Bachelor „Simulation Technology“ Übersicht über den ... · Das Profil „Biomechanik und...

Bachelor „Simulation Technology“ Übersicht über den Wahlbereich 3.-6. Semester

Liste vorgeschlagener Profile

Stand: Juli 2019

Inhalt 1 Allgemeines ................................................................................................................................................ 2

1.1 Überblick ............................................................................................................................................ 2

1.2 Ablauf Profilwahl Bachelor ................................................................................................................ 4

1.3 Ausblick für den Master..................................................................................................................... 5

2 Biomechanik und Systembiologie .............................................................................................................. 6

3 Computational Fluid Dynamics .................................................................................................................. 8

4 Computational Mechanics ....................................................................................................................... 10

5 Data Science ............................................................................................................................................. 13

6 Simulationsmethoden in Chemie und Physik .......................................................................................... 15

7 Profile mit Schwerpunkt Informatik ........................................................................................................ 18

7.1 Überblick .......................................................................................................................................... 18

7.2 Modellbildung und Visualisierung ................................................................................................... 20

7.3 Datenmanagement und Verteilte Systeme ..................................................................................... 21

7.4 Technische Informatik ..................................................................................................................... 22

8 Simulationsmethoden in der Physik ........................................................................................................ 23

9 Technische Kybernetik ............................................................................................................................. 26

10 Umweltsimulation ................................................................................................................................... 28

11 Simulation in den Wirtschaftswissenschaften ......................................................................................... 31

12 Wissenschaftliches Rechnen .................................................................................................................... 33

1 Allgemeines

1.1 Überblick

Im 3. und 4. Semester gibt es einen Wahlpflichtbereich. Hier müssen insgesamt drei Module im Umfang von mindestens 18 ECTS gewählt werden. Es ist ein Modul aus dem Pool WP-NUM zu wählen. Aus den Pools WP-ING, WP-NW und WP-INF sind insgesamt 2 Module aus verschiedenen Pools zu wählen.

Pools 3. Semester (WiSe) 4. Semester (SoSe)

NUM - Numerik (genau EIN Modul muss gewählt werden)

N.N. „Numerische Mathematik 1 für SimTech“ (6 ECTS)

N.N. „Numerik A“ (9 ECTS)

(Namen und Modulnummern werden erst zum WS 2019 feststehen.)

78670 Numerische Grundlagen (6 ECTS)

ING - Ingenieurwissenschaften (max. ein Modul)

12320 Technische Thermodynamik 1 (6 ECTS) 12130 Strömungslehre I (6 ECTS) 10660 Fluidmechanik I (6 ECTS)

INF - Informatik (max. ein Modul)

78730 Theoretische Informatik III (6 ECTS)

10110 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (6 ECTS)

NW - Naturwissenschaften (max. ein Modul)

46800 Einführung in die molekulare Quantenmechanik (6 ECTS)

35810 Computational Biochemistry (6 ECTS)

Im Wahlbereich ab dem 3. Semester können vorgegebene Profile gewählt werden oder auch Module frei kombiniert werden. Hierbei können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen Studiengänge der Universität Stuttgart gewählt werden, für die eine benotete Studienleistung oder Modulprüfung abzulegen ist. Es ist auf jeden Fall darauf zu achten, in der Summe mindestens 36 ECTS zu erreichen. Die Summe aus ECTS im Wahlpflichtbereich und im Wahlbereich kann mindestens 18+36 = 54 ECTS und höchstens 60 ECTS betragen.

Der Wahlbereich bietet die Möglichkeit, das Studium genau auf die eigenen Interessen auszurichten. Die hier zusammengestellten Profile zeigen eine mögliche sinnvolle Zusammenstellung von Modulen und sollen als Orientierungshilfe dienen. Empfehlenswert ist es, nicht nur Module des eigenen Schwerpunkts zu wählen, sondern den Wahlbereich auch als Möglichkeit zu sehen, in andere Bereiche Einblick zu erhalten. Bei Fragen wenden Sie sich einfach an die Ansprechpartner der Profile oder an die Studiengangsmanagerin.

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Übersicht Studium BSc SimTech (PO 2019):

Semester 1 2 3 4 5 6

Mod.nr. Modulname ECTS ECTS ECTS ECTS ECTS ECTS

SIM 46810 Einführung in die Simulationstechnologie 1 4 2 46820 Einführung in die Simulationstechnologie 2 6 40640 SimTech-Seminar (BSc) 3 46840 Modellierung komplexer Systeme 6 46860 Projektarbeit Simulation Technology 9 55730 Statistik und Optimierung für Sim.Wiss. 6 25440 Propaedeuticum 6 80020 Bachelor-Arbeit 12 NW 39340 Grundlagen der Experimentalphysik I + II 9 6 ING 14400 Technische Mechanik I 6 14410 Technische Mechanik II 6 INF 46830 Grundlagen der Informatik (SimTech) 9 24090 Datenstrukturen u. Algorithmen (SimTech) 6 MAT 11760 Analysis I 9 11770 Analysis II 9 46780 Fortgeschrittene Analysis für SimTech 1 9 46790 Fortgeschrittene Analysis für SimTech 2 6 46850 Numerische Lineare Algebra 3 SQ 31070 Wissenschaftstheorie 3 SQ aus dem Uni-Katalog 3

Wahl ( 36 ECTS )

Module aller ingenieur- und naturwiss. Studiengänge

12 12 12

Wahl-Pflicht

( 18 ECTS ) s. extra Tabelle 18

Anmerkung: Diese Broschüre hat informativen Charakter. Ausschlaggebend ist in jedem Falle die jeweils gültige Prüfungsordnung.

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1.2 Ablauf Profilwahl Bachelor

Überblick

Studierende müssen bis Ende Oktober (= Beginn 3. Semester) ein Vertiefungsprofil (Wahlbereich) gewählt haben. Die Wahl geschieht mit einem Vordruck (siehe Webseite Studiengang), der von dem Mentor/der Mentorin oder von der Ansprechperson des Profils gegengezeichnet wird. Änderungen von Zweigwahl und Profilwahl müssen von dem Mentor/der Mentorin oder von der Ansprechperson des Profils gegengezeichnet werden.

Wichtig ist, dass die Summe der ECTS für den Wahlbereich mindestens 36 ECTS beträgt. Es dürfen nur Module gewählt werden, für die eine benotete Studienleistung oder Modulprüfung durchgeführt wird.

• Der Profilplan muss bis Ende Oktober (= Beginn 3. Semester) festgelegt werden. • Der Studierende füllt den Vordruck aus (entweder vorgeschlagene „fertige“ Profile oder eigene

Kombination von Modulen) und bespricht die Modulwahl mit dem Mentor bzw. den Ansprechpartnern für das jeweilige Profil.

• Änderungen im Profilplan sind jederzeit möglich. Die Änderungen müssen mit dem Mentor/der Mentorin bzw. den Ansprechpersonen für das jeweilige Profil abgesprochen werden und von ihm/ihr gegengezeichnet werden.

• Es können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen Studiengänge der Universität Stuttgart gewählt werden. Es dürfen jedoch nur Module gewählt werden, für die eine benotete Studienleistung oder Modulprüfung durchgeführt wird.

• Grundsätzlich umfasst dies auch Module aus den Master-Studiengängen. Diese Module sind im Übersichtsplan zu kennzeichnen. Es sollte nicht mehr als ein Modul aus dem Master-Level gewählt werden.

• Es sollten nicht mehr als zwei Seminare im Wahlbereich gewählt werden. • Einzelne Module sind nur änderbar, wenn noch keine Leistung erbracht wurde oder innerhalb der

Frist abgemeldet wurde. • Sobald der Studierende in einem Modul / in einer Prüfung eine Note erhalten hat bzw. bestanden

oder nicht bestanden hat, ist ein Wechsel nicht mehr möglich. • Wenn ein Studierender eine Prüfung mitschreibt, die nicht im ausgefüllten Profilplan vorgesehen

war, bedarf es der Genehmigung durch den Prüfungsausschussvorsitzenden diese Änderung nachträglich zu genehmigen.

• Änderungen im Übersichtsplan können durch Streichen/Hinzufügen durchgeführt werden.

Vorgehensweise

1. Studierender füllt Vordruck aus 2. Studierender MentorIn/Profilansprechperson: zeichnet ab 3. Studierender Studiengangsmanagerin: zeichnet ab 4. Studierender Prüfungsamt: Prüfungsamt zeichnet ab, nimmt Kopie zu den Akten, Original des

Vordrucks verbleibt beim Studierenden

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1.3 Ausblick für den Master

Für jedes vorgeschlagene Profil wird auch ein Ausblick gegeben, wie man die eingeschlagene Richtung dort im Wahlbereich weiter verfolgen kann.

Die Makrostruktur des Masters Simulation Technology ist in der Abbildung unten dargestellt.

Im Wahlbereich vom 1. bis zum 3. Semester sind je Semester Module im Umfang von in der Regel 18 ECTS zu wählen. Hierbei können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen Master-Studiengänge der Universität Stuttgart gewählt werden, für die eine benotete Modulprüfung abzulegen ist. Bis zu maximal 24 ECTS können als Wahlmodule auch Module aus den Bachelorstudiengängen gewählt werden. Es ist auf jeden Fall darauf zu achten, in der Summe mindestens 54 ECTS zu erreichen. Die angegebene Summe darf um maximal 6 ECTS überschritten werden.

Bei den vorgeschlagenen Profilen wird davon ausgegangen, dass der Master im Wintersemester begonnen wird. Grundsätzlich ist ein Beginn im Sommersemester jedoch auch möglich.

Im Wahlbereich gibt es keine feste Unterteilung in Kern- und Ergänzungsmodule. Es sollte jedoch beachtet werden, dass die Auswahl den Studierenden eine breite und methodische Ausbildung ganz im Sinne des Geistes von SimTech ermöglicht. In dieser Broschüre sind Module, die eher einen ergänzenden Charakter haben, entsprechend mit „E“ gekennzeichnet.

