Modulhandbuch AM

Angewandte Mathematik

Bachelor Elektrotechnik 2020

PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Elektrotechnik

Version: 2 | Letzte Änderung: 27.09.2019 11:24 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Rhein

Anerkannte Lehrveran­staltungen AM_Rhein
Gültig ab Wintersemester 2021/22
Modul ist Bestandteil der StudienschwerpunkteSE - Smart Energy
AU - Automatisierungstechnik
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Angewandte Mathematik
Zeugnistext (en) Applied Mathematics
Unterrichtssprache deutsch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
MA1 -
Mathematik 1 		Grundlegende mathematische Kenntnisse, insbesondere Funktionen und Differentialrechnung anwenden
MA2 -
Mathematik 2 		Methoden der linearen Algebra anwenden können
PI1 -
Praktische Informatik 1 		Grundbegriffe der Programmierung anwenden
Handlungsfelder
Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Modulprüfung
Benotet Ja
Konzept In der Klausur werden Aufgaben zu den zu vermittelnden Kompetenzen gestellt, etwa Aufgaben zur Dimensionierung von Zahlenberechnungsanwendungen.
Die Programmierkenntnisse werden in einem Praktikumstest geprüft, der auch die Entwicklung kleiner neuer Algorithmen verlangt.
Frequenz Jedes Semester
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Was: Das Modul vermittelt die Kompetenz, mathematische Modelle zur Beschreibung technischer Systeme zu entwerfen (K2, K5, K11), diese effizient zu implementieren und ihre Grenzen zu benennen (K1, K19). Der Studierende kann Informationen mathematisch aus- und bewerten (K12).

Womit: Der Dozent vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu ein Praktikum, in dem die Studierenden bekannte und selbst entwickelte Algorithmen implementieren.

Wozu: Die erworbenen Kompetenzen unterstützen den Studierenden bei der Entwicklung von Algorithmen für die Forschung (HF 1). Er kann die Güte von Algorithmen bei größeren technischer Systemen abschätzen bzw. sie in solchen Systemen realisieren (HF2). Bei der Planung und Realisierung von Systemen zur Verarbeitung von Informationen für technische Anwendungen (HF3) kann er abstrakte Modelle entwerfen, speziell bei Berechnungssystemen.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Finden sinnvoller Systemgrenzen Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt
Abstrahieren diese Kompetenz wird vermittelt
MINT Modelle nutzen diese Kompetenz wird vermittelt
MINT-Grundwissen benennen und anwenden diese Kompetenz wird vermittelt
Informationen beschaffen und auswerten diese Kompetenz wird vermittelt
Lernkompetenz demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt

Inhaltliche Voraussetzungen
MA1 -
Mathematik 1 		Grundlegende mathematische Kenntnisse, insbesondere Funktionen und Differentialrechnung anwenden
MA2 -
Mathematik 2 		Methoden der linearen Algebra anwenden können
PI1 -
Praktische Informatik 1 		Grundbegriffe der Programmierung anwenden
Handlungsfelder
Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 Was: Das Modul vermittelt die Kompetenz, mathematische Modelle zur Beschreibung technischer Systeme zu entwerfen (K2, K5, K11), diese effizient zu implementieren und ihre Grenzen zu benennen (K1, K19). Der Studierende kann Informationen mathematisch aus- und bewerten (K12).

Womit: Der Dozent vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs/Übungsteil und betreut parallel dazu ein Praktikum, in dem die Studierenden bekannte und selbst entwickelte Algorithmen implementieren.

Wozu: Die erworbenen Kompetenzen unterstützen den Studierenden bei der Entwicklung von Algorithmen für die Forschung (HF 1). Er kann die Güte von Algorithmen bei größeren technischer Systemen abschätzen bzw. sie in solchen Systemen realisieren (HF2). Bei der Planung und Realisierung von Systemen zur Verarbeitung von Informationen für technische Anwendungen (HF3) kann er abstrakte Modelle entwerfen, speziell bei Berechnungssystemen.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Finden sinnvoller Systemgrenzen Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt
Abstrahieren diese Kompetenz wird vermittelt
MINT Modelle nutzen diese Kompetenz wird vermittelt
MINT-Grundwissen benennen und anwenden diese Kompetenz wird vermittelt
Informationen beschaffen und auswerten diese Kompetenz wird vermittelt
Lernkompetenz demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt

Typ Vorlesung / Übungen
Separate Prüfung Ja
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Die mathematische Modellierung technischer Systeme kann z.B. mit Hilfe der statistischen Regressionsanalyse vorgenommen werden. Zur numerischen Lösung werden neben der manuellen Berechnung Standardtools (z.B. in Excel) sowie Simulationswerkzeuge (wie z.B. Matlab oder Scilab) verwendet.
Separate Prüfung
Benotet Nein
Frequenz Einmal im Jahr
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung Ja
Konzept Präsenzübung und Selbstlernaufgaben
Typ Vorlesung / Übungen
Separate Prüfung Nein
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Der Studierende kann eine Meßreihe mit Hilfe der Statistischen Regressionsanalyse zu einer Trendfunktion zusammenfassen. Dabei kann er die Güte der Funktion beurteilen und die Werte extrapolieren. Dies kann er für kleine Meßreihen von Hand durchführen und für größere ein geeignetes Simulationswerkzeug einsetzen.

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