Module im zentralen Themenbereich Modelle und Algorithmen
(in der Regel im Wintersemester)
Wir suchen in Systemen nach solchen Fehlern, die beim Testen unentdeckt bleiben. Wir servieren solide Theorie mit der notwendigen Prise Pragmatik, um einem wirklich herausfordernden Problem interessante und praktisch einsetzbare Lösungen abzugewinnen. Damit leisten wir einen wichtigen Beitrag zur Zuverlässigkeit von IT-Systemen und lernen viele leistungsstarke Algorithmen kennen, die sicher auch anderswo einsetzbar sind.
(in der Regel im Wintersemester)
Das Modul vermittelt grundlegende Konzepte und Techniken zum Entwurf und zur Analyse von Algorithmen. Insbesondere werden effiziente exakte Algorithmen, parallele Algorithmen, randomisierte und approximative Algorithmen, parametrisierte Algorithmen und die entsprechenden Komplexitätsklassen behandelt. Der Kryptographie-Teil beschäftigt sich mit Verfahren zur Geheimhaltung und zur Gewährleistung der Authentizität und der Integrität von Nachrichten und Daten. Der Schwerpunkt ist die asymmetrische (Public Key) Kryptographie, in welcher Kenntnisse aus der Komplexitätstheorie eine entscheidende Rolle spielen.
(in der Regel im Wintersemester)
This module is an introduction to the interdisciplinary research field of systems biology - the application of systems theory to biological systems. Using experimental data and information from databases and publications, systems biology investigates biological processes related to biotechnological and biomedical applications. This module introduces basic techniques for mathematical modelling and computer simulations of nonlinear dynamical systems in the life sciences. Students interested in systems biology should have some background in mathematics and should not be afraid to broaden their horizon towards biology. This module can be complemented by the module BioSystems Modelling and Simulation.
(in der Regel im Wintersemester)
For the design of systems, such as smart cities or smart grids, experts of different disciplines need to collaborate effectively. One possibility to address this challenge is co-simulation. Each member of the team can produce models which are validated in a domain-specific manner. Afterwards the simulators are coupled to allow analyzing the entire system. Starting with basic methods of hybrid modeling and simulation, the lecture will move quickly into specific challenges, solutions, and applications of co-simulation.
(in der Regel im Wintersemester)
(in der Regel im Sommersemester)
Parallel-verteilte Methoden zur Simulation spielen in den unterschiedlichsten Bereichen eine Rolle, in denen es gilt, große Systeme effizient zu simulieren, wie z.B. um Routingprotokolle in Computernetzwerken mit Millionen von Knoten auszuwerten, online den Flugzeugverkehr zu überwachen oder die Ausbreitung von Epidemien vorherzusagen. Im Modul werden Kenntnisse über parallel-verteilte Simulationsverfahren für diskret-ereignisorientierte Modelle vermittelt.
(in der Regel im Sommersemester)
Heutige Anwendungssysteme sind in der Regel nicht auf einen einzelnen Rechner beschränkt, sondern laufen auf mehreren Rechnern, die miteinander vernetzt sind und keinen gemeinsamen physikalischen Speicher besitzen. Algorithmen für solche "Verteilten Systeme" sind aufgrund der in diesen Systemen auftretenden Phänomenen deutlich komplexer als vergleichbare zentralisierte Algorithmen. Die Vorlesung gibt einen Überblick über die in verteilten Systemen auftretenden konzeptionellen Probleme und behandelt algorithmische Lösungsmöglichkeiten für diese.
(in der Regel im Sommersemester)
Das Modul behandelt Graphen- und Hypergraphenmodelle in einigen ausgewählten Gebieten der Informatik wie Bioinformatik, technischer und praktischer Informatik, Datenbanken und Künstlicher Intelligenz. Dazu werden grundlegende Eigenschaften und Methoden wie Baumstruktur von Graphen und Hypergraphen, Dekompositionsmethoden und Durchschnittsgraphen wie z.B. Intervallgraphen behandelt.
(in der Regel im Sommersemester)
This module is an introduction to interdisciplinary approaches in systems biology and bioinformatics. It focuses on applications and case studies in the life sciences, on mathematical modelling and computer simulations in molecular and cell biology, and on basic techniques and tools for data analysis. Similar to its complementary module Modelling and Simulation with Application to the Life Sciences, students should have some background in mathematics and a general interest in biology.