Digitale Lehre
Die Vorlesung findet in Form von hochgeladenen Videos mit Fragestunde statt. Die Übungen finden in Online-Meetings statt. Für die Wirtschaftsingenieure werden, wenn die Pandemie-Situation es erlaubt, Präsenzübungen angeboten.
Lehrinhalte
1) Differentialgleichungen:
a) Gewöhnliche Differentialgleichungen 1. Ordnung - darunter Existenz- und Eindeutigkeitsfragen, numerische Lösungsverfahren;
b) Gewöhnliche Differentialgleichungen 2. Ordnung -
darunter lineare Differentialgleichungen mit variablen Koeffizienten und mit konstanten Koeffizienten, Systeme linearer Differentialgleichungen;
c) Partielle Differentialgleichungen -
darunter Klassifizierung partieller DGL, Produktansatz, Fourierreihen
2) Variationsrechnung;
3) Wahrscheinlichkeitstheorie -
darunter bedingte Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen und Verteilungsfunktionen, Erwartungswert und Varianz,
Zentraler Grenzwertsatz;
4) Statistik:
a) Beschreibende Statistik;
b) Schätzverfahren und Konfidenzintervalle -
darunter Erwartungstreue und Konsistenz, Maximum-
Likelihood-Schätzer;
c) Testverfahren - darunter Tests bei Normalverteilungsannahmen, chi^2-Anpassungstest, einfache Varianzanalyse;
Literatur
wird zu Beginn der VL bekannt gegeben.
Voraussetzungen
gute Kenntnisse in Mathe I und II
Weitere Informationen
Die Anmeldung zur Veranstaltung ist voraussichtlich ab dem 20.09.2021 möglich, da derzeit noch unklar ist, ob Übungen in Präsenz stattfinden können.
Online-Angebote
moodle
Die Vorlesung findet in Form von hochgeladenen Videos mit Fragestunde statt. Die Übungen finden in Online-Meetings statt. Für die Wirtschaftsingenieure werden, wenn die Pandemie-Situation es erlaubt, Präsenzübungen angeboten.
Lehrinhalte
1) Differentialgleichungen:
a) Gewöhnliche Differentialgleichungen 1. Ordnung - darunter Existenz- und Eindeutigkeitsfragen, numerische Lösungsverfahren;
b) Gewöhnliche Differentialgleichungen 2. Ordnung -
darunter lineare Differentialgleichungen mit variablen Koeffizienten und mit konstanten Koeffizienten, Systeme linearer Differentialgleichungen;
c) Partielle Differentialgleichungen -
darunter Klassifizierung partieller DGL, Produktansatz, Fourierreihen
2) Variationsrechnung;
3) Wahrscheinlichkeitstheorie -
darunter bedingte Wahrscheinlichkeiten, Zufallsvariablen und Verteilungsfunktionen, Erwartungswert und Varianz,
Zentraler Grenzwertsatz;
4) Statistik:
a) Beschreibende Statistik;
b) Schätzverfahren und Konfidenzintervalle -
darunter Erwartungstreue und Konsistenz, Maximum-
Likelihood-Schätzer;
c) Testverfahren - darunter Tests bei Normalverteilungsannahmen, chi^2-Anpassungstest, einfache Varianzanalyse;
Literatur
wird zu Beginn der VL bekannt gegeben.
Voraussetzungen
gute Kenntnisse in Mathe I und II
Weitere Informationen
Die Anmeldung zur Veranstaltung ist voraussichtlich ab dem 20.09.2021 möglich, da derzeit noch unklar ist, ob Übungen in Präsenz stattfinden können.
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- Lehrende: Christian Stinner
Semester: WiSe 2021/22
Jupyterhub API Server: https://tu-jupyter-t.ca.hrz.tu-darmstadt.de