Modul

HIM - Höhere Ingenieursmathematik

Master Elektrotechnik 2020

PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Master Elektrotechnik

Version: 1 | Letzte Änderung: 01.03.2021 11:40 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Knospe

Anerkannte Lehrveran­staltungen HIM_Knospe
Fachsemester 1
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Höhere Ingenieurmathematik
Zeugnistext (en) Advanced Mathematics for Engineers
Unterrichtssprache deutsch oder englisch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
Handlungsfelder
Forschung: Von der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung und der Qualifikation für ein Promotionsstudium. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Modulprüfung
Benotet Ja
Frequenz Jedes Semester
Prüfungskonzept

Schrifftliche Prüfung (Klausur)

Learning Outcomes
LO1 - Was: Das Modul vermittelt grundlegende Konzepte und Methoden der Mathematik, die in den Ingenieurwissenschaften benötigt werden (K. 5). Die Abstraktion und mathematische Formalisierung von Problemen soll erlernt und angewendet werde. Die Studierenden lernen die Anwendung anerkannter mathematischer Methoden. Die Studierenden sollen insbesondere die Anwendung statistischer Verfahren und die Begründung wissenschaftlicher Aussagen erlernen (K. 15).
Womit: Der Dozent/die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in der Vorlesung. In der Übung bearbeiten die Studierenden unter Anleitung Aufgaben. Die Übung wird durch Hausaufgaben und Online-Aufgaben (E-Learning) ergänzt.
Wozu: Fortgeschrittene Mathematik-Kenntnisse (beispielweise in Vetoranalysis, Statistik und Optimierung) werden in mehreren Moduln des Studiengangs benötigt. Mathematische Methoden sind eine essentielle Voraussetzung für Ingenieure, die komplexe technische Systeme abstrahieren und entwickeln (K. 1, K. 8).
Kompetenzen
Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt
Komplexe Systeme abstrahieren
Komplexe technische Systeme entwickeln
diese Kompetenz wird vermittelt
MINT Fachwissen erweitern und vertiefen
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen

Inhaltliche Voraussetzungen
Handlungsfelder
Forschung: Von der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung und der Qualifikation für ein Promotionsstudium. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen.
Learning Outcomes
LO1 - Was: Das Modul vermittelt grundlegende Konzepte und Methoden der Mathematik, die in den Ingenieurwissenschaften benötigt werden (K. 5). Die Abstraktion und mathematische Formalisierung von Problemen soll erlernt und angewendet werde. Die Studierenden lernen die Anwendung anerkannter mathematischer Methoden. Die Studierenden sollen insbesondere die Anwendung statistischer Verfahren und die Begründung wissenschaftlicher Aussagen erlernen (K. 15).
Womit: Der Dozent/die Dozentin vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in der Vorlesung. In der Übung bearbeiten die Studierenden unter Anleitung Aufgaben. Die Übung wird durch Hausaufgaben und Online-Aufgaben (E-Learning) ergänzt.
Wozu: Fortgeschrittene Mathematik-Kenntnisse (beispielweise in Vetoranalysis, Statistik und Optimierung) werden in mehreren Moduln des Studiengangs benötigt. Mathematische Methoden sind eine essentielle Voraussetzung für Ingenieure, die komplexe technische Systeme abstrahieren und entwickeln (K. 1, K. 8).
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
MINT Fachwissen erweitern und vertiefen diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe Systeme abstrahieren Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe technische Systeme entwickeln Voraussetzungen für diese Kompetenz (Wissen,...) werden vermittelt

Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung

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

Separate Prüfung

keine


Impressum
Datenschutzhinweis
Haftungshinweis
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

© 2022 Technische Hochschule Köln