Modellierung biologischer Systeme
Modeling of Biological Systems
6 LPWiSeDE
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Kenntnis des Stoffes der Module • 11112 : Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik) • 11113 : Mathematik IT-2 (Lineare Algebra) • 11213 : Mathematik IT-3 (Analysis) • 11208 : Statistik (Service), Statistics for Users • 11756 : Algorithmen und Datenstrukturen, oder 12101 : Algorithmieren und Programmieren
Inhalte
• Einführung in Modellierungssoftware • Quantitative Modellierung biologischer Systeme z.B. - Evolution - Membranphysiologie - Neuronales Aktionspotential - Herzrhythmus - Biomechanik • Grundlagen der Systemtheorie • Einfache zeitdiskrete deterministische Modelle • Strukturierte zeitdiskrete Populationsdynamik • Modellierung von Daten und Datenanalyse • Bestimmung von Fixpunkten und Stabilitätsbetrachtungen • Gesellschaftliche Aspekte im Zusammenhang mit COVID-19-Maßnahmen
Lernziele
Die Studierenden lernen den Gegenstand und die Methoden der Analyse, Modellierung und Simulation diverser biologischer Systeme auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen kennen. Sie erwerben Kenntnisse von zeitdiskreten Modellen und der mathematischen Modellierung von biologischen Fragestellungen. Sie lernen dynamischer Systeme zu analysieren und zu verstehen. Sie erwerben die Kompetenz, Algorithmen und Lösungsstrategien verstehen und anwenden zu können.
Prüfungsleistung
Voraussetzung: • Erfolgreiche Teilnahme an den Übungen Modulabschlussprüfung: • Klausur, 120 min. ODER • mündliche Prüfung, 30-45 min. In der ersten Lehrveranstaltung wird bekanntgegeben, ob die Prüfungsleistung in schriftlicher oder mündlicher Form zu erbringen ist.
Literatur (7)
- F. Braer, C. Castillo-Chavez: Mathematical Models in Population Biology and Epidemiology - New York: Springer 2000
- Allman & Rhodes, Mathematical Models in Biology, Cambridge University Press
- Murray, Mathematical Biology, Springer
- Nowak, Evolutionary Dynamics, Harvard University Press
- H. Caswell: Matrix Population Models - Sunderland: Sinauer Associates 2001
- S. N. Elaydi: An Introduction to Difference Equations - New York: Springer 1999
- weitere Materialien auf der E-Learning – Plattform
Bemerkungen
• Studiengang Medizininformatik B.Sc.: Pflichtmodul • Studiengang Künstliche Intelligenz B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Methodische Grundlagen“ • Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Kognitions- und Neurowissenschaft“
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 28.09.2026Original