Analysis 2 setzt die Analysis 1 Vorlesung aus dem Wintersemester fort. Hauptthemen der Analysis 2 sind die Differentialrechnung in höherdimensionalen Räumen und die Verallgemeinerung einiger Konzepte aus der Analysis 1 auf metrische und normierte Räume.

Diese Vorlesung vertieft die Lineare Algebra 1 mit Fokus auf das Gymnasiallehramt. Zentrale Themen sind der Basiswechselkalkül zur Vereinfachung von Matrizen sowie Bilinearformen und Orthogonalität inklusive der Methode der kleinsten Quadrate. Ein Höhepunkt ist der Spektralsatz, der zur Klassifikation von Quadriken genutzt wird. Weitere Schwerpunkte bilden Determinanten, Eigenwerte, die Jordansche Normalform und Skalarprodukte mit dem Gram-Schmidt-Verfahren.

Entwicklung, Analyse und Implementierung von Näherungsverfahren für verschiedene mathematische Aufgaben

Funktionalanalysis besteht aus einer Kombination von Methoden aus der Linearen Algebra und der Analysis. Der Wortbestandteil "`Funktional"' ist aus der Linearen Algebra bekannt: Ein Funktional ist eine lineare Abbildung von einem Vektorraum in den Skalarenkörper. In dieser Vorlesung werden die Vektorräume typischerweise unendlichdimensional sein, und als Skalarenkörper nimmt man die reellen oder komplexen Zahlen.

Seminarvorträge zu verschiedenen Problemen aus Industrie \& Technik; jeweils inklusive Modellierung, Analyse und Simulation.

Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme.

Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt:

* Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung
* Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume
* Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen)
* Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen)
* Matroide
* Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität
* Elemente der Komplexitätstheorie

Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende.

Inhalt der Einblicke in die Optimierung ist die Vorstellung von verschiedenen Klassen von Optimierungsproblemen, z. B. von linearen und nichtlinearen Problemstellungen, sowie von Algorithmen zur (näherungsweisen) Lösung. Darüber hinaus wird die Anwendung der Optimierungsverfahren diskutiert.

Diese Vorlesung gibt einen umfassenden Überblick über die Matrix Analysis, eine zentrale Disziplin in der Mathematik mit weitreichenden Anwendungen in den Naturwissenschaften und dem Ingenieurwesen. Die Veranstaltung behandelt grundlegende Konzepte wie Matrixungleichungen, singuläre Werte und Eigenwertanalyse, sowie fortgeschrittene Themen wie Matrixnormen und (log-)Majorisierung.

In this lecture we will concentrate on 3 basic types of partial differential equations: the Poisson equation, the wave equation and the heat equation – which are prototypes of elliptic, hyperbolic and parabolic differential equations. They are linear equations, and for the solution theory we will make some use of linear functional analysis. See also http://www.math.uni-bremen.de/~hvogt/pde26.html

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der mathematischen Behandlung von Zufallsprozessen, auf Grundlage des Axiomensystems für Wahrscheinlichkeitsräume von Kolmogorov.

Der erste Teil der Vorlesung ist der Mengentheoretischen Topologie gewidmet. Hier werden Konzepte wie Stetigkeit, Kompaktheit und Zusammenhang, die Ihnen bereits aus der Analysis bekannt sind, für allgemeine topologische Räume entwickelt und so von einem höheren Standpunkt aus betrachtet. Mengentheoretische Topologie gehört zum Basiswissen in vielen Bereichen der reinen und angewandten Mathematik. Der zweite Vorlesungsteil stellt eine Einführung in die Algebraische Topologie dar. Anhand der Fundamentalgruppe und der Überlagerungstheorie lernen Sie das Prinzip algebraischer Invarianten kennen. Die Vorlesung wird im kommenden Wintersemster mit einer Vorlesung zur Algebraischen Topologie (Homologietheorie) fortgesetzt.

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-DMB-MI-22-OOP Objektorientierte Programmierung und 03-DMB-MI-22_AUD2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Field Trip and Exercise

Vortrag: HS 1010 (kleiner Hörsaal in der Keksdose)
praktische Feuerlöschübung: Emmy-Noether-Str. hinter dem SFG Gebäude

Beginn ab 11:45 Uhr, bitte pünktlich erscheinen. Im Anschluss (ab ca. 13 Uhr) praktische Feuerlöschübung im Außenbereich hinter dem SFG-Gebäude, Platz Emmy-Noether-Straße. Die Teilnehmenden werden gebeten, auf wetterfeste Kleidung und festes Schuhwerk zu achten, da die Feuerlöschübung draußen stattfindet.

