phy355 - Physikalische Wahlstudien (Veranstaltungsübersicht)

phy355 - Physikalische Wahlstudien (Veranstaltungsübersicht)

Institut für Physik 15 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2023 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Kein Zugang 5.04.008 - Kolloquium zu aktuellen Themen der Experimentalphysik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Christoph Lienau
    • Dr. Antonietta De Sio

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.1001 - Introduction to High-Performance Computing Lehrende anzeigen
    • Dr. Stefan Harfst

    Mittwoch: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication Lehrende anzeigen
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller

    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    Termine am Mittwoch, 30.08.2023 11:00 - 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
  • Kein Zugang 5.04.4021 - Bildgebende Verfahren in der Medizin Lehrende anzeigen
    • Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Volker Hohmann, Dipl.-Phys.

    Mittwoch: 08:15 - 09:45, wöchentlich (ab 12.04.2023), Ort: W02 1-143
    Termine am Mittwoch, 19.07.2023 09:00 - 11:00, Donnerstag, 12.10.2023 08:00 - 10:00, Ort: W01 0-015, W01 1-117
    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
  • Kein Zugang 5.04.4027 - Sprachverarbeitung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Bernd Meyer

    Dienstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4043 - Tieftemperaturphysik und Supraleitung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Achim Kittel

    Donnerstag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4065 - Advanced Wind Energy Meteorology Lehrende anzeigen
    • Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.

    Mittwoch: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4072 - Computational Fluid Dynamics I Lehrende anzeigen
    • Hassan Kassem
    • Dr. Bernhard Stoevesandt

    Dienstag: 12:15 - 15:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    Termine am Dienstag, 11.07.2023 12:00 - 16:00
    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
  • Kein Zugang 5.04.4074 - Computational Fluid Dynamics II Lehrende anzeigen
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Hassan Kassem

    Dienstag: 12:15 - 15:45, wöchentlich (ab 30.05.2023)
    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."
  • Kein Zugang 5.04.4081 a - Nano-Optics II Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Christoph Lienau

    Mittwoch: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4215 - Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Donnerstag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4217 - Physik der Oberflächen und Grenzflächen/Physics of Surfaces and Interfaces Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Niklas Nilius

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4221 - Grundkurs im Strahlenschutz mit Praktikum Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Heiner von Boetticher

    Die Zeiten der Veranstaltung stehen nicht fest.
    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
  • Kein Zugang 5.04.4234 - Wind Physics Measurement Project Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Kühn
    • Matthias Wächter
    • Arjun Anantharaman
    • Dr. rer. nat. Frauke Theuer
    • Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.

    Montag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4235 - Design of Wind Energy Systems Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Kühn
    • David Onnen
    • Daniel Ribnitzky

    Dienstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 11.04.2023), Ort: W01 0-008 (Rechnerraum)
    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023), Ort: W33 0-003
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4244 - Einführung in die Rastersondenmethoden Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Achim Kittel

    Dienstag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 18.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4401 - Fluid Dynamics: Onset of instabilities and turbulence Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Kerstin Avila Canellas

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    The transition from steady to time-dependent flows is triggered by perturbations. In this lecture the students learn to calculate the growth of small perturbations with a linear stability analysis und they use this method to predict instabilities of flows driven e.g. by temperature or velocity gradients. The students will become familiar with the concept of transition in the absence of linear instabilities. Specifically, they well learn how perturbations can be transiently amplified and can trigger an abrupt transition to turbulence. The students will learn this modern concept by examining simple models, experiments and simulations of flows through straight pipes and in boundary layers. The in-depth analysis of these idealized flow systems will be accompanied by examples of industrial flows.
  • Kein Zugang 5.04.4402 - Windphysik: Entwicklung eines Forschungskonzepts Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Kerstin Avila Canellas

    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    In der Masterarbeit geht es oft um die Bearbeitung von Forschungsfragen, die wissenschaftliche Mitarbeitende oder ProfessorInnen zuvor entwickelt haben. In dieser Veranstaltung werden die Studierenden angeleitet, um Forschungsfragen selbst zu entwickeln. Dabei erlernen die Studierenden Literatur kritisch zu lesen, wissenschaftliche Diskussionen zu führen und daraus schließlich ein Forschungskonzept zu entwickeln. Die Studierenden arbeiten als Team an einem speziellen Forschungsthema der Windphysik. Unterstützt werden sie mit Frontal-Vorlesungen zur Wissensvermittlung, Laborführungen, einer Strukturierung der Teamarbeit (z.B. mit Problem-Based-Learning) bis hin zur Begleitung der (vorsichtigen) Nutzung neuester KI-tools (z.B. open ChatGPT).
  • Kein Zugang 5.04.4528 - Computational Biophysics Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Ilia Solov'yov

