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Lehrveranstaltungen SoSe 2025

Mathematik, B.Sc.

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Bachelor 2. Semester

Modul: Analysis 1-2 (21 CP)

Pflichtmodul im 1. und 2. Semester (zwei-semestrig), wobei im 2. Semester folgende Veranstaltungen belegt werden sollten:
VAK Titel der Veranstaltung DozentIn
03-M-ANA-2.1 Analysis 2

Vorlesung
ECTS: 9

Termine:
wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 4140 Übung
wöchentlich Di 08:00 - 10:00 MZH 6200 Übung
wöchentlich Di 10:00 - 12:00 GW2 B1410 Vorlesung
wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 GW2 B1410 Vorlesung
Prof. Dr. Anke Dorothea Pohl

Bachelor 4. Semester und höher

Module: Fortgeschrittene Themen (A, B und C mit je 9 CP)

Pflichtmodule, welche im 4. und 5. Semester belegt werden sollten. Für jedes der DREI Module (Fortgeschrittene Themen A / B / C) muss jeweils EINE der zugehörigen Veranstaltungen belegt werden, wobei dieses Semester aus folgenden Veranstaltungen gewählt werden kann:
VAK Titel der Veranstaltung DozentIn
03-M-FTH-8 Algorithmische Diskrete Mathematik

Vorlesung
ECTS: 9

Termine:
wöchentlich Do 08:00 - 10:00 MZH 1100 Vorlesung
wöchentlich Do 12:00 - 14:00 MZH 1100 Übung
wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 MZH 5410 Vorlesung

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.

Prof. Dr. Nicole Megow