Dozent:in: Sebastian Goette
Assistenz: Chloe Grey Suchan
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung und Tutorate 05.10., 10:00-12:00, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Vorlesung und Tutorate 06.10. bis 09.10., 11:00-13:00, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a

Inhalt

Freiwilliges Angebot für Studienanfänger:innen in Mathematik: Der Vorkurs gibt einen Vorgeschmack auf das Mathematikstudium und soll den Einstieg erleichtern, ist aber keine Voraussetzung für das Studium.

Dozent:in: Susanne Knies
Assistenz: Riccardo Tosi
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung und Tutorate 05.10. bis 09.10., 10:00-12:00, HS Rundbau, Albertstr. 21

05.10.2026 - 09.10.2026, jeweils 10:00-12:00 Uhr im HS Rundbau

Inhalt

Freiwilliges Angebot für Studienanfänger*innen verschiedener Natur- und Ingenieurwissenschaften. Der Vorkurs frischt für die Mathe-Vorlesungen nützliche Schulinhalte auf und gibt erste Einblicke ins Vorlesungsgeschehen.

Sprache: auf Deutsch

Inhalt

Freiwilliges Angebot für Erstsemester: Mit Hilfe von Studierenden aus höheren Semestern lernt man, wie man an Matheaufgaben herangeht und einen Beweis führt. Es gibt die Möglichkeit, Fragen zur Vorlesung zu stellen und sich mit Kommiliton:innen auszutauschen.

Sprache: auf Deutsch

Inhalt

Freiwilliges Angebot, typischerweise für Drittsemester-Vorlesungen: Tutor:innen helfen bei Fragen zu Übungsaufgaben und Vorlesungen.

Dozent:in: Guofang Wang
Assistenz: Xuwen Zhang
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Mi, 8-10 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur 22.02., 09:00-12:00

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Analysis I ist eine der beiden Grundvorlesungen des Mathematikstudiums. Es werden Konzepte behandelt, die auf dem Begriff des Grenzwerts beruhen. Die zentralen Themen sind: vollständige Induktion, reelle und komplexe Zahlen, Konvergenz von Folgen und Reihen, Vollständigkeit, Exponentialfunktion und trigonometrische Funktionen, Stetigkeit, Ableitung von Funktionen einer Variablen, Regelintegral.

Vorkenntnisse

Notwendig: Oberstufenmathematik. \
Der Besuch des Vorkurses wird empfohlen.

Verwendbarkeit

Analysis (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Analysis I – fachfremd (BScInfo, BScPhys)

Dozent:in: Wolfgang Soergel
Assistenz: Damian Sercombe
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Do, 8-10 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur 23.03., 09:00-12:00

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Lineare Algebra I ist eine der beiden Einstiegsvorlesungen des Mathematikstudiums, die die Grundlage für weitere Veranstaltungen bilden. Behandelt werden u.a: Grundbegriffe (insbesondere Grundbegriffe der Mengenlehre und Äquivalenzrelationen), Gruppen, Körper, Vektorräume über beliebigen Körpern, Basis und Dimension, lineare Abbildungen und darstellende Matrix, Matrizenkalkül, lineare Gleichungssysteme, Gauß-Algorithmus, Linearformen, Dualraum, Quotientenvektorräume und Homomorphiesatz, Determinante, Eigenwerte, Polynome, charakteristisches Polynom, Diagonalisierbarkeit, affine Räume. Ideen- und mathematikgeschichtliche Hintergründe der mathematischen Inhalte werden erläutert.

Vorkenntnisse

Notwendig: Oberstufenmathematik. \
Der Besuch des Vorkurses wird empfohlen.

Verwendbarkeit

Lineare Algebra (2HfB21, BSc21, MEH21)
Lineare Algebra (MEB21)
Lineare Algebra I – fachfremd (BScInfo, BScPhys)

Dozent:in: Sören Bartels
Assistenz: Jonathan Brugger
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mi, 14-16 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig 14-täglich, verschiedene Termine

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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 ersten Teil des zweisemestrigen Kurses stehen Fragestellungen der Linearen Algebra wie das Lösen linearer Gleichungssysteme und die Bestimmung von Eigenwerten einer Matrix im Vordergrund.

Vorkenntnisse

Notwendig: Lineare Algebra I \
Nützlich: Lineare Algebra II und Analysis I (notwendig für Numerik II)

Verwendbarkeit

Numerik (BSc21)
Numerik (2HfB21, MEH21)
Numerik I (MEB21)

Dozent:in: Ernst August v. Hammerstein
Assistenz: Sebastian Stroppel
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Do, 8-10 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig 14-täglich, verschiedene Termine
Klausur 23.02.

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Stochastik ist, lax gesagt, die „Mathematik des Zufalls“, über den sich – womöglich entgegen der ersten Anschauung – sehr viele präzise und gar nicht zufällige Aussagen formulieren und beweisen lassen. Ziel der Vorlesung ist, eine Einführung in die stochastische Modellbildung zu geben, einige grundlegende Begriffe und Ergebnisse der Stochastik zu erläutern und an Beispielen zu veranschaulichen. Sie ist darüber hinaus auch, speziell für Studierende im B.Sc. Mathematik, als motivierende Vorbereitung für die Vorlesung „Wahrscheinlichkeitstheorie“ im Sommersemester gedacht. Behandelt werden unter anderem: Diskrete und stetige Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsräume und -maße, Kombinatorik, Erwartungswert, Varianz, Korrelation, erzeugende Funktionen, bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Schwaches Gesetz der großen Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz.

Die Vorlesung Stochastik II im Sommersemester wird sich hauptsächlich statistischen Themen widmen.

Vorkenntnisse

Lineare Algebra I sowie Analysis I und II \
Lineare Algebra I kann gleichzeitig gehört werden.

Verwendbarkeit

Stochastik (2HfB21, MEH21)
Stochastik I (BSc21, MEB21, MEdual24)

Dozent:in: N.N., Peter Pfaffelhuber, Diyora Salimova
Assistenz: Samuel Ayomide Adeosun
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Do, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Praktische Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Diese Vorlesung bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte, Begriffe, Definitionen und Ergebnisse der Stochastik, der Numerik und der Optimierung, begleitet von Programmierprojekten in Python. Der Kurs vertieft die vorhandenen Grundlagen in den drei Gebieten und bietet die Basis für die weiterführenden Vorlesungen dieser Gebiete.

Vorkenntnisse

Keine, die über die Zulassung zum Studiengang hinausgehen.

Verwendbarkeit

Basics in Applied Mathematics (MScData24)

Dozent:in: Susanne Knies
Assistenz: Jonah Reuß
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Do, 14-16 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur 22.02., 10:00-12:00
Nachklausur 23.04., 14:00-16:00

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Mehrfachintegration: Jordan-Inhalt im \(\mathbb R^n\), Satz von Fubini, Transformationssatz, Divergenz und Rotation von Vektorfeldern, Pfad- und Oberflächenintegrale im \(\mathbb R^3\), Satz von Gauß, Satz von Stokes.

Funktionentheorie: Einführung in die Theorie holomorpher Funktionen, Cauchy’scher Integralsatz, Cauchy’sche Integralformel und Anwendungen.

