Universität Wien

250014 VO Mathematische Modellierung (2024S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 25 - Mathematik
VOR-ORT

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine

Die Zeiten und Ort von VO und SE haben sich in Absprache mit den Studierenden ab 14 März geändert wie folgt:

Ort : immer der "MMM - WPI Seminarraum 8.135" im 8. Stock, nicht der HS11 !

Zeiten:
Vorlesung ("VO) :
Donnerstag 11h30 - 13h15

Freitag 12h45 - 13h45

Übung ("PS"): Donnerstag 15h30 - 16h45


Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Mathematische Modelle im weiteren Sinn werden in allen Wissenschaften verwendet. Wir präsentieren einige grundlegende Konzepte mit ihren Stärken und Grenzen. Diese Lehrveranstaltung ist nicht nur für Bachelor Mathematik, sondern auch Studierende aller Bachelor und Master in MINT und Digital Sciences geeignet, die sich für mathematische Konzepte interessieren und Grundlagen von Analysis kennen.

Die primären Modelle der Mathematik sind in der Physik, wo die Vorlesung eine auf MathematikerInnen zugeschnittene Einführung bietet. Begriffe wie „Energie“, die in vielen Bereichen verwendet werden, können nur mit mathematischen „Formeln“ sauber modelliert werden.
Dabei sind (partielle) Differentialgleichungen eine wichtige Klasse von Modellgleichungen, vom 2. Newton’schen Gesetz über Schwingungs- und Wellengleichungen bis zur Hydrodynamik mit Navier-Stokes Gleichungen, wobei seriöse Modellierung auch Konzepte wie „schwache Lösungen“ benötigt.
Weiters behandeln wir Modelle in der Biologie, insbesondere Populationsdynamik.
„Numerische Modellierung" wird in fast allen Anwendungen gemacht, wo die beiden Begriffe "Modellgleichung" und "numerische Lösung" vermischt werden, die mathematisch streng betrachtet getrennt sind. Weiters werden die Grundideen von "Statistischer Modellierung" und "Machine learning" präsentiert.

Skriptum der Vortragenden wird jeweils VOR der Vorlesung an die Studierenden gesandt (per e-mail, doodle) und als Papierkopie ausgeteilt,
dazu ergänzende Skripten.

In den parallelen „Übungen“ (ProSeminar genannt) werden Beispiele zum Stoff selbst erarbeitet und präsentiert, dazu am Ende ein "Team-Projekt", wo 3-4 Studierende kooperativ ein Modell ausarbeiten und gemeinsam präsentieren.

A) Mathematische Modellierung in der Physik:
0) Formel -> Funktion -> (Differential)gleichung.
1) grundlegende Modelle:
1a) Teilchen-Mechanik, (Dreh)Impuls/erhaltung, Energie/erhaltung,
Bewegungsgleichungen: gewöhnliche Differentialgleichungen,
Gravitationskraft, Elektrostatik: Newton'sches Potential
1b) Kontinuums-Mechanik: partielle Differentialgleichungen
1c) Schwingungsgleichung, Einführung Fourierentwicklungen,
Wellengleichung

2) Modellhierarchien:
2a) Skalierung von Modellgleichungen, dimensionslose (kleine) Parameter
2b) Paradebeispiel: "der senkrechte sehr hohe Wurf"
2c) reduzierte Gleichung und Störungstheorie:
reguläre Störungen - "asymptotische Entwicklungen";
singuläre Störungen – „Grenzschichten“
2d) Störungen der Schwingungsgleichung
2e) Mathematische Modelle für Wetter / Klima

B) Modelle in Biologie/Medizin und Sozialwissenschaften
3a) Wachstums-Modelle diskret/kontinuierlich
Iterationen, Fibonacci-Folgen,…
Grundideen von Dynamische Systemen, „Stabilität“,…
3b) Räuber-Beute Modelle, Lotka-Volterra Gleichungen
3c) Epidemie-Modelle, SIR-X Modelle
3d) Modellierung von Verkehrsfluss, Burgers Gleichung
3e) Mean Field Models für „Tier/Menschenströme“

C) Modellierung in den Anwendungen
4a) numerische Modellierung
4b) stochastische/statistische Modellierung
4c) „Modellierung“ mit Machine learning

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Prüfung am/nach Ende der Lehrveranstaltung, wo ausgehend von den eigenen Ausarbeitungen der Übungsbeispiele eine Kenntnis der wesentlichen Theorie der Vorlesung gezeigt wird.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Alles wesentliche muss verstanden sein,
es müssen keine Beweise auswendig reproduziert werden.

Prüfungsstoff

Alles wesentliche der Vorlesung muss verstanden sein,
es müssen keine Beweise auswendig reproduziert werden.

Literatur

- Skriptum der Vortragenden (Mauser & Stimming, zusammen mit Bäumer)

wird jeweils VOR der Vorlesung an die Studierenden gesandt (per e-mail, doodle) und als Papierkopie ausgeteilt.

- Christiane Kuttler: "Mathematische Modellbildung" (Skriptum)

- Christian Schmeiser: "Angewandte Mathematik" (Skriptum)

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

AE10

Letzte Änderung: Fr 12.04.2024 11:06