    Mittwoch: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 19.04.2023), Ort: W02 2-249, W02 1-156
    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
  • Kein Zugang 5.04.4539 - Kosmologie Lehrende anzeigen
    • Dr. rer. nat. Manuel Hohmann

    Freitag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 14.04.2023)
    Die Studierenden erhalten einen Überblick über die aktuellen Fragestellungen der Kosmologie. Sie lernen welche Beobachtungen des Universums die Grundlage für unser heutiges Weltbild liefern, wie diese im Rahmen der uns bekannten Theorien beschrieben werden können und welche offenen Fragen dabei bleiben. Es werden das heutige Standardmodell der Kosmologie vorgestellt sowie Ansätze, um mit Hilfe der Beobachtungsdaten ein konsistentes Modell der Evolution des Universums zu formulieren. Inhalt: Beobachtungen des Universums, Entfernung und Helligkeit von Objekten, das Universum in Newtons und Einsteins Gravitation, die Geometrie des Universums, kosmologische Modelle, beobachtbare Parameter, die kosmologische Konstante und dunkle Energie, das Alter des Universums, dunkle Materie und die Dichte des Universums, die kosmische Mikrowellen-Hintergrundstrahlung, die Anfänge des Universums, Baryogenese, Nukleosynthese, der Urknall Literatur: Andrew Liddle, An Introduction to Modern Cosmology, 3rd Edition, Wiley 2015
  • Kein Zugang 5.04.4589 - Angewandte Psychophysik II: Anwendungen im Sound Design / Applied Psychophysics II: Applications in sound design Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Steven van de Par
    • Stephan Töpken

    Mittwoch: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 12.04.2023), Ort: W03 1-154
    Termine am Dienstag, 01.08.2023 10:00 - 11:00, Ort: W04 1-171
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4593 - Optimierungsalgorithmen in der Physik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Alexander Hartmann

    Montag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4597 - Quantenmechanik: Spezielle Kapitel aus der Festkörperphysik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Martin Holthaus

    Montag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (ab 17.04.2023), Ort: W02 3-349, W02 1-122
    Mittwoch: 09:00 - 11:00, wöchentlich (ab 12.04.2023), Ort: W02 3-349, W02 1-128
  • Kein Zugang 5.04.4642 - Medical Radiation Physics / Medizinische Strahlenphysik Lehrende anzeigen
    • PD Dr. Hui Khee Looe
    • Prof. Dr. Björn Poppe
    • Karl-Joachim Doerner

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4685 - Light-Matter Coupling of Semiconductor Nanostructures Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Christian Schneider
    • Dr. rer. nat. Martin Esmann

    Dienstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 11.04.2023), Ort: W02 1-122
    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023), Ort: W02 1-143
    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.
  • Kein Zugang 5.06.M213 - Wind Energy Applications - from Wind Resource to Wind Farm Applications Lehrende anzeigen
    • Dr. Hans-Peter Waldl

    Freitag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (ab 14.04.2023)
    Termine am Mittwoch, 12.07.2023 16:15 - 17:45, Donnerstag, 13.07.2023 14:30 - 17:50, Freitag, 14.07.2023 11:00 - 18:00, Dienstag, 08.08 ...(mehr)
    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
  • Kein Zugang 5.06.M215 - Future Power Supply (Lecture) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Montag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
Übung
  • Kein Zugang 5.04.4012 Ü1 - Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication Lehrende anzeigen
    • Priv.-Doz. Dr. Jörn Anemüller
    • Eike Jannik Nustede, M. Sc.

    Dienstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 18.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4072 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics I Lehrende anzeigen
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Hassan Kassem

    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4074 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics II Lehrende anzeigen
    • Dr. Bernhard Stoevesandt
    • Hassan Kassem

    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 01.06.2023), Ort: W02 2-249
    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 08.06.2023), Ort: A04 1-139 (Rechnerraum)
  • Kein Zugang 5.04.4215 Ü1 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Till Kahlke

    Dienstag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 18.04.2023), 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.
  • Kein Zugang 5.04.4215 Ü2 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke
    • Filippos Panagiotou
    • Florian Hirschberger
    • Dmytro Velychko
    • Sebastian Salwig

    Dienstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 18.04.2023), 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.
  • Kein Zugang 5.04.4685 - Light-Matter Coupling of Semiconductor Nanostructures Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Christian Schneider
    • Dr. rer. nat. Martin Esmann

    Dienstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 11.04.2023), Ort: W02 1-122
    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023), Ort: W02 1-143
    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.
Praktikum
Seminar
  • Kein Zugang 3.02.221 - S Physics and Fiction Lehrende anzeigen
    • Dr. Anna Auguscik
    • Priv.-Doz. Dr. Petra Groß, Ph.D.

    Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (ab 12.04.2023), ONLINE
    You can find a list of books to buy and our syllabus here: http://wiki.angl-am.uni-oldenburg.de/index.php/2023_AM_Physics_and_Fiction
  • Kein Zugang 5.04.1005 - CO2 - Energie und Gesellschaft“ - CO2 - energy and our society Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Joachim Peinke

    Dienstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4013b - Current trends in Gravitation II Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jutta Kunz-Drolshagen
    • Prof. Dr. Betti Hartmann

    Mittwoch: 17:15 - 18:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4022 - Neurophysik - Neurokognition Lehrende anzeigen
    • Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.

    Dienstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4045 - Experimente der nichtlinearen Dynamik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Achim Kittel

    Montag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4076 - Data Analysis for Current Topics in Turbulence Research Lehrende anzeigen
    • Dr. rer. nat. Michael Sinhuber

    Mittwoch: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4208 - Oberseminar Signal- und Sprachverarbeitung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Simon Doclo

    Montag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
    Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.
  • Kein Zugang 5.04.4210 - Oberseminar Akustik Lehrende anzeigen
    • Stephan Töpken

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4212 - Current Topics in Machine Learning and its Applications Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Jörg Lücke

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4224 - Oberseminar Medizinische Physik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier
    • Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Thomas Brand
    • Dr. Stephan Ewert, Dipl.-Phys.

    Dienstag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4229 - Oberseminar Physiologie und Modellierung auditorischer Wahrnehmung Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Mathias Dietz

    Dienstag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (ab 11.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4230 - Oberseminar „Journal Club“ Speech Technology and Hearing Aids Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Gerald Enzner

    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4400 - Research: Turbulence and complex systems Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Kerstin Avila Canellas

    Mittwoch: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4593 b - Begleitseminar zu Optimierungsalgorithmen in der Physik Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Alexander Hartmann

    Freitag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 21.04.2023)
  • Kein Zugang 5.04.4651 - Femtosekunden-Spektroskopie Lehrende anzeigen
    • Dr. rer. nat. Tim-Daniel Bayer

    Donnerstag: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4652 - Stochastic Processes in Experiments Lehrende anzeigen
    • Matthias Wächter

    Donnerstag: 12:15 - 13:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4681 - Seminar zur Diskussion aktueller Fragestellungen zur Kopplung von Licht und Materie in optischen Mikrokavitäten Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Christian Schneider

    Freitag: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 14.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.04.4750 - Electron Dynamics in Nanostructures Lehrende anzeigen
    • PD Dr. Svend-Age Biehs
    • Prof. Dr. Caterina Cocchi
    • Prof. Dr. Christoph Lienau
    • Prof. Dr. Niklas Nilius
    • Prof. Dr. Sascha Schäfer
    • Prof. Dr. Christian Schneider
    • Prof. Dr. Ilia Solov'yov
    • Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.

    Mittwoch: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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
  • Kein Zugang 5.04.4882 - Many-body perturbation theory Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Caterina Cocchi

    Mittwoch: 10:15 - 11:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
    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.
  • Kein Zugang 5.06.M216 - Future Power Supply (Seminar) Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Carsten Agert
    • Babak Ravanbach

    Mittwoch: 14:15 - 15:45, wöchentlich (ab 12.04.2023)
  • Kein Zugang 5.15.753 - Networks and Complexity Lehrende anzeigen
    • Prof. Dr. Thilo Gross
    • Prof. Dr. Marius Sältzer

    Montag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 17.04.2023)
    Donnerstag: 16:15 - 17:45, wöchentlich (ab 13.04.2023)
    Die Lehrveranstaltung findet online statt. Damit die Teilnahme an den Online-Terminen gewährleistet werden kann, stellen wir Ihnen bei Bedarf gerne einen Raum zur Verfügung. Bitte wenden Sie sich an die folgende E-Mail-Adresse, wenn Bedarf besteht: icbm-studiumundlehre@uni-oldenburg.de
Hinweise zum Modul
Prüfungsleistung Modul
unbenotete aktive Teilnahme
Kompetenzziele
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.