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    Vorlesung mit Übung (1+1) im Wintersemester 2023/24.

    Vorlesung: Freitag 9:15-10:00, OSZ H6, Campus Riedberg. 

    Präsenz-Übung: Freitag 8:30-9:15, OSZ H6, Campus Riedberg. Der Beginn ist um 8:15. Am Freitag 20. Oktober finden zwei Stunden Vorlesung statt (von 8-10).

    Dozentin: Prof. Dr. Noemi Kurt


    Leistungsnachweis (Klausur): Freitag 16. Februar 2024, von 10-12 Uhr am Campus Riedberg (Präsenzklausur) Raum N/B1. Beginn um 10:00 s.t. Anmeldezeitraum für die Klausur: 29. 1. bis 11.2. 2024. Elektronische Anmeldung: Prüfungsnummer 25123.

    Anmeldung zur Vorlesung: Bitte melden Sie sich für die Erfassung Ihrer Teilnahme an der Veranstaltung durch das Prüfungsamt des FB14 über LSF/QIS an. Die verbindliche Anmeldung zur Veranstaltung ist unbedingt erforderlich für alle, die später an Klausuren teilnehmen möchten. Anmeldefrist (verbindlich!): 16.10. bis 19.11.2023, Prüfungsnummer 25188.

    Voraussetzungen/Organisatorische: Die Vorlesung mit Übungen wendet sich an Studierende der Pharmazie im ersten Semester. Für den Studiengang Staatsexamen in Pharmazie handelt es sich bei Vorlesung und Übungen um eine Pflichtveranstaltung entsprechend Anlage 1 (zu § 2 Abs. 2) der Approbationsordnung für Apotheker von 2000. Infolgedessen sind Besuch der Vorlesung, Teilnahme an den Übungen und Erwerb des zugehörigen Übungsscheins obligatorisch. 

    Der Übungsschein wird erteilt, wenn mindestens 60% der Online-Tests bearbeitet wurden (siehe unten), sowie die Abschlussklausur mit mindestens ausreichend bewertet wird.

    Inhalt und Material: Die Vorlesung folgt in weiten Teilen dem Skript von Dr. Peter Bauer, es wird aber auch Abweichungen geben. Folien und Übungsblätter zur Vorlesung werden laufend weiter unten in den Wochenabschnitten veröffentlicht. Die Hausaufgabenblätter sollen sorgfältig bearbeitet werden, und werden in der Übungsstunde besprochen. Zusätzlich gibt es wöchentlich Online-Tests mit einfachen Wiederholungsaufgaben zum Stoff der Vorlesung und teilweise zum Schulstoff. 
    Der Inhalt umfasst eine Auffrischung von Rechentechniken, Funktionen, Differential- und Integralrechnung und eine Einführung in statistische Methoden.

    Für eine Auffrischung und Wiederholung von Schulkenntnissen wird der Online Brückenkurs Mathematik (OMB) empfohlen. Der OMB dient der Auffrischung mathematischer Grundkenntnisse (Schulmathematik) von einfachen Rechnungen und Rechentechniken bis hin zu Themen wie Logarithmen, Differentialrechnung, Integralrechnung und komplexen Zahlen.

    Mathezentrum: Eine Möglichkeit zu Nachfragen bei und Klärung von mathematischen Fragen bietet das Mathezentrum am Riedberg,
    https://www.starkerstart.uni-frankfurt.de/56048655/Mathematikzentrum

    Empfohlene Literatur: 
    • Martin Bultmann: Mathematik und Statistik für Pharmazeuten. 2., überarbeitete Auflage, Govi-Verlag 2012
    • Gerhard Keller: Mathematik in den Life Sciences. Verlag Eugen Ulmer, UTB 3493, Stuttgart 2011
    • Hans-Heinrich Körle und Richard Hirsch: Elemente der Mathematik für Pharmazeuten. Womit ein Pharmazeut rechnen muß. vieweg studium Basiswissen, Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft, Braunschweig/Wiesbaden 1996
    • Hans H. Storrer: Einführung in die mathematische Behandlung der Naturwissenschaften I, II. Birkhäuser, Basel 2002, 1995
    • Herbert Vogt: Grundkurs Mathematik für Biologen. B.G. Teubner, Stuttgart 1994, ISBN 3519120658
    • Edgar Wawra, Gertrude Pischek und Ernst Müllner:  Chemie berechnen. Ein Lehrbuch für Mediziner und Naturwissenschaftler. 4. Auflage, Facultas, Stuttgart 2009

