Masterstudium Computational Science and Engineering

Studienkennzahl

UE 066 646 - Masterstudium Computational Science and Engineering

Studiendauer

4 Semester

Umfang

120 ECTS

Sprache

Englisch

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 inter­disziplinären 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 Antrag, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster­stellung und Studien, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster­zulassung, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster.

 

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 Funktio­nen­­theorie wie 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 Gleichungs­­systeme, 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 Cache­system) werden behan­delt und gängige Schnitt­stel­len im Bereich wie Open MP und MPI werden vertie­fend behan­delt, 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 werden 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 Energie­ver­sorgungs­systemen.

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 Simu­lations­metho­den 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 Algo­rith­men 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 Kopp­lun­gen vermit­telt, um konkrete Problem­stel­lungen aus der Praxis behan­deln zu können. Nach erfolg­reicher Absol­vierung dieses Moduls sind die Studie­ren­den in der Lage, forschungs­rele­vante 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 Fest­körper­mechanik. 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 frei wähl­bar 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 aus bestim­mten Schlüssel­be­reichen.

Bezüglich der Schlüssel­bereiche werden folgende Lehr­ver­anstal­tungs­kombi­na­tionen und die daraus ab­ge­leite­ten Semester­ein­eilun­gen 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. 

 

Informationen zur Studienzulassung

Karlsplatz 13, 1040 Wien
+43 1 58801-41188
studienabteilung@tuwien.ac.at
https://www.tuwien.at/studium/zulassung/, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

Generelle Informationen

Koordinierung und Studierendenservice
Institut für Mikroelektronik
Gußhausstraße 27-29/E360
1040 Wien
cse-master@tuwien.ac.at

Studiengangsleitung

Prof. Dr. Joachim Schöberl
Studiendekan


Ass.Prof. Dr. Josef Weinbub
Vorsitzender der Studienkommission

Studierendenvertretung

Fachschaft Technische Mathematik
Wiedner Hauptstraße 8-10
1040 Wien
Freihaus, 1. Stock, roter Bereich
+43 1 58801-49544
stv@fsmat.at
http://www.fsmat.at/, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster