EIT-103-01 Mathematik 3 (MAT3)
Analysis 2 und Stochastik
Verantwortlich	Schoof, Sönke, Professor
Fachgebiet (Planung)	EIT-PHY, Physik
Zugeordnet zu	EIT-103
eLearning-Kurs(e)	https://moodle.hs-hannover.de/course/index.php?categoryid=143
Sprache	Deutsch
	5.00 Credits, 4 SWS, Vorlesung, empf. Gruppengröße: 50
Angebotshäufigkeit
	68 Präsenz-Std und 82 Std. Selbststudium
Empfehlungen zum Selbststudium	Nachbereitung der Vorlesung, Übungsaufgaben bearbeiten
Empfohlene Voraussetzungen	Mathematik 1-2
Lernergebnisse / Ziele	Die Studierenden - können die grundlegenden Begriffe der höheren Analysis und der Stochastik benennen und anhand von Beispielen erklären. - können Aufgabenstellungen aus der höheren Analysis und der Stochastik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte analysieren, klassifizieren und Methoden zuordnen. - beherrschen die Rechentechniken der höheren Analysis und der Stochastik und können konkrete Aufgabenstellungen lösen. - sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren. - können die Methoden auf technische Problemstellungen anwenden.
Inhalt	- Differentialgleichungen 1. und 2. Ordnung, Lösungsverfahren, Anwendungen. - Konvergenzkriterien für unendliche Reihen, Potenzreihen, Konvergenzradius, Eigenschaften von Potenzreihen, Anwendungen, Fourier-Reihen. - Wahrscheinlichkeitsrechnung: Grundbegriffe, Rechenregeln, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Ereignisbäume, Binomialverteilung, Normal-Verteilung, Grundgesamtheit und Stichprobe, Schätzfunktionen für Mittelwert, Varianz und Standardabweichung, Konfidenzintervalle.
Anforderungen Präsenzzeit	konzentrierte Mitarbeit
Anforderungen Selbststudium	selbständiges Bearbeiten der Übungsaufgaben, intensives Nacharbeiten der Vorlesung
Prüfungsleistungen	siehe Modul
Literatur	Papula L., Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer-Vieweg, Wiesbaden 2014 Fetzer A. und H. Fränkel, Mathematik, Springer, Berlin 2012