20181116 MSc CSE StdgDok SBSIN - TUM · artiges Portfolio an „Computational“-Studiengängen....

Fakultät für Informatik, Technische Universität München

16. November 2018

STUDIENGANGSDOKUMENTATION MASTERSTUDIENGANG

COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING

2

2 Masterstudiengang Computational Science and Engineering

Bezeichnung Computational Science and Engineering (CSE)

Organisatorische

Zuordnung

Fakultät für Informatik

Abschluss Master of Science (M.Sc.)

Regelstudienzeit & Credits 4 Semester (120 Credits) (93 SWS)

Studienform Vollzeit

Zulassung Eignungsverfahren

Starttermin Wintersemester 2001/02

Sprache Englisch

Studiengangs-verantwortli-

cher

Prof. Dr. Hans-Joachim Bungartz

Ergänzende Angaben für

besondere Studiengänge

Das Masterstudium CSE ist Basisstudium für das Zusatz-

programm „Bavarian Graduate School of Computational

Engineering“ (BGCE) im Rahmen des Elite-Netzwerks Bay-

ern (ENB)

Ansprechperson(en) bei

Rückfragen

(Programmkoordinatoren)

Michael Rippl, M.Sc. (hons.)

289-18629, [email protected]

Benjamin Rüth, M.Sc. (hons.)


Dr. rer. nat. Tobias Neckel


Version vom 16.11.2018

Der Studiendekan

3

3 Studiengangsziele

1 Studiengangsziele

1.1 Zweck des Studiengangs

Das Verständnis von Phänomenen und Prozessen, wie sie in den Natur- und Ingenieurwissen-

schaften erforscht, untersucht und optimiert werden, basiert heutzutage nicht mehr ausschließ-

lich auf Theorie und Experiment, sondern mehr und mehr auf rechnergestützten Berechnungen.

Numerische Simulationen ergänzen dabei typischerweise Versuche klassischer Prägung. Dar-

über hinaus erlauben sie das Studium und die Analyse technischer Systeme und naturwissen-

schaftlicher Vorgänge, bei denen ein Experiment allein zu zeitintensiv, teuer, gefährlich oder gar

unmöglich wäre.

Das wachsende Bestreben nach einem höheren Detailgrad und einer größeren Realitätsnähe

solcher Simulationen erfordert enorme Rechenkapazitäten, ausgeklügelte Modelle und Algorith-

men sowie vertiefte Kenntnisse in Feldern wie Programmierung, Software Engineering, Daten-

exploration und Visualisierung. Aufgrund zahlreicher Fortschritte in jedem dieser Bereiche kön-

nen Berechnungsingenieure heute Probleme lösen, die früher aufgrund ihrer Größe und Komple-

xität als unzugänglich galten.

Dies ist der Grund, weshalb der multidisziplinäre Bereich des „Computational Science and En-

gineering“ (CSE) im Umfeld der akademischen und industriellen Forschung und Entwicklung an

Bedeutung immer stärker zunimmt. CSE basiert auf den drei Säulen Angewandte Mathematik

(insbesondere numerische Verfahren), Informatik und natur- sowie ingenieurwissenschaftliche

Anwendungen (z.B. Computational Mechanics, Computational Fluid Dynamics, Computational

Physics, Computational Finance, uvm.), die durch den Bereich des Wissenschaftlichen Rech-

nens ergänzt werden. Beim wissenschaftlichen Rechnen können am Computer Experimente

durchgeführt werden, die real nicht möglich oder unwirtschaftlich wären. CSE konzentriert sich

im Allgemeinen auf die Entwicklung von Methoden zur Problemlösung sowie auf die Bereitstel-

lung leistungsfähiger und robuster Werkzeuge für die verschiedenen Aufgaben (z.B. Modellie-

rung natürlicher und ingenieurstechnischer Phänomene, effiziente Berechnung auf modernen

Hardwarearchitekturen, Validierung und Interpretation von Ergebnissen, uvm.) im Kontext nume-

rischer Simulationen.

Der erfolgreiche Weg von einem konkreten Szenario in einem Anwendungsgebiet hin zu aussa-

gekräftigen Ergebnissen einer numerischen Simulation erfordert sowohl Expertise in der betref-

fenden Problemdomäne als auch Kompetenzen in mathematischer Modellierung, numerischer

Mathematik, effizienten Algorithmen, (parallelen) Rechnerstrukturen, Softwareentwurf und Imple-

mentierung sowie Validierung, Visualisierung und Analyse von Ergebnissen. Die Tatsache, dass

CSE all diese Bereiche berührt und erfordert, zeigt die Notwendigkeit einer Ausbildung, die die-

sen Anforderungen auch gerecht wird. Dies wird auch von einer steigenden Nachfrage an Be-

rechnungsingenieurinnen und -ingenieuren in der Industrie unterstrichen. Ziel ist daher die Ver-

mittlung der oben genannten Fertigkeiten und Kompetenzen, die im Kontext von CSE auch als

Simulationstechniken bezeichnet werden.

4


Daher existiert an der Technischen Universität München seit dem Wintersemester 2001/02 das

Masterprogramm „Computational Science and Engineering“ (CSE). Ziel ist es, Studierende, die

bereits eine grundlegende Ausbildung in einer natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Disziplin

besitzen, zu Berechnungsingenieurinnen und Berechnungsingenieuren auszubilden. Es handelt

sich also um eine weiterführende Ausbildung, die die Basis für eine erfolgreiche Karriere in Wis-

senschaft oder Industrie im Bereich CSE darstellt. Der Studienplan (siehe Abschnitt 6) deckt

daher die oben erwähnten Säulen Angewandte Mathematik, Informatik und natur- sowie ingeni-

eurwissenschaftliche Anwendungen ab. Somit erhalten die Studierenden Expertise in allen Be-

reichen der sogenannten Simulationspipeline, die sich vereinfacht aus den folgenden Stufen zu-

sammensetzt: Modellierung, Diskretisierung, rechnergestützte Simulation, Visualisierung/Daten-

analyse, Validierung und Erkenntnisgewinn. Sie beschreibt die einzelnen Stationen der Tätigkeit

einer Berechnungsingenieurin bzw. eines Berechnungsingenieurs. Die einzelnen Stationen der

Simulationspipeline erfordern dabei unterschiedliche Simulationstechniken: Diskretisierung er-

fordert beispielsweise Expertise in numerischer Mathematik.

Um dem stark fachübergreifenden Charakter von CSE gerecht zu werden, sind sieben TUM-

Fakultäten (Informatik, Mathematik, Maschinenwesen, Bau Geo Umwelt, Elektro- und Informati-

onstechnik, Chemie und Physik) der Technischen Universität am Masterprogramm CSE beteiligt.

Im Vergleich zu anderen „Computational“-Studiengängen wie beispielsweise Computational Me-

chanics legt CSE den Schwerpunkt dabei im Pflichtcurriculum (siehe Abschnitt 6) auf die metho-

dischen Grundlagen des rechnergestützten Ansatzes aus Mathematik und Informatik, und nicht

auf die spezifischen Probleme einer konkreten Simulationsdomäne. Diese können von den Stu-

dierenden im Wahlcurriculum vertieft behandelt werden, bei dem zwei aus zwölf Anwendungs-

fächern gewählt werden können.

1.2 Strategische Bedeutung des Studiengangs

Durch die gestiegene Bedeutung des rechnergestützten Zugangs in nahezu allen Technologie-

relevanten Bereichen gehören „Computational“-Vertiefungen in etablierten Studiengängen oder

maßgeschneiderte neue Studiengänge heute zum Standard-Portfolio technischer Universitäten.

Die Technische Universität München bietet mit ihren forschungsstarken Fakultäten für Mathe-

matik und für Informatik sowie ihrem breiten Spektrum an Fakultäten und Forschungseinrichtun-

gen, die numerische Simulationen intensiv nutzen und vorantreiben, ein geradezu ideales Um-

feld, um hochqualitative Anknüpfungen für CSE zu ermöglichen. Deshalb hat die Technische

Universität München schon früh diesen Trend aufgegriffen und – über einschlägige Vertiefungs-

möglichkeiten hinaus – ihr Studienangebot um den Masterstudiengangs CSE erweitert.

Der Masterstudiengang CSE stellt einen spezialisierten fachübergreifenden Masterstudiengang

dar. Gegenüber den auf die „klassischen“ Disziplinen ausgerichteten Studiengängen vereint CSE

durch seinen Fokus auf Simulationstechnik in jeweils signifikantem Umfang Module aus der nu-

merischen Mathematik, aus der Informatik, sowie aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften,

und beinhaltet zudem dedizierte Module aus dem Kerngebiet des Computational Science and

5

5 Studiengangsziele

Engineering (abgedeckt durch die Module des Bereichs Wissenschaftliches Rechnen (siehe Ab-

schnitt 6)). Somit finden sowohl eine Spezialisierung als auch die unerlässliche Verknüpfung zu

anderen Wissenschaftsfeldern statt.

Gemeinsam mit dem von der Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt geleiteten Schwesterstudien-

gang „Computational Mechanics“ bildet CSE ein in dieser Kombination deutschlandweit einzig-

artiges Portfolio an „Computational“-Studiengängen. Durch die Kooperation mit dem Studien-

gang „Computational Engineering“ der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg er-

halten diese drei Studiengänge im Rahmen des Zusatzprogramms „Bavarian Graduate School

of Computational Engineering“ (BGCE) sogar eine bayernweite Dimension. Die BGCE bietet den

leistungs- und motivationsstärksten Studierenden aus den drei Basisstudiengängen ein zusätz-

liches Förderprogramm an. Für CSE bedeutet dies konkret, dass in die BGCE aufgenommene

Studierende ein Zusatzcurriculum im Umfang von 30 ECTS Credits absolvieren. Dieses Zusatz-

curriculum umfasst einen fachbezogen Teil, überfachliche Grundlagen und eine Projektarbeit. Im

fachbezogenen Teil werden Kenntnisse in aktuellen Forschungsgebieten des Scientific Compu-

ting vertieft. Der überfachliche Teil widmet sich der Ausbildung im Bereich Soft Skills und Per-

sönlichkeitsentwicklung. Ein Studienprojekt, als stark projektspezifische und forschungsorien-

tierte Ausbildungskomponente, rundet das Zusatzprogramm ab und bindet die Studierenden

stark in die aktuelle Forschungsarbeit ein. Die Umsetzung des Projekts erfolgt typischerweise in

Kooperation mit einem Industriepartner. In den vergangenen Jahren waren dies beispielsweise

Unternehmen wie Siemens, General Electric oder die Gesellschaft für Reaktorsicherheit. Die

Säule „Computational Science & Engineering“ (eine von insgesamt vier) der „International Gradu-

ate School of Science and Engineering“ (IGSSE) der TUM etabliert CSE zudem im Bereich der

strukturierten Promotionsprogramme der TUM. Somit ergibt sich ein vom Bachelor bis zur Pro-

motion durchgängiges Konzept der akademischen Ausbildung im Bereich CSE.

