Einführung

• Modellierung und Simulation:
  • verwendet umfangreiches Arsenal mathematischer Methoden, z. B.
    • lineare Algebra
    • gewöhnliche Differentialgleichungen
    • partielle Differentialgleichungen
    • Zufallsverteilungen
    • Markov-Ketten
    • Optimierungsverfahren
  • zahllose Anwendungsbereiche, z. B.
    
    • Computergrafik
    • Schwingungen
    • Strömungsdynamik
    • Fertigungsprozesse
    • Verkehrsströme
    • Machine Learning
  • Fundgrube für Mathematik-Didaktik
    • Grundideen mathematischer Verfahren
    • Ausgangspunkte mathematischer Abstraktion
    • Anwendungs-Beispiele
• Modelle für die Zeit:
  • physikalisches Grundmodell
    • newtonscher Zeitbegriff
    • keine Dilatationseffekte
    • keine gekrümmte Raumzeit
    • keine Quantisierung der Raum-Zeit
  • Modelle in der Modellierungs-Praxis
    • abhängig von der Anwendung
    • speziell diskret ↔ kontinuierlich
    • erstaunlich komplexe Modelle im Einsatz