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Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Mathematik

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Diskretisierung und numerische Optimierung - Cheatsheet
Diskretisierung und numerische Optimierung - Cheatsheet Grundlagen der Diskretisierung kontinuierlicher Probleme Definition: Diskretisierung: Umwandlung kontinuierlicher in diskrete Probleme zur numerischen Lösung. Details: Knotenmengen: Auswahl repräsentativer Punkte. Interpolation: Näherungskomponenten zwischen Knoten. Diskrete Operatoren: Ableitungen und Integrale im diskreten Fall. Fehleranaly...

Diskretisierung und numerische Optimierung - Cheatsheet

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Diskretisierung und numerische Optimierung - Exam
Diskretisierung und numerische Optimierung - Exam Aufgabe 1) Kontext des Hauptproblems: Betrachte die Diskretisierung eines kontinuierlichen Problems auf dem Intervall \([a, b]\). Verwende eine gleichmäßige Knotenaufteilung mit den Knotenpunkten \(\textbf{X} = \{x_0, x_1, ..., x_n\}), wobei \(x_i = a + i \Delta x\) mit \(\Delta x = \frac{b-a}{n}\). Für eine Funktion \(f(x)\) definiere die diskrete...

Diskretisierung und numerische Optimierung - Exam

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Vertiefung des Studiengangs

Warum sollten Sie dieses Studium absolvieren?

Warum solltest Du Mathematik an der Universität Erlangen-Nürnberg studieren? Mathematik ist eine fundamentale Wissenschaft, die kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten fördert, die in vielen Bereichen anwendbar sind. Du wirst lernen, komplexe mathematische Modelle zu verstehen und anzuwenden sowie analytisches Denken zu entwickeln.

Was kann man mit diesem Abschluss nach der Uni machen?

Die Karrierechancen für Mathematik-Absolventen sind vielfältig und bieten hervorragende berufliche Aussichten. Du kannst in Forschung und Lehre an Universitäten und Forschungseinrichtungen Karriere machen. Auch in der Industrie, speziell in den Bereichen IT, Finanzen, Versicherungen und Consulting, sind Mathematiker gefragt. Darüber hinaus eröffnen sich Möglichkeiten in der öffentlichen Verwaltung und im Bildungswesen.

Wichtige Informationen

  • Das Mathematik-Studium erfordert 180 ECTS-Punkte im Bachelor und 120 ECTS-Punkte im Master.
  • Der Studienbeginn ist im Winter- und Sommersemester möglich.
  • Die Akkreditierung erfolgt durch die zuständigen Akkreditierungsagenturen.
  • Internationale Möglichkeiten durch Austauschprogramme wie ERASMUS+.

Solltest du diesen Studiengang studieren?

Hast du Freude an der Lösung komplexer mathematischer Probleme?

Interessierst du dich für theoretische Konzepte und abstrakte Denkweisen?

Fühlst du dich wohl in einer Umgebung, die viel selbstständiges Lernen und Forschen erfordert?

Hast du gute Vorkenntnisse in Mathematik aus der Schule oder anderen Kursen?

Arbeitest du gerne präzise und detailgenau?

Findest du es spannend, mathematische Theorien auf reale Weltprobleme anzuwenden?

Kannst du mit Frustrationen umgehen, wenn du eine Lösung nicht sofort findest?

Bist du bereit, viel Zeit in das Verständnis komplexer mathematischer Konzepte zu investieren?

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4.5

Bewertungen von Bachelor of Science Mathematik

  • 5.0

    Das Mathematik-Studium an der Universität Erlangen-Nürnberg ist einfach top! Die Zulassungsvoraussetzungen sind fair und gut machbar, besonders wenn man in der Schule schon Mathe mochte. Was ich besonders toll fand, sind die zahlreichen Forschungsmöglichkeiten – da kann man sich wirklich austoben und spannende Projekte machen. Die Professoren sind super hilfsbereit und man merkt, dass die richtig Ahnung haben. Und Erlangen selbst ist eine coole Studentenstadt, wo man auch viel Spaß haben kann!

    Li G.

    Li G.

  • 4.0

    Das Mathematik-Studium an der Universität Erlangen-Nürnberg ist auf jeden Fall empfehlenswert! Besonders beeindruckt hat mich das starke Alumni-Netzwerk – super für den späteren Berufseinstieg. Der Campus in Erlangen ist schön und liegt zentral, was das Studentenleben echt angenehm macht. Ein Minuspunkt sind manchmal die überfüllten Hörsäle, wenn man nicht rechtzeitig da ist, hat man Pech. Was ich auch noch schade fand, ist, dass es hin und wieder organisatorische Probleme gibt.

    Huiqing O.

    Huiqing O.

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