Aufgrund der Komplexität der zu simulierenden Prozesse und Phänomene ist modernes CSE

ohne den Einsatz von Techniken und Systemen des Höchstleistungsrechnens (HPC) unvorstell-

bar. Der Masterstudiengang CSE profitiert daher in besonderem Maße von der Anwesenheit des

Leibniz-Rechenzentrums (LRZ) der Bayerischen Akademie der Wissenschaften, einem von drei

nationalen Höchstleistungsrechenzentren in Deutschland, sowie vom gesamten For-

schungscampus Garching (u.a. mit vier CSE- und HPC-affinen Max-Planck-Instituten), der sei-

nerseits natürlich in hohem Maße auf einschlägig ausgebildete Absolventinnen und Absolventen

angewiesen ist.

Aufgrund der organisatorischen Abwicklung durch die Fakultät für Informatik sowie aufgrund der

speziellen Bedeutung des parallelen Rechnens und des Höchstleistungsrechnens in der Simula-

tion ist der Masterstudiengang CSE ferner für die Fakultät für Informatik von besonderer strate-

gischer Relevanz.

6


Abbildung 1: Überblick über die Gliederung des Studienangebotes der Fakultät für Informatik in Bachelorstu-diengänge, daran unmittelbar anschließende Masterstudiengänge derselben Fachrichtung und Masterstudi-

engänge mit spezialisierten Themengebieten.

Um die strategische Bedeutung des Masterstudiengangs CSE im Kontext der Fakultät für Infor-

matik noch besser einordnen zu können, muss ein Blick auf die strategische Bedeutung der von

der Fakultät für Informatik allgemein angebotenen Studiengänge geworfen werden: Die Techni-

sche Universität München hat als eine der ersten Universitäten in Deutschland einen Studien-

gang Informatik angeboten. Damit sind der klassische Bachelor- und Masterstudiengang Infor-

matik, die sich zunächst parallel zum Diplomstudiengang entwickelt hatten und seit 2005 diesen

ersetzten, weiterhin ein Kern der Ausbildung an der Fakultät für Informatik. Mit dem starken Aus-

bau der Fakultät in Richtung Wirtschaftsinformatik hat sich seit 2001 mit dem Bachelor- und

Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik ein weiteres großes Standbein etabliert, das ebenfalls

seit 2001 in Kooperation mit der LMU durch den Bachelor- und Masterstudiengang Bioinforma-

tik ergänzt wird. Die spezialisierten Masterstudiengänge Computational Science and Engineering

(CSE, seit 2001), Automotive Software Engineering (ASE, seit 2009), Robotics, Cognition, Intelli-

gence (RCI, seit 2009), Biomedical Computing (BMC, seit 2009) und Data Engineering and Ana-

lytics (DEA, seit 2016) erlauben Bachelorabsolventinnen und -absolventen eine stärkere Fokus-

sierung auf ein Themengebiet, als dies im klassischen Masterstudium Informatik möglich ist, und

eröffnen zudem auch Absolventinnen und Absolventen anderer Bachelorstudiengänge die Per-

spektive eines informatiknahen Abschlusses. Seit 2011 bietet die Fakultät mit dem Bachelorstu-

diengang Informatik: Games Engineering einen weiteren grundständigen Studiengang an, der

einerseits die Erfordernisse des Arbeitsmarktes berücksichtigt und andererseits die starken

Kompetenzen der Fakultät in diesem Bereich reflektiert. Dieser wird seit Wintersemester 2014/15

um den Masterstudiengang Informatik: Games Engineering ergänzt. Weitere Bachelorstudien-

gänge sind derzeit nicht geplant.

7

7 Qualifikationsprofil

Der Masterstudiengang CSE stellt somit als fachübergreifender Masterstudiengang eine enge

Verknüpfung der Informatik mit der Mathematik sowie mit den Natur- und Ingenieurwissenschaf-

ten sicher. Als erster Studiengang mit internationaler Ausrichtung sowie als erster Masterstudi-

engang der Fakultät für Informatik spielt der Studiengang zudem in doppelter Hinsicht eine Vor-

reiterrolle.

2 Qualifikationsprofil

Absolventinnen und Absolventen des Masterprogramms CSE sind in der Lage, anspruchsvolle

Simulationsaufgaben aus Natur- oder Ingenieurwissenschaften durch den Einsatz moderner und

effizienter Methoden aus Mathematik und Informatik erfolgreich zu bearbeiten. Sie verfügen

durch das Anwenden von Simulationstechniken über die Kompetenz, dabei die komplette Simu-

lationspipeline abzuarbeiten – von der (mathematischen) Modellierung der Problemstellungen

über die numerische Behandlung der Modelle, die Umsetzung der numerischen Algorithmen in

effizienten parallelen Code bis hin zur Darstellung, Analyse und Validierung der Ergebnisdaten.

Im Gegensatz zu Absolventinnen und Absolventen aus einer bestimmten Anwendungsdisziplin

können CSE-Absolventinnen und Absolventen von der konkreten Simulationsaufgabe abstrahie-

ren und sind daher zur Entwicklung neuer Verfahren ebenso befähigt wie zum Transfer des be-

stehenden Instrumentariums in völlig andere Gebiete. Im Gegensatz zu Absolventinnen und Ab-

solventen eines rein mathematischen oder informatischen Studiengangs sind CSE-Absolventin-

nen und Absolventen in der Lage, Methoden und Algorithmen der Simulationstechnologie an

bestimmte Anwendungen anzupassen und somit diesen zugänglich zu machen.

Die Absolventinnen und Absolventen haben ausgewähltes Wissen aus dem Bereich der Infor-

matik erworben, das essentiell für ein strukturiertes Arbeiten ist. Sie besitzen mathematisch for-

male Kompetenzen: CSE-Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, durch mathemati-

sche Modellierung ein Problem formal zu beschreiben, durch Datenstrukturen das diskretisierte

Modell zu verwalten und es durch Algorithmen effizient zu verarbeiten. Zudem besitzen sie tech-

nologische Kompetenzen: Die CSE-Absolventinnen und Absolventen können moderne Algorith-

men des Wissenschaftlichen Rechnens anwenden, die insbesondere auch für extrem rechenin-

tensive Problemstellungen geeignet sind, und sie können darüber hinaus auch neue Methoden

entwickeln und bewerten. Sie sind in der Lage, Simulationsverfahren auch auf Parallel- und

Hochleistungsrechnern zum Einsatz zu bringen. Sie können die Komplexität von Problemen, wie

z.B. das Lösen eines Linearen Gleichungssystems, das Erstellen einer Diskretisierung in Raum

und Zeit, usw., korrekt einordnen und entsprechend Entscheidungen bei der Wahl eines geeig-

neten Verfahrens treffen.

Besonders hervorhebenswert ist das erlernte interdisziplinäre Arbeiten. Die CSE-Absolventinnen

und Absolventen sind mit verschiedenen Disziplinen in Berührung gekommen, sie sind mit deren

Fachvokabular, Arbeitsweise und Blickweise auf Simulationsprobleme vertraut, und sie sind so-

8


mit in der Lage, sich einerseits selbstständig Wissen aus unterschiedlichen Bereichen anzueig-

nen, dieses zu kombinieren und entsprechend nach Bedarf einzusetzen. Andererseits haben sie

aber auch das Arbeiten in interdisziplinären Teams gelernt und können somit in einem wissen-

schaftlichen ebenso wie in einem industriellen Umfeld eine Brückenfunktion zwischen Domänen-

experten wahrnehmen.

Aufgrund der Tatsache, dass sämtliche Pflichtmodule nur in englischer Sprache angeboten wer-

den und die Abschlussarbeit in englischer Sprache verfasst werden soll, verfügen die Absolven-

tinnen und Absolventen über vertiefte englischsprachige Fachkenntnisse sowohl in Wort als auch

in Schrift.

Die Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Computational Science and En-

gineering sind zum wissenschaftlichen Arbeiten befähigt. Sie sind in der Lage, auf Basis des

aktuellen Stands der Forschung, Fragestellungen bzgl. weiterführender Probleme zu identifizie-

ren, Forschungshypothesen zu formulieren und einen Forschungsplan aufzustellen. Ferner sind

sie in der Lage, wissenschaftliche Untersuchungen einschließlich der Datenerhebung (im Kontext

von CSE beispielsweise durch Simulation), Datenaufzeichnung und Interpretation unter Verwen-

dung adäquater Methoden (z.B. Visualisierung) durchzuführen. Sie können ihre Forschung und

die Resultate in angemessener Weise schriftlich und mündlich sowohl gegenüber der eigenen

wissenschaftlichen Community als auch gegenüber Laien kommunizieren.

Je nach Wahl der beiden Anwendungsfächer im Wahlcurriculum (siehe Abschnitt 6) haben die

Absolventinnen und Absolventen Fachkompetenzen und Erfahrungen in zwei Anwendungsbe-

reichen des CSE erlangt. Diese Anwendungsbereiche müssen eine praktische Disziplin (Physik,

Chemie, Finanzmathematik, uvm.) umfassen, in der CSE zum Einsatz kommt und eine Vertiefung

allgemeiner Methoden und Techniken (Finite Elemente, High Performance Computing, Visuali-

sierung, Big Data, uvm.), die in mehreren CSE Disziplinen Verwendung findet oder zwei prakti-

sche Disziplinen umfassen. Hierbei kommen zusätzlich die im Pflichtcurriculum erlangten Kennt-

nisse, Fertigkeiten und Kompetenzen im Bereich der Simulationstechniken zum Einsatz, da sie

essentiell für jedes anwendungsorientierte Arbeiten in der Domäne des CSE sind. Dadurch hatte

jede Absolventin und jeder Absolvent bereits während seines Studiums intensiven Kontakt mit

mindestens zwei konkreten Ausprägungen des CSE.