Vorkenntnisse

Notwendig: Analysis~I und II, Lineare Algebra~I und II

Verwendbarkeit

Erweiterung der Analysis (MEd18, MEH21, MEdual24)

Dozent:in: Katharina Böcherer-Linder, Markus Junker
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Mi, 13-15 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

In dieser (für den M.Ed. bzw. dualen M.Ed. neu konzipierten) Veranstaltung werden Themen der Vorlesungen zur Analysis und zur Linearen Algebra aufgegriffen (wie zum Beispiel Grenzwerte, Stetigkeit, geometrische Abbildungen) und zum einen herausgearbeitet, wie diese in der Schule vorkommen, und zum anderen, inwieweit der hochschulmathematische Blick für das Verständnis der Schulmathematik hilft.

Es ist geplant, dass die Veranstaltung als interaktives Seminar abläuft, in dem die Teilnehmer:innen Fallbeispiele vorbereiten, die dann gemeinsam diskutiert werden. Der Leistungsnachweis wird (neben der regelmäßigen Anwesenheit) in den Präsentationen und Ausarbeitungen der Fallbeispiele bestehen.

Vorkenntnisse

Grundvorlesungen in Analysis und Linearer Algebra

Verwendbarkeit

Mathematische Ergänzung (MEd18)
Schulmathematische Aspekte der Analysis und der Linearen Algebra (MEdual24)

Dozent:in: Stefan Kebekus
Assistenz: Riccardo Tosi
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Do, 10-12 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Diese Vorlesung setzt die Lineare Algebra fort. Behandelt werden Gruppen, Ringe, Körper sowie Anwendungen in der Zahlentheorie und Geometrie. Höhepunkte der Vorlesung sind die Klassifikation endlicher Körper, die Unmöglichkeit der Winkeldreiteilung mit Zirkel und Lineal, die Nicht-Existenz von Lösungsformeln für allgemeine Gleichungen fünften Grades und das quadratische Reziprozitätsgesetz.

Vorkenntnisse

Lineare Algebra I und II

Verwendbarkeit

Algebra und Zahlentheorie (2HfB21, MEH21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Einführung in die Algebra und Zahlentheorie (MEB21)
Algebra und Zahlentheorie (MEdual24)
Reine Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Abhishek Oswal
Assistenz: Ben Snodgrass
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 14-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Kurze Beschreibung der Themen: Zahlkörper, Primzahlzerlegung in Dedekind-Ringen, Idealklassengruppen, Einheitengruppen, Dirichlet'scher Einheitensatz, lokale Körper, Bewertungen, Zerlegungs- und Trägheitsgruppen, Einführung in die Klassenkörpertheorie.

Vorkenntnisse

Notwendig: Algebra und Zahlentheorie

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Ernst Kuwert
Assistenz: Mingwei Zhang
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 10-12 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die mehrdimensionale Maß- und Integrationstheorie nach Lebesgue. Schwerpunkte sind allgemeine Maße und Integrale, Konvergenzsätze, Integration im \({\mathbb R}^n\), Transformationssatz und Satz von Gauß, eventuell auch Differentialformen.

Die Vorlesung ist für das weitere Studium in Analysis, Angewandter Mathematik, Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Geometrie relevant, auch in der Physik.

Vorkenntnisse

Analysis I und II, Lineare Algebra I und II

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Analysis III (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahlmodul im Optionsbereich bzw. Elective in Data 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Nadine Große
Assistenz: Jonah Reuß
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Do, 8-10 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Differentialgeometrie untersucht geometrische Eigenschaften gekrümmter Räume mit Methoden der Differentialrechnung. Sie hat Anwendungen in anderen Bereichen der Mathematik und in der Physik, etwa in der theoretischen Mechanik und der Relativitätstheorie.

In der Vorlesung wird eine Einführung in die (Semi-)Riemannsche Geometrie gegeben. Hier werden insbesondere Geodätische und der Riemannsche Krümmungstensor im Mittelpunkt stehen.

Vorkenntnisse

Notwendig: Analysis~I–III, Lineare Algebra~I und II \ Nützlich: Kurven und Flächen, Topologie

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 8-10 Uhr, HS Weismann-Haus, Albertstr. 21a
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Funktionentheorie ist ein klassisches Gebiet der höheren Mathematik, das innerhalb des 19. Jahrhunderts maßgeblich durch die wegweisenden Arbeiten von Cauchy, Riemann und Weierstraß begründet wurde. Sie überträgt die aus der Analysis bekannten Begriffe der Differenzierbarkeit und Integrierbarkeit auf komplexwertige Funktionen \(f:\mathbb{C}\to \mathbb{C}\) und untersucht die sich daraus ergebenden Konsequenzen, die weitaus reichhaltiger sind als man zunächst annehmen würde und zu einer oft eleganteren und manchmal sogar einfacheren Theorie führen. Diese ist grundlegend für viele weiterführende Bereiche der Mathematik, insbesondere der Zahlentheorie und der algebraischen Geometrie, und ihre Anwendungen reichen bis in die Wahrscheinlichkeitstheorie, Funktionalanalysis und Mathematische Physik.

Ausgangspunkt aller Überlegungen ist, dass man komplexe Zahlen mit Punkten in \(\mathbb{R}^2\) (Gaußsche Zahlenebene) und somit komplex differenzierbare Funktionen mit reellwertigen \(g:\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^2\) identifizieren kann, die die sog. Cauchy-Riemannschen Differentialgleichungen erfüllen. Die überraschenden Ergebnisse der Funktionentheorie können letztlich auf die besonders schönen Eigenschaften dieser Differentialgleichungen zurückgeführt werden. Einige davon besagen beispielsweise, dass komplex differenzierbare Funktionen beliebig oft stetig differenzierbar sind, lokal als Potenzreihe dargestellt werden können, und ihre Werte innerhalb einer Kreisscheibe schon durch diejenigen auf deren Rand festgelegt sind.

Zentrale Themen der Vorlesung werden unter anderem die Cauchy-Riemannsche Differentialgleichungen, der Cauchysche Integralsatz, die Cauchysche Integralformel, das Maximumprinzip, Laurentreihen und der Residuensatz sowie der Riemannsche Abbildungssatz sein. Soweit es die Zeit und das Interesse der Hörer:innen erlaubt, können auch weiterführende Themen wie die Picardschen Sätze, doppelt-periodische Funktionen oder zahlentheoretische Anwendungen angesprochen werden.

Vorkenntnisse

Analysis I und II, Lineare Algebra I

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Reine Mathematik (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Michael Růžička
Assistenz: Alen Kushova
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

This lecture is the first in a series of sequential lectures on the theory and numeric of partial differential equations.

Partial differential equations often serve as models for physical processes, e.g., in determining a temperature distribution, in describing vibrations of membranes, or fluid flows.

In this lecture, we will focus on elliptic differential equations. We will cover both the classical existence theory and the modern theory of solvability for such equations. Even if one has explicit solution formulas for simple problems, these can rarely be computed in practice. Therefore, it is important to compute numerically approximate solutions and to verify that they converge appropriately toward the exact solution. To this end, the lecture will present the corresponding theory of finite elements.

Programming exercises will be offered in parallel with the lecture (see the comments on the practical exercises).

Vorkenntnisse

Notwendig: Analysis~I bis III, Lineare Algebra~I und II \ Nützlich: Funktionalanalysis

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Vertiefung (MEd18, MEH21)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Advanced Lecture in Numerics (MScData24)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul 9 ECTS-Punkte und als Elective in Data 11 ECTS-Punkte.

Dozent:in: N.N.
Assistenz: Lukas Riepl
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mi, Do, 10-12 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Vorlesung Mathematische Statistik baut auf Grundkenntnissen aus der Vorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie auf. Das grundlegende Problem der Statistik ist, anhand einer Stichprobe von Beobachtungen möglichst präzise Aussagen über den datengenerierenden Prozess bzw. die den Daten zugrundeliegenden Verteilungen zu machen. Die Vorlesung gibt – aus einem mathematischen Blickwinkel – einen Überblick über verschiedene Bereiche der Statistik.

