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Vorlesung
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Zu den Vorlesungen können Sie Ihre Fragen, Bemerkungen und andere Rückmeldungen per EduApp schicken.Um teilzunehmen, können Sie die mobile EduApp installieren oder die WebApp verwenden:
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Study Center
Ab der 3. Semesterwoche findet das Study Center für die Lineare Algebra in Präsenz statt. Sie können es zum Lernen, Arbeiten oder Diskutieren nutzen und es wird von Tutorinnen und Tutoren der Linearen Algebra betreut.D-MAVT Study Center
| Datum | Zeit | Raum | Tutorin |
|---|---|---|---|
| 08.03.23 | 18-20 | HG F 5 | Adolff, Lévy |
| 15.03.23 | 18-20 | HG F 5 | Bajrektarevic, Kreyenbühl |
| 22.03.23 | 18-20 | HG F 5 | Babusiaux, Heppler |
| 29.03.23 | 18-20 | HG F 5 | Adolff, Lévy |
| 05.04.23 | 18-20 | HG F 5 | Bajrektarevic, Kreyenbühl |
| 19.04.23 | 18-20 | HG F 5 | Babusiaux, Ying |
| 26.04.23 | 18-20 | HG F 5 | Lévy, Bajrektarevic |
| 03.05.23 | 18-20 | HG F 5 | Mitu, Ying |
| 10.05.23 | 18-20 | HG F 5 | Lévy, Baumgartner |
| 17.05.23 | 18-20 | HG F 5 | Bajrektarevic, Kreyenbühl |
| 24.05.23 | 18-20 | HG F 5 | Mitu, Heppler |
| 31.05.23 | 18-20 | HG F 5 | Bajrektarevic, Adolff |
D-MATL Study Center
| Datum | Zeit | Raum | Tutorin |
|---|---|---|---|
| 07.03.23 | 16-18 | HCI J 6 | Malsiner, Adolff |
| 14.03.23 | 16-18 | HCI J 6 | Adolff, Karlsson |
| 21.03.23 | 16-18 | HCI J 6 | Malsiner, Adolff |
| 28.03.23 | 16-18 | HCI J 6 | Adolff, Karlsson |
| 04.04.23 | 16-18 | HCI J 6 | Malsiner, Kreyenbühl |
| 18.04.23 | 16-18 | HCI J 6 | Babusiaux, Ying |
| 25.04.23 | 16-18 | HCI J 6 | Karlsson, Baumgartner |
| 02.05.23 | 16-18 | HCI J 6 | Karlsson, Baumgartner |
| 09.05.23 | 16-18 | HCI J 6 | Babusiaux, Heppler |
| 16.05.23 | 16-18 | HCI J 6 | Kreyenbühl, Baumgartner |
| 23.05.23 | 16-18 | HCI J 6 | Mitu, Ying |
| 30.05.23 | 16-18 | HCI J 6 | Mitu, Heppler |
Prüfung
Zum Prüfungsstoff gehört alles, was in der Vorlesung und in den Serien behandelt wurde, bis auf die folgenden Themen, die vom Prüfungsstoff ausgeschlossen sind:- Wronski-Determinante
- Jordan-Normalform
- Singulärwertzerlegung
Ausserdem wird es in der Prüfung keine MATLAB-Aufgaben geben. Erlaubte Hilfsmittel: 20 A4-Seiten (= 10 Blätter) eigene Notizen - eine selbst verfasste oder zu einem guten Teil selber ergänzte bestehende Formelsammlung (computergeschrieben oder handschriftlich). Es wird empfohlen die Zusammenfassung selbst zu erstellen, da das Verfassen den Lernprozess und das Einordnen des Stoffes fördert. Taschenrechner sind nicht erlaubt.
Sie finden hier eine Sammlung der alten Prüfungen.
Hier finden Sie zahlreiche Online-Aufgaben zum Üben.
