Bergische Universität Wuppertal
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Prof. Dr. M. Ehrhardt Prof. Dr. M. Günther Prof. Dr. Soňa Kilianová Dr. Long Teng |
Im Modellierungsseminar diskutieren wir Fragestellungen der Physik, der Biologie, der Geologie, der Wirtschaft ... und lernen dadurch die Mathematik von einer völlig neuen Seite kennen: Mathematik ist in vielen Bereichen unseres Lebens enthalten!
Im diesem Modellierungsseminar diskutieren und lösen die TeilnehmerInnen in Kleingruppen mit Hilfe der Mathematik Probleme und Phänomene aus der Medizin, z.B. Auswirkungen und Effektivität von Impfstrategien. Die im Seminar erhaltenen Modelle werden anhand von frei zugänglichen Daten kalibriert. Sie erlauben einen Ausblick auf die (mögliche) zukünftige Entwicklungen und auch den Einfluss von Parametern auf die Problemgrössen.
Dieses Seminar steht in gleicher Weise MathematikerInnen, WirtschaftsmathematikerInnen, LehramtskandidatInnen und Kombi-Bachelor Studierenden offen.
Als Themen sind u.a. zur Bearbeitung vorgesehen:
Scheinkriterium:
Vorkenntnisse: Basiswissen mathematischer Grundvorlesungen wird vorausgesetzt.
Didaktische Vortragstipps:
Literatur:
Termin | Name | Vortragsthema | Math. Methode | Quelle | Betreuer |
11.02.20 | Yannik Venohr, Leonhard Wollring | Numerische Lösung von Räuber-Beute Modellen | Systeme von Differentialgleichungen, Lotka-Volterra Modelle | Kilianova | |
11.02.20 | Christian Städing | Hauptkomponentenanalyse und Portfolio-Optimierung anhand des Black-Litterman-Modells | Hauptkomponentenanalyse, Portfolio-Optimierung, Monte-Carlo Methode | Ehrhardt | |
11.02.20 | Felix Dühr, Tim Holtkötter, Andreas Grupp | Entwicklung der Bevölkerung in Deutschland | Populationsmodelle, Regressionsmodelle | Kilianova | |
18.02.20 | Leon Hoffe, Benjamin Leonhardt | Optimale Klimapolitik für einen bestimmten CO2-Ausstoß | Optimale Steuerungstheorie, Pontryagin Prinzip, Hamiltonian, Hotelling Regel | Ehrhardt | |
18.02.20 | Nora König, Juliane Setzer | Mathematische Modellierung von Tumorwachstum | Lotka-Volterra Modell, Gompertz Modell | Günther | |
18.02.20 | Numerische Lösung von Modellen von Infektionskrankheiten zur Untersuchung der Impfeffektivität | Kermack-McKendrick Modell, Runge-Kutta-Verfahren | Kilianova | ||
18.02.20 | Franziska Wagner, Anne Meuter | Diskrete mathematische Modelle der Epidemiologie am Beispiel von SARS | Stabilität von dynamischen Systemen | Ehrhardt | |
18.02.20 | Tim Maximilian Stelzner | Die optimale Suche nach einem verschollenen Flugzeug | Maritime "Search and Rescue" Modelle | Günther | |
18.02.20 | Torben Schäfers | Asymmetry in Stochastic Volatility Models | asym. StochVol Modelle, Maximum-Likelihood-Methode | Teng | |
25.02.20 | Carolin Nagel, Patricia Schulze Dominguez | Modellierung der Verbreitung von Ideen mit epidemiologischen Modellen am Beispiel der Feynman-Diagramme | SEIZ-Modelle | Günther | |
25.02.20 | Christian Mombartz, Patrick Bader, Alessa Schiefer | Mathematische Modelle der Ökologie am Beispiel des Fichtenwicklers | Räuber-Beute Modelle | Ehrhardt | |
25.02.20 | Johanna Krone, Nick Nolzen | Mathematische Modellierung der Opioid-Sucht in den USA am Beispiel des Vicodins | MRVA-Modell, PRCC-Methode | Ehrhardt | |
25.02.20 | Patrick N. Donfack | Die optimale CO2-Steuer | Dynamische Optimierung, Optimale Steuerung | Ehrhardt | |
25.02.20 | Caroline Bruckert, Jana Schwalfenberg | Mathematische Modellierung von HIV/AIDS | Time-delay Modell, AIDS-Modell AiMO, Russland-Modell | Kilianova | |
10.03.20 | Lukas Peitz, Maja Kisters, Ines Laforet | Mathematische Modellierung der Mitgliederverteilung in einem Zweiparteiensystem | Stabilitätsanalyse von nichtlinearen Differentialgleichungen | Kilianova | |
10.03.20 | |
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Ehrhardt | ||
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Günther | ||||
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Ehrhardt |
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