Für Studierende, die ihr Studium zum Sommersemester beginnen, findet an folgenden Tagen eine Einführung ins Praktikum statt:
Mi., 08.04.2026, 14:00 - 16:00 Uhr, NW1 H1
Mo, 13.04.2026, 16:00 - 18:00 Uhr, NW1 H2
Mi., 15.04.2026, 14:00 - 16:00 Uhr, NW1 H1

Für Studierende, die ihr Studium zum Sommersemester beginnen, findet an folgenden Tagen eine Einführung ins Praktikum statt:
Mi., 08.04.2026, 14:00 - 16:00 Uhr, NW1 H1
Mo, 13.04.2026, 16:00 - 18:00 Uhr, NW1 H2
Mi., 15.04.2026, 14:00 - 16:00 Uhr, NW1 H1

In Mechanics 2, the fundamentals of the mechanical principles of dynamics are introduced. This includes, among other things, formulating equations of motion, using the work and energy principle, kinetics of extended rigid bodies, constraint/pseudo/dynamic forces, kinematics in various coordinate systems, the law of momentum/angular momentum, collision processes, etc.

BITTE IN StudIP NUR FÜR DIE VORLESUNG ANMELDEN, DIE ÜBUNG WIRD ÜBER DIE VORLESUNG ORGANSIERT

Mathematical modelling of mechanical and mechatronic systems, Description of signals and the dynamical system behaviour in time and frequency domain, Introduction to the stability and robustness of closed-loop-controlled systems, Concept of PID control and digital implementation of the PID algorithm

Fundamentals of measuring, International Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), Least squares method, Consequences of digitisation of signals (time- and value discretisation), Measurement- and sensor principles

Der Inhalt der Veranstaltung Angewandte Informatik umfasst das sequentielle Programmieren, den Umgang mit verschiedenen Datentypen und Datenstrukturen, das Speichern und Lesen von Daten sowie die Implementierung von mathematischen Algorithmen und wissenschaftlicher Rechenaufhaben mittels algorithmischer Grundstrukturen (Schleifen, Wenn/Dann u.a.) und lernfähige Algorithmen (neuronale Netze). Alle Inhalte der Veranstaltung werden schrittweise und praxisnah vermittelt, sodass Studierende mit unterschiedlichem Hintergrund – auch ohne vorherige Erfahrung in der Informatik – problemlos einsteigen können.

3 SWS Seminar
Raum im KKSB Linz 4
Homepage des KKSB und Uni-Lageplan

Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik direkt auf Schulwissen aufbaut, schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Schule und Hochschule. Er dient der umfassenden Wiederholung und Festigung jener Basiskompetenzen („Handwerkszeug“), die für kommende Fachsemester essenziell sind.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/igs/03-ibfw-hto.pdf
A large number of problems arising in practical scenarios like communication, transportation, planning, logistics etc. can be formulated as discrete linear optimization problems. This course briefly introduces the theory of such problems. We develop a toolkit to model real-world problems as (discrete) linear programs. We also explore several ways to find integer solutions such as cutting planes, branch & bound, and column generation.

Throughout the course, we learn these skills by modeling and solving, for example, scheduling, packing, matching, routing, and network-design problems. We focus on translating practical examples into mixed-integer linear programs. We learn how to use solvers (such as CPLEX, Gurobi, Xpress and free ones) and tailor the solution process to certain properties of the problem.

This course consists of two phases:

• One week Mon-Fri (full day, 9-5) of lectures and practical labs: July 14-18, in MZH.
• A subsequent project period: One problem has to be modeled, implemented, and solved individually or in a group of at most three students. The topic will be provided by the lecturers and will be discussed on the last day of the block course. The project including the implementation has to be presented in the beginning of the winter semester.

There are no prerequisites except some basic programming skills to participate.

