phy341 - Advanced Subject-Specific Module I (Course overview)

phy341 - Advanced Subject-Specific Module I (Course overview)

Institute of Physics 9 KP
Module components Semester courses Summer semester 2024 Examination
Lecture
  • No access 5.04.008 - Kolloquium zu aktuellen Themen der Experimentalphysik Show lecturers
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Christoph Lienau
    • Dr. Antonietta De Sio

    Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 03/04/24)
  • No access 5.04.1001 - Introduction to High-Performance Computing Show lecturers
    • Stefan Harfst

    Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 03/04/24)
  • No access 5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication Show lecturers
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller

    Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 04/04/24)
    Dates on Wednesday, 14.08.2024 09:00 - 14:00, Thursday, 15.08.2024 09:00 - 18:00, Tuesday, 22.10.2024 09:00 - 16:00, Wednesday, 23.10.2024 09:00 - 13:00
    Course topics: - Information processing in the brain, neurons, receptive fields - Simple classification models, the perceptron, linear discriminant analysis, regression approach to classification - Generative approaches, k-nearest neighbour classification, Bayes equation - Model selection and cross-validation - Logistic regression, binary cross-entropy loss function, gradient descent - Gradient descent optimization and regularization, multi-layer perceptron and error backpropagation - Convolutional networks, deep neural networks, receptive fields in deep netoworks - Reinforcement learning - Sequence modeling, speech recognition, markov chains, hidden markov model (HMMs) - Transformer deep networks, large language models (LLMs), from HMMs to LLMs - Information theory, measuring information, entropy - Information theory continued, entropy bound for coding, compression The course language is English or German, with English used by default and German used in case of only German native language speakers taking the course.
  • No access 5.04.4023 - Bildgebende Verfahren in der Medizin Show lecturers
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Volker Hohmann, Dipl.-Phys.

    Wednesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 03/04/24), Location: W02 1-143
    Dates on Monday, 01.07.2024 08:00 - 10:00, Wednesday, 10.07.2024 09:00 - 11:00, Location: W01 0-011, W01 0-015
    Die Studierenden erlernen die physikalischen Grundlagen und die Funktionsweise der wichtigsten bildgebenden Verfahren in der Medizin zur Abbildung biologischer Strukturen und Prozesse, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der biomedizinischen Physik. Inhalt: Überblick über Verfahren der medizinischen Bildgebung ("ionisierende / nicht-ionisierende" Verfahren, anatomische / funktionelle Bildgebung); Physikalischen Grundlagen (Abbildungsprinzipien, Prinzipien der Kontrastbildung, Mathematische Grundlagen der Tomographie); Einführung in Computertomographie (CT); Nuklearmedizin (Single Photon- und Positronen-Emissionstomographie (SPECT/PET)); Ultraschall; Magnetresonanztomographie (MRT); funktionelle MRT, Elektro- und Magnetoencephalographie (EEG/MEG); Medizinische Anwendungen, mögliche Nebenwirkungen, relative Vor- und Nachteile; Forschungsanwendungen
  • No access 5.04.4027 - Sprachverarbeitung Show lecturers
    • Prof. Dr. Bernd Meyer

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24)
    In dieser Vorlesung werden Inhalte der menschlichen und maschinellen Sprachverarbeitung behandelt. Das Themenspektrum reicht dabei von technischen Lösungen zur Erkennung oder Kompression von Sprachsignalen bis zu neurophysiologischen Themen, z.B. die kortikale Repräsentation von Sprache. Unter anderem werden folgende Fragen untersucht: - Wie funktioniert die menschliche Spracherzeugung? - Welche Methoden sind zur automatischen Sprachverarbeitung wichtig? - Wie kann man effektiv Sprachsignale darstellen (z.B. zur effektiven Übermittlung nötig)? - Was wissen über Sprachwahrnehmung beim Menschen, insbesondere mit Hinblick auf Neurophysiologie? Es handelt sich um eine integrierte Veranstaltung, in der sich Vorlesungs- und Übungselemente abwechseln. Teilnehmer sollen optimalerweise einen Rechner dabei haben, um das Erlernte nachzuvollziehen, Algorithmen selbst anzuwenden und teilweise selbst zu implementieren.
  • No access 5.04.4043 - Tieftemperaturphysik und Supraleitung Show lecturers
    • Prof. Dr. Achim Kittel

    Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 04/04/24)
  • No access 5.04.4065 - Advanced Wind Energy Meteorology Show lecturers
    • Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
  • No access 5.04.4072 - Computational Fluid Dynamics I Show lecturers
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Dr. Hassan Kassem

    Tuesday: 12:00 - 16:00, weekly (from 02/04/24)
    Dates on Tuesday, 02.07.2024 12:00 - 16:00, Thursday, 25.07.2024 09:00 - 15:00
    Deeper understanding of the fundamental equations of fluid dynamics. Overview of numerical methods for the solution of the fundamental equations of fluid dynamics. Confrontation with complex problems in fluiddynamics. To become acquainted with different, widely used CFD models that are used to study complex problems in fluid dynamics. Ability to apply these CFD models to certain defined problems and to critically evaluate the results of numerical models. Content: CFD I: The Navier-Stokes equations, introduction to numerical methods, finite- differences, finite-volume methods, linear equation systems, turbulent flows, incompressible flows, compressible flows, efficiency and accuracy
  • No access 5.04.4074 - Computational Fluid Dynamics II Show lecturers
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Dr. Hassan Kassem

