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Rechnergestützte Wissenschaften Bachelor Information
Bachelor-Studium (Studienreglement 2012 und 2016)
Grundlagenfächer
Block G3
227-0014-10L Betriebssysteme und Netzwerke wird letztmals im FS 2019 angeboten.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0674-00LNumerical Methods for Partial Differential Equations
Nicht für Studierende BSc/MSc Mathematik
O8 KP2G + 2P + 4AR. Hiptmair
KurzbeschreibungDerivation, properties, and implementation of fundamental numerical methods for a few key partial differential equations: convection-diffusion, heat equation, wave equation, conservation laws. Implementation in C++ based on a finite element library.
LernzielMain skills to be acquired in this course:
* Ability to implement fundamental numerical methods for the solution of partial differential equations efficiently.
* Ability to modify and adapt numerical algorithms guided by awareness of their mathematical foundations.
* Ability to select and assess numerical methods in light of the predictions of theory
* Ability to identify features of a PDE (= partial differential equation) based model that are relevant for the selection and performance of a numerical algorithm.
* Ability to understand research publications on theoretical and practical aspects of numerical methods for partial differential equations.
* Skills in the efficient implementation of finite element methods on unstructured meshes.

This course is neither a course on the mathematical foundations and numerical analysis of methods nor an course that merely teaches recipes and how to apply software packages.
Inhalt1 Case Study: A Two-point Boundary Value Problem [optional]
1.1 Introduction
1.2 A model problem
1.3 Variational approach
1.4 Simplified model
1.5 Discretization
1.5.1 Galerkin discretization
1.5.2 Collocation [optional]
1.5.3 Finite differences
1.6 Convergence
2 Second-order Scalar Elliptic Boundary Value Problems
2.1 Equilibrium models
2.1.1 Taut membrane
2.1.2 Electrostatic fields
2.1.3 Quadratic minimization problems
2.2 Sobolev spaces
2.3 Variational formulations
2.4 Equilibrium models: Boundary value problems
3 Finite Element Methods (FEM)
3.1 Galerkin discretization
3.2 Case study: Triangular linear FEM in two dimensions
3.3 Building blocks of general FEM
3.4 Lagrangian FEM
3.4.1 Simplicial Lagrangian FEM
3.4.2 Tensor-product Lagrangian FEM
3.5 Implementation of FEM in C++
3.5.1 Mesh file format (Gmsh)
3.5.2 Mesh data structures (DUNE)
3.5.3 Assembly
3.5.4 Local computations and quadrature
3.5.5 Incorporation of essential boundary conditions
3.6 Parametric finite elements
3.6.1 Affine equivalence
3.6.2 Example: Quadrilaterial Lagrangian finite elements
3.6.3 Transformation techniques
3.6.4 Boundary approximation
3.7 Linearization [optional]
4 Finite Differences (FD) and Finite Volume Methods (FV) [optional]
4.1 Finite differences
4.2 Finite volume methods (FVM)
5 Convergence and Accuracy
5.1 Galerkin error estimates
5.2 Empirical Convergence of FEM
5.3 Finite element error estimates
5.4 Elliptic regularity theory
5.5 Variational crimes
5.6 Duality techniques [optional]
5.7 Discrete maximum principle [optional]
6 2nd-Order Linear Evolution Problems
6.1 Parabolic initial-boundary value problems
6.1.1 Heat equation
6.1.2 Spatial variational formulation
6.1.3 Method of lines
6.1.4 Timestepping
6.1.5 Convergence
6.2 Wave equations [optional]
6.2.1 Vibrating membrane
6.2.2 Wave propagation
6.2.3 Method of lines
6.2.4 Timestepping
6.2.5 CFL-condition
7 Convection-Diffusion Problems [optional]
7.1 Heat conduction in a fluid
7.1.1 Modelling fluid flow
7.1.2 Heat convection and diffusion
7.1.3 Incompressible fluids
7.1.4 Transient heat conduction
7.2 Stationary convection-diffusion problems
7.2.1 Singular perturbation
7.2.2 Upwinding
7.3 Transient convection-diffusion BVP
7.3.1 Method of lines
7.3.2 Transport equation
7.3.3 Lagrangian split-step method
7.3.4 Semi-Lagrangian method
8 Numerical Methods for Conservation Laws
8.1 Conservation laws: Examples
8.2 Scalar conservation laws in 1D
8.3 Conservative finite volume discretization
8.3.1 Semi-discrete conservation form
8.3.2 Discrete conservation property
8.3.3 Numerical flux functions
8.3.4 Montone schemes
8.4 Timestepping
8.4.1 Linear stability
8.4.2 CFL-condition
8.4.3 Convergence
8.5 Higher order conservative schemes [optional]
8.5.1 Slope limiting
8.5.2 MUSCL scheme
8.6. FV-schemes for systems of conservation laws [optional]

