MLU
PHY.06614.03 - Advanced Computational Physics (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
PHY.06614.03 5 CP
Modulbezeichnung Advanced Computational Physics
Modulcode PHY.06614.03
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Physik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Mathematik (MA120 LP) (Master) > Mathematik MathematikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2022/23 > Anwendungsfach Physik (20 LP sind zu erbringen)
  • Mathematik (MA120 LP) (Master) > Mathematik MathematikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SoSe 2023) > Anwendungsfach Physik
  • Medizinische Physik (MA120 LP) (Master) > Physik Medizinische PhysikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2019/20 >
  • Physik (MA120 LP) (Master) > Physik PhysikMA120, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2019/20 > Theoretische Physik
  • Physik und Digitale Technologien (180 LP) (Bachelor) > Physik Physik u. Dig. Tech. 180, Akkreditierungsfassung gültig ab WS 2019/20 > Wahlobligatorische Ergänzungsfächer
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Prof. Dr. Miguel Marques
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
  • Learn to elaborate strategies to solve scientific problems using a computer
  • Learn some of the main algorithms and techniques used to solve problems in the different areas of Physics
  • Consolidate knowledge of programming and of algorithmic thinking
  • Deepen the knowledge in several areas of Physics by performing computer experiments
Modulinhalte
These are some of the subjects that may be taught in this course
  • Basis-set methods to solve partial differential equations. Finite-element method applied to classical problems with complex geometries, such as calculation of normal modes of vibration, propagation of heat, solution of Poisson%u2019s equation, etc.; Gaussian basis sets and plane-waves to solve the Schrödinger equation
  • Fourier transforms. Basic knowledge of the discrete and the fast Fourier transform methods; Analysis of sound-waves, including generation of wave-forms, filters, etc. Image analysis,filters, compression algorithms, etc.; Time-series analysis and the extraction of spectra; Compressed sensing and its applications to Physics
  • Monte-Carlo methods. Random number generation; Markov chains; Metropolis algorithm; kinetic Monte-Carlo; Variational and diffusion Monte-Carlo
  • Parallel programming. Parallel paradigms; Message-passing interface; Shared-memory systems; CPU vs GPU programming; CUDA
  • Machine learning; Supervised vs unsupervised learning; Algorithms (SVP, regression tress, neural networks, etc.); Deep learning; Reinforcement learning; Applications to physical problems
Lehrveranstaltungsformen Seminar (4 SWS)
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Sommersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Seminar Projektseminar 4 0
LV 2 Kursus Selbststudium 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
Gesamtmodul
mündl. Prüfung oder Klausur oder Seminarvortrag oder Hausarbeit
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Sommersemester Nein %
LV 2 Sommersemester Nein %