von der Betreuerin/dem Betreuer festgelegt. Die Arbeitsbelastung sollte der einer vierstündigen Vorlesung mit Übungen entsprechen.
Wissenschaftliches Arbeiten (MEd18, MEH21)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Algorithmic Aspects of Data Analytics and Machine Learning
Dozent:in: Sören Bartels
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Mo, 12-14 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
The lecture addresses algorithmic aspects in the practical realization of mathematical methods in big data analytics and machine learning. The first part will be devoted to the development of recommendation systems, clustering methods and sparse recovery techniques. The architecture and approximation properties as well as the training of neural networks are the subject of the second part. Convergence results for accelerated gradient descent methods for nonsmooth problems will be analyzed in the third part of the course. The lecture is accompanied by weekly tutorials which will involve both, practical and theoretical exercises.
Numerik I, II oder Basics in Applied Mathematics
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Bayesian Statistics
Dozent:in: Wilfried Kuissi Kamdem
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Do, 14-16 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Introduction to Theory and Numerics of Stochastic Differential Equations
Dozent:in: Diyora Salimova
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Mi, 12-14 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Mathematical Physics II
Dozent:in: Chiara Saffirio
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Mo, 14-16 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Mathematical Time Series Analysis II
Dozent:in: Rainer Dahlhaus
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Do, 10-12 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober 2025 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Numerical Optimization
Dozent:in: Moritz Diehl
Sprache: auf Englisch
Übung / flipped classroom: Di, 14-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
The aim of the course is to give an introduction into numerical methods for the solution of optimization problems in science and engineering. The focus is on continuous nonlinear optimization in finite dimensions, covering both convex and nonconvex problems. The course divided into four major parts:
The course is organized as inverted classroom based on lecture recordings and a lecture manuscript, with weekly alternating Q&A sessions and exercise sessions. The lecture is accompanied by intensive computer exercises offered in Python (6 ECTS) and an optional project (3 ECTS). The project consists in the formulation and implementation of a self-chosen optimization problem or numerical solution method, resulting in documented computer code, a project report, and a public presentation. Please check the website for further information.
notwendig: Analysis I–II, Lineare Algebra I–II
nützlich: Einführung in die Numerik
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)
Stochastische Algorithmen
Dozent:in: Giuseppe Genovese
Sprache: auf Englisch
Vorlesung: Mi, 10-12 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
"Short course" des IGRK
Dozent:in: Sören Bartels
Sprache: auf Englisch
Einführung in die Fachdidaktik der Mathematik
Dozent:in: Katharina Böcherer-Linder
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung mit Übung: Mo, 10-12 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben
Mathematikdidaktische Prinzipien sowie deren lerntheoretische Grundlagen und Möglichkeiten unterrichtlicher Umsetzung (auch z.B. mit Hilfe digitaler Medien). \\ Theoretische Konzepte zu zentralen mathematischen Denkhandlungen wie Begriffsbilden, Modellieren, Problemlösen und Argumentieren. \\ Mathematikdidaktische Konstrukte: Verstehenshürden, Präkonzepte, Grundvorstellungen, spezifische Schwierigkeiten zu ausgewählten mathematischen Inhalten. \\ Konzepte für den Umgang mit Heterogenität unter Berücksichtigung fachspezifischer Besonderheiten (z.B. Rechenschwäche oder mathematische Hochbegabung).\ Stufen begrifflicher Strenge und Formalisierungen sowie deren altersgemäße Umsetzung.
Erforderliche Vorkenntnisse sind die Grundvorlesungen in Mathematik (Analysis, Lineare Algebra).
Die Veranstaltung "`Einführung in die Mathematikdidaktik"' wird deswegen frühestens ab dem 4.~Fachsemester empfohlen.
(Einführung in die) Fachdidaktik Mathematik (2HfB21, MEH21, MEB21)
Einführung in die Fachdidaktik Mathematik (MEdual24)
Didaktik der Funktionen und der Analysis
Dozent:in: Jürgen Kury
Sprache: auf Deutsch
Seminar: Mi, 14-17 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Exemplarische Umsetzungen der theoretischen Konzepte zu zentralen mathematischen Denkhandlungen wie Begriffsbilden, Modellieren, Problemlösen und Argumentieren für die Inhaltsbereiche Funktionen und Analysis. \\ Verstehenshürden, Präkonzepte, Grundvorstellungen, spezifische Schwierigkeiten zu den Inhaltsbereichen Funktionen und Analysis. \\ Grundlegende Möglichkeiten und Grenzen von Medien, insbesondere von computergestützten mathematischen Werkzeugen und deren Anwendung für die Inhaltsbereiche Funktionen und Analysis. Analyse Individueller mathematischer Lernprozesse und Fehler sowie Entwicklung individueller Fördermaßnahmen zu den Inhaltsbereichen Funktionen und Analysis.
