Wintersemester 2024/2025
- Elektronik für Physiker (UKEL1)
Vorlesung Schemmel J
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mehr Informationen - Mathematischer Vorkurs für Physiker/innen
Vorlesung Jäckel J, Thommes E
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Mathematischer Vorkurs für Physiker/innen 23.09. - 11.10.2024 Für das Physikstudium werden von Anfang an solide Kenntnisse und Fertigkeiten aus der höheren Schulmathematik benötigt. Es handelt sich um: Zahlen, Folgen, Reihen und Funktionen, Differential- und Integralrechnung. Trigonometrische Funktionen, Exponentialfunktion, Logarithmus. Elementare Vektorrechnung. Komplexe Zahlen. Taylorreihe. Literatur: K. Hefft, Mathematischer Vorkurs zum Studium der Physik, Springer, Spektrum, (2. Auflage), 2018 Online Fassung: http://www.thphys.uni-heidelberg.de/~hefft/vk1/ ; Weitere Literatur: S. Grossmann, Math. Einführungskurs für die Physik, Springer Vieweg, 2012; K. Weltner, Mathematik für Physiker 1 und 2, Springer, 2008; L. Papula, Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaflter, Springer Vieweg, 2012; Chr. B. Lang, N. Pucker, Mathematische Methoden in der Physik, Springer Spektrum, 2005; Der Kurs richtet sich an Studienanfänger/innen mit dem Hauptfach Physik (BSc und Lehramt). Er soll den Übergang von der Schulmathematik zur Anfängervorlesung Physik erleichtern und wird nicht nur denjenigen empfohlen, deren Schulabschluss längere Zeit zurückliegt oder die im letzten Schuljahr wenig Mathematikunterricht hatten. Der Mathematische Vorkurs ist Bestandteil des Einführungskurses für Studienanfänger/innen, der u.a. einen Basiskurs Schlüsselkompetenzen für ein nachhaltiges Studium enthält. Die Kursdauer beträgt 3 Wochen; täglich 9.15 Uhr bis ca. 18.00 Uhr. Beginn: 25.09.2023, 9.00 c.t. Uhr, INF 308, HS 1,
- Methoden der mathematischen Physik 2 (MMP2)
Vorlesung Salmhofer M
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Die Vorlesung MMP 2 richtet sich an Fünft- oder Höhersemestrige im Studiengang Physik. Zusammen mit der Vorlesung MMP1, die im Sommersemester stattfindet, ergänzt sie die Mathematik-Pflichtvorlesungen fuer Physiker durch weiterführende, für die Physik relevante mathematische Inhalte. In diesem Semester geht es um Mathematik, die zur Quantenfeldtheorie und statistischen Mechanik gehört; es sind folgende Themen vorgesehen:
- Elemente der Distributionstheorie
- Banachraumwertige analytische Funktionen
- Spektraltheorie
- Kompakte Operatoren und Spurideale
- Fredholmdeterminanten
- Brown'sche Bewegung und Feynman-Kac-Formel
- Gauss'sche Maße und Quantenfeldtheorie
- Einführung in die Datenanalyse mit dem C++ Toolkit ROOT
Vorlesung Marks J
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Diese Kombination aus Vorlesung und Übungen vermittelt einen Einblick in die Grundlagen der computergestützten Datenanalyse. Moderne Analyse Toolkits erlauben die Auswertung physikalischer Daten mit Hilfe vorgefertigter Programme. Trotzdem müssen häufig problembezogene Anpassungen und eine Aufbereitung der Daten vorgenommen werden um diese Werkzeuge nutzen zu können. Dazu eignen sich Programmiersprachen wie C++ besonders gut.
In diesem Kurs werden C++ Kenntnisse vorausgesetzt, wobei die Grundlagen wiederholt werden. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Sprachelementen, die zur Nutzung eines auf C++ basierenden Datenanalyse Toolkits ROOT benötigt werden. Bei diesem Toolkit handelt es sich um frei verfügbare Software, die im Rahmen der Analyse der Large Hadron Collider Daten entwickelt wurde. Es stellt die Funktionalität zur Verfügung, die zum Prozessieren von grossen Datenmengen, zur statistischen Analyse, zur Visualisierung von Daten und der Speicherung notwendig ist. Zur interaktiven Analyse gibt es Interpreter in C++, Python und R. Dank der großen Flexibilität und des offenen, in C++ geschriebenen Quellcodes des Toolkits wird es in zunehmendem Maße ausserhalb der Hochenergiephysik verwendet, wie z.B. der Astrophysik, Biologie und Finanzen.
- Numerisches Praktikum (UKNum)
Praktikum Klahr H
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Numerical methods for the solution of physical problems in Mechanics, Celestial Mechanics, Quantummechanics, CFD and Astrophysics with homework
- Statistische Methoden (UKSta)
Kurs Tsapras Y
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This two week intensive course is intended for students interested in learning the principles and methods of probability and statistics needed for analyzing, modelling and interpreting data. Basic (high-school) familiarity with statistical concepts is assumed. The topics covered include probability distributions, Bayesian reasoning, hypothesis testing, maximum likelihood, linear regression, monte carlo methods, etc. Mathematical proofs and derivations will be kept to a minimum (although matrix operations are very important) and greater emphasis will be placed on how to practically apply statistical tools to help you interpret real data. The course will be taught in the R programming environment (no prior knowledge of R is assumed). The course is recommended for students that have already completed the first two semesters. (If you are having trouble registering for this course on heiCo, email the lecturer directly with yout name and matriculation number to be added manually.)
