Masterstudium Computational Science and Engineering

Studienkennzahl

UE 066 646 - Masterstudium Computational Science and Engineering

Studiendauer

4 Semester

Umfang

120 ECTS

Abschluss

Master of Science

Studienplan

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Der stetige Fortschritt in Wissenschaft und Technik ist zunehmend von rechenintensiven Computersimulationen abhängig. Aus der Notwendigkeit heraus diese Computersimulationen präzise und schnell durchführen zu müssen, hat sich Computational Science and Engineering als eigenständiger und interdisziplinärer Forschungsbereich international herauskristallisiert. Dieser verbindet insbesondere die numerische Mathematik und Informatik mit Naturwissenschaften und Technik, um effiziente Computersimulationen in einer Vielzahl von Anwendungen im Bereich Bauingenieurwesen, Chemie, Elektrotechnik, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Mechatronik und Physik unter Einsatz von hoch parallelisierten Computersystemen – von einzelnen Workstations bis hin zu großen Rechenclustern und Supercomputern – zu ermöglichen. 

Das englischsprachige Masterstudium Computational Science and Engineering vermittelt die dafür notwendigen inter-disziplinären sowie wissenschaftlichen und exzellenten fachlichen Kompetenzen.

Das Masterstudium Computational Science and Engineering richtet sich an Absolventinnen und Absolventen eines naturwissenschaftlichen oder technischen Bachelorstudiums. Bewerberinnen und Bewerber sollen ein starkes Interesse an der Entwicklung und Durchführung von Computersimulationen haben. Dem zu Grunde soll eine Begeisterung an der Entwicklung von effizienten Programmcodes für die angewandte Mathematik sowie für die physikalische Modellierung komplexer Systeme liegen.

Die Details zu den Zulassungsvoraussetzungen befinden sich im Curriculum.

Das Masterstudium Computational Science and Engineering ist prinzipiell für Absolventinnen und Absolventen eines naturwissenschaftlichen oder technischen Bachelorstudiums geeignet. 

Fachlich in Frage kommend sind jedenfalls die Bachelorstudien Bauingenieurwesen, Elektrotechnik und Informationstechnik, Medieninformatik und Visual Computing, Medizinische Informatik, Software & Information Engineering, Technische Informatik, Maschinenbau, Technische Chemie, Technische Mathematik, Statistik und Wirtschaftsmathematik, Finanz- und Versicherungsmathematik, Technische Physik, Verfahrenstechnik, Geodäsie und Geoinformatik, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsingenieurwesen – Maschinenbau an der Technischen Universität Wien.

Fachlich in Frage kommend sind auch andere Studien, wenn sie an wissenschaftlicher Tiefe zumindest einem der zuvor angeführten Bachelorstudien vergleichbar sind. Insbesondere kommt ein Studium fachlich in Frage, wenn folgende Kenntnisse, Fertigkeiten und Kompetenzen im Ausmaß von mindestens 30 ECTS vorhanden sind:

  • Informatik:
    • Programmiersprachen (mindestens eine): C; C++; Fortran; Java; Python.
    • Themen: Datenstrukturen; Algorithmen; Funktionen; Klassen; objektorientierte Programmierung; Computerarchitekturen.
  • Mathematik:
    • Lineare Algebra mit Eigenwertproblemen: Matrix- und Vektorrechnung; Invertieren von Matrizen; Lösen von linearen Gleichungssystemen; Bestimmung von Determinanten, Eigenwerten und Eigenvektoren.
    • Differential- und Integralrechnung in einer und mehreren Variablen: reelle und komplexe Zahlen; Funktionenbegriff; Folgen und Reihen; Ableitung in einer Variablen; Integration in einer Variablen; Potenzreihen; Gradienten und totale Ableitung; einfache mehrdimensionale Bereichsintegrale (Rechtecke, Dreiecke).
    • Gewöhnliche Differentialgleichungen: lineare Differentialgleichungen; Lösung mittels Trennung der Variablen

 

Weiterführende Informationen

Die Schritte und Fristen der Antragstellung und Studienzulassung.

