Vorlesung + Übung: Höhere Mathematik II - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung + Übung: Höhere Mathematik II
Veranstaltungsnummer MTH-6220
Semester SS 2026
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 33
Heimat-Einrichtung High-Performance Scientific Computing
Veranstaltungstyp Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin Dienstag, 23.06.2026 14:00 - 15:30, Ort: (2045 N)
Voraussetzungen keine
Lernorganisation Vorlesung mit Übung und freiwilligem Tutorium mit Selbstrechenaufgaben
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise • G. Bärwolff, A. Kato, Höhere Mathematik für Naturwissenschaftler und Ingenieure. Springer Spektrum Berlin,
2024.
• K. Burg, H. Haf, F. Wille, A. Meister, Höhere Mathematik für Ingenieure Band I. Vieweg+Teubner Verlag
Wiesbaden, 2011.
• K. Burg, H. Haf, F. Wille, A. Meister, Höhere Mathematik für Ingenieure Band II. Vieweg+Teubner Verlag
Wiesbaden, 2007.
• M. Stroppel, Höhere Mathematik I. edition delkhofen, 2024.
• M. Stroppel, Höhere Mathematik II. edition delkhofen, 2023.
Sonstiges Vorlesungsskript: https://hm-hpsc.math.uni-augsburg.de
Für den Lernerfolg werden der Besuch der Übung und des Tutoriums empfohlen.
ECTS-Punkte 8

Räume und Zeiten

(1005 L)
Montag: 15:45 - 17:15, wöchentlich (13x)
Donnerstag: 14:00 - 15:30, wöchentlich (12x)
(2045 N)
Dienstag: 14:00 - 15:30, wöchentlich (13x)
(L1-1010)
Freitag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (13x)

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Die Veranstaltung vertieft analytisches und lineares Denken durch weiterführende Methoden der Analysis und Linearen Algebra. Sie fördert die Fähigkeit, mathematische Strukturen zu erkennen, geeignete Werkzeuge auszuwählen und auf technische Fragestellungen anzuwenden.

Die Studierenden entwickeln ein vertieftes Verständnis für kontinuierliche Modelle und lineare Strukturen.
Sie analysieren komplexere mathematische Zusammenhänge und setzen geeignete Verfahren sicher ein.
Sie erweitern die in Höhere Mathematik I erworbenen Kompetenzen gezielt auf mehrdimensionale und dynamische Problemstellungen.
Sie stärken ihre Fähigkeit zur Abstraktion, zum strukturierten Problemlösen und zur Modellbildung.