Lehrveranstaltungen
Lehrveranstaltungen im Wintersemester 2026/2027
1b. Weiterführende vierstündige Vorlesungen
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.
Lehre
Dozent:in: Michael Růžička
Assistenz: Alen Kushova
Sprache: auf Englisch
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)
2c. Praktische Übungen
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.
Lehre
Dozent:in: Alen Kushova, Michael Růžička
Sprache: auf Englisch
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)
Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2026
4c. Lehrexportveranstaltungen
Ort und Zeit
Vorlesung: Di, Do, 10-12 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!
Lehre
Dozent:in: Susanne Knies
Assistenz: Alen Kushova
Sprache: auf Deutsch
Lehrveranstaltungen im Wintersemester 2025/2026
1a. Einführende Pflichtvorlesungen der verschiedenen Studiengänge
Ort und Zeit
Vorlesung: Di, Do, 8-10 Uhr, SR 404, Ernst-Zermelo-Str. 1
Übung: Do, 10-12 Uhr, HS II, Albertstr. 23b
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 2025 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.
Lehre
Dozent:in: Sören Bartels, Moritz Diehl, Thorsten Schmidt
Assistenz: Alen Kushova, Simone Pavarana
Sprache: auf Englisch
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)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.
2c. Praktische Übungen
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 2025 als Teil des Kommentierten Vorlesungsverzeichnisses veröffentlicht werden.
Lehre
Dozent:in: Patrick Dondl
Assistenz: Alen Kushova
Sprache: auf Deutsch
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)
Die Zahl der ECTS-Punkte entnehmen Sie bitte den Ergänzungen zu den Modulhandbüchern.