Bonuspunkte
Während des ersten und zweiten Semesters wird die aktive Teilnahme an besonders gekennzeichneten Übungsteilen (fortan Bonusaufgabe genannt) durch Punkte belohnt. Jede Bonusaufgabe wird mit 0 oder 1 Punkt bewertet, wobei 1 Punkt vergeben wird, wenn die Bonusaufgabe sinnvoll und umfassend bearbeitet wurde. Pro Semester können je 6 Punkte gesammelt werden (5 Bonusaufgaben und eine Lernkontrolle). Die erreichte Punktzahl P ergibt einen Notenzuschlag von \( \min(0.25, 0.25\cdot\tfrac{P}{9}) \) zur ungerundeten Endnote in der Basisprüfung.
Bonusaufgaben: Die Bonusaufgaben werden jeweils mit der Serie am Freitag auf dieser Seite veröffentlicht. Die Abgabe erfolgt ausschliesslich online über die Abgabelinks unten. Die Abgabe erfolgt jeweils bis zum in der Aufgabe angegebenen Abgabetag um 10:00 (meistens eine Woche nach Veröffentlichung, also früher als die Abgabe der regulären Aufgaben der Serie). Eine verspätete Abgabe ist nicht möglich. Zu Bonusaufgaben werden keine Musterlösungen veröffentlicht und nach erfolgter Abgabe erhalten Sie keine korrigierte Version Ihrer Abgabe zurück. Ihre bisher gesammelten Bonuspunkte können Sie auf ECHO nachschauen.
Anrechnung und Verfall der Bonuspunkte bei Repetentinnen und Repetenten: Falls Sie im Frühjahr (Januar/Februar 2023) die Prüfung wiederholen oder das erste Mal ablegen, werden Ihnen die Bonuspunkte aus dem Vorlesungsjahr HS21/FS22 angerechnet. Falls Sie jedoch im Sommer 2023 zur Prüfung antreten, müssen die Bonuspunkte in diesem Vorlesungsjahr HS22/FS23 erneut erworben werden.
Lernkontrolle: Für den letzten Bonuspunkt in diesem Semester wird gegen Ende des Semesters eine unbenotete Lernkontrolle durchgeführt. Die Lernkontrolle ist nicht als Probetest für die Basisprüfung zu verstehen und ist ohne Hilfsmittel zu lösen, das heisst, auch ohne Zusammenfassung. Die Lernkontrolle dauert 60 Minuten. Für eine sinnvolle Bearbeitung der Lernkontrolle erhalten Sie 1 Punkt, ansonsten 0 Punkte, siehe unten.
Lernkontrolle
Übungsaufgaben
Die Übungsserie \(n\) erscheint am Freitag der Semesterwoche \(n-1\), online hier.
Wir erwarten, dass Sie sich damit befassen und mit vorbereiteten Fragen in die Übungsgruppe kommen:
Die Aufgaben müssen bis 14:00 Uhr über den Link in der untenstehenden Tabelle abgegeben werden:
Die Abgabe der Multiple Choice Aufgaben erfolgt
bis zur selben Deadline auf ECHO.
Informationen zu den Bonusaufgaben finden Sie weiter oben, siehe Bonuspunkte.
Abgegebene Lösungen werden für gewöhnlich online per Sam-Upload-Tool korrigiert zurückgegeben.
Für die Onlineabgabe müssen Sie per VPN im ETH Netzwerk eingeloggt sein.
Die hochzuladende PDF-Datei bitte folgendermassen benennen: Name_SerieX.pdf.
Beispielsweise könnte eine Abgabe der dritten Übungsserie so beschriftet werden: Mueller_Serie3.pdf.
Bitte achten Sie darauf, die Bonusaufgaben als PDF-Datei hochzuladen und sie folgendermassen zu benennen: LegiNr_BAX.pdf.
