TU Berlin

Studienfachberatung MathematikScientific Computing

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Scientific Computing (Master)

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Aktuelle Informationen zum Wintersemester 2022/23

  • Details zur neuen Studien-/Prüfungsordnung sowie zu den neuen Zulassungsmodalitäten finden sich auf der englischen Seite.

Aktuelle Informationen zum Sommersemester 2022

  • Die Folien der Einführungsveranstaltung finden Sie hier.

Studien- und Prüfungsordnung
Welche Veranstaltungen studiert, bzw. welche Prüfungen im Laufe des Studiums absolviert werden müssen, regeln die Studienordnung und die Prüfungsordnung. 

Studienordnung und Prüfungsordnung:

Zudem ist auch für diesen Studiengang die allgemeine Studien- und Prüfungsordnung (AllgStuPO) der TU-Berlin gültig. Im Zweifelsfall steht die AllgStuPO immer über der des Studiengangs.

Allgemeine Studien- und Prüfungsordnung:

Auf dieser Seite bieten wir eine sehr kompakte Zusammenfassung des Studienganges an.

Bitte beachten Sie die aktuellen Änderungen der Zulassungsvoraussetzungen!

Aktuelle Informationen für das Wintersemester 2022/23

Der Masterstudiengang "Scientific Computing" erhält eine neue Studien- und Prüfungsordnung welche ab dem Wintersemester 2022/2023 gültig ist. Vor der Bewerbung lesen Sie bitte diese Seite aufmerksam durch und machen Sie sich klar, dass der Studiengang größtenteils fortgeschrittene Vorlesungen der Mathematik beinhaltet.

Zulassungsvoraussetzungen (ab Wintersemester 2022/23)

Die Zulassung zu dem Studiengang setzt einen Bachelorabschluss in Mathematik, d.h "Bsc. Mathematik", "Bsc. Wirtschaftsmathematik", "Bsc. Technomathematik", oder einen Bachelorabschluss in einem anderen Studiengang mit hinreichend großer mathematischer Ausrichtung, voraus. In der Regel besitzt ein Studiengang eine hinreichend große mathematische Ausrichtung, falls ein Minimum von

  • 18 Credits im Bereich "Analysis/Linear Algebra"
  • 6 Credits im Bereich "Differentialgleichungen"
  • 9 Credits im Bereich "Numerische Analysis"

in einem mit dem eines Ingenieursstudiengang der TU Berlin vergleichbaren Niveau erbracht wurden. Das bedeutet insbesondere, dass in den einzelnen Bereichen die folgenden Inhalte behandelt wurden:

Analysis/Linear Algebra: Mengen und Abbildungen; Induktion; Reelle und komplexe Zahlen; Konvergenz von Reihen und unendlichen Folgen; Differenzialrechnung von skalaren Funktionen: Mittelwertsatz, Ableitungen höherer Ordnung, Extremwerte, Taylorpolynom / -reihe; Integralrechnung von skalaren Funktionen: (in) definite Integrale, Fourierreihe; Differentialrechnung für multivariaten Funktionen: partielle Ableitungen, Ableitungen höhere Ordnung, Extremwerte; Integralrechnung von multivariaten Funktionen: Contourintegrale, Integrale über Flächen, Satz von Gauss und Stokes; Lineare Gleichungssysteme und Gausselimination; Vektorräume; Lineare Abbildungen; Determinanten und Eigenwerte.

Differentialgleichungen: Systeme von linearen und nichtlineare gewöhnlichen Differentialgleichungen ( Existenz, Eindeutigkeit und Stabilität ), Lineare partielle Differentialgleichungen, Randwert- und Eigenwertproblem, Laplacetransformation

Numerische Analysis: Gleitkommazahlen, Lösen von linearen und nichtlinearen Gleichungssystemen, Summe der kleinsten Quadrate, Polynominterpolation, Numerische Integration, Quadratur, approximative Verfahren zu Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen.

