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Wintersemester 2019/2020: Online-Lehrveranstaltungskatalog
Winter term 2019/2020: Course Catalogue

Abkürzungen / abbreviations:
V, VO = Vorlesung / lecture, Ü = Übung / problem class, T = Tutorium / tutorial, S = Seminar / seminar
Categories: Zielgruppe = audience, Klassifizierung = classification, Inhalt = Curriculum, Einschreibung = inscription, Leistungsnachweis = type of examination,
Dozent/Zeit/Ort = Lecturer/Time/Venue



Gesamtübersicht: Institut für Mathematische Stochastik / List of all Courses: Institute of Mathematical Stochastics





  •  •  •   2. Studienjahr / 2nd year (Bachelor, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba MINT: Maß und Integral
3+1+0 F01/421
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (3. Sem.), Studiengänge Physik im Nebenfach Mathematik
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAG und Math-Ba-LAAG
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Mi / Wed    2. DS (09:20-10:50)   WIL A124    gerade Woche / even week       30.09.2019: Raumänderung eingetragen   
  Sasvári    V    Fr / Fri    3. DS (11:10-12:40)   WIL A317            
  Uhlig    Ü    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL C203    gerade Woche / even week         
  Uhlig    Ü    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL C203    ungerade Woche / odd week         
  Sasvári    Ü    Mi / Wed    2. DS (09:20-10:50)   WIL A124    ungerade Woche / odd week       30.09.2019: Raumänderung eingetragen   




  •  •  •   3. Studienjahr / 3rd year (Bachelor, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ba STOCHV: Vertiefung Stochastik - Statistik
3+1+0 F01/431
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-GDIM, Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-MINT, Math-Ba-NUM, Math-Ba-NUME, Math-Ba-PROG und Math-Ba-STOCH.
Inhalt Gegenstand der Vorlesung sind Anwendungen der Stochastik in der Finanzmathematik und Risikobewertung.
Insbesondere werden folgende Themen behandelt: Binomialbaummodell und Black-Scholes-Modell, Optimale Investition, Kohärente und Konvexe Risikomaße, Optimales Stoppen in diskreter Zeit
Im Zuge der Vorlesung werden auch Resultate über diskrete Martingale sowie zur konvexen Optimierung und deren Dualitätstheorie behandelt.
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Keller-Ressel    V    Do / Thu    5. DS (14:50-16:20)   WIL C307              
  Keller-Ressel    V    Fr / Fri    4. DS (13:00-14:30)   WIL A120    Übung integriert         
  
Modul Math Ba SEM: Verzweigungsprozesse
0+2+0 F01/435
Zielgruppe Bachelor-Studiengang Mathematik (5. Sem.)
Vorkenntnisse Kompetenzen aus den Modulen Math-Ba-ANAG, Math-Ba-LAAG, Math-Ba-PROSEM sowie ggf. weiterer Module des Pflichtbereiches abhängig von der Thematik des Seminars (hier Math-Ba-STOCH).
Inhalt
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Informationen zum Seminar
OPAL  OPAL-Kurs zur Einschreibung für Nachmeldungen
Dozent∗in/Zeit/Ort Behme    S    Di / Tue    6. und 7. DS   WIL A221          Zeitänderung ab 05.11.2019   
  
Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-MAT-STOCH: Stochastik
4+2+0 F01/437
Zielgruppe Staatsexamen: Lehramt an Gymnasien bzw. an Berufsbildenden Schulen, 5. Sem.; Lehramt an Oberschulen, Fach Mathematik, 5. Sem.
Vorkenntnisse Modul Analysis
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
OPAL  OPAL-Kurs
Dozent∗in/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL B321            
  Böttcher    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL B321            
  Böttcher    Ü    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   WIL C102            
  Cygan    Ü    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C103            
  Cygan    Ü    Do / Thu    4. DS (13:00-14:30)   WIL C206            




