- Teacher: Karin Binder
- Teacher: Milena Damrau
- Teacher: Sarah Lundt
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Markus Sommer
- Teacher: Simon Weixler
Search results: 388
- Teacher: Milena Damrau
- Teacher: Magdalena Gumpert
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Anna Pinn
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Anna Pinn
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Leonie Reindl
- Teacher: Jana Schmid
- Teacher: Markus Sommer
- Teacher: Michael Ehrenlechner
- Teacher: Magdalena Gumpert
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Anna Pinn
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Milena Damrau
- Teacher: Magdalena Gumpert
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Anna Pinn
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Regina Röhrl
Die Vorlesung gibt eine einführende Übersicht über die wichtigsten
technischen und wahrnehmungsphysiologischen Grundlagen zur Realisierung
digitaler Medien. Es werden nur die Informatikkenntnisse vorausgesetzt,
die parallel in der Einführung in die Programmierung vermittelt werden.
Es wird ein relativ breites Themenspektrum verschiedenster Disziplinen
(Mathematik, Physik, Nachrichtentechnik, Medizin) angesprochen. Die
Vorlesung bildet die Basis für die stärker ins technische Detail gehende
Lehrveranstaltung "Medientechnik" und stellt die Grundlagen für
vertiefende Lehrangebote zu Multimedia-Themen bereit.
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/2143312/course/overviewfiles/free-photo-of-an-artist-s-illustration-of-artificial-intelligence-ai-this-image-visualises-the-input-and-output-of-neural-networks-and-how-ai-systems-perceive-data-it-was-created-by-rose-pilkington.png)
- Übungsleiter/in: Bettina Eska
- Übungsleiter/in: Albrecht Schmidt
- Übungsleiter/in: Henrike Weingärtner
Die Vorlesung behandelt grundlegende Fragestellungen aus der diskreten Mathematik, insbesondere aus der Kombinatorik und der Graphentheorie.
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/2371820/course/overviewfiles/IMG_0056.jpg)
- Teacher: Julian Becker
- Teacher: Konstantinos Panagiotou
- Bachelor Statistik und Data Science: WP7 Ausgewählte Gebiete der statistischen Modellierung
- Nebenfach Statistik und Data Science (60 ECTS): WP6 Einführung in die Bayes-Statistik
- Nebenfach Statistik und Data Science (30 ECTS): WP8 Einführung in die Bayes-Statistik
- Bachelor Informatik mit integriertem Anwendungsfach Statistik: WP40 Einführung in die Bayes-Statistik
- Bachelor Wirtschaftsmathematik: P17 Ausgewählte Gebiete der angewandten Statistik
- Andere Studiengänge auf Anfrage
Einschreibeschlüssel: HaroldJeffreys
- Teacher: Martje Rave
- Teacher: Volker Schmid
Diese Lehrveranstaltung gibt eine Einführung in die Algorithmen- und Programmentwicklung. Diese Vorlesung richtet sich an Studierende verschiedener Fachbereiche mit Nebenfach Informatik.
Die Vorlesung richtet sich nicht an Studierende mit Hauptfach Informatik, Medieninformatik oder Bioinformatik. Auch nicht an Lehramt Realschule und Gymnasium, auch nicht an Master Industrial Design.
Die Vorlesung gibt es in zwei Varianten (6 ECTS und 9 ECTS):
6-ECTS Variante:
- Bachelorstudiengänge verschiedener Fachbereiche mit Nebenfach Informatik zu 30 ECTS-Punkten.
- Bachelorstudiengänge verschiedener Fachbereiche mit Nebenfach Medieninformatik zu 60 ECTS-Punkten. (Alternative zu Einführung in die Programmierung für Nebenfach Medieninformatik.)
- Bachelorstudiengänge verschiedener Fachbereiche mit Nebenfach Künstliche Intelligenz
- Bachelor Physik Wahlpflichtlehrveranstaltung des Moduls V
- Bachelor Statistik Wahlpflichtlehrveranstaltung (falls Informatik nicht als Nebenfach entsprechend (1) gewählt)
- Bachelor Chemie und Biochemie Wahlpflichtlehrveranstaltung
- Diplom- und Magisterstudiengänge mit Nebenfach Informatik (außer Diplom-Mathematik), z.B. VWL-Diplom 4 Leistungspunkte
- Bachelor Biologie, Wissenschaftliches Wahlmodul
- Bachelor BWL und Wirtschaftspädagogik Wahlpflichtlehrveranstaltung (nach PSTO 2015)
9-ECTS Variante:
- Bachelorstudiengänge verschiedener Fachbereiche mit Nebenfach Informatik zu 60 ECTS-Punkten.
- Bachelor BWL Wahlpflichtlehrveranstaltung (alte PSTO)
- Bachelor VWL Wahlpflichtlehrveranstaltung
- Master Chemie
- Master Biochemie
Im Fall (9) muss zusätzlich ein Programmierkurs für Anfänger für 3 ECTS belegt werden (dies ist eine zusätzliche, unabhängige Veranstaltung mit separater Anmeldung und Termin Mittwochs nach Zentralübung: 18-20 Uhr).
Achtung: Keine Garantie für korrekte Angaben.
In Zweifelsfällen wenden Sie sich bitte an das Prüfungsamt Ihres Studiengangs oder Hauptfachs.
- Teacher: Marie-Christine Jakobs
- Teacher: Philipp Wendler
- Teacher: Manuela Mosburger
- Teacher: Henry Port
Die Anmeldung zur Klausureinsicht ist im Zeitraum vom 27.9. bis zum 8.10. möglich. Nähere Informationen finden Sie rechtzeitig hier: https://www.bwl.uni-muenchen.de/index.html
Die Tutorien beginnen bereits in der ersten Semesterwoche!
- Einschreibeschlüssel: Einstein
- Kick-off Meeting via Zoom: 2. November, 14-16 Uhr s.t.
- Teacher: Patricia Bischofberger
- Teacher: Viktoria Kitz
- Teacher: Henry Port
- Teacher: Michael Riedmaier
- Einschreibeschlüssel: Einstein
- Kick-off Meeting via Zoom: 2. November, 14-16 Uhr s.t.
- Teacher: Matthias Backes
- Teacher: Patricia Bischofberger
- Teacher: Viktoria Kitz
- Teacher: Henry Port
- Teacher: Michael Riedmaier
- Teacher: Manuela Mosburger
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/2118291/course/overviewfiles/Moodle2.png)
- Teacher: Karin Binder
- Teacher: Milena Damrau
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Sarah Lundt
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Michael Rößner
- Teacher: Markus Sommer
- Teacher: Franziska Eisner
- Teacher: Sebastian Gunzelmann
- Teacher: Matthias Mohr
- Teacher: Constanze Schadl
- Teacher: Christian Suttner
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Matthias Mohr
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Matthias Mohr
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Leonie Reindl
- Teacher: Markus Sommer
- Teacher: Tanja Tröger
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Michael Ehrenlechner
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Sarah Lundt
- Teacher: Anna Pinn
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Michael Rößner
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Celina Wegmann
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Simon Weixler
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Alexander Willms
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Sophie Kellerer
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Sophie Kellerer
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Sophie Kellerer
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Timo Kosiol
- Teacher: Timo Kosiol (vhb)
- Teacher: Daniel Sommerhoff
Examensvorbereitendes Seminar Mathematikdidaktik Mittelschule (Sommerhoff, Mittelschule) [WiSe19/20]
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Daniel Sommerhoff
- Teacher: Alexander Rachel
Wiki zur Vorbereitung auf die fachlichen Aspekte des Staatsexamens im Bereich Didaktik der Mathematik.