Themen sind u. a. die Neyman-Pearson-Testtheorie, optimale Tests und optimale Schätzer, exponentielle Familien, Bayes-Schätzer, Komplexitätsreduktion durch Suffizienz, Asymptotisches Verhalten von Schätzern, insbesondere von Maximum-Likelihood-Schätzern, sowie als größere Themenkomplexe Regressions- und Varianzanalyse sowie Graphische Modelle.

Statistische Methoden und Verfahren kommen nicht nur in den Naturwissenschaften und der Medizin, sondern in nahezu allen Bereichen zum Einsatz, in denen Daten erhoben und analysiert werden, so z. B. auch in den Wirtschaftswissenschaften (Ökonometrie) und Sozialwissenschaften (dort vor allem in der Psychologie). Im Rahmen dieser Vorlesung wird der Schwerpunkt aber weniger auf Anwendungen, sondern – wie der Name schon sagt – mehr auf der mathematisch fundierten Begründung der Verfahren liegen.

Vorkenntnisse

Wahrscheinlichkeitstheorie (insbesondere Maßtheorie sowie bedingte Wahrscheinlichkeiten und Erwartungen)

Verwendbarkeit

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)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul 9 ECTS-Punkte und als Elective in Data 11 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Giuseppe Genovese
Assistenz: Roger Bader
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Fr, 12-14 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

The goal of the course is to provide a mathematical treatment of deep neural networks and energy models, that are the building blocks of many modern machine learning architectures. About neural networks we will study the basics of statistical learning theory, the back-propagation algorithm and stochastic gradient descent, the benefits of depth. About energy models we will cover some of the most used learning and sampling algorithms. In the exercise classes, besides solving theoretical problems, there will be some Python programming sessions to implement the models introduced in the lectures.

Vorkenntnisse

Probability Theory I \
Basic knowledge of Markov chains is useful for some part of the course.

Verwendbarkeit

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)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul 9 ECTS-Punkte und als Elective in Data 11 ECTS-Punkte.

Dozent:in: David Criens
Assistenz: Moritz Meyer
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Do, 12-14 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

A stochastic process \((X_t)_{t\in T}\) is a family of random variables, where mostly the situation \(T = \mathbb{N}\) or \(T = [0, 1]\) is studied. Basic examples include stationary time series, the Poisson process and Brownian motion as well as processes derived from those. The lecture includes ergodic theory and its applications, Brownian motion and especially the study of its path properties, the elegant concept of weak convergence on Polish spaces as well as functional limit theorems. Finally, we introduce stochastic integration with respect to local martingales, based on the continuous time version of the martingale transform.

Vorkenntnisse

Wahrscheinlichkeitstheorie I

Verwendbarkeit

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)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul 9 ECTS-Punkte und als Elective in Data 11 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Angelika Rohde
Assistenz: Johannes Brutsche
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 12-14 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

This lecture provides a systematic and self-contained introduction to the fascinating and elegant theory of stochastic evolution equations in infinite-dimensional spaces. This includes, in particular, a presentation of the essential properties of probability measures on separable Banach and Hilbert spaces, as well as the corresponding integration theory for defining the expectation of Banach-space-valued random variables. As a second central part, we treat existence and uniqueness results for stochastic partial differential equations and investigate qualitative properties of their solutions. Well-known examples of such equations include, for instance, the stochastic wave equation and the stochastic Schrödinger equation.

Vorkenntnisse

notwendig: Probability Theory II \ nützlich: Probability Theory III

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Advanced Lecture in Stochastics (MScData24)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul 9 ECTS-Punkte und als Elective in Data 11 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Heike Mildenberger
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 10-12 Uhr, SR 404, 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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Wie zeigt man, dass man etwas nicht beweisen kann? Genauer: Wie zeigt man, dass eine Aussage aus bestimmten Axiomen nicht folgt?
Zu Beginn der Vorlesung steht eine kurze Vorstellung der gängigsten Axiomensysteme der Mathematik: Zermelo-Fraenkel’sche System mit Auswahlaxiom (ZFC) und das Axiomensystem von v. Neumann, Bernays und Gödel (NBG). Die Axiome prägen unsere Auffassung von den möglichen definierbaren oder vielleicht weniger konstruktiv gegebenen mathematischen Objekten. Allerdings zeichnen sie kein vollständiges Bild eines einzigen mathematischen Universums. Die Liste der herleitbaren mathematischen Aussagen ist unvollständig: Für manche \(\varphi\) ist weder \(\varphi\) noch sein Negat aus ZFC beweisbar. Man sagt ”\(\varphi\) ist unabhängig von ZFC“. Die bekannteste von ZFC unabhängige Aussage ist die Kontinuumshypothese, die sagt, dass es genau \(\aleph_1\) reelle Zahlen gibt.

Die Vorlesung führt in die Technik der Unabhängigkeitsbeweise ein. Nach ersten einfachen Forcings zur Kardinalzahlexponentiation werden wir ZF-Modelle ohne Auswahlaxiom und iterierte Forcings (z.B. zum Nachweis der relativen Konsistenz von Martins Axiom) kennenlernen. Es gibt ein Skript.

Vorkenntnisse

Notwendige Vorkenntnisse: Anfänger:innenvorlesungen \ Nützliche Vorkenntnisse: Mathematische Logik

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Amador Martín Pizarro
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, Do, 12-14 Uhr, SR 404, 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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Den Körper \(\mathbb R\) der reellen Zahlen bekommen wir als Vervollständigung von \(\mathbb Q\) bezüglich des Standardabsolutbetrags, indem wir für jede Cauchy-Folge ihren Limes hinzufügen. Für eine Primzahl \(p\) definieren wir den \(p\)-adischen Absolutbetrag einer rationalen Zahl \(q\) ungleich Null als \[|q|_p = e^{-\mathrm{ord}_p(q)}\] wobei \(\mathrm{ord}_p(q) = n\), falls \(q = p^n \cdot \frac{a}{b}\) so, dass \(p\) weder \(a\) noch \(b\) teilt. Der \(p\)-adische Absolutbetrag erfüllt eine stärkere Form der Dreiecksungleichung, und jede ganze Zahl hat einen \(p\)-adischen Absolutbetrag von höchstens 1. Die Vervollständigung von \(\mathbb Q\) bezüglich \(| · |_p\) ist der Körper \(\mathbb Q_p\) der \(p\)-adischen Zahlen. Somit bekommen wir, unter anderem, ein Element in \(\mathbb Q_p\) als Limes der partiellen Reihen \[s_n = \sum_{k \leqslant n} p^k.\] In dieser Vorlesung werden wir Eigenschaften des \(p\)-adischen Absolutbetrages und dessen Bewertung \(\mathrm{ord}_p\) untersuchen. Das Ziel der Vorlesung ist es, eine Vermutung von Emil Artin (fast) positiv zu beantworten: Artin behauptete, dass jedes nicht-triviales Polynom über \(\mathbb Q_p\) vom Grad \(d\) in mehr als \(d^2 + 1\) vielen Variablen eine nicht-triviale Nullstelle besitzt.

Vorkenntnisse

Vorlesung 'Algebra und Zahlentheorie'

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Alle Professor:innen und Privatdozent:innen des Mathematischen Instituts
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich, auf Englisch

Ort und Zeit

Termine nach Vereinbarung

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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 einem:einer Professor:in bzw. einem:einer Privatdozent:in auf; in der Regel wird es sich um den:die Betreuer:in 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 dem:der Betreuer:in festgelegt. Die Arbeitsbelastung sollte der einer vierstündigen Vorlesung mit Übungen entsprechen.

Verwendbarkeit

Wissenschaftliches Arbeiten (MEd18, MEH21)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahlmodul 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Damian Sercombe
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, 10-12 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Vorlesung wird durch Übungen und einen umfangreicheren Selbststudiumsteil als üblich ergänzt. Die Vorlesung zählt daher wie eine vierstündige Vorlesung.

Inhalt

Schemata sind die Verallgemeinerung von Varietäten auf beliebige Grundringe. Master-Studierende oder Doktorand:innen mit Schwerpunkt in algebraischer oder gar arithmetischer Geometrie kommen um diese Theorie nicht herum. Klassischerweise erarbeiten sie es sich im Selbststudium. Die Veranstaltung will dieses Selbststudium unterstützen. Wir werden uns hierbei auf das etablierte Buch von Hartshorne (Kapitel II und Teile von Kapitel III) stützen: Garben, Schemata, separierte und eigentliche Morphismen, projektive Morphismen, Differentiale, flache und glatte Morphismen, Geradenbündel und Divisoren, Garbenkohomologie.

In der Vorlesung werden jeweils die wichtigsten Aspekte eines Gegenstandes vorgestellt. Die Details müssen durch ein eigenständiges Literaturstudium erarbeitet werden. An einem Übungstermin erhalten die Teilnehmer:innen die Gelegenheit, den gelesenen Text zu diskutieren. Am zweiten Übungstermin können offene Fragen beantwortet und Übungsaufgaben besprochen werden. Umfang und Arbeitsaufwand werden einer vierstündigen Vorlesung entsprechen. Der Kurs wird auf Englisch abgehalten.

Vorkenntnisse

Kommutative Algebra

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Eva Lütkebohmert-Holtz
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, 10-12 Uhr, -, -, Termin noch unklar
Übung: Di, 8-10 Uhr, -, -, Termin noch unklar
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Finanzmärkte und -produkte. Neben Futures und Standard-Put- und Call-Optionen europäischer und amerikanischer Art werden auch zinssensitive Instrumente wie z.B. Swaps behandelt.

Für die Bewertung von Finanzderivaten führen wir zunächst Finanzmodelle in diskreter Zeit ein, wie das Cox-Ross-Rubinstein-Modell und erläutern die Grundprinzipien der risikoneutralen Bewertung. Schließlich diskutieren wir das berühmte Black-Scholes-Modell, das ein zeitkontinuierliches Modell für die Optionsbewertung darstellt.

Vorkenntnisse

Stochastik I

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Chiara Saffirio
Assistenz: Phillip Pflaum
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, 12-14 Uhr, SR 404, 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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Topics on Fourier series (convergence in norm; multipliers and almost everywhere convergence; applications to geometry and PDEs, applications to number theory and ergodic theory)

Vorkenntnisse

Analysis I und II; Maß- und Integrationstheorie

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Stefan Tappe
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Do, 14-16 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Insurance Mathematics has become an indispensable tool for insurance companies. It deals with the mathematical modeling of insured risks, the calculation of fair premiums for taking over such risks, and the computation of the required reserves.

In this lecture, we will start with life insurance mathematics, where we analyze several types of life insurance polices. Afterwards, we will proceed with risk theory, also known as non-life insurance mathematics. Here we consider portfolios of insured risks, where the number of claims and the claim sizes may be random.

Vorkenntnisse

Stochastik I, Wahrscheinlichkeitstheorie

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Peter Pfaffelhuber
Assistenz: Samuel Ayomide Adeosun
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, 16-18 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Übung: Mi, 16-18 Uhr, HS II, Albertstr. 23b

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

In recent years, the Lean interactive theorem prover has gained a lot of interest among mathematicians. It comes as a programming language with a proof-interface, such that mathematical objects can be defined within the programming language, and the computer is able to check proofs it is given by the user in an interactive manner. This procedure is also called formalization of mathematics.

This course is based on my belief that such software will shape mathematical research in the future. It comes with a few aims:

• Introduce the Lean interactive theorem prover, including its huge mathematical library, mathlib. (This will be a hands-on part of the course.) \\
• Provide some theoretical basics on theorem provers (above all, dependent types, functional programming, monads). \\
• Some useful abstractions when interacting with theorem provers (e.g., order theory, filters, typeclasses).

Within the exercises, Lean code will be produced. Students will be asked to start a small formalization project by themselves.

Vorkenntnisse

Analysis, Lineare Algebra

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte, mit Projekt 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Dario Kieffer
Assistenz: Johannes Brutsche
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, 14-16 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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Klasse der Markov-Ketten ist eine wichtige Klasse von (zeitdiskreten) stochastischen Prozessen, die häufig verwendet werden, um zum Beispiel die Ausbreitung von Infektionen, Warteschlangensysteme oder Wechsel von Wirtschaftsszenarien zu modellieren. Ihr Hauptmerkmal ist die Markov-Eigenschaft, was in etwa bedeutet, dass die Zukunft von der Vergangenheit nur durch den aktuellen Zustand abhängt. In dieser Vorlesung wird die mathematischen Grundlagen der Theorie der Markov-Ketten vorgestellt. Insbesondere diskutieren wir über Pfadeigenschaften, wie Rekurrenz, Transienz, Zustandsklassifikationen sowie die Konvergenz zu einem Gleichgewicht. Wir untersuchen auch Erweiterungen auf kontinuierliche Zeit. Auf dem Weg dorthin diskutieren wir Anwendungen in der Biologie, in Warteschlangensystemen und im Ressourcenmanagement. Wenn es die Zeit erlaubt, werfen wir auch einen Blick auf Markov-Ketten mit zufälligen Übergangswahrscheinlichkeiten, sogenannten Irrfahrten in zufälliger Umgebung, ein verbreitetes Modell für Zufällige Medien.

Vorkenntnisse

Notwendig: Stochastik I \
Nützlich: Analysis III, Wahrscheinlichkeitstheorie I

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Peter Pfaffelhuber
Assistenz: Félix Barrez Tambe Ndonfack
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: asynchron (Videos)
Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt und in der Vorlesung bekanntgegeben

• Die erste Präsenz-Veranstaltung dieser Vorlesung ist die Übung am Mi, 15.10. um 10 Uhr (aktualisieren!).
• Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Die Maßtheorie ist die Grundlage der fortgeschrittenen Wahrscheinlichkeitstheorie. In diesem Kurs bauen wir auf den Kenntnissen der Analysis auf und liefern alle notwendigen Ergebnisse für spätere Kurse in Statistik, probabilistischem maschinellem Lernen und stochastischen Prozessen. Der Kurs beinhaltet Mengensysteme, Konstruktionen von Maßen über äußere Maße, das Integral und Produktmaße.

Vorkenntnisse

Grundlagenvorlesung in Analysis und Verständnis mathematischer Beweise.

Verwendbarkeit

Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Moritz Diehl
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Übung / flipped classroom: Di, 14-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
Vorlesung: asynchron (Videos)
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Ziel des Kurses ist es, eine Einführung in numerische Methoden zu geben für die Lösung optimaler Kontrollprobleme in Wissenschaft und Technik. Der Schwerpunkt liegt sowohl auf zeitdiskreter als auch auf zeitkontinuierlicher optimaler Steuerung in kontinuierlichen Zustandsräumen. Der Kurs richtet sich an ein gemischtes Publikum von Studierenden der Mathematik, Ingenieurswissenschaften und Informatik.

