Modul

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
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
Frequenz Jedes Semester
Prüfungskonzept

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.

Learning Outcomes
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
Vermittelte Voraussetzungen für Kompetenzen
Finden sinnvoller Systemgrenzen
Vermittelte Kompetenzen
Abstrahieren
MINT Modelle nutzen
MINT-Grundwissen benennen und anwenden
Informationen beschaffen und auswerten
Lernkompetenz demonstrieren

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
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 Vermittelte Voraussetzungen für Kompetenzen
Abstrahieren Vermittelte Kompetenzen
MINT Modelle nutzen Vermittelte Kompetenzen
MINT-Grundwissen benennen und anwenden Vermittelte Kompetenzen
Informationen beschaffen und auswerten Vermittelte Kompetenzen
Lernkompetenz demonstrieren Vermittelte Kompetenzen

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
Prüfungskonzept

Präsenzübung und Selbstlernaufgaben

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.

Separate Prüfung

keine


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