Approximation
Approximation in normed spaces, continuous and discrete approximation, interpolation, splines, and parameter identification with focus on Hilbert spaces methods.
Der Master Mathematik an der Universität Greifswald richtet sich an alle, die nach einem ersten mathematischen Abschluss tiefer in Theorie und Anwendung einsteigen möchten, ohne sich in Vollzeit an den Campus zu binden. Das Teilzeitmodell erlaubt es, Lehrveranstaltungen über einen längeren Zeitraum zu verteilen und Studieninhalte mit Berufstätigkeit, Praktika oder familiären Verpflichtungen zu verbinden.
Inhaltlich bewegt sich das Studium zwischen klassischer reiner Mathematik und Anwendungsfeldern, die in Greifswald besonders gepflegt werden: von Approximationstheorie über Bild- und Signalanalyse bis zur Differentialgeometrie. Damit verbindet der Studiengang analytisches Grundlagenwissen mit Werkzeugen, die in Technik, Datenverarbeitung und Naturwissenschaften gebraucht werden.
Die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass der Einstieg unkompliziert möglich ist – entscheidend ist vor allem die eigene Motivation, sich über einen längeren Zeitraum kontinuierlich mit anspruchsvoller Mathematik auseinanderzusetzen.
45 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Approximation in normed spaces, continuous and discrete approximation, interpolation, splines, and parameter identification with focus on Hilbert spaces methods.
Fast Fourier transformation, Fourier series and transformation, wavelets, and mathematical morphology for image and signal processing.
Classical curve and surface theory, differentiable manifolds, vector bundles, Riemannian manifolds, connections, and applications to physics.
Stability and bifurcation theory of ordinary differential equations, delayed differential equations, and reaction-diffusion equations with applications to biological systems.
Iteration of functions, fixed-point theorems, attractors, measure-preserving functions, ergodic theorems, and chaotic systems.
Convergence of Fourier series, convolution products, distributions and tempered distributions, Sobolev spaces, and applications to partial differential equations.
Banach spaces, Hilbert spaces, dual spaces, principles of functional analysis, compact and spectral theory of operators, symmetric operators, and unbounded operators.
Complex differentiability, holomorphic functions, power series, Cauchy integral theorem, residue theorem, meromorphic functions, and elliptical functions.
Design of measures, Lebesgue integration theory, product measure, Fubini's theorem, representation theorems, and Lp spaces.
Karush-Kuhn-Tucker theory for constrained and unconstrained optimization, descent methods, trust-region methods, penalty methods, and SQP method.
Numerical analysis of partial differential equations, methods for elliptic, parabolic and hyperbolic problems, iterative solution of large systems, and eigenvalue problems.
Variational problems without and with constraints, optimal control problems, necessary and sufficient conditions, and multipoint boundary value problems.
First-order partial differential equations with method of characteristics, and second-order equations including Laplace's equation, heat equation, and wave equation.
Advanced knowledge and enhanced competence in a selected special field from analysis and optimization.
Advanced knowledge and enhanced competence in a selected special field from analysis and optimization.
Lie algebras or representation theory including nilpotent/solvable Lie algebras, classification of semisimple Lie algebras, and representation theory of finite groups.
Complexity classes, hierarchy and separation theorems, non-deterministic machines, reducibility relations, NP-complete problems, and the P-NP problem.
Computability, Gödel numbering, reducibility of decision problems, Turing reducibility, arithmetic hierarchy, and applications to Gödel's incompleteness theorem.
Linear codes, cyclic codes, error correcting and detecting codes, geometric coding, and cryptography with applications of algebra and analysis.
Mathematical basics of computer graphics, color perception, image formation, OpenGL programming, file formats, and OpenGLSL.
Database architecture, relational model, SQL, entity-relationship model, normalization, file organization, indices, and XML.
Trees, paths, flows, matchings in graphs, approximation algorithms, integer linear programming, cutting plane algorithms, and branch and bound methods.
Basic graph-theoretic concepts, trees, shortest paths, Eulerian and Hamiltonian graphs, colorings, matchings, and bipartite graphs.
Counting principles for permutations and selections, recursions, generating functions, difference calculus, patterns, and block designs.
Syntax and semantics of propositional and first-order predicate logic, completeness and compactness theorems, and elementary theories.
C*-algebras, Gelfand theory of commutative Banach algebras, von Neumann algebras, Gelfand-Naimark-Segal construction, and double commutant theorem.
Randomised algorithms techniques, randomised data structures, algorithms for graph and number theory problems, and approximation algorithms.