"optional" indicates that the corresponding topic might be skipped depending on the progress of the course.
SkriptThe lecture will be taught in flipped classroom format:
- Video tutorials for all thematic units will be published online.
- Solution of homework problems will be covered by video tutorials.
- Lecture documents and tablet notes accompanying the videos will be made available to the audience as PDF.
LiteraturChapters of the following books provide supplementary reading
(detailed references in course material):

* D. Braess: Finite Elemente,
Theorie, schnelle Löser und Anwendungen in der Elastizitätstheorie, Springer 2007 (available online).
* S. Brenner and R. Scott. Mathematical theory of finite element methods, Springer 2008 (available online).
* A. Ern and J.-L. Guermond. Theory and Practice of Finite Elements, volume 159 of Applied Mathematical Sciences. Springer, New York, 2004.
* Ch. Großmann and H.-G. Roos: Numerical Treatment of Partial Differential Equations, Springer 2007.
* W. Hackbusch. Elliptic Differential Equations. Theory and Numerical Treatment, volume 18 of Springer Series in Computational Mathematics. Springer, Berlin, 1992.
* P. Knabner and L. Angermann. Numerical Methods for Elliptic and Parabolic Partial Differential Equations, volume 44 of Texts in Applied Mathematics. Springer, Heidelberg, 2003.
* S. Larsson and V. Thomée. Partial Differential Equations with Numerical Methods, volume 45 of Texts in Applied Mathematics. Springer, Heidelberg, 2003.
* R. LeVeque. Finite Volume Methods for Hyperbolic Problems. Cambridge Texts in Applied Mathematics. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2002.

However, study of supplementary literature is not important for for following the course.
Voraussetzungen / BesonderesMastery of basic calculus and linear algebra is taken for granted.
Familiarity with fundamental numerical methods (solution methods for linear systems of equations, interpolation, approximation, numerical quadrature, numerical integration of ODEs) is essential.

Important: Coding skills and experience in C++ are essential.

