T301 – Linear Algebra

Module
Linear Algebra
Lineare Algebra
Module number
T301
Version: 2
Faculty
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Level
Bachelor
Duration
1 Semester
Semester
Winter semester
Module supervisor

Prof. Dr. rer. nat. habil. Konrad Schöbel
konrad.schoebel@htwk-leipzig.de
Lecturer(s)
Course language(s)

German
in "Lineare Algebra"
ECTS credits

5.00 credits

Workload

125 hours

Courses

4.00 SCH (2.00 SCH Vorlesung | 2.00 SCH Übung)
Self-study time

65.00 hours

Pre-examination(s)

Prüfungsvorleistung Beleg
in "Lineare Algebra"
Examination(s)

Prüfung am Computer
Module examination | Examination time: 120 minutes | Weighting: 100%
in "Lineare Algebra"
Form of teaching

Vorlesungen und Übungen in den Präsenzphasen sowie virtuelle Lehrveranstaltungen mit tutorieller Begleitung in den betrieblichen Phasen
Media type

Medientechnik der Lehrräume sowie E-Learning via OPAL
Instruction content/structure
  • lineare Gleichungssysteme, Gauß-Verfahren, Rangkriterium
  • Vektoren, Skalar-, Vektor- und Spatprodukt, Geraden und Ebenen im Raum
  • Basis, lineare Unabhängigkeit, Erzeugendensystem, Orthonormalbasen
  • lineare Abbildungen, Matrizen, Matrix-Produkt
  • lineare Selbstabbildungen, Determinaten, Matrixinversion, Cramer-Regel
  • Basiswechsel, Eigenwertproblem, Matrixdiagonalisierung
  • spezielle Matrizen, Diagonalisierung symmetrischer Matrizen, Singulärwertzerlegung
Qualification objectives

Die Studierenden demonstrieren, dass sie grundlegende Konzepte der linearen Algebra verstanden haben und anwenden können, indem sie:

  • Definitionen, Eigenschaften und geometrische Deutungen mit eigenen Worten korrekt erklären,
  • Definitionen und Eigenschaften an konkreten sowie einfachen abstrakten Beispielen überprüfen bzw. an Gegenbeispielen widerlegen,
  • eigene Beispiele und Gegenbeispiele finden,
  • an konkreten Beispielen Rechenoperationen ausführen,
  • Rechenregeln anwenden und überprüfen bzw. deren Gültigkeit begründen,
  • lineare geometrische Sachverhalte in der Ebene bzw. im Raum durch entsprechende lineare Gleichungen modellieren,
  • lineare Gleichungen und deren Lösungsmengen geometrisch deuten,
  • Lösungsalgorithmen für grundlegende Problemstellungen erläutern, auf einfache Beispiele anwenden sowie deren Korrektheit begründen,
  • Anwendungen skizzieren.
Special admission requirements
Keine
Recommended prerequisites

Mindestanforderunskatalog Mathematik

(https://cosh-mathe.de/wp-content/uploads/2021/12/makV3.0.pdf)
Literature
  • Leupold: Mathematik, Studienbuch Band 2
  • Beutelspacher: Diskrete Mathematik für Einsteiger
Current teaching resources

keine
Notes
No information
Applicability

Bachelorstudiengänge der Fakultät Digitale Transformation
Link to course/learning resources in OPAL/Moodle/etc.
Close detail view
© Modulux (Version 4.1)