Der Masterstudiengang „Computer Simulations for Science and Engineering“ (COSSE) ist ein zweijähriger Studiengang mit obligatorischer Mobilität für die Studierenden. Das Programm umfasst drei Kurssemester, gefolgt vom vierten Forschungssemester für das Masterstudienprojekt (30 ECTS) unter der Aufsicht beider Universitäten, die den Abschluss verleihen. Die gemeinsame Betreuung der Abschlussprojektarbeit beinhaltet die Möglichkeit, dass das Thema individuell nach den von den Abschlussuniversitäten angebotenen Spezialisierungen ausgewählt wird.

Die Studierenden kommen an eine der Universitäten und setzen das zweite Jahr an einer der anderen Universitäten in einem anderen Land fort. Grundsätzlich werden Studierende für das erste Jahr an der TU Berlin für Studienleistungen im Umfang von mindestens 60 ECTS-Credits zugelassen. Auf Antrag können Studierende für ihr erstes Studienjahr KTH oder der TU Delft studieren (Studienleistungen im Umfang von mindestens 60 ECTS), sofern dies von der PAG genehmigt und von der besagten Universität bestätigt wird. Die Zulassung zum zweiten Jahr kann in diesem Fall entweder an der TU Berlin oder KTH /TU Delft erfolgen, wie von der PAG genehmigt und von der Universität bestätigt, die für die Zulassung des Studierenden zum zweiten Jahr verantwortlich ist.

Die Universität im zweiten Jahr bietet Studienleistungen (mindestens 30 ECTS-Credits) und die Betreuung des Masterstudienprojekts (30 ECTS-Credits) an. Dazu gehört die Wahl der Vertiefungsrichtung an der gewählten Hochschule:

• KTH : Bioinformatik, Bioinformatik, maschinelles Lernen, numerische Fluiddynamik, numerische lineare Algebra, Computerphysik, numerische Analyse;
• TU Delft: Computational Fluid Dynamics, numerische lineare Algebra, Hochleistungsrechnen, Datenassimilation
• TU Berlin: Optimale Regelung, Regelungstheorie, Numerische Lineare Algebra, Numerische Analysis

Die angebotenen Spezialisierungen spiegeln einige der Forschungsbereiche der einzelnen Institutionen und ihre Schwerpunktkompetenzen wider. Ein Student kann eine von den oben genannten Vorschlägen abweichende Spezialisierung wählen, wenn die PAG zustimmt. Das Programm besteht aus Kernkursen, Vorbereitungskursen und Wahlfächern. Darüber hinaus können außerschulische Kurse belegt werden.

Jahr 1

• 20085 Wissenschaftliches Rechnen
• 20835 Numerische lineare Algebra
• 20166 Numerische Mathematik II für Eng.
• 20098 Projekt Numerische Analyse
• 20089 Numerische Mathematik II
• 20063 Differentialalgebraische Gleichungen
• 20156 Kontrolltheorie
• 20080 Modellreduzierung
• 20372 Mathematische Visualisierung I
• 20382 Nichtlineare Optimierung
• 20427 Variationsmethoden und optimale Kontrolle
• 20826 Fortgeschrittene Themen der Numerischen Linearen Algebra
• 20825 Fortgeschrittene Themen der Numerischen Linearen Algebra
• 20152 Mathematikseminar
• 40550 Maschinelles Lernen I
• 40551 Maschinelles Lernen II
• 40548 Maschinelle Intelligenz I
• 40549 Maschinenintelligenz II

Jahr 2

Die Universitäten im zweiten Jahr bieten viele Möglichkeiten zur Spezialisierung in verschiedenen CSE-Themen. Das obligatorische Masterprojekt (30 ECTS-Credits) kann an Gastfakultäten, anderen Fachbereichen der Gastuniversitäten oder Unternehmen durchgeführt werden. Die folgende Liste gibt einen Überblick über die Wahlfächer. Sie können je nach Interesse, Voraussetzungen und dem Thema der Studienarbeit wählen. Die Liste ist nicht vollständig. Darüber hinaus werden möglicherweise nicht jedes Jahr alle Kurse angeboten. Sie beinhalten:

• AK2030 Theorie und Methodologie der Wissenschaft 4,5 C
• SA2001 Nachhaltige Entwicklung und Forschungsmethodik in der Mathematik 3 C
• SF2566 Fortgeschrittener Einzelkurs in Sc Comp 6 P1+P2
• SF2567 Projektkurs in Wissenschaftlichem Rechnen 7.5 P1+P2
• SF2565 Programmerstellung in C++ für Sc Comp 7.5 P1+P2
• DD2421 Maschinelles Lernen 7.5 P1
• DD2434 Maschinelles Lernen (Fortgeschrittenenkurs) 7.5 P2
• SF2935 Moderne Methoden des statistischen Lernens 7.5 P2
• DD2435 Mathematische Modellierung biologischer Systeme 9 P1+P2
• SK2532 Biomedizin für Ingenieure 7,5 P1
• BB2441 Bioinformatik und Biostatistik 7,5 P1
• BB2280 Molekulare Modellierung 7.5 P2
• SF2832 Mathematische Systemtheorie 7.5 P2
• SF2863 Systemtechnik 7.5 P2
• SF2866 Angewandte Systemtechnik 7.5 P1
• SF2942 Portfoliotheorie und Risikomanagement 7.5 P1
• SF2980 Risikomanagement 7.5 P1
• SF2956 Topologische Datenanalyse

