Master Communication Systems and Networks 2020
PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Master Communication Systems and Networks
Version: 3 | Letzte Änderung: 28.09.2019 11:39 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Knospe
Anerkannte Lehrveranstaltungen | HIM_Knospe |
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Dauer | 1 Semester |
ECTS | 5 |
Zeugnistext (de) | Höhere Ingenieurmathematik |
Zeugnistext (en) | Advanced Mathematics for Engineers |
Unterrichtssprache | deutsch oder englisch |
abschließende Modulprüfung | Ja |
Benotet | Ja | |
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Frequenz | Jedes Semester | |
Schriftliche Prüfung (Klausur)
Kompetenz | Ausprägung |
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Komplexe Fragestellungen sinnvoll auftrennen | diese Kompetenz wird vermittelt |
Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und deren Auswirkung beurteilen | diese Kompetenz wird vermittelt |
Wissenschaftliche Methoden anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
Wissenschaftliche Aussagen treffen | diese Kompetenz wird vermittelt |
Eine Kombination von Themen aus folgenden Bereichen:
- Vektoranalysis
- Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und Multivariate Statistik
- Stochastische Prozesse
- Optimierung
Vector Analysis
- Vector Spaces
- Scalar and Vector Functions
- Differential Operators
- Line Integrals
- Double Integrals
- Triple Integrals
- Change of Variables
- Surface Integrals
- Divergence Theorem
- Theorem of Stokes
- Maxwell Equations
Probability and Statistics
- Descriptive Statistics
- Two-dimensional Data
- Simple Linear Regression
- Probability Spaces
- Random Variables
- Expectation, Variance, Moments
- Jointly Distributed Random Variables
- Independent Random Variables
- Covariance
- Binomial Random Variable
- Poisson Random Variable
- Uniform Random Variable
- Normal Random Variable
- Chi-Square Distribution
- t-Distribution
- Central Limit Theorem
- Distributions of Sampling Statistics
- Confidence Intervals
- Hypothesis Testing
- t-Test, f-Test, Chi-Square Test
- Overview of various Tests
Multivariate Statistics
- Analysis of multidimensional data
- Multivariate Random Variables
- Matrix decompositions, Singular Value Decomposition (SVD)
- Factor analysis, Principal Component Analysis (PCA)
- Multiple Linear Regression
Stochastic Processes
- Discrete and continuous time processes
- Random walk
- Markov chain
- Poisson process
- Queuing theory
Optimization
- Linear Programming
- Unconstrained Optimization: Gradient method, Newton's method, Trust Region method
- Constrained Optimization: Karush–Kuhn–Tucker (KKT) conditions, Lagrange multipliers, Penalty and Barrier functions
- Special optimization problems: Mixed Integer Nonlinear Programming, Nonlinear Stochastic Optimization
keine
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