Einführung in die Fachdidaktik der Mathematik sowie Kenntnisse aus Analysis und Numerik.
Fachdidaktik der mathematischen Teilgebiete (MEd18, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Didaktik der Stochastik und der Algebra
Dozent:in: Katharina Böcherer-Linder
Sprache: auf Deutsch
Seminar: Di, 9-12 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Exemplarische Umsetzungen der theoretischen Konzepte zu zentralen mathematischen Denkhandlungen wie Begriffsbilden, Modellieren, Problemlösen und Argumentieren für die Inhaltsbereiche Stochastik und Algebra. \\ Verstehenshürden, Präkonzepte, Grundvorstellungen, spezifische Schwierigkeiten zu den Inhaltsbereichen Stochastik und Algebra.\ Grundlegende Möglichkeiten und Grenzen von Medien, insbesondere von computergestützten mathematischen Werkzeugen und deren Anwendung für die Inhaltsbereiche Stochastik und Algebra. \\ Analyse Individueller mathematischer Lernprozesse und Fehler sowie Entwicklung individueller Fördermaßnahmen zu den Inhaltsbereichen Stochastik und Algebra.
Einführung in die Fachdidaktik der Mathematik sowie Kenntisse aus Stochastik und Algebra.
Fachdidaktik der mathematischen Teilgebiete (MEd18, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Fachdidaktikseminar: Mathe Unterricht = Mathe Studium ± x
Dozent:in: Holger Dietz
Sprache: auf Deutsch
Seminar: Do, 14-17 Uhr, -, -, voraussichtlich Räume im Goethe-Gymnasium
Als Schülerin bzw. Schüler ahnt man nicht, was es heißt, Mathematik zu studieren. Ähnlich vage ist häufig die Vorstellung im Studium davon, was es bedeutet, Mathematik in der Schule zu unterrichten. Dieses Seminar möchte konkrete Aus- bzw. Einblicke in die Praxis des Mathematikunterrichtens geben und versucht dabei, auf den Erfahrungen, z. B. aus dem Praxissemester, aufzubauen.
Ausgewählte Inhalte und Aspekte des Mathematikunterrichts (vom Arbeitsblatt bis zur Zahlenbereichserweiterung) werden nicht nur vom Standpunkt der Fachwissenschaft, sondern auch aus Sicht der Lehrenden, Schülerinnen und Schüler analysiert und hinterfragt. Oft verbergen sich hinter den mathematisch einfacheren Themen unerwartete didaktische Herausforderungen. Daher soll neben der Auseinandersetzung mit bestehenden Inhalten und Rahmenbedingungen auch Unterricht selbst geplant und – wenn möglich – an der Schule durchgeführt werden.
Grundvorlesungen
Fachdidaktische Entwicklung (MEd18, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Fachdidaktikseminare der PH Freiburg
Dozent:in: Dozent:innen der PH Freiburg
Sprache: auf Deutsch
Für das Modul „Fachdidaktische Entwicklung“ können auch geeignete Veranstaltungen an der PH Freiburg absolviert werden, sofern dort Studienplätze zur Verfügung stehen. Ob Veranstaltungen geeignet sind, sprechen Sie bitte vorab mit Frau Böcherer-Linder ab; ob Studienplätze zur Verfügung stehen, müssen Sie bei Interessen an einer Veranstaltung von den Dozent:inn:en erfragen.
Fachdidaktische Entwicklung (MEd18, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Modul "Fachdidaktische Forschung"
Dozent:in: Dozent:innen der PH Freiburg, Anselm Strohmaier
Sprache: auf Deutsch
Teil 1: Seminar 'Fachdidaktische Entwicklungsforschung zu ausgewählten Schwerpunkten': Mo, 14-16 Uhr, Mensa 3 / Zwischendeck SR 032, PH Freiburg, – eventuelle kurzfristige Zeit- oder Raumänderungen entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichns der PH Freiburg.
Teil 2: Seminar 'Methoden der mathematikdidaktischen Forschung': Mo, 10-13 Uhr, Mensa 3 / Zwischendeck SR 032, PH Freiburg, – eventuelle kurzfristige Zeit- oder Raumänderungen entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichns der PH Freiburg.
