Universität zu Lübeck Informatik - uni-luebeck.de · Universität zu Lübeck - Modulhandbuch 1....

Universität zu Lübeck

Informatik

Modulhandbuch

Bachelor CLS

Stand: 26. May 2009

Universität zu Lübeck - Modulhandbuch

1. Fachsemester Analysis I (C0001) 1

Allgemeine und Anorganische Chemie für CLS (C0030) 2

Lineare Algebra und diskrete Strukturen I (C0036) 3

Programmieren (CS1000) 4

2. Fachsemester Analysis II (C0002) 6

Grundlagen Physik (C0031) 7

Lineare Algebra und diskrete Strukturen II (C0037) 8

Stochastik I (C0066) 9

Algorithmen und Datenstrukturen (CS1001) 10

3. Fachsemester Biologie I (Allgemeine Biologie und Kurs) (C0010) 11

Numerik I (C0049) 12

Praktikum Experimentalphysik (C0053) 14

Stochastik II (C0067) 15

Optimierung (MATH2030) 16

Biomathematik (MATH2420) 17

4. Fachsemester Bioinformatik I (C0008) 18

Biostatistik I (C0012) 19

Proseminar (C0057) 20

Zellbiologie (C0076) 21

Organische Chemie (CHEM3400) 22

Datenbanken (CS2202) 23

Neuroinformatik (CS4405) 24

Numerik II (MATH2020) 25

5. Fachsemester Angewandte Analysis (Vertiefungsveranstaltung) (C0003) 26

Bioinformatik II (C0009) 27

Biostatistik II (C0013) 28

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Theoretische Informatik (Vertiefungsveranstaltung) (C0071) 29

Modellierung biologischer Systeme (CS4455) 30

5. oder 6. Fachsemester Graphentheorie (MATH3445) 31

6. Fachsemester Kombinatorik (C0023) 32

Interdisziplinäres Seminar (C0035) 33

Projektmanagement (C0056) 34

Wissenschaftliches Rechnen (C0060) 35

Statistisches Praktikum (C0065) 36

Zeitreihenanalyse (C0075) 37





C0001 - Analysis I

Dauer: Angebotsturnus: Leistungspunkte:

1 Semester jährlich (Start zum Winter) 8 (MLS 9, eine Übungsstunde mehr)

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MLS (Pflicht), Mathematik, 1. Fachsemester● Bachelor MIW (Pflicht), Mathematik, 1. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 1. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Analysis I (Vorlesung, 4 SWS)● Analysis I (Übung, 2 SWS)

● 125 Stunden Selbststudium● 90 Stunden Präsenzstudium● 25 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Folgen● Reihen● Konvergenz

● Funktionen● Stetigkeit● Differenzierbarkeit

Qualifikationsziele:● Grundlegende mathematischer Denkweisen für den Aufbau einer mathematischen Kompetenz● Verständnis für Grundbegriffe der Analysis wie Konvergenz, Stetigkeit, Differenzierbarkeit● Sicherer Umgang mit Termen, Gleichungen, Ungleichungen, Funktionen● Erfahrung mit verschiedenen Beweistechniken● Grundlagen in Theorie- und Modellbildungskompetenz

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Übungsaufgaben● Klausur

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Mathematik

● PD Dr. Dirk Langemann● Prof. Dr. Jürgen Prestin

Literatur:● K. Fritzsche: Grundkurs Analysis 1+2● H. Heuser: Lehrbuch der Analysis 1+2

Sprache:● Deutsch

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http://www.math.uni-luebeck.de/mitarbeiter/langemann/index.shtml

http://www.math.uni-luebeck.de/prestin/


C0030 - Allgemeine und Anorganische Chemie für CLS (Basic Chemistry and practical course)


1 Semester jährlich (Start zum Winter) 7.5

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Life Sciences, 1. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Allgemeine und Anorganische Chemie für CLS (Vorlesung,

3 SWS)● Praktikum Allgemeine und Anorganische Chemie für CLS

(Praktikum, 2 SWS)

● 55 Stunden Selbststudium● 45 Stunden Präsenzstudium

Lehrinhalte:● Einführung● Atombau● Die chemische Bindung● Struktur von Molekülen● Säuren und Basen● Redoxreaktionen

● Elektrochemie● Thermodynamik● Kinetik● Komplexe●

Qualifikationsziele:● Verständnis grundlegender Konzepte der Chemie● Vermittlung fundamentaler praktischer Fertigkeiten im Labor● Die Veranstaltung schafft die Grundlagen für die Organische Chemie

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme am Praktikum● Klausur

Voraussetzung für:● Organische Chemie

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Chemie

● Prof. Dr. Th. Peters● PD Dr. Thomas Weimar

Literatur:● Schmuck et al.: Chemie für Mediziner - Pearson Studium● Binnewies et al.: Allgemeine und Anorganische Chemie - Spektrum Akademischer Verlag

Sprache:● Deutsch

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127.0.0.1:8888/module/modulverwaltung/modul_show.php?id=365&lang=de

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www.chemie.uni-luebeck.de


C0036 - Lineare Algebra und diskrete Strukturen I (Lineare Algebra I)


1 Semester jährlich (Start zum Winter) 8

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Pflicht), Mathematik, 1. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 1. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Lineare Algebra und Diskrete Strukturen I (Vorlesung, 4

SWS)● Lineare Algebra und Diskrete Strukturen I (Übung, 2 SWS)


Lehrinhalte:● Grundlagen (Logik, Mengen, Abbildungen, Relationen,

Ordnungen)● Gruppen, Ringe, Körper (einschl. Permutationen,

Restklassen, komplexe Zahlen)● Vektorräume (Basis, Dimension, Skalarprodukt, Norm)