 

Personen, deren Muttersprache nicht Englisch ist, haben die Kenntnis der englischen Sprache nachzuweisen. Für einen erfolgreichen Studienfortgang werden Englischkenntnisse nach Referenzniveau B2 (entspricht österreichischem Maturaniveau) des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen empfohlen. Manche ergänzenden Lehrveranstaltungen zur Erlangung der vollen Gleichwertigkeit des absolvierten Studiums werden auf Deutsch angeboten. Daher werden Deutschkenntnisse nach Referenzniveau B1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen empfohlen.

Das Masterstudium Computational Science and Engineering vermittelt Grundlagenwissen im Bereich der angewandten Mathematik und Informatik und ermöglicht eine Schwerpunktsetzung über mindestens zwei Prüfungsfächer als Schlüsselbereiche aus einem fakultätsübergreifenden Katalog (alphabetisch geordnet): Computational Building Science, Computational Chemistry and Material Science, Computational Electronics, Computational Fluid Dynamics and Acoustics, Computational Informatics, Computational Mathematics, Computational Mechatronics, Computational Solid Mechanics. Jedes dieser Wahlmodule ist aufgebaut aus (verpflichtenden und) optionalen Lehrveranstaltungen. Dies ermöglicht sowohl eine Angleichung des Ausbildungsniveaus als auch eine flexible Anpassung an die Interessen und Stärken der jeweiligen Studierenden.

Pflichtmodule

ANGEWANDTE MATHEMATIK

Applied Mathematics Foundations (4 ECTS)

Dieses Modul vermittelt die mathematischen Grundlagen für das Studium. Insbesondere liegt der Fokus auf einer detaillierten Einführung in partielle Differentialgleichungen, Differentialoperatoren und Vektoranalysis. Eine umfassende Einführung in die höhere Integral- und Funktionentheoriewie auch in die Variationsrechnung, Optimierung und Tensor-Rechnung runden die Ausbildung in diesem Modul ab.

Numerical Computation (7 ECTS)

Das Modul Numerical Computation vermittelt grundlegende Konzepte numerischer Lösungsmethoden und ihre algorithmische Umsetzung. Insbesondere werden die Lösung von linearen und nichtlinearen Gleichungs-systeme, die polynomiale Interpolation sowie Fehleranalysis von numerischen Verfahren besprochen. Zahlreiche Anwendungsbeispiele veranschaulichen die theoretischen Grundlagen und helfen die Konzepte zu verstehen.

Numerical Partial Differential Equations (7 ECTS)

Numerische partielle Differentialgleichungen sind ein Teilgebiet der numerischen Analysis, das sich mit der numerischen Lösung von partiellen Differentialgleichungen befasst. Das Modul Numerical Partial Differential Equations vermittelt die Grundlagen zur numerischen Lösung von partiellen Differentialgleichungen. Es werden zentrale Methoden wie zum Beispiel die Finite Elemente Methode oder die Finite Differenzen Methode besprochen. Die theoretischen Methoden werden an zahlreiche Anwendungsbeispielen illustriert und die praktische Umsetzung wird besprochen. Nach Absolvierung des Moduls sind die Studierenden in der Lage, partielle Differentialgleichungen mit verschiedenen Methoden numerisch zu lösen.

COMPUTER SCIENCE

Parallel Computing (12 ECTS)

Dieses Modul vermittelt Grundlagen und weiterführende Grundlagen im Bereich effizientes Nutzen und Programmieren von modernen Parallelrechner mit gemeinsamem Speicher (Mehrkernsysteme) und großen aktuellen Systeme mit verteiltem Speicher sowie heterogenen Systemen mit unterschiedlichen Arten von Beschleunigern. Allgemeine Leistungs- und Effizienzmerkmale für parallele Algorithmen, Designparadigmen für unterschiedliche Rechnermodelle, Schranken für Parallelisierbarkeit werden auf unterschiedliche Weise eingeführt. Architekturmerkmale für das effiziente Nutzen von solchen Systemen (Speicher- und Cache-system) werden behandelt und gängige Schnittstellen im Bereich wie Open MP und MPI werden vertiefendbehandelt, ebenso thread-paralleles Programmieren mit C/C++, und wissenschaftliches Rechnen mit Python. Außerdem werden wichtige Werkzeuge und Pakete vorgestellt.