3 Zielgruppen

3.1 Adressatenkreise

Das CSE-Masterstudium ist primär für solche Studierende gedacht, die einen Abschluss in einer

klassischen Ingenieursdisziplin (Bauingenieurwesen, Maschinenbau, Elektrotechnik etc.), einer

klassischen Naturwissenschaft (Physik, Chemie, etc.) oder interdisziplinären Programmen (Me-

chatronik etc.) an einer Universität oder einer Fachhochschule erworben haben und dabei noch

nicht schwerpunktmäßig mit der Methodik der Simulation in Berührung kamen. Darüber hinaus

9

9 Zielgruppen

bietet der Studiengang durch die Einbindung naturwissenschaftlicher und technischer Simulati-

onsanwendungen in Einzelfällen auch Absolventinnen und Absolventen eines mathematischen

oder informatischen Programms interessante Qualifikationsmöglichkeiten.

Aufgrund der Tatsache, dass es sich bei CSE um einen Masterstudiengang handelt, ist CSE

primär für Studierende mit einem Bachelor-Abschluss konzipiert. CSE richtet sich ebenfalls an

Interessierte, die bereits einen Master- oder Diplomabschluss besitzen, insbesondere auch von

einer Fachhochschule, da solche Absolventinnen und Absolventen oftmals sowohl die fachliche

Qualifikation als auch die nötige Motivation für den Studiengang CSE mitbringen. Dadurch er-

höht sich die Diversität innerhalb der Studierenden. Dies harmoniert mit dem Ziel der Techni-

schen Universität München, die Zielgruppen beruflich Qualifizierte, Familienverpflichtete und

Akademikerinnen und Akademiker im Berufsumfeld ein attraktives Studienangebot anzubieten.

3.2 Vorkenntnisse Studienbewerberinnen und -bewerber

Studieninteressierte sollten von Haus aus ein Interesse am rechnergestützten Arbeiten in der

Wissenschaft im Allgemeinen sowie an Simulationstechnik im Besonderen mitbringen. Neben

der Fähigkeit zu logischem Denken und Abstraktion sind vor allem das Erkennen von Zusam-

menhängen und Mustern sowie die fachübergreifende Verknüpfung von Wissen und Methoden

gefragt. Fundierte Mathematikkenntnisse im Umfang einer mehrsemestrigen „Höheren Mathe-

matik“, die bereits im Vorfeld erworben wurden, sind unabdingbar für die Teilnahme am CSE-

Masterstudium. Selbiges gilt für Programmierkenntnisse in einer modernen, objektorientierten

Programmiersprache.

Da es sich um einen internationalen Masterstudiengang handelt, werden alle Module im Pflicht-

und der Großteil im Wahlbereich in englischer Sprache angeboten. Spezielle Wahlmodule kön-

nen auch in deutscher Sprache angeboten bzw. belegt werden. Somit spricht das Studium ins-

besondere auch internationale Studierende an. Der Nachweis fundierter Englischkenntnisse ist

zwingend notwendig.

Es gibt keinen prädestinierten Bachelorstudiengang an der TUM, dessen Absolventinnen und

Absolventen konsequenterweise ihre Ausbildung in CSE fortsetzen. CSE ist jedoch eine mögli-

che Spezialisierung für alle natur- und ingenieurwissenschaftlichen TUM-Bachelorprogramme

und somit insbesondere auch eine mögliche Fortführung des 2010 an der TUM gestarteten Ba-

chelors „Ingenieurwissenschaften“ der Munich School of Engineering (MSE).

10


3.3 Zielzahlen

Abbildung 2: Vollständige Bewerbungen pro Wintersemester seit dem Wintersemester 2005/06

Aufgrund der internationalen Ausrichtung des Masterstudiengangs CSE (alle Pflicht- und ein

Großteil der Wahlmodule werden in englischer Sprache angeboten, die Masterarbeit soll in eng-

lischer Sprache verfasst werden, die Betreuung und Koordination des Studiengangs erfolgen in

englischer Sprache) ist der Anteil internationaler Bewerberinnen und Bewerber (und in Folge

dessen auch der Anteil internationalen Studierenden) sehr hoch (jedes Jahr deutlich über 50%).

Mit der breiten Etablierung des Bachelor-Master-Systems auch in Deutschland ist der Anteil Be-

werberinnen und Bewerbern von deutschen Universitäten und Fachhochschulen bzw. von der

TUM in den letzten Jahren signifikant gestiegen.

Der erste Kontakt von interessierten Bewerberinnen und Bewerbern erfolgt über das Campus-

managementsystem TUMonline, das mittlerweile jedes Jahr weit über 400 Interessierte nutzen.

Die Anzahl der dann tatsächlich eingehenden Bewerbungen stieg in den letzten Jahren stark an

und bewegt sich mittlerweile bei über 250 Bewerbungen pro Jahr. Dies ist ein Zeichen, dass das

Feld des CSE auch bei den Bewerberinnen und Bewerbern eine immer größere Rolle spielt, denn

auch die Zahl der eingegangenen vollständigen Bewerbungen steigt.

0

50

100

150

200

250

300

350

400

WS

05/06

WS

06/07

WS

07/08

WS

08/09

WS

09/10

WS

10/11

WS

11/12

WS

12/13

WS

13/14

WS

14/15

WS

15/16

WS

16/17

WS

17/18

WS

18/19

Vollständige Bewerbungen (einschl. schriftlichen

Antrag) pro Wintersemester seit 2005/06

Gesamt

Frauen

Ausländer

11

11 Zielgruppen

Abbildung 3: Einschreibungen pro Wintersemester seit dem Wintersemester 2005/06

Die gewünschte Stärke eines Jahrgangs beträgt ca. 30 – 50 Studierende, was diverse Vorteile

hat: Es ermöglicht den Dozentinnen und Dozenten, individuell auf die Bedürfnisse, Anliegen und

Wünsche der Studierenden einzugehen. Für den sozialen Zusammenhalt innerhalb der Gruppe

ist die Zahl optimal, da einerseits keine Anonymität aufkommt, andererseits eine genügend große

Diversität der Studierenden sichergestellt ist. In der Vergangenheit hat sich eben diese Größe

der Jahrgänge bewährt.

In der Regel erfüllen jährlich zwischen 40 und 80 Bewerbungen alle Bewerbungskriterien und

führen somit zu einer Zulassung zum CSE-Studium, wobei diese Zahl in den letzten Jahren –

aufgrund der gestiegenen Bewerberzahlen – ebenfalls wächst. Von diesen Zulassungen führen

erfahrungsgemäß ca. 70% auch zur Studienplatzannahme. Hauptursachen für die auf den ersten

Blick gering erscheinende Studienplatzannahmequote sind Finanzierungs- und Visaprobleme

ausländischer Bewerberinnen und Bewerber, in Einzelfällen auch Mehrfachbewerbungen an ver-

schiedenen Universitäten. Um letzterem Problem zu begegnen, findet die Bewertung der eige-

gangenen Bewerbungen durch die Bewerbungskommission bereits ab Februar statt und nicht

erst zum Bewerbungsschluss Ende Mai. Somit können auch die Zusagen zum Studiengang frü-

her erteilt werden, um anderen Universitäten zuvor zu kommen.

Aufgrund der vornehmlich internationalen Herkunft der Studierenden können politische, ökono-

mische oder soziale Ereignisse und Entwicklungen in den entsprechenden Herkunftsländern zu

zum Teil durchaus erheblichen Fluktuationen bei den Bewerber- und Zulassungszahlen führen.

Besonders bei Ländern, aus denen erfahrungsgemäß überdurchschnittlich viele Bewerberinnen

und Bewerber stammen (z.B. Türkei, China oder der osteuropäische Raum), können veränderte

0

10

20

30

40

50

60

WS

05/06

WS

06/07

WS

07/08

WS

08/09

WS

09/10

WS

10/11

WS

11/12

WS

12/13

WS

13/14

WS

14/15

WS

15/16

WS

16/17

WS

17/18

WS

18/19

Einschreibungen pro Wintersemester seit

2005/06

Gesamt

Frauen

Ausländer

12


Einreisebedingungen, Anerkennung von Universitäten oder ein veränderter Zeitgeist die Bewer-

ber- und Zulassungszahlen beeinflussen. So ist beispielsweise der vorübergehende Einbruch

der Anfängerzahl im Wintersemester 2009/10 zu erklären.

Abbildung 4: Studierende pro Jahrgang seit dem Wintersemester 2006/06

Betrachtet man die Gesamtzahl der Studierenden über beide Jahrgänge hinweg, so stellt man

fest, dass die Anzahl der CSE-Studierenden über die letzten Jahre hinweg kontinuierlich zuge-

nommen hat. Der Zielbereich von 70 bis 150 aktiven Studierenden (über alle Studiensemester

hinweg), bewegt sich in genau dem Rahmen, für den eine optimale Betreuung sichergestellt ist

(siehe oben und Abschnitt 7). Da die Anfängerzahl im mehrjährigen Schnitt bei 30 bis 50 Studie-

renden pro Jahrgang liegt, ist nicht davon auszugehen, dass der Zielbereich langfristig über-

oder unterschritten wird.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

WS

05/06

WS

06/07

WS

07/08

WS

08/09

WS

09/10

WS

10/11

WS

11/12

WS

12/13

WS

13/14

WS

14/15

WS

15/16

WS

16/17

WS

17/18

WS

18/19

Studierende pro Wintersemester seit 2005/06

Gesamt

Frauen

Ausländer

13

13 Bedarfsanalyse

Abbildung 5: Absolventinnen und Absolventen pro Studienjahr seit dem Wintersemester 2005/06

Vergleicht man die Zahl der Absolventen und Absolventinnen in Abbildung 5: Absolventinnen und

Absolventen pro Studienjahr seit dem Wintersemester 2005/06 mit den Einschreibungszahlen in

Abbildung 3, so zeigt sich, dass die Abbruchquote niedrig ist. Zwar ist aufgrund der individuellen

Studiendauer der einzelnen Studierenden von bis zu sechs Semestern ein direkter Vergleich der

einzelnen Jahre nicht möglich, vergleicht man jedoch die Zahlen über einen längeren Zeitraum

mit einem Versatz von zwei Jahren zwischen Einschreibungen und Abschlüssen, so ist dies of-

fensichtlich. Dies spricht sowohl für die Zulassungskriterien als auch für eine effektive Betreuung

der Studierenden durch die Verantwortlichen des Studiengangs.