● Matrizenkalkül● Lineare Gleichungssysteme

Qualifikationsziele:● Kenntnis grundlegender mathematischer Denkweisen und Beweistechniken● Verständnis für abstrakte Strukturen● Basiswissen für die gesamte mathematische Ausbildung● Theorie- und Modellbildungskompetenz

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Mündliche Prüfung● Übungsaufgaben● Klausur

Voraussetzung für:● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II


● PD Dr. Hanns-Martin Teichert

Literatur:● G. Strang: Lineare Algebra - Springer 2003● K. Jänich: Lineare Algebra - Springer 2002● D. Lau: Algebra und diskrete Mathematik I + II - Springer 2004

Sprache:● Deutsch

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http://www.math.mu-luebeck.de/workers/teichert/index.shtml


CS1000 - Programmieren



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 1. Fachsemester● Bachelor Informatik (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 1. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Programmieren (Vorlesung, 4 SWS)● Programmieren (Übung, 2 SWS)


Lehrinhalte:● Algorithmusbegriff● Grundlegende Elemente und Konzepte imperativer und

objektorientierter Sprachen

● Grundlegende Datenstrukturen (Arrays, Listen, Mengen)● Abstrakte Datentypen

Qualifikationsziele:● Tiefgehendes Verständnis des Algorithmusbegriffs● Kenntnise verschiedener Programmierparadigmen● Tiefgehendes Verständnis der Grundlagen imperativer und objektorientierter Programmierung● Fähigkeit zur Definition abstrakter Datentypen● Gute Java-Kenntnisse● Fähigkeit, einfache Programme selbständig zu entwerfen und zu implementieren● Kompetenz für größere Aufgaben, welche mit gelernten Mittelnzeit- und kostengerecht zu lösen sind und dabei insbesondere

die eigeneArbeit und die anderer Personen gut organisiert● Die Studierenden haben gelernt, bei begrenzten Ressourcen (Zeit,Personal, etc.) Lösungen zu erarbeiten, die allgemein

anerkanntenQualitätsstandards genügen und von allen Beteiligten akzeptiert werden● Fähigkeit neue informatische oder mathematische Methoden in neu zuentwickelnde Produkte oder bestehende Lösungen

einzuführen● Grundlegende Einsichten in die Durchführung von Projekten inUnternehmen


Voraussetzung für:● Algorithmen und Datenstrukturen

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Telematik● Institut für Informationssysteme

● Prof. Dr. Christian Werner● Prof. Dr. Stefan Fischer● Prof. Dr. V. Linnemann

Literatur:● M. Broy: Informatik - eine grundlegende Einführung (Band 1 und 2) - Springer-Verlag 1998● G. Goos und W. Zimmermann: Vorlesungen über Informatik (Band 1 und 2) - Springer-Verlag, 2006● D. J. Barnes und M. Kölling: Objektorientierte Programmierung mit Java - Pearson Studium, 2003● T. Stark und G. Krüger: Handbuch der Java-Programmierung - 5. Auflage, Addison-Wesley, 2007

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http://www.itm.uni-luebeck.de/

http://www.ifis.uni-luebeck.de/

http://www.itm.uni-luebeck.de/users/werner/

http://www.itm.uni-luebeck.de/users/fischer/index.html?lang=de

http://www.ifis.uni-luebeck.de/staff/linneman.html


Sprache:● Deutsch

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C0002 - Analysis II


1 Semester jährlich (Start zum Sommer) 4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MLS (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester● Bachelor MIW (Pflicht), Mathematik, 2. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Analysis II (Vorlesung, 2 SWS)● Analysis II (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Unbestimmte und bestimmte Integrale● Hauptsatz der Diff.-Integralrechnung● Funktionenreihen, Potenzreihen

● Trigonometrische Polynome● Fourier-Reihen, Fourier-Koeffizienten● Konvergenz von Fourier-Reihen

Qualifikationsziele:● Vertiefender Einblick in einige ausgewählte Teilaspekte der Analysis● Vertiefung der Grundlagen in Theorie- und Modellbildungskompetenz


Setzt voraus:● Analysis I


● PD Dr. Dirk Langemann● Prof. Dr. Jürgen Prestin

Literatur:● H. Heuser: Lehrbuch der Analysis 1+2● K. Fritzsche: Grundkurs Analysis 1+2

Sprache:● Deutsch

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http://www.math.uni-luebeck.de/mitarbeiter/langemann/index.shtml



C0031 - Grundlagen Physik (Physics)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Pflicht), Fachübergreifende Kompetenzen, 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Grundlagen Physik (Vorlesung, 2 SWS) ● 30 Stunden Präsenzstudium

● 25 Stunden Selbststudium

Lehrinhalte:● Physikalische Größen und Einheiten● Bewegungen im Raum● Bewegungen ausgedehnter Körper● Arbeit, Leistung, Energie,● Mechanik der deformierbaren Materie● Schwingungen und Wellen, Akustik

● Wärmelehre● Elektrizität und Magnetismus● Zeitabhängige Spannungen und Ströme● Wellenoptik und Geometrische Optik● Atomkerne und Radioaktivität● Ionisierende Strahlung

Qualifikationsziele:● Beherrschung grundlegender physikalischer Begriffe und● Sicherheit im Umgang mit physikalischen und technischen● Anwendung bekannter physikalischer Gesetze und Regeln

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Klausur

Voraussetzung für:● Praktikum Experimentalphysik

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Medizintechnik

● Prof. Dr. Thorsten Buzug

Literatur:● Giancoli: Physik

Sprache:● Deutsch

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C0037 - Lineare Algebra und diskrete Strukturen II (Lineare Algebra II)




Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Lineare Algebra und Diskrete Strukturen II (Vorlesung, 4

SWS)● Lineare Algebra und Diskrete Strukturen II (Übung, 2

SWS)