Beispielweise könnte eine Abgabe der 6. Bonusaufgabe so beschriftet werden: 20-123-456_BA6.pdf
| Aufgabenblatt | Abgabedatum D-MAVT | Abgabedatum D-MATL | Lösung |
|---|---|---|---|
| Serie 1 | 3. März 2023 (14 Uhr) | 6. März 2023 (14 Uhr) | Lösung 1 |
| Serie 2 | 10. März 2023 (14 Uhr) | 13. März 2023 (14 Uhr) | Lösung 2 |
| Serie 3 | 17. März 2023 (14 Uhr) | 20. März 2023 (14 Uhr) | Lösung 3 |
| Serie 4 | 24. März 2023 (14 Uhr) | 27. März 2023 (14 Uhr) | Lösung 4 |
| Serie 5 | 31. März 2023 (14 Uhr) | 03. April 2023 (14 Uhr) | Lösung 5 |
| Serie 6 | 06. April 2023 (14 Uhr) (wegen Ostern) | 06. April 2023 (14 Uhr) (wegen Ostern) | Lösung 6 |
| Serie 7 | 21. April 2022 (14 Uhr) | 24. April 2023 (14 Uhr) | Lösung 7 |
| Serie 8 | 28. April 2023 (14 Uhr) | 01. Mai 2023 (14 Uhr) | Lösung 8 |
| Serie 9 | 05. Mai 2023 (14 Uhr) | 08. Mai 2023 (14 Uhr) | Lösung 9 |
| Serie 10 | 12. Mai 2023 (14 Uhr) | 15. Mai 2023 (14 Uhr) | Lösung 10 |
| Serie 11 | 19. Mai 2023 (14 Uhr) | 22. Mai 2023 (14 Uhr) | Lösung 11 |
| Serie 12 | 26. Mai 2023 (14 Uhr) | 29. Mai 2023 (14 Uhr) | Lösung 12 |
| Serie 13 | Ferienserie | Ferienserie | Lösung 13 |
Bonusaufgaben
| Bonusaufgabe | Abgabedatum | Folien zur Bonusaufgabe |
|---|---|---|
| Bonusaufgabe 6 | 23. Februar 2023 (10 Uhr) | Folien Bonusaufgabe 6 |
| Bonusaufgabe 7 | 24. Februar 2023 (10 Uhr) | Folien Bonusaufgabe 7 |
| Bonusaufgabe 8 | 3. März 2023 (10 Uhr) | Folien Bonusaufgabe 8 |
| Bonusaufgabe 9 | 10. März 2023 (10 Uhr) | Folien Bonusaufgabe 9 |
| Bonusaufgabe 10 | 24. März 2023 (10 Uhr) | Folien Bonusaufgabe 10 |
Übungsgruppen
Falls noch nicht erledigt, schreiben Sie sich bitte so schnell wie möglich über MyStudies in die Vorlesung und in eine Übungsgruppe ein.
Ab der ersten Semesterwoche beginnt der reguläre Übungsbetrieb. Die erste reguläre Übungsstunde findet also
MAVT Übungsgruppen
| Gruppe | Zeit | Raum | Tutor/ Tutorin |
|---|---|---|---|
| G-01A | Fr 10-11 | CAB G 56 | Adolff, Julius |
| G-01B | Fr 11-12 | CAB G 56 | Adolff, Julius |
| G-02A | Fr 10-11 | LFW B 1 | Lévy, Noa |
| G-02B | Fr 11-12 | LFW B 1 | Lévy, Noa |
| G-03A | Fr 10-11 | LEE D 101 | Bajrektarevic, Anel |
| G-03B | Fr 11-12 | LEE D 101 | Kreyenbühl, Marco |
| G-04A | Fr 12-13 | CAB G 52 | Kreyenbühl, Marco |
| G-04B | Fr 13-14 | CAB G 52 | Bajrektarevic, Anel |
| G-05A | Fr 12-13 | CAB G 59 | Babusiaux, Theodor |
| G-05B | Fr 13-14 | CAB G 59 | Babusiaux, Theodor |
| G-06A | Fr 12-13 | LFW C 1 | Heppler, Moritz |
| G-06B | Fr 13-14 | LFW C 1 | Heppler, Moritz |
| G-07A | Fr 10-11 | LEE C 114 | Karlsson, Malin |
| G-07B | Fr 13-14 | CAB G 51 | Karlsson, Malin |
| G-08A | Fr 10-11 | LFW E 13 | Baumgartner, Livia |
| G-08B | Fr 13-14 | HG G 26.3 | Baumgartner, Livia |
| G-09A | Fr 10-11 | NO E 39 | Mitu, Alexandru |
| G-09B | Fr 13-14 | CAB G 56 | Mitu, Alexandru |
| G-10A | Fr 10-11 | NO C 44 | Malsiner, Diego |
| G-11B | Fr 13-14 | CLA E 4 | Ying, Alexander |
MATL Übungsgruppen
| Gruppe | Zeit | Raum | Tutor |
|---|---|---|---|
| G-10B | Mo 09-10 | CAB G 52 | Malsiner, Diego |
| G-11A | Mo 09-10 | ML J 34.1 | Ying, Alexander |
Zusammenfassungen der Vorlesungen
- Vorlesung Woche 1
- Eigenwerte und Eigenvektoren
- charakteristisches Polynom
- algebraische Vielfachheit
- Spur
- Spektrum
- Eigenraum
- geometrische Vielfachheit
- Beispiele
- linear unabhängige Eigenvektoren
- Vorlesung Woche 2
- Normierte Vektorräume
- Axiome einer Norm
- Dreiecksungleichung
- Beispiele von Normen auf endlich-dimensionalen Räumen
- Äquivalenz von Normen
- Konvergenz
- Beispiele von Normen auf unendlich-dimensionalen Räumen
- Hilbert-Schmidt-Norm
- Spaltenmaximumsnorm, Zeilenmaximumsnorm
- Operatornorm
- Skalarprodukt
- Orthogonalität
- vom Skalarprodukt induzierte Norm
- Parallelogrammregel und Polarisationsidentität
- Vorlesung Woche 3
- Orthogonalprojektion
