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Bericht über die Diskussion
(2018)
Mathematik 2 für MEB/MM
(2018)
Vektorrechnung: Darstellung von Vektoren, Komponenten, Einheitsvektor, Addition, Subtraktion, Projektion, Skalarprodukt, Kreuzprodukt, Geraden, Ebenen Lineare Algebra: Darstellung, Rechnen mit Matrizen und Vektoren, Drehmatrix, lineare Gleichungssysteme (Eliminationsverfahren GAUSS oder GAUSS-JORDAN, inverse Matrix, über- und unterbestimmte Systeme), Determinanten (Rang einer Matrix, SARRUSsche Regel, CRAMERsche Regel), Eigenwerte und Eigenvektoren einer quadratischen Matrix
Fourier-Reihen: (Fourier-Reihe, reell, komplex, beliebige Periode, punktweise Funktion), Wellen (zeitliche und räumliche Ausbreitung von Wellen, Amplitude, Frequenz, Phase)
Differentialrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: graphische Darstellung, skalare und Vektorfelder, partielle Ableitung, Differenzial, Gradient, Kettenregeln, Fehlerfortpflanzung
Integralrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: konstante Grenzen, Produktzerlegung, Koordinatensysteme, Polarkoordinaten, Zylinderkoordinaten, Kugelkoordinaten, Trägheitsmomente, variable Grenzen
Gewöhnliche Differentialgleichungen: Klassifikation, Anfangswerte bzw. Randbedingungen, Trennung der Veränderlichen, Variation der Konstanten, DGL mit konstanten Koeffizienten, e-Ansatz, homogene, inhomogene DGL, charakteristische Gleichung, inhomogener Lösungen, Systeme linearer DGL Laplace-Transformation: Eigenschaften, Lösung einer DGL, Korrespondenztabellen, Partialbruchzerlegung, Rücktransformation, Übertragungsfunktion
Übungsbeispiele, Beispielklausur
Alles „Bio“ oder was?
(2018)
Applications for the Internet of Things are becoming increasingly popular. Due to the large amount of available context data, such applications can be used effectively in many domains. By interlinking these data and analyzing them, it is possible to gather a lot of knowledge about a user. Therefore, these applications pose a threat to privacy. In this paper, we illustrate this threat by looking at a real-world application scenario. Current state of the art focuses on privacy mechanisms either for Smart Things or for big data processing systems. However, our studies show that for a comprehensive privacy protection a holistic view on these applications is required. Therefore, we describe how to combine two promising privacy approaches from both categories, namely AVARE and PATRON. Evaluation results confirm the thereby achieved synergy effects.
Ein Keim kommt selten allein
(2018)