Programming (5 ECTS)

Dieses Modul vermittelt Grundlagen in der Programmierung mit Fokus auf wissenschaftlichem Rechnen. Es werden Grundlagen der Python-Programmierung und erweiterte Programmierkenntnisse in C++ vermittelt. Insbesondere wird auf grundlegende Programmierkonzepte und Programmierstile eingegangen. Wichtige Standard-Bibliotheken werden durchgenommen und darauf aufbauend werden relevante, externe Softwarepakete vorgestellt und verwendet. Grundlagen des objektorientierten Programmierens und Design Patterns werden vermittelt. Es wird auf Leistungsaspekte wie auch auf Bibliotheksentwicklung und Schnittstellenprogrammierung eingegangen.

SCIENTIFIC COMPUTING

Scientific Computing (15 ECTS)

Dieses Modul vermittelt Kernkompetenzen im Bereich Computational Science and Engineering. Insbesondere werden die verschiedenen Schlüsselbereiche vorgestellt und es wird auf die Rolle der Ausbildungsrichtung im Kontext von Digitalisierung und auf ethische Aspekte im Geiste des TU-Wien-Slogans Technik für Menschen eingegangen. Der Hauptteil des Moduls fokussiert sich auf die Vermittlung eines breiten Spektrums an Techniken und Methoden, welche die Grundlagen für die weitere Ausbildung im Studium Computational Science and Engineering darstellen.

Schlüsselbereiche

Computational Building Science (15 ECTS)

Dieses Modul bietet eine vertiefende Ausbildung zur Weiterentwicklung numerischer Berechnungs- und Simulationsmethoden zur Analyse, Planung, Ausführung und den Betrieb der gebauten Umwelt. Dabei wer-den Aspekte von der Innenraumqualität (thermischer, akustischer und optischer Komfort und Luftqualität) über die langfristige Minimierung von Risiken frühzeitigen Versagens(Dauerhaftigkeit von Konstruktionen unter Umwelteinwirkungen, Tragverhalten auch unter Extremereignissen oder im Brandfall) bis hin zur Analyse der Auswirkungen von Veränderungen in der gesellschaftlichen Struktur auf den Gebäudebestand oder die Auslastung der Infrastruktur (Mobilität, Energieversorgung) im urbanen und ländlichen Kontext analysiert, um Entscheidungen in Richtung einer nachhaltigen, versorgungssicheren Kreislaufwirtschaft unterstützen zu können. Numerische Methoden werden dabei in allen Systemkomponenten verwendet: bei der Prognose des Makro- und Mikroklimas, beim Verhalten von Personen in Gebäuden, bei der Prognose des Modal-Split, bei den Auswirkungen von Wärme- und Stoffströmen in Konstruktionen auf Verformung, physikalische, chemische und biologische Korrosion bis zur Auslastung von Mobilitäts- und Energieversorgungsystemen.

Computational Chemistry and Materials Science (15 ECTS)

Dieses Modulkonzentriert sich auf die Techniken die erforderlich sind, um die Eigenschaften kondensierter Materie basierend auf atomistischen Berechnungen sowohl für molekulare als auch für Festkörpersysteme zu verstehen und vorherzusagen. Es umfasst zwei verpflichtende Einführungskurse zur Vorbereitung der Grundlagen und Spezialisierungskurse, die sich mit dem konzeptionellen Hintergrund und der Implementierung der relevantesten Themen der Quantenchemie, elektronischen Strukturen und atomistischen Simulations-methoden befassen, die derzeit in Wissenschaft und Industrie verwendet werden.

Computational Electronics (15 ECTS)

Dieses Wahlmodul bietet eine vertiefende Ausbildung in die simulationsintensiven Themenbereiche der Elektronik. Eine verpflichtende Einführung sowohl in die Halbleiterphysik und in Halbleiterbauelemente als auch in die Finite Elemente-Methode bildet den Einstieg. Frei wählbare Lehrveranstaltungen ermöglichen eine Vertiefung in die Simulation von Halbleiterbauelementen, Halbleitersensoren, Mikro- und Nanoelektromechanischen Systemen und Mehrfeldproblemen. Eine Auseinandersetzung mit aktuellen Forschungsfragen wird insbesondere über Praktika und Seminare ermöglicht.