- Cauchy-Schwarz-Ungleichung
- Satz von Pythagoras
- Einheitsvektoren
- Orthogonalität und lineare Unabhängigkeit
- Orthonormalbasis (ONB)
- Minimaleigenschaft der Orthogonalprojektion
- Darstellung eines Vektors in einer ONB
- Gram-Schmidt-Orthogonalisierungsverfahren
- komplexes Skalarprodukt
- Darstellung von linearen Abbildungen mit Basen
- Vorlesung Woche 4
- Darstellungsmatrizen
- Beispiele
- Kern und Bild einer linearen Abbildung
- Dimension von Kern und Bild
- Zusammengesetzte lineare Abbildungen
- Zusammenhang zwischen Abbildung und adjungierter Abbildung
- Fredholm-Alternative
- invertierbare lineare Abbildungen
- Koordinatentransformation und Basiswechsel
- Übergangsmatrix
- Vorlesung Woche 5
- Beispiele zu Koordinatentransformation und Basiswechsel
- Anwendung: Potenzen einer Matrix
- Ähnliche Matrizen
- Fehlerkorrigierende Codes
- Hamming-Code
- Vorlesung Woche 6
- Eigenbasis
- Beispiele
- einfache und halbeinfache Matrizen
- diagonalisierbare Matrizen
- Darstellung einer linearen Funktion in einer Eigenbasis
- symmetrische Matrizen und ihre Eigenvektoren
- Vorlesung Woche 7
- Diagonalisierung symmetrischer Matrizen
- Potenzen von Matrizen
- Exponentialfunktion einer Matrix
- Matrixoperatornorm
- Eigenwerte und Eigenvektoren orthogonaler Matrizen
- quadratische Formen
- Rotationsenergie
- Lineare Elastizität
- Vorlesung Woche 8
- Hauptachsentransformation quadratischer Formen
- Hauptachsentransformation von Kegelschnitten
- Quadriken
- lokale Extrema
- Trägheitssatz von Sylvester
- positiv und negativ (semi-)definit, indefinit
- Kriterium von Hurwitz
- Hessesche Matrix
- Vorlesung Woche 9
- Methode der kleinsten Quadrate
- Residuenvektor
- Fehlergleichungen
- Normalgleichungen
- QR-Zerlegung
- Givens-Rotationen
- lineare Regression
- Vorlesung Woche 10
- lineare Differentialgleichungen
- homogene lineare DGL 1. Ordnung mit konstanten Koeffizienten
- Anfangswertprobleme
- homogene Systeme linearer DGL 1. Ordnung mit konstanten Koeffizienten
- Richtungsfelder, geometrische Interpretation
- gekoppelte Pendel
- Schwebungen
- Vorlesung Woche 11
- homogene lineare Differentialgleichungen höherer Ordnung
- der harmonische Oszillator
- inhomogene lineare DGL-Systeme
- Partikulärlösungen
- Lösungsräume
- lineare inhomogene Differentialgleichungen n-ter Ordnung mit variablen Koeffizienten
- Wronski-Determinante
- Satz von Abel
- Vorlesung Woche 12
- Variation der Konstanten
- Beispiele
- komplexe DGL
- Jordansche Normalform
- Potenzen von Jordan-Blöcken
- Vorlesung Woche 13
- Potenzen nicht-diagonalisierbarer Matrizen
- adjungierte Matrix
- unitäre Matrizen
- Singulärwertzerlegung
- Normalform quadratischer reeller Matrizen
- Google und der PageRank-Algorithmus
- Der Satz von Perron-Frobenius
- Anwendungen der linearen Algebra in der Bildverarbeitung
- Weichzeichner
- Edge enhancement
- Introduction to matrices (Lineare Algebra I, Serie 2)
- Introduction to matrix multiplication (Lineare Algebra I, Serie 4)
- Inverse matrix (part 1) (Lineare Algebra I, Serie 6)
- Inverting matrices (part 2) (Lineare Algebra I, Serie 6)
- Inverting matrices (part 3) (Lineare Algebra I, Serie 6)
- Reduced row echelon form 1 (Lineare Algebra I, Serie 1)
- Reduced row echelon form 2 (Lineare Algebra I, Serie 2)
- Reduced row echelon form 2 (Lineare Algebra I, Serie 3)
- Cross product Introduction (Lineare Algebra I, Serie 5)
- Singular Matrices (Lineare Algebra, Serie 6)
- Linear combinations and span (Lineare Algebra II, Serie 1)
- Introduction to linear independence (Lineare Algebra, Serie 12)
- More on linear independence (Lineare Algebra, Serie 12)
- Span and linear independence example (Lineare Algebra II, Serie 1)
- Linear subspaces (Lineare Algebra, Serie 12)
- Basis of a subspace (Lineare Algebra II, Serie 1)