    Tuesday: 12:00 - 16:00, weekly (from 21/05/24)
    Deeper understanding of the fundamental equations of fluid dynamics. Overview of numerical methods for the solution of the fundamental equations of fluid dynamics. Confrontation with complex problems in fluiddynamics. To become acquainted with different, widely used CFD models that are used to study complex problems in fluid dynamics. Ability to apply these CFD models to certain defined problems and to critically evaluate the results of numerical models. Content: CFD II: RANS, URANS, LES, DNS, filtering / averaging of Navier- Stokes equations, Introduction to different CFD models, Application of these CFD models to defined problems from rotor aerodynamics and the atmospheric boundary layer. Lehrsprache: "This course will be held in English. If no international students should participate, the course language can also be switched to German."
  • No access 5.04.4081 a - Nano-Optics II Show lecturers
    • Prof. Dr. Christoph Lienau

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    Aufbauend auf der Vorlesung Nano-Optik I werden den Studierenden werden vertiefte Kenntnisse im Bereich der Optik mit dem Schwerpunkt der Optik nanoskopischer Strukturen vermittelt. Dabei wird ein besonderer Schwerpunkt auf die neuen Phänomene, die im Rahmen einer quantenmechanischen Beschreibung von Materie und/oder Licht auftreten. Die Studierenden werden mit den bei der Wechselwirkung von Licht und Materie auftretenden Energie- und Ladungstransportphänomen und der lichtinduzierten Dynamik von in offenen Quantensystemen vertraut gemacht. Die aktuellen Forschungsergebnissen auf diesem Gebiet werden diskutiert und die Studierenden erwerben Fertigkeiten zum selbständigen Umgang mit entsprechender Fachliteratur. Sie erlangen Kompetenzen zur wissenschaftlichen Analyse komplexer physikalischer Sachverhalte sowie zur selbständigen Einordnung neuer Forschungsergebnisse einschließlich ihrer gesellschaftspolitischen Bedeutung
  • No access 5.04.4200 - Phasenübergänge und kritische Phänomene Show lecturers
    • Prof. Dr. Andreas Engel

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24), Location: W02 3-349, W02 2-216
    Phasenübergänge sind allgegenwärtig in der Natur und sogar auch in technischen Systemen oder gesellschaftlichen Gruppen. Beispiele sind das Verdampfen von Wasser, der Verlust der Magnetisierung eines Magneten bei Erhitzung, Verlust der Stabilität eines elektrischen Netzwerks von regenerativen Energieerzeugern oder plötzliche Ausbreitung von Krankheiten. In diesem Seminar werden Grundlagen der Phasenübergänge dargestellt, Methoden zu Ihrer Analyse erklärt und Beispiele für Phasenübergänge in Natur und Modellsystemen untersucht. Themenstichpunkte: Einführung in Phasenübergänge, Ordnungsparameter, kritische Exponenten, Universalität, Renormalisierung, finite-size scaling, Computersimulationen, Perkolation, negative-weight percolation, Ising Modell, Spingläser, Zufallsfeldsysteme, Optimierungsprobleme, Netzwerke, Krankheitsausbreitung, dynamische Phasenübergänge, Gläser.
  • No access 5.04.4215 - Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Show lecturers
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 04/04/24), Location: V03 0-D001, V03 0-C003
    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.
  • No access 5.04.4221 - Grundkurs im Strahlenschutz mit Praktikum Show lecturers
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Heiner von Boetticher

    The course times are not decided yet.
    Die Studierenden erlangen grundlegende Kenntnisse im Gebiet des Strahlenschutzes. Sie erwerben Fähigkeiten der Bewertung von zivilisatorischen und natürlichen Strahlenexpositionen und deren Vergleich mit Anwendungen in der Medizin. Sie erweitern ihre Kompetenzen im Bereich der Präsentationstechnik durch die Betreuung von kleinen Praktikumsversuchen zum Strahlenschutz. Inhalt: Strahlenphysik, Grundlagen der Dosimetrie, Strahlenschutzgrundsätze, Strahlenschutzverordnung, Natürliche und zivilisatorische Strahlenbelastung, Praktikum im Bereich der Strahlenschutzmesstechnik
  • No access 5.04.4234 - Wind Physics Measurement Project Show lecturers
    • Prof. Dr. Martin Kühn
    • Matthias Wächter
    • Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.
    • Dr.-Ing. Ignace Ransquin

    Monday: 12:00 - 14:00, weekly (from 08/04/24)
    Case study like problems based on real wind data will be solved on at least four important aspects in wind physics. The course will comprise lectures and assignments as well as self-contained work in groups of 3 persons. The content consist of the following four main topics, following the chronological order of the work process: Data handling: - measurements - measurement technology - handling of wind data - assessment of measurement artefacts in wind data - preparation of wind data for further processing Energy Meteorology: - geographical distribution of winds - wind regimes on different time and length scales - vertical wind profile - distribution of wind speed - differences between onshore and offshore conditions. Measure – Correlate – Predict (MCP): - averaging of wind data - bin-wise averaging of wind data - long term correlation and long term correction of wind data - sources of long term wind data. LIDAR (Light detection and ranging): - analyses and conversion of data from LIDAR measurements
  • No access 5.04.4235 - Design of Wind Energy Systems Show lecturers
    • Prof. Dr. Martin Kühn
    • David Onnen
    • Daniel Ribnitzky