Lehrinhalte:● Determinanten● Graphentheorie (Einführung + Anwendung

Determinanten)● Lineare Abbildungen

● Codierungstheorie (Einführung + Anwendung Gruppen)● Orthogonalität● Eigenwerte

Qualifikationsziele:● Fundierte Kenntnis mathematischer Denkweisen und Beweistechniken● Basiswissen für die weitere Ausbildung● Kenntnis und Anwendungen algebraischer Methoden● Weiterer Ausbau der Mathematischen Theorie- und Modellbildungskompetenz


Voraussetzung für:● Graphentheorie

Setzt voraus:● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I



Literatur:● G. Strang: Lineare Algebra - Springer 2003● K. Jänich: Lineare Algebra - Springer 2002● D. Lau: Algebra und diskrete Mathematik I + II - Springer 2004

Sprache:● Deutsch

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C0066 - Stochastik I




Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Stochastik I (Vorlesung, 2 SWS)● Stochastik I (Übung, 1 SWS)

● 45 Stunden Präsenzstudium● 45 Stunden Selbststudium● 20 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung● 10 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume, Zufallsvariablen● Grundzüge der Kombinatorik● Mehrstufige Modelle, Bernoulli-Ketten● Unabhängigkeit, bedingte Wahrscheinlichkeiten

● Spezielle diskrete Verteilungen: binomial,hypergeometrisch, Poisson, negativ-binomial, multinomial

● Kenngrößen von Verteilungen● Gesetz großer Zahlen, Zentraler Grenzwertsatz● Modellierungsbeispiele aus den Life Sciences

Qualifikationsziele:● Beherrschung stochastischer Grundbegriffe im diskreten Fall● Elementare Modellierungskompetenz● Beherrschung wichtiger diskreter Wahrscheinlichkeitsverteilungen


Voraussetzung für:● Stochastik II● Bioinformatik I● Biostatistik I

Setzt voraus:● Analysis I


● PD Dr. Karsten Keller● Prof. Dr. Lutz Mattner

Literatur:● N. Henze: Stochastik für Einsteiger

Sprache:● Deutsch

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http://www.math.uni-luebeck.de/mitarbeiter/keller/index.shtml

http://www.math.uni-luebeck.de/mattner/


CS1001 - Algorithmen und Datenstrukturen



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 4. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester● Bachelor Informatik (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Algorithmen und Datenstrukturen (Vorlesung, 4 SWS)● Algorithmen und Datenstrukturen (Übung, 2 SWS)


Lehrinhalte:● Sortieren und Suchen● Suchbäume, Heaps, Ausbalancierung● Hashing● Stringverarbeitung

● elementare Algorithmen für Graphen und geometrischeProbleme

● elementare Entwurfsprinzipien für Algorithmen● Verifikation und Effizienzanalyse elementarer Algorithmen● untere Schranken für den Aufwand zur Lösung von Such-

und Sortierproblemen

Qualifikationsziele:● Verständnis und Anwendungserfahrung grundlegender Algorithmen● Verständnis und Anwendungserfahrung über elementare Datenstrukturen● Beherrschen grundlegender Prinzipien und Methoden für Entwurf, Implementierung und Analyse von Algorithmen


Voraussetzung für:● Theoretische Informatik● Algorithmendesign

Setzt voraus:● Programmieren

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Telematik● Institut für Informationssysteme

● Prof. Dr. Stefan Fischer● Prof. Dr. V. Linnemann

Literatur:● T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen - Spektrum, 2002● R. Sedgewick: Algorithmen in Java Teil 1 - 4 - Pearson Studium, 2003● S. Baase und A. Van Gelder: Computer Algorithms - 3. Auflage, Addison-Wesley, 2000

Sprache:● Deutsch

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http://www.itm.uni-luebeck.de/


http://www.itm.uni-luebeck.de/users/fischer/index.html?lang=de



C0010 - Biologie I (Allgemeine Biologie und Kurs)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:● Biologie I (Allgemeine Biologie und Kurs) (Praktikum, 2 SWS)● Biologie I (Allgemeine Biologie und Kurs) (Vorlesung, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Biologie als Wissenschaft, allgemeine

Grundlagen● Bau und Funktion von Zellen (Einführung in die

Zellbiologie) und Viren

● Grundlagen der formalen Genetik und der molekularen Genetik

Qualifikationsziele:● Das Verständnis basaler Prinzipien lebender Systeme● Das Beherrschen grundlegender mikroskopischer Techniken● Die Vermittlung von Basiswissen für die biowissenschafliche Ausbildung

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme am Kurs● Klausur

Voraussetzung für:● Zellbiologie● Biochemie I

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Biologie

● Prof. Dr. H. Winking● PD Dr. B. Kunze● PD Dr. K.-U. Kalies● Prof. Dr. Enno Hartmann

Sprache:● Deutsch

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http://www.bioweb.uni-luebeck.de/


C0049 - Numerik I



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Wahl), Mathematik, 1. Fachsemester● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 3. oder 5. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Numerik I (Vorlesung, 2 SWS)● Numerik I (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Rundungsfehler● Direkte Lösungsverfahren für lineare Gleichungssysteme● Interpolation

● Quadratur● Numerische Differentiation● FFT

Qualifikationsziele:● Grundlegendes Verständnis numerischer Aufgabenstellungen● Beherrschung der modernenProgrammiersprache (MATLAB)● Erfahrung in der praktischen Umsetzung theoretischer Algorithmen● Beurteilungsvermögen für die Güte eines Verfahrens (Genauigkeit, Stabilität, Komplexität)

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Programmierprojekt● Übungsaufgaben● Klausur

Voraussetzung für:● Mathematische Modelle und Methoden in der Medizinischen Bildverarbeitung● Scientific Computing

Setzt voraus:● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Analysis II● Analysis I


