Details zum Studium
![Studierender der Rechnergestützten Wissenschaften erklärt einer Maturandin den Aufbau des Studiums.](/de/studium/bachelor/studienangebot/naturwissenschaften-und-mathematik/rechnergestuetzte-wissenschaften/details/_jcr_content/par/fullwidthimage/image.imageformat.930.1026353740.jpg)
Aufbau des Bachelor-Studiengangs RW/CSE
Das Bachelor-Studium dauert drei Jahre und bereitet die Absolventinnen und Absolventen auf weiterf¨¹hrende Master-Studieng?nge vor.
Im ersten Jahr, dem Basisjahr, werden vorwiegend Grundkenntnisse vermittelt, die im zweiten Studienjahr vertieft werden. Sowohl die F?cher des Basisjahrs als auch die Grundlagenf?cher im zweiten Jahr sind obligatorisch.
Im dritten Studienjahr sind die Kernf?cher obligatorisch. Die Wahl eines Vertiefungsgebiets sowie von mindestens zwei Walf?chern ist ebenfalls zwingend. Die restlichen F?cher k?nnen frei gew?hlt werden.
Das Studium wird mit einer Bachelorarbeit abgeschlossen.
Im Basisjahr werden Grundkenntnisse in Mathematik, Physik und Informatik vermittelt. Nach dem Ba?sis?jahr in ei?nem an?de?ren Stu?di?en?gang der ETH Z¨¹?rich, ist ein Wechsel nach Beratung auf Antrag mit Auflagen m?glich.
Stundenplan-Beispiel 1. Semester
Stundenplan-Beispiel 2. Semester
Obligatorische Vorlesungen
Analysis I und II
Diese Vorlesungen f¨¹hren in die ein- und mehrdimensionale Differential- und Integralrechnung ein. Dabei wird besonderer Wert auf die Theorie der gew?hnlichen Differentialgleichungen und auf die Vektoranalysis gelegt. Beide sind f¨¹r Anwendungen in den Naturwissenschaften von fundamentaler Bedeutung. Die f¨¹r die Analysis grundlegenden Ideen basieren auf verschiedenen Begriffen von Grenzprozessen.
Lineare Algebra
Diese Veranstaltung ist speziell f¨¹r Ingenieure ausgelegt, indem vor allem die numerischen Aspekte der Lineare Algebra ber¨¹cksichtigt werden.
Komplexe Analysis
In dieser Vorlesung werden Grundlagen der Komplexen Analysis in Theorie und Anwendung vermittelt mit Fokus auf globale Eigenschaften analytischer Funktionen. Eine Einf¨¹hrung in die Integraltransformationen mit Anwendung in Signaltheorie und Netzwerkanalyse erg?nzt den Stoff.
Diskrete Mathematik
Hauptziele der Vorlesung sind die Einf¨¹hrung der wichtigsten Grundbegriffe der diskreten Mathematik, das Verst?ndnis der Rolle von Abstraktion und von Beweisen und die Diskussion einiger Anwendungen, z.B. aus der Kryptographie, Codierungstheorie und Algorithmentheorie.
Informatik
Ziele der Vorlesung sind die Einf¨¹hrung in die grundlegenden Konzepte der Programmierung und die Beherrschung der Programmiersprache C++.
Physik I und II
In dieser ersten Physikvorlesung werden die physikalischen Grundlagen von Mechanik, Schwingungsph?nomenen, Wellen, Elektrizit?t und Magnetismus, Licht, Einf¨¹hrung in die Moderne Physik behandelt.
Chemie f¨¹r CSE
Diese Lehrveranstaltung bietet eine Einf¨¹hrung in Aspekte der anorganischen, organischen und physikalischen Chemie.
Datenstrukturen und Algorithmen
Grundlegende Entwurfsmuster f¨¹r Algorithmen, klassische algorithmische Probleme und Datenstrukturen sind Themen dieser Vorlesung. Das Zusammenspiel von Algorithmen und Datenstrukturen wird anhand von Geometrie- und Graphenproblemen illustriert.
Im zweiten Jahr des RW/CSE-Studiums werden neben erweiterten Grundlagen der Mathematik, Physik und Informatik auch Grundkenntnisse der Natur- und Ingenieurwissenschaften gelehrt.
Die Lehrveranstaltungen der Grundlagenf?cher sind zu Grundlagenbl?cken zusammengefasst.
Block G1
Analysis: In dieser Lehrveranstaltung werden Probleme der angewandten Analysis behandelt. Dazu geh?rt das Studium der einfachsten F?lle der drei Grundtypen von partiellen Differentialgleichungen zweiten Grades: Laplace-Gleichung, W?rmeleitungsgleichung und Wellengleichung.
Einf¨¹hrung in die Optimierung: Dieser Kurs hat die mathematische Theorie und die Algorithmen der linearen Optimierung zum Thema.
Numerische Methoden: Die Vorlesung gibt eine Einf¨¹hrung in grundlegende Techniken und Algorithmen der numerischen Mathematik. Der Kurs betont grundlegende Ideen und algorithmische Aspekte. Die Implementierung numerischer Methoden ist Teil der ?bungen.
Block G2
Programmiertechniken: Diese Vorlesung bietet neben einer Einf¨¹hrung in fortgeschrittene C++ Programmiertechniken und wissenschaftliche Softwarebibliotheken, ein ?berblick ¨¹ber Hardware von PCs und Supercomputer und darauf aufbauend eine Einf¨¹hrung in Optimierungsmethoden f¨¹r wissenschaftliche Programme.
Systems Programming and Computer Architecture: C und assembly,
floating point Arithmetik, Compiler, Code Optimierung, superscalar architecture, exceptions, interrupts, caches, virtual memory, multicore processors...
Block G3
Numerische Methoden f¨¹r partielle Differentialgleichungen: Die numerische L?sung wichtiger partieller Differentialgleichungen steht im Vordergrund. Elliptische Differentialgleichungen (?quilibrium) Transportgleichungen, Wellengleichungen und Erhaltungsgesetze werden diskretisiert; die Methoden werden auf deren Eigenschaften untersucht und implementiert.
Stochastik: Diese Vorlesung bietet eine Einf¨¹hrung in die Wahrscheinlichkeitstheorie, sowie in einige Grundbegriffe der mathematischen Statistik und in die Methoden der angewandten Statistik.
Block G4
Fluiddynamik: Diese Vorlesung f¨¹hrt in die physikalischen und mathematischen Grundlagen der Fluiddynamik ein, macht die Studierenden mit den Grundbegriffen vertraut und lehrt die Anwendung auf einfache Probleme.
Physikalische Chemie III: Molekulare Quantenmechanik: Die Vorlesung vermittelt die notwendigen Werkzeuge f¨¹r das Verst?ndnis der elementaren Quantenph?nomene in Atomen und Molek¨¹len. Sie beginnt mit einem ?berblick ¨¹ber die grundlegenden Konzepte der Quantenmechanik und f¨¹hrt den mathematischen Formalismus ein. Im Folgenden werden die Postulate und Theoreme der Quantenmechanik im Kontext der experimentellen und rechnerischen Ermittlung von physikalischen Gr?ssen diskutiert.
Statistische Physik und Computer Simulation: Diese Lehrveranstaltung f¨¹hrt in die statistische Mechanik mit Hilfe von Computersimulationen ein. Weiter werden die Fertigkeiten Computersimulationen durchzuf¨¹hren und Resultate zu interpretieren gef?rdert.
Die F?cherauswahl im dritten Studienjahr ist vielf?ltiger und l?sst mehr Freiheiten in der Auswahl zu. Im Folgenden werden die Unterschiedlichen F?chertypen genauer erkl?rt.
Kernf?cher
Kernf?cher sind Lehrveranstaltungen, die f¨¹r die RW/CSE von zentraler Bedeutung sind. Sie dienen der Vermittlung rechnerorientierter mathematischer Methoden und weiterf¨¹hrender Informatikkenntnisse. Kernf?cher sind:
High Performance Computing, Design of HPC, HPC Lab
Diese Kurse bieten eine Einf¨¹hrung in Algorithmen und numerische Methoden f¨¹r Parallelrechner und f¨¹r modernen Computer-Architekturen mit Anwendungen auf Probleme in Natur- und Ingenieurwissenschaften.