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2 Biomechanik und Systembiologie

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP „Numerik A“ N.N. 9 4. Semester „Numerik B“ (ehemals Numerische Mathematik 2) N.N. 9 Biomechanik der biologischen Bewegung 49010 6 5. Semester Dynamik biologischer Systeme 16720 6 Höhere Mechanik I: Einführung in die Kontinuumsmechanik und in die

Materialtheorie 15830 6

6. Semester Stochastische Prozesse und Modellierung 43910 6 Zellbiologische und Physiologische Grundlagen 38130 6

Prof. Oliver Röhrle

Institut für Modellierung und Simulation Biomechanischer Systeme Lehrstuhl für Kontinuumsbiomechanik und Mechanobiologie Pfaffenwaldring 5a

www.mechbau.uni-stuttgart.de/ls2/jrg/

Telefon: 685-66284 E-Mail: [email protected]

Weitere Ansprechparter: Prof. Nicole Radde Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Systems Theory in Systems Biology E-Mail: [email protected]

Prof. Syn Schmitt Institut für Modellierung und Simulation Biomechanischer Systeme E-Mail: [email protected]

Eine zentrale Vision von SimTech ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Menschmodells, das sogenannte „Overall Human Model“ (OHM). Ein Teil dieser Vision besteht darin, mit Hilfe von Simulationsmethoden individuell abgestimmte Gesundheitsfürsorge zu ermöglichen. Die Vision des OHM richtet sich gleicher-maßen an die mechanische Beanspruchung sowie an Umweltfaktoren, welche das elektrochemische und biologische Gleichgewicht des menschlichen Körpers beeinflussen. Ferner sind diese elektrochemischen, biologischen und mechanischen Faktoren gekoppelt und können daher wechselseitig wirken.

Die Grundlagen für die Weiterentwicklung neuer Methoden und Anwendungen, welche in das OHM einfließen sollen, sind vielfältig. Sie reichen von fundierten Kenntnissen in der Mathematik, Physik, Chemie, (Bio-) Mechanik, Numerik, Informatik und (System-)Biologie bis hin zu anwendungsbezogenem Spezialwissen aus der Physiologie, Anatomie und Medizin. Das Profil „Biomechanik und Systembiologie“ hat das Ziel, die notwendigen Grundlagen für diese Bandbreite zu schaffen.

Die rechnergestützte Biomechanik beschäftigt sich mit Fragen wie beispielsweise „Welche Kräfte wirken auf den Körper? Wie viel Kraft ist nötig, um eine bestimmte Bewegung zu erzeugen? Welche Belastungen resultierenden daraus? Welches Schadenspotential ist vorhanden?“ Unglücklicherweise können die meisten physikalischen Größen, die notwendig sind, um diese Fragen zu beantworten, nicht direkt an einem lebenden Organismus/Lebewesen gemessen werden. Mit der rechnergestützten Biomechanik beabsichtigt man, diese Lücke mithilfe von Computermodellen zu schließen.

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Um Effekte von kleineren Skalen, z. B. auf zellulärer Ebene mit einfließen zu lassen, ist es nötig die Komponenten lebender Organismen und deren Interaktionen zu untersuchen. Dabei war und ist die klassische Biologie sehr erfolgreich. Für ein darüber hinausgehendes quantitatives und prognosefähiges Verständnis ist nun ein Übergang zur Systembiologie erforderlich. Für diesen Übergang werden dynamische mathematische Modelle für biologische Netzwerke dringend benötigt, welche biologische Systeme auf einzelnen Skalen beschreiben und über viele Skalen hinweg koppeln. Numerische Simulationen und rechnergestützte Analysen dieser Modelle erfordern die Entwicklung neuer simulationstechnischer Methoden.

Weiterführung im Master-Studiengang

Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Kontinuumsbiomechanik 25130 6 # Introduction to Systems Biology 30080 6

Biorobotik (oder im Tausch mit „Statistische Lernverfahren und stochastische Regelung“ im 3. Semester)

47300 6

2. Semester Master 18 Non-linear Computational Mechanics of Structures 68740 6

E Selected Topics in the Theories of Plasticity and Viscoplasticity 16100 6 E Foundations of Continuum Thermodynamics for Single- and Multiphasic

Materials (COMMAS) 68890 6

#, E Systems Theory in Systems Biology 51940 6 #, E Rechnerpraktikum zu Systemtheorie in der Systembiologie 46680 6

E Introduction to Neuromechanics 72940 3 3. Semester Master 18 Statistische Lernverfahren und stochastische Regelungen (oder im 1.

Semester) 67140 6

Bioinformatik und Biostatistik I (für Interessierte gibt es auch noch einen 2. Teil)

12010 6

E Elemente der nichtlinearen Kontinuumsthermodynamik 16110 6 E Einführung in die Modellreduktion mechanischer Systeme 67150 6

#: wird derzeit nicht angeboten E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

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3 Computational Fluid Dynamics

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP* Technische Thermodynamik I 12320 6 4. Semester Technische Thermodynamik II - Auflagenmodul Maschinenbau 55780 6 WP* Fluidmechanik I 10660 6 Numerische Simulation 67310 6 5. Semester Fluidmechanik II 10840 6 Homogenization in porous media 76890 6 ** CFD-Programmierseminar (oder im 6. Semester) 44170 3 6. Semester Numerische Methoden in der Fluidmechanik [auf Deutsch im WS]

(Modeling of Hydrosystems) [auf Englisch im SS] 15020 (50140)

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weitere Module 6 *: Eins der beiden Module kann im Wahlpflichtbereich gewählt werden, das andere im Wahlbereich.

**: Das CFD-Programmierseminar wird in jedem Semester angeboten (WS + SS).

Prof. Rainer Helmig

Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung Pfaffenwaldring 61

www.hydrosys.uni-stuttgart.de


Weitere Ansprechparter: Prof. Claus-Dieter Munz Institut für Aerodynamik und Gasdynamik E-Mail: [email protected]

Prof. Christian Rohde Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation E-Mail: [email protected]

Prof. Bernhard Weigand Institut für Thermodynamik der Luft- und Raumfahrt E-Mail: [email protected]

Die technische Strömungsmechanik ist historisch die Ingenieurwissenschaft, die als erste intensiv die numerische Simulation von Strömungsphänomenen eingesetzt hat. Grundlage sind hierbei mathematische Modelle, die in der Regel aus partiellen Differentialgleichungen bestehen. Umgekehrt sind dadurch viele neue Entwicklungen in der Angewandten Analysis und Numerischen Mathematik angestoßen worden. Aus diesem interdisziplinären Ansatz heraus entstand der Bereich Computational Fluid Dynamics (CFD).

Heute werden CFD-Techniken standardmäßig in allen Entwurfsprozessen zur Reduktion von Entwicklungskosten eingesetzt, angefangen von der Entwicklung von Verbrennungsmotoren über Wind-kraftanlagen, bis hin zu Flugzeugen. In anderen Fällen wie bei der Konzeption neuer Raumfahrzeuge, der Simulation von Strömungen kontaminierter Fluide im Untergrund oder der Dynamik des Blutes in Adern gibt es überhaupt keine experimentelle Alternative zur Simulation.

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Das Gebiet Computational Fluid Dynamics ist im Stuttgart Research Center for Simulation Technology mit Mitgliedern aus den Bereichen Bauingenieurwesen, Luft- und Raumfahrttechnik und Mathematik sehr gut aufgestellt. Auf dieser Basis soll die Vertiefungsrichtung CFD im BSc Simulation Technology aufgebaut werden. Hierbei sind sind Veranstaltungen aus der Angewandten Mathematik und der (technischen) Strömungsmechanik zu belegen.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Numerische Methoden in der Fluidmechanik (sofern im Bachelor nicht

gehört, Hinweis zur Sprache siehe dort) 15020 6

Einführung in die Numerik partieller Differenzialgleichungen 34910 6 E Numerische Strömungsmechanik 44920 6 E Thermodynamik der Gemische I 11320 6 E Analytische und numerische Methoden in der Luft- und Raumfahrt 40010 6 E Digitale Strömungsvisualisierung (oder im 3. Semester) 44240 3

2. Semester Master 18 1 Mathematische Methoden der Strömungsmechanik 44820 6 2 Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen 14980 6

E Analytische Lösungsmethoden für Wärme- und Stoffübertragungs-probleme

44050 3

E Grenzschichtdynamik und -kontrolle 44500 3 3. Semester Master 18 1 Spezielle Aspekte der Numerik 34950 6 2 Mehrphasenmodellierung in porösen Medien 15040 6

E Modellierung verfahrenstechnischer Prozesse 15910 6 * E Konstruktion von Discontinuous-Galerkin-Verfahren 44660 3 * E Programmierung von Discontinuous-Galerkin-Verfahren 45000 3

E Dimensionsanalyse 44260 3 ** E Numerische Modellierung von Mehrphasenströmungen 44910 3 ** E Ein- und Mehrphasenströmungen und deren Anwendungen in der

Industrie (wird WS und SS angeboten) 44320 3

1,2: Jeweils ein Vorschlag von sinnvollen Kombinationen E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

*: Es gibt auch das Modul „Discontinuous-Galerkin-Verfahren“ (44270), 6 ECTS, das aus den Modulen 44660 und 45000 besteht.

**: Es gibt auch das Modul „Mehrphasenströmungen, Anwendungen und Simulation“ (44840), 6 ECTS, das aus den Modulen 44910 und 44320 besteht.

Im Master-Studiengang kann eine Vertiefung wie folgt zusammengestellt werden:

Als Grundlagenfächer sind im 1. Semester die Module „Numerische Methoden in der Fluidmechanik“ und „Einführung in die Numerik partieller Differenzialgleichungen“ zu belegen. Im 2. und 3. Semester können dann aus drei Kernrichtungen zwei ausgewählte werden. Entweder mathematisch orientierte Module „Mathematische Methoden der Strömungsmechanik“ (Sem. 2) und „Spezielle Aspekte der Numerik“ (Sem. 3) oder Module der Hydrosystemmodellierung „Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen“ (Sem. 2) und „Mehrphasenmodellierung in porösen Medien“ (Sem. 3) oder Module der Strömungsmodellierung „Modellierung und Simulation von Strömungen I“ (Sem. 2), „Numerische Berechnung mehrphasiger Strömungen“ (Sem. 2), „Modellierung und Simulation von Strömungen II“ (Sem. 3).

