Rechnergestützte Physik 2

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene numerische Methoden für klassische und quantenmechanische Probleme. Themen reichen von Zufallszahlen, Fourier-Transformationen und Monte‑Carlo‑Techniken über nichtlineare Systeme, Chaostheorie und Fraktale bis zu Finite‑Elementen, Wavelets, neuronalen Netzen und Grundlagen der Gittereichtheorie. Am Ende kannst Du solche Modelle numerisch aufstellen, implementieren und beurteilen.

Was du danach kannst

• Numerische Beschreibung und Lösung klassischer und quantenmechanischer Systeme
• Anwendung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen numerisch
• Einsatz von Monte‑Carlo‑Methoden und Chaostheorie
• Kenntnis und Bewertung fortgeschrittener numerischer Methoden aus aktueller Forschung

Aus was das Modul besteht

• VorlesungTheoretische Einführung der Lerninhalte und praktische Demonstrationen in Mathematica
• ÜbungDiskussion und gemeinsame Bearbeitung der Übungsblätter; Reproduktion und Vertiefung der Vorlesungsergebnisse

Lehrmethode

• Elektronische Tafel (Anschrieb as PDF)Vermittlung der Theorie; Anschriebe stehen nach der Vorlesung als Download bereit
• Live‑Demos in Mathematica (und Beispiele in C/Python)Praktische Implementierung numerischer Verfahren; Studierendenvorschläge werden ausprobiert und Fehlerursachen diskutiert
• Übungsblätter und GruppenarbeitEinzelbearbeitung gefolgt von Diskussion in der Übung zur Vertiefung und Fehleranalyse