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Veranstaltungen

Sie lernen zun?chst solide Grundlagen aus Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften. Ab dem 3. Semester k?nnen Sie sich spezialisieren. Bitte beachten Sie, dass die angegebenen Semester lediglich Empfehlungen sind. Die genauen Bestimmungen finden Sie in der? Prüfungsordnung.

(P) = Pflichtf?cher

(WP) = Wahlpflichtf?cher


Illu-013
Empfohlen im 1. Semester

Einführung in das Programmieren (P):

Wenn Sie nicht ohnehin schon programmieren k?nnen, werden Sie es hier lernen. 百利宫_百利宫娱乐平台¥官网 ist ein elementarer Programmierkurs in der Programmiersprache PYTHON.

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Illu-014
Empfohlen im 1. Semester

Analysis I (P):

Ohne Mathe geht in Computational Science nichts!? Analysis I werden Sie zusammen mit Studenten der Mathematik und Physik h?ren. Neben den mathematischen Inhalten (Grenzwerte, Differenzial und Integralrechnung einer reellen Variable) die Sie lernen, werden Sie in dieser Vorlesung erleben, wie Mathematik als Wissenschaft funktioniert.

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Illu-015
Empfohlen im 1. Semester

Mathematische Methoden (P):

Anders als Analysis I fokussiert diese Vorlesung auf die Anwendung h?herer mathematischer Methoden in Computational Science und anderen F?chern. Wir statten Sie hier mit einem prall gefüllten Koffer mathematischer Methoden aus, die Sie dann in den n?chsten Semestern in Genomik und Bioinformatik, Numerik oder Computational Physics gleich werden anwenden k?nnen.?

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Illu-016
Empfohlen im 1. Semester

Lineare Algebra I (P):

In der Medizin kann man heute an einen einzigen Tumor gleichzeitig bis zu 100.000 molekulare Parameter messen. Macht man das gleichzeitig bei 500 Tumoren erh?lt man 500 Punkte in einen 100.000 dimensionalen Raum. ?hnliche Datens?tze gibt es in Physik und Chemie. Wie rechnet man in diesem Raum? Welche Gesetzm??igkeiten gelten dort noch. In dieser Vorlesung werden Sie es erfahren.

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Illu-017
Empfohlen im 1. Semester

Experimentalphysik A (P):

Moderne Physik setzt neben Theorie und Experiment immer mehr auf Computersimulationen.? Computational Physics ist daher auch eines der Kernanwendungsf?cher, auf die Sie sich spezialisieren k?nnen. Natürlich geht das alles nicht ohne Grundlagen: Hier lernen Sie dann erst einmal klassische Mechanik und Elektrodynamik.

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Kontakt

Dr. Stefan Solbrig
stefan.solbrig@ur.de
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Ein gemeinsamer Studiengang der Fakult?ten Medizin, Mathematik und Physik (Flyer)