Computational Fluid Dynamics and Acoustics (15 ECTS)

Dieses Modul vermittelt fundamentale Konzepte in der Strömungsmechanik, Aerodynamik und Akustik, beginnend von den grundlegenden Gleichungen bis hin zu mathematischen Lösungsmethoden der beschreibenden gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen. Dabei wird der Stand der Technik im Bereich der numerischen Verfahren zur Analyse von kompressiblen, inkompressiblen und aeroakustischen Phänomenen vermittelt. Aktuelle Forschungsfragen werden von den Studierenden erarbeitet. Nach erfolgreicher Absolvierung dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, komplexe strömungsmechanische Zusammenhänge wie Laminar-Turbulenz-Übergänge sowie Turbulenzeigenschaften zu verstehen, mathematisch zu modellieren und numerisch zu berechnen.

Computational Informatics (15 ECTS)

Dieses Modul vermittelt weiterführende Konzepte im Bereich Datenmanagement sowie Lösungsstrategien für effiziente Algorithmen. Nach positiver Absolvierung des Moduls können die Studierenden problemspezifische Lösungen für die Analyse großer Daten erarbeiten, performante Algorithen entwickeln und aktuelle Forschungsfragen identifizieren.

Computational Mathematics (15 ECTS)

Dieses Modul vermittelt vertiefende Kenntnisse in die Numerik und baut insbesondere auf die Module Numerical Computation und Numerical Partial Differential Equations auf und vertieft diese. Es besteht die Möglichkeit sich in die numerische Lösung von in stationären partiellen Differentialgleichung, Optimierung von partiellen Differentialgleichungen als auch in Finite Elemente-Methoden mit Hinblick auf technische Anwendungen zu vertiefen. Weiters führt das Modul in zentrale Modellierungsansätze, Algorithmen, Technologien und Methoden zur problemspezifischen Lösung von Anwendungsproblemen ein. Die Studierenden haben die Möglichkeit sich mit aktuellen Forschungsfragen auseinanderzusetzen und sich in die Materie einzuarbeiten.

Computational Mechatronics (15 ECTS)

Das Modul vermittelt vertiefende Kenntnisse im Bereich der physikalischen Modellierung und numerischen Simulation mittels der Finiten Elemente-Methode für gekoppelte Probleme, wie sie typischerweise beider Entwicklung von mechatronischen Systemen (elektromagnetische Schienenbremse, Akustik von Klimaanlagen, piezoelektrische MEMS-Lautsprecher, MEMS und NEMS Druck- und Viskositätssensoren sowie Mikrofone, elektromagnetische Induktionssysteme für Stahlbanderwärmung in Produktionssystemen, etc.) vorkommen. Dabei wird das erforderliche physikalische Hintergrundwissen von mechanischen, elektromagnetischen, strömungsmechanischen, thermischen und akustischen Feldern sowie deren Kopplungenvermittelt, um konkrete Problemstellungen aus der Praxis behandeln zu können. Nacherfolgreicher Absolvierung dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, forschungs-relevante Themen zu identifizieren, mathematisch-physikalische Modelle von realen Problemstellungen zu erstellen, mittels geeigneten Simulationsprogrammen zu lösen und die Ergebnisse physikalisch korrekt zu interpretieren.

Computational Solid Mechanics (15 ECTS)

Das Modul vermittelt vertiefende Kenntnisse in der Anwendung von numerischen Methoden im Bereich der Festkörper-mechanik. Neben den Grundlagen der Finite Elemente Methode wird den Studierenden, je nach Schwerpunktsetzung innerhalb des Moduls (Multiphysics, Material Modelling, Nonlinear Finite Element Methods), das benötigte theoretische Hintergrundwissen vermittelt, um konkrete forschungsrelevante Problemstellungen aus dem jeweiligen Bereich mittels geeigneter Programme eigenständig behandeln zu können. Nach Absolvierung des Moduls sind die Studierenden in der Lage, reale technische Aufgaben in mathematische Modelle umzusetzen, mittels entsprechender Programme zu lösen, die Ergebnisse zu interpretieren und in Form technischer Berichte zu dokumentieren. Zudem sind die Studierenden befähigt, eigene Finite Elemente-Routinen zu implementieren und ein bestehendes Finite Elemente-Programm durch eigene Module zu erweitern.

 

Werden in den gewählten Schlüsselbereichen insgesamt mehr als 30 ECTS-Punkte absolviert, können im Modul Freie Wahlfächer und Transferable Skills im gleichen Ausmaß weniger ECTS-Punkte absolviert werden, jedoch sind darin mindestens 4.5 ECTS-Punkte aus dem Bereich der Transferable Skills zu absolvieren.