Der Kurs deckt die folgenden Themen ab:

• Einführung in dynamische Systeme und Optimierung
• Newtonverfahren und numerische Optimierung
• Algorithmische Differenzierung
• Zeitdiskrete Optimale Steuerung
• Dynamische Programmierung
• Optimale Steuerung in kontinuierlicher Zeit
• Numerische Simulationsmethoden
• Hamilton-Jacobi-Bellmann-Gleichung
• Pontryagin und der indirekte Ansatz
• Direkte Optimale Steuerung
• Echtzeit-Optimierung für modellprädiktive Steuerung

Die Vorlesung wird von intensiven wöchentlichen Computerübungen begleitet, die sowohl in in MATLAB und Python (6~ECTS) absolviert werden können. Es wird außerdem ein optionales Projekt (3~ECTS) angeboten. Dieses besteht in der Formulierung und Implementierung eines selbstgewählten optimalen Kontrollproblems und einer numerischen Lösungsmethode, die in einem Projektbericht dokumentiert und abschließend präsentiert wrird.

Vorkenntnisse

Notwendig: Analysis I und II, Lineare Algebra I und II \
Nützlich: Numerik I, Gewöhnliche Differentialgleichungen, Numerische Optimierung

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective (in Data) 6 ECTS-Punkte, mit Projekt 9 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Sören Bartels, Luciano Sciaraffia
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mi, 12-14 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

The lecture addresses the development and analysis of numerical methods for the approximation of certain nonlinear partial differential equations. The considered model problems include harmonic maps into spheres and total-variation regularized minimization problems. For each of the problems, a suitable finite element discretization is devised, its convergence is analyzed and iterative solution procedures are developed. The lecture is complemented by theoretical and practical lab tutorials in which the results are deepened and experimentally tested.

Vorkenntnisse

'Einführung in Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen' oder 'Einführung in partielle Differentialgleichungen'

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Angewandte Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective in Data (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Maximilian Stegemeyer
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Di, 10-12 Uhr, SR 404, 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 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Fiber bundles are an important concept in topology and geometry as they show up naturally in many situations. Fiber bundles are certain maps between spaces that behave 'nice' locally. Global properties can therefore be understood by patching together local constructions. Next to their omnipresence in topology and geometry, the importance of fiber bundles is due to the fact that isomorphism classes of fiber bundles with a given fiber are a homotopy invariant of the underlying base space. Understanding these isomorphism classes is therefore a key task of algebraic topology. In this course we will introduce fiber bundles with a particular focus on vector bundles and principal fiber bundles. The main goal of the course is the classification of vector bundles. We shall further see some basics of K-theory and introduce characteristic classes of vector bundles. On the way we shall also get to know some concepts of homotopy theory.

Vorkenntnisse

Algebraische Topologie \ Grundkenntnisse in Differentialgeometrie sind hilfreich, aber keine notwendige Voraussetzung

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Reine Mathematik (MSc14)
Mathematik (MSc14)
Vertiefungsmodul (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 6 ECTS-Punkte

Dozent:in: Katharina Böcherer-Linder
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung mit Übung: Mo, 10-12 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine
Klausur: Datum wird noch bekanntgegeben

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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.

Vorkenntnisse

Erforderliche Vorkenntnisse sind die Grundvorlesungen in Mathematik (Analysis, Lineare Algebra).

Die Veranstaltung 'Einführung in die Mathematikdidaktik' wird deswegen frühestens ab dem 4. Fachsemester empfohlen.

Verwendbarkeit

(Einführung in die) Fachdidaktik Mathematik (2HfB21, MEH21, MEB21)
Einführung in die Fachdidaktik Mathematik (MEdual24)

Dozent:in: Katharina Böcherer-Linder
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Do, 9-12 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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.

Vorkenntnisse

Einführung in die Fachdidaktik der Mathematik \
Kenntnisse aus Analysis und Numerik

Verwendbarkeit

Fachdidaktik der mathematischen Teilgebiete (MEd18, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Anika Dreher
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Fr, 9-12 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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.

Vorkenntnisse

Einführung in die Fachdidaktik der Mathematik \
Kenntnisse aus Stochastik und Algebra

Verwendbarkeit

Fachdidaktik der mathematischen Teilgebiete (MEd18, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Jürgen Kury
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Seminar: Mi, 15-18 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

Der Einsatz von Unterrichtsmedien im Mathematikunterricht gewinnt sowohl auf der Ebene der Unterrichtsplanung wie auch der Unterrichtsrealisierung an Bedeutung. Vor dem Hintergrund konstruktivistischer Lerntheorien zeigt sich, dass der reflektierte Einsatz von modularen Mathematiksystemen im Unterricht die Nachhaltigkeit von Unterricht verbessert. Ein besonderer Fokus liegt auf der stärkeren Gewichtung der Tiefenstrukturen. Dazu gehören kognitive Aktivierung, konstruktives Unterstützen beim Lernen sowie die Sicherung von Lernprozessen. Digitale Medien können hier gezielt eingesetzt werden, um mathematisches Verstehen zu vertiefen, Denkprozesse anzuregen und nachhaltiges Lernen zu fördern.

Künstliche Intelligenz (KI) findet zunehmend Eingang in den Mathematikunterricht. Im Seminar wird thematisiert, wie KI-basierte Systeme wie automatische Diagnosewerkzeuge, adaptive Lernhilfen oder intelligente Tutorensysteme Lehrer:innen unterstützen können. Ziel ist es, Chancen und Herausforderungen des KI-Einsatzes zu reflektieren und konkrete unterrichtliche Nutzungsmöglichkeiten auszuprobieren und zu beurteilen

Das Seminar hat sich zum Ziel gesetzt, den Studierenden die notwendigen Entscheidungs- und Handlungskompetenzen zu vermitteln, um zukünftige Mathematikunterrichtende auf ihre berufliche Tätigkeit vorzubereiten. Ausgehend von ersten Überlegungen zur Unterrichtsplanung werden anschließend Computer und Tablets hinsichtlich ihres jeweiligen didaktischen Potentials untersucht und während eines Unterrichtsbesuchs mit Lernenden erprobt.

Die Studierenden sollen Unterrichtssequenzen ausarbeiten, die dann mit Schüler:innen erprobt und reflektiert werden.

Vorkenntnisse

nützlich: Grundvorlesungen in Mathematik

nützlich: GeoGebra-Account (kann auch noch im Seminar angelegt werden)

Verwendbarkeit

Fachdidaktische Entwicklung (MEd18, MEH21, MEB21)

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.

Verwendbarkeit

Fachdidaktische Entwicklung (MEd18, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Dozent:innen der PH Freiburg, Anselm Strohmaier
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Teil 1: Seminar 'Fachdidaktische Entwicklungsforschung zu ausgewählten Schwerpunkten': Mo, 14-16 Uhr, 301, KG 4, 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, 010, Pavillon 3, PH Freiburg, ab 22.12.2025 – 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

Anmeldungen per Mail an Anselm Strohmaier

Inhalt

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 einer: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, Schüler:innenprodukte, Experimentaldaten) in zentrale qualitative und quantitative Forschungsmethoden eingeführt. Die dritte Veranstaltung ist ein Begleitseminar zur Masterarbeit.

Die Hauptziele des Moduls sind die Fähigkeit zur Rezeption mathematikdidaktischer Forschung zur Klärung praxisrelevanter Fragen sowie die Planung einer empirischen mathematikdidaktischen Masterarbeit. Das Modul wird als Mischung aus Seminar, Erarbeitung von Forschungsthemen in Gruppenarbeit sowie aktivem Arbeiten mit Forschungsdaten angeboten. 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.