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4 Computational Mechanics

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP „Numerik A“ N.N. 9 4. Semester „Numerik B“ (ehemals Numerische Mathematik 2) N.N. 9 WP Numerische Grundlagen 78670 6 Finite Elemente für Tragwerksberechnungen 10800 6 a Technische Mechanik III/2: Kinematik, Kinetik und Schwingungen von

Starrkörpern 48670 3

b Technische Mechanik IV für Mathematiker 14920 6 c Baustatik, Teil A 34190 3 5. Semester Höhere Mechanik I: Einführung in die Kontinuumsmechanik und in die

Materialtheorie 15830 6

a Maschinendynamik 16260 6 c Baustatik, Teil B 34190 6 6. Semester Nichtlineare Schwingungen 33330 3 Engineering Materials I (COMMAS) 23850 3

a, b, c: jeweils Alternativen

Prof. Manfred Bischoff

Institut für Baustatik und Baudynamik Pfaffenwaldring 7

www.ibb.uni-stuttgart.de


Weitere Ansprechpartner: Prof. Peter Eberhard Institut für Technische und Numerische Mechanik E-Mail: [email protected]

Prof. Marc-André Keip Institut für Mechanik (Bauwesen) E-Mail: [email protected]

Computational Mechanics (auf Deutsch als computerorientierte Mechanik oder numerische Mechanik bezeichnet) ist eine wissenschaftliche Disziplin, zu der heute fast alle Universitäts-Institute beitragen, die sich mit Mechanik bzw. Statik und Dynamik beschäftigen. Auch die Informatik und angewandte Mathematik beschäftigen sich mit entsprechenden Modellen und Methoden (in der Informatik wird auch der Begriff „wissenschaftliches Rechnen“ verwendet.). Definitionsgemäß handelt es sich um computerorientierte Modelle, Methoden und Algorithmen zur Beschreibung und Lösung von Problemen der Mechanik. Computational Mechanics hat sich neben Theorie und Experiment als „dritte Säule“ in Wissenschaft und Praxis etabliert.

Im Rahmen des Studiengangs Simulation Technology konzentriert sich die Vertiefungsrichtung Computational Mechanics (CM) auf Probleme der Kontinuumsmechanik und der Strukturmechanik, einschließlich der Dynamik. Eine der wichtigsten Methoden innerhalb der CM ist die Finite-Elemente-Methode, die auch in der Praxis längst etabliert ist. Typische Anwendungen findet man in allen

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Ingenieurdisziplinen, dazu gehören beispielsweise die Crash- und Umformsimulation im Automobilbau und die Berechnung und Bemessung von Flächentragwerken im Bauingenieurwesen oder auch Probleme der Geomechanik, der Umweltmechanik und der Biomechanik.

An der Universität Stuttgart wird seit mehr als vierzig Jahren international beachtete Spitzenforschung im Bereich Computational Mechanics betrieben; sie ist eines der wichtigsten Standbeine der Grundlagen-forschung in den Ingenieurwissenschaften und der angewandten Mathematik. Grundlagen der Mechanik, der Strukturmechanik und der angewandten Mathematik im Bachelor-Studiengang

In der Vertiefungsrichtung sind Veranstaltungen aus der Mathematik und der Technischen Mechanik zu belegen. Die grundlegenden Kenntnisse in der Mechanik wurden bereits im 1. und 2. Semester mit Technischer Mechanik I und II gelegt. Für die grundlegenden mathematischen Kenntnisse muss eine Numerik-Veranstaltung belegt werden, dies ist über den Wahlpflichtbereich abgedeckt.


Schwerpunkt Computational Continuum Mechanics (CCM)

Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Elemente der Nichtlinearen Kontinuumsthermodynamik/

Geometrische Methoden der Nichtlinearen Kontinuumsmechanik und Kontinuumsthermodynamik

16110/ 16150

6

Numerik und Programmentwicklung für Finite Elemente 25190 6 E Einführung in die Numerik Partieller Differentialgleichungen 34910 9

2. Semester Master 18 Einführung in die Kontinuumsmechanik von Mehrphasenmaterialien/

Theoretische und Computerorientierte Materialtheorie 16120/ 16180

6

Engineering Materials I (COMMAS) 23850 3 Nichtlineare Schwingungen 33330 3

E Micromechanics of Materials and Homogenization Methods 68780 6 E Selected Topics in the Theories of Plasticity and Viscoplasticity 16100 6

3. Semester Master 18 Kontinuumsbiomechanik 25130 6 Micromechanics of Smart and Multifunctional Materials 16160 6

E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule Schwerpunkt Computational Structural Dynamics (CSD) Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Baustatik 34190 9 a Fahrzeugdynamik 30030 3 b Optimization of Mechanical Systems 30060 3 Computerorientierte Methoden für Kontinua und Flächentragwerke 24930 6 2. Semester Master 18 Computational Contact Mechanics 69460 6 Non-linear Computational Mechanics of Structures 68740 6

E Flexible Mehrkörpersysteme 30040 6 E Modellreduktion in der Mechanik 50270 3

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3. Semester Master 18 Variational Methods in Structural Dynamics 79250 6 Numerik und Programmentwicklung für Finite Elemente 25190 6

E Fuzzy-Methoden 33360 6 E Experimentelle Modalanalyse 31690 3

Computational Methods for Shell Analysis 68750 6 E Einführung in die Modellreduktion mechanischer Systeme 67150 6

a, b: Alternativen E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

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5 Data Science

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Einführung in Data Science 68650 6 WP-B Grundlagen der Künstlichen Intelligenz 10110 6 WP-C Computational Biochemistry 35810 6 4. Semester Machine Learning 29470 6 C Höhere Mechanik II: Numerische Methoden der Mechanik 15840 6 5. Semester A Wahrscheinlichkeitstheorie 11830 9 A Mathematische Statistik 11870 9 B Grundlagen der Informationssicherheit 68640 6 B Informationsvisualisierung und visuelle Analytik für Data Science 68670 6 C Data Processing for Engineers and Scientists 100040 6 C Echtzeitdatenverarbeitung 12350 6 C Molecular Quantum Mechanics 35860 6 C Simulation Methods in Physics for SimTech I 40520 6 6. Semester C Computational Chemistry 17740 6 C Simulation Methods in Physics for SimTech II 38240 6

A: Module für eine eher mathematische Ausrichtung B: Module für eine eher Informatik-orientierte Ausrichtung C: Module für eine natur- oder ingenieurwissenschaftliche Ausrichtung

Prof. Marc-André Keip

Institut für Mechanik (Bauwesen) Pfaffenwaldring 7

https://www.mechbau.uni-stuttgart.de/ls1/


Weitere Ansprechpartner: Dr.-Ing. Felix Fritzen Institut für Mechanik (Bauwesen) E-Mail: [email protected]

Prof. Dirk Pflüger Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Abteilung Simulation Software Engineering E-Mail: [email protected]

Prof. Ingo Steinwart Institut für Stochastik und Anwendungen Lehrstuhl für Stochastik E-Mail: [email protected]

Der Umgang mit großen Datenmengen wird in Forschung und Industrie zunehmend wichtig: Nicht zuletzt durch die enormen Fortschritte in der Computerhardware können große Datenmengen zielführend gehandhabt werden. Beispiele aus den anderen Profillinien des Studiengangs sind Experimentaldaten wie

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detaillierte Strömungsmessungen im Anwendungsgebiet CFD, bildgebende Verfahren in der Biomechanik und Systembiologie, Belastungs- und 3D-Mikrostrukturmessungen in der Mechanik und den Materialwissenschaften, oder Sensordaten in der Kybernetik und Robotik. Darüber hinaus sind Simulationsdaten wie diskrete Strömungsfelder (und analog für die anderen Beispiele) von ebenso großer Bedeutung. Dies gilt auch für Metadaten wie Laufzeitprofile, Speicherplatzverbrauch, Latenzen etc., die Prozesse und Simulationen beschreiben. Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sowie a priori oder inkrementell vorliegen.

Die Profillinie bietet Einblicke in unterschiedliche Teilbereiche der Disziplin Data Science im Kontext der Simulationswissenschaften. Sie ermöglicht eine Vertiefung in Aspekte der Gewinnung, Speicherung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen, und der Zugang ist sowohl aus der Perspektive der Informatik, der Ingenieurwissenschaften, der Mathematik und der Naturwissenschaften möglich. Es wird empfohlen, mindestens zwei dieser Perspektiven im Studium parallel zu verfolgen und zu kombinieren.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 A Nichtparametrische Statistik (unregelmäßig angeboten) 14790 9 A Statistische Lerntheorie (unregelmäßig angeboten) 44560 9 B Deep Learning for NLP (oder im 3. Sem.) 79100 6 B Data Warehousing, Data Mining, and OLAP (oder im 3. Sem.) 55620 6 B Information Retrieval and Text Mining (oder im 3. Sem.) 10180 6 C Advanced Methods of Quantum Chemistry (oder im 3. Sem.) 35820 6 C Advanced Simulation Methods (oder im 3. Sem.) 56160 2. Semester Master 18 C Introduction to Model Order Reduction of Mechanical Systems 67151 6 3. Semester Master 18 s. 1. Semester

A: Module für eine eher mathematische Ausrichtung B: Module für eine eher Informatik-orientierte Ausrichtung C: Module für eine natur- oder ingenieurwissenschaftliche Ausrichtung

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6 Simulationsmethoden in Chemie und Physik

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Computergrundlagen 39320 6 4. Semester Physik auf dem Computer 40220 6 Computational Chemistry 17740 6 5. Semester Molekularsimulation 26410 6 WP Computational Biochemistry 35810 6 6. Semester Theoretische Physik für Lehramt II: Elektrodynamik und Thermodynamik 27700 9 Molekulare Thermodynamik 28480 3

Prof. Johannes Kästner

Institut für Theoretische Chemie Pfaffenwaldring 55

www.uni-stuttgart.de/theochem/kaestner


Weitere Ansprechpartner: Prof. Joachim Groß Institut für Technische Thermodynamik und Thermische Verfahrenstechnik E-Mail: [email protected]

Jun.-Prof. Niels Hansen Institut für Technische Thermodynamik und Thermische Verfahrenstechnik E-Mail: [email protected]

Prof. Christian Holm Institut für Computerphysik E-Mail: [email protected]

Prof. Andreas Köhn Institut für Theoretische Chemie E-Mail: [email protected]

Simulationsmethoden werden heutzutage standardmäßig in den Naturwissenschaften eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, die analytisch nicht mehr zugänglich sind. Häufig werden Simulationsmethoden auch benötigt, um moderne Experimente analysieren und interpretieren zu können. Simulationsmethoden spielen daher sowohl in der Chemie, der Biologie, der Physik, wie auch immer mehr in der Verfahrenstechnik eine zunehmend wichtige Rolle.

