Description de la formation

Der Bachelorstudiengang Computational Sciences befindet sich an der Schnitt­stelle von Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften.

In den Naturwissenschaften entwickeln Forscher*innen neue Theorien und überprüfen diese mittels Experimenten. Solche Experimente können sehr aufwändig, teuer und zeitintensiv sein. Die Möglichkeit, Computersimulationen durchzuführen, hat diese Lage fundamental verändert: Computersimulationen können in vielen Fällen experimentelle Ergebnisse schneller und preisgünstiger vorhersagen oder auch die industrielle Entwicklung beschleunigen.

Der Studiengang Computational Sciences vermittelt die Fähigkeit, moderne Simulationsmethoden in Biologie, Chemie, Informatik, Mathematik oder Physik anzuwenden und zu entwickeln. Das Verstehen des Zusammenspiels von Theorie, Experiment und Simulationsverfahren ist ein zentrales Lernziel. Dabei setzen die Computational Sciences andere Schwerpunkte als die Informatik/Computer Science. Die Computer Science beschäftigt sich mit dem Computer selbst, seiner Hard- und Software. Es wird zum Beispiel Software für Betriebssysteme entwickelt. Für die Computational Sciences steht das Anwenden des Computers auf naturwissenschaftliche Probleme im Vordergrund. In diesem Zusammenhang wird auch Software entwickelt, die jedoch mathematische Gleichungen aus den Naturwissenschaften lösen soll, um physikalische, chemische oder biologische Phänomene zu beschreiben.

Schwerpunkt der Lehre und Forschung

Simulationen beruhen auf mathematischen Modellen der Realität, die in Gleichungen gefasst werden. Die Lösung dieser Gleichungen ist nur dank äusserst rechenintensiver Methoden auf Hochleistungsrechnern möglich. Computersimulationen erlauben so, die Wirklichkeit zu begreifen und Vorhersagen zu treffen.

Der Studiengang wird mit fünf Vertiefungs­richtungen (Majors) angeboten und bereitet damit die Studierenden auf die Problemlösungen in den jeweiligen Fachgebieten vor.

Computational Biology: Die moderne Biologie ist heutzutage eine quantitative Wissenschaft, aus deren Zentrum computergestützte Methoden zur Informationsanalyse, zur Simulation und zur Vorhersage nicht mehr wegzudenken sind. Durch neue experimentelle Methoden, wie etwa der vollständigen Sequenzierung von Genomen entsteht eine Flut an Daten. Mittels rechnergestützter Methoden werden diese Datenmengen in der Computational Biology analysiert, um die zugrundeliegenden Bauprinzipien und Regulationsmechanismen zu entschlüsseln.

Computational Chemistry beschäftigt sich mit Verständnis und Vorhersage der Eigenschaften von chemischen und biologischen Materialien und wie sich diese durch deren Zusammensetzung verändern lassen. Es werden insbesondere die elektronischen und dynamischen Eigenschaften untersucht. Das Gebiet setzt sich auch zum Ziel, chemische und biologische Prozesse auf molekularer Ebene zu verstehen, damit daraus allenfalls gemein gültige Prinzipien abgeleitet werden können. In der Praxis sind diese computergestützten Ansätze besonders in der Entwicklung von Medikamenten und neuen Materialien mit spezifischen Eigenschaften von Bedeutung.

Computational Mathematics: In den Naturwissenschaften, der Technik und der Wirtschaft spielen mathematische Lösungsmethoden eine immer wichtigere Rolle und werden sehr häufig eingesetzt. Computational Mathematics erarbeitet effiziente numerische Lösungsverfahren zur Analyse und Simulation komplexer Sachverhalte. Hochleistungsrechner erlauben es dabei, mathematische Modelle zu berechnen und Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich ein untersuchtes System in Zukunft verhält. Diese neue Ausrichtung bildet eine Verbindung zwischen der traditionellen Mathematikausbildung und den modernen Naturwissenschaften.

Computational Methods: Modellierung, Simulation und Datenanalyse sind gängige wissenschaftliche Ansätze in vielen Forschungsbereichen. Die Kombination aus Theorie und Simulation an Hochleistungsrechnern revolutionierte die Forschung auf breiter Basis. In der Vertiefungsrichtung Computational Methods wird ein breites Methodenspektrum an Informatikgrundalgen wie Algorithmen, Wissenschaftliches Rechnen, Programmierung und Parallelisierung, Mustererkennung und Softwareentwicklung für die unterschiedlichsten Anwendungen verwendet.

Computational Physics: Die Physik beschreibt unsere Welt mittels weniger, fundamentaler Gleichungen. Die Lösung dieser Gleichungen für reale Systeme war früher mit traditionellen Methoden meist nicht möglich. Heute können viele dieser fundamentalen Gleichungen jedoch mittels computergestützter Simulationsmethoden für komplexe Systeme gelöst werden. Computational Physics bildet somit eine Brückenfunktion zwischen den fundamentalen Gleichungen der Physik und unserer realen Welt.

Organisation des Studiums

Der Bachelor ist der erste Studienabschluss vor dem Master. Das Bachelorstudium umfasst insgesamt 180 Kreditpunkte (KP). Alle Studierenden haben ein gemeinsames erstes Studienjahr (Grundstudium). Dieses umfasst 61 KP und soll innerhalb eines Jahres abgeschlossen werden. Falls Kreditpunkte fehlen, kann das Aufbaustudium unter dem Vorbehalt begonnen werden, dass die fehlenden Kreditpunkte innerhalb eines Jahres erworben oder anerkannt werden.

Danach wählen die Studierenden eine der folgenden Vertiefungsrichtungen (Majors): Computational Biology, Computational Chemistry, Computational Mathematics, Computational Methods oder Computational Physics.

Plan de la formation

Ein Kreditpunkt (KP) ECTS entspricht ungefähr 30 Arbeitsstunden.

Combinaison des branches

Die Studiengänge der Phil.-Nat. Fakultät sind grundsätzlich Monostudiengänge mit Vertiefungsmöglichkeiten und einem Wahlbereich. Computational Sciences wird als Monostudiengang angeboten. Eine Kombination mit einem anderen Fach ist nicht möglich.

Stages

Sprachaufenthalte und Praktika können in das Studium eingebaut werden. Dabei entscheidet die Unterrichtskommission Computational Sciences, inwiefern diese Aktivitäten zum Studium angerechnet werden können. Bei Fragen kann die Studiengangskoordination kontaktiert werden.