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.
Die Studierenden erwerben einen Überblick über die aktuellen Fragestellungen auf dem Gebiet der Hörtechnik und Audiologie sowie eine Orientierung über mögliche Themen der eigenen Masterarbeit. Sie erlangen Fertigkeiten bei der Literaturrecherche, Aufarbeitung und Darstellung fremder wissenschaftlicher Ergebnisse. Sie erweitern ihre Kompetenzen hinsichtlich der Bewertung und Diskussion wissenschaftlicher Ergebnisse.
Inhalte:
Aktuelle Fragestellungen und Forschungsthemen der Hörtechnik und Audiologie unter anderem aus den aus den Bereichen: Audiologie, Medizinische Akustik, Audio-Signalverarbeitung, Elektroakustik, Medizinische Physik, Signalverarbeitung und Kommunikation
In der Vorlesung werden aktuelle wissenschaftliche Fragestellungen aus dem Gebiet der Hörtechnik und Audiologie vorgestellt und im Seminar die zugehörige aktuelle Literatur in Kleingruppen vertiefend bearbeitet. Die Studierenden sollen dabei sowohl einen allgemeinen Überblick über die aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen in der Hörtechnik und Audiologie gewinnen als auch einzelne dieser Fragestellungen vertiefen. Dies soll auch zur Orientierung über mögliche Themen der Masterarbeit dienen.
Effiziente Monte Carlo Algorithmen, Clusteralgorithmen, Optimierungsalgorithmen, Phasenübergänge in Optimierungsproblemen, Clusteranalyse, Algorithmen für Netzwerke, fortgeschrittenes Finite-Size Scaling, Quanten-Monte Carlo, Neuronale Netze
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
Psychoakustische Bewertungs- und Analysemethoden für Untersuchungen der Geräuschqualität und für Sound Design. Messtechniken und Skalen. Überschwellige Empfindungsgrößen wie Tonhaltigkeit, Rauigkeit und Lautheit inklusive Modellierung. Lästigkeit. Kontextvariablen, Berechnungsmethoden und Subjektivurteile.
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.
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.
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
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
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
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."
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.
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
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Anwendung der quantenmechanischen Störungsrechnung auf die MPI
Beschreibung der MPI mit Hilfe numerischer Methoden zur Lösung der TDSE
Beschreibung resonanter MPI
Beschreibung von Starkfeldeffekten in der MPI
Beschreibung der Tunnelionisation
Kohärente Kontrolle der MPI
Kohärente Kontrolle der dreidimensionalen Photoelektronenverteilungen
Die Teilnehmer lernen weitgehend selbstständig die verschiedenen Phasen eines Projektes im Bereich wissenschaftlichen Rechnens auf Mikroskala kennen.
(Problemdefinition, Programmentwurf, Programmierung und Dokumentation, Durchführung von Simulationen, Auswertung von Daten, ...)
Es werden aktuelle wissenschaftliche Artikel aus dem Bereich computerorientierte statistische Physik vorgestellt und diskutiert. Die Präsentation ist formlos an der Tafel bzw. online (aber auch Nutzung von Präsentationsfolien möglich). Jede Teilnehmerin und jeder Teilnehmer stellt genau einen Artikel vor und schreibt eine kurze Zusammenfassung (LaTeX Format)
Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.
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
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.
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
The seminar is organized as a paper club including seminal or recent publication on the following topics:
• Instrumental aspects of pulsed electron sources
• Imaging of ultrafast structural dynamics by time-resolved electron diffraction
• Imaging of ultrafast magnetic dynamics by time-resolved Lorentz microscopy
• Coherent phase control of free-electron pulses and mapping of polariton dynamics
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.
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.
Hinweise zum Modul
Module examination
M
Skills to be acquired in this module
Abhängig von gewählten Spezialisierung
vertiefen die Studierende ihre Kenntnisse in den Bereichen Theoretische Physik, Experimentalphysik,
Angwandte Physik, physikalische Messtechnik, Numerische Methoden und wahlweise im Bereich Umweltphysik des ICBM oder in einem anderen Nebenfach,
erweitern die Studierenden ihre Fertigkeiten in den Bereichen Analyse und Modellierung physikalischer
Probleme, Konzeption und Durchführung physikalischer Experimente, selbstständige Vertiefung erworbenen Wissens, Recherche und Erarbeiten von Fachliteratur und Präsentation physikalischer Zusammenhänge,
erweben bzw. vertiefen die Studierenden Kompetenzen auf den Gebieten des selbstständigen wissen-
schaftlichen Arbeitens, der wissenschaftlichen Analyse physikalischer Sachverhalte sowie der Anwendung und Vernetzung erlernter Erkenntnisse auf unterschiedlichen Gebieten.