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 02/04/24), Location: W01 0-008 (Rechnerraum)
    Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 04/04/24), Location: W02 1-148
    The students attending the course will have the possibility to expand and sharpen of their knowledge about wind turbine design from the basic courses. The lectures include topics covering the whole spectrum from early design phase to the operation of a wind turbine. Students will learn in exercises how to calculate and evaluate design aspects of wind energy converters. At the end of the lecture, they should be able to: + estimate the site specific energy yield, + calculate the aerodynamics of wind turbines using the blade element momentum theory, + model wind fields to obtain specific design situations for wind turbines, + estimate the influence of dynamics of a wind turbine, especially in the context of fatigue loads, + transfer their knowledge to more complex topics such as simulation and measurements of dynamic loads, + assess economic aspects of wind turbines. Introduction to industrial wind turbine design, + rotor aerodynamics and Blade Element Momentum (BEM) theory, + dynamic loading and system dynamics, + wind field modelling for fatigue and extreme event loading, + design loads and design aspects of onshore wind turbines, + simulation and measurements of dynamic loads, + design of offshore wind turbines.
  • No access 5.04.4243 b - Python Programming in Energy Science Show lecturers
    • Balthazar Arnoldus Maria Sengers
    • Dr. Hassan Kassem
    • Lukas Vollmer
    • Dr. Martin Dörenkämper
    • Dr. Jonas Schmidt

    Wednesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 03/04/24)
    Dates on Wednesday, 26.06.2024 08:15 - 11:15
    We teach you from scratch how the Python programming language works and how you can use it as a scientist. Basic knowledge about general programming concepts are expected (variables; data types such as integers, floats, strings; functions with and w/o return values; arrays; for and while loops). The course will be in English.
  • No access 5.04.4244 - Einführung in die Rastersondenmethoden / Introduction into Scanning Tunneling Microscopy Show lecturers
    • Prof. Dr. Niklas Nilius

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    Rastertunnel- und Rasterkraftmikroskopie liefern seit 25 Jahren faszinierende Einblicke in die atomare Welt von Oberflächen. In der Veranstaltung wird eine umfassende Einführung in die physikalischen Grundlagen und die Funktionsweise dieser Messmethoden vermittelt. Zusätzlich sollen die vielfältigen Anwendungsgebiete beider Techniken als Ausgangspunkt dienen, mit verschiedenen Phänomenen der Oberflächenphysik vertraut zu werden. Die Studierenden erhalten einen Einblick in die strukturellen und elektronischen Eigenschaften von Oberflächen, in das Bindungsverhalten von Molekülen und Atomen, in magnetische und optische Prozesse an Oberflächen, jeweils untersucht auf einer atomaren Größenskala. Viele der vorgestellten Effekte werden mit Hilfe der Originalliteratur diskutiert, um den Umgang mit englischsprachigen Fachzeitschriften zu erleichtern. Inhalte: Einführung in Rastertunnel- und Rasterkraftmikroskopie, Aufbau von Festkörperoberflächen, Adsorption an Oberflächen, Elektronische, magnetische und optische Eigenschaften von Oberflächen, atomare Manipulation
  • No access 5.04.4254b - Differentialgeometrie für Physik II Show lecturers
    • Dr. rer. nat. Manuel Hohmann

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    Die Vorlesung vermittelt weiterführende Kenntnisse auf dem Gebiet der Differentialgeometrie. Neben den fortgeschrittenen geometrischen Begriffen wie Finsler-Geometrie, Cartan-Geometrie, Spin-Struktur, werden insbesondere die Anwendungen dieser und anderer geometrischer Strukturen, die aus der Einführung in die Differentialgeometrie bekannt sind, in der theoretischen Physik erläutert. Zu diesen Anwendungen gehören Lagrange- und Hamilton-Theorie sowie Eichtheorie.
  • No access 5.04.4258 - Basics of radiation treatment planning Show lecturers
    • Dr. Daniela Eulenstein
    • Prof. Dr. Björn Poppe

    Friday: 12:00 - 14:00, weekly (from 05/04/24)
    Dates on Saturday, 20.04.2024, Saturday, 25.05.2024 08:00 - 13:00, Friday, 12.07.2024 12:00 - 14:00
    Radiotherapy is a medical domain characterized by close cooperation between physics and medicine. In the vast majority of cases, patients are irradiated with a linear accelerator. The goal here is to irradiate the target region as precisely as possible and to affect as little surrounding tissue as possible. Each patient receives an individual treatment plan. The process by which the linear accelerator is configured for the radiation treatment is called radiation treatment planning. The aim of the module is to provide students with a basic understanding of the theoretical principles of radiation treatment planning as well as to demonstrate different treatment planning techniques using practical examples. The module includes 8 lectures and 2 practical sessions. The practical sessions take place at Saturdays.
  • No access 5.04.4460 - Einführung in die nichtlineare Optik / Introduction to nonlinear optics Show lecturers
    • Dr. Antonietta De Sio

    Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 05/04/24)
    Acquire in-depth knowledge in the field of nonlinear optics, fundamentals and selected effects of nonlinear optics. The students will acquire knowledge in nonlinear optics and deepen their understanding of general optics. They will get to know fundamental nonlinear optical effects and their applications as well as the fundamental light-matter interaction that enable them. Specific competence goals are understanding and describing the effect of basic nonlinear optical phenomena in terms of the optical susceptibility, fundamental second-order and third-order nonlinear optical effects. Aneignen vertiefter Kenntnisse auf dem Gebiet der nichtlinearen Optik, Grundlagen und ausgewählte Effekte der nichtlinearen Optik. Die Studierenden werden Kenntnisse in der nichtlinearen Optik erwerben und ihr Verständnis für die allgemeine Optik vertiefen. Sie werden nichtlineare optische Effekte und deren Anwendungen sowie die grundlegende Licht-Materie Wechselwirkung kennenlernen. Spezifische Ziele sind: Verständnis und Beschreibung grundlegender nichtlinearer optischer Phänomene im Hinblick auf die optische Suszeptibilität, grundlegender nichtlinearer optischer Effekte zweiter und dritter Ordnung.
  • No access 5.04.4523 - Fortgeschrittene Computerphysik Show lecturers
    • Prof. Dr. Alexander Hartmann

    Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 03/04/24), Location: W02 3-349
    Dates on Tuesday, 07.05.2024, Tuesday, 02.07.2024 14:00 - 18:00, Location: W02 2-249
    Effiziente Monte Carlo Algorithmen, Clusteralgorithmen, Optimierungsalgorithmen, Phasenübergänge in Optimierungsproblemen, Clusteranalyse, Algorithmen für Netzwerke, fortgeschrittenes Finite-Size Scaling, Quanten-Monte Carlo, Neuronale Netze
  • No access 5.04.4528 - Computational Biophysics Show lecturers
    • Prof. Dr. Ilia Solov'yov

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    The course will explore physical models and computational approaches used for the simulations of macromolecular systems. A mixture of lectures and hands-on tutorials will serve to provide a roadmap for setting investigations of macro-molecular structure and dynamics at the atomic level of detail. The course is based on practical exercises with the biophysical programs NAMD and VMD. In particular, the case studies of various biological systems will be discussed. Relevant physical concepts, mathematical techniques, and computational methods will be introduced, including force fields and algorithms used in molecular modeling and molecular dynamics on parallel computers
  • No access 5.04.4532 - Periodisch zeitabhängige Quantensysteme Show lecturers
    • Prof. Dr. Martin Holthaus

    Monday: 12:00 - 14:00, weekly (from 08/04/24)
  • No access 5.04.4589 - Angewandte Psychophysik II: Anwendungen im Sound Design / Applied Psychophysics II: Applications in sound design Show lecturers
    • Prof. Dr. Steven van de Par
    • Stephan Töpken

    Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 03/04/24), Location: W04 1-172
    Dates on Friday, 12.07.2024 10:00 - 11:00, Location: W01 0-006
    Psychoakustische Bewertungs- und Analysemethoden für Untersuchungen der Geräuschqualität und für Sound Design. Messmethoden und Skalen. Überschwellige Empfindungsgrößen wie Tonhaltigkeit, Rauigkeit und Lautheit inklusive Modellierung. geräuschbewertungen und Lästigkeit. Kontextvariablen, Berechnungsmethoden und Subjektivurteile.
  • No access 5.04.4642 - Medical Radiation Physics / Medizinische Strahlenphysik Show lecturers
    • PD Dr. Hui Khee Looe
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Karl-Joachim Doerner

    Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 04/04/24)
    Dates on Friday, 09.08.2024 14:00 - 16:00
    The course covers from the fundamental to the advanced topics of medical radiation physics. The participants will gain deep understanding on the underlying physics essential for the safe application of ionizing radiations in the medicine for therapeutic purposes.
  • No access 5.04.4685 - Light-Matter Coupling of Semiconductor Nanostructures Show lecturers
    • Dr. rer. nat. Martin Esmann

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24), Location: W02 1-146, W04 1-162
    Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 04/04/24), Location: W02 1-122
    Die Studierenden wiederholen und vertiefen fundamentale Aspekte der Licht-Materie Wechselwirkung. Sie erwerben darauf aufbauend ein erweitertes Verständnis von Vielteilchen-anregungen (z.B. Exzitonen) in nanostrukturierter Materie. Die Studierenden lernen experimentelle und theoretische Werkzeuge kennen, um die Kopplung von optischen Anregungen an magnetische und mechanische Freiheitsgrade (Phononen, Opto-mechanik) zu beschreiben. Die Kopplung von Licht und Materie in Mikrokavitäten wird tiefgehend diskutiert. Hierbei erlernen die Studierenden Konzepte wie die normale Modenkopplung, die Thermalisierung von Quasiteilchen sowie deren Kopplung an mechanische Freiheitsgrade.
  • No access 5.04.4883 - Chaos, catastrophes, and fractals Show lecturers
    • Dr. rer. nat. Jan Friedrich

