| Lerninhalte |
- Grundlegende dynamische Differentialgleichungsmodelle (u.a. exponentielles und logistisches Wachstum, Räuber-Beute-Modelle)
- zeit-diskrete Modelle (u.a. Bifurkationen, deterministisches Chaos)
- Individuen-basierte (agenten-basierte) Modelle
- Gitterbasierte Modelle und Zelluläre Automaten
- Diffusionsprozesse
- Implementierung von Zufallsverteilungen und Generierung von Zufallsprozessen (u.a. Anwendung in der QM bei Visualisierung von Atomorbitalen)
- Auswerten von Modellen (Verifizierung, Validierung, Grenzen etc.)
- Klimamodelle (neu)
Die Teilnehmenden erhalten eine fundierte Einführung in Theorie und Praxis der Modellierung von raum-zeitlichen Strukturen und Systemen. Daneben wird ein Grundkurs in die computergestützte Implementierung von Modellen gegeben und somit ein fundiertes Verständnis auch von komplexen Modellen (wie z.B. Klimamodellen) vermittelt. |
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