EW-L GO Schlüsselqualifikation
EW - L PE Schlüsselqualifikationen

Studio des Theaters der Versammlung (TdV)

montags 16-19 Uhr,
UND
donnerstags 16-19 Uhr, im Theatersaal
nur für Teilnehmer*innen des Zusatzstudiums "Performance Studies"
Anmeldung nur per Mail an tdvartprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Das Studio des Theaters der Versammlung verbindet eine untersuchende Form der Theaterarbeit mit dem wissenschaftlichen Studium. Es entwickelt szenische Aktionen, Theater und Performances für eine kontext- und dialogorientierte Aufführungspraxis.

Ziele
• Kenntnis und Einübung von produktionsorientierten Methoden im Umgang mit literarischen, dokumentarischen und theoretischen Texten (Inszenierungstypen, Dramaturgie), einschließlich experimenteller Formen der Theaterarbeit, die Raum, Bewegung, Zeitrhythmen, Klang als kompositorische Elemente benutzen
• Einübung und Reflexion der Fähigkeit, Strategien der Theater- und Performancekunst in unterschiedliche Berufs- und Ausbildungsfelder einzubringen

Bei Interesse schicken Sie gern eine Mail ans Zentrum für Performance Studies (ZPS):
tdvartprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Die genauen Termine werden im Kurs abgesprochen.
VORBESPRECHUNG mit weiteren Informationen am MONTAG 13.04.2026 um 15 Uhr im MZH 1090.

Die Veranstaltung WKWA richtet sich insbesondere an Erst- oder Zweitsemester der Informatik-Studiengänge, ist jedoch (im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten) offen für alle Interessierten.
Die Veranstaltung wird jedes Semester angeboten.

Advanced Communication Analysis is a master seminar in which advanced topics in the area of analysis are discussed. The precise topics for the Summer Semester 2025 will be decided upon with the participants.

Non-parametric statistics provides methods for analyzing data without relying on strict distributional assumptions. It is especially useful when the underlying structure of the data is complex or unknown. Applications include estimating survival probabilities in medical studies, detecting patterns in environmental data, and analyzing consumer behavior in economics and marketing.

In this seminar we will dive deeper into some topics in data analysis, e.g. dimension reduction, low rank approximation, clustering and image filtering.

Die algorithmische diskrete Mathematik ist ein recht junges Gebiet mit Wurzeln in der Algebra, Graphentheorie, Kombinatorik, Informatik (Algorithmik) und Optimierung. Sie behandelt diskrete Strukturen wie Mengen, Graphen, Permutationen, Partitionen und diskrete Optimierungsprobleme.

Diese Veranstaltung gibt eine Einführung in die algorithmische diskrete Mathematik. Es werden strukturelle und algorithmische Grundlagen der Graphentheorie und kombinatorischen Optimierung vermittelt. Im Vordergrund steht die Entwicklung und mathematische Analyse von Algorithmen zum exakten Lösen von kombinatorischen Optimierungsproblemen. Es werden u.a. folgende Themen behandelt:

* Einführung in Graphentheorie, kombinatorische und lineare Optimierung
* Graphentheorie: Grundbegriffe, Wege in Graphen, Euler- und Hamiltonkreise, Bäume
* Algorithmische Grundlagen (Kodierungslänge, Laufzeit, Polynomialzeitalgorithmen)
* Spannbäume, Matchings, Netzwerkflüsse und -schnitte (kombinatorische Algorithmen)
* Matroide
* Einblick in lineare Optimierung: Modellierung, Polyedertheorie, Optimalitätskriterien, Dualität
* Elemente der Komplexitätstheorie

Die Veranstaltung richtet sich an fortgeschrittene Bachelorstudierende.

This course in commutative algebra covers the theory of ideals in polynomial rings, affine algebraic varieties, Gröbner bases, and the Buchberger algorithm, providing a basic introduction to algebraic geometry. It also develops concepts from homological algebra, including the theory of R-modules, injective and projective modules, chain complexes, homology, presentations and free resolutions, multigraded modules, and the decomposition theorem of R-modules.

Die Veranstaltung findet im NEOS Gebäude statt.

Inhalt der Einblicke in die Optimierung ist die Vorstellung von verschiedenen Klassen von Optimierungsproblemen, z. B. von linearen und nichtlinearen Problemstellungen, sowie von Algorithmen zur (näherungsweisen) Lösung. Darüber hinaus wird die Anwendung der Optimierungsverfahren diskutiert.