In der Physik werden mit Hilfe von Simulationen Systeme wie Flüssigkeiten, viskoelastische Materialien wie Gummi, Polymere, Kolloide, biologische Materialien wie Zellmembranen oder DNA-Moleküle, Halbleiter und Metalle untersucht, aber auch die Bewegungen ganzer Galaxien werden simuliert, um die Gültigkeit von astrophysikalischen Modellen zu untersuchen. Eine große Rolle spielen hierbei die Molekulardynamik-Simulationen, bei denen die klassischen Newtonschen Bewegungsgleichungen diskretisiert gelöst werden,

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oder Monte Carlo Methoden, bei denen ein hochdimensionaler Raum, wie zum Beispiel die Zustandssumme eines physikalischen Systems, approximativ berechnet werden können.

Für SimTech-Studierende, die an der Physik interessiert sind, gibt es jeweils in den Semesterferien ein Treffen mit den anderen Interessierten am Institut für Computerphysik, bei der die zahlreichen, individuellen Möglichkeiten in der Physik besprochen werden. Wer an diesen Treffen teilnehmen möchte, melde sich bitte per E-mail bei Maria Fyta ([email protected]).

Die Theoretische Chemie beschäftigt sich mit den Strukturen, Eigenschaften und Wechselwirkungen von einzelnen Molekülen, die das makroskopische Verhalten chemischer Stoffe beeinflussen. Die Molekül-struktur wird durch die Elektronenstruktur bestimmt. Da Elektronen sehr leichte Teilchen sind, müssen sie quantenmechanisch behandelt werden. Die Molekülorbitaltheorie beschreibt auf der Basis der Quanten-mechanik die chemische Bindung und die elektronischen Zustände in Molekülen. Letztlich beruht die gesamte Systematik der Chemie auf der Quantenmechanik. Auch zwischenmolekulare Wechselwirkungen werden sehr stark von quantenmechanischen Effekten bestimmt.

In den „Computergrundlagen“ lernen die Studierenden, mit dem grundlegenden Werkzeugen umzugehen, die für Computersimulationen in den Naturwissenschaften benötigt werden, wie beispielsweise Unix-Betriebssysteme, die im Umfeld des Hochleistungsrechnens eine zentrale Rolle spielen, desweiteren Werkzeuge zum Plotten von Daten und Funktionen oder zum wissenschaftlichen Textsatz, sowie auch die Programmiersprache Python.

Darauf aufbauend gibt das Modul „Physik auf dem Computer“ eine Einführung in die Grundlagen der numerischen Mathematik, die das mathematische Fundament für alle Simulationsmethoden in Physik und Chemie bildet.

Im Modul „Computational Chemistry“ werden die wichtigsten Methoden der Quantenchemie vorgestellt. Es werden zunächst wichtige quantenmechanische Methoden zur Berechnung der Elektronenstruktur vorgestellt, z. B. Hartree-Fock-Theorie, Dichtefunktionaltheorie, Møller-Plesset-Störungstheorie und Coupled-Cluster-Theorie. Im Rahmen eines Computer-Praktikums werden diese Methoden exemplarisch zur Berechnung verschiedenster Moleküleigenschaften und intermolekularer Wechselwirkungen eingesetzt. Dabei lernen die Studierenden mit einem umfangreichen Programmpaket umzugehen und makroskopisch messbare Eigenschaften wie z. B. Molekülspektren, thermodynamische Eigenschaften (z. B. Reaktions-enthalpien) oder Reaktionsgeschwindigkeiten zu berechnen. Abschließend werden auch quantenmechanisch-6klassische Hybridverfahren für molekulardynamische Simulationen von z. B. Enzym-reaktionen vorgestellt.

Die in den Naturwissenschaften am häufigsten verwendeten Simulationsmethoden sind die Molekular-dynamik und die Monte-Carlo-Methode. Beide Methoden werden im Modul „Molekularsimulation“ ausgiebig eingeführt. Sie können zur Berechnung thermodynamischer Größen (z. B. Druck, Dichte, chemisches Potential) und zur Simulation von Transporteigenschaften und Phasengleichgewichten dienen.

Auf der Basis des Moduls „Computational Chemistry“ behandelt das Modul „Computational Biochemistry“ die Grundlagen zu Struktur und Eigenschaften von Proteinen sowie Methoden der bioinformatischen Analyse, der Modellierung und der Simulation von Proteinen. Außerdem lernen die Studierenden Anwendungen dieser Methoden im Bereich der industriellen, der pharmazeutischen und der Nano-Biotechnologie kennen.

Das Modul „Theoretische Physik für Lehramt II: Elektrodynamik und Thermodynamik“ behandelt die Grundlagen der Physik, die bei Simulationen eine Rolle spielt. Während sich die Elektrodynamik mit den Eigenschaften und dem Verhalten elektrisch geladener Systeme befasst, ist die Thermodynamik zentral zum Verständnis und zur Interpretation von molekularen und atomaren Simulationen.

Im Modul „Molekulare Thermodynamik“ werden Zustandsgrößen und thermische Zustandsgleichungen vorgestellt. Störungstheorien werden eingeführt und angewandt, um die thermodynamischen Eigenschaften von Reinstoffen und Mischungen zu berechnen. Auch stark nicht-ideale Systeme mit polymeren oder Wasserstoffbrücken-bildenden Komponenten werden abgebildet. Die molekularen Methoden werden

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illustriert, indem Grenzflächeneigenschaften mit Hilfe der Dichtefunktionaltheorie, sowie Flüssigkristalle modelliert werden.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Simulation Methods in Physics for SimTech I 40520 6 Molekulare Quantenmechanik 36030 6

Computergestützte Materialwissenschaft 11120 6 2. Semester Master 18 Simulation Methods in Physics for SimTech II 38240 6

Gruppentheorie und Theoretische Molekülspektroskopie 35850 6 Simulation Methods in Physics for SimTech III (Adv. Sim. Meth.) 56070 3

High Performance Computing 42420 6 3. Semester Master 18 Simulation Methods in Physics for SimTech III (ESPResSo Summer School) 56070 3

Advanced Methods of Quantum Chemistry 35820 6 Material design by ab-initio methods 69260 6

In der Chemie wird eine Vorlesung „Advanced Methods of Quantum Chemistry“ angeboten, in der moderne State-of-the-Art Elektronenstrukturmethoden vorgestellt werden. Ergänzt wird dies durch Vertiefungs-vorlesungen zur molekularen Quantenmechanik, Gruppentheorie und Molekülspektroskopie. Alle diese Vorlesungen sind auch Teil des Profils „Theory and Simulation in Chemistry“ im Masterstudiengang Chemie.

Im Modul „Simulation Methods in Physics for SimTech I“ werden die Grundlagen moderner teilchenbasierter Computersimulationen behandelt welche zum Verständnis moderner State-of-the-Art-Algorithmen zur Behandlung von klassischen und quantenmechanischen Systemen in der Physik benötigt werden. Diese Methoden werden in den beiden Modulen „Simulation Methods in Physics for SimTech II“ sowie „Simulation Methods in Physics for SimTech III“ eingehend vorgestellt. Das Modul „Simulation Methods in Physics for SimTech III“ erstreckt sich dabei über zwei Semester, wobei im Sommersemester die Veranstaltung „Advanced Simulation Methods“ eine gute Möglichkeit bietet, moderne Simulationsansätze auch praktisch einzusetzen. In der„ESPResSo Summer School“, welche den zweiten Teil des Moduls „Simulation Methods in Physics for SimTech III“ darstellt, wird die Simulationssoftware ESPResSo im Detail vorgestellt. Der einwöchige Blockkurs findet in der Regel eine Woche vor Beginn des Wintersemesters statt. Die Entwicklung effizienter Simulationsmethoden erfordert außerdem aktuelle Programmiertechniken, die im Modul „High Performance Computing“ gelehrt werden.

Ergänzend können z. B. Vorlesungen aus dem Bereich der Materialwissenschaft belegt werden.

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7 Profile mit Schwerpunkt Informatik

7.1 Überblick

Prof. Dirk Pflüger

Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Abteilung Simulation Software Engineering Universitätsstraße 38

www.ipvs.uni-stuttgart.de/abteilungen/sgs/


Weitere Ansprechpartner: Prof. Thomas Ertl Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme E-Mail: [email protected]

Prof. Miriam Mehl Dr. Stefan Zimmer Institut für Parallele und Verteilte Systeme E-Mail: [email protected] [email protected]

Prof. Daniel Weiskopf Dr. Steffen Frey Visualisierungsinstitut VISUS E-Mail: [email protected] [email protected]

Vor dem Hintergrund von numerischer Simulation als Zusammenspiel von Mathematik, Informatik und Anwendungswissenschaft liegt in den hier vorgestellten Profilen das Augenmerk auf dem Beitrag der Informatik zur Simulation, wie dem Entwurf effizienter Algorithmen, der Nutzung moderner Computerhardware, der Handhabung großer Datenmengen und komplexer Softwaresysteme sowie der Visualisierung.