4 Bedarfsanalyse

Durch die gestiegene Bedeutung von Simulationen – in der Wissenschaft ebenso wie im Bereich

der industriellen Forschung und Entwicklung – hat sich das Berufsbild des „Computational Sci-

entists“ oder „Berechnungsingenieurs“ fest etabliert. Neben den klassischen wissenschaftlichen

Institutionen (Hochschulen, Großforschungseinrichtungen, Max-Planck-Institute etc.) werden

somit auch in der Industrie in Unternehmen jeder Größenordnung diesbezüglich Expertinnen und

Experten in zunehmendem Maße gesucht. Tabelle 1 stellt exemplarisch einige der typischen

Felder samt einschlägigen Unternehmen zusammen, die hier zu nennen sind. Der steigende Be-

darf an CSE-Absolventinnen und Absolventen äußert sich unter anderem in der Tatsache, dass

zahlreiche Studierende parallel zu ihrem Studium ein freiwilliges Praktikum oder eine Werksstu-

dententätigkeit in der Industrie absolvieren und dabei bei ihrer Suche nach einem entsprechen-

den Unternehmen schnell fündig werden. Ein weiteres Indiz ist der Fakt, dass Studierende für

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

2005/06 2007/08 2009/10 2011/12 2013/14 2015/16 2017/18

Absolventinnen und Absolventen pro Studienjahr

seit 2005/06

Gesamt

Frauen

Ausländer

14


eine thematisch passende Masterarbeit oftmals in der Industrie fündig werden. Das legt den

Schluss nahe, dass seitens der Firmen eine große Nachfrage nach CSE-Studierenden besteht.

So haben CSE-Studierende bei den in Tabelle 1 aufgeführten Unternehmen bereits Praktika ab-

geleistet, Masterarbeiten verfasst oder dort nach ihrem Studium eine Arbeitsstelle gefunden. Die

Bearbeitung typischer Aufgabenstellungen in Masterarbeiten erfordert dabei genau das bereits

geschilderte Wissen und die Kompetenzen (wie z.B. die Modellierung eines Problems, die Im-

plementierung einer Simulationssoftware für Spezialarchitekturen oder die Interpretation von Si-

mulationsergebnissen), die im CSE-Studium vermittelt werden.

Eine im Jahr 2011 durchgeführte, nicht-repräsentative Umfrage unter ehemaligen CSE-Studie-

renden ergab außerdem, dass alle Befragten, die sich an der Umfrage beteiligt haben (etwa 20

Alumni), innerhalb von vier Monaten nach Studienabschluss eine attraktive Stelle am Arbeits-

markt gefunden hatten. Etwa einem Viertel der Absolventinnen und Absolventen wurde noch vor

Beendigung ihres Studiums eine Arbeitsstelle angeboten. Ein weiteres Viertel konnte direkt nach

Studienabschluss eine Tätigkeit aufnehmen. Innerhalb von vier Wochen nach Abschluss war ein

drittes Viertel fest beschäftigt.

Die Umfrage ergab darüber hinaus, dass etwa 70% der Befragten nun in einem CSE-verwandten

Bereich arbeiten, vor allem im akademischen Bereich: Ein Drittel aller Absolventinnen und Ab-

solventen setze ihre Karriere mit einer Promotion fort. Diejenigen, die nach dem Studium nicht in

einem CSE-Umfeld im engeren Sinne tätig sind, finden sich in klassischen Informatikbereichen

wie dem Mobile Computing oder in einem Beratungsunternehmen wieder.

Diejenigen, die eine Stelle im CSE-Umfeld gefunden haben berichten übereinstimmend, dass sie

während ihres Studiums gut oder sehr gut auf ihre Tätigkeit vorbereitet wurden. Dies zeigt deut-

lich, dass der Studienplan (siehe Abschnitt 5) die wesentlichen CSE-relevanten Themen abdeckt

und den Studierenden so sowohl theoretische Grundlagen als auch Praxisbezug für das Berufs-

leben vermittelt werden.

Während bei der Einrichtung des Masterstudiengangs im Jahr 2001 von Seiten der Industrie

noch vornehmlich Absolventinnen und Absolventen klassischer Disziplinen wie Informatik, Ma-

thematik, Maschinenbau, Physik, Chemie usw. gesucht wurden, hat sich dieses Bild mittlerweile

gewandelt. Die Anzahl von Ausschreibungen, die sich gezielt an Berechnungsingenieure wendet,

nimmt stetig zu. Dies wird von Firmen wie von den CSE-Absolventinnen und Absolventen bestä-

tigt.

Bereich Firmenbeispiele

Finanzbranche / Computational Finance Thetaris, Deutsche Bank, risklab

Automotive Audi, BMW

Aviation, Aeronautics EADS, DLR, Cassidian

15

15 Wettbewerbsanalyse

Maschinenbau Bauer Maschinen, P+Z Engineering, Winergy

Informatik IBM, Intel, MVTech, Symphony Services

Consulting KPMG, Wipro Technologies

Strömungssimulation CFD+ Engineering, Simscale

Medizin General Electric, Siemens

Forschungseinrichtungen / -institute Helmholtz Zentrum, Max-Planck-Institut, CERN

Chemie Wacker, BASF

Versicherungsbranche Munich Re, Allianz

Tabelle 1: Auflistung von typischen Branchen mitsamt Firmenbeispielen, die Bedarf an Berechnungsingenieu-ren haben und bei denen CSE-Studierenden der Technischen Universität München ein Praktikum absolviert oder nach dem CSE-Studium eine Arbeitsstelle gefunden haben.

Diese Firmen decken exemplarisch einige Sparten ab, für die die CSE-Studierenden ausgebildet

werden. Die genannten Firmenbeispiele repräsentieren eine Auswahl an Firmen, bei denen ehe-

malige CSE-Studierende der Technischen Universität München arbeiten oder das freiwillige In-

dustriepraktikum absolviert haben.

Die hohe Nachfrage nach Absolventinnen und Absolventen mit breiten und in die Tiefe gehenden

Berechnungskompetenzen (das Anwenden von Simulationstechniken) gilt auch auf internationa-

ler Ebene. Viele der oben genannten Firmen agieren global, zahlreiche renommierte Universitäten

in Europa, den USA und weltweit bieten inzwischen Computational-Programme an, und die gro-

ßen internationalen Fachorganisationen wie SIAM (Society for Industrial and Applied Mathema-

tics) haben einschlägige Untergruppen eingerichtet (z.B. die SIAM CSE Activity Group).

5 Wettbewerbsanalyse

5.1 Externe Wettbewerbsanalyse

Computational-Studiengänge zählen heute zum Standardangebot technischer Universitäten auf

nationaler und internationaler Ebene. Man kann dabei einerseits zwischen Simulationsanwen-

dungsgebiet- (Computational Physics, Computational Mechanics, Computational Neuroscience

etc.) und Simulationsgrundlagen-orientieren (CSE, Computational Science, Computational Engi-

neering, Simulationstechnologie) Programmen unterscheiden, andererseits zwischen grundstän-

digen (z.B. RWTH Aachen, TU Darmstadt, FAU Erlangen-Nürnberg, Universität Stuttgart, ETH

Zürich etc.) und reinen Graduierten-Programmen (TU Dresden, TU Braunschweig, TU Kaisers-

lautern etc.). Das CSE-Programm an der TUM ist hierbei als Simulationsgrundlagen-orientiert (im

Gegensatz etwa zum „Computational Mechanics“-Master an der TUM) und als reines Master-

Studium (im Gegensatz etwa zu den Programmen in Aachen und Darmstadt) positioniert. Es

ergänzt somit die zahlreichen schon existierenden Computational-Vertiefungen in klassischen

16


Studiengängen wie Mathematik, Informatik, Physik oder den technischen Fächern und gestaltet

die Ausrichtung auf numerische Simulation bewusst als Aufbau auf einer soliden Verankerung in

einem klassischen Bachelor-Programm wie Bauingenieur-/Maschinenwesen, Elektrotechnik,

Physik, Chemie oder Mathematik. Durch den 2010 eingeführten allgemeinen ingenieurwissen-

schaftlichen Bachelor-Studiengang der MSE ist zudem ein weiteres Bachelor-Angebot geschaf-

fen worden, das durch seine Fokussierung auf Grundlagen eine ideale Basis für ein anschließen-

des CSE-Weiterstudium bildet.

Weitere Besonderheiten im Hinblick auf die Positionierung sind die internationale Ausrichtung

(alle Pflichtmodule werden in englischer Sprache abgehalten was dazu führt, dass der Anteil

internationaler Studierenden in diesem Studiengang sehr hoch ist (siehe Abschnitt Fehler! Ver-

weisquelle konnte nicht gefunden werden.)), die Integration von Ausbildungskomponenten

des Höchstleistungsrechnens sowie von Software Engineering (Patterns in Software Enginee-

ring), um der wachsenden Bedeutung der Software-Thematik im Bereich der Simulation gerecht

zu werden.

5.2 Interne Wettbewerbsanalyse

Durch die Kooperation mit dem Schwesterstudiengang „Computational Mechanics“ ergeben

sich fachliche Synergien: So können CSE-Studierende ausgewählte Module besuchen, die für

den Masterstudiengang „Computational Mechanics“ angeboten werden und sich diese als

Wahlmodul anrechnen lassen. Vor allem für den Katalog D1 „Computational Mechanics“ (siehe

Tabelle 7) ist dies möglich. Oft verfassen CSE-Studierende ihre Master’s Thesis an einem der in

„Computational Mechanics“ involvierten Lehrstühle. Aufgrund der tendenziellen Ausrichtung auf

die methodischen Grundlagen im Studiengang CSE und der eher anwendungsorientierten Aus-

richtung von „Computational Mechanics“ ist dies problemlos möglich und erlaubt den Studie-

renden zusätzliche Einblicke.

Das Fach CSE unterscheidet sich deutlich vom Fach Informatik. Es gibt zwar eine gemeinsame

Schnittmenge an Themen, jedoch ist weder CSE eine Untermenge der Informatik noch umge-

kehrt. Dies spiegelt sich auch entsprechend in den beiden Masterstudiengängen der TUM wider.

CSE bedient sich zahlreicher Werkzeuge aus der Informatik (z.B. Algorithmen und Datenstruktu-

ren, Parallelprogrammierung, Rechnerarchitektur, usw.). Die entsprechenden Kenntnisse werden

in den Modulen des Bereichs Informatik vermittelt. Wesentliche Aspekte des CSE wie Visualisie-

rung, High Performance Computing, usw. sind originär der Informatik zuzuordnen, weshalb sich

zahlreiche Module der Informatik als Wahlmodule im CSE-Curriculum finden. Jedoch handelt es

sich bei Informatik nur eine Komponente der Multidisziplinarität des Fachs CSE. Zahlreiche As-

pekte der Informatik spielen in CSE keine oder nur eine untergeordnete Rolle (z.B. Betriebssys-

teme, Datenbanken, Theoretische Informatik, Automatisierung, usw.).