● PD Dr. Jan Modersitzki● Prof. Dr. Bernd Fischer

Literatur:● F. Locher: Numerische Mathematik für Informatiker - Berlin: Springer 1993● G. Opfer: Numerische Mathematik für Anfänger - Braunschweig: Vieweg 1994● H. R. Schwarz: Numerische Mathematik - Stuttgart: Teubner 1988● J. Stoer: Numerische Mathematik 1 - Berlin: Springer 1989● J. Werner: Numerische Mathematik I - Braunschweig: Vieweg 1992

Sprache:

12











http://www.math.uni-luebeck.de/mitarbeiter/modersitzki/index.shtml

http://www.math.uni-luebeck.de/fischer/


● Deutsch

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C0053 - Praktikum Experimentalphysik (Physics Lab Course)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Pflicht), Physik, 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Fachübergreifende Kompetenzen, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Praktikum Experimentalphysik (Praktikum, 3 SWS) ● 55 Stunden Schriftliche Ausarbeitung

● 45 Stunden Präsenzstudium● 20 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Versuch 1: Strömungsmechanik● Versuch 2: Wärmelehre● Versuch 3: Zeitabhängige Ströme● Versuch 4: Stationäre Ströme● Versuch 5: Schall und Ultraschall

● Versuch 6: Statistik und● Versuch 7: Geometrische Optik● Versuch 8: Spektralphotometrie● Versuch 9: Diffusion● Versuch 10: Radioaktivität

Qualifikationsziele:● Praktische Erarbeitung physikalischer Zusammenhänge● Graphische Darstellung von Messresultaten● Fähigkeit, aus Messdaten sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten● Schriftliche Ausarbeitung

Setzt voraus:● Elektrizität, Optik und Atomphysik (Physik II)● Mechanik und Wärmelehre (Physik I)● Grundlagen Physik

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Medizintechnik● Institut für Physik

● MitarbeiterInnen des Instituts ● PD Dr. Hauke Paulsen● Prof. Dr. Christian Hübner

Literatur:● Giancoli: Physik

Sprache:● Deutsch

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http://www.physik.uni-luebeck.de/


C0067 - Stochastik II



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Mathematik, 5. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Stochastik II (Vorlesung, 2 SWS)● Stochastik II (Übung, 1 SWS)

● 45 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung● 45 Stunden Präsenzstudium● 30 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Mengensysteme der Maßtheorie● Maße● Messbare Funktionen, Bildmaße, affine Transformationen

der Lebesgue-Maße

● Integration● Produktmaße und Satz von Fubini● Transformation von Integralen

Qualifikationsziele:● Verständnis und Beherrschung der für Analysis und Stochastik grundlegenden Maß- und Integrationstheorie


Setzt voraus:● Analysis II● Analysis I


● PD Dr. Karsten Keller● Prof. Dr. Lutz Mattner

Literatur:● J. Elstrodt: Maß- und Integrationstheorie - Springer● P. Billingsley: Probability and Measure - Wiley

Sprache:● Deutsch

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MATH2030 - Optimierung



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 4. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Wahlpflicht), Mathematik, 2. oder 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Optimierung (Vorlesung, 4 SWS)● Optimierung (Übung, 2 SWS)


Lehrinhalte:● Lineare Optimierung● Nichtlineare Optimierungsaufgaben mit und ohne

Nebenbedingungen

● Diskrete Optimierung

Qualifikationsziele:● Kenntnis und gutes Verständnis von den zentralen Optimierungsstrategien● Erfahrung mit der Umsetzung von praktischer Aufgabenstellungen aus den Life Sciences● Erfahrung in der Umsetzung von theoretischen Konzepten in die Praxis● Beurteilungskompetenz für numerische Egebnisse





Literatur:● J. Nocedal, S. Wright: Numerical Optimization - Springer

Sprache:● Deutsch

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MATH2420 - Biomathematik



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 3. oder 5. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Biomathematik (Vorlesung, 2 SWS)● Biomathematik (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Grundlegendes über Differentialgleichungen● Lösungsscharen, Existenz und Eindeutigkeit von

Systemen linearer Differentialgleichungen 1. Ordnung

● Kompartmentmodelle

Qualifikationsziele:● Beherrschen der Grundlagen der Theorie der gewöhnlichen Differentialgleichungen● Fähigkeit Differentialgleichungen anzuwenden



Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Mathematik● Institut für Mathematik

● Prof. Dr. R. Schuster● Prof. Dr. Jürgen Prestin

Sprache:● Deutsch

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C0008 - Bioinformatik I



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Anwendungsfach Bioinformatik, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Entspricht "Einführung in die Bioinformatik" (Vorlesung, 2

SWS)● Entspricht "Einführung in die Bioinformatik" (Übung, 2

SWS)

● 0 Stunden

Lehrinhalte:

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten● Übungsaufgaben

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Neuro- und Bioinformatik

● Prof. Dr. Thomas Martinetz

Sprache:● Deutsch

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http://www.inb.uni-luebeck.de/staff/martinetz.html


C0012 - Biostatistik I


1 Semester jährlich (Start zum Sommer) 6,0

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Modul Biostatistik I (Vorlesung, 3 SWS)● Modul Biostatistik I (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Deskriptive Statistik● Wahrscheinlichkeitsräume und stetige Zufallsvariablen● Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichtefunktion,

Verteilungsfunktion● Momente, Ungleichungen● Spezielle stetige Verteilungen im Überblick:

Gleichverteilung, Cauchy-Verteilung, Normalverteilung,Log-Normalverteilung, Gammaverteilung, abgeleitetePrüfverteilungen

● Normalverteilung, Handhabung der Normalverteilung● Punktschätzung (einparametrisch): Aufgabenstellung,

Güteeigenschaften von Punktschätzern (schwacheKonsistenz, Erwartungstreue, Satz von Rao-Cramer),Maximum-Likelihood-Methode,Kleinste-Quadrate-Methode