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Daniel Sommerhoff
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Daniela Worack
Advanced bachelor and master students of statistics, mathematics, economics, business science and computer science
- Teacher: Christian Groll
Advanced bachelor and master students of statistics, mathematics, economics, business science and computer science
- Teacher: Leonel Agbodji
- Teacher: Leonel Agbodji
Course Description
Target Participants
- Master students of Financial and Insurance Mathematics and Mathematics
Pre-requisites
- Probability theory and foundations of stochastic processes in continuous time
Registration key
- SPDE
- Teacher: Alexander Kalinin
Einführung in Finanzmathematik in diskreter Zeit.
Einschreibeschlüssel: fima1
- Teacher: Karl-Wilhelm Georg Bollweg
- Teacher: Katharina Oberpriller
The lecture provides an introduction to stochastic calculus with an emphasis on the mathematical concepts that are later used in the mathematical modeling of financial markets.
In the first part of the
lecture course the theory of stochastic integration with respect to
Brownian motion and Ito processes is developed. Important results such
as Girsanov's theorem and the martingale representation theorem are also
covered. The first part concludes with a chapter on the existence and
uniqueness of strong and weak solutions of stochastic differential
equations.
The second part of the lecture course gives an introduction to the arbitrage theory of financial markets in continuous time driven by Brownian motion. Key concepts are the absence of arbitrage, market completeness, and the risk neutral pricing and hedging of contingent claims. Particular attention will be given to the the Black-Scholes model and the famous Black-Scholes formula for pricing call and put options.
If you wish to participate in the
course, please sign up by sending an e-mail from
your LMU e-mail address to Annika Steibel (steibel@math.lmu.de).
- Teacher: Karl-Wilhelm Georg Bollweg
- Teacher: Thilo Meyer-Brandis
- Teacher: Annika Steibel
- Teacher: Thilo Meyer-Brandis
- Teacher: Annika Steibel
This lecture introduces into the arbitrage theory of fixed income markets and interest rate/credit derivatives. Topics that are covered include
- Introduction to interest rates and interest rate derivatives: bonds, various interest rates, swaps, caps, floors, swaptions, market conventions
- Arbitrage pricing: portfolios, arbitrage, hedging valuation.
- Short-rate models
- Affine term structure models
- HJM models
- Forward measures
- LIBOR market models
- Credit risk and Related Contracts
- Structural Models
- Reduced-Form Models
Main reference:
- Filipovic: Term-Structure Models: A Graduate Course, Springer.
Additional literature:
- Andersen and Piterbarg: Interest rate modelling, Volume 1,2,3, Atlantic Financial Press.
- Björk: Arbitrage Theory in Continuous Time, Oxford University Press.
- Brigo and Mercurio: Interest rate models-Theory and practice: With Smile, Inflation and Credit, Springer.
- Lando: Credit Risk Modelling: Theory and Applications, Princeton Series in Finance.
- Teacher: Karl-Wilhelm Georg Bollweg
- Teacher: Thilo Meyer-Brandis
- Teacher: Annika Steibel
Time and Location
Tue 12 - 14 in B005, Thu 10 - 12 in B004
Synopsis
(Linear) Functional analysis can be viewed as "linear algebra on infinite-dimensional vector spaces".
As such it is a merger of analysis and linear algebra. The concepts and results of functional analysis are important to a number of other mathematical disciplines, e.g., numerical mathematics, approximation theory, partial differential equations, and also to stochastics; not to mention that the mathematical foundations of quantum physics rely entirely on functional analysis. This course will present the standard introductory material to functional analysis: topological foundations, Banach and Hilbert spaces, dual spaces, Hahn-Banach thm., Baire thm., open mapping thm., closed graph thm., weak topologies. If time permits we will also cover Fredholm theory for compact operators and the spectral theorem.