Der Schwerpunkt im Studiengang CSE liegt auf den mathematischen und informatischen Werk-

zeugen, die zu einer entsprechenden CSE-Anwendung notwendig und hilfreich sind. Dazu ge-

17

17 Aufbau des Studiengangs

hören unter anderem auch Aspekte von Big Data, die daher im entsprechenden Katalog E6 wähl-

bar sind. Im Gegensatz dazu steht in einem eigenständigen Masterstudiengang „Data Enginee-

ring and Analytics“ die Entwicklung solcher Methoden im Vordergrund.

Der Masterstudiengang CSE bildet das Basisstudium für das Zusatzprogramm BGCE. Dieser

ermöglicht es des besten Studierenden eines Jahrgangs zusätzliche Module in den Bereichen

Softskill und Computational Engineering zu besuchen sowie ein umfangreiches Projekt im Team

abzuleisten.


Die Regelstudienzeit für den Master CSE beträgt vier Semester, wobei die ersten drei Semester

für Vorlesungen, Übungen, Projektarbeiten und Praktika (zusammengefasst in Pflicht- und Wahl-

modulen) gedacht sind und das vierte Semester die Erstellung der Masterarbeit vorsieht.

Gegliedert ist das Studium in 4 Bereiche: Informatik, Numerische Mathematik, Wissenschaftli-

ches Rechnen und Anwendungsfächer. Bei den Bereichen Numerische Mathematik und Wissen-

schaftliches Rechnen handelt es sich um reine Pflichtkataloge. Der Bereich Informatik gliedert

sich in einen Pflichtbereich mit zwei Modulen und einen Wahlbereich, bei dem drei Module aus

einem Katalog ausgewählt werden müssen. Der Bereich der Anwendungsfächer ist ein reiner

Wahlbereich.

Die im ersten Semester zu belegenden Module stellen sicher, dass die Studierenden die für die

(numerische) Simulation grundlegend wichtigen Kompetenzen und Kenntnisse im Bereich der

Numerik vermittelt bekommen (Verständnis mathematischer Prinzipien des Numerischen Pro-

grammierens und Anwendung grundlegender numerischer Algorithmen (Numerical Program-

ming 1)). Ferner wird gewährleistet, dass die Studierenden deren effiziente Umsetzung mittels

einer objektorientierten Programmiersprache (Advanced Programming) aus dem Bereich der In-

formatik beherrschen. Angewandt wird das im ersten Semester vermittelte Wissen in den Mo-

dulen „Scientific Computing 1“ und „Scientific Computing Lab“, wodurch typische Eigenschaf-

ten numerischer Methoden verstanden werden. Das Wahlmodul aus dem Bereich Informatik bie-

tet den Studierenden die Möglichkeit, ihr Wissen über einzelne Teilgebiete bereits im ersten Se-

mester zu vertiefen und durch weitere Wahlmodule aus dem Katalog Informatik beziehungsweise

aus den Katalogen der Anwendungsfächer in den folgenden Semestern zu erweitern. Mit dieser

Basis ist es den Studierenden sowohl möglich, ihre Kenntnisse in den darauf folgenden Semes-

tern zielgerichtet auszubauen als auch erfolgreich ihre fachlichen Kompetenzen zu vertiefen.

Neben einer persönlichen Spezialisierung der Studierenden in den Anwendungsfächern sehen

die übrigen Module im zweiten und dritten Semester eine Vertiefung der informatischen (Parallel

Programming, Informatik Wahlmodule) und mathematischen (Numerical Programming 2, Parallel

Numerics) Themen vor. Durch die Wahlmodule im Katalog Informatik können auch hier persön-

18


liche Schwerpunkte auf verschiedene Aspekte des wissenschaftlichen Rechnens (Scientific Vi-

sualiation, Programming of Supercomputers, Computer Architecture and Networks, Patterns of

Software Engineering, Fundamental Algorithms) gelegt werden. Nach Abschluss des Moduls

„CSE Seminar Scientific Computing“ sind die Studierenden darüber hinaus in der Lage, Wissen

aus dem Bereich des CSE aufzubereiten und anderen in schriftlicher Form und durch eine Prä-

sentation zugänglich zu machen.

Der Bereich des Wissenschaftlichen Rechnens, der sich neben Informatik, Angewandter Mathe-

matik und den Anwendungsfächern ebenfalls im Studienplan Tabelle 2 findet, trägt der Tatsache

Rechnung, dass CSE mehr als nur die Summe seiner Teile Informatik, Angewandte Mathematik

und Anwendungsfächer ist. Die dort enthaltenen Module verknüpfen Grundlagenwissen, zeigen

Beispiele für das Durchlaufen der Simulationspipeline und vermitteln spezifisches Zusatzwissen

wie spezielle Diskretisierungstechniken oder alternative Ansätze, die in den Modulen der anderen

Bereiche nicht behandelt werden. Sie ergänzen also unter anderem die Module der anderen Be-

reiche. Am Ende der Module dieses Bereichs sind die Studierenden schrittweise nicht nur in der

Lage, die für die einzelnen Stationen der Simulationspipeline notwendigen Kenntnisse anzuwen-

den, sondern darüber hinaus auch neue Methoden zu entwickeln und zu bewerten.

Somit sieht das erste Semester Module vor (Advanced Programming, Scientific Computing 1,

Numerical Programming 1, etc.), auf die im zweiten und dritten Semester aufgebaut wird (Parallel

Programming, Scientific Computing 2, Numerical Programming 2).

Den Studierenden wird sowohl theoretisches Wissen vermittelt, als auch die Kompetenz, dieses

Wissen in erforderlichem Maße zu kombinieren und in der Praxis anzuwenden. Bei den Modulen

aus den Bereichen Angewandte Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen sowie bei den

Modulen "Advanced Programming" und "Parallel Programming" aus dem Bereich Informatik

handelt es sich um verpflichtende Module (im Folgenden als Pflichtbereich bezeichnet) im Ge-

samtumfang von 52 Credits, die von jedem Studierenden besucht und bestanden werden müs-

sen. Dies garantiert ein solides Fachwissen im Bereich CSE bei allen Studierenden.

Der relativ hohe Anteil an Pflichtmodulen rechtfertigt sich einerseits durch die große Heteroge-

nität der Studierendenzielgruppe (siehe Abschnitt 3) und andererseits durch die Multidisziplina-

rität des Feldes CSE. Da sich der Masterstudiengang CSE für Studierende mit unterschiedlicher

ingenieurs- oder naturwissenschaftlicher Vorbildung eignet, bringen diese Studierenden auch

unterschiedliches Vorwissen mit, wenn sie ihr CSE-Studium beginnen. Weiter erfordert die Mul-

tidisziplinarität des Feldes CSE, dass jeder Studierende umfangreiches Wissen erlangen muss,

um den Anforderungen an Berechnungsingenieure gerecht zu werden.

Eine Spezialisierung der Studierenden findet sowohl durch die Wahlmodule im Bereich Informa-

tik als auch durch die sogenannten Anwendungsfächer (siehe Tabelle 2) statt.

Im Bereich der Informatik sind drei Wahlmodule mit insgesamt 15 Credits zu erbringen, mit de-

nen ein persönlicher Schwerpunkt auf verschiedene Bereiche der Simulationspipeline gelegt

19


werden kann. Somit ist eine Spezialisierung auf die Programmierung von Simulationsanwendun-

gen ebenso möglich wie ein Gesamtüberblick über die einzelnen Teilgebiete der Pipeline.

Dadurch können Studierende nach ihrem persönlichen Interesse, insbesondere auch als Grund-

lage und Ergänzung zu den Anwendungsfächern, ihren informatischen Schwerpunkt wählen.

Die Spezialisierung der Studierenden findet primär in den so genannten Anwendungsfächern

(siehe Tabelle 2) statt, die von den Studierenden frei und nach ihren persönlichen Vorkenntnissen

und Interessen gewählt werden können. Wie der Name „Anwendungsfächer“ schon suggeriert,

unterscheiden sie sich vom Pflichtcurriculum durch die sowohl theoretische als auch praktische

Fokussierung auf eine im Bereich des CSE beheimatete konkrete Anwendung. Die Anwendungs-

fächer gliedern sich derzeit in zwei Kategorien (D- und E-Kataloge) mit insgesamt zwölf Katalo-

gen (jeweils sechs D- und E-Kataloge), die in unten stehender Tabelle 2 aufgelistet und im nächs-

ten Absatz näher erläutert sind. Während in den sechs Katalogen der Kategorie D Anwendungen

in einer CSE-typischen Disziplin vertieft werden können, dienen die sechs Kataloge der Kategorie

E der Vertiefung von Methoden und Techniken, wie sie im Feld von CSE an vielen unterschiedli-

chen Stellen in ähnlicher Weise benötigt und angewandt werden. Jeder Studierende muss zwei

dieser Kataloge wählen. Mindestens einer dieser Kataloge muss ein D-Katalog sein. Hierdurch

ist sichergestellt, dass sich die Studierenden mit mindestens einer expliziten Anwendung einer

CSE-Disziplin auseinandergesetzt haben und sich nicht nur in allgemeineren Methoden und

Techniken des CSE spezialisieren. Insgesamt müssen in den Anwendungsfächern mindestens

23 Credits erbracht werden. In jedem der beiden Kataloge müssen mindestens 6 Credits er-

bracht werden. Es wird empfohlen, die Kataloge ab dem zweiten Studiensemester festzulegen

und zu besuchen, da so sichergestellt ist, dass im ersten Semester vermitteltes und für den

weiteren Verlauf des Studiums essentielles Wissen vorhanden ist, gleichzeitig aber auch noch

Gestaltungsspielräume bestehen. Bei der studienordnungskonformen Wahl der Kataloge stehen

die Programmkoordinatoren (siehe Abschnitt 7.1) den Studierenden beratend zur Seite. Im An-

hang findet sich in Tabelle 7 eine Liste von derzeit regelmäßig angebotenen Modulen, die im

Rahmen der Anwendungsfächer besucht werden können. Die meisten dieser Module werden

von den am CSE-Master beteiligten natur- oder ingenieurwissenschaftlichen Fakultäten ange-

boten, was den interdisziplinären Charakter des CSE-Studiums unterstreicht. Darüber hinaus

steht es den Studierenden offen, nach erfolgreichem Antrag beim Prüfungsausschuss weitere

Module zu absolvieren, solange diese thematisch zu einem der Kataloge passen.

