Wintersemester 2024/2025

Lehrinhalt

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,
 

Lehrinhalt

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

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Lehrinhalt

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

Lehrinhalt

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.)

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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.

Informationen zur Veranstaltung

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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).

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Lehrinhalt

https://www.physi.uni-heidelberg.de/~marks/c++_einfuehrung/