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      Module
      Mathematik 2

      Mathematik 2

      Nummer
      mat2
      ECTS
      3.0
      Anspruchsniveau
      basic
      Inhaltsübersicht
      Die Mathematik gehört zu den zentralen Grundlagen des technischen Studiums. Dieses Modul baut auf dem Modul mat1 auf. Sie lernen unter anderem, was komplexe Zahlen sind (unabdingbar in der Elektrotechnik) oder wie man lineare Gleichungssysteme löst.
      • Komplexe Zahlen: Gauss’sche Zahlenebene, Darstellungsarten, Eulerformel, Grundrechenarten
      • Integralrechnung und Anwendungen der Differential- und Integralrechnung: Integrationsmethoden (Substitution, partielle Integration), numerische Integration, Extremalprobleme, Umkehrfunktionen, Mittelwerte, Taylorpolynom, Flächen, Anwendung in der Physik (Kinematik)
      • Lineare Gleichungssysteme, Matrizen und Vektoren: Gauss-Algorithmus, Rang, Lösungsverhalten, Vektoren, Matrizen, Matrizenprodukt, Inverse, angewandte Beispiele
      • Python (integriert): Funktionen, symbolisches und numerisches Integrieren, lineare Gleichungssysteme
      Lernziele
      Komplexe Zahlen Die Studierenden kennen komplexe Zahlen in ihren verschiedenen Darstellungsformen, können diese visualisieren und mit komplexen Zahlen Berechnungen durchführen Integralrechnung und Anwendungen Die Studierenden können Integrale, die im Ingenieurwesen vorkommen, mittels Substitution und partieller Integration berechnen. Die Studierenden kennen das Prinzip der numerischen Integralberechnung. Die Studierenden können mittels Integralrechnung Flächenberechnungen durchführen und kennen einige Anwendungen aus der Physik und Technik (Kinematik, Mittelwerte). Lineare Gleichungssysteme Die Studierenden kennen lineare Gleichungssysteme, können bei einfachen Problemstellungen solche aufstellen und lösen; sie können die Lösbarkeit eines Gleichungssystems beurteilen und die Lösungsmenge bestimmen. Python Die Studierenden können die mathematischen Techniken, die im Modul behandelt werden, auch mit Python umsetzen. Sie können Anwendungsaufgaben mit Python lösen und das Tool für Visualisierungen nutzen.
      Empfohlene Vorkenntnisse
      • Mathematik 1 (mat1)
      • Data Engineering 1 (dt1) (parallel)
      Leistungsbewertung
      Erfahrungsnote und schriftliche Modulschlussprüfung

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