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Health Sciences and Technology Bachelor Information
Second Year Compulsary Subjects
Examination Blocks
Examination Block 2
NumberTitleTypeECTSHoursLecturers
401-0293-00LMathematics IIIO3 credits2V + 1UA. Caspar, N. Hungerbühler
AbstractVertiefung der mehrdimensionalen Analysis mit Schwerpunkt in der Anwendung der partiellen Differentialgleichungen, Vertiefung der Linearen Algebra und Einführung in die Systemanalyse und Modellbildung.X
ObjectiveDie Studierenden

+ verstehen Mathematik als Sprache zur Modellbildung und als Werkzeug zur Lösung
angewandter Probleme in den Naturwissenschaften.
+ können anspruchsolle Modelle analysieren, Lösungen qualitativ beschreiben oder
allenfalls explizit berechnen: diskret/kontinuierlich in Zeit, Ebene und Raum.
+ können Beispiele und konkrete arithmetische und geometrische Situationen
der Anwendungen mit Methoden der höheren Mathematik interpretieren und bearbeiten.
Content### Modellbildung ###

- Einführung und Beispiele
- Mehrdimensionale Modelle
- Pocken-Modell
- SIR-Modell

### Lineare Modelle ###

- Vektorräume
- Diagonalisierbarkeit
- Normalformen
- Exponential einer Matrix
- Lösungsraum eines Linearen DGL-Systems

### Fourier-Reihen ###

- Euklidische Vektorräume
- Orthogonale Projektion
- Anwendungen

### Nichtlineare Modelle ###

- Stationäre Lösungen, Qualitative Aussagen
- Mehrdimensionale Modelle: Räuber-Beute, Lotka-Volterra

### Partielle Differentialgleichungen ###

- Einführung, Repetition, Beispiele
- Fourier-Methoden: Wärmeleitung, Laplace, Wellengleichung,
Filter, Computertomographie

### Laplace-Transformation ###

- Definition und Notation
- Rechenregeln
- Anwendungsbeispiel
Lecture notesII (nächstes Semester)
Für Reglement
(Prüfungsblock) Bachelor-Studiengang Maschineningenieurwissenschaften 2010; Ausgabe 15.01.2013 (Prüfungsblock)
LiteratureSiehe Lernmaterial > LiteraturII (nächstes Semester)
Für Reglement
(Prüfungsblock) Bachelor-Studiengang Maschineningenieurwissenschaften 2010; Ausgabe 15.01.2013 (Prüfungsblock)
Prerequisites / NoticeVorlesungen Mathematik I/II
401-0643-13LStatistics IIO3 credits2V + 1UM. Kalisch
AbstractVertiefung von Statistikmethoden. Nach dem detailierten Fundament aus Statistik I liegt nun der Fokus auf konzeptueller Breite und konkreter Problemlösungsfähigkeit mit der Statistiksoftware R.
ObjectiveNach diesem Kurs können Sie mit der Statistiksoftware R Daten einlesen, auf vielfältige Art verarbeiten und Grafiken für Berichte oder Vorträge exportieren. Sie verstehen die Konzepte von Methoden wie Lineare Regression (mit Faktoren, Interaktion, Modellwahl), ANOVA (1-weg, 2-weg), Chi-Quadrat-Test, Fisher-Test, GLMs, Mixed Models, Clustering, PCA und können diese mit der Statistiksoftware R in der Praxis umsetzen. Zudem kennen Sie die Grundprinzipien von gutem experimentellem Design und können bestehende Studien kritisch hinterfragen.
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