Technische Universität Ilmenau

Komplexe Netzwerke und ihre Dynamik - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Komplexe Netzwerke und ihre Dynamik im Studiengang Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 (AM)
Modulnummer7370
Prüfungsnummer2400144
FakultätFakultät für Mathematik und Naturwissenschaften
Fachgebietsnummer 2421 (Theoretische Physik I)
Modulverantwortliche(r) Dr. Wichard Beenken
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch und Englisch
Leistungspunkte3
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)56
VerpflichtungWahlmodul
Abschlusskeiner
Details zum Abschluss

Fach wird geprüft im Rahmen der Modulprüfung Physik in interdisziplinären Anwendungsfeldern.

Für den Fall, dass aufgrund verordneter Maßnahmen im Rahmen der Virus SARS-CoV-2-Pandemie 2020 die als regulär bestimmte Form nicht eingehalten werden kann, wird die mündliche Prüfung online als Einzel- oder Gruppenprüfung von einem Prüfer und einem Beisitzer durchgeführt werden.

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Statistische Physik (BSc)

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Die Studierenden kennen die Bedeutung komplexer Netzwerke für dynamische Prozesse und können Methoden der statistischen Physik, insbesondere das Isingmodell, auf diese anwenden. Sie sind vertraut mit vielfältigen, interdisziplinären Bespielen aus den Bereichen der Kommunikations-, Verkehrs-, Logistik- und Energieversorgungsnetze, der systematischen Biologie, der Epidemologie, der Neuronalen Netze in Gehirnforschung, Bilderkennungsverfahren, und Expertensystemen.

Inhalt

Graphentheoretische Grundlagen: Zufällige Netzwerke, Skalenfreie Netzwerke, Perkolationstheorie, Small-World Netzwerke

Interdisziplinäre Beispiele statischer Netzwerke: Kladistik, Ausfallsicherheit von Versorgungs- und Kommunikationsnetzwerken, RNS-Faltung, Ausbreitung und Eingrenzung von Epedemien

Dynamik auf zufälligen Netzwerken: Boolsche Netzwerke, Isingmodell, Sherrington-Kirkpatrick Modell, Replicamethode

Interdisziplinäre Beispiele zur Netzwerkdynamik: Fehlerkorrektur, Neuronale Netze

MedienformenTafel, Skripten, Folien, Übungsblätter, Beamer, Computeranimation, Originalarbeiten in Kopie
Literatur

Hidetoshi Nishimori: “Statistical physics of spin glasses and information processing : an introduction” Oxford Univ. Press, 2001

Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation: