Moodle.UP

In this course you will be thought how to analyse complex datasets, as they often can be found in experimental physics.You will learn to use a series of standard libraries for data analysis and visualisation in Python and how to employ them in every day data-analysis tasks.In interactive examples and  programming exercises many common mistakes and pitfalls will be discussed in an hands-on manner. The course is completed by an student-run data analysis project.

Begleitseminar der SPS Physik

Wir erarbeiten uns grundlegende Techniken für die numerische Lösung von quantenmechanischen Problemen.

1. Schritt: grundlegende Gleichungen formulieren (Hamilton-Operator, Bewegungsgleichungen)
2. Schritt: Übersetzung mit geeigneten Einheiten in ein numerisches Problem (Code in Python o.ä.)
3. Schritt: Code testen, Parameter verändern, Ergebnisse in überzeugender Form darstellen
4. Schritt: Ergebnisse diskutieren, qualitatives Verhalten erklären, quantitative Vergleiche mit Näherungen anstellen
5. Schritt: Dokumentation des Projekts (LaTeX oder Jupyter)

Die Studierenden arbeiten zu zweit oder zu dritt an einem Projekt, einführende Übungen und numerische Techniken werden von allen gemeinsam bearbeitet.

Wichtig: den Code so formulieren, dass bestimmte Abschnitte auch von anderen verwendet werden können (Python-Funktion (import)

Lecture by C. Henkel in SS24

proposed for students of MSc Physics

Disclaimer This Moodle page is inherited from a previous version from WS20/21. Its content will be continuously updated during SS24. You may browse through all the old material (slides, videos) that is present here -- it is likely that we are going to cover it also this year.

Newtonsche Mechanik, relativistische Mechanik, Erhaltungsgrößen und Erhaltungssätze, Schwingungen und Wellen, Grundlagen der Kontinuumsmechanik