Winter Term 2024/2025

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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,
 

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Numerical methods for the solution of physical problems in Mechanics, Celestial Mechanics, Quantummechanics, CFD and Astrophysics with homework

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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.

Course Information

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.

Goal

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.

Course Information

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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.

Goal

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.

Course Information

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Die Studierenden erwerben Kenntnisse zu Lerntechniken, zur Mitschrift, Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen, effektive Teamarbeit, Zeitmanagement, Vorbereitung von Prüfungen und im Bereich Medienkompetenz.

Goal

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).