Einführung
- Modellierung und Simulation:
- verwendet umfangreiches Arsenal mathematischer
Methoden, z. B.
- lineare Algebra
- gewöhnliche Differentialgleichungen
- partielle Differentialgleichungen
- Zufallsverteilungen
- Markov-Ketten
- Optimierungsverfahren
- zahllose Anwendungsbereiche, z. B.
- Computergrafik
- Schwingungen
- Strömungsdynamik
- Fertigungsprozesse
- Verkehrsströme
- Machine Learning
- Fundgrube für Mathematik-Didaktik
- Grundideen mathematischer Verfahren
- Ausgangspunkte mathematischer Abstraktion
- Anwendungs-Beispiele
- Modelle für die Zeit:
- physikalisches Grundmodell
- newtonscher Zeitbegriff
- keine Dilatationseffekte
- keine gekrümmte Raumzeit
- keine Quantisierung der Raum-Zeit
- Modelle in der Modellierungs-Praxis
- abhängig von der Anwendung
- speziell diskret ↔ kontinuierlich
- erstaunlich komplexe Modelle im Einsatz