ZieleDen Absolventen werden in weiterführenden Vorlesungen vertiefte Kenntnisse der Angewandten und Numerischen Mathematik vermittelt. In Verbindung mit Kenntnissen von Datenstrukturen und Software-Engineering werden sie in die Lage versetzt, Anwendungsprobleme auf ihre strukturellen Eigenschaften zu analysieren und geeignete numerische Lösungsverfahren zu entwickeln und zu implementieren. In Verbindung mit einer Anwendungsdisziplin erwerben die Absolventen erste Erfahrungen in anwendungsrelevanter Grundlagenforschung, die sie für eine Forschungs- und Entwicklungstätigkeit mit dem Schwerpunkt numerische Simulation qualifiziert.
AnforderungenFür den Zugang zum Masterstudiengang müssen Bewerberinnen und Bewerber die folgende Voraussetzung nachweisen: * Bachelorabschluss in Mathematik oder gleichwertiger anderer Hochschulabschluss. Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt. Bewerberinnen und Bewerber, deren Muttersprache nicht Deutsch ist und die ihren Studienabschluss an einer ausländischen Universität oder gleichgestellten Einrichtung erworben haben, müssen den Nachweis der vollen sprachlichen Studierfähigkeit für den Hochschulzugang (DSH) oder eines gleichwertigen Kenntnisstandes gemäß der Ordnung für die Deutsche Sprachprüfung für den Hochschulzugang ausländischer Studienbewerberinnen und -bewerber an der Freien Universität Berlin erbringen.
TitelMaster of Science (M.Sc.)
InhaltDer Masterstudiengang Scientific Computing umfasst Lehrveranstaltungen der Studienbereiche NumerischeMathematik, Angewandte Analysis, Algorithmen, Datenstrukturen und Anwendungsdisziplin. Der Studienbereich Numerische Mathematik ist dabei der Studienschwerpunkt.
Ein mehrwöchiges Forschungspraktikum ist während des Studiums in der vorlesungsfreien Zeit zu absolvieren. Für die Wahl des Praktikumsplatzes ist die Zustimmung des Prüfungsausschusses einzuholen.
Lehrveranstaltungen des Studiengangs Studienbereich Numerische Mathematik
Lehrveranstaltungen betreffen die Themenbereiche Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen, Numerik partieller Differentialgleichungen, Numerische Verfahren in der Optimierung und Steuerung, Numerische Lineare Algebra und/oder Stochastische Verfahren in der Numerik
Studienbereich Angewandte Analysis, Algorithmen und Datenstrukturen
Lehrveranstaltungen insbesondere der Bereiche Theorie von Differentialgleichungen, Mathematische Modellierung und Stochastik
Studienbereich Anwendungsdisziplin
Lehrveranstaltungen aus verschiedenen Anwendungsgebieten: Physik, Chemie, den Ingenieurwissenschaften, Biologie oder Medizin