| Dauer: 
 1 Semester
 | Angebotsturnus: 
 Jedes Wintersemester
 | Leistungspunkte: 
 4
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  |  Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:Master Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges FachsemesterMaster Entrepreneurship in digitalen Technologien 2020 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges FachsemesterMaster Medizinische Informatik 2019 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges FachsemesterMaster Medizinische Informatik 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges FachsemesterMaster Informatik 2014 (Modulteil eines Wahlmoduls), Modulteil, Beliebiges Fachsemester
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  |   |  Lehrveranstaltungen:  MA4450-Ü: Modellierung biologischer Systeme (Übung, 1 SWS)MA4450-V: Modellierung biologischer Systeme (Vorlesung, 2 SWS) |  Workload:  65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung45 Stunden Präsenzstudium10 Stunden Prüfungsvorbereitung |  | 
  |   |  Lehrinhalte:  |   |  Einfache zeitdiskrete deterministische ModelleStrukturierte zeitdiskrete PopulationsdynamikErzeugende Funktionen, Galton-Watson-ProzesseModellierung von Daten und Datenanalyse |  | 
  |  Qualifikationsziele/Kompetenzen:  Studierende haben Kenntnis von elementaren zeitdiskreten Modellen zur Modellierung biologischer ProzesseSie entwickeln die Fähigkeit, Ideen aus verschiedenen mathematischen Disziplinen zusammenzuführenSie haben Kompetenzen in Datenanalyse und ModellierungSie entwickeln Kompetenzen zur interdisziplinären Arbeit | 
  |  Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:  ÜbungsaufgabenPrüfungsform hängt vom übergeordneten Modul ab | 
  |  Setzt voraus:  | 
  |  Modulverantwortlicher:  Lehrende:  | 
  | Literatur: F. Braer, C. Castillo-Chavez: Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology - New York: Springer 2000H. Caswell: Matrix Population Modells - Sunderland: Sinauer Associates 2001S. N. Elaydi: An Introduction to Difference Equations - New York: Springer 1999B. Huppert: Angewandte Lineare Algebra - Berlin: de Gruyter 1990U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik - Wiesbaden: Vieweg 2002E. Seneta: Non-negative Matrices and Markov Chains - New York: Springer 1981 | 
  |  Sprache:Wird nur auf Deutsch angeboten
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  |  Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:- Keine (Die Kompetenzen der vorausgesetzten Module werden für dieses Modul benötigt, die Module stellen aber keine Zulassungsvoraussetzung dar.)
 
 Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
 - Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.
 
 Teil von CS4441.
 VL ist identisch mit der im Modul MA4450-MML.
 
 (Ist Modulteil von CS4441, CS4516-KP12)
 (Ist ähnlich MA4450-MML)
 Veranstaltungen werden auch genutzt in CS4442-KP12.
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  | Letzte Änderung:16.11.2021 | 
 
 
	
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