FACHBEREICH BAUWESEN,HSKOBLENZ Seite 86 MODULHANDBUCH BAUINGENIEURWESEN
Stand: 22.03.2017 Lehrveranstaltung Kurzbeschreibung Modulverantwortung Vorkenntnisse Dauer Lehrform Credits
MATH-4 - Operations Research
Lineare und nicht lineare Optimierungsverfahren Prof. Dr.-Ing. Bogacki
MATH-3 15 Wochen 2 SWS Vorlesung 2,5 CP
MATH-4b
Arbeitszeiten Vorlesung Übung Projekt Prüfung Summe Präsenzzeit
Selbststudium Leistungsnachweis
29 30 -
0 0 -
0 0 -
1 15 PL
30 45 75
Legende SL: Studienleistung; PVL: Prüfungsvorleistung; PL: Prüfungsleistung
Lernziele
Die Fähigkeit, Methoden des Operation Research zur Lösung von Aufgabenstellungen in der in der Berufspraxis des Bauingenieurs anzuwenden. Die Studierenden erlernen selbstständiges Arbeiten, analytisches Denken, Team- und Kooperationsfähigkeit, Selbstlernkompetenz und den Transfer zwischen Theorie und Praxis.
Inhalte
- Gradientenverfahren
- Lineare Programmierung
- Dynamische Programmierung
- Genetische Algorithmmen
Voraussetzungen für die Vergabe von Creditpoints Bestandene schriftliche Prüfungsleistung
Literatur
Hadley, G.F.: Linear Programmin. Addison-Wesley, Tokio 1969 Müller-Mehrbach, H.: Operations Research. Vahlen, Berlin 1969 Unterrichtsmaterial
Vorlesungsmanuskript
Master-Schwerpunkt: Allgemein
FACHBEREICH BAUWESEN,HSKOBLENZ Seite 87 MODULHANDBUCH BAUINGENIEURWESEN
Stand: 22.03.2017 Lehrveranstaltung Kurzbeschreibung
Lehre Vorkenntnisse Dauer Lehrform Credits
MATH-4 - Statistische Methoden
Stichproben, Wahrscheinlichkeit, Verteilungsfunktion, Prüfverfahren, Zeitreihenanalyse
Prof. Dr.-Ing. Bogacki MATH-2
15 Wochen
2 SWS Vorlesung 2,5 CP
MATH-4a
Arbeitszeiten Vorlesung Übung Projekt Prüfung Summe Präsenzzeit
Selbststudium Leistungsnachweis
29 30 -
0 0 -
0 0 -
1 15 PL
30 45 75
Legende SL: Studienleistung; PVL: Prüfungsvorleistung; PL: Prüfungsleistung
Lernziele
Die Fähigkeit, grundlegende statistische Methoden zur Lösung von Aufgabenstellungen in der Berufspraxis des Bauingenieurs anzuwenden. Die Studierenden erlernen selbstständiges Arbeiten, analytisches Denken, Team- und Kooperationsfähigkeit, Selbstlernkompetenz und den Transfer zwischen Theorie und Praxis.
Inhalte
- Deskriptive Statistik: Häufigkeitsverteilung, Statistische Kennwerte einer Stichprobe, Korrelation
- Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie
- Induktive Statistik: Verteilungsfunktionen und deren Kennwerte, Ausgewählte Verteilungsfunktionen
- Statistische Prüfverfahren: Prüfung von Hypothesen, Konfidenzintervall, Prüfverfahren für metrische Variablen
- Zeitreihenanalysen
Voraussetzungen für die Vergabe von Creditpoints Bestandene schriftliche Prüfungsleistung
Literatur
Lothar Papula: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Band 3.
Vieweg Verlag, 12. Auflage, 2009 Unterrichtsmaterial
Vorlesungsmanuskript, Übungsbeispiele, Tafel, Statistik-Software Master-Schwerpunkt: Allgemein