Teil 3: Begleitseminar zur Masterarbeit 'Entwicklung und Optimierung eines fachdidaktischen Forschungsprojekts' Termine nach Vereinbarung
Anmeldung zum Modul: siehe Kommentiertes Vorlessungsverzeichnis
Eventuelle kurzfristige Zeit- oder Raumänderungen entnehmen Sie bitte dem Vorlesungsverzeichns der PH Freiburg.
Die drei zusammengehörigen Veranstaltungen des Moduls bereiten auf das Anfertigen einer empirischen Masterarbeit in der Mathematikdidaktik vor. Das Angebot wird von allen Professor:innen der PH mit mathematikdidaktischen Forschungsprojekten der Sekundarstufe 1 und 2 gemeinsam konzipiert und von einem dieser Forschenden durchgeführt. Im Anschluss besteht das Angebot, bei einem/einer dieser Personen eine fachdidaktische Masterarbeit anzufertigen – meist eingebunden in größere laufende Forschungsprojekte.
In der ersten Veranstaltung des Moduls findet eine Einführung in Strategien empirischer fachdidaktischer Forschung statt (Forschungsfragen, Forschungsstände, Forschungsdesigns). Studierende vertiefen ihre Fähigkeiten der wissenschaftlichen Recherche und der Bewertung fachdidaktischer Forschung. In der zweiten Veranstaltung (im letzten Semesterdrittel) werden die Studierenden durch konkrete Arbeit mit bestehenden Daten (Interviews, Schülerprodukte, Experimentaldaten) in zentrale qualitative und quantitative Forschungsmethoden eingeführt. Die dritte Veranstaltung ist ein Begleitseminar zur Masterarbeit.
Die Haupziele des Moduls sind die Fähigkeit zur Rezeption mathematikdidaktischer Forschung zur Klärung praxisrelevanter Fragen sowie die Planung einer empirischen mathematikdidaktischen Masterarbeit. Es wird abgehalten werden als Mischung aus Seminar, Erarbeitung von Forschungsthemen in Gruppenarbeit sowie aktivem Arbeiten mit Forschungsdaten. Literatur wird abhängig von den angebotenen Forschungsthemen innerhalb der jeweiligen Veranstaltungen angegeben werden. Die Teile können auch in verschiedenen Semestern besucht werden, zum Beispiel Teil~1 im zweiten Mastersemester und Teil~2 in der Kompaktphase des dritten Mastersemesters nach dem Praxissemester.
Fachdidaktische Forschung (MEd18, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Lernen durch Lehren
Organisation: Katharina Böcherer-Linder, Susanne Knies
Sprache: auf Deutsch
Was macht ein gutes Tutorat aus? Im ersten Workshop wird diese Frage diskutiert und es werden Tipps und Anregungen mitgegeben. Im zweiten Workshop werden die Erfahrungen ausgetauscht.
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlmodul (BSc21)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Einführung in die Programmierung für Studierende der Naturwissenschaften
Dozent:in: Ludwig Striet
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, 16-18 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die Programmierung mit theoretischen und praktischen Einheiten. Schwerpunkte der Veranstaltung sind
Die praktischen Inhalte werden in der Programmiersprache C++ sowie in MATLAB/GNU Octave erarbeitet. Die erworbenen Kenntnisse werden anhand von Übungen erprobt und vertieft.
keine
Praktische Übung (2HfB21, MEH21, MEB21)
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
BOK-Kurs (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Praktische Übung Numerik
Dozent:in: Patrick Dondl
Sprache: auf Deutsch
In den begleitenden praktischen Übungen zur Vorlesung Numerik II werden die in der Vorlesung entwickelten und analysierten Algorithmen praktisch umgesetzt und experimentell getestet. Die Implementierung erfolgt in den Programmiersprachen Matlab, C++ und Python. Elementare Programmierkenntnisse werden dabei vorausgesetzt.
Siehe bei der Vorlesung Numerik II.
Zusätzlich elementare Programmierkenntnisse.
Praktische Übung (2HfB21, MEH21, MEB21)
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Numerik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Praktische Übung
Dozent:in: Peter Pfaffelhuber
Sprache: auf Englisch
Mo, 12-14 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Praktische Übung (2HfB21, MEH21, MEB21)
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Bitte beachten Sie die in den Kommentaren zum Vorlesungsverzeichnis veröffentlichten Anmeldemodalitäten zu den einzelnen Proseminaren: In der Regel erfolgt die Platzvergabe nach Voranmeldung bei der Vorbesprechung am Ende der Vorlesungszeit des Sommersemesters. Anschließend müssen Sie sich noch in HISinOne zur Prüfung anmelden; der Anmeldezeitraum läuft voraussichtlich vom 1. März bis 15. April 2026. Sollten Sie ein Proseminar belegen wollen, haben aber keine Platz erhalten, melden Sie sich bitte bei der Studiengangkoordination.