● Testen: Grundprinzip, Fehlerarten, ausgewählte Tests,Multiples Testen

● Intervallschätzung: Grundprinzip und ausgewählteKonfidenzintervalle

● Einführung in Korrelation und Regression

Qualifikationsziele:● Beherrschung der wichtigsten Verfahren der deskriptiven Statistik● Grundverständnis für die Ansätze zum Schätzen und Testen● Anwendung elementarer statistischer Test- und Schätzverfahren● Kenntnis wichtiger stetiger Wahrscheinlichkeitsverteilungen


Voraussetzung für:● Biostatistik II

Setzt voraus:● Analysis II● Analysis I● Stochastik I

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Medizinische Biometrie und Statistik

● Prof. Dr. Andreas Ziegler

Sprache:● Deutsch

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C0057 - Proseminar




Lehrveranstaltungen:● Proseminar (Seminar, 2 SWS)

Lehrinhalte:

Qualifikationsziele:● Training in Ausarbeitung und Halten eines Fachvortrags● Übung in wissenschaftlicher Diskussion● Training der englischen Sprache im Fachkontext

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Diskussionsbeteiligung● Schriftliche Ausarbeitung● Vortrag

Setzt voraus:● Analysis I● Analysis II● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II


Sprache:● Deutsch

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C0076 - Zellbiologie


1 Semester jährlich (Start zum Sommer) 4,5


Lehrveranstaltungen:● Zellbiologie (Vorlesung, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Biogenese, Funktion und Abbau von Kompartimenten

eukaryontischer Zellen und ihre Verknüpfung mitzellulärer Prozesse der Modifikation, Faltung und des Abbausvon Proteinen

● Zellzyklus und Apoptose

● Einführung in die Entwicklungsbiologie

● Ionentransport an Membranen, Membranpotentiale

Qualifikationsziele:● Das Verständnis der Grundprinzipien der Funktion eukaryontischer Zellen● Detaillierte Kenntnis in ausgewählten Gebieten der Zellbiologie


Voraussetzung für:● Molekularbiologie

Setzt voraus:● Biologie I (Allgemeine Biologie und Kurs)

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Biologie

● PD Dr. Jürgen Rohwedel● PD Dr. Charlie Kruse● PD Dr. K.-U. Kalies● Prof. Dr. Enno Hartmann

Sprache:● Deutsch

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http://www.bioweb.uni-luebeck.de/

http://univis.uni-luebeck.de/form?__s=2&dsc=anew/tel_view&pers=tnf/memobi/memobi/krusec&anonymous=1&dir=tnf/memobi&lvs=tnf/memobi/zentr/zellbi&ref=lecture&sem=2005s&__e=999


CHEM3400 - Organische Chemie (Organic Chemistry)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Master Informatik (Wahl), Anwendungsfach Bioinformatik, 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Life Sciences, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Organische Chemie für CLS (Vorlesung, 3 SWS) ● 3 Stunden Präsenzstudium

Lehrinhalte:● Grundlagen der Organischen Chemie● Alkane, Cycloalkane, Konformationen● Alkene und Isomerie, Alkine● Aromatische Verbindungen● Stereoisomerie● Additionen, Substitutions- und Eliminierungsreaktionen

● Funktionelle Gruppen (Alkohole, Ether, Carbonyle,Carbonsäuren, Amine und Derivate)

● Kohlenhydrate● Carbonsäurederivate, Lipide und Membranen● Aminosäuren und Peptide● Heterocyclische Verbindungen● Nucleotide und Nucleinsäuren

Qualifikationsziele:● Grundlagen der Organischen Chemie


Setzt voraus:● Allgemeine Chemie

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Chemie

● Prof. Dr. Th. Peters● PD Dr. Thomas Weimar

Literatur:● H. Hart et al.: Organische Chemie - Wiley-VCH● J. Buddrus: Grundlagen der Organischen Chemie - Walter de Gruyter● Schmuck et al.: Chemie für Mediziner - Pearson Studium

Sprache:● Deutsch

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http://www.chemie.uni-luebeck.de/

www.chemie.uni-luebeck.de


CS2202 - Datenbanken (Databases)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahlpflicht), Informatik der Systeme, 4. Fachsemester● Bachelor Informatik (Pflicht), Informatik der Systeme, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Datenbanken (Vorlesung, 2 SWS)● Datenbanken (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● ANSI/SPARC-Architektur● Entity-Relationship-Modell● Relationenmodell● SQL● Relationenalgebra● Tupelkalkül

● Domänenkalkül● Programmiersprachenanbindung von Datenbanken

mittels Embedded SQL und JDBC● Datenbankanbindung im WWW● Entwurfstheorie für relationale Datenbanken● Grundlegende Implementierungskonzepte, Transaktionen

Qualifikationsziele:● Grundlegendes Verständnis der Prinzipien von Datenbanksystemen● Kenntnis von Datenbankanfragesprachen wie SQL und Relationenalgebra● Kenntnis der Entwurfstheorie für relationale Datenbankschemata


Voraussetzung für:● Non-Standard Datenbanken

Setzt voraus:● Algorithmen und Datenstrukturen● Programmieren

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Informationssysteme

● Prof. Dr. V. Linnemann

Literatur:● A. Kemper, A, Eickler: Datenbanksysteme - Eine Einführung - Oldenbourg-Verlag

Sprache:● Deutsch

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CS4405 - Neuroinformatik



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Master MIW (ab WS 2010/11) (Wahlpflicht-Vertiefung), Biophysik, 1. oder 2. Fachsemester● Master MIW (ab WS 2010/11) (Wahlpflicht-Vertiefung), Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester● Master MIW (ab WS 2010/11) (Wahlpflicht), Bildgebende Systeme, 1. oder 2. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Wahlpflicht), Informatik der Systeme, 2. oder 3. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Pflicht), Anwendungsfach Robotik und Automation, 2. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Pflicht), Anwendungsfach Bioinformatik, 2. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Neuroinformatik (Vorlesung, 2 SWS)● Neuroinformatik (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Überblick über den Aufbau des Gehirns● Neuronale Netze● Lernen (in Neuronalen Netzen)● Das einfache Perzeptron und Multilayer-Perzeptrons● Das RBF-Netzwerk