Innovative Simulationen stellen uns dabei vor immer neue Herausforderungen, weil zunehmend komplexe Modelle und Verfahren zum Einsatz kommen und die Menge der verarbeiteten Daten so groß ist, dass die relevante Information schwer zu extrahieren ist. Zudem wird die Leitungssteigerung der Rechner auch durch zunehmend komplizierte Organisation des Rechners erkauft, im Bereich des Hochleistungsrechnens z. B. durch Parallelrechner, aber schon in unserem PC durch Mehrkern-Prozessoren, Speicherhierarchien und Ausnutzen der Rechenleistung der Grafikkarte; die potentielle Leistung kann nur durch entsprechend organisierte Programme abgerufen werden.

Faktoren wie diese führen dazu, dass die Methoden der Informatik zentraler Bestandteil der numerischen Simulation sind: Während früher das Herstellen der Simulationssoftware oft als lästige Pflichtübung ohne wissenschaftlichen Anspruch dominierte, sind für die Simulationen, die wir in Zukunft angehen wollen, vielfältige Herausforderungen auf dem Gebiet der Informatik zu bewältigen.

Wir stellen hier drei Vorschläge für eine Vertiefung auf diesem Gebiet vor. Für die individuellen Studienpläne lassen die Vorschläge viel Freiraum – da die Module relativ wenig Abhängigkeiten untereinander haben, lassen sich die vorgestellten Profile leicht untereinander oder mit weiteren Modulen aus Mathematik und Natur- und Ingenieurwissenschaften kombinieren; dies gilt insbesondere für die Stellen, die in den Plänen schon als „Ergänzendes Modul“ gekennzeichnet sind. Geeignete ergänzende Module sind z.B.

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• Fluidmechanik I (10660, 6 ECTS, Sommersemester) • Technische Thermodynamik 1 (12320, 6 ECTS, Wintersemester) • Bioinformatik und Biostatistik I (12010, 6 ECTS, Wintersemester)

und II (21190, 6 ECTS, Sommersemester) • Programmierparadigmen (36100, 6 ECTS, Wintersemester) • Machine Learning (29470, 6 ECTS, Sommersemester) • Diskrete Optimierung (29410, 6 ECTS, Wintersemester)

Alternativ zu den „Numerischen Grundlagen“ lassen sich natürlich auch die Vorlesungen „Numerik A / B“ einbauen.


Im Master-Studium lassen sich die oben genannten Profile verbreitern durch geeignete Veranstaltungen aus den drei genannten Vorschlägen, z. B. „Visualisierung“, „Rechnernetze“ oder „Parallele Systeme“, und vertiefen durch fortgeschrittene Veranstaltungen aus den Vertiefungslinien des Informatik-Masters, z. B. folgenden:

• Aus der Vertiefungslinie „ Visualisierung und Interaktive Systeme“ o Bildsynthese (10040) o Information Visualization and Visual Analytics (55630) o Visual Computing (29500) o Geometric Modeling and Computer Animation (29440) o Correspondence Problems in Computer Vision (55640) o Multimodal Interaction for Ubiquitous Computers (55650)

• Aus der Vertiefungslinie „Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen“ o Algorithmische Geometrie (29550) o Modellbildung und Simulation (10120) o Parallele Numerik (56790) o High Performance Computing (42420) o Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens (42480)

• Sowie Veranstaltungen aus anderen Vertiefungslinien, z. B.: o Computer Vision (29430) o Entwurf Robuster Systeme (73600) o Digitale Systeme (29590) und Digital System Design II (29600) o Datenkompression (29580)

Im Ergänzungsbereich können insbesondere die natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fächer, die im Bachelor als „ergänzende Module“ gehört wurden, durch entsprechende fortgeschrittene Veranstaltungen fortgeführt werden.

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7.2 Modellbildung und Visualisierung

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Systemkonzepte und –programmierung 40090 6 4. Semester WP Numerische Grundlagen 78670 6 a Mensch-Computer-Interaktion 10210 6 b Imaging Science 10170 6 5. Semester * Computergraphik 10060 6 * Grundlagen des Wissenschaftlichen Rechnens 42410 6 * Ergänzendes Modul 6 6. Semester ** Scientific Visualization 48620 6 ** Modellbildung und Simulation 10120 6 ** Ergänzendes Modul 6

a,b: alternativ * bzw. **: jeweils zwei der drei Module sollen gewählt werden. Abhängigkeiten: „Scientific Visualization“ setzt „Computergraphik“ voraus.

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7.3 Datenmanagement und Verteilte Systeme

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Systemkonzepte und –programmierung 40090 6 4. Semester WP Numerische Grundlagen 78670 6 Modellierung 10220 6 5. Semester * Datenbanken und Informationssysteme 10080 6 * Distributed Systems I 39250 6 * Ergänzendes Modul 6 6. Semester ** Architektur von Anwendungssystemen 10030 6 ** Rechnernetze 39040 6 ** Ergänzendes Modul 6

* bzw. **: zwei der drei Module sollen gewählt werden. Abhängigkeiten: „Systemkonzepte und -programmierung“ wird von jedem der vier Module „Datenbanken und Informationssysteme“, „Distributed Systems I“, „Architektur von Anwendungssystemen“ und „Rechnernetze“ vorausgesetzt. „Modellierung“ wird von „Datenbanken und Informationssystemen“ vorausgesetzt.

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7.4 Technische Informatik

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Technische Grundlagen der Informatik 78650 6 4. Semester WP Numerische Grundlagen 78670 6 Rechnerorganisation 1 36530 6 5. Semester Rechnerorganisation 2 78750 6 Ergänzendes Modul 6 6. Semester * High Performance Computing 42420 6 * Parallele Systeme 10250 6 * Ergänzendes Modul 6

*: zwei der drei Module sollen gewählt werden. Abhängigkeiten: Die beiden Teile von „Rechnerorganisation“ setzen die „Technischen Grundlagen der Informatik“ voraus und werden vom Modul „Parallele Systeme“ vorausgesetzt.

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8 Simulationsmethoden in der Physik

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Computergrundlagen 39320 6 4. Semester Physik auf dem Computer 40220 6 Theoretische Physik I: Mechanik 39380 9 5. Semester Theoretische Physik IV: Statistische Mechanik 39410 9 Simulation Methods in Physics for SimTech I 40520 6 6. Semester Simulation Methods in Physics for SimTech II 38240 6

Jun.-Prof. Maria Fyta Institut für Computerphysik Allmandring 3

www.icp.uni-stuttgart.de


Weitere Ansprechpartner: Prof. Christian Holm Institut für Computerphysik E-Mail: [email protected]

Einerseits werden Simulationsmethoden heutzutage standardmäßig in der Physik eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, die analytisch nicht mehr oder nur eingeschränkt zugänglich sind. Sie helfen also dabei, die theoretische Forschung voranzubringen. Andererseits können Simulationen bisweilen Experimente sehr genau reproduzieren, erlauben dabei aber meist genauere Einsicht in das System. So helfen sie auch, moderne Experimente zu analysieren und zu interpretieren. Deswegen werden Simulationen von einigen Wissenschaftlern noch als Teil der theoretischen Physik gesehen, von anderen aber als das dritte Standbein der Physik, neben Theorie und Experiment. Unabhängig davon spielen Simulationsmethoden in der gesamten Physik eine zunehmend wichtige Rolle.

Physikalische Systeme, die mit Hilfe von Computersimulationen untersucht werden, sind unter anderem Flüssigkeiten, viskoelastische Materialien wie Gummi, Polymere, Kolloide, biologische Materialien wie Zell-membranen oder DNA-Moleküle, Halbleiter, Metalle. Auch die Bewegungen ganzer Galaxien werden simuliert, um die Gültigkeit von astrophysikalischen Modellen zu untersuchen.

In den „Computergrundlagen“ lernen die Studierenden, mit den grundlegenden Werkzeugen umzugehen, die für Computersimulationen in den Naturwissenschaften benötigt werden, wie beispielsweise Unix-Betriebssysteme, die im Umfeld des Hochleistungsrechnens eine zentrale Rolle spielen, desweiteren Werkzeuge zum Plotten von Daten und Funktionen oder zum wissenschaftlichen Textsatz, sowie auch die Programmiersprache Python.

Darauf aufbauend gibt das Modul „Physik auf dem Computer“ eine Einführung in die Grundlagen der numerischen Mathematik, die das mathematische Fundament für alle Simulationsmethoden in Physik und Chemie bildet.

Parallel dazu bietet sich das Modul „Theoretische Physik I: Mechanik“ an, dass die theoretischen Grundlagen der klassischen Mechanik wie Lagrangeformalismus und Hamiltonfunktion behandelt. Diese sind wesentlich für das Verständnis sowohl von Molekulardynamik wie auch der statistischen Mechanik. Daran anschließen

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sollte sich dementsprechend das Modul „Theoretische Physik IV: Statistische Mechanik“, da dieses letztlich die Grundlagen für die Monte-Carlo-Methoden beschreibt. Zudem beschreibt diese zentrale Veranstaltung unser Verständnis davon, wie aus dem mikroskopischen Bild einzelner (simulierter) Atome makroskopische Größen abgeleitet werden können. Trotz der Nummerierung als Teile I und IV können diese Veranstaltungen direkt aufeinanderfolgend gehört werden, die Teile II und III mit Quantenmechanik und Elektrodynamik sind nicht nötig, um der statistische Mechanik folgen zu können. Diese Teile werden daher erst im Master nachgeholt (s. u.).

