Wintersemester 2025/2026

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Lehrziel

After completion of this course, the students will acquire state-of-the-art knowledge in the field of astrophysical compact objects. They will be aware of the main results of gravitational-wave observatories, and will have advanced knowledge of the formation channels of binary compact objects and dormant black holes. They will run some of the main scripts and codes to model compact object formation (population synthesis codes, direct N-body codes, semi-analytic codes, simplified LIGO-Virgo data analysis scripts).

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Lehrziel

Erlernen der mathematischen Grundlagen und Methoden, die in der Vorlesung Physik A benötigt werden.

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Lehrziel

Die Studierenden können die grundlegenden physikalischen Phänomene der Quantenmechanik und Atomphysik erläutern sowie den Aufbau der wichtigsten Experimente beschreiben. Sie erkennen die Zusammenhänge zwischen den physikalischen Experimenten und den entsprechenden mathematischen Formulierungen und sind in der Lage, die zugrundeliegenden physikalischen Probleme mathematisch zu formulieren und mindestens näherungsweise zu lösen. Sie sind in der Lage, ihr erworbenes Wissen anzuwenden, indem sie selbstständig physikalische Probleme bearbeiten.

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Lehrziel

After completing this course the students will be able to ż describe the experimental and theoretical concepts of modern atomic, molecular and optical physics, ż analyse standard experimental approaches of modern atomic, molecular and optical physics, ż design simple experimental set-ups in modern atomic, molecular and optical physics, ż apply the theoretical methods to simple practical examples.

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Lehrziel

After completing this course the students will be able to ż describe the basic principles and experimental methods of optics and photonics, ż analyse standard experimental approaches to optics and photonics, ż design experimental set-ups in optics and photonics, ż apply the methods to simple experimental examples.

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Lehrziel

Die Studierenden können die grundlegenden physikalischen Eigenschaften von Molekülen und Festkörpern erläutern sowie den Aufbau und die Messprinzipien der wichtigsten Experimente beschreiben. Sie sind in der Lage, die zugrundeliegenden physikalischen Probleme mathematisch zu formulieren und mindestens näherungsweise zu lösen. Die Studierenden können die für diese Lösungen notwendigen Näherungen und Modellvorstellungen erläutern und sind in der Lage, übergreifende physikalische Konzepte zu benennen. Sie sind in der Lage, ihr erworbenes Wissen anzuwenden, indem sie in selbstständig physikalische Probleme aus der Molekül- und Festkörperphysik bearbeiten.

1300242317
Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

1300252101

Lehrziel

Die Studierenden sind in der Lage durch einfache mathematische bzw. physikalische Modelle selbstständig alltägliche physikalische Phänomene zu verstehen. Sie kennen Herangehensweisen bei der Bildung von Abschätzungen, durch die komplexe physikalische Phänomene durch geschickte Vereinfachungen und Annäherungen auf den Kernaspekt reduziert werden können. Sie sind in der Lage die weniger wichtigen Aspekte zu benennen, die vernachlässigt werden können, um so zu einem Verständnis zu kommen.

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Lehrziel

Die Studierenden   ż kennen die Vorgaben des aktuellen Bildungsplans und grundlegende Methoden im Physikunterricht  ż kennen Konzepte fachbezogener Bildung und können diese kritisch analysieren, bewerten und anwenden.  ż können fachdidaktische Lerninhalte vernetzen und situationsgerecht anwenden   ż verfügen über erste reflektierte Erfahrungen im Planen, Gestalten und Durchführen von kompetenzorientiertem Unterricht

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Lehrziel

Students achieve an advanced understanding of the physical and chemical processes in the atmosphere, the methods to study them, and their role in the climate system. They are able to solve advanced problems and interpret the results in the context of current questions in research and application. They can assess and use current scientific literature to further develop their knowledge base, enabling them to conduct independent master research projects in atmospheric physics.

