104.267 Analysis 2 für Informatik
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VO, 3.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Integrale/Ableitungen in mehreren Variablen zu bestimmen.
Weiters können sie Fourier-Reihen bestimmen und Fourier/Laplace Transformationen durchführen.
Außerdem sind Studierende in der Lage Differentialgleichungen in mehreren Variablen zu lösen, sowie verschiedene numerische Verfahren zu analysieren und anzuwenden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Vertiefung der Differentialrechnung in mehreren Variablen, Integralrechnung in mehreren Variablen, Fourier-Reihen, Transformationen, Differentialgleichungen, Computer-Numerik, Verfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme, Approximation und Interpolation, Simulation von Differentialgleichungen.

Methoden

Die Methoden werden in der Vorlesung erarbeitet und begleitende (Rechen-)Beispiele werden in der Übung gelöst.

Prüfungsmodus

Schriftlich

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.13:00 - 14:0003.03.2020 - 10.03.2020HS 13 Ernst Melan - RPL Analysis 2 für Informatik
Mi.12:00 - 14:0004.03.2020 - 11.03.2020GM 5 Praktikum HS- ARCH-INF Analysis 2 für Informatik
Analysis 2 für Informatik - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.03.03.202013:00 - 14:00HS 13 Ernst Melan - RPL Analysis 2 für Informatik
Mi.04.03.202012:00 - 14:00GM 5 Praktikum HS- ARCH-INF Analysis 2 für Informatik
Di.10.03.202013:00 - 14:00HS 13 Ernst Melan - RPL Analysis 2 für Informatik
Mi.11.03.202012:00 - 14:00GM 5 Praktikum HS- ARCH-INF Analysis 2 für Informatik

Leistungsnachweis

Schriftliche Prüfung

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Di.08:00 - 10:0015.09.2020HS 17 Friedrich Hartmann - ARCH schriftlich01.09.2020 08:00 - 13.09.2020 23:59in TISSCM Müllner

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
033 535 Technische Informatik 2. Semester
066 645 Data Science

Literatur

Drmota/Gittenberger/Karigl/Panholzer: Mathematik für Informatik. Heldermann Verlag, 2014.

Vorkenntnisse

Algebra und Diskrete Mathematik sowie Analysis für Informatik und Wirtschaftsinformatik.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Begleitende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Deutsch