Suchergebnis: Katalogdaten im Frühjahrssemester 2017
Geomatik und Planung Bachelor | ||||||
2. Semester | ||||||
Basisprüfung | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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401-0242-00L | Analysis II | O | 7 KP | 5V + 2U | M. Akka Ginosar | |
Kurzbeschreibung | Mathematische Hilfsmittel des Ingenieurs | |||||
Lernziel | Mathematik als Hilfsmittel zur Lösung von Ingenieurproblemen (wie Analysis I): Verständnis für mathematische Formulierung von technischen und naturwissenschaftlichen Problemen Erarbeitung des mathematischen Grundwissens für einen Ingenieur | |||||
Inhalt | Differentialrechnung für Funktionen mit mehreren Variablen: Gradient, Richtungsableitung, Kettenregel für mehrere Variablen, Taylorentwicklung Mehrfache Integrale: Koordinatentransformationen, Linienintegrale, Integrale über Oberflächen, Satz von Green, Gauss und Stokes, Anwendungen in der Physik. | |||||
Skript | M. Akveld, R. Sperb. Analysis II. vdf, 2015 | |||||
Literatur | - M. Akveld, R. Sperb. Analysis II. vdf, 2015 - James Stewart: Multivariable Calculus, Thomson Brooks/Cole - Papula, L.: Mathematik für Ingenieure 2, Vieweg Verlag - Smirnow, W. I.: Lehrgang der höheren Mathematik, Bd. II - William L. Briggs / Lyle Cochran: Calculus: Early Transcendentals: International Edition, Pearson Education | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Analysis I | |||||
401-0612-00L | Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung | O | 5 KP | 3V + 1U | L. Meier | |
Kurzbeschreibung | Einführung in die Grundlagen der Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Modellierung von Unsicherheiten im Zusammenhang mit Entscheidungsfindungen im Ingenieurwesen. Die Schwerpunkte liegen im Erstellen wahrscheinlichkeitstheoretischer Modelle, im Testen von Hypothesen und in der Überprüfung der Modelle. Es werden grundlegende Hilfsmittel für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten vorgestellt. | |||||
Lernziel | Das Ziel des Kurses besteht darin, den Studenten grundlegende Hilfsmittel der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie näherzubringen. Stets bezogen auf den Bereich der Risikobeurteilung und Entscheidungsfindung im Ingenieurwesen liegt der Schwerpunkt in der Anwendung der Hilfsmittel und in der Argumentation, die hinter der Anwendung dieser Disziplinen steht. | |||||
Inhalt | Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie: Grundlagen der Mengenlehre, Definitionen von Wahrscheinlichkeit, Axiome der Wahrscheinlichkeitstheorie, Wahrscheinlichkeiten von Vereinigungen und Schnittmengen, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes. Modellierung von Unsicherheiten: Zufallsvariablen, diskrete und kontinuierliche Verteilungen, Momente, Verteilungsparameter, Eigenschaften des Erwartungswertes, multivariate Verteilungen, Funktionen von Zufallsvariablen, der zentrale Grenzwertsatz, typische Verteilungen im Ingenieurswesen. Beschreibende Statistik: Grafische Darstellungen (Histogramme, Streudiagramme, Box-Plots), numerische Kennwerte. Schätzungen und Modellbildung: Auswahl der Verteilungsmodelle, QQ-Plots, Parameterschätzung, Momentenmethode, Maximum-Likelihood-Methode, Vertrauensintervalle, Hypothesentests. | |||||
Skript | Ein Skript wird zur Verfügung gestellt. | |||||
252-0846-00L | Informatik II | O | 4 KP | 2V + 2U | F. Friedrich Wicker | |
Kurzbeschreibung | Zusammen mit der Veranstaltung Informatik I bietet diese Veranstaltung eine Einführung in die Grundlagen der Programmierung und der Nutzung von Datenbanken. Die Vorlesung II vermittelt insbesondere die gebräuchlichsten Algorithmen und Datenstrukturen. Es werden Grundlagen des Entwurfes und der Benutzung von Datenbanken vermittelt. Verwendete Programmiersprache der Vorlesung ist Java. | |||||
Lernziel | Aufbauend auf dem erworbenen Wissen der Vorlesung Informatik I sind die primären Primäre Lernziele der Vorlesung - die konstruktive Kenntnis von Datenstrukturen und Algorithmen und - die Kenntnis von relationalen Datenbanken. Studenten beherrschen nach erfolgreichem Abschluss der Vorlesung die Mechanismen zur Erstellung eines Programmes im objektorientierten Kontext. Sie haben eine Vorstellung davon, was "hinter den Kulissen" passiert, wenn ein Programm übersetzt und ausgeführt wird. Sie kennen die gängigen Datenstrukturen und Algorithmen. Sie können korrekte und ausreichend effiziente Programme entwickeln, um eine klar formulierte Problemstellung zu lösen. Sie wissen, wie man Datenbankanfragen formuliert und wie man einfache Datenbanken entwirft. Sekundäre Lernziele der Vorlesung sind das Computer-basierte, algorithmische Denken, Verständnis der Möglichkeiten und der Grenzen der Programmierung und die Vermittlung der Denkart eines Computerwissenschaftlers. | |||||
