104.349 Diskrete Methoden
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, 4.5EC
Diese Lehrveranstaltung wird nach dem neuen Modus evaluiert. Mehr erfahren

LVA-Bewertung

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VO Vorlesung
  • LectureTube Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, kombinatorische
Abzählprobleme mit Hilfe von kombinatorischen Strukturen zu spezifizieren und mit Hilfe von
erzeugenden Funktionen zu analysieren, wichtige Konzepte der abzählenden Kombinatorik zu
formulieren, Zusammenhänge zwischen Kombinatorik und Halbordnungen zu verstehen, Grundzüge der
Polyaschen Abzähltheorie zu verstehen und zu formulieren, wichtige Definitionen und Zusammenhänge
der Graphentheorie zu formulieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Erzeugende Funktionen und kombinatorische Abzählprobleme, asymptotische Methoden, Kombinatorik auf Halbordnungen, Pólyasche Abzähltheorie, Graphentheorie

Methoden

Erklärung des Stoffs an der Tafel.

Prüfungsmodus

Schriftlich und Mündlich

Weitere Informationen

Die Vorlesung beginnt am Montag, den 2. März.

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.12:00 - 13:0002.03.2020Sem.R. DA grün 05 104.349: Diskrete Methoden
Di.12:00 - 14:0003.03.2020 - 10.03.2020Sem.R. DA grün 05 104.349: Diskrete Methoden
Mo.12:00 - 14:0009.03.2020Sem.R. DA grün 05 AP Diskrete Methoden
Diskrete Methoden - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.02.03.202012:00 - 13:00Sem.R. DA grün 05 104.349: Diskrete Methoden
Di.03.03.202012:00 - 14:00Sem.R. DA grün 05 104.349: Diskrete Methoden
Mo.09.03.202012:00 - 14:00Sem.R. DA grün 05 AP Diskrete Methoden
Di.10.03.202012:00 - 14:00Sem.R. DA grün 05 104.349: Diskrete Methoden

Leistungsnachweis

Prüfung

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse aus Analysis, linearer Algebra und Algebra

Weitere Informationen

Sprache

Deutsch