Angewandte Multi-Messenger-Astronomie 1

Worum geht's

In diesem Modul lernst Du Grundlagen und aktuelle Themen der Multi‑Messenger‑Astronomie kennen, mit Fokus auf hochenergetische Prozesse und Messungen von Neutrinos, Gamma‑Strahlung und kosmischer Strahlung (MeV–EeV). Am Ende kannst Du relevante wissenschaftliche Ergebnisse einordnen und grundlegende statistische und programmiertechnische Methoden zur Datenanalyse in Python anwenden.

Was du danach kannst

• Grundlagen der Multi‑Messenger‑Astronomie verstehen
• Inhalte wissenschaftlicher Veröffentlichungen im Gebiet einordnen
• Datenvisualisierungen mit Python und Matplotlib erstellen
• Statistische Datenauswertungen mit Python, NumPy und SciPy durchführen
• Konzept von Likelihood‑ und chi²‑Fits verstehen und anwenden
• Minimierungsalgorithmen (z. B. Minuit) praktisch nutzen
• Markov‑Chain‑Monte‑Carlo‑Sampling verstehen und anwenden

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der theoretischen Grundlagen zu Instrumenten, Meilensteinen und Statistik
• Übung/Praktische ProgrammieraufgabenAnwendung wissenschaftlicher Programmierung und Datenanalyse in Python

Lehrmethode

• VorlesungEinführung in Instrumente, Meilensteine und statistische Konzepte
• Praktische Übungen mit PythonEinarbeitung in Programmierung, Datenanalyse und Visualisierung (NumPy, SciPy, Matplotlib)
• Anwendungsorientierte Aufgaben/ProjekteFestigung der Methoden wie Minimizer, MCMC und Machine Learning durch praktische Anwendung