Katalogkategorie Katalognummer Katalogname

Applications in CSE D1 Computational Mechanics

D2 Computational Fluid Dynamics

D3 Mathematics in Bioscience

D4 Computational Physics

D5 Computational Electronics

20


D6 Computational Chemistry

Methods and Techniques in CSE E1 Algorithms in Scientific Computing

E2 Finite Elements

E3 Parallel and Distributed Computing, High-Performance Computing

E4 Computational Visualization

E5 Computational Stochastics and Statistics

E6 Big Data

Tabelle 2: Auflistung aller zwölf Kataloge in den Anwendungsfächern

Folgende Aufzählung gibt einen genaueren Überblick über alle Anwendungsfächer:

• Computational Mechanics (D1) ist ein interdisziplinäres Gebiet, das sich mit dem (rech-

nergestützten) Lösen mechanischer Probleme auf Basis numerischer Approximations-

methoden beschäftigt. Wie alle D-Kataloge handelt es sich um eine klassische Anwen-

dung von CSE. Hier erfolgt eine enge Kooperation mit dem Masterstudiengang „Compu-

tational Mechanics“ (COME) der TUM in Form von gemeinsamen Modulen, die von der

Fakultät Bau Geo Umwelt (BGU) für COME angeboten werden, die aber auch von CSE

Studierenden besucht werden können.

• Ganz ähnlich wie Computational Mechanics ist Computational Fluid Dynamics (CFD)

(D2) ein klassischer Anwendungsbereich von CSE, bei dem sämtliche Aspekte von CSE

(z.B. die Simulationspipeline, Hochleistungsrechnen, mathematische Modellierung und

numerische Behandlung) Verwendung finden. Nach Wahl von Modulen aus dem Bereich

CFD sind die Absolventen in der Lage, strömungsmechanische Probleme approximativ

mit numerischen Methoden zu lösen und diese Lösungen rechnergestützt zu berechnen.

Sowohl die Einsatzgebiete als auch das Know-how rund um CFD sind vielfältig und weit-

läufig. Zu den Anwendungen gehören Strömungssimulationen im Luftfahrt- und Automo-

bilbereich, Fluid-Struktur-Wechselwirkung oder die Modellierung von porösen Medien,

um nur wenige Beispiele zu nennen. Bei der realistischen Modellierung von Strömungs-

szenarien sind Herausforderungen wie Turbulenzen, numerische Instabilitäten oder ge-

koppelte Ansätze zu beachten. Alle diese Facetten sollen im Katalog D2 widergespiegelt

werden.

• Die Entwicklung in Genomik, Proteomik, Molekularbiologie und benachbarten Feldern

der Life Sciences erfordern eine neue Qualität mathematischer Modellbildung und Da-

tenanalyse. Mathematics in Bioscience (D3) vermittelt die dafür nötigen mathemati-

schen Techniken.

• Computational Physics (D4) ist ein Teilgebiet der Physik, das sich mit der Entwicklung

und Implementierung numerischer Algorithmen für physikalische Prozesse und der Si-

21


mulation von physikalischen Phänomenen beschäftigt. Für all diese Komponenten ist Ex-

pertise im Bereich des CSE von Nöten. Daher handelt es sich bei Computational Physics

um ein klassisches Anwendungsbiet des CSE.

• Computational Electronics (D5) ist die interdisziplinäre Schnittmenge von Elektrotech-

nik, Mathematik und Informatik. Analog zu allen anderen D-Katalogen handelt es sich bei

Computational Electronics um eine Anwendung von CSE. Das bedeutet, dass rechner-

gestützte Methoden wie Simulationen verwendet werden, um einen tieferen und besse-

ren Einblick in elektrotechnische Vorgänge und Antworten auf elektrotechnische Frage-

stellungen zu erhalten.

• Computational Chemistry (D6) ist ein Teilgebiet der Chemie, das Schemata der Infor-

matik verwendet, um Fragestellungen aus der Chemie zu beantworten.

• Algorithms in Scientific Computing (E1) umfasst verschiedene Algorithmen des Wis-

senschaftlichen Rechnens, die von zentraler Bedeutung in allen Anwedungsfeldern des

CSE sind. Hierarchische Verfahren wie Baumstrukturen, Diskrete Fourier Transformation,

dünne Gitter oder Wavelets erlauben einen divide-and-conquer Ansatz via der zugrunde-

liegenden Hierarchie. Die Methoden sind einerseits vergleichsweise komplex zu analy-

sieren und zu implementieren, ermöglichen andererseits aber große Einsparungen an Be-

rechnungsressourcen und sind daher wesentliche Bausteine in diversen Bereichen von

CSE.

• Die Finite Element Methode (FEM) (E2) ist ein numerisches Verfahren zur Lösung von

partiellen Differentialgleichungen (PDEs). PDEs spielen die zentrale Rolle bei der mathe-

matischen Modellierung vieler Vorgänge (z.B. Ausbreitung von Wärme, Verhalten von Flu-

iden, Verformung einer Autokarosserie bei einem Crash, usw.). Daher sind PDEs und folg-

lich die FEM ständig verwendete Werkzeuge des CSE.

• Hochleistungsrechnen (E3) umfasst den Bereich des computergestützten Rechnens,

der höchste Anforderungen an Rechenleistung und Speicherkapazität stellt. Nur durch

den Einsatz modernster Technologien im Bereich der Algorithmik und Hardware lässt

sich Problemen begegnen, die ansonsten unlösbar wären. Viele solche Probleme finden

sich auch im CSE, vor allem Simulationen von natürlichen Phänomenen und ingenieurs-

technischen Aufgabenstellungen erfordern oftmals ein Höchstmaß an Rechenkapazität.

Daher spielt paralleles, verteiltes und Hochleistungsrechnen im CSE, neben vielen ande-

ren Bereichen, eine Schlüsselrolle.

• Computational Visualization (E4) ist eine Disziplin der Informatik, die sich mit der opti-

schen Aufbereitung und Visualisierung von Daten im Allgemeinen und Information im

Speziellen beschäftigt. Sie berührt somit zahlreiche Aspekte der digitalen Gegenwart. Im

Bereich des CSE fallen teilweise besonders umfangreiche Daten an, z.B. die Ergebnisse

einer Simulation. Um diese Daten explorieren und nützliche Schlüsse aus ihnen ziehen

zu können, werden diese in vielen Fällen visuell aufbereitet, um dem Nutzer einen intuiti-

ven Zugang zu den Informationen zu ermöglichen.

22


• Rechnergestütze Stochastik (E5) bezeichnet einen Bereich, bei dem stochastische Me-

thoden in klassischen Bereichen des CSE Verwendung finden. Solche Bereiche sind bei-

spielsweise Stochastische Differentialgleichungen (SDEs) oder die Domäne des

Uncertainty Quantification (UQ). Nur durch eine Vertiefung in diesem Bereich ist es Stu-

dierenden möglich, zahlreiche natürliche Phänomene ausreichend genau mit einem Mo-

dell zu beschreiben und diese zu simulieren. Mit klassischen, deterministischen Verfahren

ist dies oft nicht möglich.

Rechnergestützte Statistik ist die Schnittstelle zwischen Informatik und Statistik und

ein klassisches Teilgebiet des Wissenschftlichen Rechnens und somit des CSE. Sie ist

eine Verknüpfung der mathematischen Theorie der Statistik mit Inhalten der Informatik

und Angewandten Mathematik. Aufgrund dessen entwickelt sich die Rechnergestützte

Statistik seit dem Vorhandensein von Computern rasant. Studierende mit Kompetenzen

in der Rechnergestützten Statistik sind in der Lage, spezielle Fragestellungen der Finanz-

mathematik und des Versicherungswesens zu beantworten sowie große Datenmengen

zu analysieren.

• Big Data (E6) beschäftigt sich mit der Bearbeitung großer Datenmengen. Solche großen

Datenmengen treten inzwischen in allen Bereichen auf, sowohl in den CSE-nahen Na-

tur/Ingenieurs-Wissenschaften, als auch in wirtschaftlich/gesellschaftlichen Anwendun-

gen. Durch eine Vertiefung in diesem Bereich erwerben die Studierenden Techniken und

Kompetenzen, um mit solchen großen Datenmengen umzugehen (Data Engineering) und

wichtige Erkenntnisse aus diesen Datenmengen zu erhalten (Data Analytics).

Den Abschluss des Studiums bildet die Masterarbeit, für die eine Bearbeitungszeit von sechs

Monaten vorgesehen ist. Dabei steht es den Studierenden offen, die Masterarbeit an der Tech-

nischen Universität München, an einer Partneruniversität, an einem Forschungsinstitut oder in

der Industrie anzufertigen. Aufgrund des multidisziplinären Charakters von CSE sind zahlreiche

unterschiedliche Themensteller denkbar, insbesondere aus den sieben an CSE beteiligten Fa-

kultäten der Technischen Universität München. Die administrative Begleitung liegt dabei bei den

CSE-Koordinatoren, auch wenn die Betreuer der Abschlussarbeit an einer anderen Fakultät, ei-

nem anderen Institut, einer anderen Universität oder einem externen Unternehmen ansässig

sind. Die Koordinatoren leisten darüber hinaus beim Anfertigen der Masterarbeit außerhalb der

Universität organisatorische Unterstützung.

Tabelle 3 zeigt einen exemplarischen, vollständigen Studienplan von CSE-Studierenden an der

Technischen Universität München. Die Zahlen in Klammern bezeichnen jeweils die Anzahl der

Credits gemäß ECTS für das entsprechende Modul. Die dazugehörigen konkreten Stundenpläne

finden sich in den Tabellen 8 bis 10 in Abschnitt 10.2.

Pflichtcurriculum Wahlcurriculum

23


Informatik

Pflichtmo-

dule

Angewandte

Mathematik

Wissenschaftliches

Rechnen

Informatik

Wahlmodule

Katalog D5:

Computa-

tional Elec-

tronics

Katalog E4:

Computa-tio-

nal Visualiza-

tion

1. Se-

mester

29 CP

Advanced

Program-

ming (5)

Numerical

Programming

1 (8)

Scientific Computing 1

(5)

Programming of

Supercomput-

ers (5)

Scientific Computing

Lab (6)

2. Se-

mester

30 CP

Parallel Pro-

gramming (5)

Numerical

Programming

2 (8)

Scientific Computing 2

(5)

Augmented

Reality (6)

Geometric

Modelling and

Character Ani-

mation (6)

3. Se-

mester

31 CP

Parallel Nu-

merics (5)

CSE Seminar Scientific

Computing: Fluid-Struc-

ture Interaction (5)

Computer Ar-

chitecture and

Networks (5)

Simulation and

Characteriza-

tion of Micro-

devices Lab (6)

Basic Mathe-

matical

Methods for

Imaging and

Visualization

(5)

Scientific Visua-

lization (5)

4. Se-

mester

30 CP

Master’s Thesis (30)

Tabelle 3: Exemplarischer, vollständiger Studienplan von CSE-Studierenden. Die Zahlen in Klammern bezeich-nen jeweils die Anzahl der Credits gemäß ECTS für das entsprechende Modul.