- Python for Scientists (Blockkurs)
Kurs Dehnen W, Hundertmark M, Jamal S, Ludwig H, Nelson D, Reffert S, Schmidt R, Spanier F
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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Die Beispiele im Kurs benutzen Physik der ersten paar Semester. There are some examples in the course that are based on physics of the first few semesters.
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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.
Lehrziel
Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.
- Python for Scientists (Blockkurs)
Kurs Dehnen W, Hundertmark M, Jamal S, Ludwig H, Nelson D, Reffert S, Schmidt R, Spanier F
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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Python block course during the week from September 30th to October 4th, 2024, at the CIP Pool/Philosophenweg 12.
Lectures and exercises daily from 9:00 a.m. to 2:30 p.m. (with breaks), and an open time to work on homework problems from 2:30 p.m. to 5:00 p.m.
Three problem sets willl be graded. An average of 60% of the points are needed to pass the course (no grades, just pass/fail). The first homework problem has to be submitted during the week of the course, while the last two have to be submitted by the next Thursdays (10.10 and 17.10).
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Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.
Lehrziel
Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.
- Python for Scientists (Blockkurs)
Kurs Dehnen W, Hundertmark M, Jamal S, Ludwig H, Nelson D, Reffert S, Schmidt R, Spanier F
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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Anmeldung ab 25.12.2024 möglich
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The course takes 1 week: Feb 24-28 2025. One of three homework sets is supposed to be submitted in the following week of the course while two homework sets are to be submitted and finalized during the course.
One passes the course (without grade) after obtaining 60% of the total points of each problem set.
The schedule comprises lectures with exercises and a tutorial per day (9 am to 5 pm).
For those who sponteneously decide that they want to join:
please check if participants deregister 2 weeks before the course starts.
Lehrinhalt
Dieser Kurs wurde von Dr. Thomas P. Robitaille entwickelt, der diesen Kurs viele Jahre lang an der Universität Heidelberg gehalten hat. Aufgrund der Beliebtheit dieses Kurses bieten wir nun mehrere Blockkurse parallel an. Dr. Robitaille hat eine andere Stelle angetreten, so dass dieser Kurs nun von anderen Lehrkräften gehalten wird.
Lehrziel
Ziel dieses Kurses ist es, zu lernen, wie man die Python-Programmierung zur Lösung wissenschaftlicher Probleme einsetzt. Es handelt sich um einen interaktiven Learning-by-Doing-Kurs, der auf einer Reihe von Python-Notebooks basiert und zahlreiche Übungen enthält. Er richtet sich an Bachelor-Studenten.
- Basiskurs für ein nachhaltiges Studium (UKS1)
Kurs Bachmann S
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Zur Anmeldung zum Basiskurs:
Sie müssen sich zunächst unbedingt in HEICO für den Basiskurs anmelden. Ihre Daten werden dann von dort automatisch in die Übungsgruppenverwaltung PhÜ übernommen. Dies kann aber eine Weile (1-2Stunden) dauern. Sobald Ihre Daten übernommen wurden können Sie sich selber in der Übungsgruppenverwaltung in ein Tutorium einschreiben. Sie finden Montag morgens (9:00Uhr), Dienstag nachmittags (14:00Uhr und 16:00Uhr) und Mittwochs (16:00-18:00 Uhr) statt.
Erfolgreiche Teilnahme am Basiskurs:
Im Basiskurs besteht Anwesenheitspflicht, bis zu 3 Fehltermine sind dabei insgesamt (Blcokkurs und Semester) möglich. Außerdem müssen regelmäßig Hausaufgaben bearbeitet werden.Sie können die Hausaufgaben in der Übungsgruppenverwaltung hochladen.
Hochladen der Hausaufgaben:
Um Ihre Hausaufgaben für den Kurs hochzuladen können sie diesen Link verwenden:
https://uebungen.physik.uni-heidelberg.de/h/1933
Hinweise:
- Die Anmeldung zu den Tutorien wird am 2.10. gegen 16.00Uhr geöffnet.
- Dieser Kurs richtet sich ausschließlich Studierende aus dem ersten Semester. Eine Teilnahme ist für Studierende aus höheren Semestern nicht möglich.Lehrinhalt
Die Studierenden erwerben Kenntnisse zu Lerntechniken, zur Mitschrift, Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen, effektive Teamarbeit, Zeitmanagement, Vorbereitung von Prüfungen und im Bereich Medienkompetenz.
Lehrziel
Nach erfolgreichem Besuch des Moduls kennen die Studierenden Lerntechniken, Techniken zur Mitschrift, Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen. Sie haben sich mit Gruppenarbeit und deren Gestaltung einschließlich effektiver Kommunikation beschäftigt. Sie kennen Strategien um sich effektiv auf Prüfungen vorzubereiten und besitzen die notwendige Medienkompetenz (Internetzrecherche, Literaturrecherche, Literaturdatenbank und Zitieren, Einführung Textverarbeitung).
- C++ Einführung
Kurs Marks J
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