Prerequisites
Audience
Literature
- M Reed and B Simon, Methods of modern Mathematical Physics I: Functional analysis, Academic Press, 1980
[excellent textbook with a focus on spectral theory, beginning not very gentle, proofs sometimes a bit brief; unfortunately rather pricey] - D Werner, Einführung in die Funktionalanalysis, Springer, 2007
[a German classic, covers a broad range of topics, including historical remarks] - M Dobrowolski, Angewandte Funktionalanalysis, Springer, 2006
[the basics of functional analysis plus a thorough discussion of Sobolev spaces and elliptic PDE's] - E Kreyszig, Introductory functional analysis with applications, Wiley, 1978
[thorough and pedagogical, very explicit proofs, does not cover all topics treated in the course (e.g. no Lp-spaces)] - P D Lax, Functional Analysis, Wiley, 2002
[well readable with an emphasis on spectral theory and some applications to quantum mechanics] - F Hirzebruch and W Scharlau, Einführung in die Funktionalanalysis, BI Mannheim, 1971
[another German classic, elegant but very(!) concise]
Enrolement Key
Hilbert&Co23 (valid from 1 April until 31 May 2023)- Dozent / Assistent: Leon Bollmann
- Dozent / Assistent: Peter Müller
- Bachelor Mathematik (Modul WP17, PO 2021 bzw. Modul WP6, PO 2015)
- Bachelor Wirtschaftsmathematik (Modul P12)
- LA Gymnasium (Modul P6, PO 2021 bzw. Modul P6, PO 2011 anstelle von "Funktionentheorie, Lebesguetheorie und gewöhnliche Differentialgleichungen")
- Teacher: Rupert Frank
- Teacher: Jonas Peteranderl
- Teacher: Jakob Stern
- Teacher: Leonard Wetzel
Kurzzusammenfassung Die Vorlesung beschäftigt sich in einem ersten Teil mit Existenz-, Eindeutigkeits- und Stabilitätsfragen der klassischen Theorie gewöhnlicher Differentialgleichungen und behandelt in einem zweiten Teil einführende Themen aus der Theorie dynamischer Systeme.
Voraussetzungen Analysis I, II, III, Lineare Algebra I, II.
Hörerkreis Studiengänge B.Sc. Mathematik, B.Sc. Wirtschaftsmathematik, Lehramt Gymnasium.
Einschreibeschlüssel sode24
- Teacher: Peter Müller
- Teacher: Francois Visconti
- Teacher: Shan Wei
- Teacher: Michael Alznauer
- Teacher: Maja Duschek
- Teacher: Nima Esmaeelpour
- Teacher: Julian Gaupp
- Teacher: Caroline Geisler
- Teacher: Andreas Herz
- Teacher: Jakob Humbeck
- Teacher: Anian Kerscher
- Teacher: Destdina Korkmaz
- Teacher: Christian Lad
- Teacher: Lucia Östergaard Frank
- Teacher: Evgeny Resnik
- Teacher: Benjamin Schüll
- Teacher: Jennifer Seltsam
- Teacher: Martin Stemmler
- Teacher: Kay Thurley
- Teacher: Julia Vogtmann
Einschreibeschlüssel: Grund1WS23
- Teacher: Lukas Böke
- Teacher: Daniel Rost
Einschreibeschlüssel: Grundlagen2S23
- Teacher: Lukas Böke
- Teacher: Erwin Schörner
Einschreibeschlüssel: Grund2SS24
- Teacher: Lukas Böke
- Teacher: Daniel Rost
Bitte schreiben Sie sich selbständig für den Kurs ein. Einschreibeschlüssel: GML24
- Teacher: Clemens Damke
- Teacher: Eyke Hüllermeier
Das maschinelle Lernen hat in der jüngeren Vergangenheit stark an Bedeutung gewonnen, nicht nur als einer der Hauptpfeiler der modernen KI, sondern auch als Methodenlieferant und Innovationstreiber in vielen Anwendungsgebieten. Diese Bachelorvorlesung gibt eine Einführung in grundlegende Ideen und Konzepte des maschinellen Lernens als wissenschaftliche Disziplin im Schnittbereich von Informatik, Statistik und angewandter Mathematik. Der Schwerpunkt wird dabei auf der Problemklasse des überwachten Lernens liegen. Die Veranstaltung spannt einen Bogen von den theoretischen Grundlagen der Generalisierung bis hin zu wichtigen methodischen und algorithmischen Konzepten.
