Institute of Physics |
9 KP |
- module responsibility
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- Andreas Engel
- Birger Kollmeier
- Christoph Lienau
- authorised to take exams
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- Carsten Agert
- Jörn Anemüller
- Svend-Age Biehs
- Matthias Blau
- Thomas Brand
- Jan Freund
- Caterina Cocchi
- Sascha Schäfer
- Mathias Dietz
- Simon Doclo
- Andreas Engel
- Ulrike Feudel
- Timo Gerkmann
- Saskia Grunau
- Alexander Hartmann
- Michael Hölling
- Volker Hohmann
- Achim Kittel
- Martin Holthaus
- Birger Kollmeier
- Burkhard Kleihaus
- Martin Kühn
- Jutta Kunz-Drolshagen
- Claus Lämmerzahl
- Christoph Lienau
- Hui Khee Looe
- Niklas Nilius
- Björn Poppe
- Joachim Peinke
- Ilia Solov'yov
- Steven van de Par
- Ulrich Teubner
- Stefan Uppenkamp
- Jörg-Olaf Wolff
- Matthias Wollenhaupt
- Module counselling
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Module components |
Semester courses Summer semester 2025 |
Examination |
Lecture
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5.04.1001 - Introduction to High-Performance Computing
Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 09/04/25)
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5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.04.4023 - Bildgebende Verfahren in der Medizin
- Prof. Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
- Prof. Dr. Volker Hohmann, Dipl.-Phys.
Wednesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 09/04/25)
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
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5.04.4039 - Statistische Physik von Netzwerken formaler Neuronen
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/25)
Die Studierenden erhalten einen Einblick in den Aufbau und die Funktionsweise künstlicher Neuronennetze. Einige Fähigkeiten solcher Netze zur Informationsverarbeitung können mithilfe von Methoden aus der statistischen Physik quantitativ beschrieben werden. So stellt sich der Konfusionsübergang bei Überlastung assoziativer Speicher als Phasenübergang erster Art in Attraktornetzwerken dar. Schichtnetzwerke aus formalen Neuronen können
Klassifizierungsaufgaben aus Beispielen – also ohne explizite Programmierung – lernen („deep learning“). Für einfache Architekturen ist eine analytische Beschreibung der Möglichkeiten und Grenzen solcher Netzwerke möglich.
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5.04.4043 - Tieftemperaturphysik und Supraleitung
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 10/04/25)
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5.04.4065 - Advanced Wind Energy Meteorology
- Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.
Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 09/04/25)
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5.04.4072 - Computational Fluid Dynamics I
Tuesday: 12:00 - 16:00, weekly (from 08/04/25)
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
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5.04.4074 - Computational Fluid Dynamics II
- Dr. Bernhard Stoevesandt
- Dr. Hassan Kassem
Tuesday: 12:00 - 16:00, weekly (from 27/05/25)
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."
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5.04.4215 - Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.04.4217 - Physik der Oberflächen und Grenzflächen/Physics of Surfaces and Interfaces
Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 09/04/25)
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5.04.4221 - Grundkurs im Strahlenschutz mit Praktikum
- 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
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5.04.4234 - Wind Physics Measurement Project
- Prof. Dr. Martin Kühn
- Matthias Wächter
- Dr. Gerald Steinfeld, Dipl.-Met.
- Dr.-Ing. Ignace Ransquin
Monday: 12:00 - 14:00, weekly (from 07/04/25)
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
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5.04.4235 - Design of Wind Energy Systems
- Prof. Dr. Martin Kühn
- David Onnen
Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 08/04/25), Location: W33 0-003 Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 10/04/25), Location: W32 1-112
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.
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5.04.4243 b - Python Programming in Energy Science
- Balthazar Arnoldus Maria Sengers
- Dr. Hassan Kassem
- Lukas Vollmer
- Dr. Jonas Schmidt
- Sandra Schwegmann
Wednesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 09/04/25)
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.
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5.04.4244 - Einführung in die Rastersondenmethoden / Introduction into Scanning Tunneling Microscopy
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/25)
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
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5.04.4254 - Differentialgeometrie für Physik I
- Dr. rer. nat. Manuel Hohmann
Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 09/04/25)
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundbegriffe der Differentialgeometrie. Neben den elementaren Begriffen wie Mannigfaltigkeiten, Faserbündel, Schnitte, Zusammenhänge, Differentialformen, werden auch weniger häufig thematisierte Begriffe wie Dichten, vektorwertige Differentialformen und und Jetbündel behandelt, die in der theoretischen Physik Anwendung finden, und ein Überblick über diese Anwendungen gegeben.
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5.04.4258 - Basics of radiation treatment planning
- Dr. Daniela Eulenstein
- Prof. Dr. Björn Poppe
Friday: 12:00 - 14:00, weekly (from 25/04/25) Dates on Thursday, 10.04.2025 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.
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5.04.4460 - Einführung in die nichtlineare Optik / Introduction to nonlinear optics
Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 11/04/25)
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.
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5.04.4523 - Fortgeschrittene Computerphysik
- Prof. Dr. Alexander Hartmann
Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 07/04/25)
Effiziente Monte Carlo Algorithmen, Clusteralgorithmen, Optimierungsalgorithmen, Phasenübergänge in Optimierungsproblemen, Clusteranalyse, Algorithmen für Netzwerke, fortgeschrittenes Finite-Size Scaling, Quanten-Monte Carlo, Neuronale Netze
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5.04.4528 - Computational Biophysics
Wednesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 09/04/25)
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
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5.04.4578 - Einführung in die Quanteninformationstheorie, Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 08/04/25), Location: W02 1-128 Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 10/04/25), Location: W03 2-240
Die Vorlesung baut auf den Grundkenntnissen der Elektrodynamik, Quantenmechanik und Statistischen Physik auf und erweitert diese, um Einblicke in aktuelle und spannende Forschungs-felder der Physik zu bieten, die quantenmechanische Prinzipien für die Entwicklung innovativer Technologien (Quantentechnologien) nutzen. Ziel der Veranstaltung ist es, ein fundiertes Verständnis der theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Quantentechnologien zu vermitteln und Sie somit in die Lage zu versetzen, den damit verbundenen technologischen, wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Fortschritt verstehen und perspektivisch mit gestalten zu können.
Sie erlernen die Beherrschung der zugrunde liegenden quantenmechanischen Formalismen und entwickeln ein konzeptionelles Verständnis zentraler Themen wie Quanteninformationsübertragung, Quantencomputing und maschinelles Lernen mit Quantencomputern. Dabei werden sowohl die Vorteile gegenüber klassischen Ansätzen als auch die grundlegenden Einschränkungen dieser Technologien thematisiert.
****Die Veranstaltung ist komplementär zu "5.04.4529 Quantencomputer" aus dem vergangenen Wintersemester und fokussiert sich im Bereich Quantencomputing insbesondere auch auf hardwarenahe Aspekte. Beide Veranstaltungen ergeben zusammen die notwendigen KP für das Vertiefungsmodul.****
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5.04.4589 - Angewandte Psychophysik II: Anwendungen im Sound Design / Applied Psychophysics II: Applications in sound design
- Prof. Dr. Steven van de Par
- Stephan Töpken
Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 09/04/25)
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.
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5.04.4642 - Medical Radiation Physics / Medizinische Strahlenphysik
- PD Dr. Hui Khee Looe
- Prof. Dr. Björn Poppe
- Karl-Joachim Doerner
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 08/04/25)
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.
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5.04.4663 - Physics with Intense Laser Pulses
Wednesday: 14:00 - 18:00, weekly (from 09/04/25)
The students acquire broad experimental knowledge of the application of intense light from femtosecond and high power laser systems. They should be acquainted with the interaction of intense light with matter in general and with respect to important scientific and technical applications (in industry) such as laser material processing, high field physics (i.e. laser matter interaction at high intensity), laser generated particle and radiation sources of ultrashort duration and/or ultrashort wavelength etc.
Content:
Femtosecond and high power laser systems and its application, absorption of intense laser light, basics of laser matter interaction at high intensity, diagnostics, applications in micro machining, laser generated ultrashort radiation such as high-order laser harmonics and femtosecond K-alpha-sources and keV and MeV electron and ion sources and their application to micro fabrication micro and nano analysis.; atto physics, strong field physics
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5.04.4664 - Laser Design and Beam Guiding
Monday: 12:00 - 16:00, weekly (from 07/04/25)
Students acquire advanced knowledge for the design of lasers and laser systems, they also understand the propagation of laser beams and their forming.
Content:
Design of different laser types; physics of active and passive laser components; beams and resonators; lab work
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5.04.4675 - Optical Simulation and Modelling (Zemax)
- Prof. Dr. Walter Neu, Dipl.-Phys.
Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 07/04/25)
lecture and project
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5.04.4685 - Quantum properties of 2D materials
- Dr. rer. nat. Martin Esmann
Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 07/04/25), Location: W02 1-143 Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 08/04/25), Location: W02 1-122
Die Studierenden wiederholen und vertiefen fundamentale Aspekte der Festkörperphysik und Licht-Materie Wechselwirkung. Sie erwerben darauf aufbauend ein erweitertes Verständnis von Vielteilchen-anregungen (z.B. Exzitonen) in zwei-dimensionalen Sytemen, mit besonderem Fokus auf Quantenfilme und Übergangsmetall-Dichalcogenide (TMDCs).
