WS 20/21
Veranstaltungen des WS 20/21
Reiter
Kurse
Höhere Mathematik 3 für die Fachrichtung Bauingenieurwesen (Differentialgleichungen)
Der Kurs startet in der ersten Vorlesungswoche (voraussichtlich online mit Lehrvideos).
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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Klausureinsicht Bauingenieur*inwesen am 31.03.2021
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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Numerik für Studierende des Lehramts
Der Kurs startet in der ersten Vorlesungswoche (voraussichtlich online als Live-Stream zu den Zeiten im VVz).
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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Algebraic Topology II
The sequel.
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Analysis 3
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Anmeldung Proseminare WS 2020/2021
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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Digitale Werkzeuge im Mathematikunterricht
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
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Einstieg in die Informatik und algorithmische Mathematik WS20/21
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Fachdidaktische Übungen im Schülerlabor Mathematik
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
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Fachdidaktisches Begleitseminar zum Praxissemester
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
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Forecasting: Theory and Practice
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Functional Analysis
The lecture deals with Banach and Hilbert spaces together with linear operators on these spaces.
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Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik
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Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik
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Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Bauingenieurwesen: Analysis und Lineare Algebra
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
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Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik
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Inverse Probleme
Status: Offline
Veranstaltungszeitraum: 2. Nov 2020 - 19. Feb 2021
Verfügbarkeit: 26. Okt 2020, 00:00 - 31. Jul 2021, 23:55
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Veranstaltungszeitraum: 2. Nov 2020 - 19. Feb 2021
Verfügbarkeit: 26. Okt 2020, 00:00 - 31. Jul 2021, 23:55
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Klassische Methoden für partialle Differentialgleichungen
Bei Interesse schicken Sie uns bitte eine Email mit Ihrer KIT-Email Adresse, zum Microsoft Team IANA_Vorlesung_WS20/21_PDG anzumelden. Dabei finden Sie ALLE Materialien (Skript, Übungsblätte, Videos) und Informationen (Zoom-Link) über diese Vorlesung.
Status: Offline
Veranstaltungszeitraum: 2. Nov 2020 - 20. Feb 2021
Verfügbarkeit: 2. Nov 2020, 09:25 - 16. Mai 2021, 09:35
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Veranstaltungszeitraum: 2. Nov 2020 - 20. Feb 2021
Verfügbarkeit: 2. Nov 2020, 09:25 - 16. Mai 2021, 09:35
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Lineare Algebra I für Mathematik / Informatik
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Mathematik 1 für die Fachrichtung Wirtschaftswissenschaften
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Mathematik zwischen Schule und Hochschule
Voraussichtlich startet die Vorlesung in der ersten Novemberwoche über Zoom zu den im VVZ angegebenen Zeiten.
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Modellierung, Algorithmen, Simulation
Die Methoden des wissenschaftlichen Rechnens sind für moderne Forschung und Entwicklung in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft unerlässlich. Zahlreiche Beispiele finden sich in den Bereichen der Strömungsmechanik, der Klimaforschung und der Materialforschung. Die hierbei verwendeten mathematische Modellierung und Algorithmen liegen im Schwerpunkt dieses Seminars. Die praktische Relevanz und der optimale Einsatz der Modelle und Algorithmen, insbesondere die Anwendungen dieser Modelle und Algorithmen in Computersimulationen für konkrete wissenschaftliche Fragestellungen, werden besonders betont. Zum einen kann die optimale Wahl und die Weiterentwicklung von Modellen und Algorithmen die Effizienz, Genauigkeit und Verlässlichkeit von Simulationen auf Hochleistungsrechner deutlich erhöhen. Zum anderen greift die Lösung ganz neuer wissenschaftlicher Aufgaben oft auf bereits bekannte Modelle und Algorithmen
zurück. Die für das Seminar angebotenen Themen orientieren sich nach der aktuellen Forschung und schließen mathematisch-physikalische Modellierung, numerische und nicht-numerische Algorithmen sowie weitere Methodenbereiche des wissenschaftlichen Rechnens ein.