Funktionalanalysis besteht aus einer Kombination von Methoden aus der Linearen Algebra und der Analysis. Der Wortbestandteil "`Funktional"' ist aus der Linearen Algebra bekannt: Ein Funktional ist eine lineare Abbildung von einem Vektorraum in den Skalarenkörper. In dieser Vorlesung werden die Vektorräume typischerweise unendlichdimensional sein, und als Skalarenkörper nimmt man die reellen oder komplexen Zahlen.

The lecture addresses Interactive Visualization of huge scientific Datasets. More information can also be found on the Homepage: https://www.uni-bremen.de/ag-hpvis

„Informatik und Gesellschaft“ richtet sich zum einen an Bachelor-Studierende der Informatik und wird JEDES Semester (Sommer- wie Wintersemester) angeboten. In der Regel besuchen Informatik-Bachelor-Studierende diesen Kurs im zweiten oder dritten Fachsemester.
Zum anderen sind interessierte Studierende anderer Fächer herzlich eingeladen, an „Informatik und Gesellschaft“ teilzunehmen. Viele der behandelten Themen sind im Kern interdisziplinär und unterschiedliche fachliche Hintergründe sind damit in der Regel sehr bereichernd.

Der Beginn und die gemeinsame Vorbesprechung dieses Kurses findet am Freitag 10.April 2026 von 10 bis 12 Uhr im MZH 1090 statt.
An dem genannten Termin erfolgen im Plenum die Vorstellung des Kurses, die Klärung der organisatorischen Abläufe und der Scheinbedingungen. Außerdem erfolgt an diesem Termin die Aufteilung der Teilnehmer*innen auf die einzelnen Seminar-Termine. Daher finden vor dieser Vorbesprechung auch noch keine Seminartermine statt.

Die Veranstaltung wird überwiegend als Präsenzveranstaltung stattfinden. Im weiteren Verlauf der Veranstaltung kann es vereinzelte online-Termine geben (z.B. zur Beratung der einzelnen Arbeitsgruppen) - insb die Präsentation der Referate (aufgeteilt in mehrere Seminargruppen) wir aber auf jeden Fall in Präsenz stattfinden.

3 SWS Seminar
Raum im KKSB Linz 4
Homepage des KKSB und Uni-Lageplan

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ims/03-ims-apks.pdf
Termine:
Auftakttermin: 07.04.2026 um 12:00 Uhr in Raum 2.43 Rotunde Cartesium.

We will discuss linear and generalized linear regression models. While the models studied in Statistics I are mainly models for stochastically independent and identically distributed observables, regression models are used to model stochastically independent, but not identically distributed observables. In addition to the theoretical investigations, we will discuss real-life applications and software solutions (in R).

This lecture covers solution methods for PDEs based on techniques from the field of machine learning as well as techniques that combine classical and data-driven approaches. In addition to the more theoretically oriented lectures, various approaches are tried out in practice in the exercises.

Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik direkt auf Schulwissen aufbaut, schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Schule und Hochschule. Er dient der umfassenden Wiederholung und Festigung jener Basiskompetenzen („Handwerkszeug“), die für kommende Fachsemester essenziell sind.

Diese Vorlesung gibt einen umfassenden Überblick über die Matrix Analysis, eine zentrale Disziplin in der Mathematik mit weitreichenden Anwendungen in den Naturwissenschaften und dem Ingenieurwesen. Die Veranstaltung behandelt grundlegende Konzepte wie Matrixungleichungen, singuläre Werte und Eigenwertanalyse, sowie fortgeschrittene Themen wie Matrixnormen und (log-)Majorisierung.

Das Seminar vermittelt grundlegende Konzepte und Verfahren der Metaheuristik zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme, für die keine exakten Algorithmen existieren. Behandelt werden unter anderem Simulated Annealing, Tabu Search, Genetische Algorithmen und weitere populationsbasierte Verfahren.

Entwicklung, Analyse und Implementierung von Näherungsverfahren für verschiedene mathematische Aufgaben

In this lecture we will concentrate on 3 basic types of partial differential equations: the Poisson equation, the wave equation and the heat equation – which are prototypes of elliptic, hyperbolic and parabolic differential equations. They are linear equations, and for the solution theory we will make some use of linear functional analysis. See also http://www.math.uni-bremen.de/~hvogt/pde26.html

In this lecture we will concentrate on 3 basic types of partial differential equations: the Poisson equation, the wave equation and the heat equation – which are prototypes of elliptic, hyperbolic and parabolic differential equations. They are linear equations, and for the solution theory we will make some use of linear functional analysis. See also http://www.math.uni-bremen.de/~hvogt/pde26.html

Seminarvorträge zu verschiedenen Problemen aus Industrie \& Technik; jeweils inklusive Modellierung, Analyse und Simulation.