Software Engineering
Im Kurs Software Design werden h?ufig verwendete Entwurfsmuster der objektorientierten Programmierung und des objektorientierten Designs vorgestellt und diskutiert. Die behandelten Muster werden mit Beispielen aus den C++-Bibliotheken illustriert und in einem Projekt angewendet.
Introduction to Machine Learning
Diese Vorlesung gibt eine Einf¨¹hrung ins maschinelle Lernen, d.h. k¨¹nstliche, computergest¨¹tzte Generierung von Wissen aus Erfahrung.
Vertiefungsgebiete
Vertiefungsgebiete vermitteln detaillierte Kenntnisse in Anwendungsgebieten der rechnergest¨¹tzten Natur- und Ingenieurwissenschaften.
Die Studierenden w?hlen ein Vertiefungsgebiet aus und belegen daraus zwei Vorlesungen. N?here Informationen zu den Vorlesungen innerhalb der Vertiefungsgebiete k?nnen dem Vorlesungsverzeichnis entnommen werden.
Folgende Vertiefungsgebiete stehen zur Auswahl:
- Astrophysik
- Atmosph?renphysik
- Chemie
- Electromagnetics
- Financial Engineering
- Fluiddynamik
- Geophysik
- Systems and Control
- Robotik
- Biologie
- Physik
Wahlf?cher
Die Wahlf?cher dienen der Erweiterung und Vertiefung des theoretischen und methodischen Wissens. Die Auswahl ist sehr vielf?ltig und kann dem Vorlesungsverzeichnis entnommen werden.
Fallstudien
In der Lehrveranstaltung Fallstudien pr?sentieren ETH-interne und -externe Referenten Fallbeispiele aus ihren eigenen Anwendungsgebieten, von der Modellierung bis zur L?sung des Problems mit Hilfe des Computers.
Die Studierenden m¨¹ssen einen kurzen Vortrag ¨¹ber eine publizierte wissenschaftliche Arbeit halten, die im Zusammenhang mit den pr?sentierten Fallstudien steht.
Beispiele von Fallstudien und den dazugeh?rigen Vortr?gen siehe Thema Anwendungs-Beispiele.
Pflichtwahlfach Wissenschaft im Kontext
Die Studierenden w?hlen Lehrveranstaltungen allgemeinbildenden Inhalts aus den Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften (GESS). Dies erm?glicht es ihnen, das Fachwissen aus den Natur- und Technikwissenschaften in soziale und gesellschaftliche Kontexte einzuordnen und kritisch zu analysieren.
Die Bachelor-Arbeit bildet den Abschluss des Studiengangs und dient dazu, das Wissen in einem bestimmten Fachgebiet zu vertiefen. Sie wird im Themenbereich eines Kernfachs oder Vertiefungsgebiets geschrieben, allenfalls auch im Themenbereich eines Grundlagenfachs, und steht unter der Leitung eines Professors der ETH Z¨¹rich. Die Studierenden haben somit einen ersten Kontakt mit Anwendungen und k?nnen die damit verbundene Probleme rechnergest¨¹tzt angehen. Weiter lernen die Studierenden, in einer bestehenden wissenschaftlichen Gruppe mitzuarbeiten.
Der Master-Studiengang umfasst anderthalb Jahre ¨C zwei Semester Studium und anschliessend f¨¹nf Monate Master-Arbeit. Zus?tzlich zu rechnerorientierten mathematischen Methoden und weiterf¨¹hrenden Informatikkenntnissen werden vertiefte Kenntnisse in ausgew?hlten Natur- und Ingenieurwissenschaften vermittelt. Die Absolventinnen und Absolventen werden auf eine erfolgreiche berufliche Zukunft vorbereitet.
Studierende mit einem Master-Abschluss RW/CSE werden als Spezialisten f¨¹r den direkten Einsatz in der Industrie und in der Wirtschaft ausgebildet. Es besteht jedoch auch die M?glichkeit eines Doktoratsstudiums an der ETH Z¨¹rich oder an anderen Universit?ten. Die Absolventen und Absolventinnen des RW/CSE Studiengangs werden von anderen Ó¢»ÊÓéÀÖn der ETH Z¨¹rich stark umworben.
Generelle Informationen ¨¹ber das Doktorat an der ETH Z¨¹rich