Freie Wahlfächer und Transferable Skills (10 ECTS)

Die Lehrveranstaltungen dieses Moduls dienen der Vertiefung des Faches sowie der Aneignung außerfachlicher Kenntnisse, Fähigkeiten und Kompetenzen.

Diplomarbeit (30 ECTS)

Die Diplomarbeit ist eine wissenschaftliche Arbeit, die dem Nachweis der Befähigung dient, ein wissenschaftliches Thema selbstständig inhaltlich und methodisch vertretbar zu bearbeiten. Das Thema der Diplomarbeit ist von der oder dem Studierenden freiwählbar und muss im Einklang mit dem Qualifikationsprofil stehen. Die Diplomarbeit ist in englischer Sprache abzufassen.

EMPFOHLENE SEMESTEREINTEILUNG DER LEHRVERANSTALTUNGEN

1. Semester (WS)

VO Introduction to Computational Science and Engineering (3 ECTS)
VU Numerical Simulation and Scientific Computing (6 ECTS)
VU Scientific Programming with Python (2 ECTS)
VU Foundations of Applied Mathematics (4 ECTS)
VO Numerical Computation (4 ECTS)
UE Numerical Computation (3 ECTS)

2. Semester (SS)

VU Advanced Multiprocessor Programming (4,5 ECTS)
VU Numerical Simulation and Scientific Computing II (6 ECTS)
VO Numerical Methods for PDEs (4 ECTS)
UE Numerical Methods for PDEs (3 ECTS)

3. Semester (WS)

VU Computational Science on Many-Core Architectures (3 ECTS)
VU High Performance Computing (4,5 ECTS)
VU Advanced Programming with C++ (3 ECTS)

Es gilt zu beachten, dass bereits ab dem ersten Semester Lehrveranstaltungen der Schlüsselbereiche zu absolvieren sind.

 

STUDIENBEGINN IM SOMMERSEMESTER

Prinzipiell ist ein Einstieg sowohl im Winter- als auch im Sommersemester möglich. Auf Grund des aufbauenden Charakters der Pflichtlehrveranstaltungen können im ersten Semester nur Lehrveranstaltungen absolviert werden, für welche die Studierenden bereits die notwendigen Vorkenntnisse besitzen, insbesondere die Lehrveranstaltungen aus dem Prüfungsfach Freie Wahlfächer und Transferable Skills sowie Lehrveranstaltungen ausbestimmten Schlüsselbereichen.

Bezüglich der Schlüsselbereiche werden folgende Lehrveranstaltungskombinationen und die daraus abgeleiteten Semestereinteilungen empfohlen (KX deutet die X-verschiedenen Kombinationsvorschläge an welche jeweils einerseits thematisch besonders sinnvoll sind und andererseits die erforderlichen 15 ECTS liefert):

 

COMPUTATIONAL BUILDING SCIENCE

1. Semester (Wintersemester)

  • 3.0 ECTS VU „Foundations of Building Science“ (verpflichtend)
  • 2.0 ECTS VU „Introduction to Digital Twins for Buildings and Cities“ (verpflichtend)

Semestersumme: verpflichtend: 5.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 3.0 ECTS VU „Advanced Numerical Methods in Building Science 1“ (verpflichtend)
  • 3.0 ECTS VO „Multiscale Material Modelling“ (K2)
  • 2.0 ECTS UE „Multiscale Material Modelling“ (K2)
  • 1.5 ECTS VO „Modelling and Simulation in Water Resource Systems“ (K3)
  • 2.0 ECTS UE „Modelling and Simulation in Water Resource Systems“ (K3)

Semestersumme: verpflichtend: 3.0 ECTS + optional: K2: 5.0 ECTS oder K3: 3.5 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 3.5 ECTS SE „Advanced Visualization and Numerical Methods in City Science“ (verpflichtend)
  • 3.5 ECTS VU „Advanced Numerical Methods in Building Science 2“ (K1)
  • 3.0 ECTS VO „Engineering Biochemoporomechanics“ (K4)
  • 1.0 ECTS „Data Management“ (K1, K4)

Semestersumme: verpflichtend: 3.5 ECTS + optional: K1: 4.5 ECTS oder K4: 4.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL CHEMISTRY AND MATERIALS SCIENCE