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Lehrziel

Comprehensive knwoledge about various atmospheric remote sensing rechniques

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Lehrziel

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul  - kennen und verstehen die Studierenden die Grundlagen, Methoden und Konzepte im Bereich Strahlung, Fluiddynamik und Transportprozesse mit deren wichtigsten Anwendungen - haben die Studierenden die notwendigen mathematischen Kenntnisse und Fähigkeiten die zum Verständnis der genannten Themenbereiche notwendig sind - besitzen die Studierenden die Fertigkeiten, Problemstellungen aus den genannten Bereichen eigenständig zu strukturieren, differenziert zu analysieren und mit den vermittelten Konzepten und Methoden Lösungsansätze zu erarbeiten, diese aus physikalischer Sicht zu bewerten und zu kommunizieren - sind die Studierenden in der Lage, sich weitere, verwandte Themen und Methoden durch Literaturarbeit selbst zu erschließen.

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Lehrziel

Die Studierenden verstehen experimentelle Grundlagen und deren mathematische Beschreibungen im Gebiet der klassischen Mechanik, der Thermodynamik und von Transportprozessen. Sie sind in der Lage, selbstständig einfache physikalische Probleme in diesen Gebieten zu lösen.

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Lehrziel

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul ż kennen und verstehen die Studierenden die Grundlagen, Methoden und Konzepte der Theoretischen Physik im Bereich der Newtonżschen Mechanik von Punktmassen und des starren Körpers, einschließlich der Newtonżschen Gravitation, ż haben die Studierenden die notwendigen mathematischen Kenntnisse und Fähigkeiten die zum Verständnis der genannten Themenbereiche notwendig sind, ż besitzen die Studierenden die Fertigkeiten, Problemstellungen aus den genannten Bereichen der Theoretischen Physik eigenständig zu strukturieren, differenziert zu analysieren und mit den vermittelten Konzepten und Methoden Lösungsansätze und Modelle zu erarbeiten, diese aus physikalischer Sicht zu bewerten und zu kommunizieren, ż sind die Studierenden in der Lage, sich weitere, verwandte Themen und Methoden der theoretischen Physik durch Literaturarbeit selbst zu erschließen.

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Lehrziel

Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul ż kennen und verstehen die Studierenden die Grundlagen, Methoden und Konzepte der Theoretischen Physik im Bereich der klassischen Feldtheorie, Vektorfelder, Maxwellgleichungen, Elektro- und Magnetostatik sowie der speziellen Relativitätstheorie und der lorentz-kovarianten Formulierung der Maxwell-Gleichungen, ż haben die Studierenden die notwendigen mathematischen Kenntnisse und Fähigkeiten die zum Verständnis der genannten Themenbereiche notwendig sind, ż besitzen die Studierenden die Fertigkeiten, Problemstellungen aus den genannten Bereichen der Theoretischen Physik eigenständig zu strukturieren, differenziert zu analysieren und mit den vermittelten Konzepten und Methoden Lösungsansätze und Modelle zu erarbeiten, diese aus physikalischer Sicht zu bewerten und zu kommunizieren, ż sind die Studierenden in der Lage, sich weitere, verwandte Themen und Methoden der theoretischen Physik durch Literaturarbeit selbst zu erschließen.

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Lehrziel

After completing the course the students ż have a thorough knowledge and understanding of the laws of thermodynamics and of the description of ensembles in the framework of classical and quantum statistics and there applications to phase transitions, condensed matter, plasma and astrophysics ż have acquired the necessary mathematical knowledge and competence for an in-depth understanding of this research field, ż have advanced competence in the fields of theoretical physics covered by this course, i.e. the ability to analyze physical phenomena using the acquired concepts and techniques, to formulate models and find solutions to specific problems, and to interpret the solutions physically and communicate them efficiently, ż are able to broaden their knowledge and competence in this field of theoretical physics on their own by a systematical study of the literature.

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Lehrziel

After completing the course the students ż have a thorough knowledge and understanding of relativistic field equations and the theory of free quantum fields, ż will be able to use Feynman rules to calculate on the tree level scattering amplitudes and cross sections for ż4-theory and for simple reactions in QED, ż have acquired the necessary mathematical knowledge and competence for an in-depth understanding of this research field, ż have advanced competence in the fields of theoretical physics covered by this course, i.e. the ability to analyze physical phenomena using the acquired concepts and techniques, to formulate models and find solutions to specific problems, and to interpret the solutions physically and communicate them efficiently, ż are able to broaden their knowledge and competence in this field of theoretical physics on their own by a systematical study of the literature.