Nachweis über ausreichende mathematische Kenntnisse: Bewerber:innen ohne Bachelorabschluss in Mathematik sind verpflichtet, das folgende Dokument einzureichen und damit die Kompetenz in den oben genannten Bereichen nachzuweisen.
Zusätzlich muss für die Englische Sprache das Sprachniveau B2 (Gemeinsamer Europäischer Referenzrahmen) oder äquivalent nachgewiesen werden. Deutschkenntnisse sind nicht erforderlich. Scientific Computing ist dabei ein nicht zulassungsbeschränkter Studiengang und alle Bewerber:innen, die zum Zeitpunkt der Bewerbung die Voraussetzungen erfüllen, werden ohne weitere Auswahl zugelassen. Das nachträgliche Erlangen und Nachweisen von einzelnen zur Zulassung notwendigen Kenntnissen ist nicht möglich.

Aufbau des Studiengangs (ab Wintersemester 2022/23):

Der Studiengang beinhaltet 120 ECTS, welche in den Bereichen Pflicht (30 ECTS), Wahlpflicht (44 ECTS), Freie Wahl (16 ECTS) sowie mit der Masterarbeit ( 30 ECTS ) erworben werden müssen.

Pflichtbereich (30 ECTS): Wissenschaftliches Rechnen, Numerische Lineare Algebra I, Numerische Mathematik II für Ingenieure.

Wahlpflicht (26 + 18 ECTS): Verschiedene Module mit einem Gesamtumfang von 26 ECTS in angewandter Mathematik und zusätzlich Module im Umfang von 18 ECTS in einer angewandten Disziplin. Eine vollständige Liste kann auf der MOSES Plattform der Universität eingesehen werden. Die Leistungspunkte in der angewandten Disziplin können dabei auch an einer der anderen Universitäten Berlins erlangt werden.

Freie Wahl (16 ECTS): In diesem Bereich können alle an der TU Berlin angebotenen Module eingebracht werden. Zusätzlich können auch Module von den anderen Universitäten Berlins eingebracht werden.

Masterarbeit (30 ECTS): Bei der Vergabe der Masterarbeit soll ein Thema aus der angewandten Mathematik oder des Anwendungsbereichs gewählt werden, das den aktuellen Forschungsstand berücksichtigt.

Bewerbungsprozess (ab Wintersemester 2022/23 ):

Die Bewerbung kann ausschließlich für das Wintersemester erfolgen. Die relevanten Fristen können sie hier ( unter "Bewerbung für zulassungsfreie Masterstudiengänge" ) finden. Für Studierende, die ihren Bachelorabschluss nicht an der TU Berlin erworben haben, wird dabei der Prozess über Uni-Assist abgewickelt. Beachten Sie dabei, dass Bewerber:innen ohne Bachelorabschluss in Mathematik die hinreichend große mathematische Komponente ihres Bachelorstudiengangs mit dem Ausfüllen des folgenden Dokuments nachweisen müssen.


Was ist Scientific Computing?

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In wissenschaftlicher und industrieller Forschung und Entwicklung spielen numerische Simulationen eine immer entscheidendere Rolle. Zum einen sind sie wesentlich kostengünstiger als experimentelle Aufbauten und zum anderen werden gewisse Einblicke dadurch erst ermöglicht. Dies geht Hand in Hand mit der wachsenden Leistungsfähigkeit der Datenverarbeitung, die die Lösung zunehmend komplexer werdender Vorgänge ermöglicht. Dabei nehmen Modellierung und Simulation sowie numerisch basierte Berechnungen eine zentrale Position ein. Der internationale Masterstudiengang Scientific Computing, richtet sich sowohl an Studenten mit einem Bachelor in mathematischen Studiengängen, als auch an Studenten mit Bachelorabschlüssen in Natur- und Ingenieurwissenschaften oder in der Informatik.