1. Semester (Wintersemester)

  • 3.0 ECTS VU „Introduction to Atomistic Calculations“ (verpflichtend)
  • 3.0 ECTS VU „Concepts in Condensed Matter Physics“ (verpflichtend)

Semestersumme: verpflichtend: 6.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 3.0 ECTS VO „Theoretical Molecular Chemistry“ (K1)
  • 3.0 ECTS VO „Physical and Theoretical Solid State Chemistry“ (K1)
  • 3.0/2.0 VU „Computational Materials Science“ (K2)

Semestersumme: optional: K1: 6.0 ECTS oder K2: 3.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 3. Semester (Wintersemester)
  • 3.0 ECTS PR „Selected Topics in Theoretical Chemistry“ (K1)
  • 3.0 ECTS „Simulations of Solids“ (K2)
  • 3.0 ECTSPR „Selected Topics in Materials Science“ (K2)

Semestersumme: optional: K1: 3.0 ECTS oder K2: 6.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL ELECTRONICS

1. Semester (Wintersemester)

  • 4.0 ECTS VU „Introduction to Semiconductor Physics and Devices“ (verpflichtend)

Semestersumme: verpflichtend: 4.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 3.0 ECTS „Introduction to Finite Element Methods in Solid Mechanics“ (verpflichtend)
  • 4.0 ECTS „Simulation of Semiconductor Device Fabrication“ (K1, K2)

Semestersumme: verpflichtend: 3.0 ECTS + optional: K1 & K2: 4.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 4.0 ECTS PR „Selected Topics - Computational Electronics“ (K1)
  • 4.0 ECTS „Semiconductor Sensors“ (K2)
  • 3.0 ECTS VO „Theory, Modelling and Simulation of MEMS and NEMS Devices“ (K3, K4)
  • 5.0 ECTS PR „Selected Topics - MEMS and NEMS“ (K3)
  • 1.0 ECTS SE „Recent Advances in Computational Electronics“ (K4)
  • 4.0 ECTS VU „Finite Element for Multi-Physics I“ (K4)

Semestersumme: optional: K1: 4.0 ECTS oder K2: 4.0 ECTS oder K3: 8.0 ECTS oder K4: 8.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS AND ACOUSTICS

1. Semester (Wintersemester)

  • 3.0 ECTS VO „Numerical Methods for Fluid Mechanics“ (verpflichtend)

Semestersumme: verpflichtend: 3.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 5.0 ECTSVU „Fundamentals in Fluid Mechanics“ (verpflichtend)
  • 2.0 ECTS SE „Seminar on Stability and Pern Formation” (K1)

Semestersumme: verpflichtend: 5.0 ECTS + optional: K1: 2.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 3.0 ECTS UE „Calculating Turbulent Flows with CFD-Codes“ (K2)
  • 2.0 ECTS UE „Numerical Methods in Fluid Dynamics“ (K3)
  • 3.0 ECTS VO „Hydrodynamic Stability and Transition to Turbulence“ (K4)
  • 3.0 ECTS VU „Aeroacustics“ (K5)
  • 5.0 ECTS VU „Computational Aerodynamics“ (K1, K3)
  • 4.0 ECTS PA „Project Study in Fluid Mechanics“ (K2, K4, K5)

Semestersumme: optional: K1: 5.0 ECTS oder K2 & K4 &K5: 7.0 ECTS oder K3: 7.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL MATHEMATICS

1. Semester (Wintersemester)

  • 4.5 ECTS VO „Modelling with Partial Differential Equations“ (K1, K3)
  • 1.5 ECTS UE „Modelling with Partial Differential Equations“ (K3)

Semestersumme: optional: K1: 4.5 ECTS oder K3: 6.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 4.5 ECTS VO „Numerics of Partial Differential Equations: Instationary Problems“ (K1, K2)
  • 1.5 ECTS UE „Numerics of Partial Differential Equations: Instationary Problems“ (K2)
  • 3.0 ECTS SE „Computational Mathematics“ (K1, K2, K3, K4)
  • 4.5 ECTS VO „AKNUM Iterative Solution of Large Systems of Equations“ (K3, K4)
  • 1.5 ECTS UE „AKNUM Iterative Solution of Large Systems of Equations“ (K4)