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 außderdem Grundlagen zu magnetischen und topologischen Eigenschaften von zweidimensionalen Materialien.
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5.04.4771 - Optoelectronics
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/25)
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5.04.4883 - Chaos and fractals in practice
- PD Dr. Jan Friedrich
- Dr.-Ing. Janka Lengyel
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.06.M213 - Wind Energy Applications - from Wind Resource to Wind Farm Applications
Friday: 08:00 - 10:00, weekly (from 11/04/25)
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
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5.06.M215 - Future Power Supply (Lecture)
- Prof. Dr. Carsten Agert
- Babak Ravanbach
Monday: 14:00 - 16:00, weekly (from 28/04/25)
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Exercises
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5.04.4012 Ü1 - Übung zu Informationsverarbeitung und Kommunikation / Information Processing and Communication
- PD Dr. Jörn Anemüller
- Eike Jannik Nustede, M. Sc.
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 15/04/25)
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
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5.04.4072 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics I
- Marcel Bock
- Gabriele Centurelli
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 10/04/25)
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5.04.4074 Ü1 - Exercises to Computational Fluid Dynamics II
- Gabriele Centurelli
- Marcel Bock
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 05/06/25)
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5.04.4215 Ü1 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods
- Prof. Dr. Jörg Lücke
- Dmytro Velychko
- Sebastian Salwig
- Veranika Boukun
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 15/04/25), 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.
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5.04.4215 Ü2 - Exercises to Machine Learning II – Advanced Learning and Inference Methods
- Prof. Dr. Jörg Lücke
- Dmytro Velychko
- Till Kahlke
- Veranika Boukun
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 15/04/25), 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.
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5.04.4578 Ü - Einführung in die Quanteninformationstheorie, Quantencomputing und quantenmaschinelles Lernen
Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 14/04/25)
Die Vorlesung baut auf den Grundkenntnissen der Elektrodynamik, Quantenmechanik und Statistischen Physik auf und erweitert diese, um Einblicke in aktuelle und spannende Forschungs-felder der Physik zu bieten, die quantenmechanische Prinzipien für die Entwicklung innovativer Technologien (Quantentechnologien) nutzen. Ziel der Veranstaltung ist es, ein fundiertes Verständnis der theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen der Quantentechnologien zu vermitteln und Sie somit in die Lage zu versetzen, den damit verbundenen technologischen, wissenschaftlichen und gesellschaftlichen Fortschritt verstehen und perspektivisch mit gestalten zu können.
Sie erlernen die Beherrschung der zugrunde liegenden quantenmechanischen Formalismen und entwickeln ein konzeptionelles Verständnis zentraler Themen wie Quanteninformationsübertragung, Quantencomputing und maschinelles Lernen mit Quantencomputern. Dabei werden sowohl die Vorteile gegenüber klassischen Ansätzen als auch die grundlegenden Einschränkungen dieser Technologien thematisiert.
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5.04.4675 - Optical Simulation and Modelling (Zemax)
- Prof. Dr. Walter Neu, Dipl.-Phys.
Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 07/04/25)
lecture and project
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5.04.4685 - Quantum properties of 2D materials
- Dr. rer. nat. Martin Esmann
Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 07/04/25), Location: W02 1-143 Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 08/04/25), Location: W02 1-122
Die Studierenden wiederholen und vertiefen fundamentale Aspekte der Festkörperphysik und Licht-Materie Wechselwirkung. Sie erwerben darauf aufbauend ein erweitertes Verständnis von Vielteilchen-anregungen (z.B. Exzitonen) in zwei-dimensionalen Sytemen, mit besonderem Fokus auf Quantenfilme und Übergangsmetall-Dichalcogenide (TMDCs).
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 außderdem Grundlagen zu magnetischen und topologischen Eigenschaften von zweidimensionalen Materialien.
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Practical training
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Seminar
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5.04.1004 - Energie und CO2 - welche Systemänderungen werden nötig
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 08/04/25)
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5.04.4013b - Current trends in Gravitation II
- Prof. Dr. Jutta Kunz-Drolshagen
- Prof. Dr. Betti Hartmann
Wednesday: 17:00 - 19:00, weekly (from 09/04/25)
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.
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5.04.4022 - Neurophysik - Neurokognition
- Prof. Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 08/04/25)
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.
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5.04.4045 - Experimente der nichtlinearen Dynamik
Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 07/04/25)
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.
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5.04.4201 - Oberseminar Kommunikationsakustik
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 10/04/25)
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5.04.4208 - Oberseminar Signal- und Sprachverarbeitung
Monday: 10:00 - 12:00, weekly (from 07/04/25)
Aktuelle Forschungsarbeiten aus folgenden Gebieten der Signal- und Sprachverarbeitung: Ein- und mehrkanalige Sprachverbesserung, Sensornetzwerke, Sprachmodellierung, Sprachtechnologie, Signalverarbeitung für Hörgeräte und Multimedia.
