Iterative Verfahren für lineare Gleichungssysteme und Eigenwertprobleme

(Krylovraum-Verfahren für lineare Gleichungssysteme, Eigenwertprobleme und Ausgleichsprobleme; begleitend: Kurze Einführung in MATLAB)

Nichtlineare Optimierung

(Theorie und numerische Verfahren für Optimierungsprobleme mit und ohne Nebenbedingungen)

Funktionalanalysis I

(Lineare Operatoren in Banach- und Hilberträumen, Spektraltheorie für kompakte Operatoren)

Inverse Probleme

(Regularisierungstheorie für lineare und nichtlineare schlecht gestellte Operatorgleichungen)

Mathematische Bildverarbeitung

(Variationsmethoden und Proximalpunktverfahren in der Bildverarbeitung)

Optimierung 1

(Lineare Optimierung: Dualitätstheorie und Simplex-Verfahren)

Numerical partial differential equations

(Finite-Elemente-Verfahren für elliptische und parabolische Differenzialgleichungen)

Grundbegriffe der Mathematik

(Einführung in elementare Logik, Mengenlehre und Beweisstrategien)

Angewandte Numerische Mathematik I

(Einführung in numerische Lineare Algebra, Analysis und Differenzialgleichungen für "computational scientists")

Numerik für LehramtskandidatInnen

(Einführung in numerische Lineare Algebra und Analysis für LehramtskandidatInnen)