Mathematische Methoden

Fakult?t

Agrarwissenschaften und Landschaftsarchitektur

Version

Version 14.0 vom 11.07.2022

Modulkennung

44B0267

Modulname (englisch)

Mathematical Methods

Studieng?nge mit diesem Modul

Wirtschaftsingenieurwesen Agrar/Lebensmittel (B.Eng.)

Niveaustufe

1

Kurzbeschreibung

Zur Bearbeitung vieler ?konomischer und technischer Fragestellungen ist die Anwendung mathematischer Methoden erforderlich. Dieses Modul soll den Studierenden eine entsprechende gemeinsame Wissens- und Methodenbasis für die mathematischen Inhalte in den nachfolgenden Lehrveranstaltungen in h?heren Semestern vermitteln.

Lehrinhalte

1. Lineare Algebra und lineare Optimierung 1.1 Einige grundlegende ?berlegungen 1.2 Lineare Gleichungssysteme 1.3 Matrizen und Vektoren 1.4 Lineare Optimierung

2. Analysis 2.1 L?sen von Gleichungen 2.2 Funktionen mit einer Variablen 2.3 Differentialrechnung und ihre Anwendung 2.4 Integralrechnung und ihre Anwendung

Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissensverbreiterung
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, kennen die grundlegenden mathematischen Methoden der Linearen Algebra und der Analysis, auf die im weiterem Studienverlauf aufgebaut wird.

Wissensvertiefung
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen grundlegende mathematische Methoden identifizieren, die geeignet sind, ausgew?hlte Fallbeispiele zu bearbeiten

K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen ausgew?hlte Fallbeispiele mithilfe mathematischer Methoden bearbeiten und auswerten


K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, k?nnen die aus ausgew?hlten Fallbeispielen erhaltenen Ergebnisse darstellen, interpretieren und pr?sentieren.


K?nnen - systemische Kompetenz
Die Studierenden, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, entdecken Beziehungen zwischen den berechneten Fallbeispielen und in der Praxis vorhandenen Sachverhalten

Lehr-/Lernmethoden

Die Veranstaltung ist als Vorlesung mit umfangreichen integrierten ?bungen konzipiert. Zus?tzlich wird eine freiwillige ?bungsveranstaltung mit Tutoren angeboten.

Empfohlene Vorkenntnisse

Hilfreich sind mindestens durchschnittliche mathematische Grundkenntnisse.

Modulpromotor

Balsliemke, Frank

Lehrende

Balsliemke, Frank

Leistungspunkte

5

Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden
Std. WorkloadLehrtyp
30Vorlesungen
30?bungen
Workload Dozentenungebunden
Std. WorkloadLehrtyp
45Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
45Prüfungsvorbereitung
Literatur

Langenbahn, Claus-Michael: Quantitative Methoden der Wirtschafts-wissenschaften, München u.a., Oldenbourg Verlag, 2008.

Schwarze, Jochen: Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Band 2: Differential- und Integralrechnung, 13., vollst?ndig überarbeitete Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.

Schwarze, Jochen: Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Band 3: Lineare Algebra, Lineare Optimierung und Graphentheorie, 13., vollst?ndig überarbeitete Auflage, Herne, NWB Verlag, 2011.

Suhl, Lena; Mellouli, Ta?eb: Optimierungssysteme. Modelle, Verfahren, Software, Anwendungen, Berlin u.a., Springer Verlag, 2006.

Syds?ter, Knut; Hammond, Peter (2009): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Basiswissen mit Praxisbezug, 3., aktualisierte Auflage, München, Verlag Pearson Studium, 2009.

Thonemann, Ulrich: Operations Management. Konzepte, Methoden und Anwendungen, 2., aktualisierte Auflage, München, Verlag Pearson Studium, 2010.

Prüfungsleistung
  • Klausur 2-stündig
  • Mündliche Prüfung
Bemerkung zur Prüfungsform

Aktuelle Prüfungsform: Klausur, 2-stündig(alternative Prüfungsformen, vom Prüfer auszuw?hlen und bei Veranstaltungsbeginn bekannt zu geben)

Prüfungsanforderungen

Selbst?ndiges L?sen von Rechenaufgaben. Die gestellten Rechenaufgaben orientieren sich bezüglich Art und Schwierigkeitsgrad an den in der Veranstaltung behandelten Aufgaben.

Dauer

1 Semester

Angebotsfrequenz

Nur Wintersemester

Lehrsprache

Deutsch