Übersicht

Der Masterstudiengang Computational Science and Engineering (CSE) an der Universität Ulm bietet eine vertiefte interdisziplinäre Ausbildung im Bereich der computergestützten mathematischen Modellierung und Simulation. Der Studiengang richtet sich an Studierende, die ihre Kenntnisse in Natur-, Ingenieur-, Medizin- und Life-Sciences vertiefen möchten. Ziel ist es, Fachkräfte auszubilden, die in Forschung und Entwicklung innovative computergestützte Verfahren einsetzen können. Das Studium ist auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgelegt, wird in deutscher und englischer Sprache angeboten und schließt mit dem akademischen Grad Master of Science ab.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular aufgebaut und gliedert sich in Kern- und Wahlpflichtbereiche. Die Studieninhalte umfassen unter anderem Angewandte Mathematik, numerische Optimierung, die Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen sowie fortgeschrittene Themen in der Informatik. Ergänzend werden ingenieur- und naturwissenschaftliche Grundlagen vermittelt, die für die Simulation komplexer Systeme notwendig sind.

Wichtige Inhalte:

• Angewandte Mathematik
• Numerische Optimierung
• Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
• High Performance Computing I und II
• Fortgeschrittenes CSE-Projekt
• Masterarbeit

Das Studium beinhaltet praktische Anteile und fördert interdisziplinäres Arbeiten durch Kooperationen mit regionalen Partnern, insbesondere mit der Technischen Hochschule Ulm, was den Praxisbezug und die Vernetzung mit regionalen Unternehmen fördert.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Masterprogramms sind qualifiziert, in vielfältigen Berufsfeldern tätig zu werden. Die erworbenen Kompetenzen ermöglichen den Einsatz computergestützter Simulationen in der Produktentwicklung, Optimierung und Analyse technischer Prozesse.

Typische Einsatzbereiche:

• Automobilindustrie
• Maschinenbau
• Medizintechnik
• Umwelt- und Energiewissenschaften
• IT- und Softwarebranche
• Forschungseinrichtungen
• Industrieunternehmen
• Entwicklungsabteilungen
• Wissenschaftliche Datenanalyse