Homework assignments involve substantial coding, partly based on a C++ finite element library. The written examination will be computer based and will comprise coding tasks.
529-0431-00LPhysikalische Chemie III: Molekulare Quantenmechanik Belegung eingeschränkt - Details anzeigen O4 KP4GB. H. Meier, M. Ernst
KurzbeschreibungPostulate der Quantenmechanik, Operatorenalgebra, Schrödingergleichung, Zustandsfunktionen und Erwartungswerte, Matrixdarstellung von Operatoren, das Teilchen im Kasten, Tunnelprozess, harmonische Oszillator, molekulare Schwingungen, Drehimpuls und Spin, verallgemeinertes Pauli Prinzip, Störungstheorie, Variationsprinzip, elektronische Struktur von Atomen und Molekülen, Born-Oppenheimer Näherung.
LernzielEs handelt sich um eine erste Grundvorlesung in Quantenmechanik. Die Vorlesung beginnt mit einem Überblick über die grundlegenden Konzepte der Quantenmechanik und führt den mathematischen Formalismus ein. Im Folgenden werden die Postulate und Theoreme der Quantenmechanik im Kontext der experimentellen und rechnerischen Ermittlung von physikalischen Grössen diskutiert. Die Vorlesung vermittelt die notwendigen Werkzeuge für das Verständnis der elementaren Quantenphänomene in Atomen und Molekülen.
InhaltPostulate und Theoreme der Quantenmechanik: Operatorenalgebra, Schrödingergleichung, Zustandsfunktionen und Erwartungswerte. Lineare Bewegungen: Das freie Teilchen, das Teilchen im Kasten, quantenmechanisches Tunneln, der harmonische Oszillator und molekulare Schwingungen. Drehimpulse: Spin- und Bahnbewegungen, molekulare Rotationen. Elektronische Struktur von Atomen und Molekülen: Pauli-Prinzip, Drehimpulskopplung, Born-Oppenheimer Näherung. Grundlagen der Variations- und Störungtheorie. Behandlung grösserer Systeme (Festkörper, Nanostrukturen).
SkriptEin Vorlesungsskript in Deutsch wird abgegeben. Das Skipt ersetzt allerdings persönliche Notizen NICHT und deckt nicht alle Aspekte der Vorlesung ab.
227-0014-10LBetriebssysteme & Netzwerke Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Rechnergestützte Wissenschaften BSc.
O4 KP2V + 2UR. Wattenhofer
KurzbeschreibungWir behandeln die wichtigsten Komponenten von Betriebssystemen. Netzwerke: IP, Routing, Transport, Flüsse, Anwendungen, Sockets, Link/Physical, Markov-Ketten, PageRank, Sicherheit. Speicher: Hierarchie, Dateisysteme, Caching, Hashing, Datenbanken. Rechnen: Virtualisierung, Prozesse, Threads, Concurrency, Scheduling, Locking, Synchronisation, gegenseitigen Ausschluss, Deadlocks, Konsistenz.
Lernzielsiehe oben
InhaltComputer gibt es in verschiedenen Grössen: Von Servern über Laptops, Tablets, Smartphones, Smartwatches, bis hin zu winzigen Microcontrollern in einer Waschmaschine. Menschen kaufen vor allem aus drei Gründen einen Computer: (i) Internetzugang, (ii) Datenspeicherung, und (iii) Berechnungen. Während der Internetzugang nicht zu ersetzen ist, werden Speicher- und Rechenmöglichkeiten immer mehr auf dedizierte Server (die "Cloud") ausgelagert. In dieser Vorlesung besprechen wir wie Computer Netzwerkzugang, Speicher und Berechnungen mittels eines Betriebssystems ermöglichen.

Wir beginnen mit Netzwerken und besprechen das Internet-Protokoll, Adressierung, Routing, die Transportschicht, Flüsse, einige repräsentative Protokolle der Anwendungsschicht, und wie man diese mit Sockets implementiert. Ausserdem diskutieren wir die tieferen Schichten, Markov-Ketten und PageRank, sowie ausgewählte Themen der Sicherheit. Bezüglich Speicher sprechen wir über die Speicherhierarchie, Dateisysteme, Caching, effiziente Datenstrukturen wie Hashing und Datenbanken. Beim Rechnen behandeln wir die Virtualisierung der Prozessoren mit Prozessen und Threads. Wir konzentrieren uns auf Concurrency und untersuchen Scheduling, Locking, Synchronisation, gegenseitigen Ausschluss, Deadlocks und Konsistenz.

Die Vorlesung wird verschiedene Lehrparadigmen benutzen. Hauptsächlich diskutieren wir an der Tafel, unterstützt durch ein Skript. Gegebenenfalls verwenden wir auch Slides oder machen Demos. Einige wenige Vorlesungsstunden werden als "Flipped Classroom" durchgeführt. Es werden jede Woche schriftliche Übungen angeboten.