Mit diesen Grundlagen an der Hand können wir nun in die zentrale Veranstaltung einsteigen, die „Simula-tionsmethoden in der Physik“. Diese besteht aus zwei Modulen und deckt die meisten der aktuellen Simulationsmethoden, von Hartree-Fock-Theorie bis Molekulardynamik ab. In den Übungen lernen die Teilnehmer, diese Methoden konkret zu implementieren und auf klassische Probleme anzuwenden.

Für SimTech-Studierende, die an der Physik interessiert sind, gibt es jeweils in den Semesterferien ein Treffen mit den anderen Interessierten am Institut für Computerphysik, bei der die zahlreichen, individuellen Möglichkeiten in der Physik besprochen werden. Wer an diesen Treffen teilnehmen möchte, melde sich bitte per E-mail bei Maria Fyta ([email protected]).


Module Modulnr. LP 1. Semester Master 18 Stochastic Dynamics I+II (Teil A) 28620 6 Simulation Methods in Physics for SimTech III (ESPResSo Summer School) 56070 3

Theoretische Physik II: Quantenmechanik 39390 9 2. Semester Master 18

Theoretische Physik III: Elektrodynamik 39400 9 Stochastic Dynamics I+II (Teil B) 28620 3 Simulation Methods in Physics for SimTech III (Adv. Sim. Meth.) 56070 3 High Performance Computing 42420 6 3. Semester Master 18

Advanced Methods of Quantum Chemistry 35820 6 Computational Methods in Soft Matter N.N. 3

weiteres Modul 6

Wie in vielen Bereichen ist auch in der Physik die Simulationstechnologie so komplex, dass es unmöglich ist, für jedes Problem ein eigenes, hinreichend effizientes Programm zu entwickeln. Stattdessen kommen Programmpakete zum Einsatz. In der einwöchigen „ESPResSo Summer School“ (erster Teil des Moduls „Simulation Methods in Physics for SimTech III) in der Woche vor Beginn des Wintersemesters wird die Open-Source-Simulationssoftware ESPResSo im Detail vorgestellt.

Der Hauptanwendungsbereich von ESPResSo liegt in der Simulation weicher Materie, also Polymeren, kolloidalen Suspensionen oder auch biologischer molekularer Systeme. Generell spielen Molekulardynamik-simulationen bei Systemen aus Nano- und Biotechnologieforschung eine wichtige Rolle. Die physikalischen Grundlagen dazu werden in dem Modul „Stochastic Dynamics I+II“ und in einem weiteren Modul z. B. „Physik der Flüssigkeiten I“ oder „Fortgeschrittene Kontinuumsphysik“ behandelt. Einen Einblick in moderne Einsatzgebiete von Computersimulationen erlaubt der zweite Teil des Moduls „Simulation Methods in Physics for SimTech III“, wobei hier die „Advanced Simulation Methods“ im Vordergrund stehen. Mit dem Modul „Advanced Methods of Quantum Chemistry“ werden moderne Methoden der Computerchemie vorgestellt, welche auch vielfach ihre Einsatzmöglichkeiten in der theoretischen Physik finden. Das Modul „Computational Methods in Soft Matter“ soll den Studierenden eine praktische Anwendung des Erlernten anhand ausgewählter Themen der modernen Computerphysik ermöglichen.

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Für die Weiterentwicklung von Algorithmen, etwa in der Masterarbeit, sind die physikalischen Grundlagen der Wechselwirkungen und mathematische Verfahren wichtig, die speziell auf physikalische Fragestellungen ausgerichtet sind. Diese vermitteln die Module „Theoretische Physik II: Quantenmechanik“ und „Theoretische Physik III: Elektrodynamik“. Einblicke in moderne Hard- und Softwarearchitekturen werden in dem Modul „High Performance Computing“ gegeben.

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9 Technische Kybernetik

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP Wahlpflichtmodule 4. Semester Systemdynamische Grundlagen der Regelungstechnik 38870 3

E Elektrische Signalverarbeitung (oder im 6. Semester) 12330 6 E Nonlinear Dynamics (oder im 6. Semester) 30100 6 E Stochastische Prozesse und Modellierung (oder im 6. Semester) 43910 6

5. Semester Einführung in die Regelungstechnik (Teil A) 12040 3

E Maschinendynamik 16260 6 E Business Dynamics 16750 6 E Dynamik mechanischer Systeme 25120 6 E Statistische Lernverfahren und stochastische Regelungen 67140 6 E Echtzeitdatenverarbeitung 12350 6

6. Semester Einführung in die Regelungstechnik (Teil B) 12040 3 Mehrgrößenregelung 38850 3

E Elektrische Signalverarbeitung 12330 6 E Nonlinear Dynamics 30100 6 E Dynamik ereignisdiskreter Systeme 33830 6

E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

Prof. Frank Allgöwer

Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik Pfaffenwaldring 9

www.ist.uni-stuttgart.de


Die Technische Kybernetik ist eine Ingenieurwissenschaft mit starkem mathematischen Bezug, die sich in ihrem Kern mit Systemtheorie und Regelungstechnik befasst. Durch ihre interdisziplinäre Ausrichtung bietet die Kybernetik Konzepte zur Lösung eines breiten Spektrums technischer Problemstellungen. Simulationstechnik ist dabei ein integraler Bestandteil von Systemtheorie und Regelungstechnik. Systemtheoretische Methoden erlauben nicht nur die Analyse der in der Simulationstechnik betrachteten Systeme, sondern betrachten auch die aktive Beeinflussung dieser Systeme durch Regelungstechnik.

Die in der Vertiefungsrichtung Technische Kybernetik vermittelten Kenntnisse eröffnen Studierenden des Studiengangs Simulation Technology hervorragende Berufsmöglichkeiten im Ingenieurbereich. Mögliche Berufsbilder sind in nahezu allen Industriezweigen zu finden, so bieten z. B. im Maschinenbau, in der Automobilbranche, in der Luft- und Raumfahrttechnik, im Bereich der chemischen Industrie sowie in der Biotechnologie viele Unternehmen zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten. Weiterhin gibt es auf diesem Gebiet innerhalb des Stuttgarter Zentrums für Simulationswissenschaft (SC SimTech) umfassende und international ausgerichtete Forschungsaktivitäten, so dass Forschungsarbeiten und speziell Promotionen möglich sind.

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Grundlagen im Bachelor

Die folgenden Basismodule vermitteln die grundlegenden Kenntnisse der System- und Regelungstheorie: „Systemdynamische Grundlagen der Regelungstechnik“ (Sem. 4), „Einführung in die Regelungstechnik“ (Sem. 5+6) und „Mehrgrößenregelung“ (Sem. 6).

Aus Ergänzungsmodulen kann die Vertiefungsrichtung zur Erlangung vertiefter Kenntnisse der Systemanalyse und Modellierung technischer Systeme ergänzt werden. Hierzu gehören die folgenden Module: „Elektrische Signalverarbeitung“ (Sem. 4 oder 6, 6 ECTS), „Maschinendynamik“ (Sem. 5, 6 ECTS), „Business Dynamics“ (Sem. 5, 6 ECTS), „Dynamik mechanischer Systeme“ (Sem. 5, 6 ECTS), „Echtzeitdaten-verarbeitung“ (Sem. 5, 6 ECTS), „Statistische Lernverfahren und stochastische Regelungen“ (Sem. 5, 6 ECTS), „Nonlinear Dynamics“ (Sem. 6, 6 ECTS), „Stochastische Prozesse und Modellierung“ (Sem. 4 oder 6, 6 ECTS) und „Dynamik ereignisdiskreter Systeme“ (Sem. 6, 6 ECTS).

Es ist eine Belegung von bis zu 42 ECTS aus dem Vertiefungsbereich Technische Kybernetik möglich, was der gesamten Vertiefungsrichtung entspricht. Weiterführung im Master-Studiengang

Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Konzepte der Regelungstechnik 18610 6 !! Projektarbeit Regelungstechnik (Teil A) 29930 1,5

E Optimal Control (oder im 3. Semester) 18620 6 E Convex Optimization (oder im 3. Semester) 29940 6 E Linear Matrix Inequalities in Control (oder im 3. Semester) 35000 9

2. Semester Master 18 !! Projektarbeit Regelungstechnik (Teil B) 29930 1,5

E Nonlinear Control 18640 6 E Robust Control (unregelmäßig angeboten) 18630 6 E Model Predictive Control 31720 6 E jährliche wechselnde Spezialvorlesungen 6

3. Semester Master 18 E Optimal Control 18620 6 E Convex Optimization 29940 6 E Linear Matrix Inequalities in Control 35000 9 E jährliche wechselnde Spezialvorlesungen 6

E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule !! : Das Modul 29930 ist eine unbenotete Studienleistung (USL) und darf regulär nicht als Wahlmodul gewählt werden. Diese Projektarbeit wird jedoch empfohlen – das Modul muss deshalb dann als Zusatzmodul in SimTech angemeldet werden. Auch auf Master-Niveau wird eine große Zahl von Spezialisierungsmodulen zum Bereich Technische Kybernetik angeboten, welche die vertiefte Behandlung des Stoffes und das Heranführen an neue, moderne Methoden der System- und Regelungstheorie erlauben. Die grundlegenden Module sind hier „Konzepte der Regelungstechnik (Sem. 1, 6 ECTS) und „Projektarbeit Regelungstechnik“ (WS+SS, 1,5+1,5 ECTS). Es kann ergänzend dazu aus einer Vielzahl von Modulen gewählt werden. Weiterhin werden jährlich wechselnde weitere Spezialvorlesungen wie „Analysis and Control of Multi-Agent Systems“ oder Vorlesungen zum Bereich „Introduction to Adaptive Control“ angeboten.