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

Lehrinhalt

Stochastic dynamics is the study of dynamical processes that occur on sufficiently large time scales such that the fast microscopic degrees of freedom can be effectively described by stochastic noise. The paradigmatic case is the movement of a Brownian particle (e.g. a plastic bead of micrometer dimensions) in a fluid (e.g. water). Then the particle trajectory performs a random walk effected by the random forces exerted by the molecules of the fluid. The mathematical tool required to describe this situation is a stochastic differential equations, also known as the Langevin equation. Alternatively one can use the Fokker-Planck equation, which is a partial differential equation for the probability density p(x,t) of the particle to be at position x at time t. For stochastic processes with jumps, the appropriate equation is the master equation.

Stochastic dynamics has many applications in physics, chemistry, biology and economics. In this course, we will provide an introduction into the fundamentals of this field, in particular to the three fundamental types of equations. Applications will be chosen from the fields of soft matter, biophysics and finance. We will also discuss the path integral approach to stochastic processes as well as recent developments in non-equilibrium physics and stochastic thermodynamics.

The course is designed for physics students in advanced bachelor and beginning master semesters, but students from other disciplines are also welcome. It will be given in English. A basic understanding of physics and differential equations is sufficient to attend. A background in statistical physics is helpful, but not required. The course takes place every Monday from 2.15 - 3.45 pm in lecture hall HS1 in INF 227. Every second week on Wednesday afternoons the solutions to the exercises will be discussed in a tutorial. If you attend the course and solve more than 60 percent of the exercises, you earn 4 credit points. To get a grade, you have to pass an oral examination. A script is available from earlier versions of this course.

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Lehrinhalt

Continuum mechanics describes the movement of matter under force on a scale that is sufficiently large as to use continuous variables. Therefore continuum mechanics is an example of a classical field theory, like electrodynamics. Continuum mechanics is further subdivided into hydrodynamis (flow) and solid mechanics (deformation). Both fields are connected by the theory of viscoelasticity (flow of complex fluids, rheology). After a general introduction, we will focus on solid mechanics, but also cover some viscoelasticity. We also will discuss modern applications of continuum mechanics, in particular to the questions of how to deal with growth and active stresses in biological systems. Finally we will also cover numerical approaches to continuum mechanics, namely the finite element method (FEM) and its implementation in open source code like Fenics.

Major subjects in this part will be

1.	scalar elasticity
2.	material laws and constitutive equations
3.	viscoelasticity
4.	Hookean solid, Newtonian fluid, Maxwell model, Kelvin-Voigt model
5.	complex modulus
6.	stress and strain tensors
7.	Lagrangian versus Eulerian coordinates
8.	geometrical and material non-linearities
9.	linear elasticity theory
10.	rods and plates
11.	contact problems
12.	non-linear elasticity theory, neo-Hookean solid
13.	fracture and plasticity
14.	thermoelasticity
15.	active stresses
16.	growth

The course is designed for physics students in advanced bachelor and beginning master semesters, but students from other disciplines are also welcome. It will be given in English. A basic understanding of physics and differential equations is sufficient to attend. The course takes place every Wednesday from 11.15 - 13.00 at Philosophenweg 12. Every second week on Wednesday afternoons the solutions to the exercises will be discussed in a tutorial. If you attend the course and solve more than 60 percent of the exercises, you earn 4 credit points. To get a grade, you have to pass an oral examination. A script is available from earlier versions of this course.

Lehrziel

A basic understanding of physics and differential equations is sufficient to attend.

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Zu dieser LV existiert kein Anmeldeverfahren

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Lehrziel

After completion of this module, the students are endowed with the capacity to identify and classify numerical problems. They have reached active understanding of applicable numerical methods and algorithms. They are able to solve basic physical problems with adequate numerical techniques and to recognize the range of validity of numerical solutions.

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Lehrziel

- Brief Introduction to necessary Machine Learning (incl. U-Net, ResNet, Vision Transformers) - Basic Image Processing (incl. linear/non-linear Filtering) - Sparse feature Detection and Description (incl. SIFT and LIFT) - Projective Geometry, Epipolar Geometry - Sparse 3D Reconstruction , SLAM and Camera Localization - Neural Randiance Fields (NERF) - Robust Matching (incl. Differentiable RANSAC) - Object Tracking (incl. Particle Filter, Kalman Filter, ) - Object Recognition - Image Generation (incl. GAN, Diffusion, VAE, Flows) - Training Data Generation

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