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5.04.4210 - Oberseminar Akustik
- Stephan Töpken
- Siegfried Gündert
- Prof. Dr. Steven van de Par
Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 10/04/25)
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5.04.4212 - Current Topics in Machine Learning and its Applications
Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 09/04/25)
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.
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5.04.4224 - Oberseminar Medizinische Physik
- Prof. Dr. Dr. Birger Kollmeier
- Prof. Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
- Thomas Brand
- Dr. Stephan Ewert
- Dr. rer. nat. Anna Warzybok-Oetjen
Tuesday: 10:00 - 12:00, weekly (from 08/04/25)
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
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5.04.4229 - Oberseminar Physiologie und Modellierung auditorischer Wahrnehmung
Tuesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 08/04/25)
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
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5.04.4230 - Oberseminar „Journal Club“ Speech Technology and Hearing Aids
Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.04.4523b - Begleitseminar: Fortgeschrittene Computerphysik
- Prof. Dr. Alexander Hartmann
Thursday: 10:00 - 12:00, weekly (from 10/04/25)
Effiziente Monte Carlo Algorithmen, Clusteralgorithmen, Optimierungsalgorithmen, Phasenübergänge in Optimierungsproblemen, Clusteranalyse, Algorithmen für Netzwerke, fortgeschrittenes Finite-Size Scaling, Quanten-Monte Carlo, Neuronale Netze
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5.04.4651 - Femtosekunden-Spektroskopie
- Dr. rer. nat. Tim-Daniel Bayer
- Prof. Dr. Matthias Wollenhaupt, Dipl.-Phys.
Thursday: 14:00 - 16:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.04.4652 - Stochastic Processes in Experiments
Thursday: 12:00 - 14:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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5.04.4679 - Advanced Hyperloop Studies
- Thomas Schüning
- Prof. Dr. Walter Neu, Dipl.-Phys.
- Lukas Eschment
Monday: 18:00 - 19:00, weekly (from 07/04/25), weekly Seminar Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 08/04/25)
Dies ist die Master-Veranstaltung. Das erste Treffen findet nach Absprache per Mail statt. Die Kommunikation erfolgt virtuell.
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5.04.4681 - Seminar zur Diskussion aktueller Fragestellungen zur Kopplung von Licht und Materie in optischen Mikrokavitäten
- Prof. Dr. Christian Schneider
- Dr. rer. nat. Martin Esmann
Friday: 10:00 - 12:00, weekly (from 11/04/25)
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.
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5.04.4697 - Oberseminar Virtuelle Akustik und auditorische Wahrnehmung
Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 10/04/25)
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5.04.4750 - Electron Dynamics in Nanostructures
- PD Dr. Svend-Age Biehs
- 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 09/04/25)
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
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5.04.6610 - Modern Methods in Optical Microscopy
- Markus Schellenberg
- Dr. rer. nat. Sandra Koch
Tuesday: 12:00 - 14:00, weekly (from 08/04/25)
Please subscribe as well in 5.04.4667 Vorlesung: Biophotonics to get necessary documents and information.
The seminar "Modern Methods in Optical Microscopy" is part of "Advanced Metrology" and might be offered parallel with the seminar of "Biophotonics" (depending on the amount of participants). Examination: presentation in each part.
- Demonstrate knowledge, fundamental understanding and critical awareness of current research fields in state-of-the-art optical microscopy.
- Personal development through practice of communication, presentation, time management, teamwork, problem solving, project management, critical evaluation, numeracy, and IT skills.
- Students are able to prepare a written scientific report on their own and present their results in an appropriate way to the group; in particular to understand, analyze, classify and work on an advanced microscopy topic, thoroughly study the recommended (and further) literature; find and critically check relevant literature make and incorporate their own thoughts, write down and present their results in a mathematically correct and comprehensible way, finish in time.
Topics to be covered will include: microscopy, wave optics, optical imaging, spatial/temporal coherence, light generation/detection, e.g.:
- Confocal microscopy
- Superresolution microscopy
- Single Molecule Imaging
- Imaging of living tissue
- Raman microscopy
- Stochastic microscopy
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5.04.6611 - Advanced Optical Spectroscopy
- Dr. rer. nat. Sandra Koch
- Markus Schellenberg
Tuesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 08/04/25)
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5.06.M216 - Future Power Supply (Seminar)
- Prof. Dr. Carsten Agert
- Babak Ravanbach
Wednesday: 14:00 - 16:00, weekly (from 09/04/25)
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5.15.753 - Networks and Complexity
Monday: 16:00 - 18:00, weekly (from 07/04/25) Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 10/04/25)
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.
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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. |
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