  •  •  •   4. und 5. Studienjahr (Masterstudium, Staatsexamen Lehramt)   •  •  •  
  
Modul Math Ma MAFIN: Mathematical Finance
3+1+0 F01/441
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt Gegenstand der Vorlesung ist die Modellierung von Finanzmärkten in stetiger Zeit.
Insbesondere werden die Bewertung von Optionen und Anleihen, die Charakterisierung von Marktvollständigkeit und Arbitragefreiheit, Modelle mit lokaler und stochastischer Volatilität sowie optimale Stoppprobleme behandelt.
Im Zuge der Vorlesung werden Resultate über Martingale in stetiger Zeit, stochastische Integrationstheorie und weitere Resultate der stochastischen Analysis gezeigt.
Einschreibung   Einschreibung erfolgt in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English on request
Dozent∗in/Zeit/Ort Keller-Ressel    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL C102              
  Keller-Ressel    V    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   WIL A124    Übung integriert         
  
Modul Math Ma MSTAT: Mathematische Statistik
3+1+0 F01/442
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Pflichtmodul.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  Deutsch
Dozent∗in/Zeit/Ort Ferger    V    Di / Tue    6. DS (16:40-18:10)   WIL C204              
  Ferger    V    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C203    Übung integriert         
  
Modul Math Ma WTHM: Wahrscheinlichkeitstheorie mit Martingalen
3+1+0 F01/447
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienbereich Stochastik.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt siehe Webseite zur Vorlesung
Hinweis: Das Modul schafft Voraussetzungen für die Module Math-Ma-STOCAL, Math-Ma-STOCHP und Math-Ma-MAFIN.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Sprache / Language  English on request (Winter term 2019/20: english)
Dozent∗in/Zeit/Ort Schilling    V    Mo / Mon    5. DS (14:50-16:20)   WIL C204              
  Schilling    V    Di / Tue    5. DS (14:50-16:20)   WIL C204    Übung integriert         
  
Modul Math Ma VMRM: Versicherungsmathematik - Risikomodelle
3+1+0 F01/446
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, gehört zum Studienschwerpunkt 'Analysis und Stochastik'.
Master WMath: Pflichtmodul.
Vorkenntnisse Vertiefte Kompetenzen aus dem Gebiet der mathematischen Stochastik auf Bachelor-Niveau sind von Vorteil.
Inhalt laut Modulbeschreibung
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  English
Dozent∗in/Zeit/Ort Behme    V    Di / Tue    4. DS (13:00-14:30)   WIL C129              
  Behme    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL A221    Übung integriert         
  
Modul Math Ma MMAM bzw. MMRM: Zufällige abgeschlossene Mengen und Choquet-Kapazitäten
2+0+0 F01/450
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich
Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik, für WMath Zuordnung zum Studienbereich Stochastik
Vorkenntnisse W-Theorie, Math. Statistik (Master), Grundkonzepte der Topologie
Inhalt Schwache Konvergenz von Choquet-Kapazitäten, Verteilungskonvergenz von zufälligen abgeschlossenen Mengen in Hyperraum-Topologien, Argmin-Theoreme für Minimalstellen-Mengen stochastischer Prozesse
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Sprache / Language  Deutsch
Dozent∗in/Zeit/Ort Ferger    V    Di / Tue    1. DS (07:30-09:00)   WIL C203              
  
Modul Math Ma MMAM: Malliavin Calculus
4+0+0 F01/451
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math, TMath, WMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich, als Modul MMAM oder MMRM möglich
Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik, für WMath Zuordnung zum Studienbereich Stochastik
Vorkenntnisse Modul Math-Ba-STOCH
Inhalt Malliavin Calculus is also known as stochastic calculus of variations. We develop a differential calculus on Wiener space (which is defined by the paths of a Brownian motion) which will allow us, e.g., to calculate the densities of a stochastic differential equation driven by a Brownian motion. In some sense, this course continuous the course on stochastic calculus, but it is not a prerequisite.
Einschreibung   in der Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
Sprache / Language  English
Dozent∗in/Zeit/Ort Schilling    V    Di / Tue    3. DS (11:10-12:40)   WIL C204            23.10.2019: nochmal Raum geändert   
  Schilling    V    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   WIL C204    Übung integriert         
  
Modul Math Ma WIA: Seminar Maschinelles Lernen
0+2+0 F01/440
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik
Klassifizierung Master Math: Pflichtmodul.
Master TMath: Wahlpflichtmodul im Mathematischen Wahlpflichtbereich. Zuordnung zum Studienschwerpunkt Analysis und Stochastik
Master WMath: Pflichtmodul.
Inhalt In der Lehrveranstaltung werden verschiedene Methoden für maschinelles Lernen vorgestellt und an konkreten Beispielen getestet. Verwendet wird das Buch 'Brett Lantz: Machine Learning with R'. Kenntnisse in der Sprache R werden nicht vorausgesetzt.
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs zur Einschreibung
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL A124              




