Modellbildung und Simulation sind ein sehr breites Gebiet, von mathematischen und informatischen Grundlagen über allgemeinen Einsatz bis zu speziellen Anwendungen; eine Interessenauswahl ist daher sinnvoll. Die mathematische Modellbildung sucht immer noch eine korrekte Beschreibung von hybriden Modellen – ODEs/PDEs gekoppelt mit State Event Modellen, verbunden mit der Problematik der Concurrent Events. In mechatronischen Modellen verbunden mit Netzwerkmodellen konkurrieren Netzwerkanalyse und dynamische Auflösung – nun zu finden im Bereich der Cyber-Physical Systems.

Modellbildung in der Physiologie kommt einerseits mit klassischen Modellen aus, andererseits erfordern spezielle Regelungskonzepte die Integration von diskreten Elementen; und Reverse Modelling basierend auf nicht-invasiven physiologischen Messwerten ermöglicht die Bestimmung von Gesundheitsparametern. Agenten-basierte Modelle erscheinen als rein diskrete Strukturen, erlauben aber einen interessanten Zugang über approximierende stochastische PDEs. Und charmant sind "exotische" Anwendungen: Modellbildung und Simulation in (experimenteller) Archäologie, im Kunstbereich (Malerei, Poesie).

Und nicht zu vergessen ist die Lehre, ohne die Forschung ins Leere läuft: Modellbildung und Simulation sind Basis für E-Learning und Web-Lehre, vom Auffrischungskurs Mathematik für sehr viele Studierende bis zu Lehr-, Lern- und Projektmodulen via Web-Simulationssysteme für Ausbildung auf höherer Ebene. Modellbildung und Simulation sind ein spannendes Gebiet – sie bieten für Lehrende und Lernende eine Fülle von Gestaltungsmöglichkeiten.