phy611 - Theoretical Methods (Course overview)

phy611 - Theoretical Methods (Course overview)

Institute of Physics 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2021 Examination
Lecture
  • No access 5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Show lecturers
    • PD Dr. Jörn Anemüller

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 13/04/21)
    Dates on Friday, 23.07.2021 13:30 - 15:30
    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 5.04.4666 - Personalized Medicine Show lecturers
    • Prof. Dr. rer. nat. Thorsten Schmidt

    Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 21/05/21)
    Friday: 12:00 - 14:00, weekly (from 16/04/21)
    2 SWS Vorlesung als Blockveranstaltung + Praktikum (Block nach Absprache) Dozent: Prof. Dr. rer. nat. Thorsten Schmidt, thorsten.schmidt1@uni-oldenburg.de
  • No access 5.04.4675 - Optical Simulation and Modelling (Zemax) Show lecturers
    • Prof. Dr. Walter Neu, Dipl.-Phys.

    Friday: 09:00 - 11:00, weekly (from 16/04/21)
    Lecture and project. The lecture time can be shifted according if wanted.
Exercises
  • No access 5.04.4012 Ü1 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Show lecturers
    • PD Dr. Jörn Anemüller
    • Eike Jannik Nustede, M. Sc.

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 15/04/21)
    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 5.04.4666 - Personalized Medicine Show lecturers
    • Prof. Dr. rer. nat. Thorsten Schmidt

    Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 21/05/21)
    Friday: 12:00 - 14:00, weekly (from 16/04/21)
    2 SWS Vorlesung als Blockveranstaltung + Praktikum (Block nach Absprache) Dozent: Prof. Dr. rer. nat. Thorsten Schmidt, thorsten.schmidt1@uni-oldenburg.de
  • No access 5.04.4675 - Optical Simulation and Modelling (Zemax) Show lecturers
    • Prof. Dr. Walter Neu, Dipl.-Phys.

    Friday: 09:00 - 11:00, weekly (from 16/04/21)
    Lecture and project. The lecture time can be shifted according if wanted.
Notes on the module
Prerequisites

basic programming skills (matlab, python, C/C++)
Module examination
According selected course
Skills to be acquired in this module
Computational Fluid Dynamics (CFD I & II)
  • 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.


Computerorientierte Physik
Extension and complement of qualification in theoretical physics through the acquisition of solid and deep knowledge of advanced concepts and methods in theoretical physics. Depending on the selected course the students acquire knowledge in the fields of basis numerical methods of theoretical physics, algorithms and data structures in scientific computing, code debugging. They obtain skills for a confident application of modern methods of theoretical physics such as diagram generation, Molecular Dynamics and Monte Carlo simulations and quantitative analysis of advanced problems of theoretical physics and in further development of the physical intuition. They enhance their competences to effectively deal with sophisticated problems of theoretical physics, to independently develop approaches to current issues of theoretical physics, and to comprehend common concepts and methods of theoretical physics and the natural sciences, in general.

Modelling and Simulation
The students attending successful the course acquire an advanced understanding of the conceptual design of models in the field of engineering sciences. Special emphasis is on identifying the significant physical processes and the choice of the most efficient modelling type. The interaction of numerical simulations with field measurements and laboratory measurements including the theory of similarity will be discussed. To meet the needs of renewable energy, laser technology, environmental sciences and marine sciences the practical focus is on the modelling and simulation of fluid dynamics in small scales and close to structures.