Man lernt Teile der Vorlesung am besten vor einem tatsächlichen Computer. Zusätzlich zur Vorlesung bieten wir deshalb spannende praktische Übungen als Fachpraktikum an.
SkriptVorhanden, in Englischer Sprache
Block G4
Studierende, die aus einem anderen ETH-Studiengang in das zweite Studienjahr des Bachelor-Studiengangs RW übergetreten sind und deren Basisprüfung das Fach "Physik I" nicht umfasst, müssen im Prüfungsblock G4 anstelle von "Physik II" (402-0034-10L) den Jahreskurs "Physik I und II" (402-0043-00L und 402-0044-00L) aus dem Bachelor-Studiengang Chemie belegen und die entsprechende Prüfung ablegen.
Anstelle von 151-0122-00L Fluiddynamik für CSE wird im Block G4 ab FS 2018 151-0102-00L Fluiddynamik I angeboten.
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
402-0034-10LPhysik IIW4 KP2V + 2UW. Wegscheider
KurzbeschreibungZweisemestrige Einfuehrung in die Grundlagen und Denkweise der Physik: Elektrizitaet und Magnetismus, Licht, Wellen, Quantenphysik, Festkoerperphysik, Halbleiter. Vertiefung in ausgewaehlte Themen der modernen Physik von grosser technologischer oder industrieller Bedeutung.
LernzielFoerderung des wissenschaftlichen Denkens. Verstaendnis der physikalischen Konzepte und Phaenomene, welche der modernen Technik zugrunde liegen. Ueberblick ueber die Themen der klassischen und modernen Physik.
InhaltEinfuehrung in die Quantenphysik, Absorption und Emission, Festkoerper, Halbleiter.
SkriptNotizen zum Unterricht werden verteilt.
LiteraturPaul A. Tipler, Gene Mosca, Michael Basler und Renate Dohmen
Physik: für Wissenschaftler und Ingenieure
Spektrum Akademischer Verlag, 2009, 1636 Seiten, ca. 80 Euro.

Paul A. Tipler, Ralph A. Llewellyn
Moderne Physik
Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2009, 982 Seiten, ca. 75 Euro.
Voraussetzungen / BesonderesTestatbedingung: Keine
402-0044-00LPhysik IIW4 KP3V + 1UJ. Home
KurzbeschreibungEinführung in die Denk- und Arbeitsweise in der Physik unter Zuhilfenahme von Demonstrationsexperimenten: Elektrizität und Magnetismus, Licht, Einführung in die Moderne Physik.
LernzielVermittlung der physikalischen Denk- und Arbeitsweise und Einführung in die Methoden in einer experimentellen Wissenschaft. Der Studenten/in soll lernen physikalische Fragestellungen im eigenen Wissenschaftsbereich zu identifizieren, zu kommunizieren und zu lösen.
InhaltElektrizität und Magnetismus (elektrischer Strom, Magnetfelder, magnetische Induktion, Magnetismus der Materie, Maxwellsche Gleichungen)
Optik (Licht, geometrische Optik, Interferenz und Beugung)
Kurze Einführung in die Quantenphysik
SkriptDie Vorlesung richtet sich nach dem Lehrbuch "Physik" von Paul A. Tipler
LiteraturPaul A. Tipler and Gene Mosca
Physik
Springer Spektrum Verlag
151-0102-00LFluiddynamik IO6 KP4V + 2UA. A. Kubik
KurzbeschreibungEs wird eine Einführung in die physikalischen und mathematischen Grundlagen der Fluiddynamik geboten. Themengebiete sind u.a. Dimensionsanalyse, integrale und differentielle Erhaltungsgleichungen, reibungsfreie und -behaftete Strömungen, Navier-Stokes Gleichungen, Grenzschichten, turbulente Rohrströmung. Elementare Lösungen und Beipiele werden päsentiert.
LernzielEinführung in die physikalischen und mathematischen Grundlagen der Fluiddynamik. Vertrautmachen mit den Grundbegriffen, Anwendungen auf einfache Probleme.
InhaltPhänomene, Anwendungen, Grundfragen
Dimensionsanalyse und Ähnlichkeit; Kinematische Beschreibung; Erhaltungssätze (Masse, Impuls, Energie), integrale und differentielle Formulierungen; Reibungsfreie Strömungen: Euler-Gleichungen, Stromfadentheorie, Satz von Bernoulli; Reibungsbehaftete Strömungen: Navier-Stokes-Gleichungen; Grenzschichten; Turbulenz
SkriptEin Skript (erweiterte Formelsammlung) zur Vorlesung wird elektronisch zur Verfügung gestellt.
LiteraturEmpfohlenes Buch: Fluid Mechanics, Kundu & Cohen & Dowling, 6th ed., Academic Press / Elsevier (2015).
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzungen: Physik, Analysis
529-0483-00LStatistische Physik und Computer SimulationO4 KP2V + 1UM. Reiher
KurzbeschreibungDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Sie wird mittels Computersimulationen dargelegt. Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren.
LernzielEinführung in die statistische Mechanik mit Hilfe von Computersimulationen, erwerben der Fertigkeit Computersimulationen durchzuführen und die Resultate zu interpretieren.
InhaltDie statistische Mechanik verbindet die detaillierte Beschreibung der mikroskopischen Viel-Teilchen-Dynamik mit der phänomenologischen, gemittelten Beschreibung des makroskopischen Benehmens eines Systems. Die statistisceh Mechanik wird mit Hilfe von Computersimulationen dargelegt.
Prinzipien und Anwendungen der statistischen Mechanik und Gleichgewichts-Molekulardynamik; Monte-Carlo-Verfahren; Prinzipien und Anwendungen der stochastischen Dynamik; Einführung und Anwendungne der Nichtgleichgewichts-Molekulardynamik.
Literaturwird in der Vorlesung bekannt gegeben
Voraussetzungen / BesonderesDa die Uebungen am Computer wesentlich andere Faehigkeiten vermitteln und pruefen als die Vorlesung und muendliche Pruefung, werden am Ende der Veranstaltung Ergebnisse einer kleinen Programmierarbeit von je zwei TeilnehmerInnen in einer 10 minuetigen Praesentation vorgestellt.