Advanced knowledge and enhanced competence in a selected special field from discrete mathematics, algorithmics, or algebra.
Advanced knowledge and enhanced competence in a selected special field from discrete mathematics, algorithmics, or algebra.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Der Master Mathematik an der Universität Greifswald bietet ein forschungsnahes Studium, das klassische mathematische Disziplinen mit modernen Anwendungsfeldern verknüpft. Die Teilzeitorganisation ist dabei kein Kompromiss bei der inhaltlichen Tiefe, sondern eine zeitliche Streckung, die es erlaubt, Themen gründlich zu durchdringen.
Greifswald als eher überschaubarer Universitätsstandort bietet enge Betreuungsverhältnisse, was gerade im Teilzeitformat hilfreich ist, wenn Rückfragen und individuelle Absprachen mit Lehrenden nötig werden.
Zu den zentralen Modulen zählen Approximation, Image and signal analysis sowie Differential geometry. Diese Kombination zeigt die inhaltliche Ausrichtung des Programms: einerseits die theoretische Beschäftigung mit Approximationsverfahren und geometrischen Strukturen, andererseits die praxisnahe Anwendung mathematischer Methoden auf Bild- und Signaldaten.
Wer sich für Differentialgeometrie interessiert, bekommt Zugang zu einem Gebiet, das Grundlage für Physik, Robotik und moderne Geometrieverarbeitung ist, während die Bild- und Signalanalyse eine Brücke zu Informatik und Ingenieurwesen schlägt.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten mathematischen oder eng verwandten Abschluss, die ihre Kenntnisse vertiefen möchten, aber aus beruflichen oder privaten Gründen kein klassisches Vollzeitstudium aufnehmen können.
Ausdauer, Selbstorganisation und Freude an abstraktem Denken sind wichtiger als ein perfekter Notenschnitt – die zulassungsfreie Aufnahme senkt formale Hürden, verlangt aber Eigenverantwortung bei der Zeitplanung.
Absolventinnen und Absolventen der Mathematik finden sich in sehr unterschiedlichen Bereichen wieder, von Datenanalyse über Forschung bis zu technischen Berufsfeldern, die in der Klassifikation der Bundesagentur für Arbeit unter Berufe in der Mathematik zusammengefasst werden.
Die im Studium vermittelten Fähigkeiten in Approximation, Bildverarbeitung und Geometrie sind gerade für Tätigkeiten mit Bezug zu Daten, Modellierung und technischer Analyse gefragt.
Die Universität Greifswald bietet ein überschaubares, persönliches Studienumfeld, das sich gut mit dem Teilzeitformat verträgt: kurze Wege, direkter Kontakt zu Lehrenden und eine Studienorganisation, die individuelle Zeitmodelle ermöglicht.
Für Studierende, die Wert auf eine ruhigere Universitätsstadt statt auf eine Großstadt-Hochschule legen, ist Greifswald ein Standort mit eigenem Charakter innerhalb der deutschen Mathematik-Landschaft.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Master Mathematik öffnet Türen in analytische und forschungsnahe Tätigkeitsfelder, die sich über klassische wie neuere Berufsbilder erstrecken.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Mathematik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie sich mathematische Berufe durch Künstliche Intelligenz verändern, lässt sich bereits heute in groben Linien abschätzen.
KI-Systeme verändern schon jetzt, welche Aufgaben Mathematikerinnen und Mathematiker selbst übernehmen und welche automatisiert werden.
Kompetenzen aus Modulen wie Approximation und Image and signal analysis bilden die Grundlage für den Umgang mit datengetriebenen, KI-gestützten Verfahren.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Greifswald, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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Kurzprofil der Universität Greifswald – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer im Teilzeitstudium erfolgreich sein will, sollte sich auf einen längeren Studienzeitraum und eine hohe Selbstorganisation einstellen, da Präsenztermine und Fristen trotz Teilzeitmodell verbindlich bleiben.
Nein, die Zulassung erfolgt zulassungsfrei, sodass formale Hürden beim Einstieg gering sind.
Das Teilzeitmodell verteilt die Studieninhalte über einen längeren Zeitraum, sodass sich Vorlesungen und Prüfungen besser mit Beruf oder familiären Verpflichtungen kombinieren lassen.
Zu den zentralen Modulen zählen Approximation, Image and signal analysis sowie Differential geometry, die Theorie und Anwendung miteinander verbinden.
Absolventinnen und Absolventen finden sich häufig in den Berufen der Mathematik gemäß Klassifikation der Bundesagentur für Arbeit wieder, etwa in Datenanalyse, Forschung oder technischer Modellierung.
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