    Monday: 08:00 - 10:00, weekly (from 08/04/24)
    The goal of this lecture is to get acquainted with prevalent concepts for dynamic systems. Particular emphasis lies on the interpretation of certain non-linear deterministic systems with respect to their fixed points (stationary or equilibrium solutions) as well as their sensitivity with respect to initial conditions (characterization via Lyapunov exponents). The evolution of fixed point leads to the catastrophe theory. The time evolution of non-stationary and non-linear system leads to chaos. Different routes to chaotic regimes will be discussed and put into the context of applications such as coupled generators in wind energy systems. The concept of fractal measures will be discussed at selected examples (Cantor set, Koch curves, etc.), which serves for the characterisation of chaotic attractors but also for fractal geometries like boarder lines, surfaces, turbulence or boundaries of basins of attraction. Ziel dieser Vorlesung ist es, gängige Konzepte für dynamische Systeme kennenzulernen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Interpretation bestimmter nichtlinearer deterministischer Systeme hinsichtlich ihrer Fixpunkte (stationäre oder Gleichgewichtslösungen) sowie ihrer Empfindlichkeit gegenüber Anfangsbedingungen (Charakterisierung über Ljapunov-Exponenten). Die Entwicklung von Fixpunkten führt zur Katastrophentheorie. Die zeitliche Entwicklung von nicht-stationären und nicht-linearen Systemen führt zum Chaos. Verschiedene Wege zu chaotischen Regimen werden diskutiert und in den Kontext von Anwendungen gestellt (z. B. gekoppelte Generatoren in Windenergieanlagen). An ausgewählten Beispielen (Cantor-Menge, Koch-Kurven, etc.) wird das Konzept der fraktalen Maße diskutiert, das zur Charakterisierung von chaotischen Attraktoren, aber auch von fraktalen Geometrien wie Grenzlinien, Flächen, Turbulenzen oder Grenzen von Anziehungsgebieten dient.
  • No access 5.06.M213 - Wind Energy Applications - from Wind Resource to Wind Farm Applications Show lecturers
    • Dr. Hans-Peter Waldl

    Friday: 08:00 - 10:00, weekly (from 05/04/24)
    Dates on Friday, 12.07.2024 09:00 - 10:30
    The students acquire an advanced knowledge in the field of wind energy applications. Special emphasis is on connecting physical and technical skills with the know-how in the fields of logistics, management, environment, finances, and economy. Practice-oriented examples enable the students to assess and classify real wind energy projects. Special situations such as offshore wind farms and wind farms in non-European foreign countries are included to give the students an insight into the crucial aspects of wind energy also relating to non-trivial realizations as well as to operating wind farm projects. Contents: Assessment of the resource wind energy: Weibull distribution, measurement of wind speeds to determine the energy yield, fundamentals of the WAsP method, partial models of WAsP, MCP method for long-term correction of measured wind data in correlation with long-term reference data, conditions for stable, neutral and instable atmospheric conditions, wind yield assessments from wind distribution and power curve, fundamentals of determining the annual wind yield potentials of individual single-turbine units. Tracking effects and wind farms: Recovery of the original wind field in tracking flow of wind turbines, fundamentals of the Risø model, distance spacing and efficiency calculation of wind turbines in wind farms, fundamentals of offshore wind turbines, positive and negative effects of wind farms. Operating wind farms: Influences on the energy yield of the power efficiency of wind farms, three-column model of sustainability: “magic triangle”, profit optimization for increased energy production
  • No access 5.06.M215 - Future Power Supply (Lecture) Show lecturers
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Monday: 14:00 - 16:00, weekly (from 15/04/24)
    Dates on Wednesday, 10.04.2024 14:00 - 16:00
Exercises
  • No access 5.04.4012 Ü1 - Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication Show lecturers
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller
    • Eike Jannik Nustede, M. Sc.

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 09/04/24)
    Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden. Inhalte: Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression
  • No access 5.04.4072 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics I Show lecturers
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Dr. Hassan Kassem
    • Marcel Bock
    • Gabriele Centurelli

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
  • No access 5.04.4074 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics II Show lecturers
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Dr. Hassan Kassem

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 23/05/24)
  • No access 5.04.4215 Ü1 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Show lecturers
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Dmytro Velychko
    • Sebastian Salwig
    • Veranika Boukun
    • Yidi Ke

    Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 09/04/24), Übung
    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.
  • No access 5.04.4215 Ü2 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Show lecturers
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Dmytro Velychko
    • Till Kahlke
    • Dr. rer. nat. Seyyed Hamid Mousavi Hashemi

    Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 09/04/24), Übung
    The students will deepen their knowledge on mathematical models of data and sensory signals. Building up on the previously acquired Machine Learning models and methods, the students will be lead closer to current research topics and will learn about models that currently represent the state-of-the-art. Based on these models, the students will be exposed to the typical theoretical and practical challenges in the development of current Machine Learning algorithms. Typical such challenges are analytical and computational intractabilities, or local optima problems. Based on concrete examples, the students will learn how to address such problems. Applications to different data will teach skills to use the appropriate model for a desired task and the ability to interpret an algorithm’s result as well as ways for further improvements. Furthermore, the students will learn interpretations of biological and artificial intelligence based on state-of-the-art Machine Learning models. Contents: This course builds up on the basic models and methods introduced in introductory Machine Learning lectures. Advanced Machine Learning models will be introduced alongside methods for efficient parameter optimization. Analytical approximations for computationally intractable models will be defined and discussed as well as stochastic (Monte Carlo) approximations. Advantages of different approximations will be contrasted with their potential disadvantages. Advanced models in the lecture will include models for clustering, classification, recognition, denoising, compression, dimensionality reduction, deep learning, tracking etc. Typical application domains will be general pattern recognition, computational neuroscience and sensory data models including computer hearing and computer vision.
  • No access 5.04.4685 - Light-Matter Coupling of Semiconductor Nanostructures Show lecturers
    • Dr. rer. nat. Martin Esmann

