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| Code: MST.NUM |
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4V (4 Semesterwochenstunden) |
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5 |
| Studiensemester: 1 |
| Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
Klausur
[letzte Änderung 22.01.2020]
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MST.NUM (P231-0012) Mechatronik/Sensortechnik, Master, ASPO 01.04.2016
, 1. Semester, Pflichtfach
MST.NUM (P231-0012) Mechatronik/Sensortechnik, Master, ASPO 01.10.2011
, 8. Semester, Pflichtfach
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
MST.IAO Industrieorientierte mathematische Algorithmen für Computervision
MST.STA Statistik II
[letzte Änderung 27.10.2015]
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Gerald Kroisandt |
Dozent/innen: Prof. Dr. Gerald Kroisandt
[letzte Änderung 27.10.2015]
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Lernziele:
Statistische und numerische Methoden spielen in den Ingenieurstudiengängen, speziell auch in der Mechatronik , u.a. bei der Planung von Experimenten und Auswertung von Beobachtungsdaten, bei der Modellierung, Simulation und Optimierung von Prozessen, beim Erkennen und Modellieren von Zusammenhängen eine große Rolle.
In diesem Kurs werden zunächst die numerischen Methoden, deren Grundlagen
im Bachelor-Studiengang gelegt wurden vertieft.
Weiterhin werden Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, die für o.g. Anwendungen nötig sind, vermittelt. Darauf aufbauend werden anschließend typische Anwendungen in Physik und Technik behandelt. Nach der Vorlesung sind die Studenten in der Lage, komplexere numerische und statistische Probleme, mit denen Ingenieure in der Praxis in Berührung kommen , selbständig und in Kommunikation mit Mathematikern zu lösen .
[letzte Änderung 28.01.2010]
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Inhalt:
I.Numerik
1. Arbeit mit Matlab und Simulink (Wiederholung)
2. Lineare und nichtlineare Gleichungssysteme
3. Diskrete/Schnelle Fouriertransformation
4. Numerische Integration und Differentiation (Fortsetzung vom Bachelor)
5. Anwendungen (Simulation mechatronischer Systeme) - Miniprojekt
II. Statistik
1. Beschreibende Statistik
1.1 Auswertung von Beobachtungsdaten
1.2 Maße zur Beschreibung von Zusammenhängen zwischen beobachteten
Merkmalen
2. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
2.1 Definition der Wahrscheinlichkeit
2.2 Diskrete und stetige Zufallsgrößen und Ihre Verteilungen
2.3. Spezielle stetige und diskrete Verteilungen
2.4. Reproduktions- und Grenzwertsätze und Anwendungen
3. Statistische Anwendungen in der Technik
3.1 Schätzen von Wahrscheinlichkeiten, Mitttelwerte und Streuungen,
Toleranzbereiche
3.2 Statistische Qualitätskontrolle
3.3 Versuchsplanung, Bestimmung des Beobachtungsumfanges, Wahl
wesentlicher Einflußgrößen
3.4 Regressions- und Korrelationsanalyse
3.5 Zeitreihenanalyse
3.6 Varianzanalyse
4. Einführung in R
4.1 Mini-Projekte
[letzte Änderung 28.01.2010]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Die Vorlesung findet zu 100% unter Verwendung der Technik des Labors "Angewandte Mathematik, Statistik, eLeraning" statt. Alle praktischen Übungen zur Vorlesung sowie das Lösen von Übungsaufgaben, Hausaufgaben und Fallstudien finden unter Verwendung des e-Learning-Systems MathCoach, CAS-Systemen, Statistik- und Mathematischer Numerik-Software statt (AMSEL-Labor: PC-Labor: "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning").
[letzte Änderung 16.04.2011]
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Literatur:
Brigham, FFT-Anwendungen, Oldenburg Verlag 1997
B.Grabowski: Statistik für Ingenieure technischer Fachrichtungen an Fachhochschulen, e-Lerning-Buch in ACTIVEMATH.
H.Weber: Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik für Ingenieure
Materialien:
Unter www.htw-saarland.de/fb/gis/mathematik:
1) Vorlesungs-Skript I und II (Internet)
2) Formelsammlungen 1 und 2 zum Skript I und II
3) Übungsaufgaben und Lösungen zum Skript I und II
4) Lernserver ACTIVEMATH
[letzte Änderung 10.04.2011]
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