  •  •  •   Fakultativ - Für alle Interessenten:
Vorlesungen / Forschungsseminare / Seminare / Gastvorträge in den Instituten   •  •  •  
  
Arbeitsgemeinschaft Analysis & Stochastik
0+2+0 F01/460
Zielgruppe Master-Studiengänge Mathematik und Wirtschaftsmathematik
Vorkenntnisse Stochastics, Analysis
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   -
Internet  Aktuelle Vorträge
Sprache / Language  English
Dozent∗in/Zeit/Ort AG Ana&Sto    AG    Do / Thu    13 - 16 Uhr   WIL A124              
  Die Vorträge finden im Zeitfenster 13-16 Uhr statt - siehe Webseite für Ankündigungen




  •  •  •   Für Studiengänge anderer Fachrichtungen und Fakultäten   •  •  •  
  
Mathematik I: Lineare Algebra (Wirtschaftswissenschaften und Verkehrswirtschaft)
2+2+0 F01/481
Zielgruppe Studierende an der Fak. Wirtschaftswissenschaften und Studierende Verkehrswirtschaft: Module BA-WW-MLA, D-WW-MLA, BA-VWI-PF1
Inhalt Zahlen (natürliche Zahlen, reelle und komplexe Zahlen), Vektorräume (lineare Unabhängigkeit, Dimension, Unterräume), Lineare Gleichungssysteme (Lösbarkeit), Lineare Optimierung (Simplexverfahren).
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   Schein mit Note (Klausur)
OPAL  Alle Informationen zur Vorlesung im OPAL-Kurs
Dozent∗in/Zeit/Ort Ferger    V    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   HSZ/AUDI/H              
  Röder    Ü                Kursassistentin      
  Für die Übungen siehe OPAL-Kurs.
  
Modul BIO-BA 1100: Mathematik/Biostatistik (Biologie) // Modul BIO-BA 1100: Mathematik und Biostatistik (Molekulare Biotechnologie)
2+1+0 F01/581
Zielgruppe Studierende Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Chemie + Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.), BBS Bautechnik und Holztechnik, Metall- und Maschinentechnik
Vorkenntnisse -
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Behme    V    Mo / Mon    2. DS (09:20-10:50)   TRE MATH              
  Albrecht    Ü                Kursassistenz: Biologie und LA andere      
  Morherr    Ü                Kursassistenz: Chemie und LA Chemie      
  Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten.
  
Modul Ch Ma: Mathematik für Chemiker (Chemie+Lebensmittelchemie) // Mathematik (Lehramt Fach Chemie)
2+2+0 F01/581*
Zielgruppe Studierende Chemie, Lebensmittelchemie, Lehramt Chemie (1. Sem.)
gemeinsam mit Studierenden Biologie und Molekulare Biotechnologie (1. Sem.), Lehramt BBS Bautechnik und Holztechnik
Vorkenntnisse -
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Behme    V    Mo / Mon    2. DS (09:20-10:50)   TRE MATH              
  Albrecht    Ü                Kursassistenz: Biologie und LA andere      
  Morherr    Ü                Kursassistenz: Chemie und LA Chemie      
  Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten.
  
Mathematik (EW-SEBS-BT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Bautechnik, EW-SEBS-HT-M 01: Staatsexamen Lehramt BBS Holztechnik, EW-SEBS-MMT-Mth 01: Staatsexamen Lehramt BBS Metall- und Maschinentechnik)
2+2+0 F01/581+
Zielgruppe Staatsexamen: Lehramt an berufsbildenden Schulen, Fächer Bautechnik und Holztechnik, Metall- und Maschinentechnik
gemeinsam mit Studierenden der FR Chemie, Biologie, Lehramt Chemie
Vorkenntnisse -
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
OPAL  OPAL-Kurs zur Vorlesung
Dozent∗in/Zeit/Ort Behme    V    Mo / Mon    2. DS (09:20-10:50)   TRE MATH              
  Albrecht    Ü                Kursassistenz: Biologie und LA andere      
  Morherr    Ü                Kursassistenz: Chemie und LA Chemie      
  Für die Übungen siehe Webseiten bei den Kursassistenten.
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Elektrotechnik)
2+2+0 F01/687
Zielgruppe Studiengang Elektrotechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Informationssystemtechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module ET-01-04-01, ET-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zu den Lehrveranstaltungen
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   TRE PHYS            16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen   
  Di Tella    Ü                Kursassistent      
  Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten.
  
