Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
05.12.2021 22:03:39
mat579 - Spezielle Themen der Analysis (Veranstaltungsübersicht)
Institut für Mathematik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Wintersemester 2021/2022 Prüfungsleistung
Vorlesung
(
3 SWS Vorlesung + 1 SWS Übung
oder 2 SWS Seminar
)
  • Uneingeschränkter Zugang 5.01.579 - Vorlesung Analysis auf Graphen Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Konstantin Pankrashkin

    Donnerstag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (ab 21.10.2021)
    Freitag: 10:15 - 11:45, zweiwöchentlich (ab 22.10.2021)

    Graphen sind abstrakte Modelle für Netzwerke und bestehen aus Knoten und Kanten, die jeweils zwei Knoten verbinden. Solche Strukturen entstehen in vielen Sitationen: Nachbaratome in Kohlenstoff-Strukturen, Webseiten im Internet mit Links als Kanten, Freundschaften in sozialen Netzwerken usw. Die Struktur eines Graphen kann mit Hilfe einer speziellen Matrix (Graph-Laplace-Operators) beschrieben werden, und die Spektraleigenschaften (Eigenwerte und Eigenvektoren) der Matrix sind in vielen Anwendungen von zentraler Bedeutung: z.B. werden mit Hilfe der Eigenvektoren von Graph-Laplace-Operatoren verschiedene Wege und Partitionen in (sozialen) Netzwerken konstruiert. In der Vorlesung werden graphentheoretische Grundlagen und wichtigste Fragestellungen eingeführt, danach konzentrieren wir uns auf Graph-Laplace-Operatoren und ihren Anwendungen.

Seminar oder Übung
(
3 SWS Vorlesung + 1 SWS Übung
oder 2 SWS Seminar
)
Hinweise zum Modul
Hinweise
Studienschwerpunkt: A, C
Prüfungszeiten
nach Ende der Vorlesungszeit
Prüfungsleistung Modul
Klausur oder mündliche Prüfung oder Lösen von Übungsaufgaben
Kompetenzziele
- Vernetzung des eigenen mathematischen Wissens durch Herstellung auch inhaltlich komplexer Bezüge zwischen den verschiedenen Bereichen der Mathematik - Kennenlernen ganzer Theorien und damit verbundene Beherrschung komplexer mathematischer Methoden und Techniken - Kennenlernen vertiefter Anwendungen der Mathematik, auch exemplarisch mit Projektcharakter - Stärkung des mathematischen Urteilsvermögens und des akademischen Selbstvertrauens durch sowohl breite als auch vertiefte Kenntnis der Reinen und Angewandten Mathematik - Kennenlernen von fortgeschrittenen Themen in der aktuellen Forschung der Analysis