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Höhere Mathematik 2

Modulbezeichnung: Höhere Mathematik 2
Modulbezeichnung (engl.): Higher Mathematics 2
Studiengang: Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.04.2016
Code: KI835
SWS/Lehrform: 2V (2 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 3
Studiensemester: 2
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur
Zuordnung zum Curriculum:
KI835 Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.04.2016, 2. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 30 Veranstaltungsstunden (= 22.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 67.5 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
KI735 Höhere Mathematik 1


[letzte Änderung 01.04.2003]
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Barbara Grabowski
Dozent:
Prof. Dr. Barbara Grabowski


[letzte Änderung 01.04.2003]
Labor:
Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning (5306)
Lernziele:
Die Studierenden erlernen stochastische Methoden, die bei der technischen Realisierung von Kommunikation in vielfältiger Weise Anwendung finden. So können sie diese bei der Signalübertragung (optimale Codierung) und bei der Optimierung von Kommunikationssystemen (Performance-Analyse, Stabilitätsverhalten) anwenden.  
 


[letzte Änderung 04.04.2006]
Inhalt:
1. Mathematische Methoden in der Verkehrstheorie
1.1. Einführung in die Grundlagen
1.2. Markow-Ketten
1.3. Geburts-und Todesprozesse
1.4. Warteschlangen
1.5. Anwendungen bei der Verkehrsmessung
  
2. Mathematische Methoden in der Informations- und Codierungstheorie
2.1. Die Entropie
2.2. Informationsquellen, optimale Quellcodierung
2.3. Kanäle, optimale Kanalcodierung
2.4. Mathematische Methoden der Mustererkennung

[letzte Änderung 04.04.2006]
Lehrmethoden/Medien:
Die Vorlesung findet zu 50% im PC-Labor AMSEL "Angewandte Mathematik, Statistik und eLearning" statt. Es werden hier computergestützte praktische Fallbeispiele mit ActiveMath:Statistik, R und AWESIM zu den vermittelten Methoden durchgeführt.
    
Weiterhin wird das eLearning-System ActiveMath-Statistik (AMSEL-PC-Labor 5306) eingesetzt. Die Studenten lösen Hausaufgaben und Übungsaufgaben mit diesem System.


[letzte Änderung 16.04.2011]
Literatur:
GRABOWSKI B., Stochastik  für Kommunikationsinformatiker, e-Lerning-Buch in ACTIVEMATH
KLIMANT, Piotraschke,Schönfeld: Infomations- und Kodierungstheorie, B.G.Teubner, Leipzig, 1996
WAHRMUTH E., Mathematische Modelle  in der Simulation diskreter Systeme, ZFH Koblenz, 2002

[letzte Änderung 04.04.2006]
Modul angeboten in Semester:
SS 2017, SS 2016, SS 2015, SS 2014, SS 2013, ...
[Thu Oct 22 17:37:07 CEST 2020, CKEY=hm2, BKEY=kim, CID=KI835, LANGUAGE=de, DATE=22.10.2020]