Für die Anwendungsfächer wurden die beiden Kataloge D5 „Computational Electronics“ und

E4 „Computational Visualization“ gewählt. Die Regelung, dass mindestens ein Katalog ein

D-Katalog sein muss, ist also erfüllt. Dabei werden im Katalog D5 insgesamt 6 Credits, im

Katalog E4 insgesamt 17 Credits eingebracht. In Summe werden also mindestens 23 Credits

erbracht, in jedem der beiden Kataloge werden Module im Umfang von mindestens 6 Credits

belegt. Für das CSE Seminar Scientific Computing wurde das Seminar „Fluid-Structure In-

teraction“ gewählt.

Positiv wirkt sich der hohe Pflichtanteil auf die Studierbarkeit des Studiengangs aus. Sämtliche

Module des Pflichtcurriculums sind zeitlich aufeinander abgestimmt, sodass es einerseits zu kei-

nen Überlappungen der Pflichtmodule kommt und andererseits sichergestellt ist, dass zwischen

zwei Modulen genügend Zeit bleibt, die Lehrräume zu wechseln. Alle Pflichtmodule werden von

den Fakultäten für Informatik und Mathematik angeboten, die sich im selben Gebäude auf dem

24


Campus Garching befinden. Somit finden mit wenigen, unregelmäßigen Ausnahmen alle Pflicht-

module im selben Gebäude statt. Es wird empfohlen, Wahlmodule der Anwendungsfächer erst

ab dem zweiten Studiensemester zu belegen. Dementsprechend ist der empfohlene Studienplan

ausgelegt (siehe Tabelle 3). Im ersten Semester ist der Pflichtanteil vergleichsweise hoch, dafür

im zweiten und dritten Semester umso niedriger. Das gibt den Studierenden ab dem zweiten

Semester genügend Möglichkeit, auch Wahlmodule zu besuchen, die von Fakultäten angeboten

werden, die sich auf dem Stammgelände der Technischen Universität München im Münchner

Stadtzentrum befinden.

Ein Auslandsaufenthalt während des Studiums ist möglich und besonders während des zweiten

oder dritten Studiensemesters sinnvoll. In diesen beiden Semestern ist der Anteil an Pflichtmo-

dulen geringer als im ersten Semester. Darüber hinaus ist in diesen beiden Semestern ohnehin

eine Spezialisierung vorgesehen. Insbesondere das dritte Semester eignet sich hierfür, da außer

„Parallel Numerics“ alle Veranstaltungen Wahlfächer sind. Eine weitere Möglichkeit für einen

Auslandsaufenthalt ist die Masterarbeit im Ausland anzufertigen. Hierbei bieten sich neben aus-

ländischen Universitäten auch außeruniversitäre Forschungseinrichtungen und Industriekoope-

rationen an. Wichtig hierbei ist die Sicherstellung der Betreuung durch einen Prüfungsberechtig-

ten der TUM. Für einen Auslandsaufenthalt stehen den Studierenden alle Möglichkeiten offen,

die auch allgemein Studierenden an der Fakultät für Informatik zur Verfügung stehen wie bei-

spielsweise das ERASMUS Programm. Positiv kommen hier die zahlreichen Kooperationen und

Partneruniversitäten der TUM zu tragen. Abgesehen von der Abschlussarbeit erfolgt die Anrech-

nung von im Ausland erworbenen Studienleistungen über Anerkennungen. Hierbei beraten wie-

derum die Programmkoordinatoren (siehe Abschnitt 7.1). Es ist kein verpflichtender Auslands-

aufenthalt vorgesehen.

Im Abschnitt 10.2 findet sich ein exemplarischer Stundenplan, der neben dem Pflichtcurriculum

eine mögliche Kombination mit dem Wahlcurriculum zeigt.

Für jeden Katalog ist sichergestellt, dass englischsprachige Module im Umfang von mindestens

18 Credits angeboten werden. Somit kann das komplette Studium in Englisch absolviert werden.

Eine Begründung für Wahlmodule, die einen Umfang von weniger als 5 Credits haben, findet sich

im Anhang dieser Studiengangsdokumentation (vgl. Abschnitt 10.3).

7 Organisatorische Anbindung und Zuständigkeiten

Der Studiengang CSE wird gemeinsam von den sieben ihn tragenden TUM-Fakultäten für Infor-

matik, Mathematik, Maschinenwesen, Bau Geo Umwelt, Chemie, Physik sowie Elektrotechnik

und Informationstechnik angeboten. Die organisatorische und administrative Abwicklung erfolgt

durch die Fakultät für Informatik. Der CSE-Prüfungsausschuss setzt sich zusammen aus Mitglie-

dern aller sieben genannten Fakultäten.

25

25 Ressourcen

Sämtliche Pflichtmodule werden von der Fakultät für Informatik oder der Fakultät für Mathematik

angeboten. Daher sind diese beiden Fakultäten mit jeweils zwei Mitgliedern im Prüfungsaus-

schuss vertreten. Wahlmodule im Bereich der Anwendungskataloge werden darüber hinaus von

den Fakultäten für Maschinenwesen, Bau Geo Umwelt, Chemie, Physik sowie Elektrotechnik

und Informationstechnik angeboten. Sie sind mit jeweils einem Mitglied im Prüfungsausschuss

vertreten.

Die Fachstudienberatung erfolgt über die Programmkoordinatoren des Studiengangs. Diese wi-

ckeln darüber hinaus zusammen mit der Zulassungskommission das Bewerbungsverfahren für

den Masterstudiengang CSE ab.

8 Ressourcen

8.1 Personelle Ressourcen

Die am Masterstudiengang CSE beteiligten Fakultäten verfügen über ausreichende personelle

Ressourcen für die Durchführung des Studienganges.

Für das Angebot an Pflichtmodulen stehen genügend Ressourcen zur Verfügung, die von den

Fakultäten für Informatik und Mathematik gestellt werden. Tabelle 4 listet alle Module des Pflicht-

bereichs von CSE auf sowie die Dozenten, die im Sommersemester 2018 bzw. Wintersemester

2018/19 das Modul angeboten haben/anbieten. Es handelt sich also um einen vollständigen

Schnappschuss des Pflichtcurriculums aus diesen beiden Semestern und somit des Gesamt-

pflichtcurriculums.

Modul Lehrveranstaltungen des Moduls Perso-

nal-

kate-

gorie

Dozent

Modulname Mo-

dul-

typ

Lehrveranstaltungsname A

rt

S

W

S

Name Lehrstuhl Fa-

kul-

tät

Advanced

Programming

P Advanced Programming V 2 Dr.

Prof.

Tobias Neckel,

Michael Bader

Wissenschaftliches

Rechnen

IN

Übung

Advanced Programming

Ü 2 WiMi Jean-Matthieu

Gallard,

Gerasimos

Chourdakis

Parallel Pro-

gramming

P Parallel Programming V 2 Prof. Martin Schulz Rechnertechnik und

Rechnerorganisa-

tion/Parallelrech-

nerarchitektur

IN

Übung

Parallel Programming

U 2 WiMi Amir Raoofy

P Numerical Programming I V 4 Prof. Rainer Callies MA

26


Numerical

Programming

I

Übung

Numerical Programming I

Ü 2 Prof. Rainer Callies Numerik partieller

Differentialglei-

chungen

Numerical

Programming

II

P Numerical Programming II V 4 Prof. Folkmar Borne-

mann

Angewandte Numer-

ische Analysis

MA

Übung

Numerical Programming II

Ü 2 Dr. Christian Lud-

wig

Parallel Nu-

merics

P Parallel Numerics V 2 Prof. Thomas Huckle Wissenschaftliches

Rechnen

IN

Übung

Parallel Numerics

Ü 2 WiMi Michael Rippl

Scientific

Computing I

P Scientific Computing I V 2 Prof.

Dr.

Michael Bader,

Tobias Neckel

Wissenschaftliches

Rechnen

IN

Übung

Scientific Computing I

Ü 2 WiMi Ivana Jovanovic,

Steffen Seckler

Wissenschaftliches

Rechnen

Scientific

Computing II

P Scientific Computing II V 2 Prof. Michael Bader Wissenschaftliches

Rechnen

IN

Übung

Scientific Computing II

Ü 2 WiMi Carsten Uphoff

Scientific

Computing

Lab

P Scientific Computing Lab P 6 Dr. Tobias Neckel Wissenschaftliches

Rechnen

IN

WiMi Benjamin Rüth,

Paul Sarbu

CSE Seminar

Scientific

Computing

P Diverse

(vgl. Tabelle 6)

S 2 di-

verse

diverse diverse di-

verse

Tabelle 4: Auflistung aller Module des Pflichtbereichs von CSE sowie derjenigen Dozenten, die im Sommerse-mester 2018 bzw. Wintersemester 2018/19 das Modul angeboten haben/anbieten (P: Pflichtmodul, WiMi: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, V: Vorlesung, Ü: Übung, S: Seminar, P: Praktikum)

Ebenso stehen für das Angebot an Wahlmodulen aus dem Bereich Informatik ausreichend Res-

sourcen zur Verfügung, welche von der Fakultät für Informatik gestellt werden. Tabelle 5 listet

alle Module des Wahlbereichs Informatik von CSE auf, aus denen die Studierenden drei Module

belegen müssen. Genannt sind jeweils die Dozenten des Sommersemester 2018 bzw. des Win-

tersemesters 2018/2019, wobei bei den Modulen "Computer Architecture and Networks" und

"Fundamental Algorithms" sich die Creditzahl nun auf 5 erhöht hat.

