MLU
INF.06520.01 - Modellierung mit Abstrakten Datentypen und Logik (Complete module description)
Original version English
INF.06520.01 5 CP
Module label Modellierung mit Abstrakten Datentypen und Logik
Module code INF.06520.01
Semester of first implementation
Faculty/Institute Institut für Informatik
Module used in courses of study / semesters
  • Bioinformatik (180 LP) (Bachelor) > Bioinformatik Bioinformatik180, Version of accreditation valid from SS 2021 > Informatik (mindestens 10 LP)
  • Bioinformatik (180 LP) (Bachelor) > Bioinformatik Bioinformatik180, Version of accreditation (WS 2016/17 - SS 2018) > Informatik
  • Bioinformatik (180 LP) (Bachelor) > Bioinformatik Bioinformatik180, Version of accreditation (WS 2018/19 - WS 2022/23) > Informatik
Responsible person for this module
Further responsible persons
Prof. Dr. Wolf Zimmermann
Prerequisites
Skills to be acquired in this module
Modellieren von IT-Systemen ist eine zentrale Tätigkeit bei der Konstruktion von ITSystemen
aller Art. Mit Modellen möchte man erreichen, dass bereits vor der Umsetzung
in Programme oder Hardware ein Verständnis für die Funktionsweise, Struktur und
Eigenschaften des IT-Systems entsteht. Insbesondere bei sicherheitskritischen ITSystemen
wie beispielsweise im Automobil, Flugzeug oder Medizintechnik ist eine
Überprüfung der Systemeigenschaften auf Modellebene notwendig. Um unerwünschte
Eigenschaften auszuschließen ist ein formaler Nachweis (Validerung) und sehr sorgfältiges
Arbeiten erforderlich. Aus diesem Grund basieren die Modellierungstechniken meist
auf mathematischen Grundlagen wie Mengentheorie, Abstrakten Datentypen und Logik. Schwerpunkt in diesem Modul sind Abstrakte Datentypen und Logik.
  • Förderung des logischen Denkens und Abstraktionsvermögens
  • Verständnis für Validierung, Üben von Beweistechniken
  • Verständnis für abstrakte Zusammenhänge, Kenntnis grundlegender mathematischer
Methoden, Fähigkeit zum logischen Denken
  • Anwendung verschiedener Problemlösestrategien und Beweisverfahren
  • Kenntnisse und Verständnis über die Grundkonzepte der Modellierung
  • Fähigkeiten einfacher Modelle mit Hilfe von Kalkülen zu validieren
Module contents
Dieses Modul vermittelt die grundsätzlichen Denk- und Herangehensweisen der Informatik.
Fundamental ist die Trennung zwischen Syntax und Semantik. Während Modelle und
Programme in einer formalen Notation entwickelt werden, muss hinter dieser eine
Semantik stecken. Validierungen von Eigenschaften von Modellen erfolgen jedoch in
der formalen Notation. Deshalb müssen die Validierungstechniken bzgl. der Semantik
gerechtfertigt werden. Semantische Modelle sind meist mathematische Modelle, so dass
deren Grundlagen behandelt werden müssen. Nach einer Einführung in die grundlegenden
Begrifflichkeiten und Denkweisen der Informatik und Modellierung werden nacheinander
Modellierungstechniken behandelt: Algebren und Abstrakte Datentypen, Logik. Dabei wird jeweils die Modellierung an Hand von Beispielen aus der Praxis eingeführt, deren Theoretische Grundlagen diskutiert und anschließend gezeigt, wie diese zu Validierungsmöglichkeiten für die Modelle führen. Das Modul schließt mit einer der heute gebräuchlichsten Modellierungstechniken, den UMLKlassendiagrammen ab, die letztendlich die im Modul erlernten Modellierungstechniken
einsetzten. Im Einzelnen werden die folgenden Themenbereiche behandelt:
1. Modellierung technischer Systeme: Mealy-Automaten, Moore-Automaten, Petri-Netze, Lebendigkeit, Sicherheit
2. Abstrakte Datentypen: Terme und Signaturen, Algebren, Homomorphiesatz, Strukturelle
Induktion, Termersetzungssystem
3. Logik: Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Kalküle, Korrektheit und Vollständigkeit, Konsistenz,
Spezifikation mit Vor- und Nachbedingungen
4. Objekt-Orientiertes Modellieren: UML Klassendiagramme, UML Objektdiagramme,
Klasseninvarianten, Verträge
Forms of instruction Lecture (2 SWS)
Exercises (2 SWS)
Course
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester Semester
Module frequency jedes Sommersemester
Module capacity unlimited
Time of examination
Credit points 5 CP
Share on module final degree Course 1: %; Course 2: %; Course 3: %.
Share of module grade on the course of study's final grade 1
Module course label Course type Course title SWS Workload of compulsory attendance Workload of preparation / homework etc Workload of independent learning Workload (examination and preparation) Sum workload
Course 1 Lecture Vorlesung 2 0
Course 2 Exercises Übung 2 0
Course 3 Course Selbststudium und Prüfungsvorbereitung 0
Workload by module 150 150
Total module workload 150
Examination Exam prerequisites Type of examination
Course 1
Course 2
Course 3
Final exam of module
Mindestens 50% der Punkte aus den Übungsaufgaben, Bearbeitung aller Pflichtaufgaben, sowie mindestens 25% der Punkte pro Übungsblatt
Klausur oder mündliche Prüfung
Exam repetition information
Prerequisites and conditions Prerequisites Frequency Compulsory attendance Share on module grade in percent
Course 1 Summer semester No %
Course 2 Summer semester No %
Course 3 Summer semester No %