Modul MT-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Mechatronik)
2+2+0 F01/687+
Zielgruppe Studiengang Mechatronik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik)
Vorkenntnisse Module MT-01-04-01, MT-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zu den Lehrveranstaltungen
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   TRE PHYS            16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen   
  Di Tella    Ü                Kursassistent      
  Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten.
  
Modul ET-01 04 03: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie ( Informationssystemtechnik )
2+2+0 F01/687*
Zielgruppe Studiengang Informationssystemtechnik (3. Sem.) - (gemeinsam mit Elektrotechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module ET-01-04-01, ET-01-04-02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zu den Lehrveranstaltungen
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   TRE PHYS            16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen   
  Di Tella    Ü                Kursassistent      
  Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten.
  
Modul RES-G05: Funktionentheorie / partielle Differentialgleichungen und Wahrscheinlichkeitstheorie (Regenerative Energiesysteme)
2+2+0 F01/687++
Zielgruppe Studiengang Regenerative Energiesysteme (3. Sem.) (gemeinsam mit Elektrotechnik, Informationssystemtechnik, Mechatronik)
Vorkenntnisse Module RES-G01, RES-G02
Inhalt Funktionentheorie
Einschreibung   -
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zu den Lehrveranstaltungen
Dozent∗in/Zeit/Ort Sasvári    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   TRE PHYS            16.09.2019: Änderung für den Hörsaal eingetragen   
  Di Tella    Ü                Kursassistent      
  Für die Übungen siehe Webseite beim Kursassistenten.
  
Statistik I (Sozialwissenschaften, ZIS)
2+2+0 F01/492
Zielgruppe Studierende Soziologie, Medienforschung, Politikwissenschaften, Internationale Beziehungen
Inhalt Einführung in SPSS und R, Deskriptive Statistik (Skalenniveaus, Datentypen, uni- und bivariate Verteilungen, grafische Darstellung / Kenngrößen von Verteilungen, Abhängigkeitsmaße), Wahrscheinlichkeiten, Grundprinzipien der schließenden Statistik, Signifikanztests für Ein- und Zweistichprobenproblemen und ihre Realisierung in SPSS und R
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   Teilnahme, Klausur
Internet  Webseite zur Vorlesung, Übungen und PC-Praktika
OPAL  OPAL-Kurs
Dozent∗in/Zeit/Ort Rudl / Böttcher    V    Mi / Wed    3. DS (11:10-12:40)   HSZ/03/H              
  Rudl / Böttcher    Ü                Kursassistent      
  Für die Übungen siehe OPAL-Kurs.
  
Modul MN-SEGY/SEBS/SEMS-STOCH: Elementare Stochastik (Informatik)
4+2+0 F01/437*
Zielgruppe Diplom-Studiengang Informatik für Nebenfach Mathematik Numerik /Optimierung /Stochastik: Elementare Stochastik (gemeinsam mit SE-Lehramtsstudiengängen GYM, BBS, MS)
Vorkenntnisse Modul Analysis
Einschreibung   in der 1. Vorlesung
Leistungsnachweis   laut Modulbeschreibung
Internet  Webseite zur Vorlesung
OPAL  OPAL-Kurs
Dozent∗in/Zeit/Ort Böttcher    V    Mo / Mon    4. DS (13:00-14:30)   WIL B321            
  Böttcher    V    Do / Thu    3. DS (11:10-12:40)   WIL B321            
  Böttcher    Ü    Mi / Wed    4. DS (13:00-14:30)   WIL C102            
  Cygan    Ü    Do / Thu    2. DS (09:20-10:50)   WIL C103            
  Cygan    Ü    Do / Thu    4. DS (13:00-14:30)   WIL C206            





 Autor: Christiane Weber