Verwendbarkeit

Fachdidaktische Forschung (MEd18, MEH21, MEB21)

Organisation: Susanne Knies
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Raum 232, Ernst-Zermelo-Str. 1, (1. Workshop)
Termin wird noch festgelegt (2. Workshop)

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

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.

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlmodul (BSc21)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)
Mathematische Ergänzung (MEd18)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahlmodul bzw. Elective 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Alen Kushova, Michael Růžička
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Praktische Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

The objective of the programming exercises is the development of a small finite element software library in a programming language of the student’s choice (e.g. MATLAB, Python, Julia, C/C++). The sessions are organized as a sequence of key implementation including numerical integration on simplicial meshes, assembly of mass and stiffness matrices, treatment of boundary conditions and error estimation.

Students who plan to write an admission thesis, master's thesis, or diploma thesis in Applied Mathematics are encouraged to participate in the practical exercises. Basic programming experience (e.g. MATLAB, Python, Julia, C/C++) is required.

Vorkenntnisse

Siehe bei der Vorlesung – zusätzlich: Programmierkenntnisse.

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlmodul (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Sören Bartels
Assistenz: Jonathan Brugger
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Praktische Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

In den begleitenden praktischen Übungen zur Vorlesung Numerik I 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.

Vorkenntnisse

Siehe bei der Vorlesung {\em Numerik I} (die gleichzeitig gehört werden oder schon absolviert sein soll). \ Zusätzlich: Elementare Programmiervorkenntnisse zum Beispiel aus dem Kurs \emph{Einführung in die Programmierung für Studierende der Naturwissenschaften}.

Verwendbarkeit

Praktische Übung (2HfB21, MEH21, MEB21)
Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Numerik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahlmodul im Optionsbereich 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Sören Bartels
Assistenz: Luciano Sciaraffia
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Praktische Übung: 2-stündig, Termin wird noch festgelegt

Die Anforderungen an Studien- und Prüfungsleistungen werden in den aktuellen Ergänzungen der Modulhandbücher beschrieben, die ab Ende Oktober als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.

Inhalt

In the programming exercises accompanying the lecture 'Theory and Numerics for Partial Differential Equations – Selected Nonlinear Problems', the algorithms developed and analyzed in the lecture are implemented and tested experimentally. The implementation can be carried out in the programming languages Matlab, C++ or Python. Elementary programming knowledge is assumed.

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Wahlmodul (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Sebastian Stroppel
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Praktische Übung: 2-stündig, verschiedene Termine: Do, 14-16 Uhr, PC-Pool Raum -113, Hermann-Herder-Str. 10

Kann nicht gemeinsam mit der Praktische Übungen Stochastik in Python angerechnet werden.

Inhalt

This course is designed for students without prior knowledge in programming, but students who have already taken a first programming course might benefit as well. We will start with basic syntax and the standard library of python, including data types, functions, loops, regular expressions, and interacting with the operating system. For data analysis we learn dataframes using packages such as pandas (and relatives), see how we can interact with freely available APIs, make plots using matplotlob, and use numpy and scipy for standard procedures including numerical computations.

Within this course, you will pick a programming task of your interest, and implement your ideas based on your gained knowledge.

Vorkenntnisse

keine

Verwendbarkeit

Elective (MScData24)
Praktische Übung (2HfB21, MEH21, MEB21)

Für die Veranstaltung gibt es als Wahlmodul bzw. Elective 3 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Annette Huber-Klawitter
Assistenz: Riccardo Tosi
Sprache: auf Deutsch

Restplätze des M.Ed.-Seminars nach dem Praxissemester können als Proseminarplätze vergeben werden; Weiteres siehe unter "Seminare", insbesondere Voranmeldemodalitäten und Vorbesprechungstermin!

Verwendbarkeit

Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Diyora Salimova
Assistenz: Ilkhom Mukhammadiev
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Di, 12-14 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Voranmeldung: bis zum 19.07.2026 per E-Mail an Diyora Salimova
Seminarvorbesprechung 22.07., 11:00-12:00, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

In diesem Proseminar werden wir verschiedene Aspekte von gewöhnlichen Differentialgleichungen betrachten, einem grundlegenden Gebiet der Mathematik mit weit verbreiteten Anwendungen in den Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften und darüber hinaus. Die Studierenden werden sich aktiv an der Präsentation und Diskussion verschiedener Themen beteiligen, darunter Existenz- und Eindeutigkeitstheoreme, Stabilitätsanalyse, lineare Systeme, nichtlineare Dynamik und numerische Methoden zur Lösung von Differentialgleichungen. Die Teilnehmer:innen werden ihre analytischen Fähigkeiten verbessern und ihr theoretisches Verständnis vertiefen, indem sie klassische Probleme und aktuelle Forschungsansätze untersuchen.

Vorkenntnisse

Analysis I und II, Lineare Algebra I und II

Verwendbarkeit

Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Heike Mildenberger
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Seminar: Di, 16-18 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Seminarvorbesprechung 20.07., 13:00-14:00, Raum 313, Ernst-Zermelo-Str. 1, Bitte kommen Sie einfach vorbei. Wenn Sie selbst verhindert sind, können Sie auch eine Vertretung schicken.
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

In den 1930er Jahren klärten Turing, Church und Kleene und andere unseren heutigen Begriff einer berechenbaren Menge von Wörtern (auch berechenbare Sprache genannt). Die berechenbaren Mengen sind die Turing-berechenbaren Mengen und werden auch rekursive Mengen genannt. Es gibt auch eine einfache zahlentheoretische Beschreibung. 1956 veröffentlichte Noam Chomsky eine für die Berechenbarkeitstheorie grundlegende Arbeit, in der er engere Berechenbarkeitsbegriffe einführt. Diese werden reguläre, kontextfreie und kontextsensitive Grammatiken genannt. Die allgemeine Chomsky-Grammatik stimmt mit der Klasse der rekursiv aufzählbaren Mengen überein.

Später fand man die Ensprechungen zwischen bestimmten Automaten-Berechnungsstärken und den Grammatikstufen. Nach Sätzen von Myhill und Nerode 1957 und Rabin und Scott 1958 gilt die Arbeit [1] von Bar-Hillel, Perles und Shamir mit dem Schleifensatz (“pumping lemma”) aus dem Jahre 1961 als weiterer wichtiger Meilenstein.

Wir werden im Proseminar die Zusammenhänge zwischen der Schreibkraft einer Turingmaschine und den verschiedenen Automaten auf der einen Seite und der Grammatikhierarchie auf der anderen Seite studieren. Bei Interesse kann man in der Originalliteratur studieren. Wir werden hauptsächlich mit dem über die UB online erhältlichen Springer Lehrbuch von Erk und Priese [2] arbeiten, in dem alle Entsprechungen gezeigt werden. Das klassische Lehrbuch von Hopcroft, Motwani und Ullman, Einführung in die Automatentheorie, Formale Sprachen und Komplexitätstheorie [3] ist auch sehr gut geeignet. Nur die kontextsensitiven Grammatiken (dies ist \(L_1\) in der Chomsky-Hierarchie von \(L_3\), \(L_2\), \(L_1\), \(L_0\) , kleinerer Index – größere Klasse) werden dort kaum betrachtet.