Studierende des Masterstudiengangs Computer Simulations for Science and Engineering werden mit den Werkzeugen von CSE bestens vertraut gemacht, dazu gehören:

• mathematische Modellierungstechniken,
• Simulationstechniken (Diskretisierungen, Algorithmen, Datenstrukturen, Software in CSE),
• und Analysetechniken (Data Mining, Datenmanagement, Visualisierung).

Die Studierenden werden zu Experten für die generischen Werkzeuge, die auf eine der von den Universitäten angebotenen Spezialisierungen angewendet werden. Nach Abschluss des Studiums verfügen die Studierenden über:

• Vertrautheit mit ausgewählten natur- und ingenieurwissenschaftlichen Anwendungsgebieten und deren mathematischen Modellen.
• eine Wissensbasis und Fähigkeiten, die von der Formulierung mathematischer Modelle bis zur Konstruktion von Software für Hochleistungscomputerarchitekturen reichen.
• effektive Kommunikationsfähigkeiten für die Interaktion bei schriftlichen und mündlichen Präsentationen mit der Fachwelt sowie dem Management und der Gesellschaft insgesamt.
• ein gewisses Maß an unabhängiger und kritischer Bewertung der Möglichkeiten und Grenzen von und der Ergebnisse, die durch Computermodellierung erzielt werden.

Credits: 120 ECTS

Lernerfolge

Studierende des Masterstudiengangs Computer Simulations for Science and Engineering werden mit den Werkzeugen von CSE bestens vertraut gemacht, dazu gehören:

• mathematische Modellierungstechniken,
• Simulationstechniken (Diskretisierungen, Algorithmen, Datenstrukturen, Software in CSE),
• und Analysetechniken (Data Mining, Datenmanagement, Visualisierung).

Die Studierenden werden zu Experten für die generischen Werkzeuge, wie sie in einer der von den Universitäten angebotenen Spezialisierungen angewendet werden. Nach Abschluss des Studiums verfügen die Studierenden über:

• Vertrautheit mit ausgewählten natur- und ingenieurwissenschaftlichen Anwendungsgebieten und deren mathematischen Modellen.
• eine Wissensbasis und Fähigkeiten, die von der Formulierung mathematischer Modelle bis zur Konstruktion von Software für Hochleistungscomputerarchitekturen reichen.
• effektive Kommunikationsfähigkeiten für die Interaktion bei schriftlichen und mündlichen Präsentationen mit der Fachwelt sowie dem Management und der Gesellschaft insgesamt.
• ein gewisses Maß an unabhängiger und kritischer Bewertung der Möglichkeiten und Grenzen von und der Ergebnisse, die durch Computermodellierung erzielt werden.

Ein Abschluss im Masterstudiengang Computer Simulations for Science and Engineering eröffnet Ihnen viele berufliche Perspektiven:

• sich der internationalen Forschungsgemeinschaft anzuschließen, indem man sein PhD-Studium in den Bereichen CSE und Wissenschaft/Ingenieurwesen fortsetzt, in denen Simulation und Hochleistungsrechnen angewendet werden: Fluiddynamik, Elektromagnetik, Molekularphysik, Quantenchemie, Materialwissenschaften, Chemieingenieurwesen, Strukturmechanik, Bioinformatik, und viele mehr.
• eine Anstellung in der "Endverbraucher"-Hightech-Industrie und in "Anbieterunternehmen" zu finden, indem Werkzeuge für fortschrittliche Computersimulationen verwendet und entwickelt werden, beispielsweise in der Pharma-, Automobil-, Werkstoff-, Luftfahrt-, Stromerzeugungs- und Mikroelektronikindustrie.
• neue innovative Unternehmen zu gründen, die auf CSE-Expertise basieren.

Das Programm ist stark forschungsorientiert. Bisher haben rund zwei Drittel der Absolventen eine Promotionsstelle bei den Konsortialpartnern KTH , der TU Berlin und der TU Delft, sowie anderen führenden internationalen Universitäten fortgesetzt, z. B. MIT (USA), Oxford University ( UK), Purdue University (USA), Uppsala University (Schweden), ETH (Schweiz), Karolinska Institute (Schweden), University Melbourne (Australien), INRIA (Frankreich), Simon Fraser University (Kanada), UPC Barcelona (Spanien), NTU Singapur und viele andere.

Die Absolventinnen und Absolventen dieses Programms sind auch auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Absolventen arbeiten in großen und kleineren Unternehmen wie Ericsson (Schweden), IBM Peking (China), BASF (Deutschland), Tata Steel (Niederlande), DeCode Genetics (Island), Sabic (Indien), AT Kearney (Niederlande), HERE (Deutschland), TNO (Niederlande) und viele andere.