    Eine kompakte Zusammenfassung der relevanten Themen der Schulmathematik geben

  • 16 October - 22 October

    Diese Woche zwei Stunden Vorlesung

    Vorlesungsstoff: Wiederholung Prozentrechnung; Massenanteile, Verdünnen und Konzentrieren, Mischungsrechnung.

  • 23 October - 29 October

    Vorlesungsstoff: Mischungsrechnung; Funktionen: Grundbegriffe, Kehrwert, Betrag; lineare Funktionen, Potenzfunktion.

  • 30 October - 5 November

    Vorlesungsstoff: wichtige Funktionstypen (linear, Potenzfunktionen, Logarithmus, Exponentialfunktion); Umkehrfunktion und Verknüpfung von Funktionen

  • 6 November - 12 November

    Vorlesungsstoff: Wurzelfunktionen, Betragsfunktion, Umkehrfunktion; Exponentielles Wachstum- und Zerfallsgesetz, 

  • 13 November - 19 November

    Vorlesungsstoff: logarithmische Skalen und Transformationen, Wachstumsprozesse, Trigonometrische Funktionen; Grenzwerte von Funktionen, 

  • 20 November - 26 November

    Vorlesungsstoff: Stetigkeit und Differenzierbarkeit, Ableitung, Ableitungsregeln

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      Übungsblatt 6 File

      Hinweis: Blatt 6 muss erst bis zum 8. Dezember bearbeitet werden, da der Stoff noch nicht in der Vorlesung behandelt wurde.

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      Online-Test 6 Quiz

      Hinweis: Der Stoff zu Aufgabe 3 wurde noch nicht komplett behandelt. Die Aufgabe 3 wird deshalb nächste Woche noch einmal ins Quiz aufgenommen.

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      Folien VL6 File

  • 27 November - 3 December

    Vorlesungsstoff: Ableitung und Ableitungsregeln; Extremwerte von Funktionen, Kurvendiskussion

  • 4 December - 10 December

    Vorlesungsstoff: Extremwerte, Funktionen von mehreren Variablen, partielle Ableitungen; Differentialgleichungen

  • 11 December - 17 December

    Vorlesung wegen Krankheit ausgefallen. Zu Übungsblatt 8 gibt es nun Musterlösungen (siehe oben in der Vorwoche).

  • 18 December - 24 December

    Wichtiger Hinweis: Aufgrund der Weihnachtsferien findet die Vorlesung und Übung vom 22. Dezember nicht in Präsenz statt, stattdessen wird ein Video zur Verfügung gestellt.

    Vorlesungsstoff: Differentialgleichungen, wichtige Typen und ihre Lösungen; Daten und ihre Darstellung 

  • 8 January - 14 January

    Diese Woche: Zwischentest. Dieser dient Ihnen als Rückmeldung zu Ihrem Leistungsstand und als Vorbereitung auf die Klausur. Die Teilnahme ist freiwillig, aber dringend empfohlen.

  • 15 January - 21 January

    Vorlesungsstoff: Kenngrößen von Daten (Stichprobenmittel, Stichprobenvarianz), Normalverteilung und Standardfehler

  • 22 January - 28 January

    Vorlesungsstoff: Wahrscheinlichkeiten und Häufigkeiten, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Satz von Bayes

  • 29 January - 4 February

    Vorlesungsstoff: Unabhängigkeit und Korrelation, lineare Regression

  • 5 February - 11 February

    Vorlesungsstoff: Grundprinzipien der beurteilenden Statistik, p-Werte, Hypothesentests