● Die Support-Vector-Machine und ihre Umsetzung inneuronaler Architektur

● Vektorquantisierung (mit Neuronalen Netzen)● Assoziative Speicher● Dimensionsreduktion und Merkmalsextraktion

Qualifikationsziele:● Verständnis des grundsätzlichen Aufbaus des Nervensystems● Verständnis der Grundzüge der Informationsverarbeitung im Nervensystem● Fähigkeit zur Ableitung von Lernverfahren● Fähigkeit zur Umsetzung von Informationsverarbeitungsprinzipien in neuronale Architektur● Kenntnis der wichtigsten neuronalen Netzarchitekturen● Praktische Erfahrung im Umgang mit Standardverfahren des überwachten und unüberwachten Lernens

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten● Übungsaufgaben


● Prof. Dr. Thomas Martinetz

Literatur:● S.Haykin: Neural Networks - London: Prentice Hall, 1999● J.Hertz, A.Krogh, R.Palmer: Introduction to the Theory of Neural Computation - Addison Wesley, 1991● T.Kohonen: Self-Organizing Maps - Berlin: Springer, 1995● H.Ritter, T.Martinetz, K.Schulten: Neuronale Netze: Eine Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke -

Bonn: Addison Wesley, 1991

Sprache:● Deutsch

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MATH2020 - Numerik II



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 4. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Wahlpflicht), Mathematik, 2. oder 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 4. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Numerik II (Vorlesung, 2 SWS)● Numerik II (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Nichtlineare Gleichungen, Nullstellensuche und● Kleinste Quadrate Probleme

● Numerische Lösung gewöhnlicher

Qualifikationsziele:● Kennenlernen von grundlegenden numerischen Techniken● Verständnis der Umsetzung eines kontinuierlichen Problems in eine diskretes● Kompetenter Umgang mit sowohl mit stabilen als auch mit robusten numerischen Algorithmen● Erfahrung in der Umsetzung von praktischer Aufgabenstellungen aus den Life Sciences

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Programmierprojekt● Übungsaufgaben● Klausur

Setzt voraus:● Numerik I● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Analysis II● Analysis I



Literatur:● M. Hanke-Bourgeois: Grundlagen der numerischen Mathematik und des Wissenschaftlichen Rechnens - Teubner, 2002

Sprache:● Deutsch

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C0003 - Angewandte Analysis (Vertiefungsveranstaltung)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 5. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:● Angewandte Analysis (Vertiefungsveranstaltung) (Vorlesung, 4 SWS)● Angewandte Analysis (Vertiefungsveranstaltung) (Übung, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Maße und ihre Konstruktion● Messbare Funktionen, Integration,

Konvergenzsätze● Produktmaße, Fubini● Satz von Radon-Nikodym● Lebesgue-Maße, Transformationsformel

● Kurven- und Oberflächenintegrale● Integralsätze● Partielle Differentialgleichungen erster Ordnung

(Zusammenhang mit Systemen gewöhnlicher Diffferentialgleichungen)

● Klassifikation von Gleichungen zweiter Ordnung

● Beispielhafte Behandlung der drei Grundtypen

Qualifikationsziele:● Anwendungsbereites Verständnis der abstrakten Maß- und Integrationstheorie und ihrer konkreten Anwendungen in

euklidischen Räumen● Einführung in die Theorie partieller Differentialgleichungen● Erlernen hierzu grundlegender analytischer Hilfsmittel● Stärkung des Verständnisses für Modellierung



● Prof. Dr. Lutz Mattner● Prof. Dr. Jürgen Prestin

Sprache:● Deutsch

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C0009 - Bioinformatik II (Bioinformatics II)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Anwendungsfach Bioinformatik, 5. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Entspricht "Molekulare Bioinformatik" (Übung, 2 SWS)● Entspricht "Molekulare Bioinformatik" (Vorlesung, 2 SWS)

● 0 Stunden

Lehrinhalte:

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Übungs- bzw. Projektaufgaben● Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten


● MitarbeiterInnen des Instituts ● Prof. Dr. Thomas Martinetz

Literatur:● Andrew R. Leach: Molecular Modelling: Principles and Applications● P. E. Bourne, H. Weissig: Structural Bioinformatics● H.-D. Höltje, W. Sippl, D. Rognan, G. Folkers: Molecular Modeling: Basic Principles and Applications● Anna Tramontano: Protein Structure Prediction

Sprache:● Deutsch

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C0013 - Biostatistik II (Biometrie II (Vertiefungsveranstaltung))


1 Semester jährlich (Start zum Winter) 6,0

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 5. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Biostatistik II (Vorlesung, 3 SWS)● Biostatistik II (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Fortsetzung Schätzen: Eigenschaften von

Punktschätzern (Suffizienz), Exponentialfamilien, Maximum-Likelihood-Schätzung in Exponentialfamilien

● Fortsetzung Intervallschätzung: Dualität Testen und Konfidenzintervalle

● Fortsetzung Testen: Likelihood-Quotienten-Tests,

● Güteeigenschaften statistischer Tests, Lemma von Neyman und Pearson, Unverfälschtheit

● Studienplanung: Gütefunktion, Powerkalkulation, Fallzahlplanung

● Grundprinzipien klinisch-therapeutischer Studien, Grundprinzipien von Prognosestudien,Grundprinzipien diagnostischer Studien

● Details der Studienplanung anhand ausgewählter Beispiele

Qualifikationsziele:● Verständnis der zentralen Aspekte der Studienplanung● Vertieftes Verständnis der Prinzipien des Schätzens und Testens


