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Höhere Mathematik 2

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Höhere Mathematik 2
Modulbezeichnung (engl.): Higher Mathematics 2
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.04.2016
Code: KI835
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P222-0054
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V (2 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
3
Studiensemester: 2
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 01.04.2003]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

KI835 (P222-0054) Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.04.2016 , 2. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 30 Veranstaltungsstunden (= 22.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 67.5 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
KI735 Höhere Mathematik 1


[letzte Änderung 01.04.2003]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Dozent/innen:
Prof. Dr. Barbara Grabowski


[letzte Änderung 01.04.2003]
Labor:
Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning (5306)
Lernziele:
Die Studierenden erlernen stochastische Methoden, die bei der technischen Realisierung von Kommunikation in vielfältiger Weise Anwendung finden. So können sie diese bei der Signalübertragung (optimale Codierung) und bei der Optimierung von Kommunikationssystemen (Performance-Analyse, Stabilitätsverhalten) anwenden.  
 


[letzte Änderung 04.04.2006]
Inhalt:
1. Mathematische Methoden in der Verkehrstheorie
1.1. Einführung in die Grundlagen
1.2. Markow-Ketten
1.3. Geburts-und Todesprozesse
1.4. Warteschlangen
1.5. Anwendungen bei der Verkehrsmessung
  
2. Mathematische Methoden in der Informations- und Codierungstheorie
2.1. Die Entropie
2.2. Informationsquellen, optimale Quellcodierung
2.3. Kanäle, optimale Kanalcodierung
2.4. Mathematische Methoden der Mustererkennung

[letzte Änderung 04.04.2006]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Die Vorlesung findet zu 50% im PC-Labor AMSEL "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning" statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele mit ActiveMath:Statistik, R und AWESIM zu den vermittelten Methoden durchgeführt.
    
Weiterhin wird das eLearning-System ActiveMath-Statistik (AMSEL-PC-Labor 5306) eingesetzt. Die Studenten lösen Hausaufgaben und Übungsaufgaben mit diesem System.


[letzte Änderung 16.04.2011]
Literatur:
GRABOWSKI B., Stochastik  für Kommunikationsinformatiker, e-Lerning-Buch in ACTIVEMATH
KLIMANT, Piotraschke,Schönfeld: Infomations- und Kodierungstheorie, B.G.Teubner, Leipzig, 1996
WAHRMUTH E., Mathematische Modelle  in der Simulation diskreter Systeme, ZFH Koblenz, 2002

[letzte Änderung 04.04.2006]
Modul angeboten in Semester:
SS 2017, SS 2016, SS 2015, SS 2014, SS 2013, ... 
[Sun Dec 22 21:10:42 CET 2024, CKEY=hm2, BKEY=kim, CID=KI835, LANGUAGE=de, DATE=22.12.2024]