Zeitplan
Vorlesung | Dienstag 14-16 Uhr | Prof. Eyke Hüllermeier |
---|---|---|
Präsenzübung | Mittwoch 16-18 Uhr | Clemens Damke |
Online-Übung | Freitag 10-12 Uhr | Clemens Damke |
Den Einschreibeschlüssel finden Sie auf uni2work.
- Teacher: Clemens Damke
- Teacher: Eyke Hüllermeier
- Teacher: Oliver Cooley
- Teacher: Umberto De Ambroggio
- Teacher: Tamas Makai
- Teacher: Konstantinos Panagiotou
Hier finden Sie je nach Bedarf Dokumente des Lehrstuhls für Didaktik der Mathematik zur Lehre. Zugriff mit dem Einschreibeschlüssel infos.
- Teacher: Alexandra Berghofer
- Teacher: Theresa Breitenberger
- Teacher: Laura Gabler
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Tina Junge
- Teacher: Anna Kaiser
- Teacher: Sophie Kellerer
- Teacher: Kathrin Köhler
- Teacher: Stephanie Kron
- Teacher: Veronika Kruse
- Teacher: Christian Lindermayer
- Teacher: Matthias Mohr
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Tanja Tröger
- Teacher: Stefan Ufer
- Teacher: Alexander Willms
- Teacher: Tina Junge
Dieser Moodle-Kurs dient der Bereitstellung von Interaktiven Selbstlern-Angeboten, kurz: ISAs.
Diese
bieten die Möglichkeit, mögliche fachliche Defizite aufzuholen oder
parallel zu den Seminaren / Vorlesungen interessante, ergänzende Inhalte
zu erarbeiten. Die ISAs können dabei asynchron, in individuellem Tempo
sowie adaptiv genutzt werden.
Selbsteinschreibeschlüssel: ISA(R)
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/2288197/course/overviewfiles/image.png)
- Teacher: Katrin Benditz
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Kathrin Nilsson
- Teacher: Alexander Rachel
- Teacher: Markus Sommer
- Teacher: Simon Weixler
Einschreibeschlüssel: ExamUF24S
- Teacher: Daniel Rost
- Teacher: Erwin Schörner
Einschreibeschlüssel: ExamUF23S
- Teacher: Daniel Rost
- Teacher: Erwin Schörner
Einschreibeschlüssel: ExamUF23W
- Teacher: Daniel Rost
- Teacher: Erwin Schörner
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Luzia Hofer
- Teacher: Tanja Tröger
- Teacher: Tina Junge
- Teacher: Tina Junge
- Teacher: Anastasia Datsogianni
A Lie group is a group which is also a smooth manifold, in way that the group multiplication and the inversion are smooth maps. Examples of Lie groups are matrix groups like the linear group GL(n,R) or the orthogonal group O(n). Lie groups play an important role in many parts of mathematics and physics. They almost inevitably occur when a problem or configuration is invariant under symmetries.
In the lecture we will discuss structural results about Lie groups as well as examples and applications. An important tool will be the Lie functor, which assigns to every Lie group its so-called Lie algebra. The Lie algebra is an infinitesimal version of the Lie group that encodes surprisingly much information about it, and that can be well studied via methods from linear algebra. This will allow us to establish a classification of complex semi-simple Lie algebras and of compact Lie groups. In doing so we will argue from a geometric perspective whenever possible. In particular, we will follow an approach suggested by Cartan that is more geometric than the standard one.