Voraussetzung für:● Multivariate Statistik● Interdisziplinäres Seminar



Sprache:● Deutsch

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C0071 - Theoretische Informatik (Vertiefungsveranstaltung)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Grundlagen der Informatik, 5. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:● Theoretische Informatik (Vertiefungsveranstaltung) (Vorlesung, 4 SWS)● Theoretische Informatik (Vertiefungsveranstaltung) (Übung, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Formale Grammatiken● reguläre Sprachen, kontextfreie

Sprachen● endliche Automaten, Kellerautomaten● Turing Maschinen, Registermaschinen● Nichtdeterminismus● Membership-Probleme

● Simulation, Reduktion, Vollständigkeit

● sequentielle Berechnungshypothese● sequentielle Komplexitätsklassen● Erfüllbarkeitsproblem, NP

-Vollständigkeit● Kombinatorische Optimierungsprobleme

Qualifikationsziele:● Verständnis der Grundlagen von Programmiersprachen● Kompetenz für den Entwurf und die Analyse von Algorithmen● Erkennen algorithmisch schwerer Probleme

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Mündliche Prüfung● Übungsaufgaben

Setzt voraus:● Informatik B● Informatik A

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Theoretische Informatik

● Prof. Dr. Thomas Zeugmann● Prof. Dr. Rüdiger Reischuk

Sprache:● Deutsch

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http://www.tcs.uni-luebeck.de/

http://www.tcs.uni-luebeck.de/pages/reischuk/


CS4455 - Modellierung biologischer Systeme



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Master MIW (ab WS 2010/11) (Wahlpflicht-Vertiefung), Biophysik, 1. oder 2. Fachsemester● Master MIW (ab WS 2010/11) (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 2. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Wahlpflicht), Mathematik, 2. oder 3. Fachsemester● Bachelor CLS (Pflicht), Mathematik, 5. Fachsemester● Master Informatik (ab WS 2007/2008) (Pflicht), Anwendungsfach Bioinformatik, 1. Fachsemester● Master Informatik (Wahl), Anwendungsfach Bioinformatik, 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Modellierung biologischer Systeme (Vorlesung, 2 SWS)● Modellierung biologischer Systeme (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Einfache zeitdiskrete deterministische Modelle● Strukturierte zeitdiskrete Populationsdynamik● Erzeugende Funktionen, Galton-Watson-Prozesse

● Zeitdiskrete Markov-Ketten mit Anwendungen● Hidden-Markov-Modelle mit Anwendungen● Modellierung von Daten und Datenanalyse

Qualifikationsziele:● Kenntnis von elementaren zeitdiskreten Modellen zur Modellierung biologischer Sachverhalte● Modellierungs- und Simulationskompetenz



● Prof. Dr. Lutz Mattner● PD Dr. Karsten Keller

Literatur:● F. Braer, C. Castillo-Chavez: Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology - New York: Springer 2000● H. Caswell: Matrix Population Modells - Sunderland: Sinauer Associates 2001● S. N. Elaydi: An Introduction to Difference Equations - New York: Springer 1999● B. Huppert: Angewandte Lineare Algebra - Berlin: de Gruyter 1990● U. Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik - Wiesbaden: Vieweg 2002● E. Seneta: Non-negative Matrices and Markov Chains - New York: Springer 1981

Sprache:● Deutsch

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MATH3445 - Graphentheorie (Graph Theory)


1 Semester Unregelmäßig 4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester● Bachelor Informatik (Wahlpflicht), Mathematik, 5. oder 6. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Graphentheorie (Vorlesung, 2 SWS)● Graphentheorie (Übung, 1 SWS)

● 45 Stunden Präsenzstudium● 30 Stunden Selbststudium● 20 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Hamiltonsche Graphen und Valenzsequenzen● Der Mengersche Satz - neue Beweise● Paarungen und Zerlegungen von Graphen, Baumweite

● Graphen- und Hypergraphenmodelle zur Beschreibungvon Konkurrenzstrukturen in der Biologie

● Knoten- und Kantenfärbungen von Graphen● Der Vierfarbensatz

Qualifikationsziele:● Fähigkeit, diskrete Probleme mit Methoden der Graphentheorie zu modellieren● Kenntnis von Beweistechniken und Denkweisen der diskreten Mathematik● Kenntnis fundamentaler Resultate sowie ausgewählter aktueller Forschungsergebnisse


Setzt voraus:● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II



Literatur:● F. Harary: Graph Theory - Reading, MA:.Addison-Wesley 1969● R. Diestel: Graphentheorie - Berlin: Springer 2000● D. Jungnickel: Graphen, Netzwerke und Algorithmen. - Mannheim: BI-Wissenschaftsverlag 1994● J. Bang-Jensen, G. Gutin: Digraphs: Theory, Algorithms and Applications - London: Springer 2001● F. S. Roberts: Competition Graphs and Phylogeny Graphs - Bolyai Society Mathematical Studies 7, Budapest 1999, 333-362● B. Bollobas: Modern Graph Theory - Berlin: Springer 1998

Sprache:● Deutsch

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C0023 - Kombinatorik (Einführung in die Kombinatorik)



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Master CLS (Wahl), Mathematik, 2. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 6. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Kombinatorik (Vorlesung, 2 SWS)● Kombinatorik (Übung, 1 SWS)

● 45 Stunden Präsenzstudium● 30 Stunden Selbststudium● 20 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Permutation, Kombinationen,

Variationen● Partitionen● Erzeugende Funktionen● Rekurrenzgleichungen

● Summenordnung● Verbände● Inklusion -- Exklusion

Qualifikationsziele:● Vermittlung grundlegender Techniken der Kombinatorik● Erlernen von Beweistechniken und Denkweisen der Kombinatorik● Vermittlung fundamentaler Resultate sowie ausgewählter Vertiefungen

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Übungsaufgaben● Mündliche Prüfung