Gibt es eine Kurve, die jeden Punkt des Einheitsquadrats durchläuft? Diese Frage wurde 1890 von Guiseppe Peano durch Konstruktion einer stetigen surjektiven Abbildung von [0,1] nach [0,1] x [0,1] positiv beantwortet. Abbildungen dieser Art werden raumfüllende Kurven genannt. Ihre Eigenschaften, sowie ihre Bedeutung in der Entwicklung der Dimensionstheorie und Analysis sind Themen dieser Veranstaltung.

In the focus of this lecture are modern numerical tools for modeling applications and the corresponding research software. In the lecture, modern numerical methods and their demands on implementations are given. In the seminar exercises, principles of numerical software design are introduced and implementations are tested interactively. As third element, in a project week students focus on the practical implementation for a selected application case.

Statistical problems are described by statistical models. This means interpreting the data as realizations of random variables whose unconditional or conditional densities are described and estimated by statistical (regression) models. These models are usually identified by a set of parameters, which can be finite but also infinite dimensional. For this purpose, there are usually three types of possible models, depending on the structure of the data and the problem at hand: parametric, nonparametric, and semiparametric. A semiparametric model is characterized by the inclusion of both finite dimensional parametric and infinite dimensional nonparametric components. The main interest is usually in the finite dimensional parametric component, with the infinite dimensional component being co-estimated for the purpose of statistical inference and efficiency. In this seminar we will study the definition, properties, and applications of semiparametric models. Examples of semiparametric models include single-index models and Cox regression models for censored survival time data. We will also consider approaches to dealing with missing information in data sets. The use of semiparametric models plays a major role for medical studies, for example.

Prerequisites for participation in the seminar are basic knowledge of mathematical statistics (e.g. from Statistics 1) and of regression models (e.g. from Statistics 2). English speaking students are welcome.

In order to gain a good insight into the extensive theory of semi-parametric models, we will use the master thesis by Karel Vermeulen as our primary literature and study the chapters that are important for us in more detail, presenting the knowledge gained through the thesis in the form of individual presentations.

A list with the name of the thesis and further literature can be found below.

• Master thesis of Karel Vermeulen. Semiparametric Efficiency
• A. W. van der Vaart. Asymptotic Statistics. Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Cambridge University Press, 1998.
• A. W. van der Vaart. ”On Differentiable Functionals“. In: Ann. Statist. 19.1 (März 1991), S. 178–204.
• Tsiatis, Anastasios. Semiparametric Theory and Missing Data. Vereinigtes Königreich, Springer New York, 2010.

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der mathematischen Behandlung von Zufallsprozessen, auf Grundlage des Axiomensystems für Wahrscheinlichkeitsräume von Kolmogorov.

Der erste Teil der Vorlesung ist der Mengentheoretischen Topologie gewidmet. Hier werden Konzepte wie Stetigkeit, Kompaktheit und Zusammenhang, die Ihnen bereits aus der Analysis bekannt sind, für allgemeine topologische Räume entwickelt und so von einem höheren Standpunkt aus betrachtet. Mengentheoretische Topologie gehört zum Basiswissen in vielen Bereichen der reinen und angewandten Mathematik. Der zweite Vorlesungsteil stellt eine Einführung in die Algebraische Topologie dar. Anhand der Fundamentalgruppe und der Überlagerungstheorie lernen Sie das Prinzip algebraischer Invarianten kennen. Die Vorlesung wird im kommenden Wintersemster mit einer Vorlesung zur Algebraischen Topologie (Homologietheorie) fortgesetzt.

Die genauen Termine werden im Kurs abgesprochen.
VORBESPRECHUNG mit weiteren Informationen am MONTAG 13.04.2026 um 15 Uhr im MZH 1090.

Die Veranstaltung WKWA richtet sich insbesondere an Erst- oder Zweitsemester der Informatik-Studiengänge, ist jedoch (im Rahmen der kapazitären Möglichkeiten) offen für alle Interessierten.
Die Veranstaltung wird jedes Semester angeboten.