Vorkenntnisse

Beweise durch vollständige Induktion

Verwendbarkeit

Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Sebastian Goette
Assistenz: Mikhail Tëmkin
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Seminar: Mi, 10-12 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Seminarvorbesprechung 16.07., 13:00-14:00, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1, keine Voranmeldung erforderlich
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

Im täglichen Leben hilft Mathematik, Probleme aus verschiedensten Bereichen zu beschreiben, zu verstehen, und oft auch zu lösen. Beispiele sind Kryptographie (z.B. RSA-Codes), Codierung (z. B. Audio-Digitalisierung oder QR-Codes), oder technische Geräte (z.B. Taschenrechner, Navigationssyteme). Auch in den Gesellschaftswissenschaften spielt Mathematik eine Rolle, beispielsweise Spieltheorie in den Wirtschaftswissenschaften.

Im Proseminar wollen wir zum einen diese Anwendungen und ihren Bezug zur Mathematik kennenlernen. Zum anderen wollen wir die Probleme möglichst gut mathematisch beschreiben und im Idealfall auch lösen.

Die angegebene Literatur dient dabei nur als erster Anhaltspunkt, weitere Quellen sollen die Teilnehmer:innen selbst finden.

Vorkenntnisse

Analysis I, II, Lineare Algebra I, II. Für einzelne Vorträge sind eventuell weitere Vorkenntnisse nötig; sie sind im Programm vermerkt.

Verwendbarkeit

Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)

Dozent:in: Annette Huber-Klawitter
Assistenz: Riccardo Tosi
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Blockseminar nach dem Praxissemester Das Seminar findet in der Woche 15.– 19.02.2027 statt.
Voranmeldung: Liste bei Frau Frei, Zimmer 421, Ludmilla Frei
Seminarvorbesprechung 13.07., 12:30-13:30, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Das Seminar ist vorzugsweise für M.Ed.-Studierende gedacht. Restplätze können als Proseminarplätze vergeben werden. Es wird als Blockseminar im Februar 2027 durchgeführt.

Inhalt

In jedem Vortrag dieses Seminars wird ein:e Mathematiker:in vorgestellt, dessen:deren Resultate sich als grundlegend für die Entwicklung der Mathematik erwiesen haben. Das Ziel dieser Veranstaltung besteht also nicht nur darin, wichtige Sätze zu erläutern, die den Verlauf dieser Disziplin geprägt haben, sondern auch die Gesichter kennenzulernen, die sich hinter den Beweisen verbergen. Nach einem Überblick über das Leben der jeweiligen Persönlichkeit und gegebenenfalls den historischen Kontext, wird eines ihrer Hauptresultate nebst dem dazugehörigen Beweis erklärt. Zu den Beispielen für die im Seminar behandelten Themen zählen die Analysis (Fourier), die Algebra (Noether), die mathematische Physik (Kowalewskaja), die Mengenlehre (Cantor, Zermelo) und die Zahlentheorie (Lindemann, Germain).

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse aus der Linearen Algebra und Analysis.

Verwendbarkeit

Proseminar (2HfB21, BSc21, MEH21, MEB21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)

Dozent:in: Wolfgang Soergel
Assistenz: Xier Ren
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Do, 10-12 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Voranmeldung: Per E-Mail an Wolfgang Soergel
Seminarvorbesprechung 15.07., 15:15, SR 414, Ernst-Zermelo-Str. 1
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

In diesem Seminar soll es um irreduzible Darstellungen nichtkompakter Liegruppen gehen und insbesondere um den Übergang zu den sogenannten Harish-Chandra-Modulen und die Bedeutung der Kategorie \(\mathcal O\). Das Seminar baut auf der Vorlesung über Liegruppen und dem Seminar über halbeinfache Liealgebren des Sommersemesters auf.

Vorkenntnisse

Vorlesung Liegruppen oder Seminar halbeinfache Lie-Algebren.

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für dieses Seminar gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Guofang Wang
Assistenz: Xuwen Zhang
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Mi, 16-18 Uhr, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1
Seminarvorbesprechung 22.07., 16:15, SR 125, Ernst-Zermelo-Str. 1, keine Voranmeldung erforderlich!
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

Eigenvalues play an important role to understand an operator. In this student seminar, we learn basic knowledge about eigenvalues of the Laplace operator with certain boundary condition and compute its eigenvalues and also eigenfunctions for special domains.

Vorkenntnisse

Analysis III, Functional analysis

Verwendbarkeit

Wahlmodul im Optionsbereich (2HfB21)
Mathematisches Seminar (BSc21)
Wahlpflichtmodul Mathematik (BSc21)
Mathematische Ergänzung (MEd18)
Mathematisches Seminar (MSc14)
Wahlmodul (MSc14)
Elective (MScData24)

Für dieses Seminar gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Harald Binder
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Mi, 10:15-11:30 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Voranmeldung: per E-Mail an Olga Sieber
Seminarvorbesprechung 22.07., 13:30-15:30, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

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.

Vorkenntnisse

Gute Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematischer Statistik.

Verwendbarkeit

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)

Für dieses Seminar gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Patrick Dondl
Assistenz: Oliver Suchan
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Seminar: Mi, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10
Seminarvorbesprechung 16.07., 12:00, Bibliotheksraum 216, Hermann-Herder-Str. 10, keine Voranmeldung erforderlich!
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

Optimal transport concerns the problem, going back to Monge (1781), of moving one distribution of mass onto another at minimal cost. Kantorovich's relaxation recasts this as a linear problem with a rich duality theory and equips the space of probability measures with the Wasserstein distances. In this student seminar we develop the theory from the Monge–Kantorovich problem and Kantorovich duality through Brenier's theorem on the existence and structure of optimal maps and its link to the Monge–Ampère equation, geodesics and displacement convexity in Wasserstein space, up to the connection with gradient flows (Otto calculus, JKO scheme). Time permitting, we also treat the computational side (entropic regularization, Sinkhorn's algorithm). Optimal transport has become a central tool in the analysis of nonlinear PDE, in geometry and probability, and increasingly in imaging and data science.

Vorkenntnisse

Functional Analysis

Verwendbarkeit

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)

Für dieses Seminar gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Michael Růžička
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Mo, 14-16 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1
Seminarvorbesprechung 20.07., 13:00-14:00, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1, keine Voranmeldung erforderlich!
Individuelle Vortragsvorbesprechungen: Termine nach Vereinbarung

Keine Kursbelegung über HISinOne, aber Prüfungsanmeldung bis 14.10.2026 erforderlich!

Inhalt

Im Seminar werden wir die Theorie der Lebesgue-Räume \(L^p(\Omega)\) auf Orlicz-Räume \(L^\phi(\Omega)\) verallgemeinern. Diese Räume spielen in der Theorie und Numerik nichtlinearer partieller Differentialgleichungen eine große Rolle.

Vorkenntnisse

Analysis I–III, teilweise Funktionalanalysis

Verwendbarkeit

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)

Für dieses Seminar gibt es als Wahl(pflicht)modul bzw. Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Dozent:in: Nadine Binder
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Seminar: Do, 16:30-18 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26, oder nach Vereinbarung
Voranmeldung: per Mail an PD Dr. Nadine Binder
Seminarvorbesprechung 23.07., 13:00, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26
Seminarvorbesprechung 06.10., 16:30, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26

Hinweis: Nur verwendbar im Studiengang "Mathematics in Data and Technology"

Inhalt

The student seminar is a journal‑club style meeting where we critically read and discuss recent papers that use routine health‑care data. You’ll dissect the statistical or computational models, incl. survival analysis, causal‑effects methods, or machine learning, that turn raw diagnoses, labs, or medication records into clinical insights. You’ll work individually or potentially in pairs with medical students to prepare a presentation that summarizes the study, evaluates its methodology, and reflects on how the mathematics could be refined or applied elsewhere. The student seminar format will allow you to sharpen your ability for interpreting quantitative research, bridge theory with practice, and experience the interdisciplinary dialogue that drives modern evidence‑based medicine.