Setzt voraus:● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Analysis I



Literatur:● Peter Tittmann: Einführung in die Kombinatorik - Spektrum Akademischer Verlag 2000● Richard A. Brualdi: Introductory Combinatorics - Pearson Prentice Hall 2004

Sprache:● Deutsch

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C0035 - Interdisziplinäres Seminar




Lehrveranstaltungen:● Interdisziplinäres Seminar (Vorlesung, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Modellierung von Prozessen des intrazellulären

Proteintransports (Prof. Hartmann, Institut für Biologie)

● Biometrische Methoden der genetischen Epidemiologie (Prof. Ziegler, Institut für Medizinische Biometrie und Statistik)

● Medizinische Anwendungen der Bildverarbeitung (Prof. Fischer, Institut für Mathematik)

Qualifikationsziele:● Kompetenz in der mathematisch-interdisziplinären Bearbeitung von Life-Science-Problemen● Fachgrenzen überschreitende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Vortrag● Schriftliche Ausarbeitung● Diskussionsbeteiligung

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Mathematik● Andere Institute

● Andere Dozenten

Sprache:● Deutsch

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C0056 - Projektmanagement



Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor CLS (Wahl), Fachübergreifende Kompetenzen, 6. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Projektmanagement (Vorlesung, 2 SWS) ● 0 Stunden

Lehrinhalte:● Begriffe, Inhalte und Prinzipien des● Projektdefinition● Grobplanung des Projekts● Feinplanung des Projekts

● Projektsteuerung● Projektabschluss● Checklisten

Qualifikationsziele:● Erarbeiten und Einübung der Grundsätze und● Organisation von zielorientierter Aufgabenabwicklung

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:● Regelmäßige und erfolgreiche Teilnahme am Praktikum

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Signalverarbeitung und Prozessrechentechnik● Institut für Signalverarbeitung und Prozessrechentechnik

● Prof. Dr. Ulrich Hofmann

Sprache:● Deutsch

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http://www.isip.uni-luebeck.de/

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C0060 - Wissenschaftliches Rechnen


1 Semester Jedes dritte Semester 4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 4. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Angewandte Informatik, 6. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Module "Wissenschaftliches Rechnen" (Vorlesung, 2

SWS)● Module "Wissenschaftliches Rechnen" (Übung, 1 SWS)


Lehrinhalte:● Lineare und nichtlineare Gleichungssysteme,

Eigenwertberechnungen● High-Performance Computing (Parallesierungstechniken)

● Modellierungsaspekte

Qualifikationsziele:● Erfahrung mit der numerischen Simulation naturwissenschaftlicher Vorgänge● Fähigkeit zur Anwendung auf praxisrelevante Fragestellungen


Setzt voraus:● Optimierung● Angewandte Analysis (Vertiefungsveranstaltung)● Lineare Algebra und diskrete Strukturen II● Lineare Algebra und diskrete Strukturen I● Analysis II● Analysis I

Modulverantwortliche und Lehrende:● Institut für Theoretische Informatik● Institut für Mathematik

● Prof. Dr. Rüdiger Reischuk● PD Dr. Jan Modersitzki● Prof. Dr. Bernd Fischer

Sprache:● Deutsch

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C0065 - Statistisches Praktikum




Lehrveranstaltungen:● Statistisches Praktikum (, 2 SWS)

Lehrinhalte:● Datenmanagement (Data Steps)● Deskriptive Statistiken (Häufigkeitstabellen,

Odds Ratio, Relatives Risiko)● Einfache Graphiken (Box-Whisker Plot,

Streudiagramme, Tortendiagramme, Histogramme, Überlebenszeitkurven, N-P-Plots)

● Tests auf Normalverteilung● Contour-Plot, Korrelation,

Autokorrelation

● t-Test, Mann-Whitney U-Test● Kruskal-Wallis test● 2-way ANOVA● Lineare Regression und Modellselektion im

linearen Modell

Qualifikationsziele:● Datenmanagement mit dem Softwarepaket SAS -- bei Lizensierungsproblemen mit der frei verfügbaren Software R● Verständnis für das Durchführen einfacher statistischer Analysen● Vertiefung des Verständnisses statistischen Testens und Schätzens

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:



Sprache:● Deutsch

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C0075 - Zeitreihenanalyse


1 Semester Jedes dritte Semester 4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:● Bachelor MIW (Wahlpflicht), Mathematik, 4. Fachsemester● Bachelor CLS (Wahl), Mathematik, 6. Fachsemester

Lehrveranstaltungen: Arbeitsaufwand:● Zeitreihenanalyse (Vertiefungsveranstaltung) (Vorlesung, 2

SWS)● Zeitreihenanalyse (Vertiefungsveranstaltung) (Übung, 1

SWS)

● 45 Stunden Präsenzstudium● 40 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung● 25 Stunden Selbststudium● 10 Stunden Prüfungsvorbereitung

Lehrinhalte:● Einfache beschreibende und explorative Methoden:

Glätten, Differenzieren, Auto- und Kreuzkorrelation● Lineare Modelle für Zeitreihen: MA-Prozesse,

AR-Prozesse, ARIMA-Prozesse● Zeitreihen im Frequenzbereich: Autokorrelationsfunktion,

Spektraldichte und deren Schätzung

● Nichtlineare Methoden an Fallbeispielen● Analyse und Modellierung von Daten aus den Life

Sciences (Software: R, Mathematica, SPSS)

Qualifikationsziele:● Beherrschung von Grundbegriffen der Zeitreihenanalyse● Verstehen einfacher linearer Methoden und Einblick in nichtlineare Aspekte● Kompetenz in Analyse und Modellierung konkreter Zeitreihen


Setzt voraus:● Stochastik II● Stochastik I● Biostatistik I● Analysis II● Analysis I


● Prof. Dr. Lutz Mattner● PD Dr. Karsten Keller

Sprache:● Deutsch

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