- Introduction to the null space of a matrix (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Null space 2: Calculating the null space of a matrix (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Null Space 3: Relation to linear independence (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Column space of a matrix (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Null space and column space basis (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Dimension of the null space or nullity (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Dimension of the column space or rank (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Showing relation between basis cols and pivot cols
- Linear transformations
- im(T): Image of a transformation
- Preimage and kernel example
- Linear transformation examples: Scaling and reflections
- Linear transformation examples: Rotations in R2
- Rotation in R3 around the x-axis
- Introduction to projections (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Expressing a projection on to a line as a matrix vector product
- Compositions of linear transformations 1
- Compositions of linear transformations 2
- Exploring the solution set of Ax=b
- Deriving a method for determining inverses
- Example of finding matrix inverse
- Formula for 2x2 inverse
- 3x3 determinant (Lineare Algebra I, Serie 9)
- nxn determinant (Lineare Algebra I, Serie 10)
- Determinant when row multiplied by scalar (Lineare Algebra I, Serie 9)
- (correction) scalar muliplication of row (Lineare Algebra I, Serie 9)
- Determinant when row is added (Lineare Algebra I, Serie 9)
- Projections onto subspaces
- A Projection onto a subspace is a linear transformation
- Subspace projection matrix example
- Projection is closest vector in subspace
- Coordinates with respect to a basis (Lineare Algebra II, Serie 5)
- Change of basis matrix (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Invertible change of basis matrix (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Transformation matrix with respect to a basis (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Alternate basis transformation matrix example (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Alternate basis transformation matrix example part 2 (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Changing coordinate systems to help find a transformation matrix (Lineare Algebra II, Serie 6)
- Introduction to orthonormal bases (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Coordinates with respect to orthonormal bases (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Projections onto subspaces with orthonormal bases (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Example using orthogonal change-of-basis matrix to find transformation matrix
- Orthogonal matrices preserve angles and lengths (Lineare Algebra II, Serie 4)
- The Gram-Schmidt process (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Gram-Schmidt process example (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Gram-Schmidt example with 3 basis vectors (Lineare Algebra II, Serie 4)
- Introduction to eigenvalues and eigenvectors (Lineare Algebra II, Serie 2)
- Example solving for the eigenvalues of a 2x2 matrix (Lineare Algebra II, Serie 2)
- Finding eigenvectors and eigenspaces example (Lineare Algebra II, Serie 2)
- Eigenvalues of a 3x3 matrix (Lineare Algebra II, Serie 2)
- Eigenvectors and eigenspaces for a 3x3 matrix (Lineare Algebra II, Serie 2)
- Showing that an eigenbasis makes for good coordinate systems (Lineare Algebra II, Serie 7)
- K. Nipp / D. Stoffer, Lineare Algebra, vdf Hochschulverlag, 5. Auflage (2002),
- K. Meyberg / P. Vachenauer, Höhere Mathematik 1, Springer (2003) (Download per ETH-VPN),
- K. Meyberg / P. Vachenauer, Höhere Mathematik 2, Springer (Download per ETH-VPN).
