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I838 – Mathematisch-stochastische Modelle: Modellbildung und Modellanpassung
Mathematical stochastic models: Model design and model fitting
Version: 2
Prof. Dr. rer. nat. Fabian Schwarzenberger
fabian.schwarzenberger(at)htw-dresden.de
Prof. Dr. rer. nat. Fabian Schwarzenberger
fabian.schwarzenberger(at)htw-dresden.de
5.00 Credits
150 Stunden
4.00 SWS (3.00 SWS Vorlesung | 1.00 SWS Übung)
90.00 Stunden
Mündliche Prüfungsleistung
Prüfungsdauer: 25 min | Wichtung: 100 %
2 SWS Vorlesung und 2 SWS Praktikum
Bedarfsgerechte Auswahl aus folgenden Schwerpunkten:
- Begriff der Modellierung, Einteilung der Modelle
- Modelle der Stochastik (z.B. Regressionsmodelle)
- Modellierung mit Gleichungssystemen
- Modellierung unter Verwendung von Differentialgleichungen
- Mathematische Epidemiemodelle
- Modellierung mittels Graphen
- Zelluläre Automaten
- Chaostheorie und Fraktale
- Modellanpassung (Datenbasierte Schätzverfahren für Parameter im Modell, Ausgleichsrechnung)
Die Studierenden besitzen einen Überblick über wesentliche Arten der mathematischen Modellierung. Sie können eigenständig praktische Fragestellungen in passende mathematische Modelle zu überführen. Hinsichtlich der Wahl des Modells ist den Studierenden möglich die Modellkomplexität und Interpretierbarkeit im Kontext der zugrunde liegenden Fragestellung zu diskutieren. Die Studierenden beherrschen grundlegende Lösungsmethoden für die behandelten Modelle und sind in der Lage die Lösungen
adäquat zu interpretieren. Darüber hinaus sind die Studierenden mit grundlegenden Arten
der datenbasierten Parameteranpassung für gegeben Modelle vertraut.
Wird vom Vorlesenden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.