- Teacher: Christian Lange
- Teacher: Leonel Agbodji
In dieser Vorlesung wird die Einführung in die Lineare Algebra vom ersten Semester fortgeführt. Zusammen mit der Linearen Algebra I ist diese Vorlesung unverzichtbare Grundlage für nahezu alle weiterführenden Veranstaltungen der Mathematik. Wichtige Themen und Inhalte sind unter anderem: Bilineare Abbildungen, euklidische und unitäre Vektorräume, Hauptachsentransformation und Normalformen von Matrizen. Dies wird ergänzt durch eine Auswahl aus folgenden Themen: euklidische Ringe, Moduln über euklidischen Ringen oder Hauptidealringen, Elemente der elementaren Zahlentheorie oder einfache Anwendungen in der Kryptographie.
Einschreibeschlüssel: cayley-hamilton
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/1992546/course/overviewfiles/logo.png)
- Teacher: Werner Bley
- Teacher: Andrei Lavrenov
- Teacher: Panagiotis Papadopoulos
- Teacher: Simon Weinzierl
Das Modul führt in grundlegende mathematische Konzepte zum Umgang mit endlichen oder abzählbaren Strukturen ein sowie in grundlegende Konzepte der Logik. Unter anderem werden behandelt: Mengen, Relationen, Ordnungen, Modulare Arithmetik, Kombinatorik, Gruppen und Körper, Aussagenlogik und Prädikatenlogik, Gentzen-Kalküle und Resolution.
Einschreibeschlüssel: LDS_SoSe23
- Teacher: Clemens Damke
- Teacher: Jan Johannsen
- Teacher: Balazs Toth
The master thesis concludes the scientific education of the master study programme in actuarial sciences. During a time span of about 13 weeks the students will work inde-pendently, but under scientific tutoring upon a subject that is based on bases and actual re-sults of their special field of work. In line with the main area of research of the teacher the thesis may for example cover one of the fol-lowing subjects: - Life insurance - Pensions insurance - Property/casualty insurance - Financial mathematics - Probability theory - Risk management - Reinsurance - Health insurance
- Teacher: Leonel Agbodji
Die Kurseinschreibung ist geschlossen. Es ist keine Teilnahme mehr möglich.
- Teacher: Hannah Fuß
- Teacher: Hannah Fuß
- Teacher: Sarah Weise
- Teacher: Leonardo Galli
- Teacher: Holger Rauhut
- Teacher: Silvia Fernandez Castro
- Teacher: Silvia Fernandez Castro
- Teacher: Simal Yilmaz
- Teacher: Kai Chen
- Teacher: Silvia Fernandez Castro
- Teacher: Hanting Fu
- Teacher: Lea-Kathrin Heursen
- Teacher: Philipp Kropp
- Teacher: Paul Rosmer
- Teacher: Matylda Trocinska
- Teacher: Sneha Anand
- Teacher: Albert Belkov
- Teacher: Martin Blasi
- Teacher: Jae Cho
- Teacher: Mert Dönmez
- Teacher: Helmut Rainer
- Teacher: Helene Strandt
Registration code: mqm23
Description:
In this course we present the basic and fundamental mathematical tools allowing to formulate and use quantum mechanics. In its early days, quantum mechanics have seen two mathematical apparatus competing to formalize it: Heisenberg's matrix mechanics and Schrödinger's wave mechanics. As we will see, these two pictures are in fact equivalent and can be unified using the tools of spectral theory, functional analysis, harmonic analysis, etc.
![](https://moodle.lmu.de/pluginfile.php/2174821/course/overviewfiles/gpawg-quantum-mechanics.png)
- Teacher: Emanuela Giacomelli
- Teacher: Armin Scrinzi
- Teacher: Arnaud Triay-Alcouffe
Description
The overall subject is Many-body Quantum mechanics. We will start with atoms and molecules and prove the famous theorem on stability of matter, which says that the energy of a system with N electrons and M nulclei can bounded from below by -C(N+M). Subsequently we show the existence of the thermodynamic limit of Coulomb systems. Next we study bosonic systems, recall the original argument of Bose and Einstein, and then prove Bose-Einstein-Condensation for interacting systems. Next, we study fermionic systems modeling metals and describe the Hartree-Fock approximation, followed by studying the correlation energy, including recent results. Finally we consider the mathematical properties of the BCS theory of superconductivity, and compare with results from the physics literature.
