Mathematik lernen · Studium
Mathematik im Studium
Was kommt in Mathematik im ersten und zweiten Semester dran, und wo lernst du es hier? Der Überblick ordnet Vorkurs, Grundlagen, Analysis, Lineare Algebra und die Servicevorlesungen und führt dich zu den passenden Lernseiten.
Mathematik an der Hochschule fühlt sich anders an als in der Schule. Es gibt weniger Rechenrezepte und mehr Begriffe, Sätze und Beweise. Statt „Wie rechnet man das?“ lautet die Frage: „Warum gilt das, und unter welchen Bedingungen?“ Das gilt für Mathematik-Studierende und für Lehramt, in abgeschwächter Form auch für Physik, Informatik, Ingenieurwesen und Wirtschaft. Diese Seite zeigt dir, welche Fächer typischerweise in den ersten Semestern kommen und welche Lernseiten dieser Website dazu passen.
Die Reihenfolge der Module unterscheidet sich von Hochschule zu Hochschule. Am genauesten steht sie im Modulhandbuch deines Studiengangs. Der Überblick folgt dem häufigsten Aufbau: erst Schulstoff auffrischen, dann die Sprache der Mathematik, dann die beiden Hauptfächer Analysis und Lineare Algebra. Wer wissen will, wo er steht, beginnt mit dem Selbsttest im Mathe-Vorkurs fürs Studium.
Vorkurs und Grundlagen
Vor dem ersten Semester wiederholst du den Schulstoff. Im Vorkurs geht es um Terme, Gleichungen, Funktionen, Trigonometrie und die Ableitung. Viele Fakultäten ergänzen Logik, Mengen und Beweise, die in den Mathematik-Vorlesungen von der ersten Stunde an benutzt werden.
- Selbsttest, Plan und Inhalte der Vorkurse: Mathe-Vorkurs fürs Studium und Elementare Mathematik im Überblick.
- Die Schreibweise mit Σ und Π: Summen- und Produktzeichen.
- Sprache und Beweise: Mengenlehre, Aussagenlogik, Beweisverfahren, Vollständige Induktion und Abbildungen und Relationen.
Analysis I
Die Analysis klärt, was Grenzwerte, Stetigkeit, Ableitung und Integral wirklich bedeuten. Alles, was in der Schule „anschaulich klar“ war, wird jetzt bewiesen. Im Kern steht die Vollständigkeit der reellen Zahlen.
| Thema in der Vorlesung | Lernseite |
|---|---|
| Reelle Zahlen, Supremum, Vollständigkeit, Cauchy-Folgen | Reelle Zahlen und Vollständigkeit |
| Folgen und Grenzwerte | Folgen und Grenzwerte |
| Komplexe Zahlen | Komplexe Zahlen |
| Reihen und Konvergenzkriterien | Reihen und Konvergenzkriterien |
| Stetigkeit, Zwischenwertsatz | Stetigkeit und Epsilon-Delta |
| Differenzierbarkeit, Mittelwertsatz, L’Hospital | Differenzierbarkeit und Mittelwertsatz, vorher Ableitung und Ableitungsregeln |
| Taylorformel, Potenzreihen | Taylorreihen |
| Riemann-Integral, Hauptsatz | Das Riemann-Integral, vorher Integralrechnung |
Die Seite Analysis gibt einen Überblick über das ganze Gebiet von der Idee bis zur Geschichte. Dazu gehören Integrationsmethoden, das Newton-Verfahren und Differentialgleichungen.
Lineare Algebra I
Die Lineare Algebra macht aus Gleichungssystemen, Vektoren und Matrizen eine abstrakte Theorie. Die Bausteine sind Gruppen, Ringe und Körper, Vektorräume mit Basis und Dimension, lineare Abbildungen und die Determinante.
| Thema in der Vorlesung | Lernseite |
|---|---|
| Gruppen, Untergruppen, Homomorphismen | Gruppentheorie |
| Ringe und Körper | Ringe und Körper |
| Lineare Gleichungssysteme, Gauß-Verfahren | Lineare Gleichungssysteme, Gauß-Verfahren |
| Vektorräume, Basis, Dimension | Vektorräume, Basis und Dimension, vorher Vektoren |
| Lineare Abbildungen, Matrizen, Rang | Lineare Abbildungen, Kern und Bild, Matrizen |
| Determinanten | Determinanten |
| Eigenwerte und Diagonalisierung | Eigenwerte und Eigenvektoren |
Lineare Algebra II
Die Lineare Algebra II führt zu den Normalformen von Matrizen und zur Geometrie mit Längen und Winkeln. Sie bringt auch die Quadriken und die Frage, wann eine quadratische Form immer positiv ist.