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10 Umweltsimulation

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP* Technische Thermodynamik 1 12320 6

E Technische Akustik 37300 3 4. Semester Technische Thermodynamik II - Auflagenmodul Maschinenbau 55780 6 WP* Fluidmechanik I 10660 6

E Biologie und Chemie für Bauingenieure (oder im 6. Semester) 10910 6 5. Semester

Fluidmechanik II 10840 6 E Erfassen, Bewerten und Management von Umweltrisiken 15640 6 E Chemistry of the Atmosphere 26060 3 E Meteorologie 11190 3

6. Semester E Biologie und Chemie für Bauingenieure (oder im 4. Semester) 10910 6 E Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen (oder im Master) 14980 6 E Analytische Lösungsmethoden für Wärme- und

Stoffübertragungsprobleme (oder im Master)

44050 3

*: Eins der beiden Module kann im Wahlpflichtbereich gewählt werden, das andere im Wahlbereich E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

Prof. Rainer Helmig Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung Pfaffenwaldring 61

www.hydrosys.uni-stuttgart.de


Weitere Ansprechpartner: Prof. Wolfgang Nowak Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung, Lehrstuhl für Stochastische Simulation und Sicherheitsforschung für Hydrosysteme E-Mail: [email protected]

Die Umweltsimulation ist ein relativ neuer Einsatzbereich von Simulationstechnologie. Umweltsimulationen haben meist große politische Relevanz und unmittelbare gesellschaftliche Verantwortung. Sie umfassen vor allem Strömungsmechanik in der Atmosphäre, in Gewässern und im Untergrund, sowie die den damit einhergehenden Transport von (Schad-)Stoffen und Energie. Relevante Wechselwirkungen der Teilsysteme, der transportierten Stoffe untereinander, Wechselwirkungen mit Ökosystemen und mit menschlicher Nutzung bis hin zu Szenarienanalysen für zukünftige Gesellschaftsformen bauen darauf auf.

Die Bedeutung der Umweltsimulation liegt einerseits darin, Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf die Umwelt vorherzusagen und bereits während der Planung zu berücksichtigen. Prominente Beispiele sind nukleare Endlagerung, der Treibhauseffekt, Flutgefahren durch Eingriffe in die Landschaft, Ausbreitung von Abgasen, sowie Belastung von Ökosystemen. Andererseits gilt es, menschliche Aktivitäten auf mögliche Umwelteinflüsse abzustimmen und gegen natürliche Kräfte oder Änderungen robust zu gestalten. Beispiele

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sind Wind- und Schneelasten, Klimawandel, Extremereignisse wie Tsunamis, Stürme, Fluten und Dürren, und die Nutzung regenerativer Energiequellen wie Wind, Gezeiten und klassische Wasserkraft.

Grundlagen der Umweltsimulation im Bachelor

In der Vertiefungsrichtung Umweltsimulation sind Veranstaltungen aus der Thermodynamik, der Strömungsmechanik und den Umweltwissenschaften zu belegen. Wichtige Grundlagen der Thermodynamik werden in „Technische Thermodynamik I + II“ (Sem. 3 & 4) vermittelt. Für die Ausbildung im Bereich Strömungsmechanik sind die Module „Fluidmechanik I“ (Sem. 4) und „Fluidmechanik II“ (Sem. 5) zu belegen. Erste naturwissenschaftliche und umweltwissenschaftliche Grundlagen werden in „Meteorologie“ (Sem. 5), „Biologie und Chemie für Bauingenieure“ (Sem. 4 bzw. 6) sowie „Chemistry of the Atmosphere“ (Sem. 5) gelegt. Unverzichtbare Denkweisen sowie Analysewerkzeuge werden in „Erfassung, Bewertung und Management von Umweltrisiken“ (Sem. 5) vermittelt. Mit dem Modul „Technische Akustik“ (Sem. 3) können drei weitere ECTS ergänzt werden. Bei Fortsetzung im Master-Studium wird empfohlen, dieses Modul im Master zu belegen, falls im Bachelor nicht schon geschehen.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Numerische Methoden in der Fluidmechanik [auf Deutsch im WS]

(Modeling of Hydrosystems) [auf Englisch im SS] 15020 (50140)

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a Hydrologie 10870 6 b Geothermische Energienutzung (oder im 3. Sem.) 30510 3 b Meeresenergie (oder im 3. Sem.) 30750 3 b Strahlenschutz (oder im 3. Sem.) 30710 3

E Meteorologie (oder schon im Bachelor, oder im 3. Semester) 11190 3 E Technische Akustik (oder schon im Bachelor, oder im 3. Semester) 37300 3 E Einführung in die Numerik partieller Differentialgleichungen* 34910 9

2. Semester Master 18 a Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen 14980 6 a Stochastische Modellierung und Geostatistik 15070 6 a Hydrologische Modellierung 15060 6 b Windenergie 1 – Grundlagen Windenergie 12420 6 b Solarthermie 30420 6 b Photovoltaik 1 11590 6 E Analytische Lösungsmethoden für Wärme- und Stoffübertragungsprobleme 44050 3 3. Semester Master 18 a Mehrphasenmodellierung in porösen Medien 15040 6 a Modellierung verfahrenstechnischer Prozesse 15910 6 b Windenergie 2 – Planung und Betrieb von Windparks 29150 6 b Photovoltaik 2 21930 6

E Hydraulische Strömungsmaschinen in der Wasserkraft 14100 6 E Wasserkraft und Wasserbau 12450 6 E Digitale Strömungsvisualisierung 44240 3

a, b: alternative Zweigrichtungen „Hydrosystemmodellierung“ (a) und „Energien“ (b) *: Das Modul 34910 findet in einem unregelmäßigen Turnus statt. E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

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Im Master-Studiengang ist das Modul „Numerische Methoden in der Fluidmechanik“ (Sem. 1) zu belegen. Davon abgesehen werden hier zwei verschiedene Zweigrichtungen (a: Hydrosystemmodellierung und b: Energien) vorgeschlagen, die um naturwissenschaftliches, mathematisches oder rechtliches Zusatzwissen ergänzt werden kann (E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule).

Zweigrichtung „Hydrosystemmodellierung“ (a) mit Auswahl aus dem Vertiefungsangebot des Instituts für Wasser- und Umweltsystemmodellierung. Beispiele für belegbare Module sind: „Hydrologie“ (Sem. 1), „Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen“ (Sem. 2), „Stochastische Modellierung und Geostatistik“ (Sem. 2), „Hydrologische Modellierung“ (Sem. 2) und „Mehrphasenmodellierung in porösen Medien“ (Sem. 3).

Zweigrichtung „Energien“ (b) mit Auswahl aus der gleichnamigen Vertiefungsrichtung des Master-Studienganges Umweltschutztechnik, z. B.: „Geothermische Energienutzung“ (Sem. 1 oder 3), „Meeresenergie“ (Sem. 1 oder 3), „Strahlenschutz“ (Sem. 1 oder 3), „Windenergie 1“ (Sem. 2), „Solarthermie“ (Sem. 2), „Photovoltaik 1“ (Sem. 2), „Windenergie 2“ (Sem. 3) oder „Photovoltaik 2“ (Sem. 3). Hier sind nicht alle Module zu belegen, sondern es kann eine individuelle Wahl im Rahmen der vorgegeben Grenzen für die ECTS getroffen werden.

Aus den vorgeschlagenen Ergänzungsmodulen können im 1. und 2. Semester zur Ergänzung der im Bachelor getroffenen Wahl die Module „Meteorologie“, „Technische Akustik“ sowie „Chemistry of the Atmosphere“ belegt werden. Darüber hinaus sind in der obigen Tabelle Beispiele für mögliche Module aus dem gesamten Angebot der Universität Stuttgart aufgeführt, welche die beiden Zweigrichtungen je nach Belieben sinnvoll und gut ergänzen sollen (bis zur vorgegebenen Grenze an ECTS).

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11 Simulation in den Wirtschaftswissenschaften

Module Modulnr. ECTS 3. Semester Grundlagen der Volkswirtschaftslehre 41980 6 4. Semester VWL I: Mikroökonomik 42020 6 VWL II: Makroökonomik 42030 6 5. Semester Sozio-technische Systeme in Wertschöpfung und Innovation

Teil A: Wirtschaftskybernetik I 16990 6

Innovation I - Rahmenbedingungen der Innovation 42130 6 6. Semester Sozio-technische Systeme in Wertschöpfung und Innovation

Teil B: Wirtschaftskybernetik II 16990 6

Simulation ökonomischer Entwicklungen I N.N. 6

Prof. Frank C. Englmann

Institut für Volkswirtschaftslehre und Recht Keplerstraße 17

www.ivr.uni-stuttgart.de


Weitere Ansprechpartnerin: Prof. Meike Tilebein Institut für Diversity Studies in den Ingenieurwissenschaften E-Mail: [email protected]

Simulationen finden nicht nur im technisch-naturwissenschaftlichen Bereich Anwendung, sondern u.a. auch im sozio-ökonomischen Bereich, der sich mit Entwicklungen in Wirtschaft und Gesellschaft befasst. Im wirtschaftlichen Bereich werden durch menschliche Arbeitskraft bei Anwendung von Technik in Form von Hard- und Software unter Inanspruchnahme von Raum und Zeit Waren und Dienstleistungen hergestellt und damit wirtschaftliche Werte und Einkommen geschaffen. Die Güter werden konsumiert, investiert, im- und exportiert. Welche Güter wann wo und wie hergestellt werden, wird in Marktwirtschaften von Millionen von Unternehmen entschieden. Welche Güter zum Konsum nachgefragt werden, wird von Millionen von Haushalten bestimmt. Die Unternehmen und Haushalte agieren hierbei unter Rahmenbedingungen, die von Staaten festgelegt werden. Innovative Unternehmer führen immer wieder neue Güter und Produktions-prozesse ein. Anders als Atome und Moleküle haben wirtschaftlich agierende Personen einen freien Willen und können sich deshalb immer wieder neu entscheiden. Zugleich können in irgendeinem Teil der Welt neue Güter und Produktionsprozesse von innovativen Unternehmern eingeführt werden, die nach wenigen Jahrzehnten die Produktions- und Kommunikationsprozesse in weiten Teilen der Weltwirtschaft revolutionieren.

