311.161 (21W) Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A

Wintersemester 2021/22

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
05.10.2021 10:00 - 11:00 HS 7 On Campus
Nächster Termin:
09.11.2021 10:00 - 11:00 HS 7 On Campus

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV Nummer Südostverbund
MAJ03002UL
LV-Titel englisch
Linear Optimization, Group A
LV-Art
Übung (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell
Blended-Learning-Lehrveranstaltung
Online-Anteil
50%
Semesterstunde/n
1.0
ECTS-Anrechnungspunkte
2.0
Anmeldungen
27 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Deutsch
LV-Beginn
05.10.2021
eLearning
zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Siehe Vorlesung

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

Präsentation und Diskussion von vorab gelösten Übungsaufgaben

Inhalt/e

Siehe Vorlesung

Erwartete Vorkenntnisse

Siehe Vorlesung

Literatur

vgl. Moodle / LV-Karte der Vorlesung

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Lösen von Aufgaben und Präsentation der Lösungen, aktive Mitarbeit der Studierenden

Prüfungsinhalt/e

Aufgaben zu den Inhalten der Vorlesung

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Es sind zumindest 60 % der Übungsbeispiele für den Erhalt einer positiven Benotung vorzubereiten. Die Note ergibt sich auf Basis des Prozentsatzes der vorbereiteten Beispiele (Kreuzelliste) (Gewichtung: 50%) und der Leistung bei der Präsentation der Übungsaufgaben (Gewichtung: 50%).

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Master-Lehramtsstudium Master Unterrichtsfach Mathematik (SKZ: 520, Version: 19W.2)
    • Fach: Mathematische Vertiefung (Pflichtfach)
      • MAJ.003 Mathematisches Wahlfach ( 3.0h VO, VU / 4.5 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 2. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 19W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • 3.6 Lineare Optimierung ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 17W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • 3.6 Lineare Optimierung ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Informatik (SKZ: 511, Version: 12W.1)
    • Fach: Mathematik und Theoretische Grundlagen (Pflichtfach)
      • Lineare Optimierung ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 4. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 17W.1)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (Pflichtfach)
      • 5.4 Lineare Optimierung ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Technische Mathematik (SKZ: 201, Version: 12W.2)
    • Fach: Optimierung und Programmierung (ab 15W) (Pflichtfach)
      • Lineare Optimierung ( 1.0h UE / 2.0 ECTS)
        • 311.161 Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h UE / 2.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Wintersemester 2021/22
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe C (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2020/21
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe C (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2019/20
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe C (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2018/19
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe C (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2017/18
  • 311.161 UE Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Lineare Optimierung, Gruppe C (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2016/17
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik) (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik), Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
Wintersemester 2015/16
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik) (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2015
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung, Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2014
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.162 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik), Gruppe A (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik), Gruppe B (1.0h / 2.0ECTS)
Sommersemester 2013
  • 311.161 UE Übungen zu Lineare Optimierung (1.0h / 2.0ECTS)
  • 311.163 UE Übungen zu Lineare Optimierung (für Informatik) (1.0h / 2.0ECTS)