| Thema in der Vorlesung | Lernseite |
|---|---|
| Jordan-Normalform, Cayley-Hamilton, Minimalpolynom | Jordan-Normalform und Cayley-Hamilton |
| Skalarprodukt, Orthogonalität, Gram-Schmidt, Spektralsatz | Skalarprodukt, Orthogonalität und Spektralsatz |
| Bilinearformen, Definitheit, Hauptachsentransformation | Bilinearformen und Quadriken |
Analysis II und III
Die Analysis II überträgt Grenzwert, Stetigkeit und Ableitung auf mehrere Variablen und auf allgemeine Räume. Die Analysis III baut mit dem Lebesgue-Integral und den Integralsätzen den Rahmen für Physik und Wahrscheinlichkeitstheorie.
| Thema in der Vorlesung | Lernseite |
|---|---|
| Funktionenfolgen, gleichmäßige Konvergenz, Potenzreihen | Funktionenfolgen, gleichmäßige Konvergenz, Potenzreihen |
| Metrische Räume, Topologie, Banachscher Fixpunktsatz, Kompaktheit | Metrische Räume und Topologie |
| Partielle Ableitungen, Gradient, Jacobi-Matrix, Hesse-Matrix | Mehrdimensionale Analysis |
| Lagrange-Multiplikatoren, implizite Funktionen, Umkehrsatz | Extrema mit Nebenbedingungen |
| Mehrfachintegrale, Koordinatenwechsel, Kurvenintegrale | Mehrfachintegrale und Kurvenintegrale |
| Divergenz, Rotation, Sätze von Green, Gauß und Stokes | Vektoranalysis |
| Maßtheorie, Lebesgue-Integral, Konvergenzsätze | Maß und Lebesgue-Integral |
Weitere Fächer
Ab dem zweiten Semester folgen je nach Studiengang weitere Bausteine. Zu manchen gibt es schon Lernseiten:
- Zahlentheorie und diskrete Mathematik: Modulare Arithmetik, Diophantische Gleichungen, Primzahlen, Graphentheorie, Kombinatorik.
- Stochastik und Statistik: Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsgrößen, Normalverteilung, Konfidenzintervalle, Lineare Regression.
- Gewöhnliche Differentialgleichungen und Numerik: Differentialgleichungen, Newton-Verfahren.
- Optimierung und Wirtschaft: Lineare Optimierung, Kommerzielle Mathematik.
Die Fächer Funktionentheorie, Numerik, Algebra mit Galois-Theorie und weitere Teile der Stochastik sind in Vorbereitung.
Mathematik für Ingenieure, Informatik und Wirtschaft
Wer nicht Mathematik studiert, hört „Höhere Mathematik“ oder „Mathematik für …“. Der Stoff ist anwendungsnäher und meist ohne Beweise, deckt aber dieselben Themen ab.
- Ingenieure und Naturwissenschaften: Differential- und Integralrechnung mit mehreren Variablen, komplexe Zahlen (Wechselstromrechnung), lineare Algebra, Differentialgleichungen, Fourier- und Laplace-Transformation.
- Informatik: Logik, Mengen, Beweise, Modulare Arithmetik, Graphen, Zahlensysteme, Kombinatorik, später Komplexität und Rekursion.
- Wirtschaft: Funktionen mehrerer Variablen, lineare Optimierung, Matrizenrechnung, Finanzmathematik und Statistik.
So lernst du Hochschulmathematik
Hilfreich sind die Seiten Mathematisch arbeiten, Argumentieren und Begründen und das Glossar für Begriffe. Die Zeichen auf der Seite Mathe-Zeichen und Symbole helfen beim Lesen von Skripten.
Häufige Fragen
Muss ich alle Lernseiten durcharbeiten?
Nein. Wähle die Seiten, die zu deinem Modul passen. Der Lernpfad zeigt eine Reihenfolge, nach der du bei Bedarf einsteigst. Manche Seiten (zum Beispiel Mengenlehre oder Beweisverfahren) brauchst du in jedem Studiengang.
Ersetzen die Seiten die Vorlesung?
Nein. Sie erklären Begriffe, zeigen durchgerechnete Beispiele und bieten Übungen mit Lösungen. Die Vorlesung, das Skript und die Übungszettel deiner Hochschule bleiben maßgeblich.
Wo finde ich Literatur?
Jede Lernseite nennt am Ende Lehrbücher und Skripte. Frage außerdem deine Universitätsbibliothek: Viele Standardwerke gibt es dort als E-Book.
Quellen und weiterführende Literatur
- Otto Forster: Analysis 1. Differential- und Integralrechnung einer Veränderlichen, Springer Spektrum, Wiesbaden.
- Gerd Fischer: Lineare Algebra. Eine Einführung für Studienanfänger, Springer Spektrum, Wiesbaden.
- Albrecht Beutelspacher: Das ist o.B.d.A. trivial! Tipps und Tricks zur Formulierung mathematischer Gedanken, Vieweg+Teubner, Wiesbaden.
- Gerald Teschl, Susanne Teschl: Mathematik für Informatiker, Springer, Berlin.
- Kurt Meyberg, Peter Vachenauer: Höhere Mathematik 1, Springer, Berlin.
- Knut Sydsæter, Peter Hammond: Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler, Pearson Studium, München.
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