Proseminar: Numerik
Dozent:in: Sören Bartels
Sprache: auf Deutsch
Seminar: Mo, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Voranmeldung:
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Proseminar: tba
Dozent:in: Susanne Knies
Sprache: auf Deutsch
Seminar: Di, 14-16 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Voranmeldung:
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Proseminar: tba
Dozent:in: Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Deutsch
Di, 10-12 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vorbesprechung
Voranmeldung:
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Bitte beachten Sie die in den Kommentaren zum Vorlesungsverzeichnis veröffentlichten Anmeldemodalitäten zu den einzelnen Seminaren: In der Regel erfolgt die Platzvergabe bei der Vorbesprechung am Ende der Vorlesungszeit des Sommersemesters. Anschließend müssen Sie sich noch in HISinOne zur Prüfung anmelden; der Anmeldezeitraum läuft voraussichtlich vom 1. März bis 15. April 2026.
Seminar: Algebraische D-Moduln
Dozent:in: Annette Huber-Klawitter
Assistenz: Ben Snodgrass
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Mo, 10-12 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vorbesprechung
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Seminar: Approximation Properties of Deep Learning
Dozent:in: Diyora Salimova
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Mi, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Voranmeldung: per E-Mail an Diyora Salimova
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Mathematical Seminar (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Seminar zur Darstellungstheorie
Dozent:in: Wolfgang Soergel
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Do, 10-12 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Voranmeldung: Per E-Mail an Wolfgang Soergel
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Seminar: Starke Homologien, abgeleitete Limiten und Mengenlehre
Dozent:in: Heike Mildenberger
Assistenz: Maxwell Levine
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Di, 16-18 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Seminar zur Stochastik
Dozent:in: Angelika Rohde
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Mathematical Seminar (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Seminar: String-Topologie
Dozent:in: Nadine Große
Assistenz: Maximilian Stegemeyer
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Di, 12-14 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vorbesprechung
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Seminar: Topics in the Calculus of Variations
Dozent:in: Patrick Dondl, Guofang Wang
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Mi, 16-18 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vorbesprechung SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Vortragsbesprechungen (Tutorium zum Seminar): Termine nach Vereinbarung
In HISinOne keine Belegung, aber Prüfungsanmeldung bis 15.04.2026.
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Seminar: Medical Data Science
Dozent:in: Harald Binder
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Mi, 10:15-11:30 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Voranmeldung: per E-Mail an Olga Sieber
Vorbesprechung HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
In HISinOne keine Belegung, aber Prüfungsanmeldung bis 8.10.2025.
Zur Beantwortung komplexer biomedizinischer Fragestellungen aus großen Datenmengen ist oft ein breites Spektrum an Analysewerkzeugen notwendig, z.B. Deep-Learning- oder allgemeiner Machine-Learning-Techniken, was häufig unter dem Begriff "`Medical Data Science"' zusammengefasst wird. Statistische Ansätze spielen eine wesentliche Rolle als Basis dafür. Eine Auswahl von Ansätzen soll in den Seminarvorträgen vorgestellt werden, die sich an kürzlich erschienenen Originalarbeiten orientieren. Die genaue thematische Ausrichtung wird noch festgelegt.
Gute Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischer Statistik.
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Mathematical Seminar (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Seminar: Data-Driven Medicine from Routine Data
Dozent:in: Nadine Binder
Sprache: Vortrag/Teilnahme auf Deutsch oder Englisch möglich
Seminar: Di, 16:30-18 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Voranmeldung: per E-Mail an Nadine Binder
Vorbesprechung 05.02., 16:30, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Hinweis: Nur verwendbar im Studiengang "Mathematics in Data and Technology"
Imagine being able to use routine data such as diagnoses, lab results, and medication plans to answer medical questions in innovative ways and improve patient care. In this seminar, we will learn to identify relevant data, understand suitable analysis methods, and what to consider when applying them in practice. Together, we will analyze scientific studies on routine data and discuss clinical questions, the methods used, and their feasibility for implementation.
What makes this seminar special: Medical and mathematics students collaborate to understand scientific studies from both perspectives. When possible, you will work in pairs (or individually if no pair can be formed) to analyze a study from your respective viewpoints and prepare related presentations. You may test available programming code or develop your own approaches to replicate the methods and apply them to your own questions. The pairs can be formed during the preliminary meeting.