Modul Lehrveranstaltungen des Moduls Perso-

nal-

kate-

gorie

Dozent

Modulname Mo-

dul-

typ

Lehrveranstaltungsname A

rt

S

W

S

Name Lehrstuhl Fa-

kul-

tät

Scientific Vis-

ualization

W Scientific Visualization V 3 Dr. Johannes Keh-

rer

Grafik und Visualisie-

rung

IN

27

27 Ressourcen

Übung

Scientific Visualization

Ü 1 Dr. Johannes Keh-

rer

Computer Ar-

chitecture

and Networks

W Computer Architecture and

Networks

V 2 Dr. Carsten Trinitris Rechnertechnik und

Rechnerorganisa-

tion/Parallelrech-

nerarchitektur

IN

Übung Computer Architecture

and Networks

U 2

Programming

of Supercom-

puters

W Programming of Supercomput-

ers

P 3 Prof. Michael Gerndt Rechnertechnik und

Rechnerorganisa-

tion/Parallelrech-

nerarchitektur

IN

Fundamental

Algorithms

W Fundamental Algorithms V 2 Prof. Jan Kretinsky Theoretische In-

formatik

IN

Übung

Numerical Programming I

Ü 2

Patterns in

Software En-

gineering

W Patterns in Software Engineer-

ing

V 4 Prof. Berndt Brügge Angewandte Soft-

waretechnik

IN

Übung

Patterns in Software Enginee-

ring

Ü 2 WiMi Lukas Alpero-

witz

Tabelle 5: Auflistung aller Module des Wahlbereichs Informatik von CSE sowie derjenigen Dozenten, die im Sommersemester 2016 bzw. Wintersemester 2016/17 das Modul angeboten haben/anbieten (P: Pflichtmodul, WiMi: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, V: Vorlesung, Ü: Übung, S: Seminar, P: Praktikum)

Beim Pflichtmodul „CSE Seminar Scientific Computing“ können die Studierenden aus einer Viel-

zahl möglicher Master-Seminare wählen, von denen sie eines erfolgreich besuchen müssen, um

die Modulprüfung des „CSE Seminar Scientific Computing“ erfolgreich abzulegen. Eine Auflis-

tung möglicher Master-Seminare findet sich in Tabelle 6.

Seminarname Personal-ka-

tegorie

Dozent Lehrstuhl Fakul-

tät

Numerical Methods for Hy-

perbolic PDEs

Prof. Michael Bader Wissenschaftliches Rechnen IN

WiMi Leonhard Rannabauer

Uncertainty Quantification Dr. Tobias Neckel Wissenschaftliches Rechnen IN

WiMi Friedrich Menhorn, Ionut

Farcas

Image-Based Biomedical

Modelling

Prof. Björn Menze Computer Aided Medical Procedures &

Augmented Reality

IN

Prof. Nassir Navab IN

28


Deep Learning for medical

applications

WiMi Shadi Albarqouni, Magda

Paschali

Computer Aided Medical Procedures &

Augmented Reality

Future Trends in HPC Prof. Michael Bader Wissenschaftliches Rechnen IN

WiMi Alexander Pöppl, Emily Mo-

Hellenbrand

Partitioned Fluid Structure

Interaction

Prof. Hans-Joachim Bungartz Wissenschaftliches Rechnen IN

WiMi Benjamin Rüth, Gerasimos

Chourdakis

Tabelle 6: Auflistung möglicher Master-Seminare für das Pflichtmodul “CSE Seminar Scientific Computing”.

Zu beachten ist, dass die anbietenden Dozenten für einzelne Module von Semester zu Semester

wechseln können. Ein vollständiges Angebot sämtlicher Pflicht- und Wahlmodule ist dabei aus

personeller Sicht stets sichergestellt.

Auf eine Auflistung der Module aus dem Wahlbereich mitsamt benötigtem/beteiligtem Personal

wird an dieser Stelle verzichtet, da das Angebot an entsprechenden Modulen in Absprache mit

dem CSE-Prüfungsausschuss fortlaufend angepasst und erweitert wird. Tabelle 7 führt eine Aus-

wahl von regelmäßig angebotenen Modulen für den Wahlbereich der Anwendungsfächer an so-

wie die dafür verantwortlichen Fakultäten. Alle dort aufgezählten Module werden nicht exklusiv

für Studierende des Studiengangs CSE angeboten, sondern sind vielmehr Bestandteil anderer

Studiengänge, an denen die CSE-Studierenden partizipieren können. Für sie sind ausreichende

Kapazitäten vorhanden.

Die Verwaltung des Masterstudiums obliegt den Programmkoordinatoren (siehe Ansprechper-

sonen bei Rückfragen auf Seite 2), in Zusammenarbeit mit dem Servicebüro Studium der Fakultät

für Informatik sowie den entsprechenden zentralen TUM-Einrichtungen (Immatrikulationsamt,

Prüfungsamt, International Office). Die Koordinatoren helfen insbesondere bei Fragen zu folgen-

den Themen:

• Bewerbung

• Verwaltung

• Studienberatung

• Prüfungsordnung

Bei fachlichen Fragen zu einzelnen Modulen dienen die Modulverantwortlichen als Ansprechper-

sonen.

Darüber hinaus gibt es von Seiten der Fakultät für Informatik eine spezielle Studienberatung für

internationale Studierende.

29

29 Entwicklungen im Studiengang

Ferner stehen die Koordinatoren auch in engem Kontakt mit den Programmkoordinatoren des

Masterprogramms „Computational Mechanics“ an der Technischen Universität München, wel-

ches von der Fakultät Bau, Geo, Umwelt federführend angeboten wird. Auf diese Weise entste-

hen auch zahlreiche organisatorische Synergien wie die Organisation der gemeinsamen Absol-

ventenfeier oder des gemeinsamen Sommerausflugs. Die Zusammenarbeit wird auch dadurch

weiter intensiviert, dass CSE und Computational Mechanics beide in das Zusatzprogramm

„Bavarian Graduate School of Computational Engineering (BGCE)“ involviert sind.

8.2 Sachausstattung / Räume

Die Fakultäten für Informatik und für Mathematik verfügen über genügend Sachmittel (Tutorien,

Lehr- und Lernmaterialien, Geräte, …) zur ordnungsgemäßen Durchführung des Pflichtbereichs

des Studiengangs CSE.

Die Fakultäten, die die Module des Wahlbereichs anbieten, verfügen ebenfalls über genügend

Sachmittel (Tutorien, Lehr- und Lernmaterialien, Geräte, …) zur ordnungsgemäßen Durchführung

des Wahlbereichs des Studiengangs CSE.

Der Campus Stammgelände und der Campus Garching der Technischen Universität München

verfügen über genügend Räume für die ordnungsgemäße Durchführung des Studienganges.

Die Verwaltung der Studierenden erfolgt über das Campusmanagementsystem TUMonline. Es

ermöglicht eine konsistente Führung der Studierendendaten, auf die sowohl das Immatrikulati-

ons- und Prüfungsamt als auch die Koordinatoren des Studiengangs zugreifen können. Ferner

ermöglicht es das fakultätsübergreifende Management der Leistungen der Studierenden.

Den Studierenden dient TUMonline als zentrales Portal zur Veranstaltungs- und Notenverwal-

tung. So ist es den Studierenden möglich, über TUMonline unter anderem auf das komplette für

CSE relevante Lehrangebot zuzugreifen und somit zusätzliche Module für eines der Anwen-

dungsfächer zu finden. Durch die Registrierung für eine Veranstaltung in TUMonline ist es einer-

seits den Dozenten problemlos möglich, mit einzelnen oder allen Teilnehmern der jeweiligen

Lehrveranstaltung direkt in Kontakt zu treten, andererseits erhalten die Studierenden so einen

aktuellen, individuellen Stundenplan. TUMonline dient weiter der persönlichen und direkten Be-

kanntgabe von Prüfungsergebnissen sowie dem unbürokratischen Abruf von Dokumenten wie

Immatrikulationsbescheinigung und Leistungsnachweis.

9 Entwicklungen im Studiengang

In den vergangenen Jahren wurden immer wieder Anpassungen am Studiengang Computatio-

nal Science and Engineering vorgenommen. Teilweise kamen die Änderungsvorschläge aus

den Gremien des Studiengangs, teils durch Anregungen und Feedback der Studierenden.

Die Wahlmodule in den Anwendungsfächern wurden mehrmals erweitert.

30


Standen 2012 neben 6 Katalogen der Anwendungen von CSE (D-Kataloge) 4 Kataloge der Me-

thoden und Techniken in CSE (E-Kataloge) zur Verfügung, so wurden Letztere 2014 um den

Katalog 'Computational Stochastics and Statistics' ergänzt. Ein weiterer Katalog wurde 2015

zu den Methoden und Techniken in CSE hinzugefügt: Big Data. Beide Ergänzungen tragen den

Entwicklungen im CSE-Feld Rechnung und ermöglichen es den Studierenden sich in den neu-

esten Entwicklungen im Bereich Data Analysis, Machine Learning und Uncertainty Quantifica-

tion weiterzubilden.

Um eine übermäßige Prüfungsbelastung zu vermeiden sollen nur mehr Module mit mindestens

5 Credits angeboten werden. Die Umsetzung dieser Vorgabe wurde 2017 im Studiengang CSE

endgültig vollzogen. Die betroffenen Vorlesungen ('Fundamental Algorithms' und 'Computer

Architecture and Networks') sowie das 'CSE Seminar Scientific Computing' wurden dement-

sprechend umgestaltet und angepasst. Diese Veranstaltungen haben nunmehr 5 Credits.

Von Seite der Studierenden wurde die restriktive Regelung der Wahlfächer kritisiert. Ursprüng-

lich waren 18 Credits aus zwei Katalogen zu erbringen, wobei davon mindestens einer ein D

Katalog sein musste und in jedem dieser Kataloge mussten mindestens 6 ECTS erbracht wer-

den. Dem Wunsch nach mehr Flexibilität wurde ebenfalls 2017 im Rahmen eines größeren Um-

baus Rechnung getragen. Die Anzahl der Credits in den Wahlfächern der D und E Kataloge

wurde vergrößert (23 statt 18 ECTS) und gleichzeitig wurden die Regeln für diese gelockert. (Es

müssen noch immer 2 Kataloge gewählt werde, davon mindestens ein D-Katalog und immer

noch mindestens 6 ECTS in beiden erbracht werden. Allerdings können die anderen Credits

über alle Kataloge verteilt werden.) Für den Bereich Computer Science wurde eine Trennung

zwischen Wahlmodule und Pflichtmodulen eingeführt. Aus den ursprünglich 7 Plichtmodulen

mit 31 ECTS wurden zwei Pflichtmodule mit insgesamt 10 ECTS und ein Wahlbereich mit 5

Modulen (je 5 ECTS), aus dem 15 ECTS erbracht werden müssen.

20181116 MSc CSE StdgDok SBSIN - TUM · artiges Portfolio an „Computational“-Studiengängen....

Documents

Transcript of 20181116 MSc CSE StdgDok SBSIN - TUM · artiges Portfolio an „Computational“-Studiengängen....