Inhalt | Wir behandeln gängige Datenstrukturen und Algorithmen, das Paradigma des objektorientierten Programmierens und Prinzipien für das Design und die Nutzung relationaler Datenbanken. Es wird generell das formale Denken und Notwendigkeit zur Abstraktion, sowie die Bedeutung geeigneter Modellbildungen für die Informatik motiviert. Der Schwerpunkt der Vorlesung liegt auf der praktischen Informatik. Konkrete Themen sind u.a.: Komplexität von Algorithmen, Divide and Conquer-Prinzip, Rekursion, Sortieralgorithmen, Backtracking, Datenstrukturen (Listen, Stacks, Warteschlangen, binäre Bäume). Die Konzepte der Vorlesung werden jeweils durch Algorithmen und Anwendungen motiviert und illustriert. Verwendete Programmiersprache in der Vorlesung und den praktischen Übungen ist Java. Für das effiziente Praktizieren der vorgestellten Inhalte wird in den Übungen ein Online-Compiler mit Abgabesystem verwendet. Für den erleichterten Einstieg in die Programmierung mit Java kommt ein massgeschneidertes Online-Tutorial zum Einsatz. | |||||
Skript | Die ausführlichen Folien werden auf der Vorlesungshomepage zum Herunterladen bereitgestellt. | |||||
Literatur | Hanspeter Mössenböck, Sprechen Sie Java?, dpunkt Verlag, 5. Auflage 2014. Robert Sedgewick, Kevin Wayne, Einführung in die Programmierung mit Java. Pearson, 2011 Thomas Ottmann, Peter Widmayer, Algorithmen und Datenstrukturen, Springer 2012 T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein, Algorithmen - Eine Einführung, Oldenbourg, 2010 Kemper, Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung. Oldenbourg Verlag, 9. Auflage, 2013 | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Es wird Kenntnis und Programmiererfahrung entsprechend der Vorlesung 252-0845-00 Informatik I (D-BAUG) vorausgesetzt. | |||||
151-0510-00L | Mechanik GZ | O | 6 KP | 4G | S. P. Kaufmann | |
Kurzbeschreibung | Einführung in die Technische Mechanik: Statik und elementare Dynamik | |||||
Lernziel | Beherrschung der Kinematik und der Statik von starren Körpern und Systemen; Elementarkenntnisse der Bewegungsgleichungen von Massenpunkten und starren Körpern. | |||||
Inhalt | Grundlagen: Lage und Geschwindigkeit materieller Punkte, starre Körper, ebene Bewegung, Kinematik starrer Körper, Kraft, Moment, Leistung. Statik: Äquivalenz und Reduktion von Kräftegruppen, Kräftemittelpunkt und Massenmittelpunkt, Gleichgewicht, Prinzip der virtuellen Leistungen, Hauptsatz der Statik, Bindungen, Analytische Statik, Reibung. Dynamik: Beschleunigung, Trägheitskräfte, Prinzip von d'Alembert, Newtonsches Bewegungsgesetz, Impulssatz, Drallsatz. | |||||
Skript | Skript wird in der ersten Vorlesung verkauft. | |||||
Literatur | Keine vorausgesetzt. Empfohlen für die Weiterbildung: M.B. Sayir, J. Dual, S. Kaufmann, E. Mazza: "Ingenieurmechanik 1, Grundlagen und Statik". Springer Vieweg, Wiesbaden, 2015. M.B. Sayir, S. Kaufmann: "Ingenieurmechanik 3, Dynamik". Springer Vieweg, Wiesbaden, 2014. | |||||
103-0132-00L | Geodätische Messtechnik GZ | O | 6 KP | 4G + 3P | A. Wieser, E. Friedli | |
Kurzbeschreibung | Einführung in die wichtigsten Arbeits-, Rechenmethoden und Sensoren der Geodätischen Messtechnik | |||||
Lernziel | Kennenlernen der wichtigsten Sensoren, Arbeits- und Rechenmethoden der Geodätischen Messtechnik | |||||
Inhalt | Überblick über die Arbeitsgebiete der Geodätischen Messtechnik Geodätische Instrumente und Sensoren 3D-Koordinatenbestimmung mit GNSS, Tachymeter, Nivellement Rechenmethoden der Geodätischen Messtechnik Beurteilung der Präzision, Einführung in die Varianzfortpflanzung Aufnahme und Absteckung | |||||
Skript | Die Folien der Vorlesungseinheiten werden als PDF zur Verfügung gestellt. | |||||
Literatur | Witte B, Sparla P (2015) Vermessungskunde und Grundlagen der Statistik für das Bauwesen. 8. Aufl., Wichmann Verlag | |||||
Voraussetzungen / Besonderes | Das während des Semesters Gelernte wird im Feldkurs durch praktische Anwendung und Diskussion vertieft. | |||||
Projektarbeit Basisjahr | ||||||
Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |
101-0510-00L | Projektarbeit Basisjahr | O | 3 KP | 6A | Dozent/innen | |
Kurzbeschreibung | Gruppenarbeit zu einem Thema aus den Umweltingenieurwissenschaften oder Geomatik und Planung. | |||||
Lernziel | Effiziente Projekt- und Teamarbeit; Erarbeiten einer klar strukturierten, interdisziplinären Problemlösung (Stufe Konzept); Förderung von Kreativität. | |||||
Inhalt | Den Studierenden werden verschiedene Themen zur Auswahl angeboten. |
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