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24), Location: W02 1-146, W04 1-162
    Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 04/04/24), Location: W02 1-122
    Die Studierenden wiederholen und vertiefen fundamentale Aspekte der Licht-Materie Wechselwirkung. Sie erwerben darauf aufbauend ein erweitertes Verständnis von Vielteilchen-anregungen (z.B. Exzitonen) in nanostrukturierter Materie. Die Studierenden lernen experimentelle und theoretische Werkzeuge kennen, um die Kopplung von optischen Anregungen an magnetische und mechanische Freiheitsgrade (Phononen, Opto-mechanik) zu beschreiben. Die Kopplung von Licht und Materie in Mikrokavitäten wird tiefgehend diskutiert. Hierbei erlernen die Studierenden Konzepte wie die normale Modenkopplung, die Thermalisierung von Quasiteilchen sowie deren Kopplung an mechanische Freiheitsgrade.
Practical training
Seminar
  • No access 5.04.1005 - CO2 - Energie und Gesellschaft - CO2 - energy and our society Show lecturers
    • Prof. Dr. Joachim Peinke

    Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 02/04/24)
    Our energy society has not only caused environmental effects and questions of the finiteness of resources but has become also an urgent political issue. In this seminar we want approach this subject from the perspective of physics/ natural science. The aim is to work out schemes of many public and political statements to achieve a more objective classification. An example is the new gas field in the North Sea close to the island of Borkum. How can we relate this to new wind farms? The seminar is also open for other ideas of the participants and it is a flow- up of a seminar in the winter term - there are no problems for new participants.
  • No access 5.04.4013b - Current trends in Gravitation II Show lecturers
    • Prof. Dr. Jutta Kunz-Drolshagen
    • Prof. Dr. Betti Hartmann

    Wednesday: 17:00 - 19:00, weekly (from 03/04/24)
    The students get an insight into the current research topics in the field of gravity. They get to know new investigation methods and research results and expand their skills in the critical discussion of scientific methods and results.
  • No access 5.04.4022 - Neurophysik - Neurokognition Show lecturers
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 02/04/24)
    Die Studierenden erlangen fundierte Kenntnisse in der biomedizinischen Physik mit Überblick über die (Neuro)-Physiologie, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und erwerben Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der Neurosensorik. Inhalte: Anatomie, Physiologie und Pathophysiologie des Zentralen Nervensystems, Physiologie von Neuronen, Neuronenmodelle, Modelle von Neuronenverbänden und neuronaler Netze, Neuronale Kodierung und Merkmalsextraktion, Neurosensorik (Methoden, Experimente und Modelle neurosensorischer Verarbeitung), Neurokognition (Methoden, Experimente und Modelle neuronaler Verarbeitung bei kognitiven Funktionen), höhere Hirnfunktionen (Handlungssteuerung, Emotionen,...) , aktuelle Forschungsansätze in der Neurokognition aus Sicht der Physik.
  • No access 5.04.4045 - Experimente der nichtlinearen Dynamik Show lecturers
    • Prof. Dr. Achim Kittel

    Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/24)
    Die Veranstaltung vermittelt neben fachlicher Kompetenz im Bereich von Chaos und nichtlinearer Dynamik die Fähigkeit sich in eine Thematik anhand akuteller Veröffentlichungen einzuarbeiten und in Form eines wissenschaftlichen Vortrags zu präsentieren. Fachlich werden Grundlagen der dynamischen Systeme, Methoder zur Charakterisierung, unterschiedliche experimentelle Systeme mit ihren Besonderheiten, Rauschen im dynamischen System, Steuerung und Regelung chaotischer Systeme sowie Synchronisationseffekte eingeführt und somit die Aufmerksamkeit für diese Phänomene geschärft. Es werden den Studierenden Fähigkeiten zur Analyse, Charakterisierung und Modellierung nichtlinear dynmischer Systeme vermittlet, die ein komplexes zeitliches und/oder räumliches Verhalten zeigen.
  • No access 5.04.4201 - Oberseminar Kommunikationsakustik Show lecturers
    • Prof. Dr. Bernd Meyer

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
  • No access 5.04.4208 - Oberseminar Signal- und Sprachverarbeitung Show lecturers
    • Prof. Dr. Simon Doclo

    Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/24)
    Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.
  • No access 5.04.4210 - Oberseminar Akustik Show lecturers
    • Stephan Töpken
    • Siegfried Gündert
    • Prof. Dr. Steven van de Par

    Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 04/04/24)
  • No access 5.04.4212 - Current Topics in Machine Learning and its Applications Show lecturers
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 03/04/24)
    The students will learn the current research directions and challenges of the Machine Learning research field. By presenting examples from Machine Learning algorithms applied to sensory data tasks including task in Computer Hearing and Computer Vision the students will be taught the current strengths and weaknesses of different approaches. The presentations of current research papers by the participants will make use of computers and projectors. Programming examples and animations will be used to support the interactive component of the presentations. In scientific discussions of the presented and related work, the students will deepen their knowledge about current limitations of Machine Learning approaches both on the theoretical side and on the side of their technical and practical realizations. Presentations of interdisciplinary research will enable the students to carry over their Machine Learning knowledge to address questions in other scientific domains. Contents: Building up on advanced Machine Learning knowledge, this seminar discusses recent scientific contributions and developments in Machine Learning as well as recent papers on applications of Machine Learning algorithms. Typical application domains include general pattern recognition, computer hearing, computer vision and computational neuroscience. Typical tasks include auditory and visual signal enhancements, source separation, auditory and visual object learning and recognition, auditory scene analysis, data compression and inpainting. Applications to computational neuroscience will discuss recent papers on the probabilistic interpretation of neural learning and biological intelligence.
  • No access 5.04.4224 - Oberseminar Medizinische Physik Show lecturers
    • Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Thomas Brand
    • PD Dr. Stephan Ewert
    • Dr. rer. nat. Anna Warzybok-Oetjen

    Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 02/04/24)
    Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der medizinischen Physik; Signalverarbeitung und Akustik: Audiologie, Neurosensorik (EEG,MEG, fMRI, OAE,…), Psychoakustik, Sprachakustik, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia
  • No access 5.04.4229 - Oberseminar Physiologie und Modellierung auditorischer Wahrnehmung Show lecturers
    • Prof. Dr. Mathias Dietz

    Tuesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 02/04/24)
    Vorstellung und Diskussion eigener Forschungspläne, sowie eigener Forschungsergebnisse. Vorstellung und Diskussion fremder publizierter Forschungsarbeiten. Schwerpunktthemen sind binaurales Hören, Cochlea Implantate, subkortikale neuronale Verarbeitung, modellbasierte Diagnostik von Hörstörungen, Signalentdeckungstheorie, Psychophysik
  • No access 5.04.4230 - Oberseminar „Journal Club“ Speech Technology and Hearing Aids Show lecturers
    • Prof. Dr. Gerald Enzner

    Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 04/04/24)
    The participants are actually making a distance from their daily own research thread and implementation towards a wider perspective. They pursue other topics of colleagues and related scientists, which seem to be outside the personal scope or interest, and will yet contribute useful commentary and suggestions. To this, we shall seek literature and pursue intrinsically-motivated study in neighboring and overarching fields of research and education. The results of the study will be grouped systematically and presented in the seminar accordingly. The participants cooperatively work on consensus regarding the scientific merit of publications in terms fundamental relevance or potential utility for own scientific generalization. The themes of the seminar comprise the whole bandwidth of scientific literature on signal processing, machine learning and acoustics with applications in speech technology and hearing aids, for instance, single- and multichannel noise reduction, acoustic sensor networks, digital speech communication, binaural transmission and perception. The graduate participants prove the enhanced perspective obtained by the seminar by enhanced motivation and practice for proposal writing. The undergraduate participants can deliver an oral examination or contribute a formal presentation on a given topic.
  • No access 5.04.4400 - Research: Turbulence and complex systems Show lecturers
    • Prof. Dr. Kerstin Avila Canellas

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    The students receive an overview of the current research activities in turbulence transition and complex systems. They work out a specific research topic and present it in the seminar. The scientific content will be discussed and feedback will be provided regarding the layout of the slides and the style of the presentation
  • No access 5.04.4523b - Begleitseminar: Fortgeschrittene Computerphysik Show lecturers
    • Prof. Dr. Alexander Hartmann

    Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 11/04/24)
    Effiziente Monte Carlo Algorithmen, Clusteralgorithmen, Optimierungsalgorithmen, Phasenübergänge in Optimierungsproblemen, Clusteranalyse, Algorithmen für Netzwerke, fortgeschrittenes Finite-Size Scaling, Quanten-Monte Carlo, Neuronale Netze
  • No access 5.04.4651 - Femtosekunden-Spektroskopie Show lecturers
    • Dr. rer. nat. Tim-Daniel Bayer

    Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 04/04/24)
    Das Seminar ist die Standardveranstaltung in der Forschung. Im Hauptstudium sollte man in der Lage sein, auf Grund der gehörten Vorlesungen sich eigenständig in eine Thematik aktueller Forschungsarbeiten einzuarbeiten, diese umfassend zu verstehen, verständlich zusammenzufassen und in einem Vortrag den anderen Seminarteilnehmern nahebringen zu können und sich einer Diskussion zu stellen. Ebenso soll das Formulieren von wissenschaftlichen Fragen zu einem neuen Thema erlernt werden. Inhalte: Inhalt des Seminars ist die Vermittlung von Grundlagen ultraschneller Lasertechniken und ihrer Anwendung in verschiedenen Gebieten der Femtosekundenspektroskopie: Nichtlineare Optik, spektrale Pulsformung, Charakterisierung ultrakurzer Laserpulse, Licht-Materie-Wechselwirkung, molekulare Wellenpakete, Steuerung chemischer Reaktionen, Laser-Mikroskopie, Materialbearbeitung, ultraschnelle Elektronenbeugung und Photoelektronenspektroskopie.
  • No access 5.04.4652 - Stochastic Processes in Experiments Show lecturers
    • Matthias Wächter

    Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 04/04/24)
    Die Studierenden erwerben fortgeschrittene Kenntnisse auf dem Gebiet der nichtlinearen Dynamik experimenteller Systeme. Sie erlangen Fertigkeiten zum sicheren und selbstständigen Umgang mit modernen Konzepten und Methoden der Analyse von Messdaten komplexer Systeme. Sie erweitern ihre Kompetenzen hinsichtlich der Fähigkeiten zur erfolgreichen Bearbeitung anspruchsvoller Probleme mit modernen analytischen und numerischen Methoden, zur selbstständigen Erarbeitung aktueller Fachveröffentlichungen sowie der Bedeutung stochastischer Differentialgleichungen im Kontext unterschiedlicher Anwendungen. Inhalte: Theoretische Grundlagen stochastischer Differentialgleichungen und der Bestimmung ihrer Parameter. Darstellung verschiedener Beispiele für die Schätzung der Parameter stochastischer Differentialgleichungen aus experimentellen Daten unter Berücksichtigung der Besonderheiten der jeweils untersuchten experimentellen Systeme.
  • No access 5.04.4681 - Seminar zur Diskussion aktueller Fragestellungen zur Kopplung von Licht und Materie in optischen Mikrokavitäten Show lecturers
    • Prof. Dr. Christian Schneider

    Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 05/04/24)
    Aneignen vertiefter Kenntnisse auf dem Feld der Licht-Materie Wechselwirkung sowie der Kavitäts-Quantenelektrodynamik mit Quantenmaterialien. Es werden Kenntnisse der grundlegenden, und der kontemporären Fachliteratur im Rahmen von gezielten Diskussionen von- und Arbeiten mit Wissenschaftsartikeln erarbeitet: Vorträge vor der Gruppe, offene Diskussion aktueller Themen, Analyse wissenschaftlichen Arbeitens.
  • No access 5.04.4697 - Oberseminar Virtuelle Akustik und auditorische Wahrnehmung Show lecturers
    • PD Dr. Stephan Ewert

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
  • No access 5.04.4750 - Electron Dynamics in Nanostructures Show lecturers
    • PD Dr. Svend-Age Biehs
    • Prof. Dr. Caterina Cocchi
    • Prof. Dr. Christoph Lienau
    • Prof. Dr. Achim Kittel
    • Prof. Dr. Niklas Nilius
    • Prof. Dr. Christian Schneider
    • Prof. Dr. Ilia Solov'yov
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.

    Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 03/04/24), Location: W02 1-148, W04 1-162
    Dates on Wednesday, 24.07.2024 16:00 - 18:00, Location: W02 1-148
    Ultrafast optical and electronic excitations in nanostructures (e.g. electron-hole-pair and plasmonic modes) Strong field effects in the physics of nanostructures Role of quantum coherence for charge and energy transfer processes Development of new experimental schemes to probe the nanoscale dynamics Development of new theoretical approaches to analyze nanoscale dynamics
  • No access 5.04.4882 - Many-body perturbation theory Show lecturers
    • Prof. Dr. Caterina Cocchi

    Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 03/04/24)
    This course is aimed to provide an overview of the advanced methods of quantum mechanics for the study of many-particle problems in condensed-matter physics. The formalism of the single-particle and two-particle Green’s functions will be introduced and their connections with state-of-the-art numerical methods for electronic-structure theory will be disclosed. The course is primarily aimed to graduate students with a study and/or research profile in theoretical physics. However, the participation of graduate students and young researchers with an experimental background is equally welcome. Solid knowledge of quantum mechanics is a must to attend this course. Familiarity with theoretical solid-state physics and with the electronic-structure theory methods is a plus.
  • No access 5.06.M216 - Future Power Supply (Seminar) Show lecturers
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 03/04/24)
  • No access 5.15.753 - Networks and Complexity Show lecturers
    • Prof. Dr. Thilo Gross

    Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 08/04/24)
    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 04/04/24)
    Networks are everywhere. Examples include the internet on which you are reading this text, the power grid that delivers electricity to your home, the food webs which form the backbones of ecosystems, the social networks which allows opinions, ideas and diseases to spread among humans and the networks of biochemical reactions that sustain all life on earth. In this course we will understand how network thinking can be used to make sense of the many complex processes around us. Along the way we will be drawing on ideas from Physics, Mathematics, Computer Science, Ecology and Sociology. The lectures will revolve around a real world examples that pose specific challenges. These range from finding the shortest path to a destination to analyzing the stability of complex ecosystems. We will then discover broadly applicable methods to overcome these challenges and in every case we will be able to apply the methods to small examples with just pen and paper. The course will equip you with a set of tools that you can use to understand complex systems. We will build up an understanding why these tools work and which lines of thinking could have led to their discovery. In this way we will learn how to think about complexity to develop new tools and overcome new challenges.
Notes on the module
Reference text
VL, SE, Ü, PR; abhängig von den Veranstaltungen
Module examination
M
Skills to be acquired in this module
Abhängig von der gewählten Spezialisierung o vertiefen die Studierenden ihre Kenntnisse in den Bereichen Theoretische Physik, Experimentalphysik, Angewandte Physik, physikalische Messtechnik, Numerische Methoden, und wahlweise im Bereich Umweltphysik des ICBM oder in einem Nebenfach, o erweitern die Studierenden ihre Fertigkeiten in den Bereichen Analyse und Modellierung physikalischer Probleme, Konzeption und Durchführung physikalischer Experimente, selbständige Vertiefung erworbenen Wissens, Recherche und Erarbeiten von Fachliteratur und Präsentation physikalischer Zusammenhänge, o erwerben bzw. vertiefen die Studierenden Kompetenzen auf den Gebieten des selbstständigen wissenschaftlichen Arbeitens, der wissenschaftlichen Analyse physikalischer Sachverhalte sowie der Anwendung und Vernetzung erlernter Erkenntnisse auf unterschiedlichen Gebieten.