Zusätzliche Informationen werden bei Veranstaltungsbeginn bekannt gegeben.
Kernfächer
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
151-0116-00LHigh Performance Computing for Science and Engineering (HPCSE) for CSE Information O7 KP4G + 2PP. Koumoutsakos, S. M. Martin
KurzbeschreibungThis course focuses on programming methods and tools for parallel computing on multi and many-core architectures. Emphasis will be placed on practical and computational aspects of Bayesian Uncertainty Quantification and Machine Learning including the implementation of these algorithms on HPC architectures.
LernzielThe course will teach
- programming models and tools for multi and many-core architectures
- fundamental concepts of Uncertainty Quantification and Propagation (UQ+P) for computational models of systems in Engineering and Life Sciences.
- fundamentals of Deep Learning
InhaltHigh Performance Computing:
- Advanced topics in shared-memory programming
- Advanced topics in MPI
- GPU architectures and CUDA programming

Uncertainty Quantification:
- Uncertainty quantification under parametric and non-parametric modeling uncertainty
- Bayesian inference with model class assessment
- Markov Chain Monte Carlo simulation

Machine Learning
- Deep Neural Networks and Stochastic Gradient Descent
- Deep Neural Networks for Data Compression (Autoencoders)
- Recurrent Neural Networks
SkriptLink
Class notes, handouts
Literatur- Class notes
- Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers, G. Hager and G. Wellein
- CUDA by example, J. Sanders and E. Kandrot
- Data Analysis: A Bayesian Tutorial, Devinderjit Sivia
- Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective, S. Theodorides
Voraussetzungen / BesonderesAttendance of HPCSE I
252-0232-00LSoftware Design Information O6 KP2V + 1UD. Gruntz
KurzbeschreibungIm Kurs Software Design werden häufig verwendete Entwurfsmuster der objektorientierten Programmierung und des objektorientierten Designs vorgestellt und diskutiert. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
LernzielDie Studierenden
- kennen die Grundprinzipien der objektorientierten Programmierung und können diese anwenden.
- kennen die wichtigsten objektorientierten Entwurfsmuster.
- können diese anwenden um Designprobleme zu lösen.
- erkennen in einem gegebenen Design die Verwendung von Entwurfsmustern.
InhaltIn der Vorlesung wird in die objektorientierte Programmierung eingeführt. Als Programmiersprache wird Java verwendet. Der Fokus liegt jedoch auf dem objektorientierten Design, d.h. auf Entwurfsmustern. Entwurfsmuster sind Lösungen für wiederkehrende Designprobleme. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den Java Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
Skriptkein Skript
Literatur- Gamma, Helm, Johnson, Vlissides; Entwurfsmuster als Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Systeme; mitp 2014; ISBN 978-3826697005
- Freeman, Freeman, Sierra; Entwurfsmuster von Kopf bis Fuss, Head First Design Patterns, Head First Design Patterns; O‘Reilly; ISBN 978-3955619862
Voraussetzungen / BesonderesDie Vorlesung Software Design ist für Studierende aus dem Studiengang Rechnergestützte Wissenschaften konzipiert, ist aber (sofern es die Studentenzahlen erlauben) auch für Studierende anderer Departemente offen. Es wird vorausgesetzt, dass die Studierenden im Grundstudium eine Informatikvorlesung besucht haben, in welcher das (strukturierte) Programmieren (z.B. mit C, C++, C# oder Java) eingeführt wurde.