Entsprechend vielfältig wie die Anwendungsgebiete der Mathematik sind die Einsatzmöglichkeiten der Absolventen des Masterstudienganges Scientific Computing in Industrie, Wirtschaft und Verwaltung, Forschungsinstituten, Hochschulen und Fachhochschulen. Wichtige berufliche Tätigkeitsfelder liegen im Maschinenbau (z.B. Festigkeitslehre, Schwingungsprobleme), in der Elektrotechnik (z.B. Regelungstechnik, Feldberechnungen, Netzwerkplanung, Kommunikationstechnik), in der chemischen Industrie (z.B. Reaktorberechnungen, statistische Verfahren), in der Luft- und Raumfahrtindustrie (z.B. Strömungsberechnungen, Bahnbestimmungen), im Bauingenieurwesen (z.B. Statik, Werkstoffstabilität), in Biologie und Medizin (z B. Epidemiemodelle, Diagnoseauswertungen), in den wirtschaftswissenschaftlichen Bereichen (z.B. Operations Research, Organisation und Planung, Wertpapierwirtschaft, Consulting), im Versicherungswesen, in Forschungsinstituten aller Art, und zwar in allen genannten Bereichen meist unter Einsatz der Datenverarbeitung, wobei die Computerindustrie selbst einen bedeutenden Wirkungskreis des Absolventen darstellt. Aus diesem Grund hat sich insbesondere in den letzten Jahren das Gebiet "Scientific Computing" oder "wissenschaftliches Rechnen" als mathematische Teildisziplin etabliert.

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Was kann der Absolvent des Master-Studienganges Scientific Computing?

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Der Masterstudiengang "Scientific Computing" soll die Absolventen dazu befähigen, wissenschaftliche und technische Aufgaben und Problemstellungen aus den oben genannten sowie ähnlichen Anwendungsbereichen zu lösen. Hierbei beinhaltet die Lösung dieser Aufgaben die mathematischen Modellierung, die Analyse des mathematischen Modells und die Entwicklung von numerischen Verfahren bis hin zur Implementierung der Verfahren als Software. Die Absolventen sollen in der Lage sein, im Team mit Ingenieurinnen und Ingenieuren oder Naturwissenschaftlerinnen und Naturwissenschaftlern zusammenzuarbeiten und deren Sprache zu verstehen. Dazu sind neben dem Einsatz von Computern ein breites mathematisches Grundwissen und die Kenntnis moderner mathematischer Verfahren nötig, um eine dem jeweiligen Problem angemessene Lösung zu entwickeln. Das erfordert auch, die mathematische Lösung zu interpretieren und die Grenzen mathematischer Modelle für technische Probleme zu beurteilen.

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Schwerpunkte des Studiums

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Die Schwerpunkte des Studiums sind wissenschaftliches Rechnen (Numerische Mathematik, Differentialgleichungen), Angewandte Mathematik (Modellierung, Variationsrechnung, Steuerungstheorie, Mathematische Visualisierung, Graphen- und Netzwerkalgorithmen, Stochastische Modelle, Optimierung, Finanzmathematik) sowie eine Anwendungsdisziplin, die aus der Physik, Chemie, Ingenieurwissenschaft, Biologie oder Medizin zu wählen ist. Des Weiteren ist in der vorlesungsfreien Zeit nach dem dritten Fachsemester ein sechswöchiges Forschungspraktikum abzulegen. Dieses dient der Einarbeitung in bestimmte Forschungs- und Entwicklungsaufgaben und wird in der Regel in Einrichtungen außerhalb der Universität durchgeführt. Das Studium endet mit der Masterarbeit, in der der Studierende selbständig eine Aufgabenstellung aus dem Bereich des wissenschaftlichen Rechnens bearbeitet.

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Arbeitsmarkt für Absolventen

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Die Stellensituation ist momentan für Absolventen generell sehr günstig. Unterschiede finden sich aber in der Qualität der gebotenen Arbeit. Eine industriell ausgerichtete Ausbildung hebt den Absolventen aus der Schar der Bewerber hervor. Für sie/ihn bieten sich größere Chancen, als Spezialist interessante Probleme zu bearbeiten. Dies ist in der Regel bei Absolventen des Studiengangs "Scientific Computing" der Fall, insbesondere in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen von Industrieunternehmen sowie in auf technologische Dienstleistungen spezialisierten Unternehmen und Instituten.

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