Videos zur Vorlesung und zu den Übungen
Eine thematisch sortierte Liste von Khan-Videos und eigenen Videos zur Vorlesung und zu den Übungen.
Matrizen
Kreuzprodukt (Vektorprodukt)
Singuläre Matrizen
Linearkombinationen, Span
Lineare Unabhängigkeit
Lineare Unterräume
Kern und Bildraum
Lineare Abbildungen
Lineare Gleichungen
Determinanten
Projektionen
Koordinaten
Orthogonale Basen
Eigenwerte, Eigenvektoren
Installation und Verwendung von Matlab
VPN Installation
VPN ist notwendig, um das IT-Shop-Laufwerk von ausserhalb des ETH-Netzwerks zu mounten, für die Verwendung von MATLAB ist VPN nicht (mehr) notwendig.
Bestellung von MATLAB
Im IT Shop können Sie eine Lizenz für MATLAB beziehen. Melden Sie sich dazu mit Ihren ETH-Mail-Login an. Wenn Sie angemeldet sind, können Sie via "Create Request" --> Software & Licenses --> Order Software Product im Katalog nach "MATLAB" suchen (MATLAB Node TAH R2020a). Wählen Sie Ihr Betriebssystem und bestellen Sie das Produkt. Sie erhalten eine E-Mail mit detaillierten Angaben zur Installation.
Installation von MATLAB
Wenn Sie MATLAB erfolgreich bestellt haben, können Sie es vom IT Shop beziehen. Es wird empfohlen, die Installationsdateien mittels Netzlaufwerkverbindung lokal auf den Computer zu kopieren und die Installation vom Computer aus zu starten:Um die Verbindung mit dem IT-Shop-Laufwerk herzustellen, folgen Sie je nach Ihrem Betriebssystem die Anweisungen hier: https://itshop.ethz.ch/EndUser/KB. Kopieren Sie alle Dateien vom IT-Shop-Laufwerk in einen Ordner in Ihrem Rechner und starten Sie die Installation lokal. Folgen Sie den Anweisungen in der E-Mail vom IT Shop, um die Installation durchzuführen.
Wenn Sie sich mit dem IT Shop-Netzlaufwerk verbinden, müssen Sie den "username" in der Server-Adresse durch Ihren eigenen Benutzernamen ersetzen (z.B. \\software.ethz.ch\username$ --> \\software.ethz.ch\schmidta$). Während der Installation werden Sie einen "Activation Key" brauchen. Um diesen zu finden, klicken Sie auf "Show License" im IT Shop unter "My Products": Sie müssen den "License Key String" verwenden.
Eine Standardinstallation (Typical) benötigt 3-4 Gigabyte. Wollen Sie Speicherplatz sparen, so gehen Sie wie folgt vor: Wählen Sie den Installation Type Custom und wählen Sie alle Produkte bis auf MATLAB selbst ab, Sie können die Produkte bei Bedarf später nachinstallieren.
Verwendung von MATLAB
Die Version von MATLAB, die Sie installiert haben, benötigt keine Verbindung zu einem Lizenzserver. Man kann also offline und ohne aktive VPN-Verbindung arbeiten.
Support
Bei Problemen wenden Sie sich bitte an den Service Desk der Informatikdienste (hilft auch bei allen anderen Informatikproblemen).
Einführung in MATLAB
Hier ist der Link zu unserem Matlab-Tutorial-Video. Als schriftliche Unterlagen empfehlen wir die MATLAB Online Reference Documentation und den MATLAB Primer.