Semestersumme: optional: K1: 7.5 ECTS oder K2: 9.0 ECTS oder K3: 7.5 ECTS oder K4: 9.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 3.5 ECTS VU „Optimization with PDE Constraints“ (K1, K3, K4)
  • 4.5 ECTS VO „AKFVM-AKNUM Computational Finance“ (K2)
  • 3.0 ECTS UE „AKFVM-AKNUM Computational Finance“ (K2)
  • 4.5 ECTS VU „AKNUM Finite Eement Methods in Technical Applications“ (K4)

Semestersumme: optional: K1 & K3: 3.5 ECTS oder K2: 7.5 ECTS oder K4: 8.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL MECHANTRONICS

1. Semester (Wintersemester)

  • 4.0 ECTS VU „Finite Elements for Multi-Physics I“ (verpflichtend)

Semestersumme: verpflichtend: 4.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 3.0 ECTS VO „Finite Element Methods for Multi-Physics II“ (verpflichtend)
  • 2.0/2.0 UE „Finite Element Methods for Multi-Physics II“ (K2, K3)
  • 3.0/2.0 VU „Nanoelectromechanical Systems“ (K2)

Semestersumme: verpflichtend: 3.0 ECTS + optional: K2: 5.0 ECTS oder K3: 2.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 3.0 ECTS VO „Theory, Modelling and Simulation of MEMS and NEMS Devices“ (K2, K3)
  • 4.0 ECTS VU „Implementation of a Finite Element Program“ (K1)
  • 4.0 ECTS VU „Computational Methods in Structural Mechanics“ (K1)
  • 3.0 ECTS SE „Seminar Mechatronic Systems“ (K3)

Semestersumme: optional: K1: 8.0 ECTS oder K2: 3.0 ECTS oder K3: 6.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL SOLID MECHANICS

1. Semester (Wintersemester)

  • 4.0 ECTS VU „Finite Element for Multi-Physics I“ (K1)
  • 4.0 ECTS VU „Composites Engineering“ (K2)

Semestersumme: optional: K1 & K2: 4.0 ECTS

2. Semester (Sommersemester)

  • 3.0 ECTS VU „Introduction to Finite Element Methods in Solid Mechanics“ (verpflichtend)
  • 3.0 ECTS VO „Finite Element Methods for Multi-Physics II“ (K1)
  • 2.0 ECTS UE „Finite Element Methods for Multi-Physics II“ (K1)
  • 2.0 ECTS UE „Design of Composite Structures“ (K2)
  • 3.0 ECTS VO „Advanced Material Models for Structural Analysis“ (K2, K3)

Semestersumme: verpflichtend: 3.0 ECTS + optional: K1 & K2: 5.0 ECTS oder K3: 3.0 ECTS

3. Semester (Wintersemester)

  • 4.0 ECTS VU „Implementation of a Finite Element Program“ (verpflichtend)
  • 3.0 ECTS VO „Nonlinear Finite Element Methods“ (K3)
  • 2.0 ECTS UE „Nonlinear Finite Element Methods“ (K3)

Semestersumme: verpflichtend: 4.0 ECTS + optional: K3: 5.0 ECTS

 

COMPUTATIONAL INFORMATICS

In diesem Schlüsselbereich existiert keine Priorisierung bezüglich der zeitlichen Abfolge der Lehrveranstaltungen. 

 

Vocal Folds

Two Dop Quantum Density

Radiated Sound

Acoustic Source Terms

Kontakt

Katharina Zeh

Studiengangsadministration und Studierendenservice
Institut für Mikroelektronik
Gußhausstraße 27-29/E360, 1040 Wien
Büro: CD 05 46
Telefon: +43 1 58801 36005
Email: cse-master@tuwien.ac.at

 

Studiengangsleitung

Prof. Dr. Joachim Schöberl

Studiendekan
Institut für Analysis und Scientific Computing

Ass.-Prof. Dr. Josef Weinbub

Vorsitzender der Studienkommission
Institut für Mikroelektronik

 

Studierendenvertretung

Fachschaft Technische Mathematik

Wiedner Hauptstraße 8-10, 1040 Wien
Freihaus, 1. Stock, roter Bereich
Telefon: +43 1 58801 49544
Email: stv@fsmat.at
Web: http://www.fsmat.at/