Bachelor-Arbeit
Wenn Sie anstelle von 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics die Lerneinheit 402-2000-00L Scientific Works in Physics anrechnen lassen möchten (dies ist erlaubt im Studiengang Rechnergestützte Wissenschaften), so wenden Sie sich nach dem Verfügen des Resultates an das Studiensekretariat (Link).
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-2000-00LScientific Works in Mathematics
Zielpublikum:
Bachelor-Studierende im dritten Jahr;
Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können.
O0 KPE. Kowalski
KurzbeschreibungIntroduction to scientific writing for students with focus on publication standards and ethical issues, especially in the case of citations (references to works of others.)
LernzielLearn the basic standards of scientific works in mathematics.
Inhalt- Types of mathematical works
- Publication standards in pure and applied mathematics
- Data handling
- Ethical issues
- Citation guidelines
SkriptMoodle of the Mathematics Library: Link
Voraussetzungen / BesonderesDirective Link
401-2000-01LLunch Sessions – Thesis Basics für Mathematik-Studierende
Für Details und zur Registrierung für den freiwilligen MathBib-Schulungskurs: Link
Z0 KPReferent/innen
KurzbeschreibungFreiwilliger Kurs "Recherchieren in der Mathematik" angeboten von der Mathematikbibliothek.
Lernziel
402-2000-00LScientific Works in Physics
Zielpublikum:
Master-Studierende, welche noch keine entsprechende Ausbildung vorweisen können.

Weisung Link
W0 KPC. Grab
KurzbeschreibungLiterature Review: ETH-Library, Journals in Physics, Google Scholar; Thesis Structure: The IMRAD Model; Document Processing: LaTeX and BibTeX, Mathematical Writing, AVETH Survival Guide; ETH Guidelines for Integrity; Authorship Guidelines; ETH Citation Etiquettes; Declaration of Originality.
LernzielBasic standards for scientific works in physics: How to write a Master Thesis. What to know about research integrity.
401-3990-01LBachelor-Arbeit Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Nur für Rechnergestützte Wissenschaften BSc, Studienreglement 2012 und 2016.

Voraussetzung: erfolgreicher Abschluss der Lerneinheit 401-2000-00L Scientific Works in Mathematics oder 402-2000-00L Scientific Works in Physics
Weitere Angaben unter Link
O8 KP11DBetreuer/innen
KurzbeschreibungDie Bachelor-Arbeit bildet den Abschluss des Studiengangs. Sie soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe rechnergestützt anzugehen. Die Bachelor-Arbeit umfasst ca. 160 Stunden.
LernzielDie Bachelorarbeit soll einerseits dazu dienen, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen sowie in einen ersten Kontakt mit Anwendungen zu kommen und Probleme aus solchen Anwendungen rechnergestützt anzugehen. Andererseits soll auch gelernt werden, in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe mitzuarbeiten.
Voraussetzungen / BesonderesDer verantwortliche Leiter der Bachelorarbeit definiert die Aufgabenstellung und legt den Beginn der Bachelorarbeit und den Abgabetermin fest. Die Bachelorarbeit wird mit einem schriftlichen Bericht abgeschlossen. Die Leistung wird mit einer Note bewertet.
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