Mathematical Seminar (MScData24)
Elective in Data (MScData24)
Graduate Student Speaker Series
Organisation: Sören Bartels, Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Englisch
Mi, 14-16 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1, Im Wechsel mit dem Oberseminar "Angewandte Mathematik"
In der Graduate Student Speaker Series tragen die Studierenden des M.Sc.-Studiengang 'Mathematics in Data and Technology' über ihre Master-Arbeit oder ihre Programmierprojekte vor und die Dozent:innen des Studiengangs über ihre Arbeitsgebiete.
Graduate Student Speaker Series (MScData24)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.Im Rahmen der EUCOR-Kooperation können Sie Veranstaltungen an den Partnerhochschulen besuchen. Wenn Sie auf die einzelnen Universitäten klicken, finden Sie Links zu deren Vorlesungsverzeichnissen.
Universität Basel
Link zum allgemeinen Vorlesungsverzeichnis siehe https://vorlesungsverzeichnis.unibas.ch/de/semester-planung
Karlsruher Institut für Technologie
Veranstaltungsverzeichnis Mathematik siehe https://www.math.kit.edu/vvz
Université de Strasbourg
Master Mathématiques Fondamentales et Appliquées siehe https://irma.math.unistra.fr/linstitut/lmd_enseignement.html#masters
Wie funktioniert EUCOR? Informationen dazu finden Sie hier: https://www.studium.uni-freiburg.de/de/beratung/austausch/eucor/outgoings-fuer-studierende-der-uni-freiburg.
Lehrexportveranstaltungen werden speziell für Studierende anderer Fächer als Mathematik angeboten und sind nicht für die Mathematikstudiengänge vorgesehen.
Mathematik II für Studierende der Informatik
Dozent:in: Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 10-12 Uhr, HS 00-026, Georges-Köhler-Allee 101
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Mathematik II für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Dozent:in: Peter Pfaffelhuber
Assistenz: Sebastian Stroppel
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, Mi, 16-18 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Mathematik II für Studierende der Naturwissenschaften
Dozent:in: Susanne Knies
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Di, Do, 10-12 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Stochastik für Studierende der Informatik
Dozent:in: David Criens
Sprache: auf Deutsch
Vorlesung: Mo, 10-12 Uhr, HS 00-036, Georges-Köhler-Allee 101
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Projektseminar: Geometrische Analysis
Dozent:in: Ernst Kuwert, Guofang Wang
Di, 16-18 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Oberseminar: Algebra, Zahlentheorie und algebraische Geometrie
Organisation: Stefan Kebekus, Abhishek Oswal, Wolfgang Soergel
Fr, 10-12 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.
Oberseminar: Angewandte Mathematik
Organisation: Sören Bartels, Patrick Dondl, Michael Růžička, Diyora Salimova
Di, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.
Oberseminar: Differentialgeometrie
Organisation: Nadine Große
Mo, 16-18 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt
Oberseminar: Mathematische Logik
Organisation: Amador Martín Pizarro, Heike Mildenberger
Di, 14:30-16 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt
Oberseminar: Medizinische Statistik
Organisation: Harald Binder
Do, 13-14 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Oberseminar: Stochastik
Organisation: David Criens, Peter Pfaffelhuber, Angelika Rohde, Thorsten Schmidt
Fr, 12-13 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1, im Wechsel mit dem Seminar über Datenanalyse und Modellbildung!
Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.
Didaktisches Seminar
Organisation: Katharina Böcherer-Linder, Ernst Kuwert
Di, 18:30-20 Uhr, HS II, Albertstr. 23b, Etwa ein Termin pro Monat; Programm siehe Webseite.
Das Didaktische Seminar möchte konkrete Beispiele aufzeigen, bestehende Konzepte weiterentwickeln und zum didaktischen Experimentieren anstiften. Es richtet sich an Lehrerinnen und Lehrer aller Schularten, Studierende, Referendarinnen und Referendare, sowie an Interessierte.
Kolloquium der Mathematik
Organisation: Nadine Große, Amador Martín Pizarro
Do, 15-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b, etwa zwei bis drei Termine im Semester
Seminar über Datenanalyse und Modellbildung
Organisation: Harald Binder, Peter Pfaffelhuber, Angelika Rohde, Thorsten Schmidt, Jens Timmer
Fr, 12-13 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1, im Wechsel mit dem Oberseminar Stochastik!
Hier wird aktuelle, interdisziplinäre Forschung vorgestellt, in der Mathematische Modelle das Verständnis von natur- und Sozialwissenschaftlichen Fragestellungen ermöglicht.