Die wesentliche Frage der Ökonomie ist deshalb, wie diese Millionen von Entscheidungen koordiniert werden. Denn trotz aller wirtschaftlichen Krisen erfolgt die Entwicklung insgesamt überraschend wohl koordiniert. Diese Koordinierung erfolgt über Märkte. Zentraler Gegenstand der Volkswirtschaftslehre ist deshalb die Modellierung der Entscheidungen von Haushalten und Unternehmen und deren Koordinierung über Märkte. Offensichtlich ist ein System mit Millionen von selbständigen Entscheidungsträgern und Millionen von Gütern zu kompliziert und zu komplex, um alle einzelnen Entscheidungen und deren Koordinierung abbilden zu können. Vereinfachungen und Aggregationen ebenso wie Spezialisierungen bei

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der Behandlung wirtschaftlicher Fragestellungen sind deshalb unumgänglich. So werden etwa ebenso wie in der Physik eine Mikro- und eine Makroebene unterschieden.

Auf der Mikroebene werden die Entscheidungen von einzelnen Haushalten und Unternehmen betrachtet und die Koordination auf einzelnen Märkten und in Netzwerken. In der Vertiefungsrichtung „Simulation in den Wirtschaftswissenschaften“ werden Unternehmen insbesondere als dynamische kybernetische Systeme behandelt. Dies umfasst die grundlegenden Elemente der Betriebswirtschaft aus Sicht der Kybernetik, Modelltypen und Modellierungsmethoden für wirtschaftswissenschaftliche Systeme und Prozesse, ausgewählte betriebswirtschaftliche Methoden der Unternehmensführung sowie Kybernetische Methoden für die Planung und Kontrolle operativer Prozesse in Unternehmen und zwischen denselben in Wertschöpfungsnetzwerken.

Auf der Makroebene wird versucht, die Entwicklung gesamtwirtschaftlicher Größen wie Wirtschafts-wachstum, Arbeitslosigkeit, Inflation und Staatsverschuldung zu erklären und zu prognostizieren. Trotz der Aggregation handelt es sich hierbei oftmals um dynamische nicht-lineare Systeme mit mehr als drei Dimensionen. Analytische Lösungen sind in aller Regel nicht zu erwarten. Deshalb findet sich hier ein wichtiges Anwendungsfeld für Simulationen. Verglichen mit dem technisch-naturwissenschaftlichen Bereich ist die Möglichkeit von Prognosen allerdings angesichts des freien Willens der menschlichen Entscheidungsträger und deren Erfindungen mit wirtschaftlicher Relevanz deutlich geringer. Deshalb dienen Simulationen im Bereich der Volkswirtschaftslehre außer zur bedingten Prognose (etwa des Wirtschaftswachstums durch den Sachverständigenrat zur gesamtwirtschaftlichen Entwicklung oder der finanziellen Situation von Geschäftsbanken im Rahmen von Stresstests), auch zur (nachträglichen) Diagnose.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Business Dynamics 16750 6 E Innovationsmanagement 36170 6 E Empirische Sozialforschung 51340 6 E Produktionsmanagement I (Professur wird neu besetzt) N.N. 6 2. Semester Master 18 Konjunktur, Wachstum, Außenwirtschaft 51360 6 E Produktmanagement (Marketing) 37070 6 E Produktionsmanagement II (Professur wird neu besetzt) N.N. 6 E Logistikfunktionen 42190 6 E Logistikdienstleistungen 36230 6 E Nichtkooperative Spiele, Auktionen und Experimente 51330 6 3. Semester Master 18 Simulation ökonomischer Entwicklungen II N.N. 6 E Innovationsökonomik 51350 6 E Beschaffungsmanagement 36140 6 E Produktionsmanagement III (Professur wird neu besetzt) N.N. 6

E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

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12 Wissenschaftliches Rechnen

Module Modulnr. ECTS 3. Semester WP-a „Numerik A“ N.N. 9 b Systemkonzepte und -programmierung 40090 6 4. Semester a „Numerik B“ (ehemals Numerische Mathematik 2) N.N. 9 WP-b Numerische Grundlagen 78670 6 b Modellbildung und Simulation 10120 6 5. Semester Partielle Differentialgleichungen (Modellierung - Analysis - Simulation) 14740 9 Grundlagen des Wissenschaftlichen Rechnens 42410 6 6. Semester Wahrscheinlichkeitstheorie 11830 9 High Performance Computing 42420 6

a, b: Alternativen

Prof. Miriam Mehl Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Abteilung Simulation großer Systeme

www.ipvs.uni-stuttgart.de/abteilungen/sgs/


Weiterer Ansprechpartner: Prof. Dominik Göddeke Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation, Lehrstuhl für Mathematische Methoden für komplexe Simulation der Naturwissenschaft und Technik E-Mail: [email protected]

Prof. Christian Rohde Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation, Lehrstuhl für Angewandte Mathematik E-Mail: [email protected]

Die Vertiefungsrichtung versteht „Simulation Technology" als ein interdisziplinäres Fach zwischen Mathematik und Informatik, wobei gleichzeitig eine hohe Affinität für Anwendungsprobleme und ihre Modellierung in den Natur-, Ingenieurs-, Lebens- oder Wirtschaftswissenschaften existieren muss: Der Ausgangspunkt in dieser Profillinie ist meist ein Modell eines Phänomens, das typischerweise gegeben ist als ein System von Differentialgleichungen. Beispiele wie die Navier-Stokes Gleichungen für Strömungsphänomene sind bekannt aus der Ringvorlesung, und aus der Vorstellung anderer Profilbereiche in dieser Broschüre.

Im Wissenschaftlichen Rechnen (auch: Computational Science and Engineering) geht es nun darum, ein solches Problem, gegeben durch ein (festes) Modell, möglichst genau und gleichzeitig möglichst effizient zu lösen. Bis auf langweilige Ausnahmen ist dies analytisch, d.h. mit Papier und Bleistift als geschlossene „Formel“, nicht möglich, so dass numerische Approximationen bestimmt werden müssen. In der (numerischen) Mathematik wird Genauigkeit und Effizienz meist über Konvergenzraten iterativer Verfahren oder Diskretisierungstechniken quantifiziert, und das Ziel besteht darin, Fehlerschranken in Abhängigkeit von Verfahrensparametern tatsächlich zu beweisen. Weiter stehen rigorose Aussagen zur Existenz und

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Eindeutigkeit von Lösungen im Fokus. In der Informatik stehen beispielsweise Laufzeit und Speicherplatzbedarf im Mittelpunkt, und ein Ziel besteht darin, durch eine Implementierung eine beweisbare Laufzeitoptimalität einer Datenstruktur oder eines Algorithmus tatsächlich zu erreichen.

Die beiden Ziele der Genauigkeit und Effizienz widersprechen sich offenbar auf den ersten Blick, und genau das macht den Reiz des Wissenschaftlichen Rechnens aus. Oftmals reicht die Lösung eines einzigen solchen „Vorwärtsproblems“ zudem nicht aus, beispielsweise in der Optimierung, bei sogenannten Inversen Problemen, oder bei der Quantifizierung von Unsicherheiten. Spätestens hierbei sind die zu lösenden approximativen Probleme so groß, dass eine Lösung nur auf Parallelrechnern überhaupt bestimmt werden kann. Hierdurch wird der Genauigkeits- und Effizienzbegriff erweitert auf die sogenannte Skalierbarkeit: Wenn die Anzahl der Computer-Ressourcen verdoppelt wird, so wird die Lösung eines festen Problems in der halben Zeit, und/oder die Lösung eines „doppelt so großen“ Problems in der gleichen Zeit angestrebt. Hierbei ist „Zeit“ synonym zu verstehen für jede Form der Ressourcenbeschränkung, ein modernes Forschungsgebiet ist beispielsweise die Energieeffizienz, insbesondere im Pervasive Computing. Zusammengefasst ist es eine Kernaufgabe des Wissenschaftlichen Rechnens, Algorithmen und mathematische Verfahren synergetisch und adaptiv zu entwerfen, zu analysieren und zu realisieren.

Die empfohlenen Module sind so ausgewählt, dass neben einer Vertiefung in ein „Anwendungsfach“ zu gleichen Teilen die notwendigen Grundlagen in der Mathematik und der Informatik gelegt werden, um in Seminaren, Forschungsprojekten, Bachelorarbeiten und im Master-Studium „zaubern“ zu können. Während im Bachelor Programmierkenntnisse in Matlab, SciPy o.ä. ausreichen, ist spätestens beim Bachelor-Forschungsprojekt, bei einer Bachelorarbeit und bei der Vertiefung im Master eine gewisse Souveränität in C++ meist unerlässlich. Hinzu kommt im Ausblick die Neugier und Einarbeitungsbereitschaft beispielsweise in die Programmierung des Höchstleistungsrechners am HLRS, von GPUs für Fragestellungen außerhalb der Computergrafik, oder von noch unkonventionelleren Architekturen wie Netzwerke mobiler Endgeräte.


Module Modulnr. ECTS 1. Semester Master 18 Einführung in die Numerik partieller Differentialgleichungen 34910 9 * E Technische Thermodynamik I + II, Teil A 11220 6

2. Semester Master 18 Weiterführende Numerik partieller Differentialgleichungen 34940 9 Parallele Numerik 56790 6 * E Technische Thermodynamik I + II, Teil B 11220 6

3. Semester Master 18 Wissenschaftliches Rechnen 60110 9 E, a Spezielle Aspekte der Numerik 34950 6 E, b Computergraphik 10060 6 E, c Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens 42480 6

E Environmental Fluid Mechanics I 50090 6

* : Das Modul 11220 (2 Semester, 12 ECTS) kann auch in zwei Einzelteilen (je 1 Semester mit 6 ECTS) gehört werden: 12320 Technische Thermodynamik 1 (WS) und 55780 Technische Thermodynamik II - Auflagenmodul Maschinenbau (SS)

a, b, c: alternativ E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule

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Bachelor „Simulation Technology“ Übersicht über den ... · Das Profil „Biomechanik und...

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