Please note: MQM1 is NOT a prerequisite!
Enrolement key: mqm2_2023@lmu
- Teacher: Emanuela Giacomelli
- Teacher: Christian Hainzl
- Teacher: Peter Madsen
- Teacher: Arnaud Triay-Alcouffe
- Teacher: Alejandro Caicedo Serrano
- Teacher: Sabine Jansen
- Teacher: Armin Scrinzi
- Teacher: Alejandro Caicedo Serrano
- Teacher: Sabine Jansen
- Teacher: Jinju Rhee
- Teacher: Xuan Teng
The course is one of the compulsory modules in the Master's Program in Economics. The purpose of the course is to provide students with the mathematical background for their subsequent study of economics. Sometimes we will go over proofs of theorems, but sometimes we will only explain the intuition behind the theorems and focus on their applications in economics. The course will be taught in English. It consists of a lecture and an accompanying problem-solving class (i.e., the tutorial).
The enrollment key is in the comment on LSF.
- Teacher: Carla Mirabella
- Teacher: Xuan Teng
Für weitere Information verweisen wir auf https://www.ai.math.uni-muenchen.de/teaching/sose2024/math_dnns/index.html
- Teacher: Adalbert Fono
- Teacher: Gitta Kutyniok
- Teacher: Leonel Agbodji
- Teacher: Ernesto Araya Valdivia
- Teacher: Adalbert Fono
- Teacher: Gitta Kutyniok
- Teacher: Julian Becker
- Teacher: Lea Boßmann
- Teacher: Tamas Makai
- Teacher: Konstantinos Panagiotou
- Teacher: Anna Ribelles Perez
- Teacher: Fotios Siammenos
- Teacher: Achim Hartschuh
- Teacher: Kunliang Wang
- Teacher: Achim Hartschuh
- Teacher: Kunliang Wang
- Teacher: Ralf Gerkmann
- Teacher: Matthias Bauernfeind
- Teacher: Simone Rademacher
Die Vorlesung gibt auf einem elementaren Niveau eine Einführung in grundlegende Begriffe der Analysis und der linearen Algebra.
- Teacher: Monica Heller
- Teacher: Monica Heller
Zeit | Raum | Dozent | |
---|---|---|---|
Vorlesung | Donnerstag, 16:00 - 18:00 (c.t.) | Videos | Christoph Berninger |
Tutorium 1 | Montag, 14:00 - 16:00 (c.t.) | via Zoom | Patricia Bischofberger |
Tutorium 2 | Montag, 16:00 - 18:00 (s.t.) | via Zoom | Patricia Bischofberger |
Tutorium 3 | Dienstag, 14:00 - 16:00 (c.t.) | via Zoom | Michael Riedmaier |
Tutorium 4 | Donnerstag, 12:00 - 14:00 (c.t.) | via Zoom | Michael Riedmaier |
Tutorium 5 | Mittwoch, 08:00 - 10:00 (c.t.) | via Zoom | Viktoria Kitz |
Tutorium 6 | Mittwoch, 10:00 - 12:00 (c.t.) | via Zoom | Viktoria Kitz |
- Einschreibeschlüssel: Einstein
- Kick-off Meeting via Zoom: 21. Oktober, 16-18 Uhr c.t.
- Teacher: Christoph Berninger
- Teacher: Patricia Bischofberger
- Teacher: Viktoria Kitz
- Teacher: Manuela Mosburger
- Teacher: Michael Riedmaier
Dies ist der dritte Teil des Einführungskurses in Mathematik für das Physikstudium. Einschreibung mit Einschreibeschlüssel MIIIP
- Teacher: Matthias Bauernfeind
- Teacher: Christoph Mittermaier
- Teacher: Panagiotis Papadopoulos
- Teacher: Heribert Zenk