Vorkenntnisse

None that go beyond admission to the degree programme.

Verwendbarkeit

Mathematical Seminar (MScData24)
Elective in Data (MScData24)

Für dieses Seminar gibt es als Elective in Data 6 ECTS-Punkte.

Organisation: Sören Bartels, Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Seminar: Mo, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10

Inhalt

In der Graduate Student Speaker Series tragen die Studierenden des M.Sc.-Studiengang 'Mathematics in Data and Technology' über ihre Masterarbeit oder ihre Programmierprojekte vor und die Dozent:innen des Studiengangs über ihre Arbeitsgebiete.

Verwendbarkeit

Graduate Student Speaker Series (MScData24)

Allgemeines Vorlesungsverzeichnis: siehe https://vorlesungsverzeichnis.unibas.ch/de/semester-planung

Veranstaltungsverzeichnis Mathematik siehe https://www.math.kit.edu/vvz

Master Mathématiques Fondamentales et Appliquées siehe https://irma.math.unistra.fr/linstitut/lmd_enseignement.html#masters

Dozent:in: Amador Martín Pizarro
Assistenz: Simon Klemm
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mi, 10-12 Uhr, HS 00-026, Georges-Köhler-Allee 101
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Diese Veranstaltung wird für die Informatik angeboten und ist in den Mathematik-Studiengängen nicht verwendbar, auch nicht als Wahlmodul!

Inhalt

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die klassische zweiwertige Aussagen- und Prädikatenlogik. Es werden jeweils Syntax und Semantik vorgestellt, wichtige logische Gesetze besprochen sowie Kalküle und Verfahren, um Erfüllbarkeit bzw. Allgemeingültigkeit von Formeln zu zeigen: z. B. Überführung in konjunktive bzw. disjunktive Normalform; ein vollständiger Beweiskalkül für die Prädikatenlogik. Darüber hinaus werden Fragen der Berechenbarkeit und Entscheidbarkeit diskutiert: Turing-Maschinen, der allgemeine Berechenbarkeitsbegriff, die Unentscheidbarkeit der Prädikatenlogik und des Halteproblems sowie der Göde'lsche Unvollständigkeitssatz.

Dozent:in: Markus Junker
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mi, 10-12 Uhr, HS 3042, KG III
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Diese Veranstaltung wird für die Philosophie angeboten und ist in den Mathematik-Studiengängen nicht verwendbar!

Dozent:in: Ernst August v. Hammerstein
Sprache: auf Englisch

Ort und Zeit

Vorlesung: Fr, 10-12 Uhr, -, -
Übung: Mo, 16-18 Uhr, -, -

Diese Veranstaltung wird für die Wirtschaftswissenschaften angeboten und ist in den Mathematik-Studiengängen nicht verwendbar, auch nicht als Wahlmodul!

Dozent:in: Patrick Dondl
Assistenz: Mikhail Tëmkin
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, Mi, 16-18 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Diese Veranstaltung wird für die Technische Fakultät angeboten und ist in den Mathematik-Studiengängen nicht verwendbar, auch nicht als Wahlmodul!

Inhalt

Die Vorlesung gibt eine Einführung in grundlegende mathematische Begriffe, Aussagen und Methoden. Dabei werden Themen der Analysis behandelt.

• Grundlagen: Aussagen, Mengen und Abbildungen, Zahlbereiche, natürliche Zahlen, Erweiterungen des Zahlbereichs, komplexe Zahlen


• Konvergenz: Folgen, Reihen, Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Funktionenfolgen und -reihen, Potenzreihen, spezielle Funktionen


• Differentiation: Grundlagen, Mittelwertsätze und Anwendungen, Taylorentwicklung und Extrema, Anwendungen, Differentialgleichungen, Extremalprobleme


• Integration: Grundlagen, Integrationsmethoden, Integration von Reihen, uneigentliche Integrale, Anwendungen, Parameterintegrale, Gaußsches Integral, Mittelwerte, Kurvenlänge, Wegintegral

Dozent:in: Susanne Knies
Assistenz: Leon Blattmann
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Vorlesung: Mo, 14-16 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21, Fr, 8-10 Uhr, HS Rundbau, Albertstr. 21
Übung: 2-stündig, verschiedene Termine

Diese Veranstaltung wird für naturwissenschaftliche Studiengänge angeboten und ist in den Mathematik-Studiengängen nicht verwendbar, auch nicht als Wahlmodul!

Inhalt

Die Vorlesung behandelt Grundlagen aus verschiedenen Teilgebieten der Mathematik.

• Grundlegende mathematische Notationen
• Schriftliche Formulierung mathematischer Aussagen
• Elementare Kombinatorik und Permutationen
• Folgen und Reihen, insbesondere endliche und unendliche geometrische Reihe
• Elementare Funktionen (Polynome und rationale Funktionen, allgemeine Exponential- und Logarithmusfunktionen, trigonometrische Funktionen)
• Differential- und Integralrechnung und ihre Regeln (z.B. Kettenregel, partielle Integration, Substitution); Taylor-Reihen
• Grundbegriffe der Stochastik: Binomialverteilung, Poisson-Verteilung, Normalverteilung, Exponentialverteilung, Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung

Dozent:in: Amador Martín Pizarro

Inhalt

Der Lesekurs schließt an die Vorlesung 'Modelltheorie II' des vergangenenen Semesters an.

Dozent:in: Ernst Kuwert, Guofang Wang
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Di, 16-18 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Dozent:in: Michael Růžička
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Fr, 10-12 Uhr, SR 127, Ernst-Zermelo-Str. 1

Organisation: Annette Huber-Klawitter, Stefan Kebekus, Abhishek Oswal, Wolfgang Soergel
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Fr, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b

Inhalt

Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.

Organisation: Sören Bartels, Patrick Dondl, Michael Růžička, Diyora Salimova
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Di, 14-16 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10

Inhalt

Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.

Organisation: Sebastian Goette
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Mo, 16-18 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Inhalt

Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.

Organisation: Amador Martín Pizarro, Heike Mildenberger
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Di, 14-16 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1

Inhalt

Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.

Organisation: Harald Binder
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Mi, 13-14 Uhr, HS Medizinische Biometrie, 1. OG, Stefan-Meier-Str. 26

Organisation: David Criens, Peter Pfaffelhuber, Angelika Rohde
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Mi, 16-17 Uhr, SR 226, Hermann-Herder-Str. 10

Inhalt

Im Oberseminar werden Forschungsvorträge aus dem jeweiligen Schwerpunktgebiet gehalten. Die konkreten Vorträge werden in der Regel im Wochenprorgamm und auf der Homepage angekündigt.

Dozent:in: Verschiedene Vortragende
Organisation: Katharina Böcherer-Linder, Heike Mildenberger
Sprache: auf Deutsch

Ort und Zeit

Di, 18:30-20 Uhr, HS II, Albertstr. 23b

Inhalt

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.

Dozent:in: Verschiedene Vortragende
Organisation: Nadine Große, Amador Martín Pizarro
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Do, 15-16 Uhr, HS II, Albertstr. 23b

etwa drei Termine im Semester

Dozent:in: Verschiedene Vortragende
Organisation: Harald Binder, Peter Pfaffelhuber, Angelika Rohde, Jens Timmer
Sprache: Vorträge/Teilnahme auf Deutsch oder auf Englisch möglich

Ort und Zeit

Fr, 12-13 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1