Zu ausgewählten Themen untersuchen die Studierenden aktuelle Ansätze für Modellierung sowie Algorithmen, die in aktuellen Modellrechnungen eingesetzt werden. Dabei lernen die Studierenden praktische Einsätze verschiedener Modellen und numerischer und nicht-numerischer Algorithmen in der Forschung und Entwicklung kennen. Die Studierenden vertiefen ihre Kenntnisse im zugewiesenen Thema und untersuchen Literaturquellen und existierende Implementierungen kritisch. Hierbei versuchen sie Schlüsselpunkte einer konkreten Arbeit (eines Papers oder eines Simulationscodes) nachzustellen. Die Studierenden lernen ihre zugewiesenen Themen gegenüber den Themenbetreuern (den Tutoren) und anderen Studierenden verständlich zu präsentieren und in einer anschließenden Diskussion Fragen zu beantworten. Zum Schluss fassen die Studierenden Ihre Ergebnisse in eine schriftliche Ausarbeitung (einen Aufsatz) zusammen, wobei sie lernen wissenschaftlichen Text zu schreiben.
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
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Numerical Methods in Mathematical Finance
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Numerical simulations in molecular dynamics II
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Numerische Mathematik 1 (WS 20/21)
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Numerische Optimierungsmethoden
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Proseminar (Angewandte lineare Algebra)
Status: Offline
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
Verfügbarkeit: 8. Nov 2020, 14:15 - 31. Mär 2021, 14:15
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Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
Verfügbarkeit: 8. Nov 2020, 14:15 - 31. Mär 2021, 14:15
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Proseminar (Knotentheorie)
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Ringvorlesung Wave Phenomena
Anmeldungszeitraum: Keine Anmeldung möglich
Veranstaltungszeitraum: 9. Nov 2020 - 20. Feb 2021
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Veranstaltungszeitraum: 9. Nov 2020 - 20. Feb 2021
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Räumliche Stochastik
Veranstaltungszeitraum: 2. Nov 2020 - 19. Feb 2021
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Seminar (Numerik partieller Differentialgleichungen)
Anmeldung: Keine Anmeldung möglich
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Seminar (Statistisches und maschinelles Lernen)
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Seminar (Zufällige Graphen und komplexe Netzwerke, ab dem 5. Semester)
In den letzten 20 Jahren wurden motiviert durch vielfältige Anwendungen (Telekommunikation, World Wide Web, soziale Netzwerke, Transportprobleme, Ausbreitung von Krankheiten) Modelle und Eigenschaften realer Netzwerke intensiv untersucht. Es zeigte sich einerseits, dass sich die Eigenschaften solcher komplexen Netzwerke häufig von denen klassischer (zufälliger) Graphen unterscheiden. Andererseits weisen viele reale Netzwerkgraphen interessante Gemeinsamkeiten auf (Small-World-Phänomen, große Fluktuation der Eckengrade). Ausgehend von Erdös-Renyi-Graphen werden wir neuere Modelle zufälliger Graphen für komplexe Netzwerke wie verallgemeinerte und inhomogene Zufallsgraphen, das Preferential-Attachment-Modell und das Konfigurationsmodell einführen und deren Eigenschaften untersuchen.
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Stochastische Differentialgleichungen
Die Vorlesung wird als Online-Veranstaltung stattfinden. Es werden Videoaufzeichnungen bereitgestellt.
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Topological Data Analysis
Methods from computational topology have in recent years become an important tool in data analysis. This course offers an introduction to persistent homology, which is one of the main techniques in topological data analysis. We will cover the underlying mathematical theory, study concrete examples from applications in the natural sciences (like for example critical mutations in the evolution of viruses), and do some computer programming in order to see how the theory works in practice.
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Übungen zu 0105500 (Stochastische Differentialgleichungen)
Die Übung wird als Online-Veranstaltung stattfinden. Es werden Videoaufzeichnungen bereitgestellt.
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